Power Pivot und Power Query sind zwei großartige Funktionen in Microsoft Excel, die den Benutzern bei einer tiefergehenden und effizienteren Datenanalyse helfen.
Power Pivot ermöglicht es Benutzern, komplexere Datenmodelle zu erstellen und vereinfacht die Verwaltung großer Datenmengen durch die Verwendung von Data Model in Excel. Diese Funktion hilft bei der Verbindung verschiedener Datenquellen und ermöglicht die Analyse mit DAX (Data Analysis Expressions) für komplexere Messungen und Berechnungen.
Power Query ist ein Tool zum Importieren, Bereinigen und Transformieren von Daten (ETL – Extract, Transform, Load). Mit Power Query können Sie ganz einfach Daten aus mehreren Quellen importieren, sie auf einfachere Weise bereinigen und Daten aus mehreren Dateien oder Datenbanken in einem einzigen Schritt kombinieren.
In der sich ständig weiterentwickelnden Ära der Business Intelligence (BI) ist die Fähigkeit, Daten schnell und genau zu analysieren, unerlässlich. Viele Unternehmen verlassen sich heute auf Power Pivot und Power Query, um bessere, informativere, datengestützte Entscheidungen zu treffen.
Einschränkungen des traditionellen Microsoft Excel
Microsoft Excel ist ein nützliches Tool für die Datenanalyse, aber es hat einige wichtige Einschränkungen, insbesondere wenn es zur Verwaltung großer Datenmengen oder komplexer Analysen verwendet wird. Hier sind einige der wichtigsten Einschränkungen des traditionellen Microsoft Excel:
1. Einschränkungen der Datenskalierbarkeit
Eines der Hauptprobleme bei Excel ist die Skalierbarkeit. Obwohl Excel bis zu 1.048.576 Zeilen in einem einzelnen Arbeitsblatt verarbeiten kann, wird es den Benutzern schwer fallen, wenn die Daten diesen Grenzwert zu überschreiten beginnen.
Der Datenverarbeitungsprozess wird langsam und Berechnungen können selbst bei einfachen Aufgaben viel Zeit in Anspruch nehmen. Wenn eine Arbeitsmappe zu groß und zu kompliziert wird, müssen Benutzer die Daten möglicherweise in mehrere Arbeitsblätter oder Arbeitsmappen aufteilen, was zu Verwirrung führen und das Fehlerrisiko erhöhen kann.
2. Mangelnde Klarheit im Analyseprozess
Excel erstellt häufig komplexe Analysesysteme mit vielen miteinander verknüpften Formeln, Zellbezügen und Makros. Dies kann dazu führen, dass der Analyseprozess schwer verständlich ist, insbesondere für andere, die mit der Arbeitsmappe nicht vertraut sind.
Wenn man mit Tabellenkalkulationen arbeiten muss, die von anderen erstellt wurden, hat man oft Schwierigkeiten, sich in der Logik hinter den Berechnungen und den Beziehungen zwischen den Daten zurechtzufinden. Dieser Mangel an Klarheit kann zu Fehlern bei der Analyse und Entscheidungsfindung führen.
3. Fragen der Datenzusammenführung und -darstellung
In Excel werden Daten und Darstellung oft vermischt. Beispielsweise kann ein Benutzer für jeden Monat über mehrere Arbeitsblätter verfügen, die Formeln und Zusammenfassungen enthalten. Wenn Benutzer aufgefordert werden, eine vierteljährliche Zusammenfassung bereitzustellen, müssen sie Formeln hinzufügen und neue Einstellungen erstellen, was zu Verwirrung und Inkonsistenzen führen kann. Dies zeigt, dass die Daten nicht gut von ihrer Präsentation getrennt sind, was es schwierig macht, sie weiter zu analysieren, ohne die bestehende Struktur zu beschädigen.
Vorteile von Power Pivot und Power Query
Microsoft Excel ist jetzt dank der Existenz von Power Pivot und Power Query ein ausgefeilteres Werkzeug. Beide Funktionen wurden entwickelt, um die alten Einschränkungen von Excel zu überwinden und eine Lösung für komplexere Datenanalysen zu bieten. Hier sind die Hauptvorteile jedes dieser Tools:
Power Pivot für eine tiefere Datenanalyse
1. Verwaltung von Big Data ohne Leitungsbeschränkungen
Einer der Hauptvorteile von Power Pivot ist die Fähigkeit, große Datenmengen zu verarbeiten, die das Limit von 1.048.576 Zeilen auf einem regulären Excel-Arbeitsblatt überschreiten. Power Pivot verwendet einen Data Model, mit dem Sie Millionen von Datenzeilen aus verschiedenen Quellen wie SQL-Datenbanken, CSVs oder ERP-Systemen laden können, ohne die Leistung von Excel-Dateien zu beeinträchtigen.
Sie können Verkaufstransaktionsdaten aus fünf Jahren aus verschiedenen Niederlassungen des Unternehmens importieren, ohne Dateien aufschlüsseln oder die Analyse einschränken zu müssen.
2. Erstellen eines relationalen Datenmodells
Mit Power Pivot können Sie eine relational data model erstellen, die es Ihnen ermöglicht, verschiedene Tabellen basierend auf Schlüsselspalten zu verbinden, ohne sie wie im traditionellen Excel in einer einzigen Tabelle kombinieren zu müssen. Dies macht es einfach, komplexe Daten zu analysieren, wie z. B. den Vergleich von Verkaufsdaten mit Zielen oder die Analyse der Beziehung zwischen Kunden und Produkten.
Sie können die Tabellen “Umsatz”, “Kunden” und “Produkte” verbinden, um Kaufmuster zu analysieren, ohne sie in einer einzigen Tabelle zusammenfassen zu müssen.
3. Analyse mit DAX (Data Analysis Expressions)
DAX ist eine fortschrittliche Formelsprache in Power Pivot, mit der Sie benutzerdefinierte Berechnungen wie Gewinnmessungen, Kennzahlen oder Wachstumstrends erstellen können. DAX bietet eine wesentlich größere Flexibilität als reguläre Excel-Formeln.
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Power Query für die Datenverarbeitung
1. Leicht zu reinigen und Daten zu ändern
Power Query ermöglicht es Benutzern, Daten aus verschiedenen Quellen wie Excel-Dateien, CSVs, Datenbanken oder Web-APIs abzurufen und zu bereinigen, ohne komplizierten Code schreiben zu müssen. Mit einer leicht verständlichen Oberfläche können Sie mit nur wenigen Klicks dieselben Daten löschen, das Format von Spalten ändern, Textdaten trennen oder Spalten kombinieren.
Sie können Kundendaten aus zwei verschiedenen Excel-Dateien abrufen, dieselben Daten löschen und das Format der Spalte “Geburtsdatum” in ein Standardformat ändern.