Datenanalyse mit Power BI oder Excel? Ein Vergleich.
Daten bilden die Basis für Geschäftsentscheidungen. Doch ohne gute Auswertung sind auch die besten Daten wenig wert. Für die Analyse setzen die einen auf das bewährte Excel, die anderen auf das moderne Power BI. Erfahre, wo die jeweiligen Vorteile liegen.
Um vor allem grosse Datenmengen auszuwerten und zu analysieren, brauchst du gute Werkzeuge. Die grosse IT-Kiste musst du für eine valide Datenanalyse aber nicht gleich aufmachen: Mit Excel Pivottabellen und Power BI bereitest du deine Daten sinnvoll auf, auch ohne Programmiersprachen zu kennen. Vor allem in Sachen Datenvisualisierung besticht Power BI.
Was ist Power BI und wieso sollten Sie es nutzen?
Power BI gibt es in dieser Form seit rund sechs Jahren. Das «BI» im Namen steht für Business Intelligence, das Tool ist also für die Geschäftsanalytik konzipiert. Vor allem für wiederkehrende, standardisierte Datenanalysen und auch für die Auswertung umfassender Datenmengen ist das Tool hervorragend geeignet. Denn Power BI bildet Daten nicht einfach nur einfach ab, sondern optimiert und kontrolliert sie auch. So sucht Power BI beispielsweise gezielt nach Formelfehlern.
Die Datenvisualisierung ist mit Power BI zudem auf vielerlei Weise möglich, Details lassen sich übersichtlich hervorheben. Statt Daten-Wirrwarr erhältst du mit Power BI eine klare und strukturierte Datenanalyse.
Laut dem Gartner Magic Quadrant 2021 ist Power BI das mit Abstand beste Tool für Analytics & BI, noch weit vor Quilk und Tableau. Denn Power BI ist bedienerfreundlich und einfach zu nutzen und stellt eine günstige und umfassende Lösung dar – Cloud, Excel oder Azure zum Beispiel lassen sich leicht integrieren.
Grosser Vorteil von Power BI ist auch seine permanente Weiterentwicklung: Es gibt eine weit verbreitete Community, die Nutzerinnen und Nutzer geben Feedback zum Tool und äussern Änderungswünsche. Die meist gevoteten Wünsche werden dann umgesetzt. Somit ist Power BI ist ein sehr dynamisches Tool, das ständig neue Features und Funktionalitäten bietet.
Power BI und Excel im Vergleich – Beispiel Salesdaten
Schicken wir beide Tools für die Datenanalyse und Datenvisualisierung von Salesdaten ins Rennen: Wir möchten die Verkaufszahlen nach Regionen, Brands und Zeitraum aufgliedern und darstellen, welche Marke sich wann und wo in welchem Umfang verkauft hat.
Salesdaten in Excel Pivottabellen: Brands nach Region und Zeitraum filtern
Die Salesdaten liegen in Excel als Tabelle vor. Diese fügst du in eine Excel Pivottabelle ein. Die Summe aller Verkäufe lässt sich zwar auch in Excel errechnen, in der Pivotabelle aber kannst du die Daten in der vertikalen Achse aufgliedern und die Verkaufszahlen so schnell und einfach nach Brands aufgliedern. So wird deutlich, welche die stärkste Marke ist. Zusätzlich kannst du die Brands nach Region oder Zeitraum filtern.
Mit den Pivottabellen in Excel lassen sich beispielsweise Sales-Daten nach Brands, Zeitraum und Region aufgliedern.
Salesdaten in Power BI: Automatische Qualitätskontrolle und interaktive Grafiken
Analysieren wir die gleichen Zahlen nun mit Power BI: Das Worksheet verbindest du hierfür mit der vorhandenen Exceltabelle und transformierst die Daten. Dieser Schritt ist wichtig, denn Daten liegen im Grunde nie in optimaler Form zur Auswertung vor. Zudem macht das Tool eine Datenqualitätskontrolle und erkennt Formelfehler.
Die Salesdaten kannst du in Power BI nun auf vielfache Weise darstellen: Für die Datenvisualisierung stehen zum Beispiel Wasserfall-, Linien oder Säulendiagramme zur Verfügung. Auch Trendlinien kannst du erstellen, denn nicht immer ist nur anhand der Zahlen ersichtlich, ob der Verkaufstrend nach oben oder unten geht. Grafiken sind auch in Excel möglich, die Auswahl ist aber sehr begrenzt. Vorteil von Power BI ist auch, dass du mit den Grafiken jeweils interagieren und einzelne Kennzahlen hervorheben kannst. Die Daten lassen sich also per Klick nach bestimmten Kennzahlen filtern.
Mit Power BI lassen sich Sales-Daten für die jeweiligen Brands, Regionen und Verkaufszeiträume auswerten. Die Zahlen lassen sich in verschiedenen Diagrammen visualisieren, die Darstellung ist sehr übersichtlich.
Power BI: Rollen mit Berechtigungen verteilen
Nun sind für manch eine Produktmanagerin oder einen Produktmanager Datenvisualisierungen zu viel Spielerei, diese Person arbeitet lieber mit der klassischen Tabelle. Auch das leistet Power BI – auf eine ähnliche Weise wie Excel mit Zeilen, Spalten und Werten. Anders als in Excel sind in Power BI die Filter aber ausserhalb als selbstständiges Element vorhanden und können so einfach angewendet werden. Zudem sind die Formeln übergreifend gültig, einzelne Zellen lassen sich nicht manipulieren. Weiterer Vorteil: In Power BI kannst du Rollen definieren. Wenn du deine Datenanalyse an alle Brandmanagerinnen und Brandmanager schickst, kannst du die Berechtigungen so definieren, dass jede Brandmanagerin und jeder Brandmanager nur die Daten für ihre bzw. seine Marke einsehen kann. Dennoch kann jede Rolle für ihre Brand alle vorhandenen Filter nutzen.
In Power BI können die einzelnen Kennzahlen mit allen Elementen kombiniert und in allen Reports eingebaut werden. Sales-Daten zum Beispiel lassen sich auf diese Weise sehr detailliert, aber dennoch übersichtlich auswerten.
Power BI vs. Excel: Wer hat die grösseren Kapazitäten?
Was die Datenmenge angeht, die im jeweiligen Tool verarbeitet werden kann, sind die Unterschiede gross: In Excel kannst du über eine Million Zeilen befüllen, in Power BI sind es mehr als 10 Milliarden.
Wenn du mit Power BI arbeitest, musst du dich übrigens nicht immer mit Excel verbinden. Die Idee ist vielmehr, dass sich das Tool direkt mit der Datenquelle verbindet.
Power BI vs. Excel auf einen Blick
Excel und die Pivottabellen sind unschlagbar, wenn es um eine schnelle Adhoc-Analyse geht, die von einer oder nur sehr wenigen Personen gepflegt wird. Power BI ist hingegen ein Automatisierungstool, das manuelle Arbeiten ersetzt und grosse Datenmengen verarbeiten kann.
- Schnelligkeit & Flexibilität: Brauchst du auf die Schnelle eine Datenanalyse, ist diese mit Excel einfacher.
- Automatische Aktualisierungen: Power BI ist dynamisch, wird ständig um neue Features erweitert.
- Datenbanksicherheit: In Excel sind die Daten für jeden einsehbar. Power BI ist mit seiner übergreifenden Formelgültigkeit und seinem Rollenmanagement sicherer.
- Schnittstellen für Quelldaten: Power BI bietet diese im grösseren Umfang.
- Datenmenge: Eine Million Zeilen in Excel vs. 10 Milliarden Zeilen in Power BI
- Stabilität: In Power BI sind Formeln übergreifend gültig, einzelne Zellen können nicht verändert werden. In Excel könntest du einzelne Zellen manipulieren. Auch schleichen sich hier Fehler ein, wenn Formeln nicht bis in alle Zeilen gezogen werden.
Die Vorteile von Excel und Power BI auf einen Blick: Excel macht das Rennen in Sachen Schnelligkeit. In allen anderen Kategorien aber liegen die Mehrwerte klar bei Power BI.
5 Tipps für die automatisierte Datenanlayse
- Details matter
Die oberste Sicht auf die Dinge mag für die Geschäftsführung reichen, Produktmanagerinnen und Produktmanager aber brauchen jedes Detail. Sich weniger Details anzeigen zu lassen, ist in der Darstellung möglich. Sind die Details aber nicht mehr da, weil sie in DataWarehouse zwischenverdichtet wurden, können sie bei Bedarf nicht mehr betrachtet werden. - «Garbage in garbage out»
Du musst deine Daten nicht aufräumen, bevor du mit der Datenanalyse beginnst. Nutze stattdessen Power BI, um eventuelle Fehler herauszufinden. - Big data ist ein People-Thema
Datenanalyse ist kein technisches Thema, Programmiersprachen sind nicht notwendig. Power BI bietet eine grosse Community, in der sich alle Nutzerinnen und Nutzer gegenseitig unterstützen. Sei offen, Neues zu lernen. - Keep it simple
Stell nicht erst einen langen Anforderungskatalog auf, sondern starte mit einer ersten Version und steiger dich dann Schritt für Schritt. - Excel und Power BI: Better together
Die Errungenschaften von Excel wie die Pivottabellen waren die Geburtshelfer für Power BI. Beide Tools stehen deshalb nicht in Konkurrenz zueinander, sondern ergänzen sich vielmehr.
.