Begriffe wie „Künstliche Intelligenz“, „Deep Learning“, „Data Mining“ und „Predictive Analytics“ beherrschen die Medien, aber in der Praxis dominieren ganz andere Programme: Excel und PowerPoint.
Doch auch wenn die Digitale Transformation Zeit braucht und in Einzelschritten am ehesten zum Erfolg führt, gibt es Möglichkeiten, alltägliche Prozesse moderner und automatisierter zu gestalten.
Eine davon ist die Nutzung von Microsoft Power BI für Routine-Auswertungen. In diesem Zusammenhang werde ich oft gefragt, wo denn genau der Vorteil zu althergebrachten Excel-Lösungen sei und was Power BI von diesen unterscheide.
Microsoft Power BI vs Excel im Vergleich
Im Folgenden zeige ich deshalb einen Vergleich der beiden Anwendungen nach verschiedenen Kriterien im Hinblick auf das operative Reporting. Obwohl ich als Berater für BI-Lösungen natürlich nicht ganz objektiv sein kann, habe ich dennoch versucht, möglichst neutral auf die Vor- und Nachteile zu blicken und habe dabei auch Kundenerfahrungen miteinbezogen.
Dabei gehe ich im ersten Teil meines Vergleichs auf die Lernkurve und das Handling, die möglichen Datenquellen und die Datenaufbereitungsfunktionen ein. In einem späteren zweiten Teil folgen dann die Möglichkeiten zur Visualisierung, Verteilung und Aktualisierung der Berichte.
Der Einstieg – wie sieht die Lernkurve aus?
Excel ist so bekannt, dass man eigentlich kaum von einem Einstieg sprechen kann. Einfache Berechnungen, Kalkulationstabellen, aber auch Grafiken, gehen leicht von der Hand. Sie gehören in bestimmten Berufen zum Allgemeinwissen. Darüber hinaus gibt es noch zahlreiche weitere Möglichkeiten, wobei die Lernkurve angenehm flach ist und viele Kleinigkeiten einen echten Mehrwert bringen. Die Anwendung ist sowohl für Einsteiger als auch für Profis geeignet.
Power BI wird aufgrund der geringeren Bekanntheit automatisch als komplexer empfunden. Tatsächlich ist die Lernkurve beim ersten Einstieg steiler. Dennoch lassen sich auch ohne Programmier- oder Datenbankkenntnisse gute Ergebnisse erreichen.
Einige komplexere Funktionen wie z.B. die Datenaufbereitung in Power Query sind prominent platziert. Deshalb ist der Einstieg in diese professionelleren Funktionen leichter. Viele der fortgeschrittenen Funktionen von Power BI lassen sich zwar auch mit Excel nachbilden, sind in Power BI aber deutlich einfacher als in Excel zu nutzen.
Fazit zur Lernkurve
Um in Power BI zu ersten Erfolgen zu kommen, braucht man mehr Geduld, dafür ist es einfacher, das volle Potenzial des Programms auszuschöpfen.
Power BI vs Excel – Datenquellen anbinden
Mit seinen vielfältigen Möglichkeiten ist Excel das „Schweizer Taschenmesser“ der Office Anwendungen. Gerade in der aktuellen Version können Sie viele Datenquellen anbinden. Die Anzahl der möglichen Datenquellen kann zwar nicht mit Power BI mithalten, wird von Microsoft aber kontinuierlich erweitert.
Ein wesentlicher Vorteil ist die Möglichkeit von manuellen Eingaben, die sofort in Formeln, Tabellen und Grafiken verwertet werden können.
Power BI zukunftstauglich
Power BI kann noch mehr Datenquellen als Excel anbinden und hat gerade bei Cloud-Datenquellen einen Vorteil. Mit Excel ist dagegen oft ein Zwischenspeichern von zu verwertenden Daten in speziellen Datenbanken notwendig ist. Damit ist Power BI als Werkzeug besser für die Zukunft aufgestellt, da Live-Verbindungen der modernere Weg gegenüber Datenspeichern im Hintergrund sind.
Die mögliche Unabhängigkeit von On-Premise-Datenquellen ermöglicht eine ganz neue Art der Zusammenarbeit. Manuelle Eingaben sind dagegen für Endanwender nicht vorgesehen, so dass man hierfür spezielle Datenquellen, wie z.B. Excel-Tabellen bereitstellen muss. Damit ist die Reaktion auf diese Eingaben ggf. weniger dynamisch, da die Daten dieser Datenquelle nach neuen Eingaben komplett aktualisiert werden müssen.
Fazit zu Datenquellenanbindung
Wie beim Einstieg hat Excel Vorteile bei „kleineren“ Aufgaben, während Power BI scheinbar Einfaches komplizierter und scheinbar Kompliziertes einfacher macht.
Power BI vs Excel – Daten aufbereiten
Excel bietet genauso wie Power BI die Möglichkeit, alle gängigen Funktionen zur Datenaufbereitung in Power Query zu nutzen. Auf der Oberfläche in den Excel-Tabellen können Sie Excel-Formeln nutzen. Diese sind vielen Anwendern ja bestens bekannt.
Genauso wie bei Excel gibt es in Power BI die Möglichkeit der Datenaufbereitung mit Power Query. Der Unterschied ist an der „Oberfläche“ zu sehen. Wenn Sie auf der Power BI Oberfläche neue Spalten erstellen, können Sie vergleichbare Formeln wie in Excel nutzen. Der Umgang damit ist aber eher komplizierter als in Excel, weil die Visualisierung anders ist und nicht direkt sichtbar in der Tabelle gearbeitet werden kann.
Beziehungen zwischen Datentabellen modellieren
Dafür ist aber die Modellierung von Beziehungen zwischen Datentabellen in Power BI deutlich präsenter und einfacher. Sie stellt ein wichtiges Element von MS Power BI dar.
Dynamische, berechnete Werte in Power BI
Der wichtigste Unterschied im Vergleich Power BI vs Excel ist aber die Möglichkeit, in Power BI sogenannte „Measures“ mit der Programmiersprache DAX zu erstellen. Dies ist zwar beim Einstieg auch komplexer, weil ungewohnter als die Excel-Formeln, bietet aber ganz neue Möglichkeiten. Die Measures sind berechnete Werte, die aus der Tabellenlogik ausbrechen und sich komplett dynamisch beim Betrachten des Berichts verändern können (z.B. durch Filter). Dies ermöglicht eine ganz andere Dynamik und müsste in Excel aufwändig programmiert werden.
Fazit zur Datenaufbereitung
Beide Programme sind sehr mächtig, wobei Excel beim Einstieg einfacher ist, MS Power BI dafür aber die größere Stabilität und mehr Möglichkeiten bietet.
Weiter geht’s im zweiten Teil dieses Blogbeitrags!
