Power Insights: Quick Wins mit Power BI vs. Excel – Diese Features sollten Sie kennen!
- Silja Ziegler
- Lesedauer: 3 Minuten
Excel ist der Klassiker – schnell, flexibel und weit verbreitet. Doch mit Power BI hat Microsoft ein mächtiges Visualisierungs- und Analysewerkzeug geschaffen, das völlig neue Möglichkeiten eröffnet. In diesem Beitrag vergleichen wir die beiden Tools auf Augenhöhe und zeigen Ihnen, welche Quick Wins Power BI gegenüber Excel bietet – ohne den Klassiker schlechtzureden. Denn manchmal braucht man nur einen Hammer, aber in anderen Fällen ist der Werkzeugkoffer von Power BI unschlagbar. Lesen Sie weiter, wenn Sie erfahren möchten, wo sich der Umstieg besonders lohnt – oder wie Sie beide Tools ideal kombinieren können.
Beispiel einer Erfolgsgeschichte: Vom Excel-Chaos zum Power BI-Durchbruch
Ein mittelständisches Handelsunternehmen stand vor einer Herausforderung: Monat für Monat wurden Verkaufszahlen aus verschiedenen Filialen mühsam per Excel zusammengetragen. Unterschiedliche Formate, fehlende Werte und ständige manuelle Nachbearbeitung kosteten nicht nur Zeit, sondern führten auch regelmäßig zu Fehlern.
Nach der Einführung von Power BI änderte sich das Bild dramatisch:
- Die Daten wurden automatisiert zusammengeführt, die Berichte aktualisierten sich täglich von selbst, und Führungskräfte konnten live auf Dashboards zugreifen – mobil und am Desktop.
- Das Team sparte rund 40 Stunden Arbeitszeit pro Monat und traf Entscheidungen schneller sowie auf einer fundierten Datenbasis.
Diese Transformation zeigt eindrucksvoll: Schon kleine Schritte können große Wirkung entfalten.
1. Quick Wins in Excel: Der bewährte Alleskönner
Excel bleibt für viele Analysten das Mittel der Wahl, wenn schnelle Ergebnisse gefragt sind. Besonders diese Funktionen ermöglichen sofortige Quick Wins:
- Pivot-Tabellen und Pivot-Charts:
Mit Pivot-Tabellen lassen sich riesige Datenmengen dynamisch zusammenfassen und neu anordnen – ideal, um auf Knopfdruck neue Erkenntnisse zu gewinnen.
Praxisbeispiel: Ein Vertriebsleiter analysiert Monatsumsätze pro Region und entdeckt per Pivot-Tabelle sofort, dass der Umsatz im Süden 15 % unter dem Vorjahr liegt. - Bedingte Formatierung:
Über visuelle Hervorhebungen werden Muster in den Daten sofort sichtbar. Schwellenwerte, Trendpfeile oder Farbskalen lassen sich ohne Programmierkenntnisse anwenden.
Praxisbeispiel: In einer Mitarbeiterliste wird automatisch jede Abwesenheit über 5 Tage gelb markiert. - Power Query (Daten abrufen und transformieren):
Dieses unterschätzte Excel-Feature erlaubt es, externe Datenquellen wie Datenbanken, APIs oder Webservices anzubinden, zu bereinigen und zu kombinieren.
Praxisbeispiel: Ein Controller importiert monatliche Verkaufsdaten aus 10 verschiedenen CSV-Dateien – mit Power Query dauert die Aktualisierung später nur noch Sekunden. - Schnellanalyse und Sparklines:
Ohne aufwändige Formeln lassen sich Trends mit Mini-Diagrammen (Sparklines) direkt in der Tabelle darstellen.
Praxisbeispiel: In einer Umsatztabelle sieht ein Nutzer auf einen Blick, ob die Monatsumsätze steigen oder fallen.
Stärken von Excel:
Ideal für Einzelnutzer oder kleine Teams, wenn spontane Auswertungen, flexible Datenbearbeitung und schnelle Ad-hoc-Berichte gefragt sind – besonders dann, wenn keine zentralisierte Infrastruktur vorhanden ist.
2. Power BI: Die nächste Stufe der Datenanalyse
Power BI setzt dort an, wo Excel an Grenzen stößt – insbesondere bei größeren Datenmengen, Automatisierung und professioneller Präsentation:
- Interaktive Dashboards und Berichte:
Nutzer können selbstständig filtern, in Details eintauchen (Drill-Down) oder Perspektiven wechseln.
Praxisbeispiel: Ein Finanzleiter klickt in einem Umsatzbericht auf eine bestimmte Filiale und sieht sofort deren aktuelle Wochenzahlen und Trendentwicklung. - Automatische Datenaktualisierung:
Datenquellen wie ERP-Systeme, SQL-Datenbanken oder Cloud-Services (z. B. Dynamics 365, Salesforce) können angebunden werden. Aktualisierungen laufen automatisch – Berichte sind immer up to date.
Praxisbeispiel: Ein Supply-Chain-Manager erhält jeden Morgen eine aktualisierte Übersicht über Lieferzeiten und Lagerbestände. - Erweiterte Visualisierungsmöglichkeiten:
Neben klassischen Charts bietet Power BI Tree Maps, Kartenvisualisierungen, KPI-Widgets, Wasserfalldiagramme und AI-gestützte Analysen.
Praxisbeispiel: Ein Marketing-Team nutzt eine Decomposition-Tree-Visualisierung, um Einflussfaktoren auf Kampagnenerfolge zu analysieren. - Self-Service-Analytics:
Mitarbeiter können ohne Programmierkenntnisse selbst neue Auswertungen erstellen oder vorhandene Dashboards anpassen.
Praxisbeispiel: Ein Teamleiter fügt spontan eine neue Filteroption nach Produktlinie hinzu, ohne ein Ticket bei der IT einreichen zu müssen. - Sicherheit und Governance:
Power BI erlaubt die Verwaltung von Berechtigungen auf Bericht-, Seiten- oder sogar Feldebene.
Praxisbeispiel: Nur Manager können sensible Gehaltsdaten sehen, während andere Nutzer im gleichen Bericht nur aggregierte Werte einsehen. - Mobilzugriff und Push-Benachrichtigungen:
Power BI Apps für iOS und Android ermöglichen den Zugriff auf Dashboards unterwegs.
Praxisbeispiel: Ein Außendienstmitarbeiter bekommt automatisch eine Meldung, wenn ein wichtiges Kundenkonto einen kritischen Umsatzrückgang verzeichnet. - Skalierbarkeit und Performance:
Dank VertiPaq (In-Memory-Technologie) können auch Millionen von Datensätzen verarbeitet werden – schnell, effizient, ressourcenschonend.
Praxisbeispiel: Ein internationales Unternehmen analysiert 10 Millionen Transaktionen innerhalb eines einzigen Dashboards – ohne Ladeverzögerung. - Erweiterbarkeit durch Power Platform:
Mit Power Automate können Berichte in Aktionen umgewandelt werden:
Praxisbeispiel: Der Lagerbestand sinkt unter 100? Power BI erkennt das – Power Automate schickt sofort eine Nachricht an den Einkauf.
Stärken von Power BI:
Ideal für Unternehmen, die skalierbare, wiederverwendbare und visuell ansprechende Analysen benötigen – besonders bei wachsender Datenmenge oder im kollaborativen Umfeld.
3. Was Excel und Power BI gemeinsam stark macht
Obwohl Excel und Power BI in vielerlei Hinsicht unterschiedliche Tools sind, gibt es zahlreiche Schnittmengen, durch die sie sich ideal ergänzen. Beide Werkzeuge bieten eine nahtlose Integration und ähnliche Technologien, was die Übergabe und den Austausch von Daten zwischen den beiden vereinfacht. Besonders in Szenarien, in denen Excel-Daten in Power BI weiterverarbeitet oder visuell aufbereitet werden sollen, ergänzen sich die beiden Tools perfekt. Hier sind einige Punkte, die die gemeinsame Stärke von Excel und Power BI verdeutlichen:
- Direkte Excel-Integration in Power BI:
Pivot-Tabellen oder Excel-Modelle können als Datenquelle eingebunden werden.
Praxisbeispiel: Ein Vertriebscontroller importiert seine aufwändig gepflegte Excel-Umsatztabelle direkt in ein Power BI Dashboard. - Nutzung gleicher Technologien:
Funktionen wie Power Query und DAX sind sowohl in Excel als auch in Power BI verfügbar.
Praxisbeispiel: Eine Finanzanalystin nutzt ihre vorhandenen DAX-Kenntnisse, um ein neues dynamisches Cashflow-Modell in Power BI zu erstellen.
Synergien für maximale Effizienz:
Power BI eignet sich hervorragend, um Ergebnisse aus Excel professionell aufzubereiten und unternehmensweit zu teilen – während die Flexibilität von Excel erhalten bleibt.
4. Excel vs. Power BI – Stärken im Überblick
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Excel 🧩 |
Power BI 📊 |
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Typische Nutzung |
Einzelanalysen, schnelle Berichte |
Skalierbare Dashboards, Unternehmensweite Analysen |
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Datenvolumen |
Klein bis mittelgroß |
Mittelgroß bis sehr groß |
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Visualisierung |
Klassische Diagramme, Sparklines |
Interaktive Dashboards, erweiterte Visualisierungen |
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Automatisierung |
Teilweise mit Power Query |
Vollständig automatisierte Updates |
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Interaktivität |
Eingeschränkt (Filter, Slicer) |
Hoch (Drill-Down, dynamische Filter) |
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Sharing & Kollaboration |
E-Mail, SharePoint |
Cloud-basiert, Mobile Apps, sichere Freigabe |
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Lernkurve |
Niedrig bis mittel |
Mittel – einfach durch bekannte Tools |
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Besondere Stärken |
Flexibilität, schneller Einstieg |
Skalierung, Governance, Echtzeit-Insights |
Fazit
Excel bleibt unschlagbar, wenn es um schnelle Einzelanalysen oder flexible Ad-hoc-Lösungen geht. Power BI hingegen punktet mit Skalierbarkeit, Visualisierungstiefe und automatisierten Workflows – ideal für moderne Unternehmen, die datengetrieben arbeiten wollen. Wer beide Tools sinnvoll kombiniert, profitiert sowohl von schnellen Erfolgen als auch von nachhaltiger Effizienzsteigerung.
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