Warum von Excel zu Power BI wechseln? Ein Leitfaden für die Datenanalyse
Excel ist seit langem das Standardwerkzeug für die Datenanalyse in vielen Unternehmen. Mit seiner breiten Akzeptanz und Vielseitigkeit hat es sich als unverzichtbares Tool etabliert. Doch mit der zunehmenden Komplexität von Daten und den Anforderungen an schnelle und visuell ansprechende Berichte stößt Excel an seine Grenzen. Hier kommt Microsoft Power BI ins Spiel: Es bietet eine Reihe von Vorteilen, die Excel in der modernen Datenanalyse übertreffen.
Welche Vorteile bietet Microsoft Power BI bei der Datenanalyse?
Microsoft Power BI ist eine Cloud-basierte Business-Analytics-Lösung, die Daten aus verschiedenen Quellen sammelt, analysiert und visualisiert und gegenüber Excel einige Vorteile bei der Datenanalyse bietet.
Höhere Performance: Excel hat eine Grenze bei der Verarbeitung großer Datenmengen. Power Query und Pivot-Tabellen können helfen, doch bei Millionen von Zeilen bleibt die Performance oft ein Problem. Power BI hingegen wurde speziell für die Analyse großer Datenmengen entwickelt. Dank seiner In-Memory-Engine und der Verwendung von Columnar Storage können komplexe Abfragen und Berechnungen wesentlich schneller ausgeführt werden.
Nutzung verschiedener Datenquellen: Power BI bietet native Konnektoren zu einer Vielzahl von Datenquellen, darunter SQL-Datenbanken, Cloud-basierte Dienste wie Azure, Salesforce oder Google Analytics und sogar APIs. Dies erleichtert die automatische Aktualisierung von Daten und erspart das manuelle Importieren und Verarbeiten in Excel. Wobei in Power BI auch Excel Dateien als Grundlage verwendet werden können. Power Query ermöglicht Usern beispielsweise, mehrere monatlich getrennte Excel-Dateien in einem SharePoint-Ordner ablegen und diese anschließend automatisiert zu einer einzigen umfangreichen Datentabelle in Power BI zusammenführen.
Interaktive Dashboards: Während Excel mit Diagrammen und bedingter Formatierung grundlegende Visualisierungs-Tools bietet, erlaubt Power BI die Erstellung hochinteraktiver Dashboards. User können Filter anwenden, Daten in Echtzeit erkunden und dynamische Berichte teilen, die weit über die Möglichkeiten statischer Excel-Diagramme hinausgehen.
Kollaborative Zusammenarbeit: Power BI ist Cloud-basiert und ermöglicht es Teams, Berichte und Dashboards in Echtzeit zu teilen und gemeinsam daran zu arbeiten. Excel-Dateien hingegen müssen oft manuell über E-Mails oder Dateifreigaben verteilt werden, was zu Versionskonflikten führen kann. Zur Erhöhung der Sicherheit von Berichten und Daten besteht zudem die Möglichkeit, einen Power BI Reportserver als On-Premise-Lösung zu nutzen.
Maschinelles Lernen: Power BI verwendet die Skriptsprache DAX (Data Analysis Expressions), die umfassenden Funktionen für Berechnungen und die Modellierung von Daten bereitstellt. Zudem bietet Power BI die Möglichkeit, R und Python zu integrieren, wodurch fortgeschrittene statistische Analysen und maschinelles Lernen durchgeführt werden können. Im Vergleich dazu ist Excel hinsichtlich dieser erweiterten Funktionen limitiert. Mit Power BI können Unternehmen Analysen in großem Maßstab durchführen, ohne dass einzelne User mit komplexen Dateien und Berechnungen überfordert werden.
Verbesserte Sicherheit: Power BI bietet erweiterte Sicherheits-Features wie Row-Level Security (RLS), um den Zugriff auf Daten zu steuern. Dadurch werden für User die Daten automatisiert so gefiltert, dass diese nur die für sie relevanten Daten sehen können.
Kosteneffizienz: Obwohl Excel Teil von Microsoft 365 ist und keine zusätzlichen Kosten verursacht, kann die Effizienzsteigerung durch den Einsatz von Power BI langfristig Kosten senken. Automatisierungen, bessere Einblicke und weniger Zeitaufwand für die Datenaufbereitung machen Power BI zu einer lohnenden Investition.
Use Cases für Microsoft Power BI
Durch die Integration verschiedenster Datenquellen und die Option, interaktive Dashboards zu erstellen, bietet Power BI flexible Einsatzmöglichkeiten in nahezu allen Unternehmensbereichen. Ob im Vertrieb, Finanzwesen, Personalmanagement oder in der Logistik – Power BI hilft, komplexe Datenmengen verständlich aufzubereiten. In zwei weiteren Blog-Beiträgen zum Thema Power BI stellen wir passende Use Cases vor:
Fazit
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Excel nach wie vor ein vielseitiges und wertvolles Tool ist. Power BI ist jedoch für moderne, skalierbare und interaktive Datenanalysen die bessere Option. Unternehmen, die ihre Datenanalyse auf ein neues Niveau heben wollen, sollten einen Wechsel zu Power BI in Betracht ziehen.
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Über den Autor
Felix Grünberg ist bei CONET als Power BI Consultant im Bereich Microsoft Business Application tätig. Unsere Kunden unterstützt er mithilfe von Microsoft Power BI bei der übersichtlichen Visualisierung von Daten aus unterschiedlichen Quellen mit Live-Dashboards und -Berichten – lokal oder in der Cloud, in Echtzeit und als Daten-Stream.
