Podcast – Die Power BI-Tools in Excel

Die Vorläufer der heutigen Power BI-Plattform, erblickten in Excel das Licht der Welt. Ihre Namen:

• Power Pivot (in Excel 2010 noch PowerPivot (ohne Leerzeichen)),
• Power Query
• Power View
• Power Map (seit Excel 2016 Microsoft 3D Maps genannt)

In dieser Episode erzähle ich ihre Geschichte und erläutere wofür diese Werkzeuge im Einzelnen da sind und auch, wofür sie nicht da sind.

Links

Welche Office-Version beinhaltet eigentlich Power Pivot?

Das Team hinter Power BI: Jeffrey Wang

Download Power Pivot für Excel 2010

Download Power Query für Excel 2010 und 2013

Offizielle Microsoft Power Query Website

Power View DEMO von Amir Netz, (Start ab 21:05)

Wie Du Power View unter Excel 2016 aktivierst (von Dominik Petri)

Warum Power View in Excel in O365 nicht mehr funktioniert

3D Maps-Beispieldaten

 

Transkript

Du hörst den SSBI-Podcast, den deutschen Podcast zum Microsoft Power BI. Mein Name ist Lars Schreiber.

Begrüßung

Ein fröhliches Moin aus Hamburg und herzlich willkommen zur Episode Nummer eins des SSBI-Podcast. Ich freue mich sehr, dass du eingeschaltet hast. In der Season Nummer eins dreht sich alles darum, was die Power BI-Plattform ist, und was sie für dich in Bezug auf deine Datenanalyse tun kann. Und die heutige Episode dreht sich darum, was sind die Power BI-Tools in Excel? Was sind Power Pivot, Power Query, Power View und Power Map, die mittlerweile 3D Maps heißen? Was können sie für dich in deiner täglichen Arbeit tun? Ich werde dabei auf die Historie der Tools eingehen, werde erklären, welche Aufgaben die Tools im Einzelnen übernehmen und auch, wie sie miteinander interagieren, wenn es um den Aufbau eines analytischen Werkzeugs in Excel geht. Danach werde ich darüber sprechen, wofür diese Tools meiner Meinung nach explizit NICHT geeignet sind. Ich erlebe es immer wieder in persönlichen Gesprächen oder lese es teilweise auch in Fachartikeln, dass an diesen Tools fehlende Merkmale bemängelt werden, die meiner Ansicht nach in diesen Tools auch überhaupt nichts verloren haben. Bevor ich jetzt darauf eingehe, was die Power BI-Tools in Excel im Einzelnen sind, ist es sicherlich sinnvoll, sich an dieser Stelle zwei Fragen zu stellen. Zum einen: „Was ist Business Intelligence überhaupt?“ Und zum anderen: „Warum hat Microsoft damit begonnen, Werkzeuge für Business Intelligence in Excel zu integrieren?“

Was ist Business Intelligence?

Für die Frage danach, was Business Intelligence per Definition ist, gibt es sicherlich viele unterschiedliche Erklärungen. Ich versuche es, an dieser Stelle jedoch einfach unkompliziert zu halten. Unter Business Intelligence kann man Methoden und Technologien verstehen, die es ermöglichen, aus der Vielzahl an Daten, die sich mittlerweile in Unternehmen befinden, Informationen abzuleiten, entscheidungsrelevante Informationen abzuleiten, die es entsprechend Entscheidungsträgern ermöglichen, Handlungen in Gang zu setzen, die das Unternehmen in die richtige Richtung führen.

Warum Business Intelligence in Excel?

Ich denke, die Frage danach, warum Microsoft solche BI-Tools in Excel implementiert hat, ist etwas vielschichtiger zu beantworten. BI-Tools existieren ja schon seit ewigen Zeiten, mit Sicherheit die letzten 30 Jahre, so dass viele Fachabteilungen Konsumenten von BI-Lösungen geworden sind über die Zeit. Diese BI-Tools waren im Normalfall in der IT beheimatet, dass heißt, die IT hatte die technische Obhut über diese Tools und hat eben diese Reports auch erstellen müssen, mit Sicherheitskonzepten versehen müssen, und sie dann den entsprechenden Konsumenten zur Verfügung gestellt. Das hat große Vorteile, denn solche Tools zu erstellen, erfordert ein hohes, spezialisiertes Fachwissen, die Daten zu sichern, und dafür zu sorgen, dass sie nicht in falsche Hände geraten ebenso. Und das ist häufig sehr kritisch für Unternehmen, dass das eben vernünftig gehandhabt wird. Auf der anderen Seite haben solche Tools aber auch große Nachteile, nämlich Flexibilität. Flexibilität ist ein großes Problem. Fachbereiche müssen Analysen fahren für Vorgesetzte, für andere Stakeholder, und diese Anforderung an die IT-Abteilung zu stellen und zu sagen: „Implementiere mir diese Reports in eure professionellen BI-Tools“ stößt häufig an Grenzen, weil die Mitarbeiter eben ausgelastet sind, weil dafür keine Kapazitäten da sind und dergleichen. Und das hat dann in der Vergangenheit in regelmäßigen Abständen immer wieder stattgefunden, auch wenn es niemand wirklich hören möchte. Solche Lösungen wurden händisch auf Umwegen in Excel erstellt mit den Möglichkeiten, die Excel eben zur Verfügung gestellt hat, mit S-Verweisen, mit Pivot-Tabellen, mit VBA-Skripten und dergleichen. Und Microsoft hat darauf reagiert und gesagt: „Okay, wir geben dem Datenanalysten, dem Controller, dem Vertriebsmitarbeiter, dem Marketingmitarbeiter Werkzeuge an die Hand, die es ihm, respektive ihr, ermöglichen, solche Tools selbst zu erstellen.“ Natürlich in einem viel kleineren Umgang, und natürlich auch nicht dafür gedacht, für das komplette Unternehmen ausgerollt zu werden. Aber, um die Bedarfe einer einzelnen Person, einer einzelnen Abteilung abdecken zu können. Das Ganze lief dann unter dem Label „Self-Service BI“, also Selbstbedienungs-Business Intelligence. Der Fachanwender sollte in der Lage sein, solche Lösungen selber zu bauen. Das bedeutet, all diese sich wiederholenden Tätigkeiten, die man meistens-, die ich zumindest in meiner Controlling-Tätigkeit Monatsabschluss für Monatsabschluss wiederholt habe, externe Datenquellen in Excel importieren, händisch oder per Makro, dann Spalten hinzufügen, zu einem Datum den Monat hinzufügen, Zwischenergebnisse herausfiltern, und dann schlussendlich irgendwann eine Pivot daraufsetzen, all das geschah, bevor die analytische Arbeit stattgefunden hat. Das war notwendig, dass die Analyse stattfinden konnte. Und jetzt gab Microsoft mit Power Pivot und den anderen BI-Tools in Excel einem Fachanwender zumindest die theoretische Möglichkeit, dass selber zu bauen. Natürlich müssen dafür all die Fähigkeiten erlangt werden, die es benötigt, um das tun zu können, aber man hatte die Möglichkeit, weil man die Tools dazu auf seinem Rechner hatte. Mit der Excelversion 2010 hat Microsoft dann damals reagiert und ihr Motto „BI for the masses“, also Business Intelligence für Jedermann, in Angriff genommen, indem sie ein Add-In veröffentlicht haben, dass damals kostenlos downzuloaden war, dass sich Power Pivot nannte. Und das konnte man mit Excel 2010 einfach, wie jedes andere Add-In auch, installieren und aktivieren und nutzen. Kann man heute im Übrigen immer noch, also in Excel 2010, nicht in moderneren Versionen. Und als ich das damals in 2011 das allererste Mal machte, also es installierte, hatte ich zugegebenermaßen keinen Schimmer, worum es dabei ging. Ich habe damals noch für eine Unternehmensberatung gearbeitet und wir haben das interne Reporting über Pivot-Tabellen aufgebaut, also Standard-Excel-Pivot-Tabellen, die auch Access-Datenbanken gingen und so nach fünf Millionen Datensätzen machte dann irgendwann der Pivot-Cache die Grätsche, und ich war auf der Suche nach einer Pivot, die mehr leisten konnte. Und da tauchte irgendwie Power Pivot auf. Dass es sich dabei um etwas komplett anders handelte als um eine Pivot oder gar eine große Pivot, dass habe ich dann so über die nächsten Wochen und Monate gelernt. Was ist Power Pivot hintergründig tatsächlich?

Was ist Power Pivot?

Bei Power Pivot handelt es sich um eine sehr leistungsstarke, sehr schnelle analytische Datenbank, sogenanntes OLAP, online analytical processing. Sollte man nicht verwechseln mit relationalen Datenbanken, die für OLTP gedacht sind, also für operative Systeme. Es gibt hier wirklich darum, meistens Vergangenheitsdaten, aber unveränderliche Daten zu analysieren. Ich glaube, die großen Stärken von Power Pivot lassen sich in den folgenden Punkten zusammenfassen. Wenn man heutzutage in Unternehmen Daten analysiert, Big Data ist ja so ein Buzzword geworden, ob nun big oder nicht big, auf jeden Fall hat man häufig Daten zu analysieren, die aus verschiedensten Datenquellen kommen. Also, man hat csv-Dateien, die als Austauschformat aus irgendwelchen ERP-Systemen geliefert werden. Man hat Excel höchstwahrscheinlich, man hat vielleicht relationale Datenbanken, Access, einen SQL-Server und dergleichen, und vielleicht möchte man auch noch Daten aus dem Internet ziehen. Auf jeden Fall sind die Datenquellen sehr divers, und über Power Pivot war es möglich, diese Datenquellen, diese unterschiedlichen Datenquellen anzuzapfen und in die Exceldatei zu importieren. Bei Imports sind wir auch schon an der richtigen Stelle. Während ich in Excel in einem Tabellenblatt die Möglichkeit habe, so roundabout eine Million Datensätze zu importieren und diese zu analysieren, gab es in Power Pivot auf einmal keine gesetzte physische Grenze mehr. Es gab keinen Richtwert wie „Du kannst eine Million, zwei Millionen, zehn Millionen Datensätze importieren.“ Die Anzahl der Datensätze, die ich verarbeiten kann, hängen direkt mit dem RAM zusammen, der auf meiner Maschine installiert ist, und mit der Bitversion, meiner Excelversion oder meiner Office-Version, 32 Bit oder 64 Bit. Darauf komme ich nachher noch zu sprechen. Aber, wenn ich 64-Bit Office installiert hatte, und über ausreichend RAM auf meinem Laptop zur Verfügung hatte, dann gab es quasi keine physische Grenze, die man zu berücksichtigen hatte. Ja, also es ist möglich, 400, 500, 600 Millionen Datensätze in eine Datei zu packen, in eine Exceldatei, und diese zu analysieren. Damit war man natürlich in der Lage, viel, viel detailliertere Analysen vorzunehmen. Neben den riesigen Datenmengen, die über Power Pivot jetzt also analysierbar waren, wir sind also weit an der eine Million Zeilengrenze vorbeigeschrammt, ist es zudem auch möglich, Datenmodelle zu bauen. Ich muss also nicht mehr auf einer flachen Tabelle analysieren, wie ich das in Excel immer getan habe, sondern ich bin jetzt in der Lage, komplexe Datenmodelle zu erstellen, also verschiedene Tabellen, die über Beziehungen miteinander verknüpft sind, zu nutzen, um meine Analysen zu erstellen. Das bietet einen ungeheuren Mehrwert, wenn man seine Unternehmensdaten analysieren möchte. Hinzu kommt, dass Power Pivot eine neue Sprache mit sich gebracht hat. Power Pivot brachte die Sprache DAX mit, und DAX steht kurz für „Data Analysis Expressions“, die trat eben in Power Pivot 2010 das erste Mal auf. Und DAX ist eine hochkomplexe Sprache, um analytische Datenbanken abzufragen und sogenannte „Measures“ zu erstellen. Measures, die es mir ermöglichen, meinem Datenmodell eine Businesslogik mitzugeben und entsprechend zu analysieren. Das klingt hochgestochen, ich gebe gleich mal ein praktisches Beispiel. Wenn ich in der Lage sein möchte, meine Unternehmensdaten nach Zeit zu analysieren, dann kann ich sagen: „Gib mir die Daten für Januar, gib mir die Daten für Februar, gib mir die Daten für März.“ Und wenn ich diese Daten aber nicht als Einzelmonate haben möchte, sondern beispielsweise als kumulierten Jahreswert, oder auf Englisch year to date, dann muss ich in Excel oder auch in allen relationalen Datenbanken, mir diese Logik künstlich aufbauen. In Power Pivot bin ich in der Lage, über sogenannte Time Intelligence-Funktionen, dass sind spezielle Funktionen von DAX, zu sagen: „Gib mir den year to date-Wert“, und wenn ich dann auf den Filter für März klicke, dann gibt er mir die Werte nicht für März, sondern bis März. Und wenn ich feststelle, dass mein Geschäftsjahr gar nicht im Januar beginnt, sondern zu einem anderen Zeitpunkt, beispielsweise im November, dann würde er mir die Werte von November bis März geben. Also, ich bin in der Lage, eine solche Logik aufzubauen. Und das ist ein ungeheurer Mehrwert, wenn man seine Daten analysieren möchte. Das ist natürlich nur ein kleiner Bereich, ein kleines Beispiel dafür, was mit DAX möglich ist. Und an dieser Stelle kommt halt zum Tragen, dass es sich bei Power Pivot um eine sogenannte „In-Memory-Datenbank“ handelt. Zu Beginn, wenn die Daten-, wenn die Datei geöffnet wird, wenn die Daten geladen werden, werden sie in den RAM geladen, und dass ermöglicht ungeheure Verarbeitungsgeschwindigkeiten. Es muss nicht mehr von der Festplatte gelesen werden, sondern aus dem RAM. Der hat viel höhere Zugriffsgeschwindigkeiten. Das macht es möglich, eben so große Datenmengen zu analysieren auf einem Endgerät wie einem Laptop. Man braucht keine großen Server mehr. Der letzte Vorteil, den ich jetzt erwähnen möchte, ist, was ist denn, wenn sich die Datenbasis ändert? Es kommt der nächste Monatsabschluss, es sind neue Daten im System, was mache ich dann? Ja, für gewöhnlich bin ich dann in Excel wieder herangegangen und habe den Prozess vollzogen, den ich jeden Monat vollzogen habe. Neue Daten wieder ins System, alle händischen Schritte wieder von vorne, oder wenn ich fortgeschritten war, klicke auf „Run“ und mein Makro, dass ich mir mühselig zusammengebaut habe über die letzten Monate, fing an zu laufen. Mit Power Pivot ist das anders. Habe ich mein Datenmodell auf Basis der externen Daten einmal erstellt und alles ist richtig, kann ich, sofern sich die Datenbasis im Hintergrund geändert hat, die Exceldaten, die Datenbanken et cetera, in meiner Exceldatei in Power Pivot einfach auf „Aktualisieren“ klicken. Dann gehe ich mir einen Kaffee holen, und wenn die Daten importiert sind, kann ich anfangen, zu analysieren. Das heißt, ich baue nachhaltige Analysetools, nachhaltige Analysewerkzeuge, die, wenn ich sie einmal erstellt habe und die Zeit investiert habe, danach einfach laufen, sofern sich natürlich die Datenbasis strukturell nicht verändert hat. Aber das ist mit jedem System dieser Welt der Fall.

Worauf muss ich achten, wenn ich Power Pivot verwenden will?

So, ich hoffe, ich habe bis hierher vernünftige Überzeugungsarbeit geleistet und du fragst dich jetzt, wie kommst du an Power Pivot heran und was hast du dabei zu beachten? Das sind im Wesentlichen zwei Dinge. Punkt Nummer eins ist, wie kommst du an Power Pivot heran? Power Pivot existiert seit der Excelversion 2010. Das heißt, wenn du noch eine ältere Version als 2010, also 2007 und abwärts, dein Eigen nennst, dann muss ich dich leider enttäuschen. Du musst auf eine Version gehen, die mindestens 2010 heißt. Wenn du die Version 2010 hast, dann habe ich gute Neuigkeiten für dich. Dann ist Power Pivot nach wie vor ein kostenfrei downzuloadendes Add-In. Das kannst du einfach mal googeln, wo du das findest und kannst dann, je nach der Bitigkeit deiner Excelversion, also 32 oder 64 Bit, die entsprechende Version von Power Pivot herunterladen und eben für dich installieren. Ist kostenfrei, lege einfach los. Wenn du eine Excelversion hast, die zwischen 2013 und 2016 liegt, dann ist die Beschaffung von Power Pivot erheblich komplizierter, denn ab den Versionen hat Microsoft „versucht“, mit Power Pivot Geld zu verdienen und hat verschiedene Lizenzierungsmodelle aufgesetzt, wann welche Version einen Zugriff auf die Entwicklungsumgebung der Excel-Datenmodelle zulässt. Ich habe dazu einen Artikel auf meinem Blog geschrieben, den ich in die Shownotes zu diesem Podcast setzen werde. Da kannst du dir das in Ruhe nochmal durchlesen. Das werde ich jetzt hier nicht wiederholen. Das wäre redundant. Wenn du eine Excelversion >= 2019 dein Eigen nennst, oder Office 365 besitzt, dann kann ich dich beruhigen, dann ist Power Pivot nämlich wieder Bestandteil der normalen Excellizenz. Du brauchst keine besondere Excellizenz, um Datenmodelle in Excel entwickeln zu können. Das ist eine gute Wendung, die Microsoft da in den letzten Jahren hingelegt hat. Darüber können wir uns alle freuen. Der nächste Punkt neben der Lizenzierung ist die Frage nach der Bit-Version, welche Bitigkeit meine Excelversion haben kann. So, und es stehen zur Verfügung 32 und 64 Bit, und 64 Bit entscheidet darüber, dass du nahezu unbegrenzt viel RAM allokieren kannst, während das bei 32 Bit eben leider nicht der Fall ist. Da stehen Excel eben nur 2 Gigabyte zur Verfügung. Mit Excel meine ich die gesamte Excel-Applikation inklusive Power Pivot. Das kann dann bei komplexeren Datenmodellen schon mal knapp werden. Deswegen ist aus dem Gesichtspunkt der RAM-Allokation 64 Bit auf jeden Fall zu empfehlen. Problematisch ist nur, dass das mit verschiedenen anderen Add-Ins in Excel kollidieren kann. Wenn du beispielsweise in SAP BW-Add-In hast, das hat nur eine 32 Bit-Schnittstelle zu SAP. Es gibt keine 64 Bit-Variante davon. Installierst du also 64 Bit Excel und versuchst, dieses SAP-Add-In laufen zu lassen, würde es nicht funktionieren. Das Gleiche wird für viele VBA-Skripte gelten, die du wahrscheinlich auf deinem System hast. Deswegen, wie du das dann organisierst, eine 64 Bit-Version zu haben, vielleicht parallel zu 32 Bit-Versionen, die du für andere Belange benötigst, da musst du schauen, da gibt es verschiedene Variationen. Du kannst dir natürlich virtuelle Maschinen auf deinem Rechner installieren, um beides parallel laufen zu lassen. Wenn du die Möglichkeit hast, auf 32 Bit verzichten zu können, dann tu das und installiere rein weg 64 Bit.

Wofür Power Pivot nicht gedacht ist!

So, und zu guter Letzt möchte ich in Bezug auf Power Pivot nochmal darüber sprechen, was Power Pivot meiner Ansicht nach definitiv NICHT ist. Ich habe vor einer ganzen Weile einen Artikel gelesen, einen deutschsprachigen Fachartikel zum Thema DBI-Tools in Excel, und da war die Rede darüber, dass Power Pivot eine Alternative zu Access sein soll. Also, Power Pivot wäre in Excel implementiert worden, weil viele Nutzer Access nicht im Umfang ihres Office-Pakets haben. Und da muss ich leider erheblich widersprechen, denn diese beiden Tools, Power Pivot und Access, sind Vertreter zweier völlig unterschiedlicher Datenbanktypen, während Access eine sogenannte OLTP-Datenbank ist, die im Wesentlichen zum Ändern von Daten gedacht ist, also für operative Systeme, ist Power Pivot ein Vertreter einer OLAP-Datenbank für Analysen. Das sind zwei sehr verschiedene Datenbanktypen, die natürlich in Teilen leichte Überschneidungen haben können, wenn man das möchte, aber sie sind sehr spezialisiert auf ihren jeweiligen Anwendungsfall. Schon allein deswegen kann diese Aussage nicht stimmen. Was ich dann erlebe, ist, dass Leute kritisieren, dass man Daten, die sich in Power Pivot befinden, nicht mehr ändern kann. Nun, man kann da nicht einfach reingehen und in der Zelle den Wert von 1000 auf 10000 ändern. Das ist wiederum auch kein Anwendungsfall für Power Pivot. Das ist keine Schwäche des Tools, denn es geht darum, unveränderliche Daten zu analysieren. Es soll nicht so sein wie in Excel, dass man eine Datei verschickt, und im selben Report kommen trotzdem unterschiedliche Ergebnisse heraus, weil schnell nochmal der Empfänger der Datei irgendwelche Werte überschrieben hat. Das ist Absicht, dass diese Werte nicht veränderlich sind, damit eben die gleichen Analysen bei unterschiedlichen Leuten herauskommen, oder zumindest die gleichen Werte. Wie man sie dann analysiert, ist ja nochmal ein anderes Thema. Und der Punkt Nummer drei, Power Pivot ist auch kein Tool, um Daten zu exportieren. Ja, es ist verlockend. Da sind jetzt Millionen und Abermillionen von Daten drinnen, und man möchte sie nun auch nochmal anders analysieren, als sie jetzt in dem Datenmodell aufbereitet sind. Also, schnell nochmal als csv-Datei exportieren und dann andere Dinge damit tun. Aber nein, auch das geht nicht. Und auch das hat seinen Grund, denn ist kein Tool für den ETL-Prozess, also schnell nochmal Daten exportieren und weiterverarbeiten, sondern es ist ein Tool für die Analyse, und deswegen sind diese drei Punkte für mich nicht valide. Und Power Pivot macht es an der Stelle exakt richtig.

Was ist Power Query?

So, nachdem ich mich jetzt eine ganze Weile zum Thema Power Pivot ausgelassen habe, wende ich mich jetzt mal meinem favorisierten Power BI-Tool in Excel zu, nämlich Power Query. Wie der Name Query vielleicht vermuten lässt, geht es darum, Daten aus anderen Systemen abzufragen und damit, ja, entweder in meine Exceldatei oder in mein Excel-Datenmodell einzubinden. Die eingebundenen Daten können dann auf vielfältige Art und Weise in ihrer Formatierung, in ihrem Aufbau, in ihrer Struktur verändert werden, so, wie ich es für meine weitere Verwendung, zum Beispiel die Analyse in einem Excel-Datenmodell, benötige. So, und Power Query basiert dabei auf einer anderen Sprache, als es das Excel-Datenmodell tut. In Datenmodell hatten wir DAX, Data Analysis Expressions. Hier haben wir die Sprache M, M wie Mashup. M ist der offizielle Name dieser Sprache, vor einiger Zeit geworden. Er war jahrelang der inoffizielle Name, und das ist eine sehr flexible, funktionale Programmiersprache, die es mir unter anderem auch erlaubt, eigene Funktionen zu schreiben, die dieses Tool dann nochmal flexibler machen. Ich nehme dir aber am Anfang gleich die Angst. Du musst mit M nicht unbedingt in Kontakt kommen, weil Power Query über eine hervorragende UI, ein hervorragendes User Interface verfügt. Du kannst also die wesentlichen Komponenten dieses Tools einfach über die Verwendung der Maus und den Klick auf einzelne Tasten steuern. Mit Power Query bin ich also in der Lage, sehr, sehr viele verschiedene Datenquellentypen zu importieren. Also, sowohl flat files wie csv, txt-Dateien, die ja häufig Austauschformate aus eben beispielsweise ERP-Systemen sind. Xml- und json-Dateien, Exceldateien, relationale Datenbanken wie Access oder Sequel Server, multidimensionale Datenbanken wie Sequel Server Analysis Services. Ja, es gibt nahezu keine Grenzen. Ich kann auf Datenquellen aus dem Internet zugreifen, ich kann Websites parsen und importieren. Wenn die Standardfunktionalität nicht ausreichen, kann ich mir eigene Funktionen schreiben, die das für mich übernehmen. Also, es sind fast keine Grenzen gesetzt. Und wenn diese Daten importiert sind, dann bin ich in der Lage, die Daten in ein Format zu bringen, wie es für meine weitere Verwendung notwendig ist. Das heißt, ich kann gruppieren, ich kann Zeilen und Spalten löschen, ich kann Zeilen und Spalten hinzufügen, ich kann filtern, ich kann pivotieren, ich kann entpivotieren. Auch da gibt es fast keine Grenzen. Und das Schöne ist, ich bilde eine nachhaltige Lösung. Wenn sich meine Datenquelle inhaltlich ändert, nicht strukturell, aber inhaltlich, wenn Datensätze hinzukommen, dann kann ich in Power Query einfach auf „Aktualisieren“ drücken, das gesamte Skript, das ich erstelle, im Hintergrund wird immer ein Skript erstellt in der Sprache M, wird dann wieder durchlaufen und auf Basis der neuen Daten werden all die Schritte, die ich erzeugt habe, wieder durchlaufen und das Ergebnis wird neu produziert. Und das macht das Ganze so flexibel, so großartig. Und ich kann mir dann aussuchen, ob ich die Daten in eine Exceltabelle schiebe, oder ob ich sie in mein Datenmodell lade, in mein Excel-Datenmodell. Und es ist keine Entweder-oder-Frage, ich kann auch beides parallel machen, und kann dann damit anfangen, weiter meine Analysen zu betreiben. An dieser Stelle würde es mich jetzt nicht wundern, wenn du dir die Frage stellen würdest: „Okay, jetzt kann ich meine Daten in mein Excel-Datenmodell sowohl über Power Query als auch über Power Pivot importieren. Welche Variante soll ich denn nehmen, und warum gibt es beide?“ So, und die Antwort darauf, warum es beide gibt, ist relativ simpel. Power Pivot existierte vor Power Query. Und eine Datenbank zu bauen, die nicht in der Lage ist, selbst Daten in sich zu importieren, ist relativ sinnfrei, weil, was mache ich mit einer leeren Datenbank? Aber Power Pivot ist bei weitem nicht so flexibel darin, Datenquellen anzubinden, also weder in der Vielfalt der unterschiedlichen Datenquellentypen, noch in der Möglichkeit, dann Transformationen vorzunehmen. Und da eben nicht jeder Businessuser SQL oder sogar T-SQL schreibt, was so die Standardabfragesprache in Datenbanken ist, hat man eben M entwickelt und eine wahnsinnig gut nutzbare UI vorne daraufgesetzt, dass es eben auch dem Businessuser möglich ist, externe Datenquellen anzubinden und die Daten neu zu strukturieren. Und deswegen lautet die Antwort, „Welches Tool soll ich denn nun dafür nutzen, Daten in mein Excel-Datenmodell zu bekommen? Power Query.“ Das Tool ist extra dafür gemacht worden, und deswegen sollte man auch zusehen, sich das Leben so einfach wie möglich zu machen und Power Query für seine ETL-Funktionalitäten zu nutzen, also Daten aus externen Systemen abzugreifen, neu zu strukturieren und in das Datenmodell zu schieben. Meine Empfehlung an dich ist wirklich, wenn du dich mit Power Query noch nicht auseinandergesetzt hast, tu es, tu es bald, denn dieses Tool ermöglicht dir, irrsinnig viele Prozesse zu automatisieren. Ich habe sehr viel VBA programmiert in meinem Leben, und ich habe viele VBA-Programmierer kennengelernt, und sehr viele Skripte, die ich in VBA schreibe, dienen dem Import und der Transformation von Daten. Und all das kann ich mit Power Query sehr, sehr viel flexibler, auch stabiler selber machen und muss mich dafür nicht irgendwelcher Skripte bedienen. Ja, okay, im Hintergrund wird ein M-Skript erzeugt, aber das macht mir die Sache erheblich leichter.

Wie kommst Du an Power Query heran?

Die Frage, die sich jetzt wahrscheinlich stellen wird, ist, „Wie komme ich an Power Query heran?“ Und die Antwort ist ähnlich wie bei Power Pivot, hast du eine Excelversion, die älter ist als 2010, hast du keine Chance. Hast du Excel 2010 oder 2013, dann kannst du dir Power Query als externes Add-In kostenfrei installieren. Den Link dazu packe ich in die Shownotes. Hast du eine Version, die neuer ist als 2013, also 2016 und jünger, habe ich gute Neuigkeiten für dich. Power Query ist in all diesen Versionen nativ installiert, ist jetzt ein fester Bestandteil von Excel, kein externes Add-In mehr und du solltest es bereits haben. Allerdings versteckt es sich wahrscheinlich besser, denn es heißt jetzt nicht mehr Power Query, sondern es heißt „get and transform“ im Englischen, und ich glaube, „importieren und transformieren“ auf Deutsch. Macht es nicht unbedingt einfacher, danach zu googeln. Ich würde an deiner Stelle weiterhin nach Power Query googeln, aber die Funktionalität ist in Excel enthalten und bleibt da auch drin.

Wofür Power Query nicht gedacht ist!

Wie ich es vorhin auch schon bei Power Pivot gemacht habe, hier auch nochmals kurz zu Power Query, wofür das Tool NICHT gedacht ist. Und hier sehe ich etwas weniger strikt als bei Power Pivot, denn die Funktionalität, die in Power Query leider nicht vorliegt, ist durchaus eine, die man hätte integrieren können, denn es geht um den Export der Daten. Was Power Query von einem traditionellen ETL-Tool unterscheidet, ist, hier sind die Ziele, in die ich die Daten hineinladen kann, bereits vordefiniert. Ich kann bei Power Query in Excel eben nur in ein Excel-Datenmodell oder in ein Excel-Arbeitsblatt laden, bin aber nicht in der Lage, es beispielsweise als csv-Datei zu exportieren. Und es ist durchaus schade, denn an einigen Stellen ist das sehr, sehr nützlich und es wäre sehr sinnvoll, das zu haben, aber das Microsoft-Team hat sich bisher nicht dazu bekannt, das in irgendeiner Form integrieren zu wollen, auch, wenn ich nicht der erste bin, der das nachfragt.

Was ist Power View?

Das dritte Tool, das ich in Rahmen der Power BI-Tools in Excel erwähnen möchte, ist Power View. Power View ist ein Tool für die Erstellung von interaktiven Visualisierungen. Diejenigen von euch, die bereits mit Power BI-Desktop gearbeitet haben, kennen diese Form von interaktiven Visualisierungen, bei denen man ein Visual anklickt, auf Basis eines gewissen Kriteriums Filter setzt und diese Filter sich auf allen anderen Visualisierungen auf derselben Berichtsseite auswirken. Auf diese Art und Weise kann man sogenannte „explorative Datenanalyse“ betreiben. Das heißt, die eigenen Daten erkunden und Zusammenhänge erkennen. Amir Netz, das ist eine der Schlüsselfiguren in der gesamten Microsoft BI-Welt, hat dazu eine Demo im Jahr 204 aufgebaut und auf einer Konferenz vorgestellt, bei der er die Billboard-Charts mit Power View analysiert, deren Entwicklung zeigt und das auf sehr unterhaltsame Weise darstellt. Die Demo ist für mich ganz großes Kino, und ich werde den Link dazu mal in die Shownotes packen. Wenn du dich für Power View interessiert, dann fragst du dich, wie du es bekommen kannst, und sofern du eine Excelversion älter als 2010 nutzt, also 2013 und aufwärts, kannst du die Office Professional Plus-Version oder eine Standalone-Version von Excel 2013 nutzen, um an Power View heranzukommen. Sofern du Excel in der Version 2016 nutzt, wirst du dich wundern, dass Power View bei dir nicht einfach in der Multifunktionsleiste auftaucht. Microsoft hat irgendwann angefangen, die Schaltfläche für Power View per default auszublenden. Das war ein gehöriges Signal an die Community, dass diese Technologie nicht weiter in Excel unterstützt wird, also nicht weiterentwickelt wird. Sie ist aber zumindest in 2016 noch vorhanden, und wenn du Power View nutzen möchtest, musst du es über die Option aktiv einblenden. Mein Freund Dominik Petri hat dazu auf seinem Blog einen Artikel verfasst, der beschreibt, wie das funktioniert. Den werde ich auch mit in die Shownotes einfügen. Wenn du eine O 365-Version, also Office 365 nutzt, dann habe ich in Sachen Power View schlechte Neuigkeiten für dich, denn Microsoft hat die selbstentwickelte Technologie Silverlight, die die Basis ist für Power View, anscheinend als bedenklich eingestuft, als Sicherheitsrisiko eingestuft. Auf jeden Fall ist die Nutzung von Silverlight unter Office 365 nicht mehr möglich, so dass Power View, obwohl du es in der Multifunktionsleiste noch findest, nicht mehr nutzbar ist. Du kannst keine Reportseite einblenden, um einen Power View-Report einzustellen. Wenn du diese Technologie nutzen willst, kann ich dir nur DRINGEND empfehlen, auf Power BI-Desktop umzusteigen.

Was ist Power Map?

Als letztes Power BI-Tool in Excel ist Power Map zu erwähnen. Power Map ist ein Add-In für Excel, dass für 3D-Visualisierungen von Geodaten gedacht ist. Sofern ich also in meiner Exceldatei in Form einer Tabelle oder in Form eines Excel-Datenmodells Geodaten vorliegen habe, können diese als 3D-Karte visualisiert werden. Hierbei reichen Ortsnamen, Städte, Länder. Aber, wie immer bei Geodaten, kann ich nur dann sicher sein, dass die jeweiligen Orte oder Lokalitäten in meiner Karte korrekt angezeigt werden, wenn ich mit Längen- und Breitengraden arbeite. Nur so erhalte ich ein perfektes Ergebnis. Diese Daten werden dann anschließend auf einem Erdball dargestellt. Ich kann dabei verschiedene Kartenschichten erzeugen. Das bedeutet, wenn ich beispielsweise Verkaufsstellen habe, die ich auf einer Karte darstellen möchte, kann ich eine Schicht nehmen, die die Verkaufsstellen nach Umsätzen darstellt und eine weitere Schicht, die vielleicht darstellt, in welchen der Verkaufsstellen bereits Raubüberfälle stattgefunden haben und wie häufig. Dann kann ich diese Schichten miteinander kombinieren, übereinanderlegen oder eben auch sequentiell ein- und ausblenden. Das ist ein ganz neckisches Feature. All dies kann anschließend als Film abgespeichert werden. In diesem Film kann ich einen Soundtrack hinzufügen und das ganze sogar anschließend als HD-Video exportieren. Wenn das für dich interessant klingt, möchtest du sicher wissen, wie kommst du an Power Map heran, und dazu ist vielleicht zu Beginn zu erwähnen, dass Power Map mittlerweile als „Microsoft 3D Map“ bezeichnet wird. Nächst hat 2013 hat Power Map das erste Mal das Licht der Welt erblickt und wurde in 2016 in 3D Maps unbenannt. Um dieses Tool zu testen, fehlt es einem häufig selbst an Geodaten. So ging es mir zumindest in der Vergangenheit immer, und Microsoft hat da Abhilfe geschaffen und auf der offiziellen Microsoft-Seite Beispieldaten zum Download zur Verfügung gestellt. Die sind ganz hilfreich, um selber mal zu testen, wie 3D Maps funktioniert. Ich packe den Link mit den Download-Dateien in die Shownotes zu diesem Podcast. Geht in dem Dokument einfach mal ziemlich an das Ende. Oben wird erklärt, wie 3D Maps funktionieren, und ganz am Ende findet ihr die Dateien zum Download.

Verabschiedung

Ja, und das war sie jetzt auch schon, die erste Folge des SSBI-Podcast zu den Themen Power BI-Tools in Excel. Ich hoffe, du fandest es informativ. Ich danke dir für das Zuhören. Wenn es dir gefallen hat, abonniere den Podcast, empfehle ihn weiter, höre das nächste Mal wieder zu. Wenn du Anmerkungen zu meinen Ausführungen hast, immer fleißig unten in die Kommentare auf meinen Blog. Wenn dir irgendetwas gefallen hat, sag Bescheid. Wenn dir irgendetwas nicht gefallen hat, äußere es bitte auch. Konstruktive Kritik ist immer gern gesehen, und ich freue mich auf ein Wiederhören beim nächsten Mal, und wünsche dir bis dahin eine wunderbare Zeit. Viele Grüße aus Hamburg. Lars.