Power Pivot, Power BI oder Power Query?

    Wenn du dir diese Frage auch schon häufiger gestellt hast, dann hilft dir dieser Artikel, die Antwort selbst zu finden.

    Gerne nehme ich eine Antwort vorweg: In jedem Fall Power Query. Bei den anderen beiden: Es kommt drauf an…

    Power Query

    Sicherlich hast du dir unseren Artikel Was ist Power Query durchgelesen. Dann wird dir schon klar sein, dass man mit Power Query definiert, von wo Daten geladen werden sollen, welche Daten relevant sind und wie diese beim Laden gegebenenfalls umgeformt werden sollen. Power Query gibt es sowohl in Excel als auch in Power BI.

    Theoretisch kann man in Power Pivot Daten noch direkt laden. Das hat aber historische Gründe. Und hier heißt die Empfehlung eindeutig: Finger weg! Daten sollten nur noch über Power Query geladen werden.

    Power BI vs. Power Pivot

    Lies dir unbedingt die beiden Artikel durch, was Power Pivot und was Power Bi ist.

    Eigentlich heißt das lokale Werkzeug Power BI Desktop und die Cloud-Lösung, in der man die Reports veröffentlichen kann, Power BI Service. Ich spreche nur von Power BI. Weil letztlich meine ich den gesamten Funktionsumfang aus Power BI Desktop und Service

    Einstiegshürde

    Prinzipiell kann man sagen, dass Power Pivot die niedrigste Einstiegshürde hat. Excel ist meist schon vorhanden. Ab Version 2013 ist das AddIn Teil der Excel-Installation, mit Excel 2016 ist auch Power Query automatisch dabei (schau hier, wenn du es nicht findest). Im Gegensatz dazu muss du Power BI herunterladen und installieren. Eine Hürde in größeren Unternehmen, da man im Allgemeinen selbst nichts mehr installieren darf. Vielleicht ist das aktuell der Showstopper in deiner Firma.

    Funktionsumfang

    Power BI hat bezüglich des Funktionsumfangs klar die Nase vorn. Zwar sind in Excel die Formatierungs-Einstellungen für Pivot-Tabellen aktuell noch besser. Dieser sehr spezielle Vorsprung wird aber immer kleiner. In Power BI hat man insgesamt mehr Diagramme und damit Ausdrucksmöglichkeiten für Analysen. Und bei diesen Visuals kommen immer mehr hinzu.

    Power BI kennt mehr DAX Funktionen, insbesondere Funktionen aus der Statistik. Die Power Query Implementierung in Power BI ist aktueller und performanter (durch bessere Caching Konzepte). Außerdem kennt man in Power BI bidirektionales Filtern von Tabellen. Das kommt in Excel bestimmt auch noch. Außerdem ist Power BI durch die monatlichen Updates immer viel weiter.

    Herausragend in Power BI ist auch die R-Integration. R ist eine Statistik Umgebung, mit der man die ganze Vielfalt bekannter und nicht so bekannter statistischer Methoden zur Verfügung hat. Damit ist man nicht begrenzt auf die Verfahren, die Microsoft anbietet.

    Komme ich an die Daten heran?

    Power Pivot hat den großen Vorteil, dass man an alle Daten im Datenmodell wieder herankommt. Damit fühlen sich die meisten Benutzer aktuell noch am wohlsten. Dann kann man im Ernstfall doch noch mit den bekannten Excel-Mitteln weiterarbeiten. Irgendwann wird man in Power Pivot aber so fit sein, dass das Arbeiten mit Excel Funktionen nicht mehr relevant sein wird. Tatsächlich haben wir einen Kunden im Finanzsektor, der die Daten aus dem Datenmodell in Excel exportiert, dort in einem eigenen AddIn statistische Analysen durchführt und dann die Ergebnisse wieder in das Datenmodell zurückspielt. Power BI ist hier einfach keine Alternative.

    In Power BI kommt man an die Daten eigentlich nicht mehr ran – in jedem Fall nicht so komfortabel wie in Excel. Nicht s komfortable heißt: Du kannst dir DAX Studio anschauen. Mit diesem Werkzeug würdest an die Daten kommen, allerdings etwas umständlicher. Du musst noch ein Programm installieren und automatisieren kannst du aktuell nichts.

    Aber: Das Werkzeug ist für die Entwicklung sowohl in Power Pivot als auch in Power BI sehr nützlich. Das ist aber ein anderes Thema und ein anderen Artikel wert.

    Gemeinsamkeiten?

    Die gibt es viele. Wenn du in Excel mit Power Query zurecht kommst, wirst du das in Power BI auch können. Wenn du in Excel Datenmodelle aufgebaut hast, dann kannst du das in Power BI auch. Wenn du in Power Pivot DAX verstanden hast, dann kannst du in Power BI ebenfalls DAX Formeln schreiben. Neu erlernen muss du in Power BI, dass man den Hintergrund von Säulendiagrammen anders anpasst. Dazu benötigt man im Allgemeinen aber keine Schulung. In Excel hat man das auch selbst herausgefunden.

    Ein Datenmodell in Excel lässt sich übrigens in Power BI importieren. Die Rückrichtung funktioniert nicht. Klar, weil der Funktionsumfang in Power BI ist größer, d.h. Power BI kennt alles, was Excel kennt, nicht aber andersherum.

    Empfehlungen?

    Bedenke: 80% des Aufwands bei Datenanalysen fließen immer in die Datenbeschaffung, Strukturierung, Datenkorrektur und Planung, was man denn eigentlich darstellen will. Und das ist Werkzeug-unabhängig. Das Erlernte in dem einen Werkzeug kann direkt im anderen Werkzeug wiederverwendet werden. Möchte man später Unternehmens-übergreifend mit dem SQL-Server Analysis Service arbeiten (SSAS), wird man sich dort ebenfalls zurecht finden, da Datenmodelle, Abfragesprachen etc. hier ähnlich funktionieren.

    Wir haben Kunden, die Power Pivot einsetzen, wir haben Kunden die Power BI einsetzen und Kunden, die beides einsetzen. „Beides“ meist deswegen, weil es Auswertungen gibt, die man gerne online verteilen möchte (Power BI) und andere Auswertungen, die nur für ein einen kleinen Kreis an Personen erstellt werden und beispielsweise personenbezogene Daten enthalten (Power Pivot).

    Und jetzt?

    Fang an! Mit welchem Werkzeug ist nicht wichtig. Nimm das Werkzeug mit der kleinsten Einstiegshürde und leg los.

    Für einen noch schnelleren Start bieten wir Workshops und Schulungen an. Direkt Vorort und auf Wunsch auch auf deinen vorhandenen Daten. Als Implementierungspartner helfen wir dir bei der Umsetzung und übernehmen auf Wunsch auch die gesamte Betreuung. Einfach E-Mail schreiben oder direkt Anrufen!

    Kategorien: Artikel, Grundlagen, Killer Entries, Power BI, Power Pivot, Power Query
    Holger Gubbels

    Holger Gubbels ist Spezialist für alles, was mit Business Intelligence zu tun hat. Der Diplom-Informatiker strukturiert und löst als Data Scientist und Berater der mogular GmbH tagtäglich komplexe Problemstellungen rund um die Datenanalyse. Als Dozent der Hochschule für Technik Stuttgart ist er ein ausgewiesener Experte seines Fachs und gewohnt, Inhalte einfach zu erläutern. Genau das macht er auch hier in seinen Beiträgen für das PowerPivotInsights Blog. Zusätzlich ist er Autor für die Computerwoche und den Springer-Verlag. Sie erreichen ihn unter hg@mogular.com

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