Vergleich zwischen Excel und Power BI: Welches Tool für Ihre Daten?

Einführung

In einer zunehmend datenorientierten Welt ist es entscheidend geworden, über leistungsfähige Werkzeuge zur Sammlung, Verarbeitung und Visualisierung von Informationen zu verfügen. Seit Jahrzehnten hat sich Excel als eine der emblematischsten Softwarelösungen für die Manipulation von Tabellen und die Durchführung von Berechnungen etabliert. Auf der anderen Seite präsentiert sich Power BI, das neuer ist, als ein Werkzeug für Business Intelligence (BI), das in der Lage ist, große Datenmengen zu verarbeiten und Dashboards mit interaktiven Visualisierungen anzubieten.

Trotz ihrer gemeinsamen Zugehörigkeit (beide von Microsoft entwickelt) richten sich diese beiden Tools nicht immer an dieselben Bedürfnisse oder dieselben Zielgruppen. In diesem Artikel werden wir die Besonderheiten der einzelnen Tools untersuchen, ihre Stärken und Grenzen hervorheben und dann Möglichkeiten identifizieren, die Ihnen dabei helfen, eine fundierte Entscheidung zu treffen, oder sogar die ergänzende Verwendung von Excel und Power BI in Betracht ziehen, je nach Art Ihrer Projekte.

Vergleich der beiden Tools

Bei der Wahl zwischen Excel und Power BI ist es hilfreich, deren Hauptfunktionen, Vorteile und Einschränkungen zu vergleichen. Die folgende Tabelle bietet einen zusammenfassenden Überblick über die wichtigsten Unterschiede. Wir werden diese Punkte dann im Detail erläutern, um besser zu verstehen, in welchen Situationen jedes dieser Tools am besten geeignet ist.

Datenanalyse und -manipulation

• Excel: Bleibt ein Referenzwerkzeug für Berechnungen, Formeln und Datenanalysen im kleinen Maßstab. Benutzer können komplexe Formeln anwenden und Pivot-Tabellen erstellen, doch Excel zeigt schnell seine Grenzen, wenn es um Millionen von Zeilen geht oder große Datenbanken verwaltet.
• Power BI: Entwickelt für die Verarbeitung großer Datenmengen, integriert es Power Query (zur Datenvorbereitung und -transformation) und DAX (für erweiterte Berechnungen). Diese Struktur erleichtert die Zusammenstellung und Konsolidierung von Informationen aus verschiedenen Quellen (SQL, API, Flatfiles usw.).

Visualisierungen und Dashboards

• Excel : Bietet grundlegende Diagramme (Balkendiagramme, Linien, Tortendiagramme usw.) und eine begrenzte Interaktivität. Benutzer, die erweiterte Funktionen wünschen, müssen auf VBA-Makros oder Add-Ins zurückgreifen. Um zu erfahren, wie man erstellt, konsultieren Sie den Leitfaden zum Erstellen eines Excel-Dashboards.

• Power BI : Besticht durch die Fülle seiner interaktiven Visualisierungen und die Möglichkeit, dynamische Dashboards zu erstellen. Die Benutzer können einen „Drill-Down“ durchführen, um in die Daten einzutauchen, während sie dank intuitiver Filter und Segmente einen Überblick behalten. Um zu erfahren, wie man erstellt, konsultieren Sie den Leitfaden zum Erstellen eines Power BI Dashboards.

Echtzeitanalyse und Automatisierung

• Excel: Tabellenkalkulationen stellen statische Daten dar. Um eine Tabelle zu aktualisieren, müssen Sie in der Regel die Datei neu laden oder externe Verbindungen (OLE DB, Abfragen usw.) verwenden. Für die Automatisierung von Berichten sind häufig Makros oder Tools von Drittanbietern erforderlich.
• Power BI : Verfügt über eine automatische Aktualisierungslösung (geplante Aktualisierung) und kann die Echtzeitüberwachung über den Power BI Service verwalten. In Kombination mit Power Automate (ein Microsoft-Tool, das in Power Platform enthalten ist), ermöglicht es das Auslösen von Arbeitsabläufen und automatisierten Benachrichtigungen, wodurch die Überwachung der KPIs proaktiver wird.

Zusammenarbeit und Austausch

• Excel: In der Vergangenheit erfolgte die Freigabe von Arbeitsmappen per E-Mail oder über OneDrive, wobei das Risiko von Versionskonflikten bestand. Co-Editing in Echtzeit ist vorhanden, bleibt jedoch weniger flüssig als ein 100 % Cloud-Tool.
• Power BI: Komplett für die Online-Zusammenarbeit konzipiert. Auf Berichte und Dashboards kann über den Power BI-Dienst zugegriffen werden, wobei Arbeitsbereiche für die gemeinsame Erstellung vorgesehen sind. Benutzer können Kommentare abgeben, Fragen stellen und Updates in Echtzeit erhalten.

Kosten und Lizenzen

• Excel: Oft im Microsoft Office-Paket enthalten, sei es durch einen einmaligen Kauf oder ein Microsoft 365-Abonnement. Es handelt sich um ein Tool, das in den meisten Unternehmen bereits vorhanden ist und die Kosten für eine zusätzliche Implementierung reduziert.
• Power BI: Die Basisversion (Power BI Desktop) ist kostenlos, für den Zugriff auf erweiterte Freigabe- oder Kollaborationsfunktionen (Power BI Pro, Premium) ist jedoch ein Monats- oder Jahresabonnement erforderlich. Abhängig von der Unternehmensgröße und der Anzahl der Nutzer können daher die Kosten steigen.

Lernkurve und Integration

• Excel: Es wird seit Jahrzehnten häufig verwendet und ist den meisten Fachleuten vertraut. Die Grundfunktionen sind intuitiv, aber das weitere Vorgehen (Makros, VBA) erfordert Zeit und Übung.
• Power BI: Erfordert Verständnis der Business-Intelligence-Logik (Modellierung, DAX, Beziehungen zwischen Tabellen usw.). Diese Lernkurve ist steiler, aber sobald Sie sie beherrschen, können Sie mit dem Tool umfangreiche, interaktive Berichte erstellen. Darüber hinaus lässt es sich nahtlos in das Microsoft-Ökosystem (Azure, Dynamics usw.) integrieren, was Unternehmen, die sich bereits mit diesen Technologien beschäftigen, einen strategischen Vorteil verschaffen kann.

Beispiele für Excel- und Power BI-Dashboards

Projektmanagement

In einer Projektmanagement-Umgebung ist es entscheidend, Indikatoren wie den Fortschritt, die Kosten und die Ressourcenzuweisung zu verfolgen, um Risiken und Verzögerungen vorherzusehen. Ein effektives Dashboard bietet einen umfassenden Überblick über das Projekt und ermöglicht eine bessere Entscheidungsfindung.

Excel ist besonders geeignet, wenn die Daten in einer einzigen Datei gespeichert sind. Pivot-Tabellen und Filtersegmente erleichtern die Analyse von Aufgaben und Ausgaben, und die Erstellung einfacher Diagramme ermöglicht es, den Fortschritt des Zeitplans zu visualisieren. Es bleibt jedoch eingeschränkt, wenn das Projekt häufige Aktualisierungen der Informationen erfordert oder mehrere Personen gleichzeitig an demselben Dokument arbeiten. Siehe dieses Beispiel für ein Projektmanagement Excel-Tool.

Power BI, das komplexer zu bedienen ist, ermöglicht die Verbindung mehrerer Datenquellen über Power Query und die Verwaltung großer Informationsmengen in Echtzeit. Die erweiterten Filter und interaktiven Visualisierungen bieten ein dynamischeres Dashboard, während die Online-Zusammenarbeit eine kontinuierliche Projektverfolgung für alle Beteiligten gewährleistet. Siehe dieses Beispiel für ein Projektmanagement Power Bi.

FMEA-Risikoanalyse (FMEA)

'L'AMDEC, oder FMEA, zielt darauf ab, potenzielle Fehler innerhalb eines Prozesses oder eines Produkts zu identifizieren und zu priorisieren, um Korrekturmaßnahmen zu ergreifen. Ein klares Dashboard ermöglicht es, die kritischsten Risiken schnell zu identifizieren und den Fortschritt ihrer Bearbeitung zu verfolgen.

Durch die Zentralisierung der Daten in einer einzigen Arbeitsmappe erleichtert Excel die Berechnung von Kritikalitätsindizes (Schweregrad, Häufigkeit, Erkennbarkeit) und die Erstellung eines modernen Dashboards mithilfe von Pivot-Diagrammen. Letztere ermöglichen das Filtern der verschiedenen Fehlermodi. Die Verwendung von Segmenten erleichtert die Filterung nach Zeiträumen, allerdings stößt das Tool an seine Grenzen, wenn Sie die Datenerfassung automatisieren oder mehrere Quellen dynamisch konsolidieren möchten.

Power BI bietet eine größere Flexibilität bei der Verbindung verschiedener Datenbanken und der automatischen Kombination von Informationen zu Fehlermodi, Korrekturmaßnahmen oder Feedback. In unserem Fall ermöglicht die Power Query-Schnittstelle mithilfe der zuvor verwendeten Excel-Datei als Datenquelle die Transformation und Bereinigung von Daten im Voraus, während erweiterte Filter und interaktive visuelle Darstellungen eine tiefgreifende Analyse gewährleisten, insbesondere wenn es darum geht, Trends zu erkennen oder die Entwicklung zu vergleichen der Kritikalität im Laufe der Zeit.

In diesem Video verwendetes Beispiel:

Excel - AMDEC Prozess Excel - Dashboard IPR Verfolgung

Power BI - Modell Power BI - Risikoanalyse (Amdec)

OEE-Überwachung

Der TRS (oder OEE auf Englisch, Taux de Rendement Synthétique) ist ein wichtiger Leistungsindikator in der Industrie, der die Verfügbarkeit, die Leistung und die Qualität einer Produktionslinie misst. Ein dediziertes Dashboard hilft dabei, Engpässe schnell zu identifizieren und die Gesamteffizienz zu verbessern.

Wenn Produktionsdaten in derselben Datei zentralisiert sind, können Sie mit Excel die OEE mithilfe von Formeln berechnen und Diagramme erstellen, um die Entwicklung der Verfügbarkeit oder der Ausschussrate zu visualisieren. Mit Pivot-Tabellen können Sie Analysen mithilfe eines dynamischen Dashboards verfeinern. Die Aktualisierung bleibt jedoch manuell und kann schnell zeitaufwändig werden, wenn Sie an zahlreichen Standorten oder Computern arbeiten.

Mit Power BI ist es möglich, Daten aus einem MES-System oder anderen Produktionsdatenbanken direkt zu verknüpfen, ohne eine manuelle Konsolidierung durchführen zu müssen. Die umfassende Organisation von Power Query erleichtert die Verwaltung großer Mengen und die Erstellung komplexer Filter, während interaktive visuelle Elemente eine Echtzeitansicht der OEE bieten. Die Online-Zusammenarbeit verstärkt den proaktiven Aspekt, da Wartungs- und Produktionsteams im Falle einer erheblichen Abweichung sofort alarmiert werden und reagieren können.

In diesem Video verwendetes Beispiel:

Excel - Power Bi-Projektmanagementvorlage zum Herunterladen

Power Bi - Power BI-Modell – Verfolgung von TRS (synthetische Rendite)

Wählen Sie das für Ihre Bedürfnisse geeignete Werkzeug

Kriterium 1: Datenvolumen

• Kleine oder mittlere Menge: Excel bleibt ausreichend.

• Große Grundlagen: Power BI ist besser geeignet.

Kriterium 2: Notwendigkeit einer Zusammenarbeit

• Eingeschränkte Zusammenarbeit, manuelle Versionierung: Excel kann geeignet sein.

• Teamarbeit in Echtzeit, gemeinsame Dashboards: Power BI ist effizienter.

Kriterium 3: Budget und Lizenzen

• Excel ist in der Regel im Office-Paket enthalten und wird oft bereits vom Unternehmen bezahlt.

• Für einige erweiterte Funktionen ist für Power BI ein Abonnement (Pro oder Premium) erforderlich.

Kriterium 4: Fähigkeiten und Lernen

 

• Team ist an Excel gewöhnt: Geringe Lernkurve.
• Anspruchsvolles BI-Projekt: Power BI-Schulung empfohlen.

Zusammenfassung der Vor- und Nachteile

Werkzeug	Vorteile	Nachteile
Excel	- Einfache Handhabung - Sehr häufig im Geschäftsleben - Polyvalent und flexibel	- Eingeschränkt beim Umgang mit großen Datenmengen - Manchmal komplexe Zusammenarbeit - Risiko menschlicher Fehler
Power BI	- Interaktive Dashboards - Verwaltet große Datenbanken - Erweiterte Zusammenarbeit	- Höhere Lernkurve - Kosten (Pro/Premium-Lizenzen) - Brauchen Sie eine geeignete Umgebung

Abschluss

Excel und Power BI sind zwei sich ergänzende Tools. Excel ist ideal für schnelle Analysen, tägliche Berichte oder kleine Datenmengen. Power BI hingegen zeichnet sich durch umfassendere Business Intelligence, Zusammenarbeit in Echtzeit und erweiterte Visualisierungen aus.

Empfehlung: Bewerten Sie Ihre Anforderungen in Bezug auf Datenvolumen, Zusammenarbeit, Budget und Fähigkeiten, um das am besten geeignete Tool auszuwählen, oder erwägen Sie gegebenenfalls die kombinierte Verwendung der beiden Lösungen.