Viele, die mit Daten arbeiten, beginnen mit Excel – und das völlig zurecht. Excel ist flexibel, vertraut und bietet unzählige Möglichkeiten zur Analyse und Visualisierung. Doch irgendwann stößt man an Grenzen: große Datenmengen, komplexe Berichte, Automatisierung.
Spätestens dann stellt sich die Frage: Wann ist es sinnvoll, auf Power BI umzusteigen?
In diesem Beitrag vergleichen wir Excel und Power BI im Detail – mit praktischen Beispielen, klaren Entscheidungshilfen und typischen Szenarien aus dem Arbeitsalltag.
🔹 Excel – der Allrounder für schnelle Analysen
Excel ist das Schweizer Taschenmesser unter den Analysetools. Es eignet sich perfekt für:
- Ad-hoc-Analysen
- Datenbereinigung und kleine Reports
- individuelle Berechnungen und Szenarien
- manuelle Eingaben oder Simulationen
Doch sobald mehrere Datenquellen, größere Datenmengen oder wiederkehrende Reports ins Spiel kommen, wird Excel schnell unübersichtlich oder langsam.
Typische Herausforderungen in Excel:
- Daten müssen regelmäßig manuell aktualisiert werden
- Berechnungen über viele Tabellenblätter sind fehleranfällig
- Große Datenmodelle führen zu langen Ladezeiten
- Keine zentrale Datenbasis oder Rechteverwaltung
🔸 Power BI – das Werkzeug für skalierbare Datenmodelle
Power BI ist der logische nächste Schritt, wenn du deine Analysen professionalisieren und automatisieren willst.
Power BI bietet:
- Direkte Datenverbindungen zu Datenbanken, Cloud-Systemen oder Excel-Dateien
- Automatische Aktualisierung über Power BI Service
- DAX-Formeln für leistungsstarke Kennzahlen
- Interaktive Dashboards für Filter, Drilldowns und Visuals
- Zugriffskontrolle und zentrale Verwaltung
Das Beste daran: Wer Excel kann, kann Power BI schnell lernen – denn viele Konzepte (wie Pivot, Tabellenbezüge oder Diagramme) sind ähnlich, aber deutlich robuster umgesetzt.
⚙️ Beispiel aus der Praxis
Ein klassisches Beispiel: Ein Unternehmen möchte seine monatlichen Verkaufszahlen analysieren.
In Excel:
Jeden Monat wird eine CSV-Datei importiert, Daten werden bereinigt, Pivot-Tabellen aktualisiert und Charts manuell angepasst.
In Power BI:
Daten werden automatisch geladen, berechnet und im Dashboard aktualisiert – inklusive Filter nach Region, Zeitraum und Produktgruppe.
Das spart mehrere Stunden pro Monat und reduziert Fehler auf ein Minimum.
💡 Wann lohnt sich der Umstieg?
Der Umstieg auf Power BI lohnt sich, wenn du:
✅ wiederkehrende Reports erstellst
✅ mehrere Datenquellen kombinierst
✅ Visualisierungen teilen oder veröffentlichen willst
✅ Performance-Probleme in Excel hast
✅ deine Analysen zentral managen möchtest
Bleibt Excel also überflüssig? Keineswegs!
Excel bleibt weiterhin ideal für individuelle Berechnungen, Simulationen und Ad-hoc-Analysen. Power BI ergänzt Excel – es ersetzt es nicht vollständig.
🚀 Fazit
Wenn du deine Datenanalysen auf das nächste Level heben willst, führt kein Weg an Power BI vorbei.
Es bietet Skalierbarkeit, Automatisierung und Visualisierung – während Excel die perfekte Ergänzung für flexible, manuelle Arbeiten bleibt.
📺 Auf meinem YouTube-Kanal @datenanalyst findest du eine komplette Einführung in Power BI mit Praxisbeispielen und Schritt-für-Schritt-Erklärungen.