PowerPivot: Empfehlungen für die Arbeit mit dem Tool

20.04.2017

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Um PowerPivot optimal zu nutzen, sollten Sie einige Empfehlungen beachten. Dann hat das Self-BI-Tool das Zeug, Ihre Arbeit mit Excel von Grund auf zu verändern. Ich habe die wesentlichen Unterschiede zwischen konventionellen Excel-Reports und PowerPivot-Reports in den folgenden Empfehlungen zusammengefasst, welche die Grundlagen der Arbeit mit PowerPivot umreißen.

1. PowerPivot-Tabellen sind keine Pivottabellen!

Pivottabellen und PowerPivot – begrifflich suggeriert das große Gemeinsamkeiten. In der Realität der Anwendung haben die beiden Welten der Datenanalyse allerdings eher eine geringe Schnittmenge. Pivottabellen sind ein Mittel der adhoc-Analyse von großen, aber einfachen Tabellen (flatfiles) in Excel. PowerPivot bewegt sich im Umfeld eines lokalen Datenbankservers und arbeitet mit Datenmodellen aus zumeist unterschiedlichen Datenquellen. Eine wichtige Grundlage für die Arbeit mit PowerPivot ist: Verdrängen Sie das tabellarische Denken von Beginn an so gut es geht und beginnen Sie in Datenbankstrukturen zu denken.

2. Analysieren Sie Ihre Datenbasis und skizzieren Sie Ihr PowerPivot-Datenmodell

Aus der ersten Empfehlung resultiert auch sogleich der zweite Ratschlag. Während ein Pivot-Bericht häufig adhoc erstellt wird, bedarf es beim Aufbau eines Datenmodells in PowerPivot einer gewissen Planung. Sehen Sie sich Ihre Datenquellen genau an. Prüfen Sie Tabelleninhalte, Datentypen und mögliche Schlüsselfelder für den Aufbau von logischen Beziehungen. Nehmen die Stift und Papier und skizzieren Sie „offline“, welche Daten Ihnen zur Verfügung stehen, wo es noch Lücken zu füllen gibt und wie Ihr Bericht oder Dashboard aussehen soll. Sie sparen mit dieser zusätzlich investierten Zeit eine Reihe frustrierender Erfahrungen. Und zu guter Letzt holen Sie die Planungs- und –entwurfszeit mit einem soliden PowerPivot-Datenmodell wieder rein.

3. Reduzieren Sie Ihren Datenbestand mit PowerQuery bereits beim Import in PowerPivot

Eine wichtige Grundlage für die Datenmodellierung ist die Reduzierung der verfügbaren Datenmenge. Daten werden über PowerQuery oder direkt im PowerPivot-Fenster in das Datenmodell importiert. Meine Beobachtung ist, dass häufig nur einige wenige Spalten für einen Report oder ein Dashboard benötigt werden. Um Redundanzen zu vermeiden und Dateigrößen zu reduzieren, sollten Sie immer nur das importieren, was wirklich benötigt wird. Dies entspricht dem Element Simplify meines xlSMILE-Konzepts (Simplify – Model – Integrate – Lead – Explain). Stellen Sie später fest, dass Sie doch mehr Daten benötigen, können Sie Ihre Datenverbindungen mühelos überarbeiten.

4. Passen Sie Zahlenformate im PowerPivot-Fenster direkt nach dem Import an

Nach dem Import von Daten in ein Datenmodell ist nicht alles Gold, was glänzt. Zumindest muss es das nicht sein. Prüfen Sie die Zahlenformate Ihrer Tabellen. Besonders bei Spalten, die Zahlen und Datumswerte enthalten, ist dies unerlässlich. Sie reduzieren dadurch vor allem den Zeitaufwand bei der Fehleranalyse von DAX-Funktionen (Dynamic Analysis Expressions), die nicht wie erwartet rechnen. Nicht selten sind es unverträgliche Datentypen, die Probleme verursachen. Und während Sie viel Zeit in die Analyse der Syntax einer Funktion stecken, liegt die Ursache an den Wurzeln, bei den Datenformaten. Muss nicht sein! Also: Back to the roots!

5. Wenden Sie explizite Measures (berechnete Felder) an

Felder aus der PivotTable-Feldliste in die Pivottabelle ziehen, ist nicht nur old school sondern bei PowerPivot einfach kontraproduktiv. Die Grundlage von PowerPivot sind berechnete Felder, auch explizite Measures genannt. Selbst für die einfachste Aggregierung mit SUM() lohnt es sich, ein explizites Measure oder berechnetes Feld zu erstellen. Vorteile, wie die individuelle Namensvergabe bei solchen Feldern und die Festlegung von Zahlenformaten, die dann in allen Tabellen eines komplexen Dashboards Gültigkeit besitzen, sind nur die geringsten Vorteile dieser Vorgehensweise. Lesen Sie mehr über Produktivitätssteigerungen in PowerPivot in Empfehlung Nummer 6 zum Thema Verschachteln von Measures.

6. Arbeiten Sie in PowerPivot mit verschachtelten berechneten Feldern

Ich bin mir sicher, dass bereits Ihre erste Datenanalyse aus einer ganzen Reihe von Berechnungen bestehen wird. Und ich behaupte: PowerPivot wird auch Ihnen Appetit auf Mehr machen. Eine dritte These: Die Empfänger Ihrer Dashboards und Reports werden ebenfalls auf Ideen kommen. Für Sie wird dies bedeuten, dass Sie beim Entwurf und der Umsetzung Ihrer Reports flexibel bleiben müssen. Verschachtelte berechnete Feldern liefern die Grundlage, um genau das zu erreichen. Dies bedeutet, dass Sie sich nicht in der Eingabe einer vielschichtigen „Weltformel“ üben sollten. Ganz im Gegenteil. Zerlegen Sie Berechnungen in ihre Bestandteile. Berechnen Sie beispielsweise zunächst Ihre Umsätze, ergänzen Sie in einer zweiten Kalkulation z.B. die auftragsabhängigen Provisionen und gönnen Sie sich dann die Ermittlung der Nettoergebnisse. Drei Rechenschritte – drei Measures oder berechnete Felder.

7. Grundlage vieler Berechnungen: Die DAX-Funktion CALCULATE()

In konventionellen Excel-Reports sind bedingte Kalkulationen häufig die wichtigsten Werkzeuge. Vielleicht nur übertroffen von Verweisfunktionen wie SVERWEIS() und INDEX(). Nachdem Sie von letzteren in PowerPivot wohl endgültig Abschied nehmen können, werden die Optionen auf bedingte Kalkulationen eher zunehmen. Dies bedeutet allerdings nicht, dass Sie nach SUMMEWENNS(), ZÄHLENWENNS() etc. nun noch weitere S()-Funktionen lernen müssten. PowerPivot bietet mit einer Funktion – CALCULATE() – eine Art Schweizer Messer, welches sämtliche Berechnungen mit Bedingungen beherrscht. Erkunden Sie die Vielzahl der Möglichkeiten dieser Funktion. Ich bin mir sicher: Sie werden von ihr begeistert sein und sie in zahlreichen Berechnungszusammenhängen verwenden.

8. Entwickeln Sie Ihre Dashboards und Reports mit PowerPivot modular und in Phasen

Wie bereits in Empfehlung 6 erwähnt, wachsen die Anforderungen an Reports und Dashboards mit jeder realisierten Projektphase. Dies hat zum Teil damit zu tun, dass sich mit Self-BI-Tools Datenbereiche erschließen lassen, die ohne diese unzugänglich waren. Obwohl Euphorie der Brennstoff sein kann, mit dem Sie Ihre Projekte befeuern können, sollten Sie immer strukturiert im Umgang mit PowerPivot bleiben. Gönnen Sie sich und Ihrem Datenmodell nach dem Erreichen eines Meilensteins eine Testphase, in der Sie nicht nur selbst sondern auch Ihre Kollegen das Handling des Tools überprüfen. Zu einem solchen Test sollte auch die Prüfung des Datenupdates gehören. Entwickeln Sie erst dann weiter, wenn in der vorherigen Phase alles gut geklappt hat. Denn – und damit sind wir wieder am Beginn der Liste meiner Empfehlungen – PowerPivot ist kein adhoc- sondern ein Self-BI-Tool.

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