Combining
Excel and Power BI
for smart reporting

• Nutzen Sie Algorithmen des maschinellen Lernens auf codefreie Weise durch die Integration mit Azure Machine Learning. Bilderkennung und Textanalyse sind jetzt integrierte Werkzeuge in Power BI.
• Unterteilen Sie die Daten und gewinnen Sie automatisch einfache Einblicke durch Quick Insight
• Schließen Sie mehrere verschiedene Datenquellen von Microsoft, Salesforce und anderen Anbietern an (Unterstützung für hybride Bereitstellung). Die Daten können über Power Query eingelesen und umgewandelt werden, um sie in mehreren Dashboards zu verwenden.
• Führen Sie die Datenmodellierung direkt in einer integrierten Funktion durch, die standardisierte Ergebnisse liefern kann. Außerdem ermöglicht eine Modellierungsansicht den Benutzern eine bessere Interaktion mit den Datenmodellen über eine grafische Oberfläche.
• Nutzen Sie Mustercode und APIs, um Dashboards in andere Anwendungen einzubetten.

• Die Fähigkeit, eine große Datenmenge zu verarbeiten.
• Ermöglichen Sie die Live-Analyse von Daten.
• Möglichkeit, die Ergebnisse kontinuierlich an alle relevanten Interessengruppen zu kommunizieren.

In Verbindung mit der Tatsache, dass datengestützte Entscheidungsfindung unabhängig von der Größe des Unternehmens immer wichtiger wird, treiben solche Schlüsselfaktoren den Aufwärtstrend bei der Implementierung von Self-Service-Analyselösungen voran, der unter anderem von [3], [4] und [5] aufgezeigt wird.

Forrester Consulting berichtete 2011, dass 88 % der nicht-technischen BI-Anwender sich stark oder ausschließlich auf Tabellenkalkulationen für Analysen und Berichte verlassen [7]. Sicherlich haben sich die Dinge seitdem geändert, aber wenn man die Verbreitung von Excel und Google Sheets zusammen betrachtet, ist es schwer zu glauben, dass Tabellenkalkulationen in absehbarer Zeit aus dem Spiel sind. Der Grund für diese Widerstandsfähigkeit ist in dem hohen Maß an Flexibilität zu sehen, das Tabellenkalkulationen sowohl bei der Analyse als auch bei der Visualisierung von Daten bieten. Mit solchen Tools können auch technisch nicht versierte Benutzer relativ komplexe Berechnungen durchführen, Diagramme erstellen und visuelle Darstellungen entwerfen, die wertvolle Erkenntnisse liefern. In der Tat gilt Excel immer noch als die am häufigsten verwendete Software für Ad-hoc-Analysen zur Selbstbedienung.

Moderne Business Intelligence- und Analyselösungen sind jedoch nicht als Ersatz für Tabellenkalkulationen gedacht. Stattdessen werden sie zu ergänzenden Tools, die das Benutzererlebnis bereichern. Das heißt, während Tabellenkalkulationen immer noch eines der besten Werkzeuge sind, um Berechnungen durchzuführen und Ad-hoc-Instanzen zu analysieren, vereinfachen BI-Tools die Visualisierung, die Zusammenarbeit und die Verbreitung von Informationen an hybriden Arbeitsplätzen. In Sechs Wege, wie Excel-Benutzer mit Power BI Zeit sparen können zeigt Microsoft beispielsweise auf, wie Excel-Benutzer von Power BI profitieren können, um mit mobil einsetzbaren Berichtsfunktionen Zeit zu sparen.

Bei dem großen Angebot an Premium-Self-Service-Analyse- und BI-Lösungen, die oft mit einer kostenlosen Community-Version geliefert werden, hängt die langsame Übernahme moderner Tools in kleinen und mittleren Unternehmen oft von knappen Ressourcen ab, vor allem von der Zeit, etwas Neues zu lernen. Anders ausgedrückt: Es ist effektiver, das ,,gute alte“ Excel zu nutzen, um Dinge schnell und sicher zu erledigen, als eine Alternative zu erforschen.

Angesichts dieser Tatsachen könnte Power BI einen Wettbewerbsvorteil gegenüber anderen Tools haben. Es teilt sich mehrere Funktionen mit Excel, was die Lernzeit drastisch verkürzt. Die Benutzer können leistungsstarke Funktionen mit den Fähigkeiten nutzen, die sie bereits besitzen.