Power Pivot oder normale Pivot: ab wann lohnt das Modell?
Von außen sehen beide gleich aus. Der Unterschied liegt darunter, bei Beziehungen zwischen Tabellen und bei Kennzahlen, die in jeder Auswertung gleich rechnen.
KI-generiertDieses Bild wurde mit KI erzeugt · Yves Hoppe / KI / cmt
Der SVERWEIS vor jeder Auswertung ist das eigentliche Signal
Der typische Ablauf sieht so aus: Die Umsatzliste kommt aus dem Vorsystem, dann werden Region, Kundengruppe und Produktgruppe per SVERWEIS oder XVERWEIS danebengeschrieben, damit die Pivot danach etwas zu gruppieren hat. Das funktioniert, kostet aber jeden Monat dieselbe halbe Stunde und macht die Datei mit jeder Hilfsspalte langsamer.
Teurer als die Zeit sind die Abweichungen. Wenn dieselbe Kennzahl in fünf Dateien fünfmal nachgebaut wird, unterscheiden sich die Definitionen früher oder später. Einer rechnet den Deckungsbeitrag mit Skonto, einer ohne, und in der Sitzung diskutiert dann niemand mehr über das Geschäft, sondern über die Zahl.
Dazu kommen Fragen, für die die klassische Pivot schlicht keine Berechnungsart hat. Die Zahl der Kunden ohne Mehrfachzählung gehört dazu, ebenso jeder Vergleich gegen das Vorjahr, der über das reine Gruppieren nach Jahr hinausgeht. Wer das mit Hilfsspalten nachbaut, pflegt am Ende eine zweite Logik neben der Auswertung.
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Der direkte Vergleich
Klassische Pivot-Tabelle
die Auswertung einer einzelnen Liste, die im Arbeitsblatt liegt
Power Pivot mit Datenmodell
mehrere Tabellen über Beziehungen verbunden, Kennzahlen in DAX
| Entscheidungsfrage | Klassische Pivot-Tabelle | Power Pivot mit Datenmodell |
|---|---|---|
| Wie kommen Region und Produktgruppe an die Bewegungsdaten? | Schwäche Nur über Hilfsspalten mit SVERWEIS oder XVERWEIS, die bei jeder Lieferung neu gezogen und geprüft werden müssen. | Stärke Über eine Beziehung zwischen Schlüsselspalten, die du einmal in der Diagrammsicht ziehst und danach nicht mehr anfasst. |
| Wie zählst du Kunden ohne Mehrfachzählung? | Schwäche Die Berechnungsart Anzahl zählt jede Bestellzeile mit, für eindeutige Kunden brauchst du eine Hilfskonstruktion in der Quelle. | Stärke Die Berechnungsart Diskrete Anzahl steht in den Wertfeldeinstellungen bereit, sobald die Pivot auf dem Modell sitzt. |
| Was passiert, wenn die Quelle mehr Zeilen hat, als ein Blatt fasst? | Schwäche Die Auswertung endet an der Grenze des Arbeitsblattes, und schon davor wird die Datei durch die Rohdaten im Blatt spürbar träge. | Stärke Das Modell hält die Daten spaltenweise komprimiert im Arbeitsspeicher, ohne dass eine einzige Zeile im Blatt stehen muss. |
| Wie schnell steht eine Auswertung, wenn nur eine Liste vorliegt? | Stärke Markieren, Einfügen > PivotTable, Felder ziehen. Für eine einzelne Liste ist das der kürzeste Weg zum Ergebnis. | Kommt darauf an Der erste Aufbau dauert länger, weil du in Faktentabelle und Stammdatentabellen trennst, auch wenn die Auswertung danach schneller geht. |
| Wer kann die Datei später warten? | Stärke Feldliste und Wertfeldeinstellungen kennt fast jeder, der regelmäßig mit Excel auswertet. | Kommt darauf an Measures und Beziehungen versteht nur, wer DAX zumindest lesen kann, sonst hängt die Auswertung an einer einzigen Person. |
| Läuft das auf jedem Arbeitsplatz? | Stärke Die klassische Pivot funktioniert in jeder Excel-Version und auch auf dem Mac ohne zusätzliche Einrichtung. | Schwäche Das Add-In gibt es nur in Excel für Windows, und in älteren Einzelplatzversionen war es nicht in jeder Edition enthalten. |
Wie kommen Region und Produktgruppe an die Bewegungsdaten?
Nur über Hilfsspalten mit SVERWEIS oder XVERWEIS, die bei jeder Lieferung neu gezogen und geprüft werden müssen.
Über eine Beziehung zwischen Schlüsselspalten, die du einmal in der Diagrammsicht ziehst und danach nicht mehr anfasst.
Wie zählst du Kunden ohne Mehrfachzählung?
Die Berechnungsart Anzahl zählt jede Bestellzeile mit, für eindeutige Kunden brauchst du eine Hilfskonstruktion in der Quelle.
Die Berechnungsart Diskrete Anzahl steht in den Wertfeldeinstellungen bereit, sobald die Pivot auf dem Modell sitzt.
Was passiert, wenn die Quelle mehr Zeilen hat, als ein Blatt fasst?
Die Auswertung endet an der Grenze des Arbeitsblattes, und schon davor wird die Datei durch die Rohdaten im Blatt spürbar träge.
Das Modell hält die Daten spaltenweise komprimiert im Arbeitsspeicher, ohne dass eine einzige Zeile im Blatt stehen muss.
Wie schnell steht eine Auswertung, wenn nur eine Liste vorliegt?
Markieren, Einfügen > PivotTable, Felder ziehen. Für eine einzelne Liste ist das der kürzeste Weg zum Ergebnis.
Der erste Aufbau dauert länger, weil du in Faktentabelle und Stammdatentabellen trennst, auch wenn die Auswertung danach schneller geht.
Wer kann die Datei später warten?
Feldliste und Wertfeldeinstellungen kennt fast jeder, der regelmäßig mit Excel auswertet.
Measures und Beziehungen versteht nur, wer DAX zumindest lesen kann, sonst hängt die Auswertung an einer einzigen Person.
Läuft das auf jedem Arbeitsplatz?
Die klassische Pivot funktioniert in jeder Excel-Version und auch auf dem Mac ohne zusätzliche Einrichtung.
Das Add-In gibt es nur in Excel für Windows, und in älteren Einzelplatzversionen war es nicht in jeder Edition enthalten.
Was passt wann
- Wenn deine Auswertung auf einer einzigen Liste steht und Summen und Mittelwerte reichen
- bleib bei der klassischen Pivot-Tabelle und spar dir die zusätzliche Schicht.
- Wenn du vor jeder Auswertung Stammdaten per SVERWEIS an die Bewegungsdaten heftest
- leg ein Datenmodell an und verbinde die Tabellen über ihre Schlüsselspalten.
- Wenn dieselbe Kennzahl in mehreren Dateien unterschiedlich gerechnet wird
- schreib sie einmal als Measure in DAX und nutz sie in jeder Auswertung des Modells.
Sechs Signale für den Wechsel ins Datenmodell
- 01 Du heftest vor jeder Auswertung Stammdaten per SVERWEIS an die Bewegungsdaten.
- 02 Du brauchst eine Kennzahl, für die die Pivot keine Berechnungsart anbietet.
- 03 Dieselbe Kennzahl steht in mehreren Dateien unterschiedlich gerechnet.
- 04 Die Quelle hat mehr Zeilen, als in ein Arbeitsblatt hineinpassen.
- 05 Die Merkmale zum Schneiden liegen in eigenen Stammdatentabellen statt in der Bewegungsliste.
- 06 Plandaten und Istdaten sollen über einen gemeinsamen Kalender nebeneinanderstehen.
Danach entscheidest du bewusst, worauf eine Auswertung aufsetzt
Der Wechsel ins Datenmodell ist keine neue Oberfläche, sondern eine andere Bauweise. Statt einer breiten Tabelle stehen Bewegungsdaten in der Mitte und Stammdaten drumherum, verbunden über Schlüsselspalten. Wer die Signale kennt, erkennt früh, ob sich der zusätzliche Aufbau lohnt oder ob eine Liste weiterhin reicht.
Beziehungen statt Hilfsspalten
Du verbindest Umsatzliste, Kundentabelle und Artikeltabelle über die Schlüsselspalten, statt Stammdaten hineinzukopieren. Ändert sich eine Zuordnung, korrigierst du sie an genau einer Stelle.
Kennzahlen als Measure
Eine Kennzahl schreibst du einmal in DAX und nutzt sie in jeder Auswertung desselben Modells. Damit endet der Streit darüber, welche Datei die richtige Definition enthält.
Diskrete Anzahl nutzen
Die Zahl der Kunden ohne Mehrfachzählung gibt es nur bei Pivots auf dem Datenmodell. Der Haken beim Anlegen genügt dafür, ein Add-In brauchst du für diesen Fall nicht.
Kalendertabelle anlegen
Für Vergleiche gegen Vorjahr oder Vormonat baust du eine eigene Tabelle mit lückenlosen Datumswerten und kennzeichnest sie über Als Datumstabelle markieren.
Die Grenze der Blattzeilen umgehen
Das Modell speichert spaltenweise komprimiert im Arbeitsspeicher. Damit lassen sich Datenmengen auswerten, die in kein Arbeitsblatt passen, ohne dass die Datei träge wird.
Erkennen, wann es sich nicht lohnt
Bei einer einzelnen Liste, die einmal im Quartal ausgewertet wird und mit Summen auskommt, bringt das Modell nur eine zusätzliche Schicht, die gepflegt werden muss.
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Was in beiden Fällen gleich bleibt
Die Oberfläche ändert sich nicht. Auch eine Pivot auf dem Datenmodell hat die vier Bereiche Filter, Spalten, Zeilen und Werte, du ziehst dieselben Felder hinein, Datenschnitte und Zeitachsen funktionieren wie gewohnt, und Pivot-Diagramme ebenso. Von außen sieht man einer Auswertung nicht an, worauf sie aufsetzt. Aktualisiert wird in beiden Fällen über Daten > Alle aktualisieren.
Wichtig für die Entscheidung: Du musst Power Pivot nicht einschalten, um das Datenmodell zu nutzen. Beim Anlegen einer Pivot gibt es im Dialog den Haken "Diese Daten dem Datenmodell hinzufügen", und Beziehungen lassen sich auch ohne Add-In über Daten > Datentools > Beziehungen anlegen. Das Power Pivot-Fenster brauchst du erst, wenn du Measures schreiben, das Modell in der Diagrammsicht ordnen oder Spalten für den Anwender ausblenden willst.
Was Power Pivot zusätzlich kann
Der erste und größte Unterschied sind Beziehungen. Statt Kundenname, Region und Produktgruppe per SVERWEIS oder XVERWEIS in die Umsatzliste zu kopieren, legst du die Kundentabelle und die Artikeltabelle daneben und verbindest sie über die Schlüsselspalten. Im Power Pivot-Fenster geht das in der Diagrammsicht per Ziehen. Die Umsatzliste bleibt schmal, die Stammdaten stehen genau einmal, und ändert sich eine Regionszuordnung, korrigierst du sie an einer Stelle.
Der zweite Unterschied sind Measures. Über Power Pivot > Measures > Neues Measure schreibst du eine Kennzahl einmal in DAX, zum Beispiel als Summe des Umsatzes oder als Anteil am Vorjahr, und sie steht danach in jeder Auswertung desselben Modells zur Verfügung. Ein Measure rechnet immer im jeweiligen Filterkontext, also je Zeile, Spalte und gesetztem Datenschnitt neu. Damit hört es auf, dass dieselbe Kennzahl in fünf Dateien fünf leicht unterschiedliche Definitionen hat. Die DAX-Funktionsnamen bleiben übrigens auch in der deutschen Oberfläche englisch, du schreibst CALCULATE, DIVIDE und SUMX.
Dazu kommen Dinge, die die klassische Pivot schlicht nicht anbietet. Die Berechnungsart "Diskrete Anzahl", also die Zahl der Kunden ohne Mehrfachzählung, erscheint nur bei Modell-Pivots. Zeitvergleiche gegen Vorjahr oder gegen den Vormonat brauchen eine eigene Kalendertabelle, die du über Als Datumstabelle markieren kennzeichnest, danach rechnet DAX damit. Und die Datenmenge: Das Modell speichert spaltenweise komprimiert im Arbeitsspeicher, Millionen Zeilen sind normal, ohne dass eine einzige davon in einem Blatt stehen muss.
Die Signale für den Wechsel
Sechs Punkte reichen als Checkliste, und schon zwei davon rechtfertigen den Aufwand. Erstens: Du baust vor jeder Auswertung Hilfsspalten mit SVERWEIS oder XVERWEIS, um Stammdaten an die Bewegungsdaten zu heften. Zweitens: Du brauchst eine Kennzahl wie die Zahl der aktiven Kunden, für die die normale Pivot keine Berechnungsart hat. Drittens: Dieselbe Kennzahl steht in mehreren Dateien unterschiedlich berechnet, und niemand weiß mehr, welche Version stimmt.
Viertens: Die Quelle hat mehr Zeilen, als in ein Arbeitsblatt passen, oder die Datei öffnet spürbar langsam, weil die Rohdaten mit im Blatt liegen. Fünftens: Du willst dieselbe Auswertung nach Kunde, Region, Produkt und Vertriebsweg schneiden, ohne die Quelltabelle immer weiter zu verbreitern. Sechstens: Es kommen regelmäßig neue Quellen dazu, etwa Plandaten neben Istdaten, die sich nur über einen gemeinsamen Kalender und gemeinsame Stammdaten sinnvoll nebeneinanderstellen lassen.
Kein Wechselgrund ist dagegen eine einzelne Liste, die einmal im Quartal ausgewertet wird. Wenn eine Tabelle reicht und die Kennzahlen Summen und Mittelwerte sind, bringt das Modell nichts außer einer zusätzlichen Schicht, die jemand pflegen muss.
Was der Umstieg kostet
Technisch wenig. Power Pivot ist ein COM-Add-In und wird über Datei > Optionen > Add-Ins aktiviert, dort unten bei Verwalten auf COM-Add-Ins wechseln, auf Los klicken und Microsoft Power Pivot für Excel anhaken. Danach erscheint die Registerkarte Power Pivot mit der Schaltfläche Verwalten. Zwei Einschränkungen solltest du vorher kennen: Es gibt Power Pivot nur in Excel für Windows, nicht in Excel für Mac, und in älteren Einzelplatzversionen war es nicht in jeder Edition enthalten.
Der eigentliche Aufwand liegt im Denken. Du hörst auf, eine breite Tabelle zu bauen, und fängst an, in Faktentabelle und Stammdatentabellen zu trennen: die Bewegungsdaten in der Mitte, Kunde, Artikel, Kalender und Vertriebsweg drumherum, jeweils über einen Schlüssel verbunden. Wer das einmal verstanden hat, baut Auswertungen deutlich schneller, aber der erste Aufbau dauert länger als die vertraute Pivot auf einer Liste.
Zwei Stolpersteine tauchen bei fast jedem ersten Modell auf. Eine Beziehung braucht auf der Stammdatenseite eindeutige Schlüssel, doppelte Kundennummern in der Kundentabelle lässt Excel nicht zu, und die Fehlermeldung nennt nicht die betroffene Zeile. Und Zeitvergleiche funktionieren erst mit einer eigenen Kalendertabelle, die jeden Tag des Zeitraums lückenlos enthält, das automatische Gruppieren nach Jahr und Monat ersetzt sie nicht.
Dazu passende Kurse
Der Sprung vom breiten Tabellenblatt zum Modell aus mehreren Tabellen fällt leichter mit Anleitung, deshalb kannst du Power Pivot im Seminar von Grund auf lernen und dabei ein eigenes Beispiel aufbauen.
Wer schon einmal mit relationalen Datenbanken gearbeitet hat, erkennt das Modell sofort wieder, allen anderen helfen Grundlagen zu Tabellen, Schlüsseln und Beziehungen beim Einstieg in dieses Denken.
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Die Grundlagen
Daten und Pivot
Sehr kompetenter Dozent mit einem intensiven Training welches anwendungsorientiert ist.
Das doch recht "langweilige" Thema Excel, wurde einem sehr gut präsentiert. Durch direktes mitarbeiten wurde es einem nie langweilig.
Sehr gut vorbereitetes Seminar mit hilfreichen Informationen und anschaulicher Vermittlung. Vielen Dank!
Häufige Fragen
Brauche ich Power Pivot noch, wenn wir Power BI einsetzen?
Kann ich ein bestehendes Excel-Modell nach Power BI übernehmen?
Verliere ich etwas, wenn die Pivot auf dem Datenmodell sitzt?
Passt thematisch dazu
Falls dir bei Kennzahlen und Verknüpfungen die Begriffe fehlen, liefert die Kurzdefinition von Datenmodell, Beziehungen und DAX die Grundlage in wenigen Sätzen.
Deine Ansprechpartner
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Yves Hoppe
Weiterbildung & Beratung
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Norbert Jansen
Beratung & Inhouse
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Vom Nebeneinander vieler Dateien zu einem Modell, das trägt
Beziehungen, Measures und die Kalendertabelle baust du bei cmt einmal komplett auf, statt sie aus Beispielen zusammenzusuchen.