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Power BI vs. Excel: Die richtige Wahl
- Dirk Müller
- vor 6 Tagen
- 7 Min. Lesezeit
Aktualisiert: vor 5 Tagen
Excel ist für viele Teams die Default-Lösung: schnell auf, schnell drin, schnell ein Ergebnis. Genau deshalb wird es gern zur Reporting-Lösung – auch wenn es dafür nicht gebaut wurde. Die Folge kennst du: Dateien wandern per E-Mail hin und her, Zahlen driften auseinander, und irgendwann diskutiert ihr nicht mehr über Entscheidungen, sondern über welche Version stimmt.
Wenn über Power BI vs. Excel gesprochen wird, klingt es schnell nach Ablösung: Excel raus, Power BI rein. Der Punkt ist: Die Frage lautet nicht Power BI oder Excel, sondern welcher Teil deiner Analytics-Arbeit gehört wohin.
Excel ist hervorragend für Denken, Rechnen und schnelles Modellieren. Power BI ist stark, wenn aus Analyse ein wiederholbarer, geteilter und steuerbarer Prozess wird. Am Ende geht es nicht um Tool-Liebe, sondern um Reibung: Wo verlierst du Zeit, Vertrauen und Kontrolle – und wo kannst du mit einem besseren Setup Standards schaffen, ohne Flexibilität zu killen?
Was Excel richtig gut kann (und warum es relevant bleibt)
Excel bleibt, weil es dir eine Sache gibt, die BI-Tools selten so gut liefern: maximale Freiheit bei minimaler Einstiegshürde. Du kannst sofort anfangen, Hypothesen testen, Daten grob formen, und mit wenig Aufwand ein Arbeitsartefakt bauen. Wenn dein Problem noch wackelt, ist Excel oft der beste Ort, um es erst mal zu stabilisieren.
Excel ist besonders stark bei vier typischen Jobs:
Ad-hoc-Analyse: Gib mir schnell eine Sicht auf … – ohne Modelldesign, ohne Deployment.
Planung & Szenarien: Eingaben, Templates, What-if, Varianten – Excel ist hier seit Jahrzehnten zuhause.
Exploration & Prototyping: Du probierst aus, bis du weißt, welche Kennzahlen und Dimensionen wirklich wichtig sind.
Rechenlogik in der Hand: Formeln, Hilfsspalten, schnelle Logik – gerade in Finance ist das Gold wert.
Excel ist also kein Reporting-Tool, sondern häufig ein Denk- und Arbeitswerkzeug. Wenn du es dafür einsetzt, liefert es extrem viel Wert – und zwar ohne Overhead. Excel wird dann „gefährlich“, wenn du es als Plattform verwendest. Solange es ein Arbeitsplatz ist, bleibt es ein Sweet Spot – sobald es zur Wahrheit werden soll, wird es kritisch.
Wo Excel systemisch an Grenzen kommt – unabhängig von Skill
Viele Excel-Probleme entstehen nicht, weil die Anwender das Tool nicht beherrschen, sondern sind Systemprobleme. Selbst exzellente Excel-User laufen in dieselben Grenzen, sobald mehrere Menschen, mehrere Quellen oder regelmäßige Zyklen ins Spiel kommen. Chaos entsteht zumeist nicht aus Unfähigkeit, sondern aus mangelnder Skalierungsfähigkeit.
Drei typische Bruchstellen:
Versionierung & Nachvollziehbarkeit: Wenn Kennzahlen in Dateien leben, leben sie in Kopien. Dann gibt es lokale Anpassungen und die Logik ist nicht mehr zentral prüfbar.
Konsistenz von Kennzahlen: Excel belohnt lokale Optimierung: Jede Datei kann ihre eigene Definition von Umsatz, Marge, Aktiv haben. Das ist am Anfang praktisch – später tödlich.
Skalierung von Daten, Nutzern und Aktualität: Wenn der Monatsreport 1–2 Tage Bauzeit kostet, ist das ein Prozess, kein Artefakt. Prozesse gehören nicht in Dateien, sondern in Systeme.
Excel stößt also nicht an Grenzen, weil es schwach ist, sondern weil du es mit Aufgaben belädst, die Governance, Wiederholbarkeit und Verteilung verlangen.
Wenn deine Arbeit regelmäßig wird, wenn mehrere darauf angewiesen sind und wenn du Vertrauen in Zahlen brauchst, dann reicht eine gute Datei nicht mehr. Dann brauchst du ein Setup, das Stabilität produziert. Das ist der Moment, in dem Power BI ins Spiel kommt.
Was Power BI besser macht (wenn du es richtig einsetzt)
Power BI ist nicht einfach Excel mit schöneren Charts. Es ist ein anderer Ansatz: Du trennst Datenmodell und Kennzahlen von der Darstellung. Dadurch entsteht etwas, das Excel nur schwer liefern kann: ein wiederverwendbarer Kern, der für viele Konsumenten stabil bleibt.
Die Stärke liegt in drei Bausteinen:
Semantisches Modell als Wahrheitsschicht: Ein Modell, saubere Dimensionen, definierte Measures – und daraus können viele Berichte entstehen.
Distribution & Konsum: Reports, Apps, Workspaces – statt Dateien verschicken.
Steuerbarkeit: Berechtigungen, Rollen, Refresh-Prozesse, Nutzungstracking – also Betrieb statt Basteln.
Wenn du Power BI sauber aufsetzt, verschiebt sich eure Diskussion: Weg von „wo kommt die Zahl her?“ hin zu „was bedeutet sie?“. Das klingt banal, ist aber in der Praxis der Unterschied zwischen Reporting und Steuerung.
Power BI lohnt sich nicht, weil Visuals hübscher sind. Es lohnt sich, weil du damit aus irgendwer baut einen Report ein reproduzierbares System machst – und genau das brauchst du, sobald Analytics mehr als eine Einzelperson betrifft.
Der wichtigste Punkt: Oft ist Excel + Power BI die beste Antwort
Viele Teams wollen nicht weg von Excel. Sie wollen weg vom Excel-Chaos – und das ist ein entscheidender Unterschied. Der produktive Weg ist häufig: Excel bleibt der Arbeitsplatz, Power BI wird die Wahrheitsschicht.
Was das praktisch heißt:
Power BI hält das Modell, die Kennzahlen und die Datenlogik zentral.
Excel nutzt diese Logik als Quelle (statt sie nachzubauen) und bleibt dein Werkzeug für Pivot, Ad-hoc-Fragen, Planung und Szenarien.
Du bekommst Governance und Konsistenz – ohne Finance und Fachbereiche aus ihrem gewohnten Interface zu reißen.
Das ist kein Kompromiss, sondern oft das beste Setup: Power BI übernimmt den Teil, der Stabilität braucht. Excel übernimmt den Teil, der Flexibilität braucht. Wer Excel verbieten will, erzeugt Schatten-IT. Wer Excel integriert, gewinnt Akzeptanz und Kontrolle gleichzeitig. Das ist der Unterschied zwischen Tool-Politik und praktikabler Architektur.
Excel bleibt in FP&A ein Sweet Spot – und zwar aus guten Gründen
Planung ist selten nur Analyse. Planung heißt Eingaben, Varianten, Annahmen, Kommentare, Zwischenschritte, „was wäre wenn“-Logik. Dafür ist Excel nicht zufällig seit Jahrzehnten der Standard: Es ist schnell, flexibel, überall verfügbar und unterstützt ein Arbeitsmuster, das in FP&A einfach funktioniert.
Excel ist besonders stark bei:
Szenarien & What-if (Parameter, Annahmen, Sensitivitäten)
Templates (Budget-Formulare, Eingabemasken, Planungslogik)
ad hoc Modellierung (neue Kennzahlen, schnelle Umgruppierungen)
kollaborativem Arbeiten im Kleinen (Workbooks für Teams/Units)
Wenn du Planung machst, wirst du Excel nicht ersetzen, ohne dir Reibung einzukaufen. Der Fehler ist nicht Excel – der Fehler ist, wenn Excel plötzlich auch noch Datenintegration, Konsolidierung und Governance übernehmen soll. Excel bleibt. Die Frage ist nur, welchen Teil du Excel überlässt – und welchen Teil du besser systematisch löst.
Wann Excel in der Planung kippt: Wenn Datenwahrheit fehlt
In FP&A scheitern Prozesse selten an der Planungslogik. Sie scheitern an der Ausgangslage: Ist-Daten kommen aus mehreren Quellen, Perioden sind unterschiedlich geschlossen, Kontenpläne werden gemappt, und plötzlich stimmen Umsatz und Umsatz nicht mehr überein. Excel kann damit umgehen – aber es skaliert den Aufwand, nicht die Qualität.
Typische Symptome:
Ist-Daten werden jedes Mal neu zusammenkopiert (ERP, CRM, HR, DWH, manuelle Listen)
Definitionen driften (Marge inkl./exkl. X, aktive Kunden je nach Datei)
Versionen explodieren (Business Unit A korrigiert, Zentrale korrigiert, beide haben recht)
Audit-Fragen werden unangenehm (woher kommt diese Zahl genau?)
Das ist der eigentliche Kern von Power BI vs. Excel: Excel ist super, solange du im Workbook arbeitest. Sobald das Workbook zur Datenpipeline und zur Quelle der Wahrheit wird, wird es teuer – nicht nur zeitlich, sondern auch im Vertrauen in Zahlen. Wenn du diesen Kipppunkt erkennst, kannst du sehr gezielt umsteigen: nicht weg von Excel, sondern weg von Excel als Datenwahrheit.
Was Power BI hier leistet: Semantisches Modell, nicht nur Charts
Power BI bringt seinen Nutzen nicht primär über Visuals, sondern über Struktur. Der zentrale Mehrwert ist ein semantisches Modell: definierte Kennzahlen, saubere Dimensionen (Zeit, Organisation, Konto, Produkt, Region), klare Beziehungen und wiederverwendbare Business-Logik. Damit wird aus „jede Datei rechnet anders“ ein Standard, auf den sich alle beziehen können.
In FP&A ist das besonders wertvoll, weil du damit:
Ist-Daten konsolidierst (Mappings, abgestimmte Perioden, definierte Kennzahlen)
Kennzahlen zentral definierst (z. B. EBITDA, Contribution Margin, FTE, Run-Rate)
Zugriff steuerst (wer sieht welche Kostenstellen, welche BU, welche Detailtiefe)
Refresh und Reproduzierbarkeit bekommst (statt „wer hat heute aktualisiert?“)
Power BI muss nicht die Planung ersetzen. Es stabilisiert den Teil, der stabil sein muss – und lässt Excel dort, wo Flexibilität zählt. Wenn du Power BI so einsetzt, wird der Vergleich Power BI vs. Excel plötzlich unfair: Die Tools machen unterschiedliche Jobs. Genau das ist die Lösung.
Das Ergebnis ist fast immer spürbar: Es wird weniger Zeit für das säubern der Daten benötigt, es gibt weniger Misstrauen und weniger „das ist bei uns anders“. Du erhältst die Freiheit, Planung später weiter zu professionalisieren, ohne heute einen Big Bang zu erzwingen. Der beste Umstieg ist oft ein schmaler, aber harter Schnitt – nicht bei Excel, sondern bei der Frage, wo die Ist-Wahrheit entsteht.
So setzt du das technisch und fachlich sauber auf
Du brauchst für dieses Setup keine perfekte Enterprise-Architektur. Du brauchst ein pragmatisches Minimum, das wiederholbar funktioniert. Lieber ein kleiner, sauberer Kern als ein großer, wackeliger Wurf.
a) Modell-Disziplin: Star-Schema statt Tabellen-Suppe
eine Faktentabelle für Actuals (Buchungen/Monatswerte)
Dimensionen: Zeit, Organisation, Konto, ggf. Produkt/Segment
klare Schlüssel, klare Granularität, klare Beziehungen
b) Kennzahlen als Measures, nicht als Excel-Formeln pro Datei
EBITDA, GM%, Opex, FTE etc. als zentrale Definition
einheitliche Filterlogik (z. B. closed periods, exclude intercompany)
dokumentierte Business-Regeln (kurz, aber verbindlich)
c) Refresh-Prozess und Close-Logik
definiere, wann Perioden final sind
stelle sicher, dass Refresh nicht irgendwann passiert, sondern geplant
kommuniziere: Welche Daten sind vorläufig, welche final?
d) Sicherheit und Sichtbarkeit
Organisationen wollen nicht, dass jede BU alles sieht
baue Rollen so, dass Teams ihre Sicht haben, Finance die Gesamtperspektive
Wenn du diese vier Punkte sauber umsetzt, hast du bereits das Fundament, auf dem Excel als Planungsarbeitsplatz stabil aufsetzen kann. Danach kannst du iterieren – aber du iterierst dann auf einem System, nicht auf Dateien. In Power BI vs. Excel gewinnt nicht das Tool, sondern das Setup. Saubere Semantik + klare Prozesse schlagen noch ein Excel-Tab mehr jedes Mal.
Adoption: Operating Model für Finance und Fachbereiche
Selbst das beste Modell scheitert, wenn es organisatorisch falsch eingeführt wird. Gerade FP&A braucht Akzeptanz: Teams müssen das Gefühl haben, dass sie schneller werden – nicht kontrollierter. Zudem brauchst es klare Verantwortlichkeiten, sonst landet ihr wieder bei irgendwer macht es schon.
Ein pragmatisches Operating Model:
Finance/Data Owner: definiert Kennzahlen und Regeln (was bedeutet EBITDA bei euch?)
BI/Analytics: baut und betreibt das Modell, sorgt für Performance/Refresh
Fachbereiche: nutzen Excel/Reports, geben Feedback, melden Ausnahmen
Change-Regel: Kennzahländerungen werden zentral entschieden (klein, aber konsequent)
Wichtig ist auch die Kommunikation: Excel wird nicht weggenommen. Excel wird entlastet – von Aufgaben, die es nie effizient skalieren konnte. Das reduziert Widerstand massiv. Wenn du den „Umstieg“ als Excel abschaffen framest, verlierst du. Wenn du ihn als Ist-Wahrheit stabilisieren, Planung beschleunigen framest, gewinnst du – und zwar schnell.
Fazit: Power BI vs. Excel - Kein Duell sondern Rollenverteilung
Excel ist im FP&A-Kontext ein exzellenter Planungsarbeitsplatz. Power BI ist eine starke Schicht, um Ist-Daten, Kennzahlen und Governance zu stabilisieren. Wenn du beides bewusst kombinierst, bekommst du das Beste aus zwei Welten: Flexibilität in der Planung und Verlässlichkeit in der Datenbasis.
Die Nutzung von Power BI lohnt sich vor allem dann, wenn Excel bereits Aufgaben übernimmt, die eigentlich Betrieb sind: Konsolidierung, Definitionen, Verteilung, Nachvollziehbarkeit. Nimm Excel diese Last ab – und du wirst sehen, wie viel schneller Planung plötzlich wird.
Excel bleibt dein Arbeitsplatz. Power BI wird dein System.
Der nächste sinnvolle Schritt
Power BI entfaltet seinen Nutzen erst dann vollständig, wenn Dashboards sauber aufgebaut, Datenmodelle durchdacht und Kennzahlen klar definiert sind.Genau diese Grundlagen entscheiden darüber, ob Berichte genutzt oder ignoriert werden.
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