Archiv für den Monat: April 2022

Nachdem ich im letzten Artikel ein paar grundlegende Gedanken und Überlegungen über das Datenmodells und Power Pivot vorgestellt habe, wollen wir uns heute etwas weiter in die Praxis vorwagen. Eine Schwäche normaler Pivot-Tabellen ist es, wenn die auszuwertenden Daten auf mehrere Quelltabellen verteilt sind. Denn von wenigen eher exotischen Ausnahmen abgesehen kann eine normale Pivot-Tabelle eben nicht mit mehr als einer Datenquelle arbeiten.

Daher ist es üblich, die Daten vorher zusammenzuführen: Entweder auf die klassische und mühsame Tour per SVERWEIS und Co. Oder deutlich komfortabler und sicherer mit Power Query.

Das Datenmodell und Power Pivot machen solche Vorarbeiten aber überflüssig. Stattdessen bleiben alle Daten in ihren unterschiedlichen Quelltabellen und werden lediglich über sogenannte Beziehungen miteinander verbunden.

Wie das genau funktioniert und was man damit anstellen kann, davon handelt der heute Artikel.

Und los geht’s.

Pivot-Tabellen können das Leben eines Excel-Anwenders ziemlich vereinfachen: Anstatt mit unzähligen fehleranfälligen Formeln eine Auswertungstabelle zusammenzuschustern, wertet der clevere Anwender sein Daten blitzschnell mit einer Pivot-Tabelle aus.

Es geht aber noch besser: Power Pivot und das zugrunde liegenden Datenmodell lassen „normale“ Pivot-Tabellen noch vor Neid erblassen. Der heutige Beitrag ist ein Auftakt für eine lose Artikelserie rund um Power Pivot. Was es mit dem ominösen Datenmodell auf sich hat, das erfährst du in der heutigen Einführung.

Wenn du jetzt sagst, dass du weder Power Pivot noch ein Datenmodell brauchst und dir normale Pivot-Tabellen ausreichen: Lies trotzdem weiter. Du wirst sehen, dass du trotzdem davon profitieren kannst, selbst wenn du das Datenmodell nie zu Gesicht bekommst!

Und los geht’s.