M oder DAX? Wann verwende ich was? Daten in Excel importieren: Power Query oder direkt ins Datenmodell?
Einleitung
Wer mit großen Datenmengen arbeitet oder regelmäßige Auswertungen durchführt, kommt in Excel an zwei leistungsstarken Tools kaum vorbei: Power Query und das Datenmodell (Power Pivot). Beide Werkzeuge ermöglichen es, Datenquellen effizient zu laden, zu transformieren und zu analysieren – aber sie haben unterschiedliche Einsatzschwerpunkte und Funktionsweisen.
In diesem Artikel werfen wir einen genaueren Blick auf die beiden Import-Methoden, erklären den Unterschied zwischen M-Formeln (Power Query) und DAX-Formeln (Datenmodell), und geben dir eine klare Entscheidungshilfe für die Praxis.
Methode 1: Datenimport mit Power Query
Was ist Power Query?
Power Query ist ein ETL-Tool (Extract, Transform, Load), das es dir ermöglicht, Daten aus verschiedensten Quellen zu importieren, bereinigen und transformieren – ohne eine Zeile VBA zu schreiben. Hinter den Kulissen arbeitet die sogenannte M-Sprache, die sich ideal für Transformationen eignet.
Typische Schritte:
- Datenquelle auswählen (z. B. Excel, CSV, SQL, Web…)
- Daten transformieren (Spalten entfernen, Datentypen ändern, Pivotieren, Gruppieren usw.)
- Ergebnis in ein Arbeitsblatt oder in das Datenmodell laden
Vorteile:
- Intuitive Benutzeroberfläche für Transformationen
- Ideal für wiederholbare Prozesse: Änderungen bleiben bei Aktualisierung erhalten
- Sehr gut geeignet für Datenbereinigung und Umstrukturierung
- Unterstützt viele Quellen (inkl. Web-APIs)
Nachteile:
- Kein besonders gutes Tool für komplexe Analysen oder Kennzahlenberechnungen
- Performance bei großen Datenmengen begrenzt, wenn nicht ins Datenmodell geladen wird
Methode 2: Direktes Laden ins Datenmodell (Power Pivot)
Was ist das Datenmodell?
Das Datenmodell in Excel (Power Pivot) ist eine In-Memory-Datenbank auf Basis der xVelocity-Engine. Es erlaubt dir, relationale Tabellen zu verknüpfen und Kennzahlen und KPIs mit der leistungsfähigen Sprache DAX (Data Analysis Expressions) zu erstellen.
Datenladeprozess:
- Daten via Power Query vorbereiten
- Statt „in ein Arbeitsblatt“, lade sie in das Datenmodell
- Beziehungen zwischen Tabellen definieren
- Mit DAX berechnete Spalten, Measures und KPIs erstellen
- In PivotTables oder Power BI verwenden
Vorteile:
- Hohe Performance dank In-Memory-Technologie
- Komplexe Analysen mit DAX möglich
- Perfekt für relationale Datenmodelle
- Ermöglicht viele Aggregationsebenen und Zeitreihenanalysen
Nachteile:
- Höhere Lernkurve bei DAX
- Nicht ideal für reine Transformationen (das sollte vorher über Power Query erfolgen)
M oder DAX? Wann verwende ich was?
| Aufgabe | Empfohlene Sprache | Warum |
|---|---|---|
| Spalten filtern, transformieren, neu anordnen | M (Power Query) | Transformationen sind einfacher & visuell umsetzbar |
| Neue Spalte basierend auf Logik berechnen (vor dem Laden) | M | Besser vor dem Datenmodell lösen, um Performance zu optimieren |
| Beziehungen zwischen Tabellen verwalten | DAX | M kennt keine Beziehungen – das leistet nur das Datenmodell |
| KPIs und Kennzahlen (z. B. Umsatz je Jahr) | DAX | Hier ist DAX unschlagbar |
| Zeitintelligenz (YTD, MTD, Vorjahr-Vergleich) | DAX | M hat keine eingebaute Zeitintelligenz |
| Wiederverwendbare Transformationen auf Quelldaten | M | Power Query bietet flexible Abfragen für Datenimporte |
Fazit: Welche Methode soll ich wann nutzen?
| Szenario | Empfehlung |
|---|---|
| Du willst Daten bereinigen, filtern oder umstrukturieren | Nutze Power Query |
| Du willst Daten modellieren, KPIs berechnen und Beziehungen abbilden | Nutze das Datenmodell mit DAX |
| Du arbeitest mit großen, relationalen Datenmengen | Nutze Power Query zum Vorbereiten und lade ins Datenmodell |
| Du brauchst maximale Performance bei Pivot-Analysen | Datenmodell ist Pflicht |
| Du brauchst schnelle Ergebnisse ohne komplexe Logik | Power Query reicht oft aus |
Tipp zum Schluss
Die beste Lösung liegt oft in der Kombination beider Werkzeuge: Nutze Power Query für alles, was mit Transformation und Datenvorbereitung zu tun hat – und DAX für Analyse, KPIs und interaktive Auswertungen im Datenmodell.
