Archiv der Kategorie: PowerQuery

Power Query – Zeichenfolgen automatisiert trennen

Seit Excel 5.0 (1995) kann man Text-Dateien mit Hilfe des Textkonvertierungs-Assistenten öffnen und umwandeln. Dieser bietet zahlreiche Möglichkeiten eine „Pivot-Tabellen-taugliche“ Excel-Tabelle zu erzeugen. Ebenso kann man den Text-Assistenten einsetzen, wenn man in Excel Zeichenfolgen trennen möchte (Menü Daten • Datentools Text in Spalten). Ändert sich die Quelldatei, muss jedoch der Import mit allen Einstellungen im Textkonvertierungs-Assistenten erneut durchgeführt werden. Früher haben wir dieses Importieren mit VBA automatisiert. Heute lösen wir das mit Power Query!

Führen Sie den Import mit Power Query durch, erhalten Sie auf „Knopfdruck“ aktualisierte Daten!

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Excel-Tipp: Datums-Automatismen ohne VBA

Ich erstelle gerade ein Dashboard für ein Kommunikations-Controlling einer Organisation mit Power BI. Damit sollen u.a. die Wirkung von Kampagnen analysiert werden, aber auch ein wenig Statistik, wie Reichweite einzelner Plattformen/Touchpoints und Besucherzahlen auf einzelnen Seiten.  Als Datenquellen dienen unter vielen auch Social Media-Plattformen wie Instagram, Facebook, LinkedIn, XING, Twitter und ein Newsletter-Tool. Alle diese Plattformen liefern am Monatsende über einen Datei-Export (Facebook direkt über einen Connector) Daten. Für die Analyse in Power BI wird das Enddatum eines Monats benötigt, aber nicht von allen Datenquelle so geliefert. Die Gründe dafür und auch die Ursachen, warum Datumsangaben von den verschieden Datenquellen nicht wie gewünscht geliefert werden (können), spielen hier keine Rolle. Ebenfalls möchte ich hier nicht darauf eingehen, warum ich das Problem nicht direkt im Datenmodell von PowerBI gelöst habe. Eine pragmatische Lösung habe ich mit der Excel-Funktion MONATSENDE erzeugt und dem Power-BI-Datenmodell hinzugefügt. In der Beispieldatei sind drei „Automatismen“ erkennbar:

  1. Wie man in Excel automatische ein Datumsreihe mit Monaten erzeugen kann, die immer mit dem 1. Tag des Monats beginnt.
  2. Wie man mit der Funktion ZUFALLSBEREICH() ganze Zahlen erzeugen kann. Das dient hier im Beispiel nur dazu „zufällig“ ein Datum „mitten“ im Monat zu generieren.
  3. Wie man mit Excel auf der Basis irgendeines Monats automatisch den letzten Tag des Monats als Datum erzeugen kann. Dies geschieht mit der Funktion MONATSENDE(). Dies ist gerade im Februar interessant!

In der „Originaldatei“ wird nur die Funktion MONATSENDE() verwendet. Vielleicht finden Sie die Beispiele nützlich. Das würde mich freuen! 🙂

aUTOMATION

Berichte aus SAP Success Factors mit Power Query optimieren

Seit letztem Jahr dürfen wir den Bereich HR eines DAX-Unternehmens unterstützen. Dieses setzt SAP Success Factors ein, um die Weiterbildung im Konzern zu organisieren.

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Power Query – Andere Spalten entfernen

Power Query ist ein mächtiges Feature, das seit Excel 2016 als Abrufen und Transformieren bekannt ist. Manchmal sind es auch hier die kleinen Tipps, die Performancegewinne bringen. Heute geht es um ein effizientes Entfernen von Spalten.

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Fuzzy Matching: Nicht übereinstimmende Daten verbinden

Mit Power Query oder nun Daten abrufen und transformieren, kann man sehr performant Tabellen verbinden und benötigt keinen SVERWEIS() mehr. Allerdings ist auch Power Query darauf angewiesen, dass die Schlüsselkriterien übereinstimmen, ja es ist sogar noch strenger: Der Datentyp muss auch übereinstimmen! Irgendwann im Sommer 2019, mit einem wöchentlichen Update von Excel365 , gab es plötzlich für Power Query eine neue Funktionalität: Fuzzy Matching!

Damit können nun auch Datensätze verbunden werden, bei denen die Schlüsselkriterien ähnlich, aber nicht übereinstimmend sind. Diese neue Technik heißt Fuzzy Matching und ist als weitere Join-Variante verfügbar. Sie kann dann aktiviert werden, wenn man mit dem Befehl Abfragen zusammenführen arbeitet. Die gab es schon seit einiger Zeit für PowerBi, das ja Power Query und PowerPivot integriert hat.

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PowerPivot vs. Power Query, was ist der Unterschied?

Meist begegnen uns in unseren Seminaren Excel-Anwender, die durch von Microsoft verwendeten Begriff verwirrt sind und die PowerTools verwechseln oder gar keine Vorstellung von der Nützlichkeit dieser Tools haben. Denn leider fördern die gewählten Namen auch nicht gerade das Verständnis. Das Problem liegt m.E. darin, dass die verwendeten Begriff von „Programmierern“ festgelegt wurden und nicht von „Kommunikatoren“. Anders ist es m.E. ist es nicht zu erklären, warum die Festlegung der Namen nicht aus der perspektive von Anwendern gewählt wurde. Doch halt, bei Power Query hat Microsoft dazu gelernt, denn es heißt ja nun „Daten abrufen und Transformieren! In diesem Beitrag sollen die Unterschiede und Gemeinsamkeiten kurz beschrieben werden. zu beiden Tools finden Sie in diesem BLOG ausführliche Beschreibungen der Funktionalitäten.

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Dashboards mit PowerBI oder mit Excel?

Auf den ersten Blick könnte man meinen, PowerBI und Dashboards mit Excel seien sich sehr ähnlich. Optisch ähnlich können sie wohl sein, technisch gibt es jedoch große Unterschiede. Je nach Zielsetzung sollten Sie richtig entscheiden, welches Tool Sie einsetzen. Jeder Lösungsansatz hat seine Vor- und Nachteile…

Hier mal eine völlig subjektive Einschätzungen aus ganz persönlicher Sicht und Erfahrung:

Datenimport und Datenquellen

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Indikatoren aus dem Internet laden

Im Internet gibt es zahlreiche Quellen für die für das Controlling wichtigen statistischen Daten. Liegen diese Daten annähernd in Tabellenform vor, lassen sich diese Daten mit mehr oder weniger großem Aufwand per Copy & Paste in ein Excel-Modell übertragen. Gerade Internetdaten werden laufend aktualisiert. Daher lassen sich diese hervorragend mit Power Query dynamisch einem Excel-Modell hinzufügen.

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Access als Datensammler – die Single Source of Truth

Viel Jahre sah der übliche Daten-Aufbereitungsprozess für Controller immer gleich aus:

Vorsysteme wie SAP liefern Daten als Export in Form von Text-, CSV- oder Excel-Dateien. Diese wurden dann in mehr oder weniger aufwändigen Verfahren aufbereitet, um saubere Listen zu bekommen, die dann in Excel gespeichert wurden. Dies Daten konnten dann mit den verschiedensten Techniken, wie etwa SUMMEWENN, TEILERGEBNIS, PivotTabellen oder Konsolidieren verdichtet und mittels Diagrammen visualisiert werden.

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„Wofür benötigen wir eigentlich noch ACCESS?“

Manchmal führe ich ja Selbstgespräche…

„Wozu brauchen wir eigentlich ACCESS noch?“ werde ich oft gefragt und frage mich das auch immer wieder selbst.

Na, zum strukturierten Speichern von Daten natürlich! Datenbank eben. Das haben wir hier im BLOG ja schon diskutiert…

Ja, aber EXCEL kann doch auch speichern und ist viel leichter zu bedienen.  

Das stimmt, aber man kann nicht so viele Zeilen speichern, es ist weniger performant, nicht organisiert und stabil, weder relational noch redundanz-arm, von Positionsunabhängigkeit und struktureller Flexibilität ganz zu schweigen! Und die Performance ist in jedem Fall noch schlechter, wenn durch das Herunterkopierern vieler SVERWEISE ineffizient gearbeitet wird!

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