ChatGPT für Power Pivot nutzenAbweichungen in Power Pivot berechnen und mit ChatGPT optimieren

Das Problem: Kennzahlenvergleich und Abweichungen verstehen

Abweichungsanalysen gehören zu den häufigsten Einsatzszenarien von Power Pivot. Beispiele sind

• Ist vs. Plan
• aktuelles Jahr vs. Vorjahr
• Budget vs. Forecast
• absolute und prozentuale Abweichung oder Veränderungen

In der Praxis entstehen solche Berechnungen oft nebenbei: ein Measure für Istwerte, ein weiteres für Planwerte, dann ein Measure, das die Differenz berechnet, und schließlich noch ein Measure für die Prozentabweichung.

Das funktioniert – aber häufig zeigen sich Probleme:

• Abweichungen sind schwer nachvollziehbar
• Prozentwerte sind im Gesamtergebnis irritierend
• Logik ist über mehrere Measures verteilt
• Erweiterungen wie Szenarien werden kompliziert
• Diskussionen entstehen, was die Abweichung eigentlich aussagt

Das eigentliche Problem ist selten die Formel – sondern das Abweichungsmodell als Ganzes.

Der passende Prompt (Beispiel)

Der entscheidende Schritt ist, Abweichungen nicht nur zu berechnen, sondern konzeptionell zu betrachten. Ein sinnvoller Prompt dazu wäre zum Beispiel:

„Ich habe in Power Pivot ein Abweichungsmodell (Ist vs. Plan). Bitte analysiere die Logik der Abweichungsberechnung und schlage mir ein saubereres, konsistenteres Modell vor:
– fachlich nachvollziehbar
– korrekt im Filterkontext
– gut erweiterbar
– geeignet für Management-Reports.
Erkläre mir bitte das Prinzip des optimierten Modells.“

Der Prompt zielt bewusst auf die Struktur und nicht auf einzelne DAX-Formeln. Es geht um die Modelllogik und nicht um die Rechentechnik.

Wie übergibt man das Abweichungsmodell an ChatGPT?

Für die Optimierung eines Abweichungsmodells benötigt ChatGPT:

Die relevanten Measures (beispielsweise)

• Ist
• Plan
• Abweichung
• Abweichung in %

Eine kurze fachliche Beschreibung

„Plan ist Jahresbudget“

„Ist sind gebuchte Umsätze“

Hinweise auf Auffälligkeiten

„Prozentabweichung wirkt im Gesamtergebnis falsch“

„Abweichungen sind schwer erklärbar“

Nicht notwendig ist eine komplette Excel-Datei oder jede einzelne Berechnungsvariante. Entscheidend ist das Verständnis der fachlichen Zielsetzung.

Was ChatGPT daraufhin leistet

ChatGPT betrachtet Abweichungen nicht als einzelne Rechnungen, sondern als Modellbestandteil. Typische Ergebnisse sind:

• eine klare Trennung von Basiskennzahlen wie Ist und Plan
• darauf aufbauende abgeleitete Measures mit absoluten und relativen Abweichungen
• eine fachliche Einordnung: Was sagt diese Abweichung wirklich aus? Für welche Ebene ist sie geeignet? Wie sollte sie interpretiert werden?
• Hinweise auf typische Schwachstellen wie beispielsweise: Prozentabweichungen im Gesamtergebnis, falsche Aggregation von Prozentwerten, Vermischung von Rechen- und Darstellungsebene

Dabei schreibt ChatGPT die Formeln nicht einfach um und Zahlen werden auch nicht passend gemacht. Der Fokus liegt auf Klarheit, Konsistenz und Erklärbarkeit.

Worauf man beim Prompt achten sollte

Gerade bei Abweichungen ist Präzision wichtig:

• Meinen Sie absolute oder relative Abweichung?
• Soll die Abweichung additiv wirken, erklärend wirken oder vergleichend wirken?
• Für wen ist die Kennzahl gedacht: Controlling, Management, operative Bereiche?

Hilfreiche Ergänzungen im Prompt sind zum Beispiel:

„Bitte erkläre, wie die Abweichung interpretiert werden sollte.“

„Bitte bewerte die Eignung der Kennzahl für die Gesamtergebnisse.“

„Welche Abweichung ist fachlich sinnvoller – absolut oder relativ?“

So lenken Sie ChatGPT weg von Technik hin zu fachlicher Aussagekraft.

Wie man das Ergebnis sinnvoll nutzt

Ein optimiertes Abweichungsmodell bringt mehrere Vorteile:

• Kennzahlen werden verständlicher
• Reports werden konsistenter
• Diskussionen über „richtige Zahlen“ nehmen ab
• Erweiterungen wie Forecast oder Szenarien werden einfacher
• Modelle werden robuster gegenüber Filteränderungen

In der Praxis wird ChatGPT hier genutzt als:

• Sparringspartner bei der Modellkonzeption
• Review-Werkzeug für bestehende Abweichungslogiken
• Unterstützung bei der Vereinheitlichung von Reports
• Hilfe bei der Erklärung von Kennzahlen gegenüber Fachbereichen

Bewährte Prompts für die Praxis

Abweichungslogik hinterfragen

„Bitte erkläre mir, welche fachliche Aussage meine Abweichungskennzahl eigentlich trifft.“

Modell statt Formel bewerten

„Ist mein Abweichungsmodell fachlich sauber aufgebaut oder nur rechnerisch korrekt?“

Absolute vs. relative Abweichung

„Wann ist eine absolute Abweichung sinnvoller als eine prozentuale – und umgekehrt?“

Gesamtergebnis analysieren

„Warum ist eine Prozentabweichung im Gesamtergebnis oft problematisch?“

Didaktischer Prompt

„Bitte erkläre mir Abweichungsmodelle so, dass ich sie einem Manager verständlich erläutern könnte.“

Einordnung und Fazit

Abweichungsanalysen sind kein Rechenthema, sondern ein Aussagethema. Viele Probleme entstehen nicht, weil falsch gerechnet wird, sondern weil nicht klar ist, was eine Abweichung aussagen soll. ChatGPT hilft in dieser Form beim Gestalten sinnvoller Abweichungsmodelle.

Sie können also mit ChatGPT:

• Abweichungsmodelle reflektieren
• fachliche Logik schärfen
• Berechnungen erklärbarer machen

Gerade in Power Pivot entscheidet nicht die Formel über den Wert einer Kennzahl, sondern ihre Interpretierbarkeit. Mit ChatGPT wird aus einer reinen Differenzrechnung ein sauber strukturiertes, fachlich belastbares Abweichungsmodell.