Excel mit ChatGPTLogik eines Power-Pivot-Datenmodells verstehen und erklären

Das Problem: Das Power-Pivot-Datenmodell ist unübersichtlich

Hinter jedem Datenmodell in Power Pivot steckt eine Logik, die darüber entscheidet, warum

• ein Measure funktioniert – oder nicht,
• Zahlen im Gesamtergebnis anders aussehen als in der Detailansicht,
• Filter wirken – oder scheinbar ignoriert werden,
• zwei Kennzahlen sich gegenseitig beeinflussen.

In der Praxis fragt man sich als Power-Pivot-Nutzer beispielsweise:

• „Ich habe das Modell übernommen – aber ich verstehe es nicht.“
• „Die Beziehungen sind da, aber was bedeutet das fachlich?“
• „Warum verändert sich mein Ergebnis, wenn ich einen Slicer setze?“
• „Ist das Modell überhaupt richtig aufgebaut?“

Das Problem liegt meist nicht im einzelnen Measure, sondern in der Modelllogik als Ganzes. Genau hier kann ChatGPT helfen – nicht als Codegenerator, sondern als Erklärer und Übersetzer von Modelllogik.

Der passende Prompt (Beispiel)

Bei Modelllogiken geht es nicht um Syntax, sondern um Verständnis. Ein sinnvoller Prompt wäre zum Beispiel:

„Ich arbeite mit einem Power-Pivot-Datenmodell und möchte die zugrunde liegende Modelllogik besser verstehen. Hier ist eine Beschreibung meines Modells (Tabellen, Beziehungen, Measures).
Bitte erkläre mir verständlich:
– wie die Tabellen fachlich zusammenhängen
– wie Filter durch das Modell wirken
– welche Annahmen in der Modelllogik stecken
– wo mögliche Schwachstellen oder Risiken liegen.“

Dieser Prompt lenkt ChatGPT weg von Formeln – hin zur Architektur des Modells.

Wie übergibt man die Modellinformationen an ChatGPT?

Für die Erklärung einer Modelllogik braucht ChatGPT keine vollständige Excel-Datei, sondern eine strukturierte Beschreibung, zum Beispiel:

Welche Tabellen gibt es?

• Faktentabellen (zum Beispiel für Bestellungen mit Umsatz oder mit Kosten)
• Dimensionstabellen (zum Beispiel mit Stammdaten zu Kunden oder Produkten)
• Kalendertabellen

Wie sind die Beziehungen aufgebaut?

• 1:n oder n:m
• Filterrichtung
• aktive  und inaktive Beziehungen

Welche Measures gibt es bereits?

• Umsatz
• Bestellmengen
• Abweichungen
• Zeitlogiken (Time Intelligence)

Diese Informationen können an ChatGPT übergeben werden als

• Textbeschreibung
• Stichpunkte
• kopierte Modellübersicht (vereinfacht beschrieben)

Wichtig ist nicht die technische Vollständigkeit, sondern die fachliche Beschreibung.

Was ChatGPT daraufhin leistet

ChatGPT betrachtet das Modell als Gesamtsystem. Mögliche Antworten beinhalten dann:

• eine fachliche Erklärung, wie das Modell gedacht ist
  (z. B. „Das Modell trennt Bewegungsdaten von Stammdaten und nutzt die Datumsdimension als zentrale Filterachse.“)
• eine Erklärung der Filterlogik: welche Tabellen filtern andere, wo Filter bewusst nicht wirken, warum Measures sich je nach Kontext verändern
• das Aufzeigen von impliziten Annahmen wie zum Beispiel: „jede Buchung gehört genau zu einem Kunden“ oder „Zeit ist die führende Analyseachse“
• Hinweise auf typische Risiken: falsche Filterrichtungen, fehlende Dimensionstabellen, Measures, die Modellschwächen verdecken

Nicht geliefert wird:

• Detailerklärung jeder Beziehung
• DAX-Tutorial
• Klickpfad durch Power Pivot

Der Fokus liegt auf Verstehen statt Rechnen.

Worauf man beim Prompt achten sollte

Bei Modelllogiken ist es wichtig, die richtige Flughöhe zu wählen:

Nicht: „Erkläre mir jede Beziehung einzeln.“ Sondern: „Erkläre mir das Prinzip und die fachliche Logik.“

Hilfreiche Ergänzungen im Prompt sind:

„Bitte aus fachlicher Sicht erklären, nicht technisch.“

„So, dass ich es einem Kollegen erklären könnte.“

„Hinweise auf typische Denkfehler oder Modellrisiken sind willkommen.“

So wird ChatGPT zum Erklärpartner, nicht zum Codegenerator.

Wie man das Ergebnis sinnvoll nutzt

Der Nutzen liegt vor allem im Verständnisgewinn:

• Modelle lassen sich sicherer erweitern.
• Neue Measures passen besser zur bestehenden Logik.
• Fehler werden früher erkannt.
• Diskussionen im Team werden sachlicher.
• Die Übergabe einer Excel-Datei an Kolleginnen und Kollegen wird einfacher.

In der Praxis wird ChatGPT hier genutzt als:

• Erklärhilfe beim Einstieg in ein fremdes Modell
• Sparringspartner bei Modell-Reviews
• Vorbereitung für Dokumentationen
• Unterstützung bei Schulungen oder Übergaben

Einordnung: Warum dieser Praxisfall so wichtig ist

Viele Probleme in Power Pivot entstehen nicht durch falsche Formeln, sondern durch nicht verstandene Modelllogik. ChatGPT hilft dabei,

• Modelle nicht nur zu nutzen, sondern zu durchdringen
• fachliche Annahmen sichtbar zu machen
• Komplexität zu reduzieren, ohne zu vereinfachen

Fazit

Dieser Praxisfall zeigt eine oft unterschätzte Stärke von ChatGPT: ChatGPT kann Modelllogiken erklären – verständlich, fachlich und strukturiert. Gerade in Power Pivot ist das entscheidend, denn ein gutes Modell ist nicht das mit den meisten Measures, sondern das, dessen Logik verstanden wird.