Excel mit ChatGPTPerformanceprobleme bei Power Pivot mit ChatGPT erkennen und lösen

Das Problem: Die Berechnungen in Power Pivot dauern lange

Ein Power-Pivot-Modell liefert korrekte Zahlen – aber es fühlt sich träge an:

• Pivot-Tabellen reagieren verzögert.
• Slicer brauchen Sekunden statt Augenblicke.
• Diagramme bauen sich sichtbar neu auf.
• Bei mehreren Measures wird die Datei spürbar langsam.

Typische Reaktionen in der Praxis:

• „Excel ist halt langsam.“
• „Das Modell ist einfach zu groß.“
• „Da kann man nichts machen.“

In vielen Fällen stimmt das nicht. Performanceprobleme entstehen häufig nicht durch die Datenmenge, sondern durch Modell- und Berechnungslogik. Auch hier kann ChatGPT sehr gezielt unterstützen.

Der passende Prompt (Beispiel)

Der wichtigste Punkt: Nicht nach „Tuning-Tricks“ fragen, sondern nach Ursachen. Ein sinnvoller Prompt wäre zum Beispiel:

„Ich habe ein Power-Pivot-Modell, das fachlich korrekt ist, aber Performanceprobleme zeigt. Bitte analysiere meine Measures und die Modelllogik konzeptionell und zeige mir typische Ursachen für schlechte Performance sowie mögliche Optimierungsansätze.“

Dieser Prompt zielt auf:

• Ursachen statt Symptome
• Struktur statt Einzelmaßnahmen

Wie übergibt man die Informationen an ChatGPT?

Für eine Performanceanalyse benötigt ChatGPT keine vollständige Datei, sondern gezielte Informationen:

• welche Measures besonders langsam sind
• ob viele Measures gleichzeitig verwendet werden
• ob komplexe Abhängigkeiten bestehen
• ob Zeitlogiken oder Abweichungsmodelle genutzt werden
• wie das Modell ungefähr aufgebaut ist (Fakten, Dimensionen, Beziehungen)

Ebenfalls hilfreich sind Angaben wie:

„Viele CALCULATE-Verschachtelungen“

„Viele ähnliche Measures“

„Performanceproblem vor allem bei Slicern“

Entscheidend ist nicht Detailtiefe, sondern Modellverständnis.

Was ChatGPT daraufhin leistet

ChatGPT betrachtet Performanceprobleme nicht als Excel-Problem, sondern als Designfrage. Typische Erkenntnisse, die ChatGPT liefert:

Hinweise auf überkomplexe Measures

• zu viele verschachtelte Logiken
• Berechnungen, die eigentlich Basiskennzahlen sein sollten

Hinweise auf Redundanzen

• ähnliche Logik mehrfach implementiert
• fehlende Trennung zwischen Basis- und abgeleiteten Measures

Einordnung von Filter- und Kontextwirkungen

• unnötig große Filterräume
• Berechnungen, die bei jeder Interaktion neu ausgeführt werden

konzeptionelle Optimierungsansätze:

• Vereinfachung der Measure-Struktur
• klarere Modelllogik
• bessere Trennung von Rechen- und Darstellungsebene

ChatGPT liefert in diesen Fällen keine pauschalen „Schneller-machen-Rezepte“ und auch keine syntaktischen Optimierungstricks ohne Kontext. Der Fokus liegt auf sauberem Modell- und Measure-Design.

Worauf man beim Prompt achten sollte

Damit ChatGPT sinnvoll helfen kann, sollte man:

• klar benennen, wo das Performanceproblem auftritt: Slicer, Gesamtergebnis, viele Measures gleichzeitig …
• nicht nur das langsamste Measure zeigen, sondern die Rolle des Measures im Modell benennen
• explizit nach konzeptionellen Ursachen fragen

Hilfreiche Ergänzungen im Prompt sind entsprechend:

„Bitte bewerte die Measure-Struktur aus Performance-Sicht.“

„Gibt es konzeptionell bessere Wege, diese Kennzahl zu berechnen?“

„Welche Teile des Modells verursachen unnötige Rechenlast?“

Wie man das Ergebnis sinnvoll nutzt

Der größte Nutzen liegt nicht in einer einzelnen Optimierung, sondern in einem anderen Denken über Performance:

• weniger Measures, dafür sauber strukturiert
• klar definierte Basiskennzahlen
• abgeleitete Kennzahlen mit klarer Rolle
• verständlichere Modelle
• schnellere Reaktion bei gleichem Funktionsumfang

In der Praxis wird ChatGPT hier genutzt als:

• Sparringspartner bei Modell-Refactoring
• Unterstützung bei Performance-Reviews
• Hilfe vor dem Ausbau eines bestehenden Modells
• Qualitätssicherung vor Management-Rollouts

Bewährte Prompts für die Praxis

Ursachenanalyse

„Bitte erkläre mir typische konzeptionelle Ursachen für Performanceprobleme in Power Pivot.“

Measure-Review

„Bitte bewerte diese Measures aus Performance-Sicht und zeige mir strukturelle Schwächen.“

Redundanzen erkennen

„Gibt es in meinem Modell Berechnungen, die konzeptionell doppelt oder unnötig sind?“

Architekturperspektive

„Wie müsste ein sauberes Power-Pivot-Modell aufgebaut sein, um gute Performance zu liefern?“

Didaktischer Prompt

„Bitte erkläre mir Performanceprobleme in Power Pivot so, dass ich sie einem Kollegen verständlich erklären könnte.“

Einordnung und Fazit

Viele Performanceprobleme entstehen nicht, weil Power Pivot an seine Grenzen kommt, sondern weil Modelle über die Zeit unkontrolliert gewachsen sind. Performance ist also kein Feintuning-Thema, sondern ein Modellthema.

Performanceprobleme lassen sich selten mit einem einzelnen Trick lösen – aber oft durch bessere Struktur, klarere Logik und bewusstere Modellierung. ChatGPT hilft dabei:

• die besseren Strukturen sichtbar zu machen
• Komplexität zu reduzieren
• Modelle robuster und schneller zu gestalten