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.