Power Query: Das mächtigste Excel-Tool, das fast niemand kennt.
- Marcus Machon
- 12. März
- 8 Min. Lesezeit
Aktualisiert: 13. März
Alle reden von KI. Dabei existiert seit über 15 Jahren ein Werkzeug in Excel, das wiederkehrende Datenarbeit auf Knopfdruck erledigt — ohne eine Zeile Code. Warum Power Query für jeden Mittelständler Pflicht ist, der noch mit Formeln und VBA kämpft.
Hand aufs Herz: Wie viele Stunden verbringen Ihre Mitarbeitenden jeden Monat damit, Daten aus verschiedenen Excel-Dateien zusammenzukopieren, Spalten umzubenennen, Zahlenformate zu korrigieren und am Ende einen Report zu basteln, den nächsten Monat sowieso wieder jemand von Grund auf neu baut?
In einem früheren Beitrag habe ich über das Risiko von "Sabines Excel-Liste", „Lucas Projektplan", „Anils Urlaubsübersicht" oder „Elenas Budget-Kalkulation" geschrieben. Jene Schatten-IT aus Excel-Dateien, die in fast jeder Abteilung den Laden zusammenhält.
Heute geht es um die andere Seite: Was tun, wenn Excel bleiben muss (und das wird es in vielen klassischen Branchen), aber die manuelle Datenarbeit trotzdem verschwinden soll?
Die Antwort heißt Power Query. Und bevor Sie jetzt denken, das sei irgendein neues KI-Feature: Nein. Power Query existiert seit 2010 als Excel-Add-in. Seit Excel 2016 ist es fest eingebaut. Es ist älter als Microsoft Teams, älter als Copilot, älter als ChatGPT. Und trotzdem wissen erschreckend wenige Menschen davon.
Und ein Punkt, der gerade für regulierte Branchen entscheidend ist: Die gesamte Verarbeitung läuft komplett lokal auf dem PC. Keine Daten, die an externe Server geschickt werden. Power Query liest zwar Daten aus den unterschiedlichsten Quellen ein — SharePoint Online, Web-APIs, Cloud-Datenbanken, oder schlicht lokale Excel- und CSV Dateien vom Netzlaufwerk — aber die eigentliche Transformation passiert auf Ihrer Maschine. Das heißt: Auch Unternehmen in kritischen Branchen haben dieses Werkzeug seit über 10 Jahren auf jedem Rechner, sofern sie Excel nutzen.
Was ist Excel Power Query — und warum kennt es fast niemand?
Power Query ist ein in Excel integriertes ETL-Werkzeug (Extract, Transform, Load), das Daten aus unterschiedlichsten Quellen automatisiert einliest, transformiert und als saubere Tabelle ausgibt — alles per Benutzeroberfläche, ohne Programmierung.
Stellen Sie sich Power Query als den unsichtbaren Verarbeitungsmotor zwischen Ihren Rohdaten und dem fertigen Report vor. Die Logik dahinter folgt drei Schichten:
Schicht 1 — Rohdaten (Input):
Alles, was reinkommt. Excel-Dateien von Kolleginnen und Kollegen, CSV-Exporte aus dem ERP, SharePoint-Listen, Datenbank-Abfragen. Power Query liest diese Quellen automatisch ein — egal ob sie lokal, auf einem Netzlaufwerk oder in SharePoint liegen.
Schicht 2 — Verarbeitung (Transform):
Hier passiert die eigentliche Arbeit. Spalten umbenennen, Datentypen korrigieren, filtern, sortieren, mehrere Tabellen zusammenführen, Berechnungen durchführen, Wenn-Dann-Logik anwenden. Alles über eine grafische Oberfläche — klicken, nicht tippen. Jeder Schritt wird aufgezeichnet und ist beim nächsten Mal auf Knopfdruck wiederholbar.
Schicht 3 — Ausgabe (Output):
Das Ergebnis landet als saubere Tabelle in Excel. Von dort geht es weiter: als Grundlage für Pivot-Tabellen, als Datenquelle für Power BI (besser aber alles direkt in Power BI machen...), oder schlicht als der Report in einfacher, aber strukturierter Tabellenform, den Ihre Geschäftsführung jeden Monat auf dem Schreibtisch erwartet, notfalls ergänzt um ein paar Formeln.
So sieht sieht es in echt aus! 1️⃣ Chaotische Rohdaten in Excel -> 2️⃣ Transformation/ Bereinigung in Power Query -> 3️⃣ Auswertung in Excel, ggf. Pivot
Hinweis: die Rohdaten Excel ist auch übertrieben und dies sollte man tunlichst vermeiden, da es bei einer einfachen Umbenennung von Reitern, Salten usw. zu Fehlern in Power Query kommen kann. Ich will damit aber zeigen: auch völlig unstrukturierte Daten kann man damit "in Form" bringen!
Diese drei Schichten klingen vielleicht abstrakt. In der Praxis bedeutet es: Was heute drei Stunden manuelle Arbeit pro Monat kostet, erledigt Power Query in drei Sekunden. Nicht beim ersten Mal (da investieren Sie Zeit in den Aufbau). Aber ab dem zweiten Mal — und bei jedem weiteren. In diesem Blogpost habe ich die drei Schichten auch noch einmal erklärt: ➡️ Excel ablösen mit Microsoft 365: Risiken, Alternativen, Praxisanleitung
Warum nutzen so wenige Unternehmen Power Query?
In meiner Erfahrung liegt es an drei Faktoren: Power Query ist unsichtbar in der Excel-Oberfläche versteckt, es erfordert ein Umdenken gegenüber dem klassischen Zellen-Denken, und es wird in kaum einer Schulung behandelt.
Ich habe in den letzten acht Jahren in Dutzenden Unternehmen mit Excel-intensiven Prozessen gearbeitet. In mindestens 8 von 10 Fällen kannte niemand im Fachbereich Power Query — obwohl es auf jedem Rechner installiert war. Die Reaktion ist fast immer die gleiche: „Warum wusste ich das nicht vor fünf Jahren?“
Und ehrlich gesagt: Die Antwort ist nachvollziehbar. Power Query versteckt sich im Reiter „Daten“ unter der Gruppe „Abrufen und Transformieren“. Kein Mensch stolpert zufällig darüber. Und selbst wer es findet, steht vor einer Hürde, die nichts mit Komplexität zu tun hat, sondern mit Denkweise:
In Excel klicken Sie in eine Zelle und tippen. In Power Query arbeiten Sie in Spalten. Sie sehen nicht das einzelne Feld, sondern die gesamte Struktur. Das ist anfangs irritierend — so wie der Umstieg vom Zählen mit den Fingern auf den Taschenrechner irritierend war. Aber wer diesen Perspektivwechsel einmal geschafft hat, will nie wieder zurück.
Was kann Power Query konkret — und wo ist die Grenze?
Power Query ersetzt wiederkehrende manuelle Datenarbeit in Excel: Dateien einlesen, Tabellen zusammenführen, Spalten transformieren, Berechnungen anwenden. Es ersetzt nicht die Analyse selbst — dafür bleiben Pivot-Tabellen, Formeln oder Power BI das richtige Werkzeug.
Ein typisches Szenario aus der Praxis: Jeden Monat bekommen Sie drei Excel-Dateien aus verschiedenen Abteilungen. Die Spaltenüberschriften heißen bei jeder Abteilung anders. Eine Datei hat das Datum als Text, die andere als Zahl. Sie müssen alles zusammenführen, bereinigen und als konsolidierten Report an die Geschäftsleitung geben.
Ohne Power Query: Aufwendiges und fehleranfälliges Copy-Paste, Formatierung, Fehlersuche. Jeden Monat aufs Neue.
Mit Power Query: Einmal einrichten (das dauert vielleicht eine Stunde, beim ersten Mal vielleicht zwei). Danach: Dateien in den Quellordner legen, in Excel auf „Alle aktualisieren“ klicken. Fertig. Drei Sekunden.
Konkret kann Power Query:
Excel-Dateien, CSVs, SharePoint-Listen und Datenbanken automatisch einlesen — auch aus mehreren Quellen gleichzeitig
Mehrere Tabellen aus mehreren Excel- oder CSV-Dateien zusammenführen (verknüpfen oder anhängen)
Spalten umbenennen, filtern, sortieren, Datentypen konvertieren
Berechnungen und Wenn-Dann-Logik anwenden, ohne eine Formel in eine Zelle zu schreiben
Jeden einzelnen Schritt aufzeichnen, sodass die gesamte Verarbeitung beim nächsten Mal automatisch durchläuft
Und das Entscheidende: Alles passiert über eine grafische Oberfläche. Sie müssen keine Zeile Code schreiben. Wer sich bei SVERWEIS unwohl fühlt, wird sich bei Power Query wohler fühlen — weil es visuell nachvollziehbar ist, was passiert. Jeder Schritt steht als Eintrag in einer Liste, und wenn etwas schiefgeht, löschen Sie den letzten Schritt und probieren es anders.
Ist Power Query schwierig zu lernen?
Power Query ist einfacher als Excel-Formeln und deutlich einfacher als VBA. Die eigentliche Hürde ist nicht die Komplexität, sondern das Umdenken: weg vom Zellen-Klicken, hin zum spaltenbasierten Arbeiten. Wer sich darauf einlässt, hat die Grundlagen in wenigen Stunden oder Tagen verstanden.
Ich will nichts beschönigen: Der Einstieg erfordert Geduld und Zeit. Nicht weil Power Query kompliziert wäre, sondern weil es anders funktioniert als das Excel, das Sie kennen. In Excel klicken Sie in Zelle B7 und schreiben eine Formel. In Power Query gibt es keine Zelle B7. Sie arbeiten mit der ganzen Spalte B — auf einmal. Das ist ein Paradigmenwechsel, und der braucht ein, zwei Nachmittage, bis er sitzt.
Aber wenn er sitzt? Dann ist Power Query intuitiver als jede WENN-VERSCHACHTELT-SVERWEIS-Kombination, die Sie je gebaut haben. Denn Sie sehen, was passiert. Kein Raten, ob die Formel richtig greift. Kein Debuggen von VBA-Code. Klicken, prüfen, weiter.
Meine Empfehlung für den Einstieg:
Nehmen Sie einen echten, kleinen Use Case. Eine Excel-Datei, die Sie regelmäßig bekommen und aufbereiten müssen. Nicht ein Tutorial-Beispiel — Ihr eigenes Problem.
Öffnen Sie Excel, gehen Sie auf „Daten“ → „Daten abrufen“ → „Aus Datei“ → „Aus Excel-Arbeitsmappe“ und laden Sie die Datei.
Spielen Sie im Power Query Editor herum: Spalten löschen, umbenennen, filtern. Schauen Sie, wie sich die Schrittliste rechts aufbaut.
Wenn Sie steckenbleiben und ruhig auch vorher: Fragen Sie eine KI. ChatGPT, Claude, Copilot — jede aktuelle KI kann Power-Query-Schritte erklären und Ihnen den nächsten Schritt zeigen, wenn Sie einen Screenshot schicken.
Und hier schließt sich der Kreis zum Thema KI:
Power Query hat auch einen Code-Bereich. Alles, was Sie über die Menüführung klicken, wird im Hintergrund in der Sprache M aufgezeichnet. Diesen Code können Sie rauskopieren und einer KI geben — auch wenn Ihr Unternehmen keinen Copilot hat. Denn der M-Code enthält keine sensiblen Daten (außer ggf. Spaltennamen oder Kommentare!), nur die Transformationslogik. Sie können also den Code anonymisiert in ChatGPT oder Claude einfügen und fragen: „Ich bekomme diesen Fehler — was muss ich ändern?“ In den allermeisten Fällen bekommen Sie eine funktionierende Lösung zurück.
Ich habe es selbst mit der absolut chaotischen Excel Datei auspropiert: in Microsoft Copilot hochgeladen, mit GPT-5.4 Thinking nur den m Code generiert. In Power Query eingefügt, zwei, drei kleinere Anpassungen vorgenommen und die Daten waren bereinigt!
Formeln, VBA oder Power Query — was wann?
Power Query kann Excel-Formeln komplett ersetzen. Hauptsächlich ersetzt es aber die manuelle Vorarbeit: Daten einlesen, bereinigen, zusammenführen. Formeln können für die Analyse bleiben. VBA brauchen Sie in den meisten Fällen gar nicht mehr.
Eine der häufigsten Fragen, die ich höre: „Brauche ich das wirklich, wenn ich schon gut mit Formeln arbeite?“ Die ehrliche Antwort: Wenn Sie wiederkehrende Datenaufbereitung machen — ja, unbedingt. Formeln sind großartig für Berechnungen innerhalb eines Datensatzes (ich bevorzuge dennoch bei der Analyse Pivot oder Power BI). Aber sobald Sie Daten aus verschiedenen Quellen zusammenführen, bereinigen oder strukturieren müssen, sind Formeln das falsche Werkzeug.
Und VBA? In meiner Erfahrung lösen über 80 Prozent der VBA-Makros, die ich in Unternehmen gesehen habe, Probleme, die Power Query eleganter und wartbarer löst. Ein VBA-Makro schreibt eine Person, und wenn diese Person das Unternehmen verlässt, traut sich niemand mehr, den Code anzufassen. Power Query dokumentiert sich selbst: Jeder Schritt steht in Klartext in der Schrittliste. Das kann jeder nachvollziehen, auch ohne Programmierkenntnisse. KI könnte auch in sekundenschnelle Fehler beheben.
Warum Power Query der beste Einstieg in Power BI ist
Power BI nutzt exakt dieselbe Power-Query-Engine für die Datenaufbereitung. Wer Power Query in Excel beherrscht, kann den Großteil des Wissens direkt in Power BI übertragen.
Wenn Sie irgendwann den Punkt erreichen, an dem Excel-Reports nicht mehr reichen — weil Sie interaktive Reports/ Dashboards brauchen, weil die Datenmenge zu groß wird, oder weil Ihre Geschäftsführung visuelle Auswertungen verlangt — dann ist Power BI der nächste logische Schritt. Und das Schöne daran: Power BI verwendet exakt denselben Power Query Editor. Dieselbe Oberfläche, dieselbe M-Sprache, dieselbe Logik. Was Sie in Excel gelernt haben, funktioniert 1:1 in Power BI.
Deshalb empfehle ich Power Query auch als Einstieg für Unternehmen, die „irgendwann mal Power BI machen wollen“: Fangen Sie nicht mit Power BI an. Fangen Sie mit Power Query in Excel an. Die Lernkurve ist flacher, die Ergebnisse sind sofort sichtbar, und wenn der Umstieg kommt, haben Ihre Mitarbeitenden die schwierigste Hürde — das Umdenken auf spaltenbasiertes Arbeiten — bereits genommen.
Wo anfangen? Ressourcen für den Einstieg
Der beste Einstieg ist ein echtes Problem. Keine Übungsdatei, kein Tutorial-Datensatz — Ihr eigener wiederkehrender Report, der jeden Monat Zeit frisst. Nehmen Sie sich einen Nachmittag Zeit, öffnen Sie Power Query, und arbeiten Sie sich Schritt für Schritt durch.
Wenn Sie dabei Unterstützung brauchen, sind KI-Tools heute der effektivste Lernpartner. Sie können Screenshots Ihres Power Query Editors in Microsoft Copilot, ChatGPT oder Claude (interne Compliance Regelung beachten! Notfalls nur anonymisierte Fragen stellen!) laden und Fragen stellen wie: „Wie filtere ich hier nach Datum?“ oder „Warum bekomme ich einen Fehler bei diesem Schritt?“ — die Erklärungen sind oft besser als jedes Handbuch. Tipp: die meisten KI Tools haben eine Modellauswahl. Ich würde hierfür immer das neueste Modell nutzen. Und je mehr Infos/ Kontext im Prompt desto besser. Und immer nachfragen!
Darüber hinaus gibt es zwei deutschsprachige YouTube-Kanäle, die ich empfehlen kann:
Andreas Thehos (@athehos) — über 58.000 Abonnenten, hunderte Videos zu Excel, Power Query und Power BI. Praxisnah, professionell und kostenlos. Wird sogar von Universitäten als Lehrmaterial eingesetzt. Beispiel: Pivot-Tabellen und Power Query in Excel - Info zur neuen Reihe
Lars Schreiber (Self-Service BI Blog) — spezialisiert auf Controlling und Buchhaltung. Über 160 strukturierte Power-Query-Lektionen, ideal für alle, die im Finance-Bereich arbeiten. Beispiel: Konsolidierung und Transformation von Exceldateien aus Ordner mittels Power Query
Fazit: Die langweiligste Revolution in Ihrem Unternehmen
Power Query ist kein Hype. Es ist kein KI-Produkt, das nächstes Jahr vielleicht wieder verschwindet. Es ist ein bewährtes, stabiles Werkzeug, das seit über 15 Jahren in Excel eingebaut ist — und das trotzdem in der Breite kaum genutzt wird.
In meiner Erfahrung ist Power Query das Tool mit dem besten Verhältnis zwischen Lernaufwand und Zeitersparnis im gesamten Microsoft-365-Ökosystem. Zwei Nachmittage Einarbeitung können hunderte Stunden manueller Datenarbeit pro Jahr einsparen. Und ja: Anfangs ist es frustrierend, weil Excel-Gewohnheiten nicht greifen. Aber wer durchhält, will nie wieder zurück.
Mein Appell an alle, die im Controlling, Finance, Reporting oder in Fachbereichen mit wiederkehrender Datenarbeit sitzen: Geben Sie Power Query eine ehrliche Chance. Einen Nachmittag. Einen echten Use Case. Eine KI als Lernpartner. Das ist alles, was es braucht.
Marcus Machon berät Mittelständler bei Microsoft 365 Governance, Prozessautomatisierung und KI-Readiness.
