Tableau mit Excel verbinden: Verwandle Tabellen in coole Dashboards

Excel ist immer noch eines der beliebtesten Tools in Branchen, die mit Daten arbeiten. Von Datenanalysten bis hin zu Business-Analysten und allen dazwischen spielt Excel eine zentrale Rolle im Datenlebenszyklus und wird für alles Mögliche genutzt, von der Budgetierung und Planung bis hin zur Leistungsüberwachung und Ergebnisberichterstattung. 

Allerdings fehlt Excel immer noch eine gute Visualisierungsebene (und Dynamik). 

Hier kommt Tableau ins Spiel.

Mit Tableau und Excel kannst du super von statischen Tabellen zu dynamischen Dashboards wechseln. Egal, ob du Verkaufstrends erkennst, zukünftige Einnahmen planst oder regionale Verkäufe mit anderen Gebieten vergleichst. Tableau kann Excel noch besser machen und seine Nützlichkeit erweitern.

Hier zeig ich dir, wie du eine Verbindung von Excel zu Tableau herstellst, damit du bessere Einblicke, datengestützte Entscheidungen und eine klarere Kommunikation deiner Ergebnisse bekommst.

Bevor du loslegst, solltest du, wenn du noch keine Erfahrung mit Excel oder Tableau hast, unbedingt die Lernpfade „Excel-Grundlagen“ und „Tableau-Grundlagen“ durcharbeiten, um dir ein solides Fundament aufzubauen.

Verbindung zwischen Tableau und Excel verstehen

Mit Tableau kannst du ganz einfach eine Verbindung zu einer Excel-Arbeitsmappe herstellen und deine Daten dann fast sofort durchsuchen und visualisieren. Trotzdem solltest du wissen, wie Tableau die Struktur einer Excel-Arbeitsmappe liest, versteht und aufbaut, damit du beim Laden deiner Daten die üblichen Fallstricke kennst. 

Für das heutige Tutorial können wir die Daten zu Unterkünften und Stadtvierteln von Airbnb für die Stadt Barcelona nutzen. Die passende Excel-Datei (Google Sheets) findest du hier.

Grundlegende Datenverbindungen einrichten

Um eine Verbindung herzustellen, starte Tableau. Sobald es geöffnet ist, siehst du alle verschiedenen Datenquellen, die du verwenden kannst. 

Bild vom Autor. Screenshot der Tableau-Oberfläche.

In der Liste der verfügbaren Konnektoren findest du die Option „Microsoft Excel- “. Such dann die Excel-Datei, die du brauchst, und öffne sie. In unserem Fall verwenden wir die Datei Airbnb_barcelona.xlsx. 

Sobald die Daten geladen sind, zeigt Tableau die verfügbaren Blätter an, die du per Drag & Drop in den Arbeitsbereich ziehen kannst, um Beziehungen herzustellen.

Jetzt können wir ganz einfach unsere relationalen Datenbankbeziehungen aufbauen. 

Excel-Tabellen sind echt flexibel und bieten dir mehrere Zeilen für Überschriften, nicht tabellarische Formate und unterschiedliche Datentypen. Aber denk dran, dass Tableau jedes Blatt wie eine flache Tabelle sieht. Deshalb ist es wichtig, dass die Daten eine Zeile mit einer einzigen Überschrift haben und dass alle Spalten den gleichen Typ haben, bevor wir die Dateien in Tableau laden. Sonst könnte Tableau die Spalten falsch interpretieren (als Zeichenfolgen statt als Zahlen).

Strukturelle Einschränkungen und Workarounds

Wenn wir in Excel arbeiten, fügen wir normalerweise Tipps und Tricks hinzu, damit es benutzerfreundlicher ist. Dazu gehören normalerweise Überschriften, gestapelte Kopfzeilen, Erläuterungen, Leerzeichen (mit leeren Zellen oder Zeilen) und die Trennung von Inhalten in verschiedene Registerkarten, was alles die Benutzerfreundlichkeit verbessert.

Aber wenn es darum geht, diese Daten in Tableau zu analysieren, sind diese für Menschen lesbaren Designs oft ein Hindernis. Tableau ist bei komplexen Tabellenkalkulationen nicht so flexibel. Wenn deine Tabelle zum Beispiel zusammengeführte Zellen, Tabellen mit Pivot-Format oder uneinheitliche Zeilenformate enthält, kann Tableau die Infos möglicherweise nicht richtig lesen. 

Um häufige Probleme beim Import zu vermeiden und deine Excel-Daten Tableau-kompatibel zu machen, solltest du die folgenden Tipps beachten:

• Vorverarbeitung in Excel: Ordne alles so an, wie in einer normalen Tabelle oder einem Datensatz. Pivot-Tabellen auflösen, Tabellen glätten, Zellen trennen und leere Zeilen löschen.

• Probier mal den Dateninterpreter von Tableau aus:. Das ist ein Tool, das dir hilft, unordentliche Excel-Dateien automatisch aufzuräumen. Es findet Daten und sortiert sie in Seitenüberschriften, Spaltenüberschriften, Fußzeilen und Untertabellen. Das heißt einfach, dass wir beim Verbinden einer Excel-Datei einen großen Titel darauf haben. 

• Schau dir immer die Vorschau auf der Registerkarte „Daten“ in Tableau an, bevor du mit der Analyse loslegst. So kannst du eventuelle Probleme schon vorher beheben, bevor du mit der Arbeit anfängst. 

Wenn du diese Einschränkungen kennst und deine Excel-Dateien entsprechend vorbereitest, läuft alles in Tableau viel besser.

Erweiterte Datentransformation und Visualisierung mit Tableau und Excel

Sobald deine Daten verbunden sind, kannst du mit Tableau weit über statische Tabellen hinausgehen und leistungsstarke Transformationen sowie umfangreiche, interaktive Visualisierungen erstellen. In diesem Abschnitt geht's darum, wie du bekannte Excel-Logik in Tableau nachmachen und Dashboards erstellen kannst, die in Echtzeit auf Benutzereingaben reagieren.

Excel-Funktionen in Tableau-Logik übersetzen

Ein Großteil unserer Arbeit als Analysten hängt von bestimmten Formeln in Excel ab, wie zum Beispiel IF, VLOOKUP oder SUMIFS. Tableau bietet mit berechneten Feldern und LOD-Ausdrücken (Level of Detail) eine genauso starke Alternative. Mit anderen Worten: Du kannst deine bestehende Logik entweder einfach kopieren oder durch diese visuelle Analyseumgebung verbessern.

Zum Beispiel:

Beispiel 1: IF-Anweisung

Tor: Kennzeichne die Angebote je nach Art des Zimmers als„ “, „Full Rental“ oder „Shared Space “.

In Excelkönntest du schreiben:

=IF(B2="Entire home/apt", "Full Rental", "Shared Space")

Das checkt, ob der Wert in Spalte B „Ganze Wohnung/Haus“ ist, und kennzeichnet ihn entsprechend.

In Tableau schreibst du:

IF [room_type] = "Entire home/apt" THEN "Full Rental" ELSE "Shared Space" END

Es macht dasselbe und sortiert die Angebote nach Zimmertyp in zwei Kategorien.

Beispiel 2: SUMIFS oder LOD-Ausdruck

Ziel: Berechne den Gesamtpreis aller Angebote, die ganze Häuser/Wohnungen sind.

In Excel könntest du schreiben:

=SUMIFS(D:D, B:B, "Entire home/apt")

Das summiert alle Preise in Spalte D, wo der Zimmertyp in Spalte B „Ganze Wohnung/Haus“ ist.

In Tableau kannst du einen Detailgrad-Ausdruck wie den folgenden verwenden:

{ FIXED [room_type] : SUM([price]) }

Damit wird Tableau gesagt, dass es die Preise für jeden Zimmertyp zusammenzählen soll, bevor irgendwelche Filter angewendet werden. Dann filterst du einfach so, dass nur [room_type] = „Gesamte Wohnung/Haus“ angezeigt wird. 

Das Wichtigste auf einen Blick: Du kannst Werte nach Bedingungen gruppieren und addieren, so wie du SUMIFS in Excel verwenden würdest, aber viel schneller und einfacher in verschiedenen Ansichten wiederverwenden.

Sobald du mit diesen Entsprechungen vertraut bist, kannst du komplexe Tabellenkalkulationslogik in die Engine von Tableau übertragen, die schnellere Abfragen, weitere Segmentierungen und die Wiederverwendung von Logik in verschiedenen Ansichten ermöglicht.

Einige der am häufigsten verwendeten Formeln sind:

Erstellen deiner ersten Visualisierung

1. Öffne ein Arbeitsblatt: Nachdem du deine Datei hochgeladen hast, geh zu einem neuen Arbeitsblatt. Auf der linken Seite siehst du den Datenbereich mit den verfügbaren Feldern sowie bereits für dich erstellten Arbeitsblättern, Dashboards und Story Points.
2. Erstell eine einfache Ansicht: Du musst mindestens ein Feld in den Spaltenbereich und ein Feld in den Zeilenbereich oben in deiner Arbeitsmappe ziehen, um die Grundlage für deine Visualisierung zu schaffen.
3. Visuelle Details hinzufügen: Um dein Diagramm etwas detaillierter zu gestalten, zieh einfach eine Dimension (z. B. „Kategorie“ oder „Region“) auf die Karte „Markierungen“, wenn du deine Daten segmentieren möchtest, indem du sie beispielsweise anhand dieser Dimension farblich kennzeichnest.
4. Analysen hinzufügen: Klick auf den Bereich „Analytics“ (neben „Daten“). Zieh einfach im Analytics-Bereich eine Trendlinie oder irgendwelche Insights in dein Diagramm, um schnell statistische Infos hinzuzufügen.
5. Ändere den Diagrammtyp: Mit der Schaltfläche „Anzeigen“ (oben rechts in deiner Arbeitsmappe) kannst du den Diagrammtyp ändern, um neue Visualisierungen wie Balkendiagramme, Linien oder Heatmaps anzuzeigen. Tableau schlägt dir anhand deiner Felder passende Diagrammtypen vor.

Wenn du lieber mit Excel arbeitest, aber deine Visualisierungen verbessern möchtest, solltest du zuerst diesen kurzen Kurs „Datenvisualisierung in Excel“ machen, bevor du dich mit Dashboards beschäftigst. 

Dynamische Visualisierungsstrategien

Eine der größten Stärken von Tableau ist, dass man damit interaktive Dashboards erstellen kann, ohne auch nur eine Zeile Code schreiben zu müssen. Mit der Drag-and-Drop-Oberfläche kannst du schnell Visualisierungen erstellen, die auf Filter, Benutzereingaben und Änderungen in Echtzeit reagieren. Schau dir ein paar Beispiele für Tableau-Dashboards an, um dich inspirieren zu lassen.

Zu den wichtigsten Strategien gehören:

• Parametergesteuerte Ansichten: Lass die Nutzer Metriken, Zeiträume oder Kategorien ganz einfach wechseln.
• Filteraktionen: Benutzer können auf Elemente (wie Balken oder Kartenbereiche) klicken, um andere Diagramme sofort zu filtern.
• Geografische Kartierung: Mach aus Standortdaten intuitive Karten für regionale Analysen.

Mit diesen Tools können Analysten Dashboards erstellen, die nicht nur super aussehen, sondern den Nutzern auch Einblicke geben, ohne dass sie Diagramme aktualisieren oder Formeln neu berechnen müssen.

Bidirektionaler Datenfluss und Automatisierung

Tableau macht zwar visuelle Erkundungen möglich, aber viele Firmen nutzen immer noch Excel für Berichte, Zusammenarbeit oder weiterführende Analysen. In diesem Abschnitt schauen wir uns an, wie Daten zwischen Tableau und Excel hin und her fließen können.

Tableau-Ausgaben nach Excel exportieren

Tableau-Daten mit Excel-Nutzern zu teilen, ist im Geschäftsalltag echt häufig nötig. Tableau bietet manuelle Exportoptionen an. Du kannst zum Beispiel Daten aus einem Arbeitsblatt als CSV- oder Excel-Datei runterladen. 

Öffne einfach das gewünschte Arbeitsblatt, geh ins Menü „Arbeitsblatt“ und wähl „Daten“ zum Exportieren, um eine CSV-Datei zu bekommen, oder „Kreuztabelle nach Excel“, um eine Excel-Datei mit den Daten aus der Visualisierung zu bekommen.

Die manuellen Exportoptionen eignen sich am besten für Ad-hoc-Berichte, schnellen Datenaustausch und den Export kleinerer Datensätze und visueller Zusammenfassungen.

Trotzdem müssen in den meisten Profi-Situationen wiederkehrende Berichte und das Abrufen großer Datenmengen wahrscheinlich auf eine skalierbarere und automatisiertere Art und Weise erledigt werden. Hier sind ein paar Beispiele und Optionen, wie du den Datenexport von Tableau nach Excel automatisch machen kannst:

1. Coupler.io

Coupler.io ist eine automatisierte Plattform, die Tableau mit Google Sheets oder Excel verbindet, ohne dass man programmieren muss.

• So geht's: Es holt Daten direkt aus veröffentlichten Tableau-Dashboards über die REST-API von Tableau und schickt sie nach einem Zeitplan in Tabellen.
• Anwendungsfälle: Monatliche Leistungsberichte, Echtzeit-Dashboards, die für Führungskräfte in Excel angezeigt werden, oder die Integration in andere Tabellenkalkulationssysteme.
• Vorteile: Einfach zu bedienen, keine Skripterstellung nötig, Cloud-basiert.

2. Tableau Prep + Geplante Abläufe

Tableau Prep ist das offizielle Tool von Tableau für die Datenvorbereitung und kann Daten auch als CSV- oder XLSX-Datei speichern.

• So geht's: Du erstellst einen Flow, der Daten aus deiner Tableau-Datenquelle transformiert und exportiert, und planst ihn dann über Tableau Server oder Tableau Cloud.
• Anwendungsfälle: Standardisierte Excel-Berichte und Datenkonvertierungspipelines, die Excel-Dashboards mit Daten versorgen.
• Vorteile: Nahtloser Anschluss an das Tableau-Ökosystem, erledigt komplizierte Datenaufbereitungsaufgaben.

3. Python- oder PowerShell-Skripte über die Tableau-REST-API

Für volle Kontrolle und Flexibilität kannst du die REST-API oder Extract-API von Tableau mit Python oder PowerShell nutzen, um Ansichten oder zugrunde liegende Daten zu exportieren.

• So geht's:
• Authentifizierung über die Tableau-REST-API.
• Lade CSV- oder XLSX-Dateien aus bestimmten Ansichten runter.
• Speicher sie in Excel-Dateien oder schick sie per E-Mail/Cloud-Speicher.
• Anwendungsfälle: Automatisierung wöchentlicher Berichte, Sicherung von Visualisierungen oder Integration von Tableau-Daten in benutzerdefinierte Pipelines.
• Vorteile: Super anpassbar, kann Logik enthalten (z. B. Export nach bestimmten Datenwerten) und ist skalierbar.

​Neugierig, welches Tool besser zu deinem Arbeitsablauf passt? Schau dir diesen ausführlichen Vergleich zwischen Excel und Tableau an, um die richtige Entscheidung für deine Bedürfnisse zu treffen.

KI-gestützte Automatisierung

Künstliche Intelligenz eröffnet coole neue Möglichkeiten, Tableau mit Excel zu verbinden. Einige davon sind: 

• Mit Tableau Agent können Leute Fragen in normaler Sprache stellen (z. B. „Wie waren die Umsätze im letzten Quartal in den einzelnen Regionen?“ und bekomm sofort eine übersichtliche Darstellung. Das könnte ein super Start für Excel-Nutzer sein, die noch keine Ahnung haben, wie sie mit Tableau anfangen sollen. 
• Tableau Pulse ist eine weitere App mit KI. Es gibt Echtzeit- und proaktive Warnmeldungen, indem es mit generativer KI historische Änderungen zusammenfasst und Benutzer per E-Mail, Slack, Teams oder so über Änderungen, Anomalien oder Trends informiert. 
• Tools wie „Daten erklären“ zum automatischen Erläutern statistischer Messwerte und „Prognosen anhand exponentieller Glättungsmodelle“ können in Tableau-Dashboards eingebettet und wieder in Excel übertragen werden, um die Entscheidungsfindung noch besser zu unterstützen.

Willst du mal Analysen mit maschinellem Lernen ausprobieren? Probier mal die Statistik-Tools in Tableau aus und lerne, wie du mit KI-gestützten Einblicken über einfache Diagramme hinauskommst.

Leistungsoptimierung und Fehlerbehebung

Bei der Integration von Tableau in Excel kann es zu Performance-Problemen und gelegentlichen Fehlern kommen, vor allem bei großen Datensätzen oder komplexen Dashboards. Durch das Optimieren von Abfragen und das proaktive Beheben häufiger Probleme wird eine reibungslosere Benutzererfahrung gewährleistet.

Techniken zur Abfrageoptimierung

Einige der besten Optimierungsansätze sind:

• Verwende Extrakte über Live-Verbindungen: Tableau-Extrakte sind schneller und stabiler als Live-Verbindungen zu Excel. Sie verkürzen die Ladezeiten und machen das Dashboard schneller.
• Daten frühzeitig filtern und einschränken: Importiere nur die Zeilen und Spalten, die du brauchst. Füge Filter direkt an der Quelle oder während der Datenaufbereitung hinzu, damit deine Datensätze schlank bleiben.
• Komplizierte Berechnungen auf ein Minimum reduzieren: Verschieb komplexe Logik wie verschachtelte IF-Anweisungen oder Zeichenfolgenbearbeitungen vor dem Import in Tableau Prep oder Excel.
• Dashboards vereinfachen: Begrenze die Anzahl der Grafiken, Markierungen und Filter pro Dashboard. Verwende Kontextfilter und die Schaltfläche „Anwenden anzeigen“, um die Echtzeit-Auslastung zu reduzieren.
• Leistungswerkzeuge nutzen: Nutzen Sie den Performance Recorder und den Workbook Optimizer von Tableau, um langsame Abfragen oder ineffiziente Designs zu erkennen und zu beheben.

Häufige Fehler und Lösungen

Auch mit gut durchdachten Abläufen kann es manchmal Probleme geben. Hier sind ein paar der häufigsten Fehler und wie du sie schnell beheben kannst.

Zukünftige Ausrichtung: KI und fortgeschrittene Analysen

Mit der stetigen Weiterentwicklung der KI wird die Integration von Tableau und Excel noch besser, weil smartere Datenvorbereitung und fortschrittliche Workflows für Prognosen die Art und Weise verändern, wie Erkenntnisse gewonnen und umgesetzt werden.

KI-gestützte Datenaufbereitung

Moderne KI-Tools machen Datenbereinigung und -umwandlung, die früher stundenlang manuell erledigt werden mussten, jetzt automatisch. Wie schon erwähnt, nutzt Tableau Agent natürliche Sprache, um automatisch Reinigungsschritte, Berechnungen und Metadaten-Anmerkungen zu erstellen. 

Auf Unternehmensebene sagen Plattformen wie Paxata und Auto-Prep die Schritte der Datenumwandlung (Verbindungen, Pivotierung, Anomalieentfernung, Tagging) mithilfe von Machine-Learning-Modellen voraus, die anhand von Tausenden von BI-Projekten trainiert wurden.

Diese Tools machen wiederholte Arbeit überflüssig, beheben Datenprobleme frühzeitig und erstellen standardisierte, analysefähige Datensätze, die sich nahtlos in Tableau und Excel integrieren lassen.

Vorausschauende Integration

Für bessere Prognosen und Entscheidungen können KI-gesteuerte Vorhersagemodelle die Analysen von Tableau mit den Optimierungsfunktionen von Excel verbinden:

• Die integrierten Prognosefunktionen von Tableau (z. B. „ MODEL_QUANTILE “ und „ MODEL_PERCENTILE “) nutzen Regressionen, um Trends vorherzusagen oder Ausreißer direkt in Visualisierungen zu erkennen.
• Diese Prognosen können exportiert oder in Excel-Arbeitsmappen verbunden werden, wo Benutzer das Solver-Add-in verwenden können, um die Prognosen zu optimieren. Solver-Add-in – die Excel-Engine für Optimierung, Simulation und präskriptive Analysen – nutzen.
• Mit Tableau-Erweiterungen wie Frontline Solverkönnen Nutzer komplexe Optimierungsmodelle (z. B. lineare Programmierung, Monte-Carlo-Simulation) in Echtzeit auf Tableau-Daten anwenden und die Empfehlungen sofort visualisieren.

Das Ergebnis ist ein hybrider Analyseschleife, in dem Tableau Datenprognosen und Visualisierungen liefert und Excel die Entscheidungsfindung unterstützt. Zusammen helfen sie den Nutzern, in vertrauten Umgebungen zu planen, zu optimieren und zu handeln.

Fazit

Durch die Verbindung von Tableau mit Excel entsteht eine starke Synergie zwischen zwei der beliebtesten Tools für die Datenanalyse. Excel ist immer noch super wichtig für die tägliche Berichterstellung und Modellierung, aber Tableau macht die Daten mit dynamischen Visualisierungen, fortgeschrittenen Berechnungen und KI-gestützten Analysen richtig lebendig. Zusammen sorgen sie für schnellere Einblicke, bessere Entscheidungen und skalierbare Arbeitsabläufe in allen Teams.

Bei dieser Integration geht's nicht nur um bessere Diagramme, sondern darum, mehr aus deinen Daten rauszuholen, indem du die Flexibilität von Tabellenkalkulationen mit der analytischen Tiefe einer modernen BI-Plattform kombinierst. Und mit Funktionen wie KI-gestützter Datenaufbereitung, Vorhersagemodellen und nahtloser Automatisierung wird die Zusammenarbeit zwischen Tableau und Excel in Zukunft intelligenter und effizienter denn je.

Willst du deine Datenkenntnisse noch weiter ausbauen?

Hier sind ein paar coole Ressourcen, mit denen du weiter stöbern kannst:

• Lerne mit Excel-Grundlagen Formeln, Funktionen und Datenbereinigung.
• Mit „Einführung in Tableau“ kannst du ganz einfach mit dem Erstellen von Dashboards loslegen.
• Ein kompletter Lernpfad, um mit Tableau Fundamentals die visuelle Analyse zu meistern.
• Vergleich die Tools und finde mit Excel vs. Tableau deinen perfekten Arbeitsablauf.
• Mit der Datenvisualisierung in Excel kannst du klare und aussagekräftige Excel-Visualisierungen erstellen.