Warum haben Low-End-Laptops Probleme mit großen Excel- und Power BI-Daten?

Haben Sie schon einmal versucht, eine riesige Excel-Datei zu öffnen oder einen komplexen Power BI-Bericht auf einem einfachen Laptop auszuführen, nur um dann zuzusehen, wie er langsam abstürzt oder einfriert? Damit sind Sie nicht allein. Viele von uns kennen die Frustration, wenn der Computer bei der Verarbeitung großer Datenmengen wie in einer Melasse feststeckt. In diesem Beitrag erklären wir, warum das passiert und was Sie dagegen tun können. Wir halten es locker und klar – ohne übertriebenen Fachjargon –, damit Sie die Probleme verstehen und ohne Kopfschmerzen Lösungen finden können. Wir gehen der Frage nach, warum große Datensätze und leistungsschwache Hardware eine schwierige Kombination darstellen können und wie Sie dafür sorgen können, dass alles reibungsloser läuft.

1. Big Data vs. Low-Spec-Hardware: Warum es schwierig ist

Große Excel-Tabellen und komplexe Power BI-Berichte stellen hohe Anforderungen an die Hardware Ihres Laptops . Günstige Laptops (z. B. Budgetmodelle oder ältere Geräte) sind diesen Anforderungen oft nicht gewachsen. Hier ist ein kurzer Überblick darüber, wie verschiedene Teile Ihres Computers belastet werden:

• Arbeitsspeicher (RAM) – Große Datensätze verbrauchen viel RAM. Excel muss alle Zeilen und Formeln in den Speicher laden und Power BI Desktop lädt ebenfalls Datenmodelle in den Speicher. Wenn Ihr Laptop nur über begrenzten RAM (4 GB oder 8 GB) verfügt, kann dieser schnell voll werden. Wenn der physische Speicher aufgebraucht ist, beginnt das System, die Festplatte als „virtuellen Speicher“ zu verwenden, was viel langsamer ist . Dann bemerken Sie erhebliche Verlangsamungen. Tatsächlich kann ein durchschnittlicher PC mit 8 GB RAM von einer großen Excel-Datei überfordert sein, während Geräte mit 16 GB oder 32 GB besser damit zurechtkommen (obwohl selbst sie Grenzen haben). Nicht genügend Arbeitsspeicher führt zum Einfrieren und zufälligen merkwürdigen Verhalten von Excel – es wird keine strikte Grenze erreicht, aber das System kann bei so vielen Daten nicht mithalten.

• Prozessor (CPU) – Die CPU ist das Gehirn Ihres Computers. Komplexe Excel-Berechnungen oder Power BI-Datentransformationen belasten die CPU stark. Günstige Laptops verfügen oft über Einstiegsprozessoren oder weniger Kerne, was bedeutet, dass sie nur eine begrenzte Menge gleichzeitig verarbeiten können. Excel wurde mit vielen Single-Thread-Operationen entwickelt (die jeweils nur eine Aufgabe bearbeiten), daher ist eine hohe Taktfrequenz (GHz) bei komplexen Formeln hilfreich. Power BI kann mehrere CPU-Kerne besser nutzen (z. B. durch die parallele Verarbeitung verschiedener Spalten oder Visualisierungen), daher sind mehr Kerne von Vorteil. Auf einem Rechner mit niedriger Spezifikation und einer 1-GHz-Dual-Core-CPU erreichen Sie problemlos die volle Leistung, während eine moderne 8-Core-CPU dieselbe Aufgabe mit nur 5 % Auslastung bewältigen kann. Kurz gesagt: Günstige CPUs sind mit der Arbeitslast großer Excel-Modelle oder Power BI-Berichte überfordert .

• Speichergeschwindigkeit (Festplatte) – Ist Ihnen schon einmal aufgefallen, wie lange es dauert, eine große Excel-Datei zu öffnen oder zu speichern? Das hängt unter anderem von der Geschwindigkeit Ihrer Festplatte ab. Günstigere Laptops verwenden möglicherweise ältere Festplatten (HDDs) oder günstige eMMC-Speicher, die im Vergleich zu modernen Solid-State-Laufwerken (SSDs) langsam sind . Bei großen Dateien (Hunderten von MB oder mehr) wird eine langsame Festplatte zum Engpass: Das Laden von Daten dauert ewig, und wenn das System aufgrund von zu wenig RAM auf die Festplatte auslagern muss, gerät alles auf einmal ins Stocken. Eine SSD hingegen arbeitet mit elektronischer Geschwindigkeit (keine beweglichen Teile) und kann Daten oder virtuellen Speicher deutlich schneller laden. Daher arbeitet ein Laptop mit einer SSD bei der Verarbeitung großer Datensätze deutlich flotter als einer mit einer rotierenden Festplatte.

• Grafik (GPU) – Sie denken vielleicht, dass Excel oder Power BI nichts mit Grafik zu tun haben, aber sie nutzen Grafikressourcen, um Diagramme, Dashboards und die Benutzeroberfläche darzustellen. Einfache Geräte haben in der Regel eine integrierte GPU (im Prozessor eingebaut), die sich den Speicher mit dem System teilt und relativ schwach ist. Besonders Power BI kann von einer guten GPU für das Rendern von Visualisierungen profitieren. Bei vielen komplexen Visualisierungen oder Diagrammen kann ein integrierter Grafikchip an seine Grenzen stoßen, sodass die CPU die Darstellung auf dem Bildschirm übernehmen muss. Eine dedizierte Grafikkarte (in höherwertigen Laptops oder Desktop-Computern) verfügt über einen eigenen Speicher und kann das Rendering übernehmen, wodurch die CPU entlastet wird. Viele Business-Laptops haben keine dedizierte GPU. Daher kann es beim Scrollen durch ein großes Excel-Diagramm oder eine interaktive Power BI-Visualisierung zu Verzögerungen oder abgehackten Aktualisierungen kommen. Nicht nur Spiele profitieren von einer guten GPU – auch die Visualisierung von Daten!

Beispiel aus der Praxis: Ein Nutzer beschrieb die Ausführung eines relativ kleinen Datensatzes (36.000 Zeilen, ca. 4 MB Daten mit einigen komplexen Abfragen) auf einem Dual-Core-Laptop mit 4 GB RAM. Die CPU-, Speicher- und Festplattenauslastung des Rechners war konstant zu 100 % ausgelastet, die Datenaktualisierung dauerte über eine Stunde und stürzte häufig ab. Dies zeigt, wie selbst eine mittelgroße Aufgabe einen PC mit niedriger Leistung stark belasten kann. Große Datensätze und komplexe Berichte bringen praktisch jeden Teil eines Low-End-Laptops an seine Grenzen – der Speicher ist erschöpft, die CPU stößt an ihre Grenzen, die Festplatte überlastet und das gesamte System hat Mühe, Schritt zu halten.

Big Data vs Low-Spec hardware struggle

2. Power BI Desktop vs. Power BI Service: Leistung auf schwachen Maschinen

Viele fragen sich, warum Power BI Desktop (die Anwendung, die Sie auf Ihrem PC installieren) auf ihrem Rechner langsam läuft und ob die Verwendung des Power BI-Dienstes (des Cloud-Webdienstes) Abhilfe schaffen könnte. Der entscheidende Unterschied liegt darin, wo die Hauptarbeit geleistet wird :

• Power BI Desktop läuft auf Ihrem Computer. Das bedeutet, dass die gesamte Datenverarbeitung, Modellberechnungen und visuelle Darstellung die CPU, den RAM und die Festplatte Ihres Laptops nutzen . Wenn Sie einen Rechner der unteren Leistungsklasse verwenden, kann ein komplexer Power BI-Bericht diesen genauso überfordern wie eine große Excel-Datei. Die offiziellen Mindestanforderungen von Microsoft für Power BI Desktop sind überraschend niedrig (4 GB RAM, 1 GHz CPU usw.), aber die Ausführung mit diesen Spezifikationen ist in der Praxis „schmerzhaft und frustrierend“, wie auf angemerkt. Mit anderen Worten: Nur weil Power BI auf einem leichten Laptop läuft, heißt das nicht, dass es gut läuft. Wenn Sie E-Mail, einen Webbrowser oder andere Apps geöffnet haben, wird ein Rechner mit minimalen Spezifikationen unter der Belastung zusammenbrechen.

• Power BI Service (Cloud) läuft auf den Cloud-Servern von Microsoft. Wenn Sie einen Bericht im Power BI Service veröffentlichen und ihn in Ihrem Browser anzeigen, wird ein Großteil der aufwändigen Berechnungen (Datenabfragen, Aggregationen usw.) vom Cloud-Back-End übernommen. Das bedeutet, dass nicht Ihre lokale Hardware die ganze Arbeit erledigt – gute Nachrichten für Nutzer von Laptops mit einfacheren Spezifikationen. Wenn Sie beispielsweise ein riesiges Datenmodell haben oder intensive Berechnungen durchführen, verarbeiten die Maschinen des Power BI Service (die wesentlich leistungsstärker sind) diese Last in der Cloud. Ihr Laptop ist jedoch nicht völlig ausgenommen: Er benötigt weiterhin einen Webbrowser, um den Bericht anzuzeigen und mit ihm zu interagieren. Wenn der Bericht viele visuelle Elemente enthält oder das Laden vieler Daten in den Browser erfordert, kann sich die Darstellung auf einem schwachen Laptop dennoch langsam anfühlen oder Ihr Browser wird träge. Auch die Netzwerkgeschwindigkeit spielt eine Rolle – eine langsame Internetverbindung kann dazu führen, dass der webbasierte Bericht langsam erscheint, selbst wenn die Cloud schnell ist.

• Warum scheint der Dienst manchmal langsamer zu sein? Es gibt Fälle, in denen ein Bericht im Dienst tatsächlich langsamer ausgeführt werden kann als auf dem Desktop, insbesondere bei bestimmten Datenkonfigurationen. Wenn Sie beispielsweise DirectQuery verwenden (wobei Visualisierungen eine Datenbank live abfragen, anstatt importierte Daten zu verwenden), kann Power BI Desktop die Daten direkter abrufen (insbesondere, wenn sich die Datenbank in Ihrem lokalen Netzwerk befindet), während der Dienst die Datenquelle über das Internet abfragen muss, was zu zusätzlicher Latenz führen kann. In einem Fall dauerte ein Bericht auf dem Desktop 20 Sekunden, im Dienst jedoch fast 2 Minuten, da bei jeder Abfrage auf eine Cloud-Datenbank (Snowflake) gewartet wurde. Der Dienst erzwingt außerdem Aspekte wie Sicherheit (Sicherheitsrollen auf Zeilenebene), die in der Cloud-Umgebung zusätzlichen Aufwand verursachen können. In den meisten typischen Szenarien verbessert die Auslagerung auf den Dienst jedoch im Allgemeinen die Erfahrung, wenn Sie einen wirklich untermotorisierten Laptop haben, da die Cloud die Rechenarbeit übernimmt. Es ist ein bisschen so, als würden Sie sich den Supercomputer eines Freundes ausleihen: Ihr Laptop muss nur die Ergebnisse anzeigen.

Fazit: Auf einem Low-End-Rechner wird Power BI Desktop aufgrund der Hardware-Einschränkungen wahrscheinlich mit großen Datenmodellen oder komplexen Berichten zu kämpfen haben. Der Power BI-Dienst kann durch die Nutzung von Cloud-Ressourcen einige dieser Probleme lindern, ist aber kein Allheilmittel – bei langsamem Internet oder sehr aufwändiger Berichtserstellung kann es dennoch zu Verzögerungen kommen. Nutzen Sie den Dienst idealerweise zum Teilen und ziehen Sie ggf. Cloud-Premium-Optionen in Betracht (mehr dazu später), falls Ihre Hardware nicht ausreicht. Führen Sie die Datenmodellierung und anspruchsvollen Abfragen nach Möglichkeit in einer Umgebung mit besserer Hardware durch (selbst wenn das einen leistungsstärkeren Desktop oder eine Cloud-VM bedeutet), bevor Sie die Daten auf Ihren kleinen Laptop übertragen.

3. Überlastungssymptome: So erkennen Sie, dass Ihr Laptop überlastet ist

Microsoft Excel displaying a “not responding” message, a common sight when a workload is too heavy for the computer to handle.

Wenn Sie schon einmal das gefürchtete Popup „Microsoft Excel reagiert nicht“ gesehen haben, kennen Sie das Gefühl – Ihre Tabellenkalkulation ist praktisch eingefroren. Wenn ein einfacher Laptop durch eine umfangreiche Excel- oder Power BI-Aufgabe überlastet ist, macht er Sie auf nicht gerade subtile Weise darauf aufmerksam :

• Einfrieren und keine Reaktion: Sie versuchen zu scrollen oder zu klicken, doch die Anwendung bleibt hängen. Excel wird möglicherweise ausgegraut und zeigt in der Titelleiste die Meldung „Reagiert nicht“ an. Das bedeutet, dass die Anwendung mit der Verarbeitung beschäftigt ist und keine neuen Eingaben verarbeiten kann. In Power BI Desktop können Sie auf einen Slicer klicken oder versuchen, Daten zu aktualisieren, und beobachten, wie die Anwendung für eine Weile einfriert. Dieses Einfrieren tritt häufig auf, wenn die CPU- oder Speicherauslastung des Systems erschöpft ist – die Software ist nicht wirklich „tot“, sondern hängt lediglich fest und wartet, bis die Hardware nachzieht.

• Starke Verzögerungen und Langsamkeit: Alles dauert ewig. Eine Formel, die normalerweise in einer Sekunde berechnet wird, kann Minuten dauern. Das Ändern einer einzigen Zahl oder eines Filters kann dazu führen, dass Sie auf den rotierenden Cursor oder den Ladebalken starren. Große Excel-Dateien lassen sich möglicherweise nur langsam öffnen oder speichern (Sie klicken auf „Datei öffnen“ und holen sich dann einen Kaffee). In Power BI kann das Wechseln zwischen Berichtsseiten oder das Anwenden eines Filters stocken oder sich verzögern. Im Grunde ist die Reaktionszeit so langsam, dass sie Ihren Arbeitsablauf stört.

• Abstürze und Speichermangel: Im schlimmsten Fall kann die Anwendung einfach abstürzen. Es kann eine Fehlermeldung wie „Nicht genügend Speicher“ oder „Excel kann diese Aufgabe mit den verfügbaren Ressourcen nicht abschließen“ angezeigt werden. Power BI kann einen Speicherzuweisungsfehler ausgeben oder sich unerwartet schließen, wenn die Ressourcen knapp werden. Beispielsweise kann ein Laptop mit zu geringer Leistung, der eine intensive Power BI-Aktualisierung ausführt, 100 % Speicher erreichen und dann abstürzen oder Windows zum Schließen der App zwingen. Abstürze können auch auftreten, wenn die CPU überhitzt (häufig bei dünnen Laptops, die Überstunden machen) oder wenn die Software ein eingebautes Limit erreicht (wie die 32-Bit-Speicherbeschränkung von 2 GB in Excel).

• Verlangsamung des Gesamtsystems: Nicht nur Excel oder Power BI – Ihr gesamter Laptop kann träge werden. Wenn Sie den Task-Manager öffnen, sehen Sie wahrscheinlich, dass die CPU-, Speicher- und Festplattenauslastung während der anspruchsvollen Aufgabe bei oder nahe 100 % liegt. Dies kann dazu führen, dass selbst einfache Aktionen wie das Bewegen der Maus oder das Wechseln von Fenstern verzögert laufen. Ihr Lüfter könnte aufheulen, während der Laptop versucht, sich abzukühlen. In manchen Fällen erhalten Sie sogar Systemwarnungen oder das Gerät drosselt die Leistung, um mit der Hitze fertig zu werden.

• Visuelle Störungen oder unvollständiges Rendering: Wenn die Grafikleistung maximal ausgelastet ist, kommt es manchmal zu ungewöhnlichem Verhalten. Beispielsweise werden Diagramme nicht vollständig dargestellt, Power BI-Visuals zeigen lange Zeit „Wir arbeiten daran…“ an oder ein Diagramm wird mit fehlenden Abschnitten angezeigt, bis das System nachgezogen hat. Dies deutet darauf hin, dass die GPU/CPU-Kombination Probleme hat, den Inhalt in Echtzeit darzustellen.

Wenn Sie diese Symptome beim Umgang mit großen Excel-Dateien oder Power BI-Berichten regelmäßig bemerken, ist das ein klares Zeichen dafür, dass Ihre Hardware an ihre Grenzen stößt. Aber keine Sorge – als Nächstes sehen wir uns Möglichkeiten zur Behebung dieser Probleme an.

Power BI is giving some unexpected error

4. Best Practices zur Verbesserung der Leistung auf Maschinen mit niedriger Spezifikation

Die gute Nachricht: Mit cleveren Techniken können Sie Excel und Power BI auf Ihrer vorhandenen Hardware oft besser ausführen . Stellen Sie es sich vor wie ein Autotuning, um die Laufleistung zu steigern. Hier sind einige technische Best Practices zur Entlastung:

• Reduzieren Sie die Datenmenge: Benötigen Sie wirklich all diese Zeilen und Spalten? Berichte enthalten oft mehr Daten als nötig. Filtern oder aggregieren Sie Daten vor dem Laden. Verwenden Sie in Power BI Power Query, um Filter anzuwenden (z. B. benötigen Sie vielleicht nur die Daten der letzten zwei Jahre, nicht die der letzten zehn Jahre). In Excel können Sie Funktionen wie Datenmodell oder Power Query verwenden, um nur die Daten zu erfassen, die Sie für die Analyse benötigen. Indem Sie den Ballast reduzieren, belasten Sie Ihren Laptop weniger. Ein Power BI-Supporttechniker drückte es einfach aus: Begrenzen Sie die Datenmenge, entfernen Sie unnötige Spalten , und Sie werden wahrscheinlich eine Leistungsverbesserung feststellen.

• Berechnungen und Formeln optimieren: Ineffiziente Formeln können die Leistung beeinträchtigen. Vermeiden Sie in Excel nach Möglichkeit sehr volatile Funktionen (wie OFFSET, INDIRECT) – sie berechnen ständig alles neu. Verwenden Sie Hilfsspalten, um Formeln zu vereinfachen (das Aufteilen einer komplexen Formel in Schritte kann sie manchmal beschleunigen). Wenn Sie umfangreiche Arrays oder Nachschlagevorgänge haben, überlegen Sie, ob ein PivotTable- oder PowerPivot-Datenmodell schneller wäre. Deaktivieren Sie außerdem vorübergehend die automatische Berechnung, wenn Sie viele Änderungen vornehmen, und drücken Sie manuell auf „Berechnen“ (F9), wenn Sie fertig sind – dies verhindert, dass Excel bei jeder kleinen Änderung neu berechnet. Achten Sie in Power BI auf DAX-Kennzahlen – eine schlecht geschriebene Kennzahl oder zu viele berechnete Spalten können langsam sein. Verwenden Sie den VertiPaq Analyzer oder den Leistungsanalysator in Power BI, um langsame Abfragen zu finden, wenn Sie fortgeschritten sind. Einfacher ausgedrückt: Lassen Sie die Datenbank oder Datenquelle umfangreiche Berechnungen durchführen, bevor die Daten in Excel/Power BI gelangen. Und prüfen Sie, ob Excel- Add-Ins ausgeführt werden; Manchmal können Add-Ins von Drittanbietern die Arbeit verlangsamen oder zusätzlichen Speicher beanspruchen. Deaktivieren Sie die Add-Ins, die Sie nicht benötigen.

• Zerlegen Sie die Daten in kleinere Einheiten: Können Sie die Daten statt einer riesigen Excel-Arbeitsmappe in mehrere kleinere, verknüpfte Dateien aufteilen? Oder mehrere Tabellenblätter verwenden und nur das große öffnen, wenn Sie es brauchen? Wenn ein Bericht in Power BI extrem groß oder komplex ist, sollten Sie ihn in mehrere fokussierte Berichte (z. B. nach Themenbereich) aufteilen und den Power BI-Dienst nutzen, um Dashboards miteinander zu verknüpfen. Kleinere Modelle laden schneller und belasten Ihren Rechner weniger.

• Verwenden Sie 64-Bit-Software: Dies ist insbesondere bei Excel ein wichtiges Thema. Die 32-Bit-Version von Excel hat eine feste Speicherbeschränkung von etwa 2 GB. Wenn Sie mit großen Datenmengen arbeiten und ein 64-Bit-Windows-Betriebssystem verwenden, installieren Sie unbedingt die 64-Bit-Version von Office. So kann Excel so viel RAM nutzen, wie Ihr System zur Verfügung hat. Allein dadurch können Sie die Fehlermeldung „Nicht genügend Arbeitsspeicher“ auf einem Rechner mit mehr als 8 GB verhindern, bei dem 32-Bit-Excel abstürzen würde. Die meisten Office-365-Installationen sind heutzutage standardmäßig auf 64-Bit ausgelegt, aber überprüfen Sie dies unbedingt. Stellen Sie außerdem sicher, dass Power BI Desktop die neueste Version ist (standardmäßig nur 64-Bit). Verwenden Sie grundsätzlich Softwareversionen, die Ihre Hardware optimal nutzen können.

• Vereinfachen Sie Visualisierungen, und aktivieren Sie „Extrakte“: Bei Power BI können zu viele Visualisierungen auf einer Seite die Dinge drastisch verlangsamen (jede Visualisierung kann eine Abfrage ausführen oder Berechnungen durchführen). Versuchen Sie, die Anzahl der Visualisierungen oder Diagramme pro Berichtsseite auf ein vernünftiges Maß zu beschränken. Ziehen Sie außerdem einfachere Visualisierungen super ausgefallenen benutzerdefinierten Visualisierungen vor, wenn es um Leistung geht – einige benutzerdefinierte Visualisierungen sind nicht auf Geschwindigkeit optimiert. Noch ein Trick: Wenn Ihre Daten sehr groß sind, prüfen Sie, ob Sie Aggregationen oder Übersichtstabellen verwenden können . Power BI bietet Funktionen, mit denen Sie Daten auf einer höheren Ebene voraggregieren und Details bei Bedarf bereitstellen können. Und wenn Sie Excel verwenden, kann es etwas hilfreich sein, Dinge wie animierte Seitenübergänge oder übermäßige bedingte Formatierung zu deaktivieren (diese verbrauchen beim Scrollen Ressourcen).

• Schließen Sie andere Programme: Es klingt selbstverständlich, ist aber erwähnenswert: Wenn Sie mit großen Datenmengen arbeiten, speichern Sie Ihre Chrome-Tabs, schließen Sie den Browser und beenden Sie Videostreaming oder andere RAM-fressende Programme. Geben Sie Excel oder Power BI so viel wie möglich. Ihr Low-End-Laptop kann eine anspruchsvolle Aufgabe bewältigen, wenn nicht gleichzeitig zehn andere Programme laufen. Überprüfen Sie auch Ihre Taskleiste – manchmal greifen Hintergrundanwendungen (wie Cloud-Synchronisation, Antivirenscans usw.) zu den ungünstigsten Zeiten ein und beanspruchen Ressourcen. Das Pausieren der OneDrive-Synchronisierung oder das Planen von Virenscans außerhalb der Arbeitszeiten kann etwas Leistungsreserven schaffen.

• Verwenden Sie effiziente Dateiformate: Wenn Sie in Excel arbeiten, speichern Sie große Arbeitsmappen am besten im XLSB-Format (Excel Binary) . Das Binärformat lässt sich oft schneller laden und speichern und kann die Dateigröße im Vergleich zum Standardformat XLSX reduzieren. Bei sehr großen Dateien kann dies einen spürbaren Unterschied machen. Wenn Sie in Power BI ein großes Datenmodell haben, das Sie häufig aktualisieren, prüfen Sie, ob die Verwendung von Power BI-Dataflows oder eines importierten Datasets im Dienst effizienter sein könnte (sodass Ihre Desktop-Datei lediglich eine Verbindung zu einem bereits verarbeiteten Dataset herstellt).

Durch die Umsetzung dieser Best Practices entlasten Sie Ihren Laptop erheblich. Weniger Daten, weniger Berechnungen und eine intelligentere Ressourcennutzung bedeuten, dass selbst ein Gerät mit niedrigerer Ausstattung mehr leisten kann als sein Vorgänger. Es macht Ihren 300-Dollar-Laptop vielleicht nicht zum Supercomputer, aber es kann den Unterschied zwischen ständiger Frustration und der Erledigung Ihrer Aufgaben ausmachen.

5. Hardware-Empfehlungen: Worauf Sie bei einem Upgrade achten sollten

Tailor your specs for your needs

Wenn Sie regelmäßig mit großen Datensätzen arbeiten, kann Ihnen die Investition in bessere Hardware viel Zeit (und Nerven) sparen. Sie benötigen nicht unbedingt eine superteure Workstation, aber es gibt ein paar wichtige Spezifikationen, auf die Sie beim Kauf eines neuen PCs oder einem Upgrade achten sollten:

• RAM (Arbeitsspeicher): Dies ist wohl der wichtigste Faktor für Excel und Power BI. Mehr RAM = besser für datenintensive Aufgaben. Wir empfehlen mindestens 16 GB für anspruchsvolle Arbeiten mit großen Dateien und 32 GB, wenn Ihr Budget es zulässt (insbesondere bei Multitasking oder der Verwendung sehr großer Datenmodelle). Mit viel RAM kann Ihr Laptop alle Daten im schnellen Speicher speichern, ohne die langsame Festplatte so oft zu belasten. Vermeiden Sie 4-GB-Geräte für diese Art von Arbeit; selbst 8 GB können bei der Arbeit mit Millionen von Zeilen oder sehr komplexen Analysen grenzwertig sein. Glücklicherweise ist RAM eines der günstigeren Upgrades bei Desktop-Computern, obwohl er bei vielen Laptops fest verbaut sein kann – wählen Sie daher möglichst von Anfang an ein Modell mit mehr RAM.

• CPU (Prozessor): Suchen Sie nach einem modernen Mehrkernprozessor . Ein Intel Core i5/i7 oder AMD Ryzen 5/7 der mittleren bis oberen Preisklasse bietet Ihnen eine solide Kombination aus guter Single-Thread-Geschwindigkeit und mehreren Kernen für parallele Aufgaben. Power BI kann 4+ Kerne effektiv nutzen und Excel kann mehrere Threads zur Neuberechnung von Arbeitsblättern verwenden (allerdings nimmt der Nutzen nach einer Handvoll Kernen ab). Hängen Sie sich nicht zu sehr an der Kernanzahl allein auf – für die Berechnungen von Excel ist eine hohe Kerngeschwindigkeit (gemessen in GHz) ebenfalls sehr wichtig. Aber generell sollte jede aktuelle 4- oder 6-Kern-CPU (oder mehr) mit einer ordentlichen Taktung (3+ GHz) die meisten Aufgaben gut bewältigen. Vermeiden Sie Ultra-Budget-CPUs (wie ältere Celerons, Pentiums oder Low-End-Athlons) für datenintensive Arbeiten – sie werden Sie einschränken. Streben Sie mindestens einen Prozessor der Klasse Intel i5/Ryzen 5 oder höher an.

• Speicherlaufwerk (SSD vs. HDD): Bestehen Sie auf einer SSD (Solid State Drive) . Das ist für ein gutes Erlebnis unerlässlich. Eine SSD verbessert die Ladezeiten großer Dateien erheblich und beschleunigt den virtuellen Speicherauslagerungsprozess erheblich. Viele Low-End-Laptops sparen mit älteren HDDs Kosten – vermeiden Sie diese, wenn möglich. Berücksichtigen Sie auch die Kapazität: Große Datensätze und Sicherungsdateien können Speicherplatz beanspruchen. Daher ist eine SSD mit 512 GB oder 1 TB sinnvoll, wenn Sie mit großen Datenmengen arbeiten (insbesondere bei der Verwendung von Power BI, da Cache-Dateien usw. erstellt werden können). Wenn Sie sich für eine kleinere SSD entscheiden, benötigen Sie möglicherweise ein externes Laufwerk zur Speicherung. Versuchen Sie jedoch, aktive Daten aus Geschwindigkeitsgründen auf der SSD zu speichern. Kurz gesagt: SSD = gut 👍, HDD = 😢 (wenn überhaupt nur als sekundärer Speicher verwenden).

• GPU (Grafikkarte): Obwohl sie für Datenaufgaben nicht so wichtig ist wie RAM/CPU, kann eine dedizierte GPU hilfreich sein, insbesondere für Power BI. Wenn Sie einen Laptop kaufen und die Möglichkeit haben, einen mit einer dedizierten GPU der Einstiegsklasse (wie eine NVIDIA GeForce oder ähnliches) zu wählen, kann diese Ihre CPU vom Rendern von Diagrammen und Grafiken entlasten. Dies ist wichtiger, wenn Ihre Berichte viele Grafiken oder Karten enthalten oder wenn Sie 3D-Diagramme erstellen oder Power Map in Excel verwenden. Eine dedizierte GPU verfügt in der Regel auch über einen eigenen Speicher, der visuelle Daten speichern kann, ohne den System-RAM zu beanspruchen. GPUs in Laptops können jedoch die Kosten und den Akkuverbrauch in die Höhe treiben. Wenn Sie hauptsächlich mit Excel-Zahlen arbeiten, ist eine High-End-GPU nicht erforderlich – eine integrierte Grafik reicht aus, ist jedoch möglicherweise beim Rendern etwas langsamer. Auf Desktop-Computern kann selbst eine einfache Grafikkarte die flüssige Anzeige großer Dashboards verbessern. Für Analysten ist das ein nettes Extra, aber CPU/RAM sollten an erster Stelle stehen.

• Weitere Überlegungen: Achten Sie auf die Kühlung und die Bauweise des Laptops. Dünne, lüfterlose Ultrabooks können bei dauerhafter starker Beanspruchung thermisch drosseln (verlangsamen sich bei Hitze). Ein Laptop mit einem guten Kühlsystem oder einem mittelgroßen Formfaktor kann die Leistung länger halten. Wenn Sie mit Serverdatenbanken oder Cloud-Daten arbeiten, ist außerdem eine zuverlässige Netzwerkkarte/WLAN wichtig (oder nutzen Sie Ethernet). Und wie der Senturus-Leitfaden empfiehlt, bietet ein Desktop-Computer manchmal bessere Spezifikationen für den Preis – vielleicht kann Ihr Unternehmen einen Desktop-PC für schwere Lasten und einen leichteren Laptop für unterwegs bereitstellen und so die Vorteile beider Geräte vereinen.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass ein ideales Setup für die Bearbeitung großer Excel- und Power BI-Aufgaben etwa Folgendes umfasst: 16 GB+ RAM, eine schnelle Multi-Core-CPU, eine SSD und möglicherweise eine dedizierte GPU. Diese Art von Hardware sorgt für eine reibungslosere Leistung und verringert die Wahrscheinlichkeit, dass Sie dem sich drehenden Rad des Untergangs zusehen müssen.

6. Die Cloud als Retter: Auslagerung schwerer Aufgaben an Online-Dienste

Was ist, wenn ein Hardware-Upgrade nicht sofort möglich ist? Cloudbasierte Lösungen können Ihnen helfen, indem sie Ihnen die Arbeit abnehmen. Microsoft bietet verschiedene Angebote, mit denen Sie leistungsstarke Server anstelle Ihres Low-End-Laptops für die Big-Data-Verarbeitung nutzen können:

• Power BI Premium (und Premium pro Benutzer): Mit Power BI Premium erwerben Sie im Wesentlichen dedizierte Kapazität in der Cloud für Ihr Unternehmen. Mit Premium laufen Ihre veröffentlichten Datensätze und Berichte auf isolierten, leistungsstarken Servern, die von Microsoft verwaltet werden. Das bedeutet, dass Sie deutlich größere Modelle (zehn Gigabyte) und eine höhere Nutzung nutzen können, ohne an die Grenzen der gemeinsam genutzten Kapazität zu stoßen. Selbst wenn Sie nicht über die superteure volle Premium-Kapazität verfügen, können Sie mit der Premium-pro-Benutzer -Lizenz einige dieser Vorteile pro Benutzer zu geringeren Kosten nutzen. Die Idee dahinter ist, dass nicht Ihr kleiner Laptop das Datenmodell verarbeitet, sondern ein leistungsstarker Cloud-Server. Premium bietet außerdem Funktionen wie inkrementelle Aktualisierung (damit Sie nicht jedes Mal alle Daten neu laden) und weitere Optimierungen für große Datensätze. Wenn Ihr Excel an Datenmangel leidet, überlegen Sie, ob diese Daten in ein Power BI Premium-Dataset verschoben werden können – nutzen Sie dann die Cloud-Verarbeitung und verbinden Sie Excel möglicherweise über PivotTables (mit Power BI-Datasets als Quelle). Es ist, als würden Sie einen Supercomputer nur dann mieten, wenn Sie ihn brauchen.

• Azure-VMs / Virtuelle Maschinen in der Cloud: Wenn Sie eine vollständige Umgebung zum Ausführen von Excel oder Power BI Desktop benötigen, Ihre physische Maschine diesen Anforderungen aber nicht gewachsen ist, besteht eine Strategie darin, eine Azure Virtual Machine (oder Amazon AWS usw.) mit leistungsstarken Spezifikationen zu verwenden. Sie können beispielsweise eine Azure-VM mit 32 GB RAM und einer schnellen CPU starten, remote darauf zugreifen und Excel oder Power BI dort ausführen. Alle Berechnungen finden auf der VM statt; Ihr Laptop streamt lediglich die Anzeige. Dies kann ideal für gelegentliche, anspruchsvolle Berechnungen sein – Sie zahlen für die VM nur, wenn Sie sie nutzen (stündlich), und Sie erhalten die Leistung einer High-End-Workstation. Einige Unternehmen bieten aus diesem Grund eine virtuelle Desktop-Infrastruktur für Analysten an. Ebenso bietet Azure Analysis Services und die neuen Fabric- Komponenten, mit denen Sie Modelle in der Cloud hosten können. Der entscheidende Punkt: Mit Cloud-VMs oder -Diensten können Sie Ihre lokalen Hardwarebeschränkungen umgehen, indem Sie Cloud-Hardware nutzen.

• Excel Online / Office 365 Online: Die Verwendung von Excel in einem Webbrowser (Excel Online, Teil von Office 365) kann einige Aufgaben auf Microsoft-Server auslagern. Beachten Sie jedoch, dass Excel Online einige Einschränkungen aufweist und hinsichtlich der Funktionen nicht mit der Desktop-Version von Excel identisch ist. Bei großen Datenmengen ist Excel Online jedoch kein Allheilmittel – es ist wahrscheinlich weiterhin eingeschränkt und kann sehr große Dateien sogar ablehnen. Ein Vorteil sind jedoch die Zusammenarbeit und die automatische Speicherung; Ihre Arbeit wird kontinuierlich in der Cloud (OneDrive/SharePoint) gespeichert, sodass Sie Datenverluste bei Abstürzen vermeiden können. Microsoft hat Funktionen wie „Arbeitsmappenstatistiken“ und Leistungsprüfungen in Excel für das Web integriert und kann bestimmte Vorgänge serverseitig optimieren. Bei extrem großen Arbeitsmappen sollten Sie jedoch stattdessen Power BI oder andere Cloud-basierte Tools verwenden , die besser auf Big Data ausgerichtet sind.

• Weitere Cloud-Tools: Wenn Excel und Power BI Probleme bereiten, könnten Sie andere Cloud-basierte Datenplattformen in Betracht ziehen. Beispielsweise könnten Sie eine Datenbank oder ein Data Warehouse (wie Azure SQL, Azure Synapse usw.) nutzen, um die aufwändige Datenverarbeitung durchzuführen und anschließend nur die zusammengefassten Ergebnisse in Excel zu übertragen. Oder Sie nutzen eine spezialisierte Big-Data-Tabelle wie die von Row Zero (wie deren Blog empfiehlt) oder Google BigQuery mit verbundenen Tabellen. Die Cloud ermöglicht es, die Rechenleistung bei Bedarf zu skalieren. Power BI Dataflows ist eine weitere Funktion – Sie können Power Query-Transformationen in der Cloud durchführen, sodass Ihr Laptop einfach auf die bereits vorbereiteten Daten zugreifen kann. Ziel ist es, möglichst viele Rechenleistungen vom lokalen Rechner auf dafür ausgelegte Cloud-Dienste zu verlagern.

In der Praxis verfolgen viele Unternehmen einen hybriden Ansatz: Die erste Datenverarbeitung erfolgt auf einem Server oder Cloud-Dienst, die abschließende Analyse erfolgt lokal mit Excel/Power BI. Beispielsweise können 100 Millionen Datensätze in einer Datenbank zusammengefasst und anschließend ein Ergebnis mit 100.000 Zeilen nach Excel exportiert werden, damit das Team damit arbeiten kann. Durch die Nutzung von Cloud- und Serverressourcen kämpfen Sie nicht allein mit den Grenzen Ihres Low-End-Laptops.

7. Organisationsstrategien: Gemeinsame Infrastruktur und Benutzerschulung

Der Umgang mit großen Datensätzen beschränkt sich nicht nur auf individuelle Hardware- oder Softwareoptimierungen – er erfordert oft eine umfassende Strategie auf Organisationsebene. Wenn Ihr Unternehmen oder Team häufig mit Big Data arbeitet, sollten Sie die folgenden Ansätze berücksichtigen:

• Gemeinsam genutzte Dateninfrastruktur: Anstatt dass jeder Analyst mit riesigen Mengen Rohdaten auf seinem persönlichen Laptop arbeitet, richten Sie eine zentrale Datenquelle oder einen zentralen Dienst ein . Dies könnte ein Data Warehouse, eine SQL-Datenbank oder ein zentral verwalteter Power BI-Datensatz sein, den jeder abfragen kann. Mit einem einzigen, gut optimierten Datenmodell auf einem Server (oder im Power BI-Dienst) müssen einzelne Mitarbeiter nicht jeweils 10 Millionen Zeilen in ihr eigenes Excel importieren. Sie können sich mit der gemeinsam genutzten Quelle verbinden und nur die Teile extrahieren, die sie benötigen. Dies verbessert nicht nur die Leistung (Server sind in der Regel leistungsstärker und die Schwerstarbeit wird nur einmal erledigt), sondern stellt auch sicher, dass alle mit denselben Zahlen arbeiten (eine einzige Quelle der Wahrheit). Für Power BI könnte dies bedeuten, gemeinsam genutzte Power BI-Datensätze oder Analysis Services- Modelle zu verwenden, auf die sich Benutzer verbinden können, anstatt große Modelle in jedem Bericht zu duplizieren.

• Enterprise-Tools und Premium-Kapazitäten: Unternehmen könnten in Enterprise-Tools wie Power BI Premium (wie erwähnt) oder sogar Power BI Report Server (einen lokalen Server für Power BI-Berichte) investieren, um große Berichte zu verarbeiten. Ein weiteres Beispiel ist die Nutzung tabellarischer Analysis Services -Modelle – im Wesentlichen die Engine hinter Power BI – auf einem robusten Server. Excel-Benutzer können sich dann über Pivot-Tabellen (mithilfe der Funktion „In Excel analysieren“ für Power BI-Datensätze) mit diesen verbinden, anstatt Daten lokal zu laden. Durch die Investition in einen leistungsstarken Server oder Cloud-Dienst kann das Unternehmen alle Low-End-Client-Rechner von aufwändigen Rechenaufgaben entlasten. Es ist ein Kompromiss zwischen zentraler Leistung und einem besseren Benutzererlebnis.

• Hardwarebereitstellung: Stellen Sie sicher, dass Mitarbeiter, die regelmäßig mit großen Datenmengen arbeiten, die passende Hardware erhalten. Es kann kosteneffizient sein, einen Pool leistungsstarker Rechner (oder virtueller Desktops) für diejenigen bereitzustellen, die sie benötigen. Beispielsweise könnte ein Finanzteam, das mit großen Excel-Modellen arbeitet, für die Monatsabschlussverarbeitung einen leistungsstarken Desktop gemeinsam nutzen, anstatt sich mit einem leichten Laptop abzumühen. Manche Unternehmen haben zudem Richtlinien, die bestimmten Rollen verbesserte Laptops (z. B. 16 GB+ RAM für Analysten) zusichern. Zwar benötigt nicht jeder einen High-End-Computer, aber es ist wichtig, herauszufinden, wer einen braucht, und ihn entsprechend auszustatten. Bedenken Sie: Die Kosten für einen schnelleren PC lassen sich durch die Zeitersparnis und die gesteigerte Produktivität (und weniger Wartezeiten beim Warten auf Tabellenkalkulationen!) leicht rechtfertigen.

• Benutzerschulungen und Best Practices: Leistungsprobleme entstehen oft nicht nur durch fehlerhafte Hardware, sondern auch durch die suboptimale Nutzung der Tools. Schulungen zu effizienten Excel- und Power BI-Praktiken können hilfreich sein. Beispielsweise kann es entscheidend sein, Excel-Benutzern den Umgang mit dem Datenmodell und Power Query beizubringen, um große Datensätze zu verarbeiten, anstatt alles in Arbeitsblätter zu packen. Mitarbeiterschulungen zum Vermeiden volatiler Excel-Funktionen, zur effizienten Formelnutzung, zur Verwendung von Filtern in Pivot-Tabellen oder in Power BI, zum Erstellen korrekter Beziehungen und zum Verzicht auf übermäßig komplexe DAX-Daten, wenn einfachere Maßnahmen ausreichen würden, können die Leistung deutlich verbessern. Schulungen können auch die Demonstration der Funktionen des Power BI-Dienstes umfassen (damit Benutzer wissen, dass umfangreiche Berichte in der Cloud veröffentlicht und ausgeführt werden können) oder die Analyse der Ressourcennutzung (damit sie erkennen, wann sie mehr Speicher anfordern müssen). Kurz gesagt: Wissen ist Macht : Ein informiertes Team holt das Beste aus den vorhandenen Tools und der Hardware heraus.

• Workflow-Anpassungen: Manchmal können Aufgabenteilung oder Prozessanpassungen Hardwareprobleme lindern. Wenn beispielsweise eine große Excel-Datei nur bei einer vollständigen Datenaktualisierung langsam ist, planen Sie diese Aktualisierung vielleicht in die Mittagspause oder über Nacht und arbeiten Sie tagsüber mit einer kleineren Teilmenge. Müssen mehrere Personen an denselben Daten arbeiten, verschieben Sie diese in eine gemeinsame Datenbank oder Google Tabellen, um die gemeinsame Bearbeitung zu ermöglichen und die Belastung einzelner Personen zu verringern. Denken Sie kreativ – Ziel ist es, zu vermeiden, dass jeder Mitarbeiter einzeln dieselben großen Datenmengen auf unterdimensionierten Rechnern verarbeitet. Koordinierte Anstrengungen und die Zentralisierung komplexer Aufgaben können die Effizienz steigern.

Introduce some organizational strategies

Durch die Umsetzung dieser Organisationsstrategien können Unternehmen viel Ärger vermeiden. Es geht darum, eine Umgebung (sowohl technisch als auch durch Schulungen) zu schaffen, in der einfache Laptops nicht allein gelassen werden, um Unmögliches zu leisten. Stattdessen nutzen Sie gemeinsame Ressourcen und intelligentere Workflows, um große Datenmengen reibungslos zu verarbeiten.

Abschluss

Die Bearbeitung großer Datensätze in Excel und Power BI auf einem Low-End-Laptop kann sich wie ein Felsbrocken anfühlen. Die Hardware kämpft, da Aufgaben mehr Arbeitsspeicher, CPU-Leistung und schnelleren Speicher erfordern, als Budget-Geräte normalerweise bieten. Wir sehen das an schleppender Leistung, einfrierenden Apps und gelegentlichen Abstürzen – alles andere als angenehm, wenn man unter Zeitdruck steht. Doch zu verstehen, warum das passiert, ist der erste Schritt zur Lösung.

Durch die Optimierung Ihres Ansatzes (sowohl in der Softwarenutzung als auch durch Hardware-Upgrades, wo möglich) können Sie das Erlebnis deutlich verbessern. Das bedeutet beispielsweise, Daten und Formeln zu bereinigen, den Arbeitsspeicher zu erweitern, auf eine SSD umzusteigen oder anspruchsvolle Rechenaufgaben in die Cloud auszulagern. Oft ist es eine Kombination aus all dem. Und wenn Sie in einem Unternehmen arbeiten, kann ein Blick auf das Gesamtbild – eine gemeinsame Infrastruktur und entsprechende Schulungen – einen mühsamen Prozess für alle Beteiligten reibungslos gestalten.

Denken Sie daran: Sie müssen kein IT-Guru sein, um diese Erkenntnisse anzuwenden. Halten Sie es einfach: mehr Speicher, weniger unnötige Daten und das richtige Tool für die jeweilige Aufgabe. Mit ein paar Anpassungen kann selbst ein kleiner Laptop überraschend große Aufgaben bewältigen. Und für wirklich gigantische Projekte wissen Sie jetzt, dass es Cloud- und Enterprise-Optionen gibt, die Ihnen die Arbeit erleichtern. Wenn Sie also das nächste Mal eine riesige Excel-Datei öffnen oder einen Power BI-Bericht aktualisieren, sind Sie besser vorbereitet – und Ihr Laptop wird es Ihnen danken!