LONDON (IT BOLTWISE) – Microsoft konkretisiert die nächsten Schritte der Power-Platform-Modernisierung: Zum angekündigten Start von „Wave 2“ sollen Excel-Daten deutlich schneller in Power Apps und Dataverse überführt werden. Gleichzeitig treiben konkurrierende Automatisierungsanbieter die Kopplung von Spreadsheets an Datenbanken und APIs voran. Für Admins und Entwickler bedeutet das nicht nur mehr Komfort, sondern auch neue Test- und Migrationsfenster, in denen bestehende Automatisierungen geprüft werden müssen. Wer jetzt vorbereitet, reduziert spätere Umstellungsrisiken und gewinnt mehr Zeit für Sicherheits- und Integrationskonzepte.
Excel-Tabellen waren lange das inoffizielle Betriebssystem vieler Fachbereiche: schnell erstellt, schwer zu versionieren, oft nur halb dokumentiert. Mit der Power-Platform-Modernisierung verschiebt Microsoft den Fokus auf einen produktionsnäheren Weg: aus statischen Spreadsheets werden dynamische Geschäftsanwendungen. Die „Power Platform 2026 Wave 2“ ist dabei nicht nur ein Feature-Update, sondern ein Signal, dass Import-, Datenmodellierungs- und Integrationsrouten stärker zusammenwachsen. Der Zeitplan ist konkret: Die detaillierten Pläne sollen am 16. September 2026 veröffentlicht werden, während der regionale Rollout zwei Tage später in der „First Release Region“ startet. Für Administratoren ist besonders relevant, dass Updates in Dataverse-Umgebungen in Nordamerika zwischen dem 16. und 19. Oktober 2026 eingeplant sind.
Technisch betrachtet führt der Weg über Dataverse als Brücke: Entwickler importieren Datensätze und erstellen daraus strukturierte Anwendungen in Power Apps Studio. In den aktuellen Leitfäden, die im zweiten Juli-Abschnitt 2026 veröffentlicht wurden, werden dabei zwei Muster betont: zum einen verfeinerte Methoden zur Migration von Excel-Quellen in das Power-Apps-Ökosystem, zum anderen die Nutzbarkeit moderner UI-Mechanismen. Dazu zählen Multi-Device-Simulationen sowie Suchfunktionen in generierten Galerien und Formularen. Für benutzerdefinierte Seiten in Power Apps wird außerdem eine Standard-Importfunktion beschrieben, die Excel-Daten direkt aufnehmen kann – inklusive Optionen zum Zuordnen von Datenfeldern und zum Umgang mit doppelten Datensätzen während des Imports.
Der Wettbewerb macht inzwischen deutlich, dass „Spreadsheet-to-App“ kein Monopol ist. Adalo hat am Samstag einen KI-gesteuerten Builder vorgestellt, der Excel- oder CSV-Dateien in eine integrierte Postgres-Datenbank importiert. Praktisch ist dabei die Kombination aus nativen iOS- und Android-Veröffentlichungen sowie Offline-Funktionen und rollenbasiertem Zugriff. In der Demo wurde sogar die Synchronisation eines Datensatzes mit 12.000 Zeilen gezeigt, was auf einen Fokus auf Datenvolumen und reproduzierbare Workflows hindeutet. Auch Databricks zieht nach: Am 14. Juli 2026 startete eine öffentliche Vorschau für ein Excel-Add-in, das Databricks-Workspaces direkt an Excel koppelt – über Web, Windows und Mac (2019 und neuer) und mit Unterstützung für Single Sign-On (SSO) sowie Unity Catalog, sofern SQL-Warehouse-Berechtigungen und passende Workspace-URLs vorliegen. Diese Konkurrenzdynamik beeinflusst, wie Unternehmen Integrationsrisiken bewerten: nicht „ob“, sondern „wie schnell“ Daten aus Office-Systemen in kontrollierte Plattformen überführt werden.
Für den Betrieb sind die Details entscheidend, weil Microsoft an anderer Stelle Altpfade zurückfährt. Am 16. Juli 2026 aktualisierte Microsoft Learn die Richtlinien für Azure-Boards-Arbeitselemente: Das traditionelle Office-Add-in für Massenänderungen gilt nun als veraltet. Zwar bleiben Excel 2010 und neuere Versionen weiterhin über die Azure-DevOps-Office-Integration für einfache Listen-Operationen (flach und hierarchisch) unterstützt, doch für Massenänderungen empfiehlt Microsoft künftig den CSV-Import. In der Praxis heißt das für Teams mit Automatisierungen: Die technische Schnittstelle verändert sich, auch wenn das Fachziel gleich bleibt. Marktanalysen und Effizienzvergleiche zeigen, dass genau diese Umstiegsphasen unterschätzt werden, weil sie selten „nur“ Dokumentation betreffen, sondern Monitoring, Rechtekonzepte und Fehlerpfade in Pipelines berühren.
Die Künstliche Intelligenz wirkt dabei wie ein Beschleuniger, aber nicht als Ersatz für Datenhygiene. Gleich zwei Beispiele zeigen den Trend: In einem Workshop „From Spreadsheets to Smart Sheets: AI in Excel“ (23. und 24. Juli 2026) werden offenbar KI-gestützte Formeln, dynamische Arrays und automatisierte Bankauszüge thematisiert. Parallel wurde eine KI-Funktion in der Spreadsheet-Anwendung „Cells“ vorgestellt: Sie nutzt ein Mistral-AI-Sprachmodell, um natürlichsprachliche Anfragen in Formeln umzuwandeln, die anschließend über HyperFormula validiert werden, bevor sie in die Tabelle übernommen werden. Für Enterprise-Umgebungen ist das wichtig, weil Validierung allein noch keine Governance ersetzt: Wer KI-gestützte Formelerzeugung nutzt, braucht klare Regeln für Freigaben, Logging und nachvollziehbare Ergebnisse, insbesondere wenn Formeln auf finanznahen oder personenbezogenen Daten arbeiten.
Wer heute noch stark auf veraltete VBA-Programmierung setzt, sollte die Migration nicht auf „später“ verschieben. Branchenanalysten empfehlen den Wechsel zu Power Query für die Datenaufbereitung und zu Office Scripts für TypeScript-basierte Aufzeichnungen. Effizienzberichte, die in letzter Zeit kursieren, führen als Beispiel an, dass wöchentliche Berichtsaufgaben von rund 30 Minuten auf etwa zwei Minuten sinken können, wenn automatisierte Workflows statt manuellem Kopieren und Rechnen greifen. Der realistische Hebel liegt dabei weniger in „KI statt Excel“, sondern in reproduzierbarer Pipeline-Logik: Versionierbare Skripte, konsistente Transformationen und überprüfbare Ausgabestrukturen. Für Fachabteilungen entstehen dadurch neue Optionen, während IT-Teams zugleich mehr Kontrolle über Laufzeiten, Abhängigkeiten und Zugriffsmodelle gewinnen.
Blick nach vorn entscheidet vor allem das Zusammenspiel aus Integrationspfaden, Sicherheit und Datenzugriffen. Der Databricks-Excel-Ansatz zeigt bereits, wie wichtig SSO und Unity Catalog für saubere Berechtigungsmodelle sind; Microsofts Import-Mechaniken über Dataverse zielen ebenfalls auf strukturierte Datenflüsse. Gleichzeitig bleibt die betriebliche Kernfrage: Wie werden bestehende Automatisierungen im jeweiligen Verzögerungsfenster getestet, bevor verpflichtende Updates wirksam werden? Für Entwickler bedeutet das konkrete Arbeit an Testumgebungen, Feature-Kompatibilität und sauberen Rollenmodellen. Für Unternehmen ist die nächste Welle auch eine Compliance-Frage, weil „Import aus Excel“ oft unklare Datenherkunft mitbringt. Ein sauberer Governance-Ansatz – einschließlich Prinzipien für Datensparsamkeit, Rechtevergabe und Logging – dürfte in den kommenden Quartalen zum Standard werden, während sich die Tools weiter vom Spreadsheet hin zu App-gestützten Geschäftsprozessen entwickeln.
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