Datenanalyse und Tool-Auswahl

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Autor
Frederic Bauerfeind
Lesedauer
5 Minuten

Warum Excel KEIN Business Intelligence ist

In der heutigen kundenorientierten und zugleich digitalen Welt leiden Führungskräfte unter der nicht enden wollenden Flut von Informationen. Zwangsläufig sind sie auf der Suche nach Wegen, mehr Kontrolle über und Verständnis für ihre Geschäftsdaten zu gewinnen. Da der Mensch ein Gewohnheitstier ist, geschieht die Verarbeitung dieser Daten vielerorts immer noch mit dem gleich Tool: Excel. Doch Excel ist kein Business Intelligence.

Die Excel-Nutzung in Unternehmen geschieht meist nach demselben Muster. Müssen eine Analyse oder ein Bericht erstellt werden, werden Daten nach Excel importiert. Nun beginnen zeitraubenden Prozesse: Zeilen werden kopiert, eingefügt oder gelöscht, Daten sortiert, Filter eingerichtet, Spalten formatiert und so weiter. Anwendende können Daten auf unzählige Arten manipulieren, auch unbeabsichtigt und von ihnen selbst unbemerkt.

Kleiner Fehler, große Auswirkungen

Untersuchungen haben gezeigt, dass etwa 88 % der Arbeitsblätter in Excel irgendeine Art von Fehler enthalten, die in erster Linie auf die manuelle Eingabe zurückzuführen sind. Etwas so Minimales wie ein falsches Dezimalkomma oder eine falsch eingegebene Formel kann den Jahresabschluss oder die Entscheidungsfindung eines Unternehmens vernichten.

Denn Excel-Tabellen werden auch gerne weitergeleitet oder kollaborativ bearbeitet. Jede teilnehmende Person läuft Gefahr, das Blatt weiter ungewollt zu manipulieren. Wenn ein gravierender Fehler im Originaldokument besteht, hat dies äußerst unangenehmer Auswirkungen auf das Gesamtergebnis. Selbst bei gesperrten Zellen oder anderen Sicherheitsvorkehrungen gibt es immer noch Spielraum, um einen einzigen Fehler versehentlich zu verschlimmern.

Typische Excel-Fehler in der Datenverarbeitung

Fehlerbehaftete Funktionen/ Formeln
Ein Formelfehler kann ein ganzes Arbeitsblatt ungültig machen.

Unvollständiges Kopieren
Wenn nicht alle Informationen von einem Arbeitsblatt kopiert und in ein anderes Arbeitsblatt eingefügt werden, gehen sie endgültig verloren.  

Schlechte Formatierung
Werden Daten nur herumgeschoben, wird die schlechte Formatierung weitergetragen, anstatt korrigiert

Versteckte Informationen
Informationen können in Arbeitsmappen versteckt werden, so dass eine Nachverfolgung und Kontrolle der Berechnung unmöglich wird.

Datenanalyse braucht moderne BI-Tools

Excel sollte nur ein Werkzeug von vielen in der BI-Toolbox eines Unternehmens sein, niemals die einzige Lösung. Die Arbeit mit Excel verschlingt Stunden, wenn nicht sogar Tage wertvoller Unternehmenszeit. Die Chancen für vergeudete Ressourcen und Fehler sind viel zu groß, als dass die gesamte Data-Management-Strategie Microsoft Excel anvertraut werden sollte. Moderne BI-Tools machen die Berichterstellung schneller und einfacher, denn die manuelle Datenverarbeitung entfällt komplett. Dadurch wird die Berichterstellung um ein Vielfaches zuverlässiger.

Sanfter Übergang statt kalter Excel-Entzug in vier Schritten

Bei der Loslösung von Excel sollten sich Unternehmen anfangs auf ihre kleineren Pain Points konzentrieren. Diese sind leicht anzugehen und meist mit weniger Abhängigkeiten zu anderen Bereichen ausgestattet. Außerdem werden kleine Erfolge schneller sichtbar und motivieren dazu, auf Dauer auch größere Projekte in der Datenanalyse anzugehen. Alle Erfahrungen, die Unternehmen sich in Pilotprojekten aneignen, können später einfach auf größere und wesentlichere Prozesse in der täglichen Arbeitspraxis ausgeweitet werden. Folgende Schritte können bei der Umstellung von Excel auf ein BI-Tool kalkuliert werden.

Schritt 1: Kleine und einfache Meilensteinen (½ Tag)

Warum scheitern einige BI Projekte? Häufig wird versucht, mehr Projekte abzuschließen, als es die Möglichkeiten zulassen. Zunächst sollte sich auf ein Themengebiet konzentriert werden, um bereits nach wenigen Tagen einen Erfolg verzeichnen zu können.

ToDos

  • Auswahl eines Standard-Geschäftsprozesses, der einfach zu verstehen und verbessern ist
  • Es sollten zu Beginn nicht zu viele Datenquellen genutzt werden

Dies bedeutet auch, dass ein Business-Intelligence-System verwendet werden muss, mit dem einfach gestartet und dann auf jede für das Unternehmen sinnvolle BI-Ebene skaliert werden kann. Empfehlenswert ist ein Tool wie Power BI. Es ist im Einstieg zunächst kostenlos, aber auch kostengünstig auf das ganze Unternehmen auszuweiten.

Das BI-Projekt sollte über die reine Automatisierung aller manuellen Geschäftsberichte hinausgehen. Ein unternehmerisches Umdenken könnte weitere wichtigere Fragen aufzeigen, die es zu beantworten gilt und für die das BI-Tool dann noch wertvoller wird. Danach verlässt das Projekt den Standardbereich, so dass mit weitreichenderen BI-Maßnahmen gerechnet werden muss.

Schritt 2: Requirements Engineering (½ Tag)

Um ein erstes erfolgreiches BI-Projekt in vier Tagen umzusetzen, sollten die Anforderungen klar umrissen sein. Auf der anderen Seite müssen die geschäftlichen, ergebnisbezogenen und technischen Anforderungen klar und präzise genug formuliert sein, um das BI-Projekt auf Erfolgskurs zu halten:

ToDos

  • Geschäftliche Anforderungen: Welche Frage soll beantwortet werden? Zum Beispiel: „Was sind die Trends bei den monatlichen Einnahmen der Organisation?“ Oder: „Welche Produktlinien können mehr Marketingbudget einsetzen, um höhere Gewinne zu erzielen?“
  • Ergebnis-Anforderung: Wie soll ein Ergebnis aus dem BI-System dargestellt oder kommuniziert werden, damit die beteiligten Business-Teams es möglichst schnell und einfach verstehen und darauf reagieren können?

Schritt 3: Sammlung und Transformation der Daten (½ Tag)

Business Intelligence ist auf das Input von Daten angewiesen, um Ergebnisse und Geschäftserkenntnisse auszugeben. Daten können aus vielen verschiedenen Quellen stammen. Einige BI-Tools verfügen über eingebaute Daten Konnektoren, die eine leichte Nutzung von Daten aus verschiedenen Quellen ermöglichen. Die Daten sollten von Anfang an korrekt sein, um fehlerhafte Endergebnisse auszuschließen. Ein regelmäßiger Blick in die Daten muss regelmäßig erfolgen, um sicher zu gehen, dass das Richtige gemessen und erhoben wird.

ToDos

  • Die Datenquellen sollten in der Lage sein, die Fragen aus Schritt 2 zu beantworten. Der einfachste Einstieg gelingt mit Rohdaten aus ERP-, CRM-Systemen oder Google Analytics-Daten.
  • Die Datenquellen besitzen oftmals noch nicht das richtige Format, um es einfach und schön zu visualisieren. Microsoft Power BI bietet hier die Möglichkeit, die Daten in Power Query zu formatieren.

Schritt 4 – Erstellung des Dashboards (1 ½ Tage)

Die Erstellung des Dashboards sollte spielerisch angegangen werden. Die Drag & Drop-Funktion von Microsoft Power BI macht es für den Anwendende und Erstellende des Dashboards sehr einfach, ein Diagramm zu erstellen. In wenigen Klicks wird ein Liniendiagramm dargestellt. Entspricht dieses nicht den Anforderungen, kann es durch einen weiteren Klick gelöscht oder durch ein Balkendiagramm ersetzt werden.

ToDos

  • Optionen für Grafiken, Diagramme und Filter von Microsoft Power BI verwenden, um das Dashboard so nützlich und ansprechend wie möglich zu gestalten. Auf Dashboards kann auch über einen Standard-Webbrowser zugegriffen werden, sodass Viewer kein zusätzliches Plugin verwenden oder herunterladen müssen.
  • Informationsgestaltung: Keep it simple and stupid! Die Auswahl geeigneter Diagramme sollte nach gesundem Menschenverstand erfolgen.

Power BI statt Excel: Smarte Entscheidungsfindung mit Business Intelligence

Das Hauptziel einer BI-Initiative besteht darin, die Informationen des Unternehmens in strukturierte und analysierbare Informationen umzuwandeln. Business Intelligence wird in die strategische Entscheidungsfindung im gesamten Unternehmen einbezogen. Datengesteuerte, rekonstruierbare, beständige Erkenntnisse und Analysen führen nicht nur zu besseren Geschäftsentscheidungen, sondern auch zu einer höheren Leistung aller Bereiche eines Unternehmens.

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