Data Intelligence mit Excel-Daten: Vor- und Nachteile sowie eine Alternative

Published on 2. September 2021 by Michael Hofer under KategorienData Intelligence

Wenn man über Data Intelligence oder Business Intelligence spricht, dominiert in der Regel der verwertbare Output. Das heisst, die schicken Dashboards, die flexiblen Diagramme oder umfassenden Berichte, in denen man sehen kann, was war, ist oder vielleicht sein wird. Dabei wird oft vergessen, woher diese Daten eigentlich kommen und wie viel für sie getan werden muss, damit sie in dem schicken Dashboard tatsächlich verwendet werden können.

Alle Unternehmen erzeugen und verwenden eine grosse Menge an Daten. Doch sehr oft sind diese verteilt, inkonsistent, unstrukturiert und daher sehr schwer zu konsolidieren und für Data Intelligence-Zwecke nutzbar zu machen. Excel, das im Finanzumfeld sehr beliebt ist, spielt hier eine zentrale Rolle.

Data Intelligence mit Excel: Vor- und Nachteile

Excel ist nicht das perfekte Datenverwaltungsprogramm, aber es ist in vielen Fällen eine gute Lösung und kann einfach und reibungslos verwendet werden. Stellen Sie sich aber folgendes Szenario vor: Daten über laufende und geplante Investitionen sollen von Controllern aus Dutzenden von Unternehmensbereichen in aller Welt zusammengetragen werden. Die Daten müssen zu einem bestimmten Zeitpunkt vollständig und konsistent sein. Wie stellen wir sicher, dass die richtigen Empfänger das Excel erhalten, und wie können wir sie benachrichtigen, erinnern und ermahnen?

Die Daten können nur in einer Excel-Datei übermittelt werden und unterliegen verschiedenen Regeln. Wie können wir sicherstellen, dass Tabellen nicht einfach angepasst, umformatiert oder erweitert werden? Auch die fast immer benötigte Konsolidierung ist eine mühsame Arbeit, die bei weitem nicht automatisiert und effizient ist. Daten müssen validiert, umgewandelt, angepasst werden usw.

Enterprise Risk Management mit Excel
Enterprise Risk Management mit Excel und > 100 Teilnehmern in verschiedenen Unternehmensbereichen und weltweit – eine wahre Herkulesaufgabe!

 

Unstrukturierte Daten in einer Excel-Tabelle können zwar als Datenquelle für geeignete Analyse- oder BI-Tools verwendet werden, sind aber viel schwieriger zu analysieren als eine strukturierte Datenbank, die für die Datenhaltung optimiert ist.

Die alternative: Das „Excel“ in der Applikation

Um die Vorteile der extrem einfachen und flexiblen Dateneingabe von Excel weiterhin nutzen zu können, ohne dessen eklatante Nachteile in Kauf nehmen zu müssen, hat 1stQuad mit dem „FAST-Framework“ (Financial-Application-Solution-Template) einen ebenso einfachen wie effizienten Ansatz entwickelt: Unternehmen können moderne und sehr schlanke Web- (oder mobile) Anwendungen einsetzen, die den Benutzern helfen, Daten so einzugeben und zu verwalten, wie sie es in Excel tun würden.

Die Oberfläche sieht aus und verhält sich wie Excel, aber im Hintergrund werden die Daten strukturiert und zentral in einer Datenbank gespeichert. Die Dateneingabe kann komplexen Regeln und Validierungen unterliegen, die Eingaben mit früheren Zeiträumen vergleichen, den Benutzer führen und vieles mehr. Alles Dinge, die es bei Excel schwer machen, verteilte Daten auf konsistente Weise zu erfassen und zu verarbeiten.

FAST-Framework
Investitionen mit Excel erfassen und nachverfolgen in einer Unternehmung mit mehreren hundert Unternehmenseinheiten

 

Die Vorlage ist ein Excel, es fühlt sich an und verhält sich wie Excel. Und doch ist es eine Web-Applikation und kann so viel mehr!

Anhand von Strukturen wie Organisationen können die notwendigen Teilnehmer eingeladen, benachrichtigt, erinnert oder auch ermahnt werden. Aufgaben können geteilt oder delegiert werden, Daten können über Workflows freigegeben werden. Selbstverständlich sind die Daten und alle Aktionen durch ein rollenbasiertes Berechtigungssystem geschützt. Der wichtigste Aspekt des Ansatzes ist jedoch, dass alle Daten zentral verfügbar sind, normalisiert und strukturiert in einer Datenbank vorliegen. Dies sind ideale Voraussetzungen, um mit Analyse- oder BI-Tools echte „Data Intelligence“ zu erzeugen.

Unendlich viele Anwendungsfälle – enormer brachliegender Nutzen

Excel-basierte Anwendungsfälle, die durch einen solchen Ansatz ersetzt werden könnten, scheint es in unendlicher Fülle und in fast allen Unternehmen zu geben: Planung von Investitionen, Projekten, Veranstaltungen sowie Sicherheits-, Qualitäts-, Leistungs- oder Instandhaltungsmaßnahmen oder -ereignissen. Sowie alles andere aus dem Universum der Kostenerfassung. Voraussetzung ist lediglich, dass viele Beteiligte verteilt und periodisch Daten erheben und dass diese Daten dann zentral genutzt und konsolidiert werden. Wenn dies der Fall ist, kann man mit sehr wenig Aufwand viel erreichen.

Der in diesem Artikel beschriebene Ansatz ist ein perfekter Anwendungsfall für Data Intelligence, wie wir sie verstehen. Data Intelligence kann von der Erstellung der Daten bis zu ihrer Auswertung eingesetzt werden, unabhängig davon, ob es sich um eine herkömmliche Business-Intelligence-Lösung oder um eine mit künstlicher Intelligenz betriebene Lösung handelt.

Wenn Sie mehr Erfahren möchten, kontaktieren Sie mich doch einfach in LinkedIn oder hier über unsere Website. Ich freue mich!