Die 5 Level der Datenanalyse: Von manueller Excel-Datei bis integrierte Analyselandschaft

Datenanalyse entwickelt sich selten nach Plan. Sie wächst mit dem Unternehmen und genau dabei entsteht oft Chaos. Aus meiner Erfahrung lassen sich fünf typische Level erkennen. Sie helfen, den aktuellen Standpunkt der Datenanalyse einzuordnen und den nächsten Schritt klar zu definieren.

Im Folgenden beschreibe ich die Level am Beispiel von einer einfachen Excel-Datei bis hin zu einer in sich schlüssigen Analyselandschaft.

Level 1: Manuell

Es beginnt händisch und das manuelle Vorgehen wiederholt sich.
Möglicherweise erfolgen kleinere Anpassungen anhand der ersten Erfahrungswerte.
Nach einigen Wiederholungen entsteht oft der erste Wunsch nach Vereinfachung, denn solche Aufgaben kommen meist on top zur eigentlichen Tätigkeit.

Erkennbare Anzeichen in der Datei-Bearbeitung:

• Daten werden per Copy-Paste eingefügt.
• Einige Inhalte werden einzeln eingetippt.
• Zeiträume werden manuell angepasst.
• Formeln werden heruntergezogen.
• Diagrammbereiche werden erweitert.
• Anwender-Wünsche bleiben meist unberücksichtigt.

❌ Probleme:

• Hoher Zeitaufwand in der Bearbeitung.
• Ungenutztes Potential, denn mit den Daten ist oft noch mehr möglich.
• Offene Anforderungen, das Thema wird nicht vollständig abgedeckt.
• Keine zufriedenstellende, vollständige Lösung.

✅ Lösung: Möglichkeiten kennen und aktuelle Anforderungen vollständig erfassen.

So kann die Umsetzung aussehen:

1. Anforderungsliste vervollständigen.
2. Unkomplizierte Anforderungen umsetzen.
3. Manuelle Schritte durch einfache Automatisierungen ersetzen.
4. Das Tool im Tagesgeschäft gründlich testen und direkt davon profitieren.
5. Rücksprache, ob die ersten Änderungen den Anforderungen gerecht werden.
6. Anpassungen aus Rücksprachen.

Level 2: Strukturiert

Wiederkehrende Aufgaben werden vereinfacht. Erste Tools entstehen, einige Anwender-Wünsche sind berücksichtigt. Die Analyse wird umfassender, aber noch nicht vollständig integriert.

Erkennbare Anzeichen in der Datei-Bearbeitung:

• Daten werden weiterhin per Copy-Paste eingefügt.
• Pivot-Tabellen kommen zum Einsatz.
• Formatierte Tabellen sorgen dafür, dass Formeln und Diagramme sich automatisch erweitern.
• Anwender-Wünsche sind teilweise umgesetzt.

❌ Probleme:

• Bearbeitung kostet weiterhin Zeit.
• Abhängigkeit von wenigen Personen.
• Zusammenhänge zu anderen Themen fehlen.

✅ Lösung: Vereinfachen wiederkehrender Aufgaben. Es entsteht daraus ein Excel-Tool mit Zusammenhängen, mehr Struktur und Ergänzung von Automatisierungen.

So kann die Umsetzung aussehen:

1. Anpassungswünsche vollständig einbauen.
2. Weitere manuelle Schritte durch Automatisierungen ersetzen.
3. Tool im Tagesgeschäft testen und Zeitersparnis prüfen.
4. Rücksprache, ob alle Anforderungen erfüllt sind.
5. Anpassungen aus Rücksprachen

Level 3: Teilautomatisiert

Bis auf das Einfügen der Daten ist alles automatisiert. Dashboards aktualisieren sich selbst, Formeln und Diagramme passen sich automatisch an. Anwender-Wünsche sind vollständig umgesetzt.

Erkennbare Anzeichen in der Datei-Bearbeitung:

• Daten werden aus Systemen exportiert und in einem Ordner abgelegt.
• Excel zieht sich die Daten aus diesem Ordner.
• Manuelle Schritte beschränken sich auf wenige Klicks zur Aktualisierung und einen prüfenden Blick.
• Alle Anpassungswünsche der Anwender und Empfänger sind eingebaut.

❌ Probleme:

• Datenexporte kosten Zeit und können dauern.
• Manuelles Zutun bleibt erforderlich.
• Vertretung erfordert Anleitungen und führt bei Fehlern zu Klärungsbedarf.

✅ Lösung: Datenanbindung zum System, um Daten jederzeit und eigenständig abrufen zu können.

So kann die Umsetzung aussehen:

1. Abstimmung und Koordination interner IT und/oder externer Dienstleister.
2. Intensive Tests der Datenanbindung.
3. Tests durch Anwender und Empfänger.

Level 4: Vollautomatisiert

Mit wenigen Klicks ziehen sich Daten aus einem oder mehreren Systemen, Analysen und Dashboards sind aktuell. Innerhalb der Datei passt alles zusammen, es ist ein in sich schlüssiges Excel-Tool.

Erkennbare Anzeichen:

• Regelmäßige Reports, Dashboards und Tools laufen nahezu ohne manuelle Eingriffe.
• Datenqualität ist dauerhaft hoch.

Mögliche Herausforderungen:

• Technische Hürden bei temporären Aktualisierungsproblemen.
• Anpassungen bei neuen Anforderungen oder Geschäftsjahreswechsel.
• Datenanbindung kann gelegentlich ausfallen.

✅ Lösung: Prozesse dokumentieren, Qualität sichern, regelmäßige Updates einplanen.

Beliebte Vollautomatisierungen von Excel-Dateien sind bspw.:

• Wiederkehrendes Reporting wie zum Monatsabschluss in Buchhaltung und Controlling.
• Dashboards zu KPIs in Finanzbereich, Produktion, Logistik, Kundenzufriedenheit.
• Tools fürs Tagesgeschäft wie zur Produktionsplanung, Reklamationen, Liefertreue.

Level 5: Integriert

Datenanalyse ist nicht mehr separat, sondern Teil der Prozesse, Entscheidungen und Zusammenarbeit. Analysen sind unternehmensweit verfügbar und flexibel für neue Anforderungen – eine flächendeckende Analyselandschaft, abteilungs- und themenübergreifend, ohne Dopplungen und Differenz-Suchen. Datenanalyse wird Teil der Entscheidungsprozesse und zur Vereinfachung des Tagesgeschäfts genutzt.

Erkennbare Anzeichen:

• Dashboards und Reports bilden das gesamte Unternehmen ab.
• Keine Dopplungen, keine Differenz-Suchen.
• Neue Anforderungen lassen sich zeitnah und flexibel einfügen.
• Datenqualität wird dauerhaft sichergestellt.
• Systeme sind als Datenquellen eingebunden.

❌ Probleme:

• Lange Umsetzungszeit, oft Jahre.
• Alte Strukturen müssen hinterfragt werden.
• Entscheidungshürde aufgrund der Komplexität mit unklarem Startpunkt.

✅ Gelöst durch:

• Beratung mit Umsetzung verbinden.
• Anforderungen klären und koordinieren.
• Unternehmensspezifische Datenstrategie erarbeiten.
• Datenqualität und bestehende Systeme optimieren.

Schlussfolgerung

Jedes Level ist normal. Wichtig ist nicht, sofort Level 5 zu erreichen, sondern den nächsten Schritt zu gehen. Datenanalyse muss kein Zusatzthema sein. Sie kann parallel zum Tagesgeschäft entstehen oder optimiert werden, dabei den Unternehmensalltag vereinfachen und Entscheidungen fundierter gestalten.

Für Unterstützung bei allen Leveln und Bestandteilen – von einzelnen Anforderungen bis zur integrierten Datenstrategie nutzen Sie die Erstanalyse zur Besprechung Ihres Bedarfs.