In seinem Vortrag auf der LATC 2021 führt Patric Geiger an, dass es an der Zeit ist, Excel als beliebteste Daten-Werkzeug in Unternehmen abzulösen. Laut dem Experten sind neben den Analytics-Anwendungen ganz besonders Datenkompetenz wichtig. So ganz wird Excel aber nicht verschwinden.

„Excelst du noch oder analysierst du schon?“ – Die Säulen der Datenanalyse

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In seinem Vortrag auf der LATC 2021 führt Patric Geiger an, dass es an der Zeit ist, Excel als beliebteste Daten-Werkzeug in Unternehmen abzulösen. Laut dem Experten sind neben den Analytics-Anwendungen ganz besonders Datenkompetenz wichtig. So ganz wird Excel aber nicht verschwinden.

Der amerikanische Kraftwerksbetreiber TransAlta erlebt Verluste in Höhe von 24 Millionen Dollar wegen eines Copy-und-Paste-Fehlers. Das Kreditinstitut J.P. Morgan verwechselt zwei Tabellen und erlebt einen 6 Billionen Dollar hohen Handelsverlust. Wegen einer veralteten Software-Edition gehen in Großbritannien über 15 Tausend Corona-Fälle unprotokolliert. Was sie alle gemein haben: Excel war die bevorzugte Analysemethode.

Mit ungefähr 800 Millionen weltweiten Nutzern ist Excel auch heute noch das beliebteste Tabellenprogramm. Es wird selbst in großen Unternehmen noch regelmäßig zur Analyse verwendet. Diese verheerenden Pannen zeigen allerdings, dass Analyse durch Tabellen rasch zum Desaster führen: Dafür genügt ein marginaler Tippfehler oder Ausrutscher.

Iodata auf dem LATC 2021@Home

Den Vortrag “Excelst du noch oder analysierst du schon?” von Patric Geiger kann auf iodata.de geöffnet werden.

Excel nicht mehr zeitgemäß, eher Altlast

Patric Geiger von der Iodata GmbH bezeichnet Excel als ein „Legacy Tool“; ein etabliertes Programm, welches mittlerweile als Altlast zu werten ist. „Legacy Tools wurden zwar über die letzten dreißig Jahre weiterentwickelt, sind für die unternehmensweite Datenanalyse aber nicht mehr zeitgemäß“, reflektiert der Business Intelligence-Experte. Die Zukunft liegt stattdessen in Self Service-Analytics. Bei dieser Form der Analyse soll der Prozess an den Endanwender gebracht werden. Bedeutet: Jeder Angestellte muss in der Lage sein, einen Mehrwert aus Daten zu schöpfen. 

Komplizierte Konstrukte wie von Excel machen dies unmöglich. „BI-Tools funktionieren nur, wenn die menschliche Komponente berücksichtigt wird“, erläutert Geiger, „Endanwender hingegen können noch so selbstbewusst und kompetent im Umgang mit Daten sein, wenn sie nicht die nötigen Tools haben, um damit zu arbeiten.“ Der Experte ist sich sicher: Datenkompetenz und BI-Tools sind die wichtigsten zwei Säulen der Datenanalyse.

Patric Geiger ist Account Manager bei der Iodata GmbH und unterstützt Unternehmen seit rund acht Jahren bei der Strategieentwicklung, Datendemokratisierung und Prozessoptimierung. Im Vortrag „Excelst du noch oder analysierst du schon?“ erklärte er auf der LATC 2021 die Bedeutung von Daten.

In der Digitalisierung stößt Excel an seine Grenzen

Die Ursprünge des Tabellen-Giganten Excel sind auf Dan Bricklin zurückzuführen. Er entwickelte 1979 die erste elektronische Tabelle Visicalc und eröffnete somit den Markt der Tabellensoftwares. 1987 veröffentlichte auch Microsoft mit der neuen Windows 2.0 Edition eine eigene Version des Programmes: Excel war geboren. Microsoft verbesserte die Software stetig und sie wurde schnell das populärste Tabellenprogramm. Lange Zeit diente es treu zur Sammlung und Berechnung von Daten im privaten und unternehmerischen Bereich.

Mit der fortschreitenden Digitalisierung stößt Excel allerdings an seine Grenzen. Der Informationsbedarf wird immer höher und die wenigen Datenexperten genügen nicht, um ein ganzes Unternehmen mit den richtigen Daten zu versorgen. Dem gewöhnlichen Angestellten fehlt es dem hingegen an Expertise, um aus Tabellen wie Excel relevante Informationen zu ziehen. Zusätzlich sehen wir an den Katastrophen von TransAlta, J.P. Morgan und den unprotokollierten Corona-Fällen, wie sich bei großen Datenmengen umso schneller Fehler in die Tabellen einschleichen. Eine neue automatisierte Lösung muss her.

Die zwei Säulen von Analytics: BI-Tools und Datenkompetenz

Der Trend geht in Richtung einer eigenständigen Analyse. Dies sehen wir nicht nur im Zusammenhang mit Unternehmensdaten: Eine einfache Google-Suche nach Produkten ist bereits eine Datensammlung und Analyse. „Vor etwa zwanzig Jahren ist man stattdessen in ein Fachgeschäft gegangen“, illustriert Geiger, „dort gab es eine gewisse Auswahl und der Verkäufer hat einen entsprechend beraten.“ Der digitale Weg über Suchmaschinen ist demgegenüber viel schneller und intuitiver. Zusätzlich wird dem Kunden eine viel breitere Auswahl an Waren und Expertenwissen präsentiert. Genau so ist es bei Unternehmensdaten. 

Eine zentrale Reporting-Stelle muss vor der Bearbeitung Informationsanfragen zunächst kategorisieren und priorisieren. „Bis sie tatsächlich im Fachbereich ankommen“, so Geiger, „sind sie überholt, nicht mehr relevant oder werfen mehr Fragen auf.“ Eine eigene Analyse, wie etwa die Eingabe in die Suchmaschine, vereinfachen die Informationssuche um einiges. Wo Excel mit einem begrenzten zentralen Zugriff, Fachwissen und komplexen Tabellen zusammen hängt, erlauben BI-Anwendungen wie Qlik, ThoughtSpot und viele weitere, einen Dateneinblick für jedermann. Nur so kann der maximale Mehrwert aus den Daten geschöpft werden.

Angemessene BI-Tools gehen jedoch Hand-in-Hand mit Data Literacy. „Datenkompetenz ist kein Nice-to-Have, sondern ein Muss“, betont der Analytics-Experte. Genau wie auch bei der Produktsuche auf Google, muss ein Angestellter im Unternehmen die Daten verstehen und bewusst reflektieren können. Was nützt einem das beste Dashboard, wenn der Anwender nicht weiß, wonach er zu suchen hat? In einer Welt der Self Service-Analytics ist dies unabdingbar.

Dank BI wird Excel trotzdem nicht ganz verschwinden

BI-Anwendungen haben gegenüber Excel nicht nur den Vorteil eines ansprechenden Dashboards. Durch die verständliche Visualisierung von Daten kann der Endanwender selbstständig und schnell an die Informationen gelangen, wobei er Wege in die IT-Abteilung einspart.  Die automatisierten Prozesse garantieren, dass die Daten stets auf dem aktuellsten Stand sind. Zudem kann er mehrere Datenquellen zugleich in seine Analyse einbauen. Excel auf der anderen Seite erfüllt die zwei wichtigsten Säulen der modernen Datenanalyse nicht mehr. Die Software hat jedoch noch immer einen Nutzen: Die meisten BI-Werkzeuge lassen sich mit Excel verbinden, sodass dort gesammelte Daten in die Analyse mit einfließen.

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Wer oder was ist die Iodata GmbH?

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