Datenanalyse schnell, übersichtlich und verständlich
Was braucht es für das optimale Reporting? Was möchte der oder die Vorgesetzte wirklich sehen? Vielen Mitarbeitenden in leitenden Positionen oder im Controlling dürfte diese Fragestellung bekannt vorkommen. Nicht selten möchte auch der CEO regelmäßig über die neuesten Kennzahlen informiert werden. Die Herausforderung: Niemanden interessiert, wie genau eine Zahl zustande gekommen ist. Ergebnisse an sich sind entscheidend. Dazu müssen relevante Zahlen und Fakten verständlich dargestellt werden: Ein gutes Reporting muss schnell zu erfassen sein, und nicht verwirren. In diesem Fall ist auch der Weg das Ziel. Denn ein intuitiver und geregelter Prozess ist das A und O für jedes Berichtswesen.
Die richtigen Datenquellen
Wie gehen Verantwortliche die Aufgabe an, einen guten Report aufzusetzen? Als erstes gilt es natürlich, die richtigen Datenquellen auszuwählen und für die weitere Verwendung aufzubereiten. Dabei sollte eine Frage als zentrale Entscheidungsgrundlage dienen: Welches Ziel soll mit dem Reporting erreicht werden? Denn je nach Erwartungshaltung der Report-Empfangenden kommen völlig unterschiedliche Daten als Basis für einen guten Bericht in Frage. Die Interaktionsrate aus den sozialen Netzwerken beispielsweise mag für einen Bericht über die Markenbekanntheit eines Unternehmens eine wichtige Rolle spielen. In einem Vertriebs-Reporting hingegen wäre sie wohl eher fehl am Platz. Vielleicht ist es sinnvoller, sich auf die Anzahl neuer Leads oder auch die Kosten per Lead zu konzentrieren. Bevor sich Verantwortliche also die Arbeit machen und alle erdenklichen Daten zusammensuchen und aufbereiten, lohnt sich die Frage: Welche Fragestellung ist entscheidend und welche Kennzahlen sowie Daten benötige ich zur Beantwortung?
Welche Mittel führen zum Reporting-Ziel?
Wenn die grundlegende Zielsetzung sowie die Datenbasis des Reportings feststehen, stellt sich die Frage nach der passenden Methodik. Hier kommen digitale Tools ins Spiel, die den Berichtersteller auf seinem Weg unterstützen. Zum einen kann Software die Frage nach der Datenintegration schnell und einfach lösen. Zum anderen kommen Programme auch ins Spiel, um das Reporting sinnvoll und anschaulich darzustellen. Nicht selten sind nach wie vor altbewährte Tools wie Excel oder PowerPoint die Mittel der Wahl – ersteres für die eigentliche Arbeit mit dem Datenmaterial, letzteres für die anschließende Visualisierung. Die größten Stärken von Excel bestehen wohl in der vollkommen frei gestaltbaren Tabellenkalkulation und der weitläufigen Verbreitung. Nahezu jeder Büromitarbeitende kommt mehr oder weniger regelmäßig mit dem mächtigen Werkzeug aus dem Hause Microsoft in Kontakt.
Eine praktikable Alternative besteht in intuitiv zu bedienenden Business Intelligence Tools: Software-Pakete, die mehrere Aufgaben bei der Datenanalyse übernehmen. Dabei profitieren Anwender vor allem von der leichten Anbindung verschiedenster Datenquellen, der Aufbereitung der aus ihnen gewonnenen Daten und einer ansprechenden Visualisierung. Von der klassischen Excel-Tabelle über Webanwendungen wie Google Analytics bis hin zu Datenbanksystemen, SAP oder Salesforce: BI-Tools vereinen alle relevanten Daten für ganzheitliche Analysen. Reportings werden bei so einer Datengrundlage viel aussagekräftiger. Entscheidend ist dabei der Faktor der Automatisierung: Ist die Einrichtung des Systems einmal vorgenommen, dann übernehmen die BI-Tools die Aktualisierung und Aufbereitung der Daten in Echtzeit.
Excel und seine Grenzen
Der hohe Funktionsumfang mitsamt allen Freiheiten ist gleichzeitig auch Excels größte Schwäche: Wenn jede Spalte, Zeile, Zelle und Formel per Hand bearbeitet wird, schleicht sich schnell der Fehlerteufel ein. Hinzu kommen die umständliche bis unmögliche Visualisierung der Daten sowie die mangelnde Automatisierung: Wer regelmäßig Reportings anfertigen will, muss die betreffenden Tabellen immer wieder neu anfassen und aktualisierte Daten mühsam einpflegen. Entstehende Listen können so komplex und unübersichtlich sein, dass sie am Ende noch mehr Arbeit und Kopfzerbrechen bescheren. Excel mag ein digitales Schweizer Taschenmesser sein, das in vielen Aufgabenbereichen seinen Zweck erfüllt. Aber ein Spezialist für Business Intelligence wird es nicht mehr.
Das richtige Dashboard für den Vorgesetzen
Am Ende muss ein Reporting eins: Daten so zusammenbringen und präsentieren, dass analysiert und gehandelt werden kann. Schon in wenigen Sekunden sollte ein Reporting auf seine Betrachter wirken und zu erfassen sein. Denn die verbleibende Aufgabe ist dann, die Daten im Hinblick auf relevante Erkenntnisse zu überprüfen und entsprechende Maßnahmen abzuleiten. Hier kommen die Features zur Datenvisualisierung ins Spiel, mit denen zahlreiche professionelle BI-Tools aufwarten. So kann die Herausforderung, Daten zu visualisieren und verständlich aufzubereiten, durch BI Tools überzeugend gelöst werden.
Tableau beispielsweise setzt auf die übersichtliche Darstellung von Ergebnissen und KPIs mit interaktiven Dashboards. Sie versorgen ihre Betrachter nicht nur innerhalb weniger Augenblicke mit den wichtigsten Informationen, sondern sind auch mit wenigen Klicks erstellt, angepasst oder geteilt. Mit kaum einer anderen Datenanalyse-Software ist es möglich, so einfach, flexibel und schnell Antworten auf datengetriebene Fragestellungen zu erhalten.
Self-Service-Analytics für eine selbstständige Datenanalyse
Der perfekte Report entsteht also beinahe im Handumdrehen und verschafft Entscheidern eine fundierte Entscheidungsgrundlage für ihr Business. Die resultierende Zeit- und Kostenersparnis kann enorm ausfallen. Die Automatisierung von regelmäßig anfallenden Prozessen verschafft den Anwendenden Ressourcen, die sie auf detailliertere Analysen oder das Controlling verwenden können. Dieser Ansatz wird als Self-Service Analytics bezeichnet: Das Ziel lautet, die Anwender mit allen Werkzeugen auszustatten, die sie für eine selbstständige und fachspezifische Datenanalyse benötigen. Stolperfallen wie inkonsistente Excel-Funktionen oder unverständliche Diagramme gehören damit der Vergangenheit an.
