Ein typischer Analyst wendet täglich etwa zwei Stunden für die Datenaufbereitung auf – rund 500 Stunden im Jahr –, bevor die eigentliche Analyse beginnt. Bei wiederkehrenden Berichten fällt dieser Aufwand jede Woche an: dieselben Quellen, dieselben Bereinigungsschritte, dieselben Verknüpfungen – nichts wird vom letzten Mal gespeichert.
Die Ursache ist struktureller Natur. Die meisten Datenanalyse-Tools wurden für die Exploration und Visualisierung entwickelt, nicht für die Implementierung der Vorbereitungslogik, von der wiederkehrende Arbeiten abhängig sind. Das Ergebnis ist, dass dieselbe manuelle Kette in jedem Berichtszyklus erneut durchlaufen wird. Die Tools wurden einfach nicht dafür entwickelt, sich zu merken, was sie letzte Woche getan haben.
Wenn Sie bereits Plattformen vergleichen, liegen die Unterschiede, die für die Vorbereitungszeit von Bedeutung sind, nicht in den Funktionsumfängen, sondern in den zugrunde liegenden Designprinzipien. Dieser Beitrag beschreibt diese Prinzipien, erklärt, warum bestehende Tools strukturell nicht ausreichen, und bietet Ihnen einen Rahmen für die Auswahl des passenden Ansatzes für Ihr Team.
Wenn Sie noch nie erfasst haben, wie sich die Zeit Ihres Teams zwischen Datenaufbereitung und -analyse aufteilt, probieren Sie es eine Woche lang aus. Das Verhältnis ist meist unausgewogener als erwartet, und die Kenntnis dieser Zahl beeinflusst Ihre Bewertung neuer Tools.
Nicht jede Vorbereitungszeit ist gleich – und nur eine Art lohnt sich für die Automatisierung
Es gibt drei verschiedene Arten von Vorbereitungszeit, die unterschiedlich auf Automatisierung reagieren.
Die erste ist die einmalige Vorbereitung: Sie haben ein neues Dataset erhalten, müssen dessen Struktur verstehen, es bereinigen und für eine erste Analyse nutzbar machen. Hier wird manuelle Arbeit erwartet, die proportional zum Umfang der Aufgabe ist. Sie erledigen dies einmal und können dann fortfahren.
Die zweite Art ist die wiederkehrende Vorbereitung: Derselbe Bericht wird wöchentlich, monatlich oder vierteljährlich erstellt. Die Quellen, die Bereinigungslogik und die Verknüpfungsbedingungen sind dieselben – und Sie erstellen den Bericht jedes Mal manuell neu. Hier entstehen die kumulativen Kosten, und hier erzielt die Automatisierung kumulative Vorteile.
Die dritte Art ist die durch Störungen ausgelöste Vorbereitung: Ein vorgelagertes System ändert einen Feldnamen, ein Anbieter ändert sein Exportformat, eine Quelle fügt eine neue Spalte hinzu. Ihre bestehende Vorbereitungslogik funktioniert nicht mehr, ohne dass Sie es bemerken. Sie merken es erst, wenn die Zahlen zwei Tage nach der Ausführung des Prozesses fehlerhaft erscheinen. Dies ist das Problem der Fragilität, das dadurch noch verschärft wird, dass sich der Großteil der manuellen Vorbereitungslogik an undokumentierten Stellen befindet, wo sie niemand schnell überprüfen oder beheben kann.
Warum leistungsfähige Tools kein Prozessproblem lösen
Die meisten Unternehmen, die diese Arbeit durchführen, verwenden leistungsfähige Tools. Das Problem liegt nicht in den Tools an sich, sondern darin, dass keines von ihnen dafür ausgelegt ist, Vorbereitungslogik so zu kodieren und wiederzuverwenden, wie es für wiederkehrende Analysearbeiten erforderlich ist.
| Tool | Worin es besonders gut ist | Warum es die wiederkehrende Datenvorbereitung nicht löst |
|---|---|---|
| Excel | Zugänglich, flexibel, allgemein verständlich | Zustandslos. Es gibt keine Aufzeichnung darüber, wie eine Transformation angewendet wurde, keine Versionskontrolle und keine Wiederverwendbarkeit. Jede Verwendung erfolgt manuell. Wenn sich die Struktur einer Quelldatei ändert, kann die Tabelle unbemerkt Fehler produzieren. |
| SQL | Leistungsfähig bei Transformationen; verarbeitet große Datenmengen | Erfordert technische Kenntnisse, über die die meisten Business Analysts nicht verfügen. Ad-hoc-Abfragen werden selten dokumentiert oder wiederverwendet. Verlässt die Person, die sie erstellt hat, das Unternehmen, geht auch die darin enthaltene Logik verloren. |
| BI-Tools (Tableau, Power BI) | Hervorragend geeignet für Visualisierung und Exploration | Setzen voraus, dass die Daten bereits sauber aufbereitet vorliegen. Sie lösen das Vorbereitungsproblem nicht – sie gehen davon aus, dass jemand, der vorgelagert ist, es bereits getan hat. Bei den meisten Teams ist diese Person die Analystin bzw. der Analyst, der die Arbeit auch diese Woche wieder manuell erledigt. |
| Python/R | Maximale Flexibilität; ermöglicht beliebige Transformationen | Skripte sind für alle außer dem/der jeweiligen Autor:in schwer nachvollziehbar, funktionieren nicht mehr, wenn sich Datenstrukturen ändern, und hinterlassen keinen Prüfpfad. Die IT kann nicht überprüfen, welche Transformationen angewendet wurden oder ob den Ergebnissen vertraut werden kann. |
Jedes Tool löst einen Teil des Analyseproblems, aber keines behebt die strukturelle Lücke: Geschäftsanwender:innen müssen bei jeder neuen Fragestellung manuell und undokumentierte Vorbereitungsarbeiben wiederholen. Die Komplexität der Datenintegration ist eine unternehmensweite architektonische Herausforderung und kein Problem, das besser mit einzelnen Tools gelöst werden kann.
Die organisatorischen Kosten, die in der Argumentation um Zeitersparnis selten auftauchen
Die Zeitersparnis ist zwar real, aber unvollständig. Die eigentlichen Kosten entstehen, wenn die Vorbereitungslogik in undokumentierten persönlichen Dateien schlummert. Laut Gartner kostet mangelhafte Datenqualität Unternehmen durchschnittlich 12,9 Millionen US-Dollar jährlich. Ein Großteil dieser Summe lässt sich nicht auf fehlerhafte Quelldaten, sondern auf inkonsistente und nicht validierte Vorbereitungsprozesse zurückführen.
Institutionelles Wissen verlässt das Unternehmen mit dem Menschen. Wenn die Person, die für einen Berichtsprozess verantwortlich ist, das Unternehmen verlässt oder die Position wechselt, geht auch die in ihren Tabellen und Skripten eingebettete Logik verloren. Die nächste Person muss von vorn beginnen, sofern sie den ursprünglichen Prozess überhaupt rekonstruieren kann. Unternehmen verlieren nicht nur Arbeitsstunden. Sie verlieren auch das gesammelte Wissen einer Person, die die Daten so gut verstanden hat, dass sie den Prozess korrekt entwickeln konnte.
Zwei Teams, zwei Versionen der Wahrheit. Wenn das Finanzteam und das Vertriebsteam jeweils ihren eigenen Aufbereitungsprozess für Kundendaten pflegen, werden die Ergebnisse letztendlich nicht übereinstimmen. Beide Ansätze mögen aus ihrer jeweiligen Quelllogik technisch korrekt sein. Das Problem ist, dass sie nicht auf Übereinstimmung ausgelegt sind. Abstimmungsgespräche werden zu einer ständigen Belastung, und das zugrundeliegende Vertrauensproblem bleibt ungelöst, da auch das zugrundeliegende Prozessproblem ungelöst bleibt.
Fehler werden zu spät erkannt. Die manuelle Vorbereitungslogik hat keine Validierungsebene. Eine umbenannte Spalte, ein geändertes Datumsformat, eine neue Nullbedingung – all dies kann zu Ergebnissen führen, die plausibel erscheinen, bis jemand, der die richtige Antwort kennt, sie überprüft. Bis dahin ist der Bericht meist bereits verteilt. Der Wert eines qualifizierten Analysten liegt in interpretativem Urteilsvermögen, nicht in der Fähigkeit, Vorbereitungsfehler in einer Präsentation vor dem Vorstand zu entdecken.
Die IT kann nicht steuern, was sie nicht sehen kann. Wenn Transformationslogik in lokalen Excel-Dateien, persönlichen Skripten und Ad-hoc-SQL-Abfragen gespeichert ist, hat die IT keine Möglichkeit zu prüfen, was angewendet wurde, die Konsistenz der Ergebnisse zu validieren oder die Einhaltung der Data-Governance-Anforderungen zu bestätigen. Die offizielle Dateninfrastruktur des Unternehmens ist verwaltet und sicher. Der eigentliche Prozess, der die Zahlen erzeugt, die für Entscheidungen verwendet werden, ist es oft nicht.
Diese Argumente überzeugen Analyse-Verantwortliche und IT-Stakeholder – also diejenigen, die ein/e Analyst:in in der Regel überzeugen muss, bevor eine Plattformentscheidung getroffen wird. Zeitersparnis ist wichtig. Das organisatorische Risiko meist noch mehr.
Fünf Dinge, die das richtige Tool leistet – und andere nicht
Analytics-Automation-Plattformen, visuelle Workflow-Builder und ähnliche Tools – darunter Alteryx One, Informatica, die Datenvorbereitungsfunktionen von Microsoft Fabric und dbt für technische Teams unter ihnen – basieren auf gemeinsamen Designprinzipien, die sie von den Tools in der obigen Tabelle unterscheiden. Das Bewertungsmodell im nächsten Abschnitt gilt für alle diese Tools.
Sie alle behandeln die Datenvorbereitungslogik als Ressource, die erfasst und wiederverwendet werden kann, nicht als manuellen Schritt, der wiederholt werden muss.
Visuelle No-Code-Workflows. Anstatt SQL oder Python zu schreiben, die nur von einer Person verwaltet werden können, können Benutzer:innen mit diesen Tools Transformationen in einem visuellen Arbeitsbereich (Canvas) erstellen. Der Workflow ist die Dokumentation: Jeder, der Zugriff darauf hat, kann ihn öffnen, lesen und ändern. Nicht-technische Data Analysts können komplexe Vorbereitungslogik erstellen, ohne Code schreiben zu müssen.
Mehrere Interaktionsmodi: Business Analysts brauchen Drag & Drop. Power-Benutzer:innen benötigen Python oder SQL. Neue Benutzer:innen profitieren von natürlicher Sprache. Ein Tool für Teams mit unterschiedlichen Kompetenzen vereint all diese Funktionen auf einer einzigen Plattform, ohne dass alle dieselbe Benutzeroberfläche verwenden müssen.
Wiederverwendbarkeit und Planung. Sobald die Vorbereitungslogik in einem Workflow erfasst ist, wird dieser planmäßig ausgeführt. Die bzw. der Data Analysts Analyst muss ihn nicht neu erstellen. Der erste Build-Vorgang ist eine Investition. Jede weitere Ausführung erfolgt automatisch, konsistent und überprüfbar. Der wiederkehrende Aufwand reduziert sich.
Umfassende native Konnektivität. Die Vorbereitung beginnt nicht mit den Daten selbst. Es beginnt damit, sie zu finden und darauf zuzugreifen. Tools mit vorkonfigurierten Konnektoren zu Unternehmensanwendungen eliminieren diesen vorgelagerten Zugriffsschritt, bevor die eigentliche Transformationsarbeit beginnt.
KI-gestützte Workflow-Erstellung. Die neueste Generation dieser Tools nutzt KI, um die Vorbereitung weiter zu beschleunigen. Ein/e Data Analyst beschreibt seine/ihre Anforderungen in einfacher Sprache, und die Plattform generiert eine funktionierende Workflow-Konfiguration als Ausgangspunkt. Die bzw. der Data Analyst prüft, passt an und implementiert den Workflow. Die KI übernimmt das initiale Gerüst; der Analyst wendet sein Fachwissen an. Der Leitfaden zur Verwendung von KI für die Datenvorbereitung beschreibt, wie dies in der Praxis funktioniert.
Wenn Sie gerade die Vorbereitungs-Workflows Ihres Teams abbilden, bietet Ihnen der Leitfaden Datenvorbereitung für Dummys eine Übersicht über die häufigsten Engpässe und zeigt auf, was ein moderner Ansatz behebt – ein nützlicher Kontext, bevor Sie eine bestimmte Plattform bewerten.
Wie es aussieht, wenn wiederkehrende Vorbereitungsaufgaben nicht mehr von einer einzelnen Person erledigt werden müssen
Die oben genannten Vorbereitungsprobleme haben eine gemeinsame Anforderung: Die Logik muss im Tool implementiert sein, nicht beim der bzw. dem Data Analyst – versioniert, planbar und für alle Teammitglieder sichtbar. Genau dafür sind Plattformen wie Alteryx One konzipiert. Und so sieht das in der Praxis aus.
Ein Finanzanalyst erstellt wöchentlich einen Soll-Ist-Vergleich. Die Daten stammen aus einem ERP-System und Budgettabellen, die die Abteilungsleiter:innen jeden Montagmorgen einreichen. Jede Woche: ERP-Daten als CSV exportieren, Tabellen öffnen, Spaltenüberschriften angleichen (die abteilungsübergreifend nicht einheitlich sind), fehlende Werte und Formatierungsfehler behandeln, die beiden Datenquellen verknüpfen, die Abweichungsberechnung anwenden, Daten für die Verteilung formatieren. Zwei bis drei Stunden, bevor die eigentliche Analyse beginnen kann.
Dann kommt der Moment, den jede/r Data Analyst kennt: Im dritten Quartal ändert der ERP-Export das Datumsformat Die Verknüpfung schlägt fehl. Der bzw. die Data Analyst bemerkt es erst am Donnerstag, wenn die Abweichungszahlen fehlerhaft erscheinen. Der Bericht ist verspätet, die Berechnungslogik muss teilweise neu erstellt werden, und der Donnerstag ist für den/die Data Analyst gelaufen.
Einmaliges Erstellen des Workflows
Die bzw. der Data Analyst stellt eine direkte Verbindung zur ERP-Datenquelle und zum freigegebenen Ordner her, in dem die Abteilungen ihre Budget-Tabellen ablegen, ohne dass ein manueller Export erforderlich ist. Sie fügen einen Schritt zur Feldstandardisierung hinzu, um Spalten über verschiedene Datenquellen hinweg einheitlich umzubenennen und auszurichten, einen Bereinigungsschritt zur Behandlung von Nullwerten und Formatinkonsistenzen, konfigurieren die Verknüpfung und legen die Logik für die Abweichungsberechnung fest. Eine Validierungsregel kennzeichnet alle Formatänderungen in den vorgelagerten Daten, bevor der Workflow Ausgaben erzeugt.
Der KI-Assistent beschleunigt die erste Erstellung. Der/die Data Analyst gibt Folgendes ein: „ERP-Ist-Werte mit Budgetdateien der Abteilungen nach Kostenstelle und Monat verknüpfen, alle Nullwerte in der Ist-Wert-Spalte kennzeichnen, eine Abweichungsübersicht pro Abteilung ausgeben.“ Die Plattform generiert die initiale Workflow-Struktur. Die/der Data Analyst prüft jeden Schritt, passt die Verknüpfungslogik an die tatsächlichen Feldnamen an und fügt die Validierungsregel hinzu. Was manuell einen ganzen Vormittag gedauert hätte, ist nun in einer Stunde erledigt.
Der Workflow ist im Arbeitsbereich (Canvas) selbst dokumentiert. Jeder Schritt ist für alle Teammitglieder sichtbar, beschriftet und modifizierbar. Die erste Erstellung dauert länger als die einmalige Ausführung des manuellen Prozesses. Das ist aber auch das einzige Mal, dass dies der Fall ist.
Jede Ausführung danach
Am zweiten Montag wird der Workflow planmäßig ausgeführt. Die Vorbereitungsschritte, die zuvor zwei bis drei Stunden in Anspruch genommen haben, werden jetzt automatisch ausgeführt. Die/der Data Analyst überprüft die Ergebnisse, nicht den Prozess, der sie erzeugt hat. Wenn das ERP-System im 3. Quartal sein Datumsformat ändert, fängt der Validierungsschritt den Fehler ab, bevor die Ausgabe jemanden erreicht.
Die/der Data Analyst verbringt fünfzehn Minuten mit dem eigentlichen Bericht. Die Struktur der Ausgabe ist identisch mit der der letzten Woche. Die Logik ist auditierbar. Ist die/der Data Analyst nicht anwesend, kann jedes Teammitglied den Workflow öffnen, seine Funktionsweise nachvollziehen und ihn ausführen oder anpassen.
Zeitersparnis ist nicht die Hauptleistung – institutionelles Wissen ist es
Anglo American automatisierte beispielsweise einen monatlichen Compliance-Bericht für die Kupfermine Quellaveco. Dieser Prozess bezog Daten aus Finanz-, Lieferketten- und Betriebssystemen und umfasste Rechnungen mit einem Volumen von über 11 Millionen US-Dollar. Die manuell erstellten Berichte benötigten monatlich zwei volle Arbeitstage. Mit einem automatisierten Workflow ist derselbe Prozess in 30 Minuten abgeschlossen. Die Data Analysts gewannen dadurch zwei Tage pro Monat für die Analysen zurück, die die Berichte eigentlich ermöglichen sollten.
Der Wandel ist sowohl organisatorischer als auch individueller Natur. Ein Prozess, der von einem Data Analyst erstellt wurde, lässt sich im Team teilen, von jemandem ausführen, der die Logik für die Datenaufbereitung nicht von Grund auf hätte entwickeln können, und für ähnliche Use Cases in anderen Geschäftsbereichen anpassen. Self-Service Analytics wird nur dann nachhaltig, wenn die Vorbereitungsebene stabil genug ist, damit andere darauf aufbauen können. Ein Workflow, der in der Excel-Datei eines Analysten lebt, lässt sich nicht skalieren. Einer, der sich in einem freigegebenen, versionierten Arbeitsbereich befindet, hingegen schon.
Evaluierung eines Datenanalyse-Tools zur Reduzierung der Vorbereitungszeit
Die Wahl zwischen verschiedenen Tools ist eher eine Frage der spezifischen Anforderungen als ein bloßer Vergleich von Funktionen. Welches Tool das richtige ist, hängt von der spezifischen Situation Ihres Teams ab.
Welcher Anteil Ihrer Vorbereitungsarbeit ist wiederkehrend, welcher einmalig? Wenn ein Großteil nach einem festen Zeitplan erfolgt, bietet eine Plattform zur Workflow-Automatisierung kumulative Vorteile. Der erste Workflow amortisiert den Zeitaufwand für seine Erstellung bereits nach wenigen Durchläufen. Besteht die Vorbereitung hingegen primär aus einmaligen explorativen Analysen, können manuelle Ansätze oder Skripte durchaus effizient bleiben.
Wie ist die Kompetenzverteilung in Ihrem Team? Wenn zwei von acht Personen die technischen Vorbereitungsarbeiten durchführen können und die anderen sechs warten, erhöht eine codefreie visuelle Umgebung die Teamkapazität auf eine Weise, wie es Python oder SQL nicht kann. Wenn Ihr Team absolut technisch versiert ist, spielt die Wahl eine geringere Rolle, obwohl Aspekte wie Dokumentation, Wiederverwendbarkeit und Governance weiterhin relevant sind.
Wo befinden sich Ihre Daten und wie stabil ist der Zugriff? Wenn Daten über Cloud-Plattformen, Unternehmensanwendungen und Flatfiles verteilt sind und Quellsysteme ihre Schemata regelmäßig ändern, sind Konnektivität und die vorgelagerte Validierung ebenso wichtig wie Transformationsfähigkeit.
Wie oft ändert sich Ihre Vorbereitungslogik? Wenn sich Geschäftsregeln häufig ändern – neue Kostenzuteilungen, überarbeitete Gebietsdefinitionen, Aktualisierungsmethoden – benötigen Sie eine Logik, die leicht zu prüfen, zu ändern und erneut auszuführen ist. Logik, die in einem undokumentierten Skript oder einem Formelblatt versteckt ist, den nur eine Person versteht, birgt ein potenzielles Governance-Problem.
Wann sind Alternativen die richtige Antwort? Ein skriptbasierter Ansatz (Python, dbt, SQL) bleibt die richtige Wahl, wenn das Team vollständig technisch versiert ist, die Vorbereitungsarbeiten komplex und leistungsabhängig sind und eine Engineering-Kultur der Dokumentation und Versionskontrolle besteht. Die nativen Vorbereitungsfunktionen von BI-Tools sind ausreichend, wenn die Daten verhältnismäßig sauber ankommen und die Anforderungen einfach und stabil sind. Die Argumente für eine dedizierte Plattform zur Analytics Automation sind besonders überzeugend, wenn Datenvorbereitung regelmäßig anfällt, das Team über unterschiedliche Qualifikationsniveaus verfügt, Governance eine wichtige Rolle spielt und das Unternehmen seine Analytics-Kapazitäten über eine kleine Gruppe technischer Fachkräfte hinaus skalieren möchte.
Für Teams, die von einer Excel-Grundlage ausgehen, bietet der Leitfaden zu modernem Analytics für Anwender von Tabellenkalkulationen eine Übersicht über gängige Tabellenkalkulations-Workflows und deren automatisierte Entsprechungen.
Wenn Sie intern die Notwendigkeit eines Plattformwechsels begründen, ist die Kommunikation mit den Stakeholdern in der Regel schwieriger als die eigentliche Evaluierung. Die IT-Abteilung wird Informationen zur SOC-2-Konformität, zu Prüfpfaden und dazu benötigen, wie die Plattform die Identitätsföderation handhabt. Alteryx veröffentlicht all dies auf seiner Seite Trust and Security. Für den Business Case gegenüber dem Finanzteam deckt das ROI-Datenblatt zu Alteryx Zeiteinsparungen, Kostensenkungen und geschäftliche Auswirkungen in einer Form ab, die bei Finanzteams typischerweise auf Resonanz stößt.
Ein Bericht. Mehr braucht es nicht, um die Eignung zu prüfen.
Der häufigste Einwand gegen die Einführung einer neuen Plattform ist die Lernkurve. Das ist nachvollziehbar. Doch die Tools dieser Kategorie sind auf schnelle Implementierung ausgelegt – Data Analysts können innerhalb von Stunden, nicht Wochen, von der Datenanbindung zum automatisierten Workflow übergehen.
Der schnellste Weg, die Eignung zu testen, besteht darin, einen Bericht, den Ihr Team bereits regelmäßig manuell erstellt, zu nehmen und die Workflow-Version davon zu erstellen. Kein Proof-of-Concept mit sauberen Beispieldaten, sondern den tatsächlichen Bericht mit den tatsächlichen Quellen, inklusive der unstrukturierten. Wenn der Workflow dies zuverlässig verarbeitet, amortisiert sich der Zeitaufwand schnell. Werden hingegen Lücken sichtbar, haben Sie wertvolle Erkenntnisse über die Plattform gewonnen, bevor Sie eine größere Verpflichtung eingehen.
Mehr als die Hälfte der Global-2000-Unternehmen vertrauen Alteryx One genau für solche Aufgaben – wiederkehrende Analyse-Workflows, die zuverlässig laufen müssen, ohne dass eine einzelne Person sie jede Woche neu erstellen muss. Starten Sie eine kostenlose Testversion von Alteryx One und erstellen Sie die Workflow-Version eines Berichts, den Ihr Team bereits ausführt. Das ist der direkteste Test, um die Eignung zu beurteilen.