Im Controlling ist hohe Datenqualität das Fundament für Budgetierung, Forecasting und Leistungsanalyse. Excel ist nach wie vor eine der am weitesten verbreiteten Plattformen zur Datenverarbeitung, bietet jedoch auch reichlich Raum für Fehler und Ungenauigkeiten. Eine der größten Herausforderungen besteht darin, hohe Datenqualität sicherzustellen, um so fundierte Entscheidungen zu ermöglichen. In diesem Blogbeitrag geben wir Ihnen einige Tipps, wie sie beim Controlling mit Excel Mängel in der Datenqualität minimieren.

1. Datenvalidierung und Eingabeüberprüfung: Excel bietet verschiedene Funktionen, um die Eingabe von Daten zu steuern und sicherzustellen, dass nur akzeptable Werte eingetragen werden. Dropdown-Listen, Datumsauswahllisten, numerische Überprüfung, Datumsauswahllisten oder auch manuelle Formeln reduzieren Tippfehler und standardisieren die Eingabe.

2. Vermeidung manueller Eingaben: Menschliche Fehler können vermieden werden, indem Sie manuelle Eingaben minimieren. Automatisieren Sie die Datenerfassung, wo immer möglich, nutzen Sie die Funktion AutoVervollständigen und verwenden Sie Schnittstellen oder Importfunktionen, um Daten aus anderen Systemen zu übernehmen.

3. Datenbereinigung: Die Sauberkeit der Daten ist entscheidend. Entfernen Sie Duplikate, leere Zeilen und Spalten, um eine konsistente und übersichtliche Datenbank zu gewährleisten. Regelmäßige Überprüfungen und Bereinigungsaktionen sind unerlässlich.

4. Verwendung von Formeln und Funktionen: Nutzen Sie Excel-Formeln und -Funktionen, um Berechnungen durchzuführen und Redundanzen zu vermeiden. Komplexe Berechnungen können automatisiert werden, was die Genauigkeit erhöht und menschliche Fehler minimiert.

5. Benennungsbereiche und Zellenkommentare: Benennen Sie wichtige Bereiche und fügen Sie Zellenkommentare hinzu, um die Bedeutung und Verwendung von Daten zu dokumentieren. Dies erleichtert anderen Benutzern die Navigation und Interpretation der Daten.

6. Pivot-Tabellen und Diagramme: Nutzen Sie Pivot-Tabellen, um komplexe Daten übersichtlich darzustellen und Trends zu identifizieren. Diagramme helfen bei der visuellen Darstellung von Daten und ermöglichen eine bessere Kommunikation von Ergebnissen.

7. Datenüberprüfung: Implementieren Sie automatische Überprüfungen und Warnungen, wenn bestimmte Bedingungen nicht erfüllt sind. Bedingte Formatierungen können verwendet werden, um auf Abweichungen von festgelegten Grenzwerten aufmerksam zu machen.

Dimensionen der Datenqualität in Excel

Inzwischen haben sicher diverse Definitionen und Dimensionen von Datenqualität in Excel hervorgetan. Einige der wichtigsten Faktoren sind:

Genauigkeit: Dies bezieht sich darauf, wie genau die Daten die tatsächlichen Ereignisse oder Fakten widerspiegeln. Ungenaue Daten können zu falschen Erkenntnissen und Entscheidungen führen.

Vollständigkeit: Vollständige Daten enthalten alle erforderlichen Felder und Werte. Fehlende Daten können Lücken in der Analyse hinterlassen und verzerrte Ergebnisse erzeugen.

Konsistenz: Konsistente Daten sind in sich stimmig und widersprechen sich nicht. Inkonsistente Daten können zu Verwirrung führen und die Zuverlässigkeit der Analysen beeinträchtigen.

Aktualität: Aktuelle Daten sind auf dem neuesten Stand und spiegeln die aktuelle Realität wider. Veraltete Daten können zu Entscheidungen führen, die nicht mehr relevant sind.

Einheitlichkeit: Einheitliche Daten verwenden konsistente Formate, Einheiten und Terminologien. Uneinheitliche Daten können Verwirrung stiften und die Integration von Informationen erschweren.

Zuverlässigkeit: Zuverlässige Daten wurden korrekt erfasst und sind vertrauenswürdig. Daten von geringer Zuverlässigkeit können auf fehlerhaften Quellen oder Prozessen beruhen.

Verfügbarkeit: Verfügbarkeitsqualität bezieht sich darauf, ob die Daten rechtzeitig verfügbar sind, wenn sie benötigt werden. Unzugängliche Daten können zu Verzögerungen in Entscheidungsprozessen führen.

Relevanz: Relevante Daten sind für den beabsichtigten Verwendungszweck von Bedeutung. Irrelevante Daten können die Analyse verkomplizieren und die Effizienz beeinträchtigen.

Interpretierbarkeit: Interpretierbare Daten sind klar und verständlich – ohne Mehrdeutigkeiten. Schwierig zu interpretierende Daten können zu Missverständnissen führen.

Sicherheit und Datenschutz: Datenqualität beinhaltet auch den Schutz sensibler Informationen und die Einhaltung von Datenschutzrichtlinien, um die Vertraulichkeit und Integrität der Daten zu gewährleisten.

8. Regelmäßige Aktualisierung: Stellen Sie sicher, dass die Daten regelmäßig aktualisiert werden, um genaue Analysen sicherzustellen. Automatisieren Sie Aktualisierungsprozesse, um menschliche Fehler zu minimieren.

9. Datensicherheit und Zugriffskontrolle: Schützen Sie sensible Daten, indem Sie Zugriffsberechtigungen steuern und Tabellenblätter sowie Arbeitsmappen mit Passwörtern versehen.

10. Dokumentation und Schulung: Dokumentieren Sie Datenquellen, Formeln und Prozesse, um Transparenz und Nachvollziehbarkeit zu gewährleisten. Bieten Sie Schulungen an, um sicherzustellen, dass alle Teammitglieder die nötigen Praktiken verstehen und anwenden.