Fragmentierte Analysetools versagen unbemerkt. Die Daten sind vorhanden, und die Data Analysts sind kompetent. Dennoch verlangsamt sich die Berichterstellung, da die Verzögerung bei den Übergaben entsteht, z. B. durch manuelle Exporte, Formatierungen und Schritte, deren korrekte Reihenfolge nur eine Person kennt.
Die meisten Teams reagieren darauf mit zusätzlichen Tools: einem besseren Dashboard, einem neuen Konnektor und einer Datenqualitätsschicht. Die Verzögerungen bestehen weiterhin. Das Problem lag nie an einem einzelnen Tool. Sondern an der Prozessarchitektur, die sie verbindet.
Dieser Beitrag analysiert die eigentlichen Schwachstellen fragmentierter Analyse-Stacks, erklärt, warum das Hinzufügen von Tools die zugrundeliegende Struktur nicht behebt, und zeigt eine Alternative auf, inklusive eine Diagnose, die jedes Team vor einer Plattformänderung durchführen kann.
Was fragmentierte Analysen tatsächlich kosten
Drei von vier Analyst greifen bei der Datenvorbereitung nach wie vor auf manuelle Arbeit mit Tabellenkalkulationen zurück, und fast die Hälfte verbringt allein mehr als sechs Stunden pro Woche mit Aufgaben zur Datenbereinigung und -aufbereitung, so eine globale Studie unter 1.400 Data Analysts. Die Abhängigkeit besteht nicht, weil es den Data Analysts an Fähigkeiten mangelt, sondern weil der Stack Tool für Tool erstellt wurde, ohne dass eine Workflow-Ebene irgendetwas davon verbindet.
Fragmentierte Analysen bedeuten, dass Datenvorbereitung, Analyse, Berichterstattung und Bereitstellung jeweils in einem separaten Tool erfolgen, ohne automatisierte Übergabe zwischen ihnen. Data Analysts schließen diese Lücken manuell: Export aus einem System, Neuformatierung für das nächste, erneuter Import, um die Analyse durchzuführen.
Jede manuelle Übergabe birgt zudem das Risiko von Logikfehlern. Eine Analystin verwendet den Stichtag vom letzten Montag; ein anderer Analyst den vom Freitag. Der eine aggregiert nach Region; die andere nach Gebiet. Bis die Berichte die Stakeholder erreichen, weisen die Zahlen geringfügige, nicht nachvollziehbare Abweichungen auf.
Mit steigendem Datenvolumen verschärft sich das Problem. Ein manueller Prozess lässt sich nicht planen. Die einzige Möglichkeit, schneller mehr Berichte zu erstellen, besteht darin, den Personalbestand zu erhöhen oder den Umfang zu reduzieren.
Wenn die Verzögerungen bei der Berichterstattung Ihres Teams scheinbar in jedem Zyklus von Neuem beginnen, egal welche Maßnahmen Sie ergreifen, versuchen Sie, den tatsächlichen Ausgangspunkt jedes Berichts zu ermitteln, nicht den Endpunkt. Die Ursache liegt meist zwei oder drei Schritte früher als zunächst angenommen.
Drei Wege, wie Fragmentierung das Reporting beeinträchtigt, und warum jeder davon schwer zu erkennen ist
Jeder der folgenden Fehlermodi sieht zunächst wie ein Datenqualitäts- oder Personalproblem aus, bis man ihn auf den Prozess zurückführt. Die zugrunde liegende Ursache ist bei allen drei die gleiche: Die Geschäftslogik lebt in den Köpfen der Menschen und in manuellen Schritten und nicht in einem dokumentierten, wiederholbaren System.
Unbemerkte Fehler bei Änderungen der Quelldaten
Wenn sich ein Schema verändert, eine Spalte umbenannt oder ein Quellsystem aktualisiert wird, werden manuelle Pipelines unbemerkt unterbrochen. Data Analysts bemerken oft erst, dass die Ausgabe falsch ist, nachdem der Bericht bereits versendet wurde.
Der anschließende Nachbearbeitungsaufwand ist vorhersehbar. Data Analysts verfolgen die Exporte zurück, finden die Fehlerstelle, verarbeiten die Daten ab diesem Schritt neu, validieren die nachfolgenden Schritte erneut und erstellen den Bericht anschließend neu. Ein 30-minütiger Bericht kann damit einen ganzen Arbeitstag kosten. Daten ändern sich ständig. Das Problem ist, dass kein Workflow zur Aktualisierung vorhanden ist. Es gibt nur einen manuellen Prozess, der von Grund auf neu ausgeführt werden muss.
Inkonsistente Ergebnisse bei derselben Fragestellung
Wenn mehrere Data Analysts unterschiedliche Versionen desselben Berichts aus unterschiedlichen Datenabrufen erstellen, weichen die Zahlen voneinander ab. Der Vertrieb sieht eine andere Pipeline-Zahl als die Finanzabteilung. Der wöchentliche Betriebsbericht steht im Widerspruch zur monatlichen Management-Zusammenfassung.
Die Diskrepanzen entstehen durch unterschiedliche Annahmen: das Stichtagsdatum des einen Analysten, die Aggregationslogik des anderen, die Behandlung von Sonderfällen durch einen dritten. Jede dieser Annahmen ist in ihrer jeweiligen Tabelle unsichtbar.
Führungskräfte lernen, Daten außer Acht zu lassen, die sie nicht abgleichen können. Das Analyseteam verbringt seine Zeit in Abstimmungstreffen. Die eigentliche Ursache wird nie behoben, da sie im System nicht eindeutig identifiziert werden kann.
Nicht beschleunigbare Berichtsgeschwindigkeit
Die maximale Berichtsgeschwindigkeit wird durch den langsamsten manuellen Schritt in der Kette begrenzt, nicht durch die Leistungsfähigkeit einzelner Tools. Beim Quartalsabschluss, der Vorbereitung von Vorstandssitzungen oder der Reaktion auf Vorfälle arbeitet das Team mit höherem Aufwand und liefert dennoch die gleiche Latenz.
Dies ist nicht nur für das Reporting-Team von Bedeutung. Gartner prognostiziert, dass bis 2027 60 % der Unternehmen aufgrund inkohärenter Data-Governance-Frameworks den erwarteten Wert ihrer KI-Use-Cases nicht realisieren werden. Fragmentierte Analyse-Pipelines tragen direkt zu diesem Scheitern bei, nicht die KI-Modelle selbst.
Die verfügbaren Tools zum Ersetzen eines fragmentierten Stacks
Der richtige Ersatz hängt davon ab, wo sich die Logik befindet, wer die Workflows verantwortet und wie viel Engineering-Kapazität für deren Wartung zur Verfügung steht.
Codebasierte Pipelines (Python, dbt, SQL)
Die beste Lösung für wirklich komplexe oder nicht standardisierte Logik sowie für Teams mit dedizierten Engineering-Ressourcen. Codebasierte Pipelines bieten volle Kontrolle und eignen sich gut für Unternehmen, die bereits einen Data-Engineering-Stack standardisiert haben.
Die Wartungskosten sind hoch, wenn die Leute, die sie gebaut haben, weggehen, wenn Business Analysts Logik ändern müssen, die sie nicht lesen können, oder wenn das Arbeitsvolumen die technischen Kapazitäten übersteigt.
Low-Code-Automatisierungstools (Power Automate, Zapier)
Diese Tools eignen sich für einfache, lineare Workflows. Sie helfen, indem sie Dateien zwischen Systemen verschieben, Benachrichtigungen auslösen und Daten zwischen Geschäftsanwendungen weiterleiten. Sie sind schnell einsatzbereit und für nicht-technische Benutzer:innen zugänglich.
Bei der analytischen Komplexität stoßen diese Tools an ihre Grenzen. Transformationslogik, Schema-Ausrichtung und die Zusammenführung von Daten aus mehreren Quellen erfordern in der Regel Workarounds oder fallen außerhalb dessen, was sie nativ unterstützen.
Analytics-Automation-Plattformen
Die beste Lösung, wenn Workflows von Data Analysts und nicht von Engineers veranwortet werden und die Logik die Aufbereitung, Transformation und kontrollierte Bereitstellung von Daten aus verschiedenen Quellen in großem Umfang umfasst. Business Analysts können Workflows erstellen, dokumentieren und automatisieren, ohne Code schreiben zu müssen. Technische Benutzer:innen können sie bei Bedarf erweitern.
Die entscheidende Frage ist, wer die Logik verantwortet. Wenn es sich um Data Analysts und nicht um Engineering handelt, ist eine Plattform für Analytics Automation die richtige Wahl. Dies ist auch die Grundlage für die Bewertungskriterien im nächsten Abschnitt.
Wie die Analysekonsolidierung die Pipeline optimiert
Vor der Evaluierung einer Plattform werden drei Fragen gestellt, die klären, ob sie das strukturelle Problem löst oder nur ein weiteres Tool zum Stack hinzufügt:
- Kann Geschäftslogik einmal erfasst und wiederverwendet werden, ohne sie erneut eingeben zu müssen? Die SVERWEIS-Funktion, die Kostenstellenzuordnung und der Validierungsschwellenwert sollten im Workflow und nicht in einer Tabelle enthalten sein.
- Können Workflows automatisch nach einem Zeitplan ausgeführt werden, ohne dass jemand jeden einzelnen auslöst? Die Zeit der Data Analysts sollte in die Erstellung des Workflows investiert werden, nicht in dessen tägliche Ausführung.
- Können die Ergebnisse Stakeholder erreichen, ohne dass Data Analysts für jede Zielgruppe eine Neuformatierung vornehmen müssen? Verteilung und Formatierung sollten Teil des Workflows sein und keine separate Aufgabe, die darauf folgt.
So sehen diese Kriterien in der Praxis aus, anhand eines typischen Workflows eines Finanzteams in Unternehmen mit fragmentierten IT-Systemen. Das „Nachher“-Szenario läuft in Alteryx One, aber jede Analytics-Automation-Plattform, die die drei oben genannten Kriterien erfüllt, könnte ähnlich funktionieren.
Vorher: Ein wöchentlicher FP&A-Bericht erfordert, dass ein Data Analyst einen Bericht aus Oracle abruft, den Export in Excel öffnet, SVERWEISE anwendet, um Kostenstellencodes abzugleichen, anhand der Workday-Mitarbeiterdaten validiert, eine Pivot-Tabelle erstellt, diese in eine Präsentation kopiert und per E-Mail verschickt, auf drei Verteilerlisten verteilt. Dies kann jeden Montag 4 bis 6 Stunden in Anspruch nehmen. Ändert sich das Exportformat von Oracle oder führt Workday während des Zyklus ein Update durch, muss der Prozess neu gestartet werden. In diesem Fall ist der Analyst selbst der Workflow.
Nachher: Der Workflow stellt eine direkte Verbindung zu Oracle und Workday her. Die SVERWEISE, der Kostenstellenabgleich und die Validierungsprüfungen werden einmalig auf einem visuellen Workflow-Arbeitsbereich erfasst, dokumentiert und werden vom Team verantwortet. Der Bericht wird nach einem Zeitplan ausgeführt. Wenn Oracle einen Feldnamen ändert, aktualisiert der Data Analyst einen Schritt im Arbeitsbereich, anstatt alles von Grund auf neu zu erstellen. Gesamtzeit pro Zyklus: 20 Minuten.
Die Logik bleibt gleich. Geändert hat sich lediglich der Speicherort. Früher war es eine Tabellenkalkulation, die von einer Person gepflegt wurde. Jetzt ist es ein Workflow, den das gesamte Team sehen, ändern und prüfen kann.
Die Zeitersparnis ist zwar real, aber zweitrangig. Wenn alle Stakeholder nach demselben Zeitplan auf denselben Workflow zurückgreifen, widersprechen sich die Berichte nicht mehr. Wenn sich Daten ändern, wird ein Schritt aktualisiert, anstatt einen gesamten Prozess neu zu starten. Wenn der Workflow dokumentiert ist, kann ihn jeder im Team ausführen oder ändern, nicht nur die Person, die ihn erstellt hat.
Für Teams, bei denen die letzte Meter den Engpass darstellen, können Augmented-Analytics-Funktionen diesen Engpass schließen. Statt dass ein Data Analyst die fertige Analyse für jede Zielgruppe neu formatieren muss, sendet die automatisierte Bereitstellung von Erkenntnissen die richtige Ausgabe an die richtige Person, ohne dazwischen einen manuellen Formatierungsschritt durchführen zu müssen.
Das Alteryx E-Book „The Analyst’s Guide to Automating Reports“ behandelt vier Strategien, um manuelle Berichtszyklen durch geplante, wiederholbare Workflows zu ersetzen.
Erste Schritte – Was Sie tun sollten, bevor Sie etwas ersetzen
Die Konsolidierung eines fragmentierten Stacks ist in erster Linie eine Prozessentscheidung und erst dann eine Technologieentscheidung. Der erste Schritt besteht darin, herauszufinden, wo der aktuelle Stack tatsächlich Probleme bereitet.
Drei Schritte führen zum Ziel:
- Erstellen Sie eine vollständige Prozessübersicht eines Berichts. Wählen Sie den Bericht, den Ihr Team am häufigsten neu erstellt. Dokumentieren Sie jeden Schritt, auch die informellen: die von der Analystin gepflegte Tabelle, die Slack-Nachricht zur Bestätigung einer Zahl, die Entscheidung, welches Datum zu „dieser Woche“ zählt. Jede Übergabe, bei der ein Mensch eine automatisierte Verbindung ersetzt, ist ein Kandidat für Automatisierung.
- Messen Sie die gesamte Zykluszeit. Zählen Sie von der Datenabfrage bis zum Zeitpunkt, an dem der Bericht die Stakeholder erreicht. Berücksichtigen Sie Wartezeiten und Koordinationszeit, nicht nur die analytische Arbeit. Die meisten Teams stellen fest, dass der tatsächliche Zyklus länger ist als angenommen, wenn man den Overhead berücksichtigt.
- Trennen Sie wiederkehrende Schritte von Entscheidungen. Schritte, die jede Woche die gleiche Ausgabe aus den gleichen Eingaben erzeugen, sind Automatisierungskandidaten. Schritte, die Interpretation, Kontext oder Ausnahmebehandlung erfordern, verbleiben beim Data Analyst.
Die wichtigsten Workflows, die Sie zuerst automatisieren sollten, sind diejenigen, die sich am häufigsten wiederholen und eine klare, stabile Logik aufweisen. Mehrdeutige oder ausnahmeintensive Prozesse eignen sich schlecht für die Automatisierung, unabhängig von ihrem Zeitaufwand.
Dokumentieren Sie vor jeder Plattformbewertung, mit welchen Datenquellen die wichtigsten Workflows verbunden sind, und stellen Sie sicher, dass die Plattform diese Verbindungen nativ unterstützt. Diese Liste von Quellen, Formaten und Governance-Anforderungen ist auch das Erste, nach dem die IT-Abteilung fragen wird.
Beginnen Sie mit einem Bericht. Erstellen Sie den Workflow einmalig in einer kostenlosen Testversion von Alteryx One und führen Sie ihn mit Ihren tatsächlichen Daten aus. Die oben genannten Diagnoseschritte zeigen Ihnen genau, was Sie zuerst erstellen müssen, und der Unterschied zwischen einem vierstündigen manuellen Prozess und einem 20-minütigen automatisierten Prozess ist konkret genug, um einen internen Use Case zu verankern.