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Excel als Daten-Repository kann Ihrem Unternehmen schaden
Microsoft Excel ist ein sehr beliebtes Werkzeug das von vielen Unternehmen genutzt wird. Daher kann es, wie viele andere leistungsstarke Tools auch, bei unsachgemäßer Nutzung großen Schaden anrichten. Hier möchten wir erläutern,
warum Excel nicht als Daten-Repository zum „Herumschieben“ der notwendigen Daten für eine Verkaufsprognose und Inventaroptimierung genutzt werden sollte. Wir haben nichts gegen Excel, im Gegenteil, Salescast erstellt sogar
Berichte in Excel und wird glauben, dass dies der passende Einsatz von Excel ist. Es gibt billigere, einfachere und leistungsstärkere Alternativen zu Excel, die all beim „Herumschieben“ der Daten zum Zwecke der Verkaufsprognose helfen. Am prominentesten hier sind
Datenbanken. Und es kommt noch besser: Man braucht keinerlei Kenntnisse im Bereich Datenbanken, um von deren Vorteilen profitieren zu können!
Die Versuchung und die Niederlage
This is not going to fly!
Eine der häufigsten Anfragen an Lokad lautet: „Ich würde Ihre Prognosen gerne überprüfen. Könnten Sie meine historischen Verkaufsdaten aus Excel importieren?“ Natürlich ist die Frage nach einer Bewertung unseres Angebots angemessen: bei der statistischen Prognose sollte das Wort des Verkäufers (selbst von uns!) niemals als bare Münze gelten.
Nichtsdestotrotz ist ein
Datenimport aus Excel nicht zwangsläufig angemessen. Bei der Erstellung von Prognosen spielt die Qualität der eingegebenen Daten eine wesentliche Rolle. Sind die Daten schlecht, wird auch die Prognose von Lokad schlecht ausfallen. Dieses Muster wird im Englischen auch
Garbage In Garbage Out genannt. Keine Technologie kann dieses Problem umgehen. Es muss am Kern behoben werden. Excel jedoch, hat das innewohnende Problem, dass Eingabefehler weder entdeckt noch die Eingaben behoben werden können (für Details siehe weiter unten).
Es lassen sich unserer Meinung zwei hauptsächliche Ursachen dafür ausmachen, warum manche Personen sich genötigt sehen Excel zu nutzen:
- Sie sind mit Excel vertraut und besitzen keine Datenbank-Kenntnisse. In Wirklichkeit ist dies allerdings keine Schwierigkeit, da Datenbanken keine wirklich tiefgreifenden Kenntnisse erfordern.
- Die IT des Unternehmens hält die Daten zurück und an die Daten zu kommen wird zu einem politischen Machtkampf. Auch wenn dies nicht zu häufig vorkommt: Dies kann sich sehr kompliziert gestalten. Wir können Ihnen helfen die Dinge voranzutreiben.
Wir werden diese Schwierigkeiten später genauer betrachten. Lassen Sie uns erst einige Jahre zurückdenken. Während der ersten Jahre von Lokad, haben wir mehr als 50 Existenzgründungen mit der Hilfe von Excel unterstützt. Auch wenn wir auf diesen Teil unserer Firmengeschichte nicht besonders stolz sind, haben wir doch nie
einen einzigen zufriedenen Kunden hierdurch gewonnen (trotz massiver und verzweifelter Anstrengungen unsererseits).
Der Prozess des Excel-Imports verlief üblicherweise wie folgt (unseren Interessenten nennen wir
Peter):
- Peter erstellt eine Exceltabelle und sendet sie uns.
- Die Tabelle ist nicht wirklich auf die Art erstellt, wie diese für das automatische bearbeiten benötigen. Wir senden die Tabelle daher mit einer Liste durchzuführender Änderungen an Peter zurück.
- Peter versucht es noch einmal und sendet uns die Tabelle.
- Wir entdecken weitere Funktionsstörungen.
- Peter versucht es erneut.
- Weitere Funktionsstörungen. Wir senden mehr Rückmeldungen.
- Peter denkt: Mensch, diese Datenimportlogik ist so rigide! Ein Transfer der Daten aus einer Zelle zerstört die Tabelle, aber Peter gibt nicht auf.
- Hier ein halbes Dutzend Wiederholungen über einen Zeitraum von 2 Wochen eingeben.
- Endlich erhalten wir eine Excel-Tabelle, die automatisch bearbeitet werden kann. Wir senden Peter die Prognosen.
- Peter schaut sich diese an und ist enttäuscht; die Prognosen machen überhaupt keinen Sinn!
- Wir schauen uns den Fall genauer an: die eingegebenen Daten schauen sehr eigenartig aus. Wir stellen Peter viele Fragen.
- Peter verbringt viel Zeit damit die Eingaben zu validieren. Es werden eine Menge Fehler gefunden.
- Hier die wochenlange Anstrengung von Peter eingeben die subtilen Eingabefehler zu finden.
- Peter sendet eine überarbeitete Tabelle. Um es 100% perfekt zu machen, hat Peter die Datenmenge erheblich verringert: nur wenige Artikel und lediglich einige Monate an Historie.
- Lokad erstellt Prognosen und sendet diese zurück.
- Peter erhält die aktualisierten Prognosen und ist erneut enttäuscht. Die Prognosen machen nun zwar Sinn, sind aber nicht genau genug.
- Das Lokad Team schaut sich den Fall an und der Schuldige ist schnell gefunden:die Anzahl der Dateneingaben ist sehr begrenzt. Es ist schlichtweg nicht möglich eine gute statistische Prognose auf der Basis dieser Datenmenge zu erstellen. Wir benötigen mehr Daten.
- Peter hat bereits so viel Arbeit in die Datensammlung gesteckt und soll dies nun noch mal machen mit einem fünfmal umfangreicheren Datensatz…Peter fühlt sich überfordert und gibt auf.
Dieses Szenario wurde offensichtlich nur von den Interessenten mit dem größten Durchhaltevermögen durchlaufen. Die Meisten gaben bereits nach der Hälfte des Prozesses auf. Die gute Nachricht:
es stehen Ihnen einfachere, preisgünstigere und leistungsstärkere Alternativen zu Excel zur Verfügung. Aber hierzu kommen wir noch.
Schwierigkeiten
Dies war ein ziemlich finsterer Überblick. Lassen Sie uns näher betrachten warum ein solches Szenario, trotz der Anstrengungen beider Parteien (Interessenten und dem Lokad-Team), wiederholt auftrat.
Schwierigkeit 1: Excel-Exporte sind NICHT für die statistischen Prognose bestimmt
Man könnte annehmen, dass aufgrund der Tatsache, das das firmeneigene ERP (oder kundenspezifische System) Berichte in Excel erzeigen kann, diese gut genug als Eingabe für das Prognosesystem wären: das sind sie jedoch bei Weitem nicht.
1) Der Excel-Bericht wird üblicherweise auf 12 Monate (oder ein anderer willkürlicher Zeitraum) verkürzt. Für die genauesten Prognosen werden jedoch
alle zur verfügung stehenden Daten benötigt. Eine längere Historie stellt hier den einfachsten und effizientesten Weg zur Verbesserung der Genauigkeit dar. Eine Verkürzung der Zeitspanne der historischen Daten bedeutet die Aufgabe mit einem schwerwiegenden Nachteil zu starten.
2) Es ist wahrscheinlich, dass die Daten bereits zusammengefasst wurden, beispielweise auf einem wöchentlichen oder monatlichen Niveau. Oft werden keine Tagesumsatzdaten angeboten. Unglücklicherweise
führt die Datenaggregation zu einem Informationsverlust. Dies wiederum beeinträchtigt die Genauigkeit.
3) Die Excel-Tabelle kann keine Metadaten in Betracht ziehen. Speziell
Tags werden so vernachlässigt. Gerade diese sind jedoch zum Aufdecken von Zusammenhängen zwischen Produkten sehr geeignet und somit gehen diese Informationen verloren: Korrelationen zwischen Produkten gehen auf Kosten der Genauigkeit verloren.
Schwierigkeit 2: Fehler können weder entdeckt noch behoben werden
Alle Benutzer der Exceldatei haben Zugriff auf die Daten und können diese nach eigenem Ermessen ändern. Dies ist eine sehr geeignete Softwareeigenschaft, wenn eine Aufgabe schnell erledigt werden soll. Der Nachteil liegt jedoch in der unsicheren Datenqualität: Eine falsche Eingabe kann nicht zurückverfolgt werden:
Wann wurde sie eingegeben? Wer hat sie eingegeben? Welcher Zellenwert wurde ersetzt?. Fehlerhafte Eingaben verbergen sich zwischen scheinbar validen Eingaben. Neben dem Entdecken offensichtlicher Fehler (z.B. ein negativer Umsatzwert), besteht keinerlei Möglichkeit die Inhalte der Excel-Tabelle zu überprüfen, es sei denn, es wird eine manuelle lineare Validierung des Inhalts jeder Zelle vorgenommen.
Dieser Designaspekt von Excel ist dann vernachlässigbar, wenn sie die Daten mit Excel lediglich
konsumieren; wird Excel jedoch zum primären Daten-Repository (d.h. Excel wird zur Dateneingabe verwendet) wächst die Anstrengung exponentiell mit der Anzahl der manuellen Eingaben. Oftmals spielt dies keine große Rolle, z.B. wenn die Notwendigkeit der Dateneingabe begrenzt ist. Unsere Erfahrung zeigt jedoch, dass im Falle von Supply Chains immer EINE GROßE DATENMENGE notwendig ist und die Reiberei mit Excel ist nahezu unerträglich.
Schwierigkeit 3: Sicherheitsaspekte auf einem einzelnen PC
Bei einer Supply Chain geht es um Zusammenarbeit: es gibt Zulieferer, Kunden und eine Unmenge an Produkten, die zwischen diesen hin-, und herbewegt werden. Es sind grundsätzlich mehrere Personen beteiligt. Excel ist leider KEIN geeignetes Werkzeug zur Zusammenarbeit. Es ist nicht dazu gedacht, dass mehrere Personen an derselben Tabelle gleichzeitig arbeiten. Wird eine Excel-Datei per E-Mail geteilt, wird diese nicht im eigentlichen Sinne
geteilt, sondern es werden lediglich
neue Kopien der Datei erstellt.
Es ergibt sich eine Art
Impedanzfehlanpassung zwischen der innewohnenden Natur der Supply Chain und dem Mono Computerformat von Excel. Jeder Prozess der sich
zur Datensammlung auf Excel verlässt führt, wird zwangsläufig in jedem Schritt zu Reibereien führen. Dennoch ist ein einfacher
Konsum von Daten mit Excel gut möglich, da mehrere Anwender dieselbe Excel-Tabelle gleichzeitig lesen können.
Schwierigkeit 4: Keine Automatisierung möglich
Im Zusammenhang mit Prognosen ist eine der besten Eigenschaften von Excel gleichzeitig seine größte Schwäche: nahezu
alles kann in eine Excel-Tabelle eingegeben werden. Dies ist eine Freiheit: Sie erlaubt die Daten als so ziemlich alles zu visualisieren.
Der Preis, der für diese Freiheit bezahlt wird, dass (dumme) automatisierte Software aus diesen lose strukturierten Daten keinen Sinn machen kann. Die Logik der Software versagt bei der Bearbeitung der Tabelle, sobald irgendeine der Zellen nicht die begrenzte Bearbeitungslogik befolgt. Hierzu bedarf es lediglich eines Klicks, eines Tastendrucks um die automatische Bearbeitung zum Absturz zu bringen. Es kommt sogar noch schlimmer: nutzt man die Excels Flexibilität nicht und gibt stattdessen das erforderliche rigide Format ein, verliert Excel die meisten der Softwareeigenschaften, die es anfänglich interessant gemacht hat.
Fakten
Da Excel offensichtlich NICHT eine Lösung für die Datensammlung zur Einspeisung in die Prognose oder Inventaroptimierung darstellt: Welche Alternativen bleiben? Glücklichweise bieten sich eine Vielzahl an Alternativen und wahrscheinlich sind diese bereits in Ihrem Unternehmen installiert.
Fakt 1: Ihr Unternehmen verfügt bereits über eine Datenbank
Arbeitet Ihr Unternehmen mit einem ERP (oder Buchhaltungspaket oder eCommerce Cart, ...), dass älter als zwei Jahre ist, baut ihr ERP höchstwahrscheinlich auf einer
Datenbank auf. Eine Datenbank ist eine zuverlässige und strukturierte Datenspeicherung, die dazu dient alle denkbaren Arten automatischer Datenmanipulation zu unterstützen. Datenbanken eignen sich besonders für Umsatzprognosen.
Caveat: Microsoft Access. Dieses Produkt ist eine Mischung aus Excel und Datenbanksystem. Seit 2005 lässt Microsoft
Access langsam auslaufen, da bei Microsoft an der Entwicklung einer erheblich bessere Alternative
Microsoft SQL Express gearbeitet wird. Die größte Einschränkung von Access ist sein unzulänglicher Fernzugang (Lokad kann Ihre Daten nicht remote aus Ihrer Datenbank abrufen, wenn diese als Access-Datei gespeichert sind). Access bietet eine geringe Unterstützung für den Zugriff durch simultane Benutzer (hierbei ähnelt es Excel).
Fakt 2: Die Überprüfung von Lokad mit einer Datenbank ist sowohl einfacher als auch preisgünstiger
Ihre erste Reaktion beim Lesen dieser Seite war vielleicht
wir benutzen Excel lediglich zur Überprüfung von Lokad. Leider resultiert eine Überprüfung von Lokad (oder jeder beliebigen anderen Prognosesoftware) mittels Excel in einem komplizierten und auch teuren Prozess. Excel
erscheint nur einfacher: man muss ja scheinbar die Tabelle nur solange umarbeiten bis es irgendwie passt. Aber wie bereits diskutiert hat uns unsere Erfahrung gezeigt, dass die Umarbeitung der Tabelle sich oftmals
endlos hinschreckt.
Datenbanken sind nun seit fast 30 Jahren in der Anwendung und wurden zur Vereinfachung der zuverlässigen Datenübermittlung entwickelt. Datenbanken können als das Non-Plus-Ultra für die vorliegende Situation betrachtet werden: Die Kopie Ihrer historischen Daten von einem System in ein anderes System.
Fakt 3: Es bedarf keiner Datenbank-Kenntnisse
Lokad and Ihr Unternehmen eine Datenübermittlung einrichten werden Die Etablierung der Datenbankeinrichtung ist tatsächlich sehr technisch, aber weit davon entfernt eine Wissenschaft für sich zu sein. Die Datenbankverwaltung ist eine wohl etabliertes Faschgebiet in der IT-Branche.
Lokad braucht lediglich einen technischen Vertrag mit Ihnen oder Ihrer IT-Abteilung oder ausgelagertem IT-Anbieter. In beiden Fällen ist der Arbeitsaufwand zur Installation der Lokad-Demo sehr gering; oftmals einige Tage bis hin zu einigen Stunden. Dies hängt von Ihrem Datenbankadministrator und dessen Vertrautheit mit den Einstellungen der vorhandenen Datenbank ab.
Caveat: Für große Unternehmen ist der Aufwand höher, da es sich hier um ein signifikant höheres Datenvolumen handelt - Je mehr Daten, desto weitreichender sind die Vorteile der Nutzung einer Datenbank.
Fakt 4: IT verweigert den Zugang zu den Daten
In vielen Unternehmen wird die Modernisierung und Verbesserung der Supply Chain von der IT vorangetrieben. Eine der schwierigsten Situationen denen wir, Lokad, begegnen, ist wenn die IT-Abteilung das genaue Gegenteil tut: sie hält die Daten zurück. Unter solchen Umständen neigen Angestellte dazu zu denken, dass alle Projekte die der Zustimmung der IT (oder noch schlimmer: die Arbeit der IT) erforderlich machen zum Scheitern verurteilt sind. Daher besteht in einer solchen Situation ein besonders starkes Interesse daran Excel zu nutzen, da nichts anderes zu funktionieren scheint.
Wir glauben, dass die IT sich im Kern eines der radikalsten Wendepunkte für Unternehmen im 21. Jahrhunderts befindet. Die IT sollte Ihr Unternehmen vorantreiben. Tausende von online Apps werden durch das Netz geliefert, die üblicherweise nur einen Bruchteil der Kosten von vor-Ort Anwendungen verursachen. Diese Apps nicht zu nutzen schwächt ihr Unternehmen hinsichtlich des Wettbewerbs.
Wir können den Kampf innerhalb Ihres Unternehmens nicht für Sie kämpfen, aber wir glauben, dass es dies ein Fall ist, der den Entscheidungsträgern gemeldet werden sollte - unabhängig von der Größe Ihres Unternehmens. Langfristig (?) handelt es sich hier um das Überleben Ihres Unternehmens.