Agile Datenkompetenz

Reporting-Prozesse mit und ohne Excel gestalten

verfasst von: Andrea Weichand

Verlag: Springer Fachmedien Wiesbaden

Enthalten in: Springer Professional "Wirtschaft+Technik" , Springer Professional "Technik" , Springer Professional "Wirtschaft"

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Über dieses Buch

In diesem Buch hinterfragt Andrea Weichand die bestehenden Reporting-Routinen. Die manuelle Arbeit im bekannten Tabellenkalkulationsprogramm Excel hat sich nicht nur etabliert, sie nimmt auch weiterhin zu. Dies ist ein großes Problem für die Innovations- und Zukunftsfähigkeit so mancher Controlling-, Sales-, oder Marketingabteilungen. Wie datenkompetent ist ein Unternehmen, wenn ein Großteil der Datenarbeit in Excel zurechtgeschustert wird? Wie schafft man es im Berufsalltag, Daten effizient und mit hoher Qualität in passende Datenprodukte zu bringen? Welche Rolle spielt die Pivot-Tabelle?
Weichand beschreibt einen neuen Weg zu mehr Datenkompetenz und erklärt, warum die Prinzipien Kreativität, Strategie und Agilität so wertvoll dabei sind. Ihr Ziel ist es, all die Angestellten, die sich Tag für Tag mit ihren anstrengenden und monströsen Excel-Dateien quälen, zu ermutigen,die Datenprozesse (mit und ohne Excel) zu automatisieren,
die eigene Datenkompetenz weiterzuentwickeln undeine kreative, zukunftsfähige Perspektive für agile Datenarbeit einzunehmen.

Inhaltsverzeichnis

Frontmatter

1. Excel-Kompetenz statt Copy-Paste-Reporting

Zusammenfassung

Excel ist für viele Menschen weiterhin das Tool Nummer eins, wenn es um Zahlen, Daten und Auswertungen geht. Viele haben es gelernt, indem sie einfach davorgesetzt wurden und losgelegt haben. Das richtige Grundwissen für den Umgang mit Excel ist entscheidend. Deswegen bilden die wichtigsten Excel-Elemente den Einstieg in dieses Kapitel. Etwas kritischer muss die übermäßige Nutzung von Excel im Arbeitsalltag betrachtet werden. Nicht nur im Umfeld von Excel, sondern im Tabellenkalkulationsprogramm selbst, hat sich einiges getan. Es gibt einen unterschätzten Weg, ohne Formeln schnelle, flexible und zuverlässige Auswertungen auf kleinen und großen Datenmengen zu erstellen. Dieses Wissen ist eine entscheidende Voraussetzung, um das Copy-Paste-Reporting und die damit verbundenen Risiken hinter sich zu lassen und andere Reporting-Tools mit Leichtigkeit bedienen zu können.

Andrea Weichand

2. Kreative Kompetenz

Zusammenfassung

Vor lauter wiederkehrender, frustrierender Arbeit sind Menschen in datenintensiven Jobs zu sehr mit der Aufrechterhaltung des Status quo beschäftigt und suchen selten aktiv nach neuen, besseren, zukunftsfähigen Lösungen. In diesem Kapitel geht es um die Kreativität in Verbindung mit Vorstellungskraft, Ideenentwicklung, Zusammenarbeit und Visualisierung. All diese Elemente gewinnen in der Datenarbeit zunehmend an Bedeutung. Kreativität ist der Ausgangspunkt für Veränderung, Wandel, Innovation und vor allem Spaß.

Andrea Weichand

3. Datenkompetenz in der Praxis

Zusammenfassung

Was muss in den Unternehmen passieren, damit sich alle Personen gerne und zielgerichtet mit Daten beschäftigen? Die Antwort darauf lautet: Leider noch eine ganze Menge. Daten, Zahlen und Tabellen spuken schon seit Jahrzehnten durch die Büros und seit wenigen Jahren sogar durch die Arbeits- oder Wohnzimmer. In den Köpfen der Menschen in datenintensiven Berufen herrscht selten Klarheit und Entspanntheit, wenn sie vor der nächsten Daten-lastigen Herausforderung stehen. Die praktische Datenkompetenz ist ausbaufähig.

Andrea Weichand

4. Business Intelligence

Zusammenfassung

Viele sind so an Excel gewöhnt, dass sie sich nicht vorstellen können, wie es ist, im Reporting ohne das Tabellenkalkulationstool zu arbeiten. Wenn weniger Excel mehr ist, was füllt dann die Lücke? Die Zukunft der alltäglichen Datenarbeit liegt im datenbankbasierten Arbeiten. Elemente der Business Intelligence wie ETL und SQL bieten Möglichkeiten zur teilweisen oder vollständigen Automatisierung von Daten- und Reporting-Prozessen. BI hat jedoch nicht nur einen technischen Schwerpunkt, sondern benötigt eine Fach-, Prozess- und menschliche Perspektive.

Andrea Weichand

5. Agilität als Kompetenz

Zusammenfassung

Die Umsetzung der bisher beleuchteten Kompetenzen scheint ein komplexes Unterfangen zu sein. Daher stellt sich die Frage, wie können Excel-, Kreativitäts-, Daten- und BI-Kompetenz aufgebaut werden, ohne zur Belastung zu werden? Vielmehr geht es darum, wie die tägliche Datenarbeit wieder mehr Spaß, Sinn und Erfolge hervorbringen lässt. Agilität hat enormes Potenzial, diese Werte aufleben zu lassen.

Andrea Weichand

6. Strategieumsetzung als Kompetenz

Zusammenfassung

Seit eh und je werden in Unternehmen Strategien erarbeitet. Es gibt die Unternehmensstrategie, eine Marketing-Strategie und strategisches Controlling. Alles wird strategisch ausgerichtet, nur die Ausrichtung der Datenarbeit ist noch nicht selbstverständlich. Allerdings ist die Frage, wie die Strategien im Arbeitsalltag Wirkung finden. Wie kann Strategiearbeit die Datenweltt aufwerten? Wie ebnet man in einer Organisation einen Weg, der datenbasiertes Arbeiten fördert?

Andrea Weichand

7. NewDataWork-Prinzipien

Zusammenfassung

In den vorherigen sechs Kapiteln haben Sie die Prinzipien der neuen Datenarbeit und ihre Elemente kennengelernt. Datenarbeit, Kreativität, Agilität und Datenstrategie sind greifbar geworden. Nun gilt es im Finale die einzelnen Prinzipen bzw. Kompetenzen miteinander zu kombinieren, denn das macht NewDataWork aus. Es stellen sich die Fragen: Wie werden die notwendigen Veränderung beflügelt? Welche NewDataWork-Prinzipen haben Priorität? Und wie kann ich Datenprodukte und Datenprozesse in der Praxis umsetzen? Zu guter Letzt ist es wichtig zu verstehen, wie man datenkompetent bleibt.

Andrea Weichand

Titel: Agile Datenkompetenz
verfasst von: Andrea Weichand
Verlag: Springer Fachmedien Wiesbaden
Electronic ISBN: 978-3-658-42511-1
Print ISBN: 978-3-658-42510-4
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-658-42511-1

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Inhaltsverzeichnis

Frontmatter

1. Excel-Kompetenz statt Copy-Paste-Reporting

2. Kreative Kompetenz

3. Datenkompetenz in der Praxis

4. Business Intelligence

5. Agilität als Kompetenz

6. Strategieumsetzung als Kompetenz

7. NewDataWork-Prinzipien

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