Wenn Unternehmen kein Business Intelligence (BI)-System nutzen und stattdessen ausschließlich auf Excel setzen, können verschiedene Probleme auftreten. Excel ist ein sehr gutes leistungsstarkes Werkzeug, und es hat seine Grenzen, insbesondere wenn es um umfangreiche Datenanalyse, Berichterstattung und komplexe Geschäftsprozesse geht. Hier sind einige Probleme, die auftreten können:
1. Begrenzte Datenverarbeitungskapazität: Excel hat Begrenzungen für die Datenmenge, die es verarbeiten kann. Bei großen Datensätzen kann die Performance erheblich abnehmen oder Excel sogar abstürzen.
-> BI-Systeme können große Datenmengen verarbeiten, indem sie Datenbanktechnologien nutzen, die für Skalierbarkeit und Leistung optimiert sind.
2. Manuelle Dateneingabe und -aktualisierung: In Excel müssen Daten oft manuell eingegeben und aktualisiert werden. Dies ist zeitaufwändig und erhöht das Risiko von Fehlern.
-> BI-Systeme automatisieren die Datenerfassung und Aktualisierung, indem sie Daten aus verschiedenen Quellen zusammenführen und regelmäßige Aktualisierungen ermöglichen.
3. Mangelnde Datenintegration: Excel-Dateien sind oft isoliert voneinander. Das bedeutet, dass Daten aus verschiedenen Quellen nicht automatisch zusammengeführt werden, was zu Inkonsistenzen und ungenauen Analysen führen kann.
-> BI-Systeme bieten leistungsstarke Datenintegrationswerkzeuge, um Daten aus unterschiedlichen Quellen zu extrahieren, zu transformieren und in einem konsistenten Format zu speichern.
4. Schwierigkeiten bei der Datenanalyse: Fortgeschrittene Datenanalyse, wie die Erstellung von komplexen Berichten, Dashboards und multidimensionalen Analysen, ist in Excel eingeschränkt und erfordert oft umständliche Formeln und Makros.
-> BI-Systeme ermöglichen die Erstellung komplexer Analysen, Berichte und Dashboards durch benutzerfreundliche Oberflächen und vordefinierte Funktionen.
5. Fehlende Echtzeitinformationen: Excel bietet normalerweise keine Echtzeitdatenaktualisierung. Das bedeutet, dass Berichte und Analysen veraltet sein können, wenn sie auf veralteten Daten basieren.
-> BI-Systeme bieten Echtzeitdatenaktualisierung, so dass Berichte und Analysen immer auf aktuellen Informationen basieren.
6. Mangelnde Zusammenarbeit: Excel-Dateien sind oft auf einzelne Benutzer beschränkt, was die Zusammenarbeit und den Austausch von Informationen erschweren kann.
-> BI-Systeme ermöglichen die gemeinsame Nutzung von Berichten, Dashboards und Analysen, um die Zusammenarbeit im Unternehmen zu fördern.
7. Fehlende Sicherheit: Excel-Dateien sind anfällig für Sicherheitsrisiken wie unbefugten Zugriff und Datenlecks, da es schwierig ist, umfassende Sicherheitsmaßnahmen zu implementieren.
-> BI-Systeme bieten robuste Sicherheitsfunktionen, um den Zugriff auf sensible Daten zu kontrollieren und Datenschutz zu gewährleisten.
8. Skalierbarkeitsprobleme: Wenn ein Unternehmen wächst, steigt auch die Datenmenge. Excel kann Schwierigkeiten haben, mit dieser Skalierung Schritt zu halten, was zu ineffizienten Prozessen und verminderten analytischen Fähigkeiten führt.
-> BI-Systeme nutzen leistungsfähige Datenbanktechnologien, um mit dem Unternehmenswachstum Schritt zu halten und große Datenvolumen zu verwalten.
9. Mangelnde Auditierbarkeit: Es kann schwierig sein, Änderungen an Daten und Formeln in Excel rückverfolgbar zu machen, was die Nachvollziehbarkeit und Compliance erschwert.
-> BI-Systeme erfassen Änderungen an Daten und Analysen, so dass eine vollständige Rückverfolgbarkeit und Auditierung möglich ist.
10. Schwierigkeiten bei der Automatisierung: Während Excel Makros und Automatisierungsfunktionen bietet, sind sie oft komplex und schwer zu warten.
-> BI-Systeme bieten benutzerfreundliche Automatisierungstools, um regelmäßige Aufgaben und Prozesse zu automatisieren und zu optimieren.
Ein BI-System kann viele dieser Probleme adressieren, indem es eine zentralisierte Plattform für Datenintegration, Analyse, Berichterstattung und Zusammenarbeit bietet. Es ermöglicht auch eine bessere Skalierbarkeit, Echtzeitdatenaktualisierung, verbesserte Sicherheit und eine höhere Effizienz bei der Datenverarbeitung und -analyse.
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