Advanced Excel & Big Data (Power Query / SQL)

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Ich nutze Excel nicht als „Tabelle“, sondern als Analyse- und Entscheidungswerkzeug. Gerade in KMU entstehen viele Reports historisch: manuell, fehleranfällig und abhängig von einzelnen Personen. Mein Ansatz ist, Reporting so aufzubauen, dass es reproduzierbar, skalierbar und prüfbar ist – ohne unnötige Komplexität.

Der Unterschied zwischen „Excel können“ und Advanced Excel ist für mich klar: nicht schneller klicken, sondern saubere Datenlogik schaffen. Wenn die Datenbasis stimmt, werden Auswertungen, Dashboards und Forecasts stabil – und Entscheidungen sicherer.

Mein Fokus: Datenlogik statt Excel-Zauberei

• Power Query: automatisiertes Laden, Bereinigen und Transformieren (ETL) – statt Copy/Paste
• SQL: klare Datenabfragen, Joins, Aggregationen – für verlässliche Zahlen aus Datenquellen
• Datenmodelle: saubere Struktur (Fakten/Dimensionen), eindeutige Schlüssel, nachvollziehbare Berechnungen
• DAX / Power BI (bei Bedarf): wenn Excel an Grenzen kommt oder Dashboards „live“ sein sollen
• Python (pandas) & R (bei Bedarf): wenn Datenmengen oder Analysen über den klassischen Excel-Rahmen hinausgehen

Mehrwert: weniger manuelle Arbeit, weniger Fehler, höhere Transparenz – und Reporting, das auch bei Stellvertretung funktioniert.

Realität im KMU: IT ist ausgelastet – Zugriff ist oft eingeschränkt

In vielen Firmen ist die IT-Abteilung stark ausgelastet. Gleichzeitig sind direkte Zugriffe auf Datenbanken oder REST-APIs (oder generell API-Zugriffe) aus Governance-/Security-Gründen nicht erlaubt oder nicht priorisiert. Genau hier entsteht das typische Problem: Finance braucht schnell Zahlen – aber „ein neues Interface“ dauert Wochen.

Meine Lösung ist pragmatisch: Ich baue Reporting so, dass es innerhalb der erlaubten Spielregeln funktioniert – über standardisierte Exporte und klare Datenpipelines (Power Query/SQL), mit Kontrollen und Dokumentation. So bleibt die IT entlastet, und Finance bekommt stabile Zahlen.

Beispiel 1: Reporting automatisiert – ohne DB-/API-Zugriff

Ausgangslage: Monatsreport aus mehreren Quellen (ERP-Export, Excel-Listen, manuelle Korrekturen). Kein direkter Datenbankzugriff, kein REST-API-Zugriff – und IT war im Tagesgeschäft stark gebunden.

Vorgehen: Ich habe mit dem, was im Unternehmen erlaubt und verfügbar war, eine robuste Lösung gebaut:

• Definition von einheitlichen Export-Templates (fixe Spalten, fixe Periodenlogik, eindeutige Keys)
• Ablage in einem klaren Ordner-/Ablagesystem (z. B. „Monat/Quelle/Version“) statt E-Mail-Chaos
• Power Query als automatisierte Pipeline: Import → Bereinigung → Mapping → Konsolidierung → Checks
• Plausibilitäts- und Abstimmchecks (z. B. Summenchecks, Konten-/Kostenstellen-Mapping, Duplicate-Checks)

Ergebnis: Der Report wurde „Refresh-fähig“: weniger manuelle Schritte, weniger Fehlerquellen und konsistente Zahlen. IT musste keine Schnittstelle bauen – und Finance konnte trotzdem sauber, schnell und nachvollziehbar arbeiten.

Beispiel 2: Datenlogik nach vorne ziehen (SQL / Modelllogik)

Ausgangslage: Wenn Datenmengen wachsen oder mehrere Tabellen zusammenkommen (Buchungen, Stammdaten, Kostenstellen), entstehen Fehler oft nicht in der Grafik, sondern in der Logik (Join, Mapping, Filter).

Vorgehen: Ich setze auf klare Logik: Joins/Aggregationen nachvollziehbar, Mapping-Tabellen sauber gepflegt, und ein Datenmodell, das später auch für Power BI verwendbar ist.

Ergebnis: Weniger „Excel-Magie“, mehr Stabilität. Zahlen sind erklärbar, prüfbar und wiederholbar.

Was Unternehmen dadurch gewinnen

• Tempo: Reporting funktioniert trotz IT-Engpässen – ohne dauerhaftes Improvisieren
• Qualität: weniger Fehler, klare Logik, bessere Nachvollziehbarkeit
• Governance: Lösungen innerhalb der Regeln (ohne „Schatten-IT“)
• Skalierbarkeit: mehr Daten/Quellen ohne Chaos
• Unabhängigkeit: Prozesse sind dokumentiert und nicht an eine Person gebunden

Interesse an einem Austausch? Ich freue mich über Gespräche zu Reporting-Automation, Datenlogik (Power Query/SQL) und pragmatischen BI-Lösungen im Finance-Kontext.