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werden. Dies hilft nicht nur bei der Erstellung
und Verwendung von komplexen Modellen, son-
dern insbesondere auch bei der Kommunikation
mit anderen Nutzern oder Entscheidern, die da-
durch die Berechnungslogik nachvollziehen
können und nicht einer „Black Box“ vertrauen
müssen. Jedes Objekt kann in einem Modell frei
definiert werden und enthält einen Steckbrief
aus Bezeichnung, Einheit, Beschreibung sowie
Werten oder Formeln, je nachdem, ob es sich
um eine Eingangs- oder eine berechnete Größe
handelt (siehe Abbildung 6).
Formeln enthalten dabei keine kryptischen Be-
zeichnungen wie „AA246“, sondern setzen sich
aus lesebaren, individuell benannten anderen
Größen wie z. B. „Ausfallrate“ zusammen.
Je-
des Objekt kann ein mehrdimensionaler Da-
tenwürfel sein.
Manch einer wird in Excel
schon einmal daran verzweifelt sein, ein beste-
hendes Modell um eine neue Dimension (z. B.
Region) oder eine neues Merkmal einer Dimen-
sion (z. B. Usbekistan) zu erweitern. In Analytica
ist dies durch das Rechnen mit mehrdimensio-
nalen Datenwürfeln problemlos möglich, weil
die Rechenlogik, also die Formeln, von der Da-
tenstruktur, also den Dimensionen, getrennt ist.
Darüber hinaus ist eine Monte-Carlo-Simu-
lation serienmäßig eingebaut
– und zwar so,
dass diese von jedem „normalen“ Anwender
ohne tiefergehende Statistikkenntnisse verwen-
det werden kann. Für umfangreichere Sensitivi-
täts-, Szenario- und Risikoanalysen ist dies eine
sehr wertvolle Funktionalität, denn
damit wird
die Berücksichtigung von Unsicherheiten
und damit die Verknüpfung von Risikoma-
nagement und Planung ein Kinderspiel.
betriebswirtschaftlichen Modellen. Dies tritt
dann ein, wenn unsere Kunden mit Excel auf-
grund der Komplexität des Sachverhaltes an
die Grenzen stoßen, die Gefahr von Fehlern
bzw. Fehlbedienungen zu groß erscheint oder
die Kommunikation der Berechnungslogik in
Excel nicht mehr möglich ist.
Eines hat Analytica mit Excel gemein, näm-
lich dass man flexibel alles Mögliche be-
rechnen kann.
Allerdings ist das Grundprinzip
komplett umgedreht. In Excel sieht man zuerst
Zahlen, um dann durch Klick in eine berechnete
Zelle die darin enthaltene Rechenlogik nachzu-
vollziehen. Wie vor 40 Jahren verwendet Excel
dabei Codes aus Zeilen- und Spaltennummern,
die ein Mensch nicht sofort verstehen kann. Wir
müssen nämlich erst einmal nachschauen, was
sich in der Zelle „AA246“ verbirgt. „Ach ja, das
war ja die Ausfallrate für Gartenschlauchadap-
ter in Usbekistan.“ Die Struktur und die Zusam-
menhänge lassen sich in komplexen Excel-
Modellen nur schwer nachvollziehen. Wer beim
Aufruf der Detektiv-Funktion in Excel schon ein-
mal viele Pfeile gesehen hat, die sich auf meh-
rere Arbeitsblätter bezogen haben, findet sich in
diesem Punkt sicher wieder.
Im Gegensatz zu Excel stellt Analytica zu-
erst die Struktur in einem Einflussdia-
gramm grafisch dar
, damit der Nutzer sich ei-
nen Überblick über das Modell verschaffen
kann. Einzelne Zusammenhänge lassen sich
wiederum in Teilmodellen kapseln, um bei kom-
plexen Modellen nicht den Überblick zu verlie-
ren. Bei Bedarf kann jedes Teilmodell geöffnet
und die darin hinterlegte Struktur nachvollzogen
lern und Verbesserungsmöglichkeiten im Mo-
dell navigieren kann, anstatt zwei voneinander
getrennte Welten nebeneinander zu legen. In
diesem Tool kann man alles anschauen, testen
und ausprobieren. Die Ergebnisse des Model
Audits besprechen wir schließlich mit dem Kun-
den und zeigen ihm, wie man mit dem neuen
Tool umgeht. Dabei steht es ihm natürlich frei,
weiterhin sein Excel-Modell zu verwenden und
lediglich die ggf. gefundenen Fehler zu behe-
ben und zukünftig zu vermeiden.
Die meisten
bewerten allerdings das Analytica-Modell
als viel transparenter, übersichtlicher, si-
cherer und schätzen den Mehrwert, der
sich aus den zusätzlichen Sensitivitäts-
und Risikoanalysemöglichkeiten ergibt.
Das richtige Werkzeug
ist entscheidend
Möglicherweise werden Sie sich fragen, ob
der beschriebene Ansatz zur Überprüfung ei-
nes Excel-Modells durch den kompletten
Nachbau eines Modells und die grafisch-inter-
aktive Dokumentation nicht sehr aufwendig
ist. Um es vorwegzunehmen, ist er nicht – so-
fern man das richtige Werkzeug verwendet.
Wie bereits erwähnt, nutzen wir die Modellie-
rungs- und Simulationssoftware Analytica von
Lumina Decision Systems Inc. Wie der Name
schon sagt, handelt es sich hier um ein Werk-
zeug, um Berechnungen zu modellieren und
alle Arten von Unsicherheiten zu simulieren.
Die Verwendung dieser Software dient nicht
nur bei der Überprüfung von Excel-Modellen,
sondern auch für die Erstellung jeder Art von
Abb. 6: Steckbrief für jedes Element im Analytica-Modell
Vorsicht Falle: Excel-Monster im Controlling
