Controllermagazin 6/2020

45 Controller Magazin | Ausgabe 6 PRAXIS über BERICHTSVERBINDUNGEN demnach auch (mehrere) Charts mittels Datenschnit- ten gesteuert werden. So viel also zur Tech- nik, die eine flexible und nutzergesteuerte Analyse durch die Datenschnitte und Dar- stellung mittels Pivot-Charts bzw. -Tabellen ermöglicht. Ein Schuh bzw. eine interaktive Analyse wird nun daraus, wenn mehrere (mit den Datenschnitten verbundene) Pivot- Charts oder -Tabellen gezielt und koordi- niert zusammengestellt werden. In unserem Fall ist als erstes für jede der sechs Pivot-Tabellen ein entsprechender Pi- vot-Chart (als gruppiertes Säulen-Dia- gramm) einzufügen. Diese werden ausge- schnitten und dann auf einem neuen Ar- beitsblatt sinnvoll in der Größe dimensio- niert und platziert . Und zwar werden die Diagramme mit den Deckungsbeiträgen oben und die Diagramme mit den Absatz- mengen unten angeordnet. Von links nach rechts läuf t jeweils die zeitliche Analyse , die Analyse nach Zulieferern sowie nach Produktkategorien (vgl. Abb. 10). Damit sind zusammengehörige Inhalte auch räumlich nahe/zusammen dargestellt und folgen zu- dem – sowohl senkrecht als auch waagrecht gesehen – einer sinnvollen Logik – dies ist eine der wichtigsten Grundregeln für die Gestaltung/den Aufbau von Dashboards . Es wurde zudem das Zahlenformat der Pi- vot-Tabellen angepasst sowie einige Feld- schaltflächen der Pivot-Charts ausgeblendet und die Legenden gelöscht. Auch wurde be- reits eine Top-5-Wertfilterung (über die nor- malen Tabellen-Filter, siehe hierzu auch Un- rein, CM 2016 Heft 4, S. 70-71) für die Analy- sen nach Zulieferer und Kategorie – sowohl für die Deckungsbeiträge als auch die Ab- satzmenge durchgeführt – um so den Fokus auf das Wesentliche zu legen. Die Datenschnitte werden rechts auf dem Bildschirm angeordnet und sollten mög- lichst sinnvoll formatiert werden. Im Beispiel wurden zum einen die Größe und zum an- deren die Farbe der Datenschnitte an die Farbe der jeweils zugehörigen Pivot-Charts angepasst . Damit werden unterschiedliche Inhalte farblich unterschiedlich und zusam- mengehörige farblich gleich dargestellt . Auch wird auf die Hervorhebung bestimm- ter Sachverhalte – und damit auf kräftige Farben, die hierzu geeignet sind – verzich- tet, da in diesem Fall keine bestimmte vor- analysierte Botschaf t vermittelt, sondern eine flexible Darstellung und Analyse über die verschiedenen Filtervarianten ermög- licht werden soll. Gleichfalls sind daher auch alle Inhalte gleich in der Größe dimensio- niert. Ansonsten sind Inhalte auf Reports/ Dashboards/Folien prinzipiell gemäß ihrer Wichtigkeit zu proportionieren , d. h. Wich- tigeres sollte größer, Unwichtigeres kleiner dargestellt werden – eine weitere relevante Gestaltungs-Regel. Alle Datenschnitte interagieren nun mit allen Pivot-Charts und untereinander und erlauben so interaktive und flexible Analy- sen über Deckungsbeiträge und Absatz- mengen nach verschiedenen Kriterien wie etwa Zeitraum, Zulieferer und (Produkt-) Kategorien. Natürlich können auch andere Elemente wie beispielsweise Artikel oder Zuliefer-Länder – durch entsprechende Einstellungen/Änderungen in den Pivot-Tabellen – analysiert werden. Damit kön- nen wertvolle Erkenntnisse für die Sorti- ments- und Zuliefereranalyse – bspw. über gute oder schlechte Monate, Zuliefe- rer und (Produkt-)Kategorien – auf einen Blick gewonnen und daraufhin gegebenen- falls entsprechende Korrekturmaßnah- men eingeleitet (also etwa mit Zulieferern verhandelt oder einzelne Produkte aus dem Sortiment genommen) werden (vgl. Abb. 10 sowie insbesondere das Arbeits- blatt „Pivot-Dashboard“). ⬛ Summary Mit Excel lassen sich dynamische Analy- sen, Berichte oder Dashboards erstellen. Dies geht auch ohne VBA – nur mit Excel- Standard-Funktionalität. Sowohl für das Standard-Reporting als auch für flexible Ad-hoc-Analysen ist zudem der Einsatz von Pivot-Tabellen sehr zu empfehlen. Sie sind ein mächtiges Instrument zur Da- tenanalyse, mit dem Sie Daten gruppie- ren, ausblenden, filtern und auswerten können, ohne die Original-Daten-Quelle dabei verändern zu müssen. Außerdem ist es empfehlenswert, Daten zusätzlich durch Pivot-Charts zu visualisieren und hierdurch wahrnehmungsoptimierter darzustellen. Abb. 10: Interaktive Analyse mit Pivot-Charts und Datenschnitten