Tabellenkalkulationen sind ein leistungsfähiges und vielseitiges Werkzeug, dem sich Business-Leute, Analysten, Datenwissenschaftler und Tech-Spezialisten bedienen, um Daten zu sammeln, zu integrieren, zu bereinigen, zu analysieren und zu präsentieren. Populär wurden Tabellenkalkulationen in den 1980er Jahren mit Visicalc und Lotus 1-2-3, in den 1990er Jahren trat dann Microsofts Excel seinen Spreadsheet-Siegeszug an. Bis heute gehört Excel im Bereich Spreadsheets zur Speerspitze - hat (unter anderem) mit Google Sheets und Zoho Sheet jedoch auch neue, starke Konkurrenten.

Und es gibt sicher viele Gründe für einige Menschen, Tabellenkalkulationen mindestens für die nächste zehn Jahre weiter zu verwenden. Spreadsheets sind vielseitige Tools, aber ihr Nutzwert sinkt mit wachsenden Datensätzen, zunehmendem Collaboration-Grad und wenn es um geschäftskritische Workflows geht. Davon abgesehen, können Tabellenkalkulationen die Bemühungen untergraben, zu einem datengetriebenen Unternehmen zu transformieren. Ohne Leitplanken kann die übermäßige Verwendung von Spreadsheets für Unternehmen in den Abgrund führen. Wir zeigen Ihnen fünf Wege auf, wie.

1. Spreadsheets mit Datenqualitätsproblemen

Justin Gage, Community Lead bei Retool, weiß, dass Menschen und Teams Spreadsheets für die Dateneingabe und einzelne Elemente ihrer Workflows nutzen. Obwohl Tabellenkalkulationen über Datenvalidierungs-Tools verfügten, sei die Kennzeichnung von Benutzern bei Daten, Zahlen und anderen primitiven Datentypen nur die Grundlage: "Viele Benutzer von Spreadsheets wissen nicht, wie sie damit umgehen sollen und so kann es vorkommen, dass Namen, Adressen, Telefonnummern und andere Informationen in diversen, unterschiedlichen Formaten vorliegen."

Laut Gage sei bei Tabellenkalkulationen unter anderem problematisch, die Eingabevalidierung zu skalieren: "Spreadsheets eignen sich hervorragend, um Daten schnell nachzuverfolgen, einfache Trends nachzuzeichnen oder Grundlagen-Tools zu erstellen. Aber sobald es um Dinge wie Eingabevalidierung, Benutzerzugriffskontrollen und so gut wie alle benutzerdefinierten Funktionen geht, sind sie nicht skalierbar und werden zum Bremser."

2. Komplexe Tabellenkalkulation, viele Fehler

Tabellenkalkulationen sind in erster Linie ein Tool für manuelle Prozesse. Fehler können dabei durch im Copy-and-Paste-Verfahren eingefügte Zellen, unstimmige Formeln, hinzugefügte Zeilen oder Spalten und eine Vielzahl anderer Verfehlungen entstehen. "Manuelle Prozesse wie banale Tabellenkalkulationen führen unter Umständen zu kostspieligen Fehlern, Datensilos und sinkender Produktivität in den Abteilungen", meint Scott Henderson, CTO beim Integrationsanbieter Celigo.

Die oben beschriebenen Probleme können sich noch potenzieren, wenn komplexe Formeln oder Skripte zum Einsatz kommen, weiß Doug Fuehne, Senior VP beim Softwareanbieter PriceFX: "Manuelle Prozesse kombiniert mit undurchsichtigen Formeln sind fehleranfällig - und diese sind nachträglich häufig schwer zu entdecken und zu beseitigen."

3. Spreadsheet frisst Zeit - und Compliance

Abgesehen von den genannten Mängeln und potenziellen Problemen, die mit Spreadsheets verbunden sind, kennt Luke Jacobs, CEO und Mitbegründer des Compliance-Management-Anbieters Encamp, weitere: "Tabellenkalkulationen zu nutzen ist ein mühsamer und zeitaufwändiger Prozess, der viel Raum für Fehler lässt. Spreadsheets erhöhen nicht nur das Risiko menschlicher Fehler, sondern fressen oft auch Unmengen von Zeit, die für andere, wichtigere Aufgaben verwendet werden könnte."

Ian White, Gründer und CEO des Analytics-Unternehmens ChartHop, wirft zudem Compliance-Bedenken auf: "Tabellenkalkulationen waren lange Zeit die einzige Möglichkeit, Mitarbeiterdaten aus allen Systemen, die HR-Teams normalerweise verwenden, zusammenzustellen. Das führt noch heute dazu, dass viele Stunden mit Spreadheets verschwendet werden, ohne dass dabei aussagekräftige Antworten auf die grundlegenden Fragen gefunden werden, die jedes Unternehmen in Bezug auf seine Mitarbeiter beantworten können sollte. Die Probleme verschlimmern sich natürlich noch, wenn Mitarbeiter Spreadsheets für Kunden und Partner freigeben, die keinen Zugang zum Unternehmensnetzwerk haben. In vielen Fällen werden diese Dateien dann per E-Mail verschickt, was aus Datenschutzperspektive unter Umständen problematisch sein kann."

4. Excel & Co. als Collaboration-Hürde und Silo-Enabler

Wie oft wurden Sie schon gebeten, das Spreadsheet einfach per E-Mail zu schicken? Das ist auch heute noch an der Tagesordnung - Services wie OneDrive und Google Drive zum Trotz. Gerade wenn mehrere Personen in einem Spreadsheet zusammenarbeiten sollen, können Probleme auftauchen: Wer hat die Daten geändert? Wie sind diese Zeilen verschwunden? Warum wurde die Formel geändert?

"Tabellenkalkulationen eignen sich nicht besonders gut für Teamumgebungen, in denen mehrere Parteien Aktualisierungen und Änderungen vornehmen und die Logik verstehen müssen. Die Kombination dieser Faktoren bedeutet, dass das Unternehmen nicht nur Umsatzrisiken, sondern auch hohe Betriebskosten zu tragen hat", meint Fuehne.

Die Zusammenarbeit mit Tabellenkalkulationen erhöhe auch die Wahrscheinlichkeit, dass Datensilos entstehen. "Wenn Analysten eine Verbindung zu Datenquellen herstellen, Daten herunterladen und Formeln, Pivots und andere Datenoperationen erstellen, bauen sie effektiv eine isolierte, abgeleitete Datenquelle auf. Ohne Verfahren zur Erfassung der Datenverarbeitungsschritte und Zentralisierung der abgeleiteten Daten ist es unwahrscheinlich, dass andere im Unternehmen von dieser Datenquelle wissen. Dieser Kreislauf kann sich fortsetzen, wenn weitere Analysten auf dieselben Daten zugreifen und doppelte abgeleitete Datenquellen erstellen", so der PriceFX-VP.

5. Große Spreadsheets, kleine Performance

Vor ein paar Jahren war Excel noch auf 65.000 Datenzeilen limitiert - und auch heute noch beschränkt Microsoft die Arbeitsblätter unter anderem auf etwas mehr als eine Million Zeilen und 16.000 Spalten sowie Zellen mit 255-Zeichen-Spaltenbreiten.

Besonders Analysten arbeiten in der Regel mit Datensätzen im Gigabyte- oder Terabyte-Bereich. Für solche Fälle Tabellenkalkulationen zu verwenden ist keine gute Idee, wie Fuehne weiß: "Komplexe Berechnungen, die auf Marktdaten oder eine große Menge von Transaktionsdaten angewiesen sind, lassen sich nur langsam aktualisieren und frieren oft ein. Selbst mittelgroße Datensätze stellen eine Herausforderung dar - nicht nur was die Performance angeht. Mit diversen Datenvisualisierungs- und Machine-Learning-Tools gibt es effizientere und intelligentere Methoden, um umfangreiche Datensätze zu analysieren." (fm)

Dieser Beitrag basiert auf einem Artikel unserer US-Schwesterpublikation Infoworld.