#339 Risikofaktor Tabellenkalkulation

Noch einmal der akutelle RiskNET-Newsletter: Hier wird in gewagter Weise ein Zusammenhang zwischen dem Einsatz der Tabellenkalkulation als einfaches Reporting- und Analysewerkzeug und der Finanzkrise hergestellt. Die Tabellenkalkulation sei aber mit der komplexen Finanzwelt überfordert, heißt es. Diesem Satz würde ich auch noch zustimmen. Die Schlußfolgerung, stattdessen entsprechende „strategische Cockpits“  einzusetzen, verkürzt die erforderliche Diskussion aber dramatisch:

Zum Einen ist sie Ausdruck einer blinden Technologie- und Modellgläubigkeit. Aber gerade die aktuelle Finanzkrise hat uns wieder einmal vorgeführt, wie dürftig selbst die ausgefeiltesten Modelle uns Analysewerkzeuge sind. Und auch der Satz vom Fool with a tool, der immer noch ein Fool ist, wird damit nicht außer Kraft gesetzt. Auch hier hat uns die Finanzkrise wieder gelehrt, wie wichtig es ist zu wissen was man tut und somit auch welchem Modell man folgt und v.a. wo seine Grenzen sind. Je perfekter ein Tool, umso mehr vergessen wir diese Grenzen.

Zum Anderen wird ein weiterer wesentlicher Aspekt vergessen: die eingesetzten Daten und ihre Qualität. Je ausgefeilter unser Werkzeug und je mehr Nachkommastellen es auswirft, umso mehr vertrauen wir ihm und vergessen auch hierbei wieder die Grundlage – nämlich die eingesetzten Daten. Auch hier gilt die alte IT-Weisheit: Garbage in, garbage out. Zugegebenermaßen haben Tabellenkalkulationen in der Regel keine ausgeprägte Validierung der Daten, aber das Problem ist nicht das Tool, sondern die Datenqualität und die Unbedarftheit derjenigen, die sich auf eine schwache Basis verlassen.

#315 Garbage in, garbage out

Eigentlich ist diese Ur-Regel der IT trivial und selbstverständlich. Die Praxis sieht aber anders aus: Werner Kurzlechner berichtet in einem Artikel für das CIO-Magazin, wie Unternehmen selbst im Bereich Business Intelligence (BI) mit der Datenqualität schludern.
Ich plädiere hier auf: Weniger ist mehr! Es ist meist besser den Datentopf samt Auswertungen kleiner zu lassen, aber dafür die Qualität im Griff zu behalten, denn was nutzen die schönsten Auswertungen, wenn sie nicht valide sind?



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