Politiker wie Controller brauchen Partner, Helfer, Mitstreiter, wollen sie nicht nur untersuchen und feststellen, sondern handeln und ändern. Die zu finden und zu überzeugen, ist nicht nur eine Sache der Zahlen, sondern auch ihrer Vermittlung. Damit sind wir beim Thema: Die gleiche Sorgfalt, die wir auf unsere Daten anwenden, brauchen wir auch für die Sprache, mit der wir sie berichten. Ich versuche mich heute an einem kleinen Sprachratgeber.

Anlässlich der vermeintlichen Rettungsaktion bei Quelle wurde viel über trockene Tücher gesprochen. Es ging aber nicht um Tücher.
Foto: merkur-online.de, 03.07.2009.

Angedacht
Wir sollten es vermeiden, etwas anzudenken oder zu fragen, ob jemand etwas schon angedacht habe. Das erinnert an die Zeiten der DDR-Diktatur. Wer etwas nur andachte, konnte sich davon sofort wieder distanzieren. Eine Sicherheitsmaßnahme in unsicheren Zeiten. Inzwischen können wir ungefährdet alles von allen Seiten betrachten, erwägen, durchdenken, beleuchten, untersuchen, analysieren, darin etwas entdecken oder eben feststellen. Wir können sogar etwas planen, organisieren, vorbereiten, konzipieren.

Commiten, im Doing, delivern, executen, umswitchen
Über Denglisch wird viel geschrieben. Dem ist wenig hinzuzufügen. Ein befreundeter Vertriebsleiter sagte einmal zu mir: „Die Sache ist on hold, wir wissen nicht, ob wir überhaupt delivern können, im Executen haben wir noch Nachholbedarf“. Der Mann ist Österreicher und sprach den Satz obendrein in liebenswürdigstem Wienerisch.

Einstielen, aufsetzen, aufgleisen, ausrollen, eintüten
Viele neudeutsche Verben strotzen nur so vor Tatendrang und sind nachgerade heroisch. Ernst gemeint, ist ihr Mangel an Präzision verzeihlich. Hört man sie zu oft und passiert dann nichts, wird man misstrauisch.

Platzieren, eng mitführen, zeitnah
Bei manchen Worten ist fehlende Genauigkeit ärgerlich. Was genau ist geschehen, wenn der Außendienst ein Produkt platziert hat? Wurde es nur erwähnt, vorgeführt, angeboten oder gar bestellt? Wann soll etwas passieren? Fault etwas in einer Liste unerledigter Aufgaben bis zum Sankt-Nimmerleins-Tag vor sich hin oder gibt es einen Termin? Hat man etwas delegiert oder selbst in die Hand genommen? Jede Organisation ist auf ein Mindestmaß an Verbindlichkeit angewiesen.

Für die Sprache gilt Ähnliches wie für gutes Business Intelligence: ernsthaft, sachlich, bescheiden soll sie sein. In zwei Wochen mehr davon.

Das Auge kann nur mit äußerster Mühe gezwungen werden, vertikale Abstände wahrzunehmen, wenn horizontale Abstände ein Muster bilden. Und Muster entstehen zwangsläufig, wenn wir Zeitreihen überlagern.

Ein Beispiel liefert diese Grafik aus der ZEIT vom 5.3.2009. Wie groß ist der Saldo aus Im‑ und Export? Wie entwickelt er sich? Wie stark driften Ein‑ und Ausfuhren auseinander? Wir können das kaum sagen. Die ZEIT zeigt das Saldo daher klugerweise ebenfalls – als Säulendiagramm mit einem gröberen 5-Jahres-Raster (feiner: hier).

Die vertikalen Abstände und damit das Saldo sind aus der Zeitreihengrafik kaum zu entschlüsseln (DIE ZEIT, 5.3.2009, S. 25).

Mit diesem Problem schlagen wir uns herum, seitdem es Liniendiagramme gibt, also seit William Playfair sie vor mehr als 200 Jahren erfunden hat. Nebenbei: seine ersten Zeitreihen waren ebenfalls der Analyse des Außenhandels gewidmet. Die folgende Grafik Playfairs zeigt Englands Defizit gegenüber den Einfuhren aus Asien. Eine andere die Verhältnisse gegenüber Norwegen.

Das gleiche Problem behindert die Lesbarkeit des ersten Liniendiagramms überhaupt von Playfair aus dem Jahr 1785 (zum Vergrößern anklicken).

Es ist nicht ohne Tücken, die Entwicklung allein einer einzigen Größe angemessen zeigen zu wollen. Zwei Größen im Vergleich stellen uns vor noch größere Herausforderungen.

Cleveland und McGill haben das für die Playfair-Daten bereits vor längerem gezeigt. Ich habe ihr Beispiel etwas erweitert. Die Daten habe ich aus der Abbildung rekonstruiert. Wer damit ebenfalls experimentieren will, findet sie hier.

Man erkennt gut: In der Originaldarstellung glauben wir, dass ab 1760 die Differenz zwischen Im‑ und Export nicht groß ist und sich kaum ändert. Wie sehr das täuscht, zeigt die Linie des Saldos (eine logarithmische Variante hier).

Import, Export und Delta – erst so wird die Entwicklung ablesbar
(Grafik: DeltaMaster)

Was lernen wir für das Controlling daraus? Wie wir schon anlässlich der entstapelten Stapelgrafik gesehen haben, genügen die rohen Daten nur selten. Controller müssen die Meister des Deltas sein. Immer, wenn wir zwei Werte haben, interessiert auch deren Differenz. Also ist Subtraktion häufig das Mindeste, was wir tun müssen.

Auf Controllerkongressen haben Vorträge gerne Titel wie „Controlling – Eine Alibi-Funktion oder mehr?“* oder „Controlling und Risikomanagement: ‚Numbercruncher’ und Geschäftsverhinderer?“**.

Man scheint der Ansicht zu sein, die Controller seien ein recht unsicheres Völkchen und müssten sich ständig des Werts ihrer Aufgaben versichern lassen. Dazu dienen dann Seefahrtsmetaphern. Der Controller sei Lotse, Navigator, Steuermann. Drunter geht es nicht.

Ich halte das für Seemannsgarn. Der Chef steuert, lotst und navigiert. Nicht das Controlling. Das Lotsenbild hat Schräglage. Es geht nicht darum, einen vorgegebenen Kurs auf dem Kompass möglichst genau einzuhalten, sondern Untiefen dort zu erahnen, wo andere ins Blaue segeln würden und manchmal mutig, manchmal vorsichtig die Richtung zu ändern. Das ist Unternehmeraufgabe. Die wenigstens reißen sich darum.

Der Controller ist der Mann am Sonar. Wieviel Wasser ist unter dem Rumpf? Was war der bisherige Kurs? Was haben wir bereits erfahren? Planung und Simulation zeigen, ob man auf Kollisionskurs ist oder freie Fahrt hat.

Gehen wir also wieder an Land. Das Controlling zählt Erbsen. Jawohl. Unternehmer ohne eigenes Controlling tun das auch. Täglich. Ich habe es zu Beginn meiner Karriere ebenfalls getan. Mit großer Leidenschaft. Am Ende des Tages saß ich für mindestens eine Stunde in einer stillen Ecke, zählte, kalkulierte, rechnete, bis ich mir sicher war, dass mir und den meinen kein Ungemach drohte und genügend Erbsen da waren, mit denen wir wirtschaften konnten.

Kostenstellenanalyse: Profilunterschiede können Hinweise geben auf Kostensenkungspotenziale – vorausgesetzt, die Erbsen wurden sorgfältig gezählt und die Daten stimmen.

Ein Unternehmer kennt seine Zahlen. Er weiß, was in der Kasse ist, welche Rechnungen geschrieben wurden, welche bezahlt sind. Er ist darin penibel und erbsengenau und er käme niemals auf die Idee, dass buchhalterische Gewissenhaftigkeit, vorausschauende Planung und spitzer Bleistift unseemännisch, Verzeihung, anachronistisch oder überflüssig sein könnten.

Ein bisschen paradox: Das Controlling verliert genau dann seine Daseinsberechtigung, wenn es aufhört, Erbsen zu zählen. Ein Kunde hat mir neulich von einem Kostensenkungsprojekt erzählt. Mehrere vergleichbare Kostenstellen seines Hauses wurden unter die Lupe genommen. Schnell stellte sich heraus: Gleiche Kosten waren in den verschiedenen Kostenstellen unter verschiedenen Kostenarten gebucht worden. Er war entsetzt. Zu Recht. Steuerungshilfen auf diesem Niveau taugen nicht einmal für ein Ruderboot. Die Buchungslogik wurde korrigiert. Auffälligkeiten zeigen jetzt auch wieder unternehmerischen und nicht nur buchhalterischen Handlungsbedarf.

* Vortrag von Diethelm Sack, Vorstand Finanzen/Controlling der Deutschen Bahn AG, in: ICV (Hrsg.), Veranstaltungsflyer zum 34. Congress der Controller „Controlling in harten Zeiten“ am 11./12. Mai 2009 in München, Gauting 2009.

** Vortrag von Frank Romeike, RMA e.V., ebenda.

Jon Peltier hat unsere Bemühungen verfolgt und empfahl, eine logarithmische Achse zu verwenden. Zu Recht: Bei logarithmischer Skalierung vermittelt die Grafik dasselbe wie die Zahlen. Das Original (oben rechts) ließ den Strom steiler als das Erdgas steigen. Heizöl explodierte geradezu. Jetzt hingegen stimmen die Verhältnisse. Die Steigungen der Linien passen zu den Wertänderungen um 122, 83 und 36 Prozent:

Die logarithmische Skala schafft es also, die Verhältnisse ins rechte Licht zu rücken. Warum ist das so?

Das Tigergeheimnis: Identische Nachkommastellen
Logarithmen haben viele segensreiche Eigenschaften. Eine davon sehen wir anhand dieser Tabelle, die uns die logarithmierten Werte von 10 bis 100 und von 100 bis 1000 zeigt:

Die Nachkommastellen sind paarweise identisch! Eine logarithmische Skala konstruieren wir damit, indem wir wie gewohnt unsere Y-Werte an eine senkrechte Achse schreiben, für die tatsächlichen Abstände aber ihre Logarithmen verwenden. Das führt dazu, dass auf jeder Größenordnung von Werten gleiche prozentuale Veränderungen mit derselben Steigung abgebildet werden. Konkret: Eine 50-prozentige Veränderung vom Wert 20 auf den Wert 30 wird auf der Y-Achse mit der Steigung 1,48 – 1,30 = 0,18 abgebildet. Die ebenfalls 50-prozentige Veränderung vom Wert 200 auf den Wert 300 ebenfalls (2,48 – 2,30 = 0,18). Auf einer „normalen“ Skala hingegen würden wir die Steigungen 30 – 20 = 10 und 300 – 200 = 100 vergleichen. Das Ergebnis haben wir oben rechts.

Logarithmische Skalen finden wir in Zeitungen noch seltener als normierte Darstellungen. Wie wir sehen, bedürfen sie einer Erklärung. Das und ein paar andere Gründe, die für unsere Fälle aber keine Rolle spielen, lassen manchen ihre Anwendung mit dem Ritt auf einem tollwütigen Tiger vergleichen, den man am besten nur mit verbundenen Augen und in sediertem Zustand absolviert. Das ist kompletter Unsinn.

„In order to represent comparable percentage changes, the scale is logarithmic“

Nicht nur für New-York-Times-Leser, sondern auch für Controller und Manager gilt fortan: Der tollwütige Tiger ist doch nur eine brave Hauskatze.

Für mehr Industriereporting hatte ich schon geworben. Und mir robuste Berichtsformate gewünscht, die eine automatische Befüllung mit Daten nacharbeitungsfrei aushalten. Die Analogie zu den Bedingungen in der industriellen Produktion liefert noch mehr Inspiration. In der Fertigung ist ein Grad an Automation erreicht, der Betriebswirte staunen lässt. Und deprimiert, wenn sie sehen, wie der Stand in der Unternehmenssteuerung ist.

Versierte Programmierer lächeln, wenn sie sehen, wie sich Controller immer wieder mit Handarbeiten abquälen, die einer vorindustriellen Manufaktur zur Ehre gereichen würden. Eine kleine Animation zeigt das am Beispiel einer Konzentrationsanalyse für den Produktumsatz. Sie soll zeigen, welche Artikel besonders wichtig für uns sind, ob der Umsatz stark auf einen Ausschnitt des Sortiments konzentriert ist oder ob der Erfolg auf vielen Säulen ruht. Entsprechend ihrer Bedeutung spricht man dann von A‑, B‑ oder C-Artikeln und überlegt u.a. welche C-Artikel eliminiert werden können.

Manuelle ABC-Analyse in Excel. Zum Vergrößern bitte anklicken.

Wie die Animation zeigt, müssen die Daten geholt, sortiert und summiert werden. Es sind Anteile und Kumulationen zu bilden. Schließlich ist noch eine geeignete Klasseneinteilung zu finden, so dass Aussagen möglich werden wie: „Mit einem Viertel unseres Sortiments erwirtschaften wir drei Viertel unseres Umsatzes.“ Bei alledem gilt, was für viele Lehrbuchverfahren der BWL gilt: Die einzelnen Arbeitsschritte bleiben unabhängig vom Untersuchungsgegenstand gleich. Egal, was analysiert werden soll, Vertreter, Kunden, Gebiete oder eben Artikel, die Arbeitsschritte bleiben gleich und gleich langweilig, weil vollständig automatisierbar.

Auf dieses simple Prinzip stieß ich als Assistent von Peter Mertens, dem legendären Begründer der deutschen Wirtschaftsinformatik. Das war 1993 und die Künstliche Intelligenz war sehr à la mode. Der Ehrgeiz in unserer Forschungsgruppe ging zeitgemäß über triviale Ansätze der Makroprogrammierung hinaus und wir strebten nichts weniger als eine Art Controllingroboter an. Aus dem wurde nichts. Aber auf einem sehr langen Weg kumulativer Forschung, der inzwischen zwanzig Jahre umfasst, entstanden andere nützliche Ergebnisse.

Automatisierte ABC-Analyse in meinem geliebten DeltaMaster. Zum Vergrößern bitte anklicken.

Eines davon ist die automatisierte ABC-Analyse. Sie hat sich inzwischen über viele Jahre bewährt. Zudem ließ sich die Grundidee, Routineschritte an den Rechner zu delegieren, auch auf andere, mitunter komplexere Verfahren übertragen. Für ein automatisiertes Navigationsverfahren konnten wir einen begehrten Preis einheimsen.

Darin kam ein weiteres Automationsprinzip zum Tragen, das auch unsere ABC-Analyse prägt: Die Lade‑, Sortier‑ und Kumulationsprozesse bestehen aus trivialen Schritten, die keine Rätsel aufgeben. Die Klasseneinteilung hingegen bedarf ein klein wenig Voodoo, in Form einer Entscheidungsheuristik für die Klasseneinteilung. Auf der Suche danach kam uns seinerzeit die zweite, bescheidene Erleuchtung: Routineentscheidungen eines versierten Anwenders lassen sich mathematisch nachbilden.

Heuristik der Klasseneinteilung: Wo differieren die Grenzbeiträge am stärksten?

Im Fall der ABC-Analyse würde ein Controller die Liste der Produktumsätze durchgehen und die Grenzen zwischen A und B bzw. B und C dort ziehen, wo der Umsatz des nächsten Artikels sich vom Umsatz des vorhergehenden besonders stark unterscheidet. Grafisch wären das die Knickstellen in der Konzentrationskurve. Dieses einfache Prinzip muss noch um ein paar weitere Regeln ergänzt werden, dann klassifiziert der Computer genauso wie ein Mensch das tun würde. Meistens. Deswegen hat der Mensch auch bei uns immer noch das letzte Wort und kann die Klasseneinteilung beliebig ändern.

Wie gefährlich Instrumente sind, die Entscheidungen mit naiven Methoden vorwegnehmen, wissen wir bereits. Es gibt auch Instrumente, die so kompakt und dicht berichten, dass man in vielen Situationen dem Management das komplette Datenbild zum selber Hirnen bereitstellen kann. Für Routineberichte halte ich das für einen gangbaren Weg: Die kompakten Visualisierungsformen dafür gibt es und der Reiz des Couchcontrolling ist hoch.

Will das Controlling Gutachter sein, muss es den Mut haben, Unsicherheit zu wagen. In einer Welt voller Grauschattierungen Wahrheiten in schwarz und weiß anzubieten, mag Demagogen gut stehen, seriös ist es nicht. Nur wer wagt, die Grenzen seiner Aussagen zu dokumentieren, kann auf vernünftige Wirkung hoffen. Dazu gehören folgende Regeln:

1. Kennzeichnen Sie Berichte namentlich. Berichte werden von Menschen gemacht. Software erstellt keine Berichte. Es erhöht die Glaubwürdigkeit und reduziert das Risiko einer Fehlinterpretation, wenn wir die entstehende Verantwortung bewusst übernehmen und alles, was wir produzieren, mit unserem Namen kennzeichnen. Wenn wir auf Daten Dritter zurückgreifen, sollten wir auch dort eine Person als Quelle identifizieren. Wenn es keine gibt, machen wir das deutlich, z. B. mit „N.N., Statistisches Bundesamt“. Ich finde, es gehört bereits zur Technik der Manipulation, wenn wir lediglich eine bekannte Institution als Quelle benennen. Bestenfalls handeln wir gedankenlos. Die suggerierte Glaubwürdigkeit jedenfalls kann auf uns zurückfallen.
2. Vergröbern Sie Ihre Zahlen. Bei genauem Hinsehen ist es peinlich, so zu tun, als wüsste man tatsächlich so genau Bescheid, wie es eine Zahl mit 9 Stellen suggeriert. Wenn man 5,6 M schreibt, ist das ein klares Signal, dass es um diese Größenordnung geht und nicht um den Wahrheitsanspruch von 5.563.745,23. Diese Scheingenauigkeit suggeriert nicht vorhandene Sicherheiten. Grobheit signalisiert: Es geht nicht um den exakten Betrag, es geht darum, ob die Richtung stimmt, ob wir gut überlegt haben, ob wir planvoll handeln.
3. Keine Adjektive. Adjektive überlassen wir Revolverblättern. Dass etwas gestiegen ist, lässt sich zweifelsfrei belegen. Ob eine Steigerung um 23 % „deutlich“, „mäßig“, „enttäuschend“, „dramatisch“ ist, entscheidet der Betrachter. Das genügt völlig.
4. Verachten Sie Corporate Design. Controlling ist keine Marketingveranstaltung. Das Logo Ihres Unternehmens und anderer Schnickschnack gehören nicht auf einen Bericht. Der CEO weiß, welchem Unternehmen er vorsteht. Wenn das Corporate Design schon 1/3 einer PowerPoint-Folie verschlingt, nenne ich das visuelle Selbstbefriedigung der Marketingabteilung. Lassen Sie alles weg, was keine Bedeutung hat. Hintergründe, Rahmen, Kästchen, Logos. Corporate Design macht alles gleich. Machen Sie nur gleich, was gleich ist.

Der Blitzverkauf der Sachsen LB muss BI-Anbieter nachdenklich machen. Als Steuerzahler sind wir es schon. Dass dem Softwaremarketing keine Vereinfachung zu dämlich ist, wissen wir. So wundert man sich etwa über die Beispiele in Microsofts Demo für den Business Scorecard Manager. Das glücklicherweise fiktive Unternehmen Contoso wird mit äußerst dünner Datengrundlage gesteuert. In der Welt der Produktdemo natürlich erfolgreich.

Die verwendeten Grafiken gehören zu der Sorte, die Bella in ihren Kommentaren zu zweckmäßiger Datenvisualisierung regelmäßig zum Knurren findet. Die Beispiele operieren durchweg mit Informationsdichten, die den regelmäßigen Leser des Sportteils einer Tageszeitung an der Ernsthaftigkeit von Kontrollgremien in der Wirtschaft zweifeln lassen müssen. Die oft propagierten Dashboards fürs Management arbeiten mit etwa 5 % der Datendichte von Sportergebnistabellen.

Macht nichts, ist ja nur Reklame? Und reale Unternehmenssteuerung und Marketing sind doch zweierlei? Seit dem Drama um die Sachsen LB bin ich mir nicht mehr ganz sicher. Was ihr Verwaltungsrat Ronald Weckesser in den Tagesthemen darüber sagte, auf welche Art von Informationen man sich zur Risikobewertung verließ, weckt einen schlimmen Verdacht:

„Man kriegt ja regelmäßig den Risikobericht, da kann man nachgucken. Und da hat man so eine kleine Ampel drin, mit den drei Farben, rot, gelb, grün. Und wenn es grün ist, und der überwiegende Teil war eben im grünen Bereich, hoch geratet von internationalen Agenturen, „Triple A“ heißt das, sagt man, na, dann scheint es so zu gehen.“

Hat da jemand etwas falsch verstanden? Oder tragen gar die Berater das als Know-how zur Unternehmenssteuerung zu den Klienten, was im Marketing noch als wohlfeil gelten kann? Das wäre schade. Seit Jahren gibt es Besseres als vermeintliches Entertainment des Managements per effektheischender, aber informationsarmer Visualisierung. Es gibt hilfreiche Navigationsverfahren, die auch komplexere Hierarchien schnell durchleuchten, robuste Ansätze zur Frühwarnung und zweckmäßige Darstellungen auch für detaillierte Datenlagen. Und all das wird auch von Leuten verstanden, die keine Finanzmarktprofis sind.

Vielleicht verdeutlicht die Entschuldigung Weckessers, welche Verantwortung wir als Informationsdesigner tragen. Vorbehalte* gegen Ampeln sind nicht neu. Auch versierte Geschäftsführer und Vorstände verwenden sie nur mit größter Vorsicht. Wer grüne Ampeln liefert, statt der detaillierten Daten dahinter, leistet keine Entscheidungshilfe, er nimmt die Entscheidung vorweg. Das kann ins Auge gehen. Wer es tut, weil er seinem Publikum nichts zutraut, kommt um die Folgen nicht herum. Schon einmal fand eine Untersuchungskommission den Zusammenhang zwischen ungeeigneter Verwendung von Informationsparadigmen und realen Katastrophen. Damals ging es um PowerPoint und die Raumfähren der Nasa. Es bleibt abzuwarten, wie die Sache im Fall der Sachsen LB ausgeht.

* Bissantz, N., Praxiserfahrungen mit Data-Mining-Projekten, in: Grothe, M. und Gentsch, P., Business Intelligence, München u.a. 2000, S. 188–206.

Im Controlling gibt es wiederkehrende Informationsbedarfe und solche die ad hoc anfallen. Das lernen wir aus der Entscheidungslehre. Periodisch interessieren Umsätze, Kosten, Preise. Nur von Fall zu Fall beschäftigt uns, ob es eine gute Idee ist, eine Fabrik in China zu bauen. Etwas hemdsärmelig nenne ich die zugehörigen Typen des Berichtswesens Industriereporting und Beraterreporting.

Das Beraterreporting glänzt mit individuellen, aufwändig gemachten Berichten, die schon im Titel eine klare Aussage machen („X % der deutschen Unternehmen mit Fabriken in China waren innerhalb von Y Jahren mit Nachahmungen gleicher Qualität konfrontiert“). Meist sind sie nur an die oberste Heeresleitung adressiert. Der Controller wird zum Consultant und könnte auch bei McKinsey, Boston Consulting oder Roland Berger arbeiten.

Das Industriereporting trägt Merkmale industrieller Produktion: die Berichte werden in Serie für einen größeren Empfängerkreis gefertigt. Nicht jeder erhält dieselben Berichte, aber vieles ist gleichartig. Das ganze passiert oft und regelmäßig und schreit nach Effizienzsteigerung, weil bisher eher unwirtschaftlich produziert wird.

Der Mangel an Wirtschaftlichkeit hat mit den eingesetzten Produktionsmitteln zu tun: Tabellen und Grafiken.

Tabellen bieten viele Zahlen auf engem Raum, sie sind informationsdicht, man kennt sie aus dem Wirtschafts‑ und Sportteil jeder Tageszeitung. Für Profis in Bank und Börse sind sie immer noch erste Wahl. Angesichts der Schwächen von Grafiken gibt es überhaupt recht wenig gegen Tabellen einzuwenden. Allenfalls bieten sie dem Auge etwas wenig Orientierung, was groß und was weniger groß ist.

Grafiken erfreuen sich großer Beliebtheit. Leider auch bei Leuten, die sie gründlich verhunzen, wie Bella Woche für Woche beweist. Grafiken sind ein schwieriges Geschäft. Sie brauchen viel Platz und vertragen nur wenig Zahlen. Offensichtlich haben sie eine magische Anziehungskraft auf Leute, die uns täuschen, manipulieren und ungefragt zwangsunterhalten wollen. Wo packt man die Beschriftung hin? Wie kriegt man die Zahlen leserlich an die Balken? Wie macht man eine gute Legende, die nicht endloses Dechiffrieren nach sich zieht? Wenn all das funktioniert, kann eine Grafik das Auge sehr erfreuen und Größenverhältnisse und Auffälligkeiten schneller transportieren als viele Tabellen.

Dennoch: Für das Industriereporting sind herkömmliche Businessgrafiken schlichtweg ungeeignet. Sie sind einfach zu teuer. Da es von den Daten abhängt, ob Legenden und Beschriftungen funktionieren, müssen sie bei jedem Berichtslauf nachgearbeitet werden. Oder sie sind so ergreifend schlicht, dass sie die Intelligenz des Empfängers auf jeden Fall beleidigen.

Der Ausweg aus diesem Dilemma heißt Grafische Tabellen. Sie verknüpfen die Vorteile tabellarischer und grafischer Darstellungen und vermeiden ihre Nachteile. Sie sind wartungsfrei und damit robust in der Produktion. Nächste Woche mehr.

Letztere ist ein unter IT-Experten geschätzter Euphemismus für trotzige Vorstände, die nicht einsehen wollen, warum es am Bildschirm länger dauert, die aktuellen Umsatzzahlen des eigenen Unternehmens angezeigt zu bekommen, als den Wirtschaftsteil der FAZ zu würdigen. Zur Strafe bekommen sie Informationssysteme gereicht, deren Bedienelemente so groß sind, dass man sie noch sicher trifft, wenn die Maus per Ellbogen bedient wird.

„Imagine users as very intelligent but very busy“

Versöhnliche Zeitgenossen halten es mit dem eigensinnig für mehr Ergonomie bei Software streitenden Alan Cooper*, der da sagt: „Imagine users as very intelligent but very busy“. Man ersetze „Users“ durch „Manager“ und wir haben eine brauchbare Selbstsicht von Führungskräften. Die wiederum, finde ich, taugt als Leitschnur für Managementtauglichkeit. Zum Beispiel bedeutet „busy“, dass ungefüllte Zeitslots häufig da entstehen, wo Computer fern sind: Auf Flugreisen, im Taxi, im Wartezimmer des Zahnarztes. Bei diesen Gelegenheiten treffen Informationen auf Papier auf überraschend dankbare und interessierte Leser.

Vermeidet man visuelles Pathos, dann passt der Inhalt der durchschnittlichen Businessgrafik und der meisten Dashboards problemlos in einen Satz und damit in eine E-Mail, die per Blackberry ihre Empfänger erreicht.

Mancher Manager findet sich in dem Satz „Stäbe sind des Teufels“ poetisch wieder und vertraut nicht ausschließlich auf Zuarbeit, sondern auch auf eigenes Urteilsvermögen. Dann sind Rohdaten heilig. Wer statistisch aufbereiteten Umfrageergebnissen die häufigsten Statements der Befragten mitgibt, mag als Lohn hohe Überzeugungskraft ernten. Und, da pflichten auch hartgesottene Vertreter extensiven Gebrauchs statistischer Instrumente bei: Wirklich überzeugende Effekte erkennt man auch mit bloßem Auge.

Eine der ersten Regeln guten Stils** ist, sich selbst zurückzunehmen. Hier bedeutet das: Wer nicht über bislang unbekannte Verfahren verfügt, die zukünftigen Monatsumsätze punktgenau mitzuteilen, übt sich in Zurückhaltung. Management bedeutet mit Wirkung für Morgen und Übermorgen zu entscheiden. Die Informationen der Vergangenheit sind dabei hilfreich. Der Zeitbedarf für ihre Würdigung darf ihren Wertbeitrag aber nicht überschreiten.

*Alan Cooper, About Face 3: The Essential of Interaction Design
**Strunk, W., White E.B., The Elements of Style, letztes Kapitel

Dass in diesem Blog Ampeln nicht beliebt sind, ist bekannt. Die nötigen Einstellungen vorzunehmen ist in aller Regel sehr aufwändig. Die typische Farblogik der Ampeln oft Unsinn. Zudem ist die Grenzziehung schwierig: Wenn eine Abweichung von 5 % in Ordnung geht, warum nicht eine von 5,1 %?

Viel besser finde ich datengetriebene Verfahren, die man gar nicht erst einzustellen hat. Ein solches Verfahren ist die DB-Flussrechnung. Vergangenes Jahr haben wir ihr ein Seminar gewidmet, gemeinsam mit ihrem Begründer Prof. Link. Besonders aufschlussreich war das folgende Szenario, das ein Anwender dieses hervorragenden Verfahrens beisteuerte:

Die Rabatte, die der Vertriebsbereich II im November gegeben hat, sind zu hoch. Der Plan wurde um mehr als 60 % und somit deutlich verfehlt. Der Leiter des Bereichs, Gerd Holmeyer, verteidigt sich:

„Der November war verhagelt. Unser Marketing hat die Preise erhöht. Wir mussten mit den Rabatten hoch. Wir hätten ohne gravierende Rabatte nichts verkauft.“

Der Controller nimmt diesen Vorwurf zur Kenntnis und widmet sich der „Ceteris-Paribus“-Betrachtung, die ihm die DB-Flussrechnung liefert. Wie die nachfolgende Abbildung zeigt, weisen der Mengen‑, Preis‑, Struktureinfluss usw. die Deckungsbeitragsabweichung „als ob“ aus. Wären alle Preise, Rabatte etc. konstant geblieben und hätte sich nur die Menge verändert, so wäre der Deckungsbeitrag um 366.742,- abgewichen. Wären Mengen, Preise usw. konstant geblieben und nur die Rabatte hätten sich verschoben, so hätten allein die veränderten Rabatte für ein Minus von 334.652 beim DB gesorgt. Die Flussrechnung zerlegt also eine aufgetretene Abweichung in ihre Komponenten, woraus sich treffliche Hinweise für die Ursachenforschung ergeben.

Im Beispiel hier liefert die Preisabweichung den entscheidenden Hinweis. In der Regel darf man einen Zusammenhang zwischen Preisen und Mengen unterstellen. Für viele Produkte gilt: Preis rauf, Menge runter. Ebendies unterstellt auch Holmeyer. Die Überraschung jedoch: Die Preise wurden gar nicht erhöht. Im Gegenteil. Der Preiseinfluss ist negativ, also wurden die Preise sogar (leicht) gesenkt. Und man hat bei sinkenden Mengen auch noch steigende Rabatte gegeben, wie der Controller jetzt feststellt.

Holmeyer sucht Rettung im Gegenangriff und nimmt seine Kollegen vom Vertriebsbereich I aufs Korn.

„Der Vetriebsbereich I hat seine Ziele auch nicht halten können und dort hat die Preiserhöhung das Ergebnis richtig runtergebracht.“

Beim nächsten Mal sehen wir uns an, was an diesem Vorwurf dran ist.