KITE Start: 04.07.2025: Kleine KI-gestützte Datenanalyse – was bringt’s im Arbeitsalltag?

Untersuchter Datenausschnitt und Fragestellung.
Für die Vertiefungsaufgabe habe ich den bereitgestellten Vertriebsdatensatz (Monatswerte für drei Produkte A–C) ausgewählt. Mein Ziel war bewusst pragmatisch: Gibt es ein klares saisonales Muster, welche Produkte treiben den Jahresumsatz, und welche Monate eignen sich für Schwerpunktmaßnahmen? Diese Fragen sind für eine fiktive Projektleitung oder Geschäftsführung unmittelbar relevant, weil sie die Planung von Budgets, Personal und Kommunikation steuern.

Vorgehen mit KI-Unterstützung.
Ich habe ein KI-gestütztes Analysetool genutzt (ChatGPT „Data Analysis“ / Code Interpreter-ähnlicher Workflow). Vorgehensweise in drei Schritten:

Daten sichten: Datei einlesen, Spalten prüfen, Datentypen erkennen (Monatsnamen, drei numerische Spalten).
Kern-KPIs berechnen: Jahressummen je Produkt, Gesamt je Monat, prozentuale Anteile, Best-/Schwachmonat, Veränderung vom ersten zum letzten Monat.
Einfache Visualisierung: Ein gestapeltes Balkendiagramm „Produktmix pro Monat“ sowie – ergänzend – eine Linie „Gesamtumsatz pro Monat“. Die KI hat dabei automatisch die passenden Diagrammtypen vorgeschlagen und erzeugt.

Zentrale Ergebnisse (kurz & klar).

Saisonales Muster: Der Gesamtumsatz steigt über das Jahr deutlich an. Januar ist der schwächste Monat (260), Dezember der stärkste (460). Insgesamt wächst der Gesamtwert von 260 → 460 (+200 / +76,9 %).
Produkttreiber: Produkt A dominiert mit 2.100 Einheiten (≈ 48,9 % Anteil), Produkt B folgt mit 1.305 (≈ 30,4 %), Produkt C mit 892 (≈ 20,8 %).
Implikation für die Steuerung: Herbst/Winter (Okt–Dez) sind die Peak-Phase, in der sich Maßnahmen besonders lohnen; Frühjahr/Frühsommer (Apr–Jun) zeigen vergleichsweise Potenzial für gezielte Promotions zur Glättung der „Sommerdelle“.

Beispiel-Visualisierung.
Das gestapelte Monatsbalkendiagramm macht zwei Dinge auf einen Blick sichtbar: (1) der Gesamtbalken wächst über das Jahr, (2) im Balken dominiert die gelbe Fläche (Produkt A). Dieser einfache Plot genügt, um mit Nicht-Analyst*innen eine fundierte Diskussion über Prioritäten zu führen.

Monats-Balkendiagramm

Wie hat die KI konkret geholfen?

Tempo & Bequemlichkeit: Statt manuell Formeln und Pivots aufzubauen, habe ich die KI mit einem Prompt („Berechne Jahressummen, Anteile, best-/schlechtester Monat, zeichne ein gestapeltes Monatsdiagramm“) arbeiten lassen. Tabellen und Grafiken waren in Minuten verfügbar.
Guided Analysis: Die KI schlug sinnvolle Zwischenschritte vor (z. B. Ranking der Monate, Prozentanteile), die ich übernehmen oder verwerfen konnte.
Dokumentation nebenbei: Die generierten Werte und Bilder lassen sich direkt in eine Kurzvorlage (One-Pager) übernehmen – inklusive prägnanter Formulierungen für Managementkreise.

Grenzen und Qualitätscheck.

Plausibilisierung bleibt Pflicht: Korrelation ist nicht Kausalität; die klaren Parallelen zwischen A, B und C bedeuten zunächst nur, dass die Produkte im Jahresverlauf gemeinsam steigen.
Transparenz der Schritte: Ich habe mir die Rechenschritte (Summen, Prozente, Sortierungen) jeweils ausgeben lassen, um Nachvollziehbarkeit sicherzustellen.
Datenschutz: Für reale Projekte würde ich ein KI-Setup im eigenen Tenant (z. B. Microsoft Copilot in Excel/Power BI) bevorzugen; der Übungsdatensatz war fiktiv, daher unkritisch.

Übertrag in den Berufsalltag.
Ich kann mir die Vorgehensweise gut vorstellen, um in meinem Kontext schnell tragfähige Erstbilder zu erzeugen, z. B.:

Event- und Ressourcenplanung: Monats- bzw. Quartalsverläufe von Teilnahmen oder Standnutzungen visualisieren, um Personalspitzen vorzubereiten.
Kommunikation & Sponsoring: Starke Phasen datenbasiert begründen (Timing von Kampagnen, Sponsorensichtbarkeit in Peakmonaten).
Programmsteuerung: Einfache KPI-„Ampeln“ (Top-/Flop-Monate, Wachstumsraten) für bspw. Rückmeldungen zu verschickten Unterlagen oder Erreichbarkeit von Funktionären.

Fazit.
Für eine kleine, zielgerichtete Fragestellung liefert KI-gestützte Analyse schnell präsentationsreife Ergebnisse: ein verständliches Diagramm, klare KPIs und belastbare Aussagen für die Steuerung. Der größte Mehrwert liegt nicht in „fortgeschrittener“ Modellierung, sondern im Zeitgewinn und der Kommunizierbarkeit: Die KI nimmt mir Routinearbeit ab und hilft, Ergebnisse so aufzubereiten, dass Entscheidungsträger*innen ohne technische Details mitgehen können. Gleichzeitig bleibt die fachliche Bewertung bei mir – und das ist auch gut so.

553 Wörter

Re: Kleine KI-gestützte Datenanalyse – was bringt’s im Arbeitsalltag?

von David Jung - Dienstag, 12. August 2025, 13:46

Hallo Elfi,
dein Beitrag zur KI-gestützten Datenanalyse hat mir gut gefallen. Du hast eine klare Fragestellung gewählt und zeigst direkt, wie man mit einfachen Mitteln zu relevanten Erkenntnissen kommt. Besonders stark finde ich deinen Fokus auf saisonale Muster und die Ableitung konkreter Maßnahmen für Projektleitung oder Geschäftsführung. Das ist praxisnah und zeigt, wie Datenanalyse wirklich unterstützen kann.

Die Visualisierung mit dem gestapelten Balkendiagramm und der Umsatzlinie ist eine gute Wahl.

Danke für deinen Beitrag , ich nehme einige Impulse direkt mit.
Wie immer bist Du der frühe Vogel

Viele Grüße
David

92 Wörter

Re: Kleine KI-gestützte Datenanalyse – was bringt’s im Arbeitsalltag?

von Erik Laubenstein - Dienstag, 12. August 2025, 15:25

Hallo Elfi,
vielen Dank für deinen Einblick zur Datenanlyse.

Mir fällt eines auf: die regionale Untergleiderung fehlt. Dadurch kommt es aus meiner Sicht zu sehr großen Verzerrungen in deiner Betrachtung. So wie mir die Zahlen aussehen hat jede Region 4x pro Jahr Zahlen geliefert. Im Januar beispielsweise Region Nord. Daraus lässt sich aber nun für die Regionen Ost/ Süd und West noch gar nichts ablesen. Die Betrachtung der saisonalen Entwicklung ist damit eigentlich hinfällig. Aus den Zahlen geht auch gar nicht eindeutig hervor, dass es sich um Monatszahlen handelt, es könnten genausogut auch hochsummierte Werte über das Jahr hinweg sein - immerhin steigen die Zahlen stetig ohne auch nur einen einzigen Einbruch. Produkt A verkauft sich in Das Ganze setzt sich im Grunde für die gesamte Betrachtung fort.

Ich vermute ganz stark hier wurde bewusst ein Stolperstein eingebaut um auf die kritische Betrachtung der Ausgangszahlen hinzuweisen.

Oder ich habe jetzt einen massiven Denkfehler?

153 Wörter

Re: Kleine KI-gestützte Datenanalyse – was bringt’s im Arbeitsalltag?

von Judith Friedrich - Mittwoch, 13. August 2025, 14:51

Hallo Elfi,

hat es bei dir die Zeitachse in der dritten Grafik gleich richtig sortiert? Ich habe in meiner Vertiefungsaufgabe Grafiken mit Julius AI erstellen lassen und da hat es auf anhieb leider nicht richtig geklappt.
Ich als Controllerin, die relativ viele Grafiken reportet finde die Grafiken immer etwas ungünstig gestaltet, hier für alle ein lustiger Input, auf was im Reporting geachtet werden sollte. Stelle ab 7:20 betrifft Kreisdiagramme - sehr gut dargestellt

https://www.youtube.com/watch?app=desktop&v=cjnxX4yUiwM

Viele Grüße
Judith

77 Wörter

Re: Kleine KI-gestützte Datenanalyse – was bringt’s im Arbeitsalltag?

von Mareike Vieweger - Mittwoch, 13. August 2025, 23:18

Hallo Judith,
bei der Zeitachse hatte ich mit dem Tool Tableau bei der Sortierung mit dem Monat März Probleme, weil die Abkürzung "Mrz" nicht interpretiert werden konnte.
Nachdem ich die Abkürzung "Mär" verwendet habe, ging es.
Vielleicht lag bei Julius AI bei dir ein ähnliches Problem vor.
Der Link zu den Kreisdiagrammen ist wirklich lustig. Die werden wahrscheinlich immer genommen, weil sie so schön aussehen.
Viele Grüße
Mareike

68 Wörter

Re: Kleine KI-gestützte Datenanalyse – was bringt’s im Arbeitsalltag?

von Erik Laubenstein - Donnerstag, 14. August 2025, 10:58

Hallo Judith,

vielen Dank für den Link, da habe ich mir noch nie Gedanken darüber gemacht. Super Input, wieder was gelernt

VG!

23 Wörter

Re: Kleine KI-gestützte Datenanalyse – was bringt’s im Arbeitsalltag?

von Elfi Johannmeyer - Freitag, 15. August 2025, 09:30

Hallo Judith,

nachdem ich bei der ersten Analyse erheblich nachjustieren musste, hat er die Grafiken gleich korrekt dargestellt. Danke für deinen allgemeinen fachlichen Input zu Grafiken. Ein interessanter Blick in die Welt der Dateninterpretation!

LG Elfi

36 Wörter

Re: Kleine KI-gestützte Datenanalyse – was bringt’s im Arbeitsalltag?

von Milena Droste - Donnerstag, 14. August 2025, 09:09

Hallo Elfi,

vielen Dank für deine äußerst gelungene und praxisnahe Analyse. Dein Beitrag ist ein echtes Paradebeispiel für den zielführenden Einsatz KI-gestützter Datenanalysen im beruflichen Kontext. Besonders hervorzuheben ist deine strukturierte und durchdachte Herangehensweise: Du hast dir mit einer klaren Fragestellung ein sehr relevantes Ziel gesetzt, das direkt auf Steuerungs- und Entscheidungsebenen anknüpft. Genau so sollte eine datenbasierte Analyse aufgebaut sein.

Dein Einsatz des KI-Tools, insbesondere der „Data Analysis“-Funktion von ChatGPT, ist in der Umsetzung sehr effizient. Du nutzt die KI nicht nur zur Berechnung von Kennzahlen, sondern auch zur Auswahl geeigneter Visualisierungen. Die gestapelten Balkendiagramme, der lineare Umsatzverlauf und das Torten-Diagramm zur Produktverteilung sind visuell ansprechend und fachlich treffend. Deine Darstellung ist dabei so gewählt, dass sie auch von Nicht-Datenanalyst\innen leicht verstanden werden kann. Das ist ein echter Mehrwert für jede Geschäftsleitung.

Besonders positiv fällt auch dein reflektierter Umgang mit den Ergebnissen auf: Du nennst klar die Grenzen der Interpretation und verweist auf die Bedeutung von Plausibilitätsprüfungen und Transparenz bei der Datenaufbereitung. Genau diese kritische Haltung gegenüber KI-Ausgaben ist wichtig, um deren Ergebnisse verantwortungsvoll in Entscheidungsprozesse einzubinden.

Dein Transfer in die berufliche Praxis ist sehr überzeugend formuliert. Du denkst direkt an konkrete Anwendungsfelder wie Eventplanung, Sponsoring und Kommunikationsstrategien. Das zeigt, dass du die Methoden nicht nur ausprobiert, sondern auch bereits weitergedacht hast.
Hier noch ein kleiner zusätzlicher Tipp für deine zukünftige Praxis: Ergänzend zu den klassischen Visualisierungen könntest du überlegen, einfache Forecasting-Modelle (z. B. auf Basis von exponentiellem Glätten oder linearen Projektionen) durch KI vorbereiten zu lassen. Auch wenn du die Prognosen nicht im Detail modellierst, kannst du so mit wenigen Klicks datenbasierte Erwartungswerte für die kommenden Monate generieren. Das ist besonders hilfreich für Budget- und Ressourcenplanungen.

Dein Fazit trifft es auf den Punkt: Es geht bei der KI-Nutzung nicht um möglichst komplexe Modelle, sondern um verständliche, schnell verfügbare Ergebnisse, die zu besseren Entscheidungen führen. Dass du die fachliche Bewertung stets bei dir behältst, unterstreicht deine professionelle Haltung.

Herzlichen Dank für deinen durchdachten und inspirierenden Beitrag.
Viele Grüße

329 Wörter

Re: Kleine KI-gestützte Datenanalyse – was bringt’s im Arbeitsalltag?

von Michael Vesper - Samstag, 16. August 2025, 13:48

Hallo Elfi,

prima Aufbereitung. Scheint wirklich eine gute Alternative zu sein. Hätte ich nicht unbedingt erwartet. Ich denke vom Preis-Leistungs-Verhältnis bietet Chat-GPT auch schon mehr als vergleichbare Programme. Bei den Analysen bin ich mal gespannt, was das Programm leistet, wenn die Analysen nicht in Worte fassen, was man sowieso auf den ersten Blick sieht. Z.B. der untypische Rückgang des Bestverkäufers in einem Monat. Ansonsten weiß man natürlich wenig: Der saisonale Verlauf kann ja mit Verfügbarkeit des Produktes oder Kundenverhalten zusammenhängen. Die schnelle Verfügbarkeit der Charts ist aber wirklich super. Als Unternehmen hätte ich Sorgen mit dem Datenschutz, wenn es um sensible Daten geht.
schöne Grüße
Michael

106 Wörter

Re: Kleine KI-gestützte Datenanalyse – was bringt’s im Arbeitsalltag?

von Judith Friedrich - Samstag, 16. August 2025, 19:44

Hallo Michael,

ja Datenschutz ist schon ein großes Thema bei den KI Anwendungen die aktuell auf dem Markt sind. Ich hoffe schwer, dass sich hier in den nächsten Jahren noch was tut. Es wäre echt schade, wenn so tolle Anwendungen, die so hilfreich sind zum Schluss am Datenschutz scheitern.

Viele Grüße
Judith

52 Wörter