ChatGPT für Struktur und Modellierung mit ExcelDatentabellen und Dimensionen in Excel korrekt trennen

Das Problem: Fehlende Übersicht und redundante Dateneingabe

Viele Excel-Modelle wirken auf den ersten Blick übersichtlich – und sind dennoch strukturell instabil. Eine Excel-Datei aus der Praxis enthält beispielsweise:

• Umsätze, Kosten und Mengen in einer großen Tabelle
• zusätzliche Spalten mit Kostenstellen, Produktnamen, Regionen und Verantwortlichen
• außerdem Hilfsspalten für Zuordnungen
• gelegentlich manuelle Korrekturen

Das funktioniert – bis eine Auswertung komplexer wird oder sich Anforderungen ändern. Typische Probleme sind dann:

• identische Informationen sind mehrfach vorhanden
• Änderungen müssen an vielen Stellen erfolgen
• Pivot-Tabellen werden unübersichtlich
• Modelle sind schwer erweiterbar
• Fehler schleichen sich unbemerkt ein

Das Kernproblem ist nicht die Datenmenge, sondern eine fehlende Trennung von Fakten und Beschreibungen.

Der passende Prompt (Beispiel)

Auch hier können die Struktur und das Tabellenmodell mithilfe von KI verbessert werden. Der entscheidende Perspektivwechsel lautet: Nicht alles gehört in eine Tabelle. Ein entsprechender Prompt wäre:

„Ich habe eine Excel-Tabelle mit Zahlen und beschreibenden Informationen gemischt. Bitte hilf mir, Datentabellen (Fakten) und Dimensionen sauber zu trennen. Erkläre mir, welche Tabellen ich benötige und welche Vorteile diese Trennung für Auswertungen und Modellstabilität bringt.“

Dieser Prompt lenkt ChatGPT auf:

• Modelllogik statt Tabellenkosmetik
• Struktur statt Verdichtung
• Nachhaltigkeit statt Bequemlichkeit