Power Pivot – Time IntelligenceGleitende Zeiträume mit DATESINPERIOD analysieren

Bedeutung der rollierenden Datenanalyse

Zeitreihen sind das Herzstück jeder betriebswirtschaftlichen Analyse. Egal ob Umsatz, Absatz oder Kosten – in der Praxis interessiert selten nur der einzelne Monat oder das abgeschlossene Jahr.

Viel spannender ist die Frage: Wie entwickelt sich eine Kennzahl im Zeitverlauf?

Genau dafür sind sogenannte Rolling Periods – auf Deutsch: gleitende Zeiträume – da. Mit Rolling Periods können Sie Trends über einen fortlaufenden Zeitraum hinweg betrachten, etwa

• den Umsatz der letzten 12 Monate oder
• den gleitenden Durchschnitt der letzten 6 Monate.

Sie zeigen also nicht nur Momentaufnahmen, sondern liefern ein laufendes Bild Ihrer Unternehmensentwicklung – ideal für Forecasts, Trendanalysen und die strategische Steuerung.

Beispiele für Rolling Periods

Ein Beispiel: Sie betrachten die Umsätze nach Kalenderjahren. Dann springt Ihre Analyse jedes Jahr am 1. Januar auf null – Sie verlieren den Zusammenhang zwischen Dezember und Januar.

Rolling Periods dagegen verschieben das Analysefenster kontinuierlich. Zum Beispiel:

• Sie berechnen immer die Summe der letzten 12 Monate – unabhängig davon, in welchem Monat Sie sich befinden.
• Sie bilden den Durchschnitt der letzten drei Monate – ideal für kurzfristige Entwicklungen.
• Sie betrachten die letzten 52 Wochen und erfassen jeweils den Umsatz – oft genutzt im Handel.

Dadurch erkennen Sie langfristige Trends, Saisoneffekte und strukturelle Veränderungen viel besser als mit klassischen Jahresvergleichen.