Gute Datenstrukturen: eine Zeile pro Vorgang, eine Spalte pro Merkmal, ein Wert pro Zelle

Listen entstehen im Arbeitsalltag nebenbei – eine Spalte dazu, eine Zelle eingefärbt, eine Zwischensumme für den Bericht – und sehen am Ende ordentlich aus. Sobald aber jemand zählen, filtern oder zwei Listen verbinden will, beginnt das Umbauen von Hand: Filter greifen ins Leere, Summen stimmen nicht, und nach der nächsten Aktualisierung geht alles von vorn los. Der Workshop vermittelt die wenigen Strukturregeln, die darüber entscheiden, ob eine Tabelle sich auswerten lässt. Wer sie beim Anlegen einer Liste beachtet, spart das Umbauen für immer: Filter, zusammenfassende Auswertungen und Power Query – die in Excel eingebaute Datenaufbereitung – funktionieren dann auf Anhieb. Die Regeln gelten unabhängig vom Werkzeug; geübt wird in Excel, an Beispielen aus dem Bibliotheks- und Informationsalltag.

Inhalte des Workshops

• Datenliste und Bericht auseinanderhalten: Eine Datenliste ist zum Auswerten gebaut, ein Bericht zum Lesen – wer beides in eine Tabelle packt, bekommt eine Tabelle, die keines von beiden gut kann
• Die drei Grundregeln anwenden: eine Zeile pro Vorgang, eine Spalte pro Merkmal, ein Wert pro Zelle
• Typische Regelverstöße erkennen: Name und Vorname in einer Zelle, Währungszeichen im Betrag, ‚o.J.‘ in der Jahresspalte – und welche Auswertung an welchem Verstoß scheitert
• Nummerierte Spalten wie Thema_1 bis Thema_3 entschärfen: warum sie jedes Auszählen zur Handarbeit machen – und wie die Einträge wieder auswertbar werden, sobald sie untereinander in einer Spalte stehen statt nebeneinander in dreien
• Feste Angaben auslagern: Lieferantennamen, Kategorien und andere Stammdaten in eine eigene kleine Tabelle – einmal gepflegt, in jeder Liste richtig
• Listen verbindbar anlegen: eine gemeinsame Kennung (ein Schlüssel) in beiden Tabellen, über die sich etwa Bestellliste und Lieferantenliste später eindeutig zusammenführen lassen
• Herkunft als Spalte erfassen: steht der Standort oder das Jahr nur im Dateinamen oder Blattnamen, geht diese Angabe beim Zusammenführen mehrerer Listen verloren
• Was Excel nicht lesen kann: Farben als Markierung, verbundene Zellen, Leerzeilen und Zwischensummen – und wie eine zusätzliche Spalte dieselbe Information auswertbar macht
• Eine Erfassungsvorlage anlegen, die gute Struktur von selbst entstehen lässt: Auswahllisten für feste Werte, einheitliche Datums- und Zahlenformate

Praktische Übungen

Wir arbeiten an vorbereiteten Beispieldaten – Erwerbungslisten, Veranstaltungsanmeldungen, Meldungen mehrerer Standorte – jeweils als Paar: dieselbe Information einmal so, wie die Liste nebenbei entstanden ist, und einmal so, dass sie sich auswerten lässt. Die gezeigten Muster lassen sich auf vergleichbare Listen aus anderen Verwaltungskontexten übertragen.

• An drei typischen Alltagslisten die verletzte Regel aufspüren und sehen, an welcher Stelle die Auswertung scheitert
• Eine als Bericht formatierte Liste in eine auswertbare Datenliste überführen
• Immer wieder eingetippte Namen in eine Stammdaten-Tabelle auslagern und über ein Kürzel als gemeinsame Kennung mit der Liste verbinden
• Eine Erfassungsvorlage aufbauen und mit Beispielfällen befüllen
• Die Gegenprobe führen: dieselbe Frage – etwa Summen je Sachgebiet – an der alten und an der neuen Struktur stellen

Ziel des Workshops

Teilnehmende erkennen auf einen Blick, ob eine Tabelle sich auswerten lässt, und legen neue Listen so an, dass Filtern, Zählen und Verbinden ohne Umbau funktionieren. Wer die Regeln benennen kann, kann sie außerdem einer KI mitgeben: Aus ‚räum das mal auf‘ wird ein präziser Auftrag – eine Zeile pro Vorgang, Stammdaten in eine eigene Tabelle, Herkunft als Spalte –, mit dem ein KI-Assistent beim Aufräumen gewachsener Listen helfen kann. Als Arbeitsmittel nehmen die Teilnehmenden eine Erfassungsvorlage und eine einseitige Checkliste mit.

In sich abgeschlossen. Grundlegende Computerkenntnisse genügen; es reicht, Excel-Dateien öffnen und Zellen ausfüllen zu können.

Referent

Peter Kocmann ist IT-Didaktiker und Spezialist für angewandte KI. Langjähriger Dozent am Weiterbildungszentrum der Freien Universität Berlin und an der Charité Fortbildungsakademie, mit Schwerpunkten in Datenbanktechnologien, Datenanalyse und Prozessautomatisierung – SQL, Power Query, KNIME. Microsoft Office Specialist Expert (Excel); Information Technology Specialist in den Domänen Databases und Data Analytics.

Teilnehmendenanzahl

max.12 Personen

Technische Voraussetzungen

• Technische Ausstattung: Ein Computer oder Laptop mit stabiler Internetverbindung sowie Webcam und Headset für Zoom.
• Software: Excel (Microsoft 365 oder Excel 2019/2021).
• Kenntnisse: Grundlegende Computerkenntnisse; es genügt, Excel-Dateien öffnen und Zellen ausfüllen zu können. Programmierkenntnisse sind nicht erforderlich.
• Vorbereitung: keine; die Beispieldateien werden zu Beginn des Workshops ausgeteilt.

Das Webinar richtet sich an

Mitarbeitende aus Bibliotheken, Informationseinrichtungen, Wissenschaftsmanagement und Verwaltungen, die Listen anlegen oder pflegen – Erwerbungen, Anmeldungen, Bestände, Projekte – und diese Listen auch auswerten müssen.

Kosten

EUR 88,00- zzgl. 7% MwSt. (DGI-Mitglieder)
EUR 104,00- zzgl. 7% MwSt. (Nicht-Mitglieder)