Ad-hoc-Analysen: Wer viel analysiert, hat schlecht berichtet?

Was Ad-hoc-Analysen sind

Ad-hoc-Analysen gehören zum Alltag im Controlling. Kaum ein Monat vergeht ohne die Bitte der Geschäftsführung, eine auffällige Entwicklung „schnell einmal genauer anzuschauen“. Eine frühe Einordnung der Berichterstattung in Abhängigkeit vom Zeitpunkt findet sich bei Blohm, der zwischen festen Terminen, dem Eintreten vorab festgelegter Konstellationen und Anfragen auf Bestellung unterschied^{1Blohm, 1974, S. 137}. Diese Einteilung spiegelt sich bis heute in der Unterscheidung von Standard-, Abweichungs- und Bedarfsberichten wider^{2Horváth et al., 2024, S. 338}. Da Ad-hoc-Analysen weder an feste Termine noch an Schwellenwerte gebunden sind, sondern auf Anfrage entstehen, zählen sie zu den Bedarfsberichten. Ausgelöst werden sie durch einen Informationsbedarf, der über die Standard- und Abweichungsberichte hinausgeht^{3Weber & Schäffer, 2026, S. 345}. Sie beantworten Fragen, die das bestehende Berichtswesen offenlässt. Wiederholt sich dieselbe Frage regelmäßig, weist dies auf eine Lücke im Standardreporting hin.

Die Individualität von Bedarfsberichten macht sie zugleich sehr kostspielig. Sie sind auf einen begrenzten Personenkreis zugeschnitten und weder zeitlich noch inhaltlich standardisiert. Im Zweifel haben sie Vorrang und können so laufende Controllingprozesse spürbar beeinflussen^{4Taschner, 2013, S. 64 f.}. Daraus ergibt sich die Frage, ab wann Informationen aus Bedarfsberichten regelmäßig bereitgestellt werden sollten. Entscheidende Kriterien hierfür sind die Häufigkeit des Informationsbedarfs sowie die Größe des Adressatenkreises^{5Taschner, 2013, S. 63}. Eine willkürliche Erweiterung des Standardreportings birgt die Gefahr einer unübersichtlichen Fülle von Informationen^{6Taschner, 2013, S. 207}.

Wann sich eine Ad-hoc-Analyse lohnt

Auch wenn die Erstellung mit Kosten verbunden ist, sind fundierte Erstanalysen zu Fragestellungen ohne Erfahrungswerte der Grundstein, um eine Entwicklung vollständig zu verstehen und steuern zu können. Die explorative Analyse ermöglicht es, Zusammenhänge aufzudecken, die anschließend geprüft und überwacht werden können. Ad-hoc-Analysen zielen somit nicht auf die Bestätigung einer Annahme, sondern vor allem auf das Erkennen des Unerwarteten^{7Tukey, 1977, Vorwort und S. 1 ff.}.

Wann ein solcher Aufwand gerechtfertigt ist, lässt sich aus der zu treffenden Entscheidung ableiten. Dabei ist zwischen wiederkehrenden Entscheidungen, die festen Mustern folgen, und unstrukturierten Entscheidungen, die neu und folgenreich sind, zu unterscheiden^{8Simon, 1960, S. 5 f.}. Die Ad-hoc-Analyse ist kein Werkzeug für wiederkehrende Probleme. Sie sollte neuen Situationen vorbehalten bleiben^{9Simon, 1960, S. 7}.

Bei Managemententscheidungen fehlt es oft nicht an Informationen, sondern am Verständnis der Zusammenhänge hinter den vorhandenen Zahlen^{10Gorry & Scott Morton, 1989, S. 55}. Ackoff, 1967Ein Mineralölkonzern wollte den Absatz neuer Tankstellen prognostizieren. Aus über hundert möglichen Einflussgrößen ergab eine Regression 35 signifikante Variablen. Ein späteres Modell sagte den Absatz mit nur einer Variable besser voraus, dem Verkehrsaufkommen.Genau hier liegt die Stärke einer fundierten Ad-hoc-Analyse, denn sie zeigt, welche Treiber hinter einer Entwicklung stehen. Erst wenn diese Zusammenhänge bekannt sind, lassen sich Kennzahlen sinnvoll ins Standardreporting übernehmen.

Die Einteilung in wiederkehrende und unstrukturierte Entscheidungen ist nicht endgültig. Sie verschiebt sich mit der Zeit. Sobald eine Ausgangssituation ausreichend verstanden ist, kann sie in ein festes Verfahren überführt werden und so die Organisation entlasten^{11Gorry & Scott Morton, 1989, S. 54}. Ad-hoc-Analysen werden dadurch nicht überflüssig, denn für jedes gelöste Problem warten zehn neue^{12Gorry & Scott Morton, 1989, S. 54}. Problematisch wird es erst, wenn dieselbe Frage immer wieder ad hoc beantwortet wird, ohne dass sie jemals den Weg ins Standardreporting findet.

Wie gutes Monitoring Ad-hoc-Analysen vorbeugt

Betriebliche Abläufe sind größtenteils von wiederkehrenden Situationen geprägt. Ein naheliegender Ansatz ist es daher, vorab festzulegen, was als normal gilt und ab wann eine Abweichung vorliegt. Die Unternehmenssteuerung nach dem Ausnahmeprinzip (Management by Exception) ist ein System, das erst dann Aufmerksamkeit verlangt, wenn ein Handeln notwendig ist^{13Bittel, 1964, S. 4 f.}. Es funktioniert jedoch nur, wenn bekannt ist, was als normal eingestuft wird. Bei neuen oder unsicheren Entwicklungen fehlt dieser Maßstab^{14Bittel, 1964, S. 12 f.}.

Das Ausnahmeprinzip entspricht der diagnostischen Nutzung von Steuerungssystemen nach Simons, bei der Ziele und Maßstäbe bekannt sind und ein Eingriff erst erfolgt, sobald Abweichungen auftreten. Demgegenüber steht die interaktive Nutzung bei unsicheren Entwicklungen, bei der sich das Management bewusst und regelmäßig mit einem Thema auseinandersetzt, um es zu verstehen^{15Simons, 1995}. Übertragen auf das Berichtswesen entspricht die diagnostische Nutzung dem Standardbericht, die interaktive eher der Ad-hoc-Analyse^{16Weber & Schäffer, 2026, S. 367 f.17Taschner, 2013, S. 66}.

Das Ausnahmeprinzip kann als Filter verstanden werden. Ein Berichtswesen, das sich auf die Ausnahmen konzentriert, verwandelt eine unübersichtliche Datenlandschaft in brauchbare Erkenntnisse^{18Bittel, 1964, S. 4}. Das Problem vieler Informationssysteme ist oftmals nicht der Mangel an relevanten Daten, sondern das Überangebot irrelevanter Informationen^{19Ackoff, 1967, S. B-147}. Ackoff, 1967Fachleute stuften acht Fachartikel als über- oder unterdurchschnittlich ein. Gekürzt auf zwei Drittel oder ein Drittel ihrer Länge, vermittelten alle Artikel ihren Inhalt so gut wie das Original. Bei den schwachen Artikeln schnitten Studierende, die nur eine kurze Zusammenfassung gelesen hatten, sogar besser ab. Die wichtigste Aufgabe eines effizienten Informationssystems ist somit das Filtern und Verdichten, nicht der Aufbau immer neuer Datenbestände^{20Ackoff, 1967, S. B-148}. Die Ursache für dieses Überangebot liegt, wie schon bei den Managemententscheidungen, häufig im mangelnden Verständnis. Je weniger ein Sachverhalt verstanden wird, desto mehr Variablen werden zu seiner Erklärung herangezogen^{21Ackoff, 1967, S. B-149}.

Ein Dashboard soll genau dieses Verständnis fördern. Es bündelt und verdichtet die wichtigsten Informationen auf einem Bildschirm. Da nicht alle Details gleichzeitig erfasst werden können, werden die Inhalte in der Regel zusammengefasst und Ausnahmen gezielt hervorgehoben. Bei Bedarf führt ein Drill-down zusätzlich zu den Details^{22Few, 2006, Kap. 1.3.1}. Eckersons MAD-Prinzip beschreibt drei Ebenen, auf denen mit einem Dashboard gearbeitet wird^{23Eckerson, 2010, S. ix}.

1. Monitor – Überwachung zentraler Kennzahlen auf oberster Ebene mit Ampeln und Warnhinweisen, damit Abweichungen frühzeitig auffallen.
2. Analyze – Aufschlüsselung der Abweichung auf mittlerer Ebene nach Kunde, Region oder Zeitraum, um betroffene Bereiche einzugrenzen.
3. Drill to Detail – Prüfung von Einzelberichten und Belegen auf unterster Ebene, um die eigentliche Ursache zu finden.

Im Sinne der klassischen Berichtstypologie lassen sich Dashboards als aufgewertete Abweichungsberichte verstehen. Sie machen auf Unregelmäßigkeiten aufmerksam und führen zugleich schnell und mühelos zur Ursachenanalyse^{24Eckerson, 2010, S. 25}. Auf diese Weise kommen sie vielen Ad-hoc-Analysen zuvor. Damit erfüllen sie Ackoffs Forderung nach einem umfassenden Ausnahmeberichtswesen, das Auffälligkeiten von sich aus meldet und so auch Fragen beantwortet, die noch niemand gestellt hat^{25Ackoff, 1967, S. B-155}.

Die Wirksamkeit des Ausnahmeprinzips hängt maßgeblich von der Wahl einer passenden Toleranzschwelle ab. Wird sie zu eng bemessen, entsteht eine Flut von Meldungen, die niemand mehr ernst nimmt. Wird sie zu weit bemessen, zeigen sich Probleme erst dann, wenn kaum noch Handlungsspielraum bleibt^{26Taschner, 2013, S. 64}. Abweichungen sollten daher nur untersucht werden, wenn sie größer sind, als durch Zufall zu erwarten wäre. Werden dauerhafte Ursachen erkannt, fließen sie in das System ein, das so mit der Zeit immer präziser wird^{27Ackoff, 1967, S. B-155}.

Wann Ad-hoc-Analysen zum Warnsignal werden

Ob es sich um eine zufällige Schwankung oder eine echte Abweichung handelt, wird in der Praxis selten unterschieden. Auffälligkeiten in den Unternehmenszahlen lösen häufig eine Ad-hoc-Analyse aus, unabhängig von ihrer Ursache. Verbreitet ist die Annahme, jedes Problem gehe auf eine bestimmte Person oder ein besonderes Ereignis zurück, obwohl die meisten Probleme im System selbst liegen^{28Deming, 1986, S. 314}. Daraus ergeben sich zwei mögliche Fehler. Entweder wird eine zufällige Schwankung für eine echte Abweichung gehalten, was zu einer Überreaktion führt. Oder eine echte Abweichung wird übersehen, weil man sie für Zufall hält^{29Deming, 1986, S. 318}.

Wer bei jeder zufälligen Schwankung nachsteuert, korrigiert keinen Fehler. Jede Korrektur fügt dem Zufall eine weitere Schwankung hinzu und verdoppelt so die Streuung^{30Deming, 1986, S. 327–329}. Deming, 1986Eine Murmel fällt fünfzigmal durch einen Trichter auf ein Ziel. Bleibt der Trichter fest, streuen die Treffer am geringsten. Wird er nach jedem Fall um die Abweichung in die Gegenrichtung verschoben, verdoppelt sich die Streuung. Gut gemeintes Nachsteuern verschlechtert also das Ergebnis. Eine Ad-hoc-Analyse zu jeder auffälligen Zahl spiegelt diese Überreaktion wider und bringt mehr Unruhe als Erkenntnis. Diese Unruhe kann langfristige Folgen haben. Folgt eine Ad-hoc-Analyse auf die nächste, bleibt keine Zeit, das dahinterstehende System zu verbessern. Hier liegt die Tücke von Ad-hoc-Analysen. Kurzfristiges Reagieren wirkt sofort, nachhaltige Prozessverbesserungen dagegen erst mit Verzögerung^{31Repenning & Sterman, 2001, S. 5 f.}.

Der schnell sichtbare, aber nur vermeintliche Erfolg macht Ad-hoc-Analysen gefährlich, da kurzfristige Lösungen leicht zur Routine werden^{32Repenning & Sterman, 2001, S. 7}. Je weniger Zeit in die Verbesserung fließt, desto schwächer wird das System und desto mehr häufen sich kurzfristige Lösungen, bis die Organisation dauerhaft im Feuerwehrmodus arbeitet^{33Repenning & Sterman, 2001, S. 8–10}. Hinzu kommt, dass Organisationen in diesem Modus diejenigen belohnen, die akute Probleme mit großem Einsatz lösen. Wer dagegen dafür sorgt, dass Probleme gar nicht erst entstehen, bleibt unsichtbar^{34Repenning & Sterman, 2001, S. 17}.

„Nobody ever gets credit for fixing problems that never happened.“

Ingenieur eines Automobilunternehmens, zitiert nach Repenning & Sterman (2001), S. 17

Anerkennung erhält im Controlling eher, wer die dringende Analyse über Nacht liefert, als wer ein Reporting aufbaut, das die Frage gar nicht erst aufkommen lässt. Tucker und Edmondson sprechen hier von einer Problemlösung erster Ordnung. Das akute Problem wird umgangen, damit die Arbeit weitergehen kann, während die Ursache bestehen bleibt^{35Tucker & Edmondson, 2003, S. 60}. Tucker & Edmondson, 2003In einer Beobachtungsstudie in neun Krankenhäusern holte eine Pflegekraft fehlende Bettwäsche kurzerhand von einer anderen Station. Gegen die Ursache unternahm sie nichts. Sieben von neun Befragten empfanden es als befriedigend, solche Hindernisse selbst zu umgehen. Problemlösungen zweiter Ordnung setzen zusätzlich am Ursprung an, sodass das Problem nicht erneut auftritt^{36Tucker & Edmondson, 2003, S. 61 f.}. Lösungen erster Ordnung werden häufig als Erfolg erlebt. Gerade dieses Erfolgserlebnis hält die Beteiligten davon ab, dem eigentlichen Problem nachzugehen^{37Tucker & Edmondson, 2003, S. 64–66}.

Die Ad-hoc-Analyse beantwortet zwar die akute Frage, ändert aber nichts daran, dass dieselbe Frage im nächsten Monat erneut gestellt wird. Erst wenn das gewonnene Verständnis in ein festes Verfahren überführt und im Standardreporting verankert wird, entsteht eine Lösung zweiter Ordnung. Andernfalls wird das Werkzeug zum Verstehen selbst zum Dauerzustand.

Was das Controlling daraus ableiten sollte

Wenn die meisten Probleme im System selbst liegen, muss auch die Lösung dort ansetzen^{38Deming, 1986, S. 314 f.}. Damit verlagert sich der Blick von der einzelnen Analyse auf die Prozesse, die sie immer wieder notwendig machen. Deming, 1986Schätzungsweise rund 94 % aller Probleme und Verbesserungsmöglichkeiten liegen im System und damit in der Verantwortung des Managements. Nur etwa 6 % gehen auf besondere Ursachen zurück. Hier bietet Lean Management geeignete Werkzeuge, die Ursachen dauerhaft beseitigen, statt nur Probleme zu beheben. Für die Ursachenanalyse eignet sich besonders die 5-Why-Methode. Ziel ist es, so lange nach dem Warum zu fragen, bis die eigentliche Ursache sichtbar wird. Andernfalls wird nur das Symptom behoben und das Problem tritt nach kurzer Zeit erneut auf^{39Ohno, 2009, S. 49 f.}. Übertragen auf das Controlling sollte deshalb jede Ad-hoc-Analyse mit der zusätzlichen Frage enden, warum das Standardreporting diese Antwort nicht selbst liefern konnte.

Die Frage nach dem Warum wird so zur natürlichen Konsequenz einer erstmaligen Ad-hoc-Analyse. Wiederholt sie sich, weist dies auf Lücken im Reporting hin, die sich auf zwei Wegen schließen lassen. Der erste führt über die bereits zu Beginn beschriebene Aufnahme ins Standardreporting. Alternativ lassen sich Fachbereiche über Self-Service-BI in die Lage versetzen, Auswertungen selbst zu erstellen, ohne auf das BI-Team angewiesen zu sein^{40Alpar & Schulz, 2016, S. 151}. Je nach Ausbaustufe greifen Nutzende auf vorbereitete Berichte und Dashboards zu oder erstellen auf Basis des Datenmodells eigene Auswertungen^{41Alpar & Schulz, 2016, S. 152}. Für das Controlling bedeutet dies eine Verschiebung der Rolle vom Zahlenlieferanten zum Analysten^{42Weber & Schäffer, 2026, S. 383}.

Die Freiheit, die Fachbereiche durch Self-Service-BI erhalten, geht jedoch mit dem Risiko falscher Datenabfragen einher. Insbesondere fehlendes Hintergrundwissen über Zusammenhänge und Methodik erschwert es, die Richtigkeit einer Auswertung zu beurteilen^{43Alpar & Schulz, 2016, S. 153}. Entstehen Auswertungen und Berichte zudem isoliert in einzelnen Abteilungen, führt dies schnell zu unterschiedlichen Versionen derselben Kennzahl^{44Davenport, 2006, S. 4}. Self-Service-BI ersetzt das Standardreporting daher nicht, sondern ergänzt es^{45Alpar & Schulz, 2016, S. 154}.Alpar & Schulz, 2016Ein Unternehmen hatte nach einigen Jahren Self-Service rund 26.000 Berichte angesammelt. Es gab den Ansatz schließlich auf und deckte den Großteil des Informationsbedarfs mit 300 Standardberichten ab.

Für die Nutzung im Unternehmensalltag spielen bedarfsgerechte Inhalte eine deutlich größere Rolle als die Geschwindigkeit, mit der Informationen bereitgestellt werden. Neben der Ausrichtung am tatsächlichen Informationsbedarf erweist sich eine analytische Entscheidungskultur als kritischer Erfolgsfaktor^{46Popovič et al., 2012, S. 729 ff.}. Wie bei Ackoff gibt auch hier die Relevanz der Daten den Ausschlag, nicht ihre Menge.

Fazit

Ad-hoc-Analysen sind ein unverzichtbares Werkzeug, um neue und unstrukturierte Fragestellungen zu verstehen. Indem sie Zusammenhänge aufdecken, schaffen sie die Grundlage für ein wirksames Monitoring. Ein solches Monitoring filtert nach dem Ausnahmeprinzip das Wesentliche heraus und beantwortet Folgefragen, bevor sie gestellt werden.

Wird dieselbe Frage dagegen immer wieder gestellt und ad hoc beantwortet, ist dies ein Warnsignal für ein lückenhaftes Reporting. Es besteht die Gefahr, auf zufällige Schwankungen zu reagieren und Symptome statt Ursachen zu beheben. Der Feuerwehrmodus bindet Kapazitäten, und für die Verbesserung der zugrunde liegenden Reportingprozesse bleibt keine Zeit.

Jede Ad-hoc-Analyse sollte sich deshalb auch damit auseinandersetzen, warum das bestehende Reporting keine Antwort auf die Fragestellung hatte. Tritt die Frage mehrfach auf, sollte sie ins Standardreporting aufgenommen oder in ein gut geführtes Self-Service-Angebot überführt werden.

Wer viel analysiert, hat also nicht zwangsläufig schlecht berichtet, sollte aber prüfen, ob sein Reporting die richtigen Fragen beantwortet.