Chancen und Einstieg in Python
Python ist eine mächtige und universelle Programmiersprache, aber im Controlling-Kontext weit mehr als das. Es ist eine offene, äußerst leistungsfähige Plattform für Datenanalyse, Automatisierung und Machine Learning. Für Controller, die sich über Excel hinausentwickeln und komplexere Fragestellungen effizient bearbeiten wollen, ist Python ein echtes Multitalent. Es kombiniert mächtige Funktionalität mit einer vergleichsweise einfachen Syntax und einer riesigen Community.
In der Praxis kommt Python dort zum Einsatz, wo Excel an seine Grenzen stößt: bei der Verarbeitung großer Datenmengen, beim automatisierten Forecasting, bei der Erkennung von Ausreißern, bei Szenarioanalysen, beim Scraping von Webdaten, bei der Integration von APIs oder in vollständig automatisierten Reporting-Workflows. Mit Bibliotheken wie pandas für Datenmanipulation, matplotlib und seaborn für Visualisierungen, scikit-learn für Machine Learning oder prophet für Zeitreihenprognosen lässt sich fast jeder Anwendungsfall von der explorativen Analyse bis zum Produktionsmodell abbilden.
Kombination mit Jupyter Notebooks ist empfehlenswert
Ein besonders praxisnahes Werkzeug im Python-Ökosystem sind die Jupyter Notebooks. Sie ermöglichen eine interaktive Arbeitsweise, bei der Datenimport, Berechnung, Visualisierung und Dokumentation in einer einzigen Oberfläche, dem Browser, erfolgen. Für Controller bedeutet das: schrittweise Nachvollziehbarkeit, transparente Kommentierung und die Möglichkeit, Analysen modular aufzubauen. Notebooks eignen sich hervorragend für explorative Datenanalysen, Schulungszwecke oder das Prototyping neuer Modelle ohne eine klassische Entwicklungsumgebung.
Ein interessantes Bindeglied zwischen Excel und Python ist die mittlerweile verfügbare Python-Integration in Microsoft Excel (aktuell in Microsoft 365). Damit lässt sich Python-Code direkt in Excel einbetten, beispielsweise für Visualisierungen mit matplotlib, Berechnungen mit pandas oder statistische Auswertungen. Diese Funktion bietet spannende Möglichkeiten, das Beste aus beiden Welten zu kombinieren. Aus didaktischen Gründen wird in diesem Buch in der Regel auf Python mit Jupyter-Notebooks eingegangen, da die Dokumentation hier einfacher und klarer ist. Mit entsprechenden Kenntnissen in Python bietet die Excel-Integration stellenweise aber auch Vorteile gegenüber den Notebooks.
Stärken und Schwächen von Python
Flexibilität und Skalierbarkeit
Die Stärken von Python liegen klar in seiner Flexibilität, Skalierbarkeit und in der Fähigkeit, auch komplexe oder individuelle Anforderungen elegant zu lösen. Wer einmal einen automatisierten Forecast-Workflow mit prophet, E-Mail-Benachrichtigung und Datenbankintegration gebaut hat, will oft nicht mehr zurück. Mit Jupyter Notebooks lassen sich diese Prozesse ansprechend dokumentieren und interaktiv präsentieren, was auch die Abstimmung mit anderen Fachbereichen erleichtert.
Basiswissen und Installationsaufwand
Doch Python hat auch seine Hürden: Der Einstieg erfordert Programmierkenntnisse und ein gewisses Verständnis für Datenstrukturen und Logik. Die Installation der richtigen Pakete, das Handling von Fehlern oder das Einrichten einer stabilen Umgebung sind für Anfänger nicht trivial. Außerdem braucht es einen gewissen konzeptionellen Sprung: Von der mausbasierten Welt in Excel zu einer codebasierten Arbeitsweise – das muss gelernt und gelebt werden.
| Praxisbeispiel |
Eine BI-affine Controllerin erstellt mit Python eine Prognose für die Materialkostenentwicklung anhand historischer Einkaufsdaten. Nach Datenimport und Bereinigung mit pandas trainiert sie ein prophet-Modell, das saisonale Muster erkennt und wöchentliche Forecasts ausgibt. Die Ergebnisse werden in einem Jupyter Notebook visualisiert, kommentiert und als HTML-Datei exportiert zur internen Präsentation oder Abstimmung mit dem Einkauf. |
Python ist damit das ideale Tool für fortgeschrittene Controller, BI-Analysten und Controlling-Teams mit Datenaffinität, die mehr wollen als Pivot-Tabellen. Es eignet sich auch für Innovationsprojekte, bei denen schnelle Ergebnisse, hohe Anpassungsfähigkeit und technische Tiefe gefragt sind.
Kombination mit anderen Tools nützlich
Die Kombination mit anderen Tools macht Python noch stärker: Mit Excel für die Ausgabe und Verteilung der Ergebnisse, mit KNIME für GUI-basierte Vorverarbeitung oder mit Power BI für Dashboards. Und auch hier gilt: LLMs wie ChatGPT können beim Einstieg enorm helfen, zum Beispiel beim Schreiben von Python-Code, beim Debugging oder bei der Erklärung von Modellen.
Ein besonderer Vorteil: Python ist Open Source – also kostenlos, herstellerunabhängig und durch eine globale Community ständig weiterentwickelt. Für Controller bedeutet das: große Freiheit bei der Toolwahl, schnelle Innovationszyklen und eine Vielzahl an Lernressourcen. Gleichzeitig erfordert die Arbeit mit Open-Source-Tools auch Eigenverantwortung, etwa bei der Installation oder beim Sicherheits- und Wartungsmanagement. Auf diese Aspekte gehen wir im Kapitel 6.3 noch gezielt ein.
Fazit: Python ist kein Allzwecktool für jeden, aber ein mächtiges Instrument für alle, die kontinuierlich mit Daten arbeiten und ihr Controlling auf die nächste Stufe heben wollen.
Hinweis
Der Text ist ein Auszug aus dem Buch „ Künstliche Intelligenz und Data Science im Controlling verstehen und anwenden" von Florian Bliefert, erschienen 2026 bei VCW.
