Tool-Matrix
Entscheidungsmatrix: Tool vs. Aufgabe
Orientierungshilfe für die Tool-Auswahl in Hochschulverwaltung und Bibliothek. Jedes Tool hat einen Sweet Spot (dafür gebaut), eine Grauzone (geht, aber mit Kosten) und einen No-Go-Bereich (Workaround teurer als Wechsel).
In Excel ist bspw. die Zeilenzahl allein selten das Problem. Entscheidend ist die Kombination aus Formeln, Verknüpfungen, Wiederholungshäufigkeit und Teamgröße – also die Komplexität der Arbeitsmappe, nicht ihre Länge.
Schnellcheck: Brauche ich ein anderes Tool?
Fünf Fragen vor jeder Tool-Entscheidung:
- Wiederholt sich dieser Vorgang regelmäßig (wöchentlich, monatlich)?
- Arbeiten mehr als zwei Personen daran?
- Gibt es mehr als drei Datenquellen oder verknüpfte Tabellen?
- Muss das Ergebnis reproduzierbar oder auditierbar sein (d. h. Schritte müssen nachvollziehbar dokumentiert sein)?
- Muss es druck- oder layoutgetreu ausgegeben werden?
Je mehr Fragen Sie mit „Ja“ beantworten, desto eher lohnt sich der Wechsel zu einem spezialisierten Werkzeug. Bei drei oder mehr „Ja“ ist ein vertiefender Kurs oft der schnellste Weg, Zeit- und Fehlerkosten zu senken.
Umgekehrt gilt: Wenn es einmalig ist, unter zwei Personen bleibt und keine festen Layout- oder Reproduzierbarkeitsanforderungen hat, sind Office-Tools oft die beste Lösung.
Tabellenkalkulation und Datenanalyse
Excel
- Sweet Spot: Einzelne, saubere Tabelle mit wenigen Formeln. PivotTables, schnelle Ad-hoc-Auswertungen, Budgetübersichten, einfache Kalkulationen. Bis ca. 10.000 Zeilen bei moderater Komplexität problemlos (Richtwert).
- Grauzone: Mehrere verknüpfte Tabellen, viele Formeln, Excel-Datenmodelle (PowerPivot) – funktioniert, aber Wartung wird personenabhängig und Performance spürbar. Ab ca. 35.000 Zeilen in Kombination mit komplexen Formeln und Verknüpfungen beginnen praktische Probleme (Praxiswert).
- No-Go: Wiederholprozess + komplexe Logik + mehrere Quellen. Hier laufen technische Schulden auf: Nur eine Person kennt sich aus, Pflege dauert Tage, Fehler bleiben unentdeckt. → Pipeline oder Datenbank (z. B. sqlite) – d. h. wiederholbarer Import-/Bereinigungsablauf statt manueller Excel-Schritte.
- Verfügbarkeit: FU-Lizenz (Microsoft 365)
Python / pandas
- Sweet Spot: Große Datenmengen (Hunderttausende bis Millionen Zeilen), wiederkehrende Datenbereinigung, API-Anbindungen (wenn eine dokumentierte Schnittstelle vorhanden ist), Zusammenführen heterogener Quellen, Batch-Verarbeitung. Sobald komplexe Verknüpfungen und Regeln ins Spiel kommen, ist sqlite (via Python) die saubere Alternative zur Excel-Megadatei: relationale Abfragen statt verschachtelter Formeln.
- Grauzone: Einmalige Schnellauswertungen kleiner Tabellen (Excel ist schneller am Ziel)
- No-Go: Interaktive Dashboards für Endanwender ohne intensivere Python-Kenntnisse (dafür Power BI)
- Verfügbarkeit: Kostenfrei (Open Source)
R
- Sweet Spot: R ist eine Sprache für Statistik. Statistische Modellierung, Hypothesentests, Regressionsanalysen, reproduzierbare Forschungsberichte, explorative Datenanalyse mit tidyverse.
- Grauzone: Reine Datenbereinigung ohne statistische Analyse (pandas ist pragmatischer)
- No-Go: Produktive Webanwendungen, Echtzeitverarbeitung
- Verfügbarkeit: Kostenfrei (Open Source)
Visualisierung
Excel-Diagramme
- Sweet Spot: Schnelle Einzeldiagramme für Berichte und Präsentationen (Balken-, Linien-, Kreisdiagramme). Gut für interne Kommunikation.
- Grauzone: Diagramme mit mehr als zwei Datenreihen und bedingter Formatierung
- No-Go: Interaktive Filterung, Drill-down, publikationsreife Grafiken mit exakter Typografie und statistischen Tests
- Verfügbarkeit: FU-Lizenz
Power BI (inkl. Power Query)
- Sweet Spot: Erstellung individueller, interaktiver Dashboards. Filterbare Ansichten, Zusammenführung mehrerer Datenquellen. Power Query übernimmt Datenimport und -transformation direkt in der Pipeline – Bereinigung und Modellierung in einem Werkzeug. Aktualisierung per Zeitplan oder – je nach Datenquelle – Direktverbindung (DirectQuery).
- Grauzone: Einmalige statische Diagramme (Overkill, Excel reicht)
- No-Go: Druckfertige Publikationsgrafiken, statistische Plots mit Signifikanztests, komplexe statistische Modellierung
- Verfügbarkeit: Power BI Desktop ist kostenfrei; für Teilen und Team-Verteilung von Berichten können je nach Szenario zusätzliche Lizenzen erforderlich sein
R / tidyplots
- Sweet Spot: Publikationsreife statistische Plots, reproduzierbare Grafiken für Berichte und Paper. Boxplots mit Signifikanztests, Heatmaps, Zeitverläufe. tidyplots bietet eine intuitive Pipe-Syntax – deutlich weniger Code als ggplot2 bei vergleichbarem Ergebnis:
tidyplot() |> add_mean_bar() |> add_test_pvalue() - Grauzone: Interaktive Dashboards mit Endanwender-Filterung (dafür Power BI)
- No-Go: Schnelle Ad-hoc-Diagramme ohne Setup (dafür Excel)
- Verfügbarkeit: Kostenfrei (Open Source)
Orange
- Sweet Spot: Visuell-explorative Datenanalyse komplett ohne Code, KI-Workflows zum Anfassen (Clustering, Klassifikation, Textanalyse). Ideal zum Verstehen von KI-Prozessen und Datenflüssen. Am besten geeignet für kleine bis mittlere Datensätze; Performance hängt stark vom gewählten Workflow ab.
- Grauzone: Produktive Automatisierung (kein Skripting, nicht für wiederkehrende Pipelines)
- No-Go: Sehr große Datenmengen, produktive API-Anbindungen, publikationsreife Grafiken
- Verfügbarkeit: Kostenfrei (Open Source)
Datenbereinigung und Automatisierung
Python
- Sweet Spot: Wiederkehrende Bereinigung (Dubletten, Formatkonvertierung, Massenumbenennungen), API-Anbindung (wenn eine dokumentierte Schnittstelle vorhanden ist), ETL-Pipelines, Batch-Verarbeitung, Web-Scraping, automatisierte Reports
- Grauzone: Einmalige manuelle Korrekturen an kleinen Datensätzen (Excel ist schneller)
- No-Go: Interaktive Endanwender-Oberflächen ohne Webentwicklung
- Verfügbarkeit: Kostenfrei (Open Source)
Power Query (in Power BI und Excel)
- Sweet Spot: Datenimport und -transformation aus strukturierten Quellen, Zusammenführen mehrerer Tabellen per GUI, reproduzierbare Bereinigungsschritte ohne Code (Duplikate entfernen, Spalten aufteilen, Datentypen konvertieren)
- Grauzone: Verkettete Transformationen über 10+ Schritte – funktioniert, aber Schritte benennen und dokumentieren. Zwar werden die Schritte intern in der Programmierspache M „mitgeschrieben“, das ist aber für eine Dokumentation zu unübersichtlich.
- No-Go: Unstrukturierte Daten, direkte API-Anbindungen, Verarbeitung sehr großer Datenmengen, komplexe Logik mit Verzweigungen
- Verfügbarkeit: FU-Lizenz (in Excel und Power BI Desktop enthalten)
Manuelle Bereinigung in Excel
- Sweet Spot: Einzelne Korrekturen, Tippfehler beheben, kleine Datensätze von Hand prüfen
- Grauzone: Suchen-und-Ersetzen über mehrere Spalten, bedingte Bereinigung mit Formeln
- No-Go: Wiederkehrende Bereinigungen (jedes Mal Fehlerquelle), Massenoperationen über Tausende von Zeilen, Bereinigung ohne Dokumentation (nicht reproduzierbar, nicht nachvollziehbar)
Layout und Gestaltung
Office-Tools (Word, PowerPoint)
- Sweet Spot: Textdokumente, Berichte, Protokolle, Briefvorlagen, Präsentationen, einfache interne Aushänge
- Grauzone: Dokumente mit vielen Bildern und fixem Layout (funktioniert, aber fragil – Bilder springen, Umbrüche brechen)
- No-Go: Broschüren, Plakate, Flyer mit Beschnitt, CMYK-Druckausgabe, mehrseitige Publikationen mit präzisem Layout
- Verfügbarkeit: FU-Lizenz
Affinity Suite
- Sweet Spot: Professionelles Print-Layout (Publisher), Bildbearbeitung (Photo), Vektorgrafik (Designer). CMYK, Beschnitt, präzise typografische Kontrolle. Bietet deutlich mehr Layoutkontrolle als Office-Tools.
- Grauzone: Schnelle interne Dokumente (Einarbeitungsaufwand höher als Word). Barrierefreie PDF-Ausgabe ist grundsätzlich möglich, erfordert aber geprüften Workflow und Validierung mit geeigneten Prüfwerkzeugen.
- No-Go: Textverarbeitung im klassischen Sinne (Serienbriefe, Änderungsnachverfolgung, kollaboratives Editieren)
- Verfügbarkeit: Einmalkauf, ca. 75 €/App; FU-Angehörige können die Affinity Suite kostenfrei im ZEDAT/FUB-IT-Portal herunterladen
Prozessdokumentation und Visualisierung
diagrams.net
- Sweet Spot: Flowcharts, Swimlane-Diagramme, BPMN-Prozesse, Netzwerkdiagramme, Organigramme – webbasiert, Export als SVG/PNG/PDF. Für Prozesse und Strukturen, nicht für Datencharts.
- Grauzone: Sehr große Diagramme mit mehr als 50 Elementen (wird unübersichtlich, Aufteilung nötig)
- No-Go: Interaktive Dashboards
- Verfügbarkeit: Kostenfrei (webbasiert, auch lokal installierbar)
PowerPoint (als Prozessdoku-Werkzeug)
- Sweet Spot: Einfache Ablaufdiagramme für Präsentationen (3–5 Schritte), interne Kommunikation von Prozessen
- Grauzone: Komplexere Prozesse mit Verzweigungen (geht, aber keine Standards, nicht wartbar)
- No-Go: BPMN-konforme Dokumentation, versionierbare Prozessmodelle, Diagramme mit mehr als 10 Elementen, Prozesslandkarten
- Verfügbarkeit: FU-Lizenz
Versionierung und Zusammenarbeit
Git / GitLab
- Sweet Spot: Code, Skripte, Dokumentation in Textformaten, paralleles Arbeiten in Branches, vollständige Änderungshistorie, Rollback jederzeit möglich
- Grauzone: Nicht-technische Teams ohne Einführung (Lernkurve vorhanden, aber mit GUI-Clients wie GitHub Desktop oder VS Code gut handhabbar)
- No-Go: Binärdateien (Word, Excel, Bilder) – Änderungen sind nicht sinnvoll vergleichbar; Konflikte lassen sich praktisch nicht sauber zusammenführen
- Verfügbarkeit: GitHub oder lokale GitLab-Instanzen, bspw. Charité, Uni Potsdam oder FU-Berlin (in Vorbereitung) – alles kostenfrei
Dateiname_final_v17.docx
- Sweet Spot: Einzelperson, einzelnes Dokument, kurze Lebensdauer
- Grauzone: Zwei Personen, klare Absprache, kurzer Zeitraum
- No-Go: Alles mit mehr als zwei Beteiligten oder einer Lebensdauer über vier Wochen
- Verfügbarkeit: Universell verfügbar, universell fehleranfällig
Glossar
| Begriff | Bedeutung |
|---|---|
| API | Schnittstelle, über die Systeme Daten automatisch austauschen – z. B. Katalogdaten aus einem Bibliothekssystem abrufen |
| BPMN | Standardisierte Symbole für Prozessdiagramme, damit alle Beteiligten dasselbe meinen |
| CMYK | Farbmodell für den professionellen Druck (im Gegensatz zu RGB am Bildschirm) |
| DirectQuery | Power-BI-Funktion: Daten werden bei jeder Abfrage direkt aus der Quelle geholt, statt vorab importiert |
| ETL | Importieren – Umformen – Laden: drei Schritte einer automatisierten Datenverarbeitung |
| PDF/UA | Standard für barrierefreie PDF-Dokumente (z. B. screenreader-tauglich) |
| PivotTable | Excel-Funktion zum Zusammenfassen und Auswerten großer Datenmengen per Drag-and-Drop |
| Power Query | Werkzeug in Excel und Power BI zum Importieren und Aufbereiten von Daten – per Klick statt Formel |
| PowerPivot | Excel-Erweiterung zum Verknüpfen mehrerer Tabellen in einem Datenmodell |
| Rollback | Rückkehr zu einem früheren Stand – z. B. „die Version von Dienstag wiederherstellen“ |
| sqlite | Leichtgewichtige, dateibasierte Datenbank; in Python sehr einfach nutzbar (Modul sqlite3) – für strukturierte Abfragen ohne Server |
| tidyplots | R-Paket für publikationsreife Grafiken mit einfacher, lesbarer Syntax (Alternative zu ggplot2 mit weniger Code) |
| tidyverse | Sammlung von R-Paketen für Datenanalyse und -visualisierung mit einheitlicher Syntax |
Leitfrage
Wird das hier in sechs Monaten noch funktionieren, wenn ich nicht mehr da bin?
Weiterführende Kurse im WBZ-Programm
Die Entscheidungsmatrix zeigt, welches Tool – die Kurse zeigen, wie. Alle Kurse sind über das Weiterbildungszentrum der Freien Universität Berlin buchbar. Einzelne Termine können sich ändern; maßgeblich ist das jeweils aktuelle WBZ-Programm.
Welcher Kursweg passt zu mir?
- Viele „Ja“ bei Daten und Automatisierung → Python- oder Power-Query-Kurse
- Viele „Ja“ bei Reporting und Steuerung → Power BI
- Viele „Ja“ bei Statistik und Publikation → R
Excel vertiefen
| Kurs | Umfang | Termin |
|---|---|---|
| Basiswissen MS Excel – Crashkurs | 2 Tage | 23.–24.02.2026 |
| Excel Power-Tools: Daten automatisch konsolidieren | ½ Tag | 02.07.2026 |
| Excel-Archäologie: Chaos verstehen und aufräumen | 1 Tag | 16.10.2026 |
| VBA-Exit: Sichere Automatisierung ohne Makros | 1 Tag | 20.11.2026 |
Python lernen, 1. Halbjahr 2026
| Kurs | Umfang | Termin |
|---|---|---|
| KI im Fokus: Python – Die Alleskönner-Sprache für Verwaltung und Wissenschaft (Impulsvortrag) | 1 Std. | 13.03.2026 |
| Basisworkshop: Python für Verwaltungsaufgaben – Daten effizient bearbeiten und Prozesse automatisieren | 2 Tage | 20.04.-21.04.2026 |
| Aufbauworkshop: Python für Verwaltungsaufgaben – Daten effizient bearbeiten und Prozesse automatisieren | 2 Tage | 04.05.-05.05.2026 |
Python lernen, 2. Halbjahr 2026
| Kurs | Umfang | Termin |
|---|---|---|
| KI im Fokus: Python – Die Alleskönner-Sprache für Verwaltung und Wissenschaft (Impulsvortrag) | 1 Std. | 29.06.2026 |
| Basisworkshop: Python für Verwaltungsaufgaben – Daten effizient bearbeiten und Prozesse automatisieren | 2 Tage | 27.08.-28.08.2026 |
| Aufbauworkshop: Python für Verwaltungsaufgaben – Daten effizient bearbeiten und Prozesse automatisieren | 2 Tage | 12.10.-13.10.2026 |
| Kurs | Umfang | Termin |
|---|---|---|
| CSV-Datenmanagement professionell – Codierung, Struktur und Verarbeitung im Griff | ½ Tag | 01.10.2026 |
| Python-Zertifizierung: IT Specialist Bootcamp | 3 Tage | Q4 2026 |
Statistik
| Kurs | Umfang | Termin |
|---|---|---|
| Daten visuell verstehen: Statistik sicher anwenden und interpretieren | 1 Tag | 25.06.2026 |
R und Statistik
| Kurs | Umfang | Termin |
|---|---|---|
| Statistik verstehen und visualisieren mit R – für Nicht-Statistiker:innen (Basiskurs) | 1 Tag | 12.11.2026 |
| R für fundierte Entscheidungen: Signifikanz und Textanalyse (Aufbaukurs) | 1 Tag | 13.11.2026 |
Power BI
| Kurs | Umfang | Termin |
|---|---|---|
| Kennzahlen im Blick – Interaktive Dashboards mit Power BI | ½ Tag | 27.11.2026 |
Versionierung mit Git
| Kurs | Umfang | Termin |
|---|---|---|
| Dokumente sauber verwalten: Versionskontrolle mit Git & GitHub ohne Programmierung | ½ Tag | 26.02.2026 |
Affinity Suite
Einzelworkshops separat buchbar
| Kurs | Umfang | Termin |
|---|---|---|
| Workshopreihe: Grafikdesign, Bildbearbeitung und Barrierefreiheit mit der Affinity Suite (Affinity Photo, Designer und Publisher) | 4 × ½ Tag | 08.–10.06. + 22.06.2026 |
| Bildbearbeitung mit Affinity Photo – Grundlagen für den professionellen Einsatz | ½ Tag | 08.06.2026 |
| Icons und Infografiken gestalten – Grundlagen mit Affinity Designer | ½ Tag | 09.06.2026 |
| Barrierefreie Dokumente gestalten – mit Affinity Publisher | ½ Tag | 10.06.2026 |
| Masken und Montagen gestalten – Affinity Photo für Fortgeschrittene | ½ Tag | 22.06.2026 |
KI verstehen
| Kurs | Umfang | Termin |
|---|---|---|
| KI im Fokus: Neuronale Netze verstehen: Wie Maschinen lernen (Impulsvortrag) | 1 Std. | 26.03.2026 |
| KI im Fokus: Machine Learning Methoden: Das richtige Werkzeug wählen (Impulsvortrag) | 1 Std. | 27.05.2026 |
KI anwenden
| Kurs | Umfang | Termin |
|---|---|---|
| KI im Fokus: Prompting als neue Kulturtechnik - wie wir mit KI wirksam kommunizieren (Impulsvortrag) | 1 Std. | 02.10.2026 |
Entscheidungsmatrix zum Vortrag „Der digitale Werkzeugkasten: Welches Tool wofür?“ – FU Berlin Weiterbildungszentrum, 09.02.2026. Alle vorgestellten Tools sind entweder kostenfrei oder über FU-Lizenzen verfügbar.