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Business Intelligence im Controlling: Welche Kenntnisse wirklich zählen
Zwischen Excel-Routine und Datenmodellierung liegt ein großer Unterschied. Was Controller heute können sollten.
Veröffentlicht am 13.01.2026 · 5 Min. Lesezeit
Excel auf Modellierungsniveau
Excel bleibt das Grundwerkzeug des Controllings – aber das geforderte Niveau hat sich verschoben. Routineformeln reichen nicht mehr als Qualifikationsmerkmal; gefragt ist das Modellieren: saubere Datenstrukturen, nachvollziehbare Berechnungslogik, Modelle, die ein Kollege übernehmen kann, ohne sie neu zu bauen.
Zum Modellierungsniveau gehören die leistungsfähigeren Funktionen, der saubere Umgang mit Datenabfragen und die Trennung von Daten, Logik und Ergebnis. Das klingt technisch, ist aber vor allem Handwerksdisziplin: Die meisten Excel-Probleme in Unternehmen sind keine Funktionslücken, sondern Strukturfehler.
Für die Selbsteinschätzung gilt: Wer Modelle baut, auf denen Planungs- oder Entscheidungsrechnungen laufen, sollte in der Lage sein, sie gegen Fehler zu testen und zu dokumentieren. Das unterscheidet die professionelle von der gewachsenen Excel-Datei – und genau danach fragen gute Arbeitgeber im Gespräch.
Power BI und vergleichbare Werkzeuge
Die größte Veränderung im Controller-Werkzeugkasten sind die BI-Werkzeuge – mit Power BI als dem in deutschen Unternehmen am weitesten verbreiteten, daneben vergleichbare Lösungen anderer Anbieter. Sie ersetzen die manuelle Berichtserstellung durch automatisierte, interaktive Auswertungen.
Gefragt ist dabei nicht nur das Bedienen fertiger Berichte, sondern das Bauen: Datenquellen anbinden, das Datenmodell verstehen, Measures und Berichtsseiten so gestalten, dass Führungskräfte damit arbeiten können. Wer das kann, übernimmt im Haus faktisch die Rolle des Berichtsarchitekten.
Die gute Nachricht für Controller: Der Einstieg ist mit Finance-Logik leichter als umgekehrt. Wer Abweichungsanalysen und Berichtsstrukturen versteht, lernt das Werkzeug schneller als ein Techniker das Controlling lernt. Das ist die unterschätzte Ausgangslage der kaufmännischen Seite.
Planungssysteme
Neben den BI-Werkzeugen bilden die Planungssysteme die zweite Systemklasse: Lösungen für Budgetierung, Forecast und Konsolidierung, in denen Planzahlen erfasst, verdichtet und mit Isten abgeglichen werden. In Konzernen und größeren Mittelständlern sind sie Standard.
Für Controller heißt das: Die Kenntnis des eigenen Planungssystems ist keine Zusatzqualifikation, sondern Teil der Rolle. Wer Planungsprozesse verantwortet, muss das Werkzeug bis in die Modelllogik verstehen – Planungsformulare, Versionen, Treiberlogik.
Im Auswahlprozess wird das konkret geprüft: Welche Systeme hat der Kandidat administriert oder weiterentwickelt, welche nur bedient? Der Unterschied entscheidet über die Einordnung – und wer eine Systemeinführung oder -migration miterlebt hat, sollte das im Lebenslauf deutlich machen; diese Erfahrung ist knapp und gefragt.
Wo SQL anfängt zu zählen
SQL – die Abfragesprache für Datenbanken – war lange IT-Territorium. Im Controlling beginnt es dort zu zählen, wo Daten aus Vorsystemen selbst gezogen werden müssen: Rohdaten aus dem ERP, eigene Auswertungen jenseits der Standardberichte, die Vorbereitung von Daten für das Datenmodell.
Die realistische Einordnung: SQL ist für Controller keine Pflicht, aber ein wachsender Vorteil. Wer Grundabfragen selbst schreiben kann, ist unabhängiger von der IT, schneller in Ad-hoc-Analysen und glaubwürdiger im Gespräch mit Datenarchitekten. In datengetriebenen Häusern wird das zunehmend erwartet.
Der Lernweg ist überschaubar: Die für Controller relevanten Grundzüge – Daten aus Tabellen lesen, filtern, verknüpfen, aggregieren – sind in Wochen erlernbar, nicht in Jahren. Wer BI-Werkzeuge ernsthaft nutzt, stößt ohnehin an den Punkt, an dem das Verständnis der darunterliegenden Abfragen hilft.
Was Sie nicht lernen müssen
Ebenso wichtig wie die Liste der sinnvollen Kenntnisse ist die Entwarnung: Controller müssen nicht programmieren lernen. Die wiederkehrende Empfehlung, kaufmännische Kräfte sollten Python oder ähnliches beherrschen, verkennt die Arbeitsteilung – die seltenen Fälle, in denen das hilft, rechtfertigen selten den Aufwand für alle.
Auch der Sprung in die Datenwissenschaft ist für die meisten Controller-Rollen nicht das Ziel: Predictive Analytics und maschinelles Lernen sind eigene Disziplinen. Das Controlling muss deren Ergebnisse verstehen und einordnen können, nicht produzieren.
Die sinnvolle Grenze verläuft entlang der Frage: Dient die Fähigkeit der besseren Entscheidungsunterstützung im eigenen Haus? Excel auf Modellniveau, ein BI-Werkzeug, das eigene Planungssystem, grundlegendes Datenverständnis – das ist der realistische Kern. Alles darüber ist Spezialisierung, keine Pflicht.
Matching Finance – Personalberatung für das Finanzwesen
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