Éditeur·rice de contenu dédié·e à der Einordnung von Datenanalysen, KPI-Definitionen und BI-Workflows im Business-Technologie-Umfeld. Prüft Quellen, harmonisiert Begriffe und zeigt typische Analysefehler wie Korrelation vs Kausalität oder widersprüchliche Reports. Ziel ist verifizierte, neutrale Entscheidungsunterstützung, damit Teams aus Dashboards klare Regeln und Handlungen ableiten.
Daten werden erst dann wertvoll, wenn Fragen, Definitionen und Berechnungen eindeutig sind und im Alltag genutzt werden. Deshalb beginnt die Arbeit meist mit einem Begriffs- und KPI-Glossar, das Formeln, Filterlogik und Verantwortlichkeiten festhält. Danach folgt eine gründliche Recherche in Fachliteratur, Herstellerhandbüchern, Community-Quellen und Studien, die anhand von Aktualität, Interessenkonflikten und Reproduzierbarkeit bewertet werden. Bei Themen wie Datenqualität werden Tests und Prüfregeln so beschrieben, dass sie ohne Spezialsoftware verständlich bleiben, etwa Dublettenchecks, Plausibilitäten und Zeitreihen-Anomalien. Didaktisch werden Gegenbeispiele eingebaut: Wie entstehen zwei unterschiedliche Umsätze in zwei Reports, und welche Entscheidung wäre daraufhin falsch? Ebenso wichtig ist der ethische Rahmen, besonders bei Interpretation und KPI-Anreizen, die Verhalten verzerren können. Es wird bewusst neutral formuliert, ohne Tool-Empfehlungen „von der Stange“, sondern mit Kriterien für Excel/Power Query, BI-Tools oder zentrale Ansätze. Grenzen und Unsicherheiten werden offen benannt, etwa bei lückenhaften Daten oder kleinen Stichproben. So entstehen Inhalte, die aus „nice to know“ echte Steuerungsinformationen machen.