Datenanalyse und Berichte

🔄 Kurzer Rueckblick: In Lektion 4 hast du gelernt, Buergeranfragen mit KI schneller zu beantworten. Jetzt geht es um die interne Seite: Daten analysieren, Berichte schreiben und Entscheidungsvorlagen erstellen.

Der Quartalsbericht fuer die Dezernatsleitung ist faellig. Du hast die Zahlen in Excel — aber die Interpretation, die Trends, die Empfehlungen? Dafuer brauchst du normalerweise einen ganzen Tag. Mit KI brauchst du eine Stunde.

Wo KI bei der Datenanalyse hilft

Aufgabe	Ohne KI	Mit KI
Zahlen beschreiben	2-3 Stunden Texten	15 Min. (KI formuliert)
Trends erkennen	Excel-Diagramme manuell	KI erkennt Muster und beschreibt sie
Abweichungen erklaeren	Sachverstand + Recherche	KI schlaegt Erklaerungen vor (du pruefst)
Bericht formatieren	Word-Vorlage anpassen	KI erstellt strukturierten Entwurf
Handlungsempfehlungen	Erfahrung + Recherche	KI formuliert Optionen (du entscheidest)

Praxisbeispiel: Quartalsbericht

Deine Rohdaten (anonymisiert)

Amt fuer Soziales, Q1/2026:
- Antraege Wohngeld: 847 (Vorjahr Q1: 723, +17,1%)
- Bearbeitungszeit Wohngeld: 28 Tage (Vorjahr: 22 Tage)
- Bewilligungsquote: 72% (Vorjahr: 68%)
- Antraege Grundsicherung: 412 (Vorjahr: 389, +5,9%)
- Personalstand: 12 VZAe (Soll: 14)
- Beschwerden: 23 (Vorjahr: 15)

Prompt

Du bist Controller im Amt fuer Soziales einer mittelgrossen Stadt.
Erstelle einen Quartalsbericht Q1/2026 aus diesen Daten:
[Daten oben einfuegen — KEINE personenbezogenen Daten]
Struktur: Zusammenfassung (3 Saetze), Kennzahlenentwicklung (Tabelle),
Analyse der Abweichungen, Handlungsempfehlungen.
Ton: sachlich, praezise, fuer die Dezernatsleitung geeignet.
Markiere kritische Entwicklungen.

Was KI daraus macht (Auszug)

Zusammenfassung: Die Antraege auf Wohngeld sind im Q1/2026 um 17,1% gegenueber dem Vorjahr gestiegen, waehrend der Personalstand bei 85,7% des Solls liegt. Die Bearbeitungszeit hat sich um 6 Tage verlaengert, die Beschwerden haben sich um 53% erhoeht — beides steht im direkten Zusammenhang mit der Unterbesetzung.

✅ Quick Check: Warum solltest du die KI-Analyse der Abweichungen immer pruefen? (Tipp: KI erkennt Korrelationen in Zahlen — z.B. „mehr Antraege + weniger Personal = laengere Bearbeitungszeit". Aber KI kennt den lokalen Kontext nicht: Vielleicht gab es eine Gesetzesaenderung, die mehr Anspruchsberechtigte geschaffen hat.)

Entscheidungsvorlagen mit KI

Struktur einer Entscheidungsvorlage

Abschnitt	Inhalt	KI-Aufgabe
Sachverhalt	Was ist das Problem?	KI fasst zusammen
Handlungsoptionen	2-3 Optionen mit Pro/Contra	KI formuliert und bewertet
Kosten/Ressourcen	Was kostet jede Option?	KI rechnet (du pruefst)
Empfehlung	Welche Option wird empfohlen?	KI schlaegt vor (du entscheidest)

Praxisbeispiel

Prompt:

Erstelle eine Entscheidungsvorlage fuer die Amtsleitung:
Problem: Bearbeitungszeit Wohngeld von 22 auf 28 Tage gestiegen.
Personalstand: 12 von 14 Stellen besetzt.
Optionen:
1. Zwei Stellen ausschreiben (Kosten: ~120.000 EUR/Jahr)
2. Digitalisierung des Antragsprozesses (Kosten: ~80.000 EUR einmalig)
3. Temporaere Unterstuetzung durch Zeitarbeit (Kosten: ~40.000 EUR/Quartal)
Bewerte jede Option nach: Kosten, Umsetzungszeit, Nachhaltigkeit, Risiken.
Format: Tabelle + kurze Textbewertung pro Option + Empfehlung.

Datenregeln fuer den KI-Einsatz

Datentyp	In KI eingeben?	Beispiel
Aggregierte Statistiken	✅ Ja	„847 Antraege im Q1"
Anonyme Kennzahlen	✅ Ja	„Bearbeitungszeit 28 Tage"
Oeffentlich verfuegbare Daten	✅ Ja	Haushaltszahlen, Bevoelkerungsstatistik
Personenbezogene Daten	❌ Nein	Namen, Adressen, Aktenzeichen
Verschlusssachen	❌ Nein	VS-NfD und hoeher
Interne Strategiepapiere	⚠️ Vorsicht	Nur anonymisierte Auszuege

Key Takeaways

KI verkuerzt die Berichterstellung von Tagen auf Stunden — du lieferst die Zahlen, KI formuliert und analysiert
Entscheidungsvorlagen mit KI: Sachverhalt + Optionen + Pro/Contra + Empfehlung — strukturiert in Minuten
Nur aggregierte, anonymisierte Daten in KI eingeben — keine personenbezogenen Daten, keine Verschlusssachen
KI erkennt Korrelationen, aber nicht den lokalen Kontext — du pruefst die Interpretation
Quartalsberichte, Entscheidungsvorlagen und Statistiken sind die drei groessten Zeitfresser — und die drei besten KI-Anwendungsfaelle

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