Python in Excel oder Risk Kit? – Zwei Wege, ein Ziel Microsoft hat mit der Integration von Python in Excel ein starkes Signal gesetzt: Moderne Data-Science-Methoden direkt in die gewohnte Tabellenkalkulation bringen. Das bedeutet zunächst maximale Flexibilität – alles, was Python kann, geht nun auch in Excel. Aber: Jede stochastische Komponente muss programmiert werden – vom Ziehen einer Normalverteilung bis hin zum kompletten Simulations-Loop mit Protokollierung, Statistik und Grafiken. Das ist interessant, aber letztlich nichts Neues: Schon mit VBA konnte man jede Art von Simulation in Excel bauen. Nur hat es kaum jemand gemacht – weil es in der Praxis schlicht zu kompliziert und unübersichtlich ist. Risk Kit geht einen anderen Weg: ● Von Haus aus eine No-Code-Lösung – 99,9 % aller Anwendungen lassen sich direkt mit Risk-Kit-Funktionen in Excel abbilden. ● Nur in extremen Spezialfällen lohnt sich der Schritt zu R oder Python – dann aber nahtlos als Low-Code-Erweiterung. ● Die Monte-Carlo-Engine übernimmt die Orchestrierung: Sampling, Iterationen, Korrelationen, Auswertung, Visualisierung. ● Ergebnis: Lesbare, getestete Zellfunktionen statt verstreuter, ungetesteter Code-Fragmente. Fazit Python oder R sind wertvoll für komplexe Einzelfunktionen. Als Gesamtlösung bleibt Python-in-Excel jedoch eine High-Code-Welt – genauso wie VBA in der Vergangenheit. Für die breite Unternehmenspraxis braucht es eine Plattform wie Risk Kit, die No-Code als Standard bietet und nur dort Low-Code zulässt, wo es wirklich nötig ist.
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