Kölner Phonetik mit Power Query umgesetzt in der Datenanalyse

In der Praxis wird diese Logik häufig erst auf Ebene von Visualisierungen oder Measures umgesetzt. Technisch ist das zwar möglich, methodisch jedoch problematisch. Phonetik stellt kein Analyseergebnis dar, sondern eine vorgelagerte Interpretationsregel. Sie bestimmt, wie Daten gelesen und zusammengeführt werden. Solche Festlegungen müssen daher zu Beginn der Analysepipeline getroffen werden – nicht erst am Ende.

Microsoft Power Query ist dafür der geeignete Ort. Hier werden Daten transformiert, normalisiert und interpretiert. Hier lassen sich regelbasierte Verfahren wie die Kölner Phonetik transparent, reproduzierbar und wiederverwendbar implementieren. Die Logik ist sichtbar, dokumentiert und unabhängig von der Darstellung.

Microsoft Power BI oder andere Reporting-Werkzeuge übernehmen anschließend eine klar definierte Rolle: Sie machen sichtbar, was in der Datenvorbereitung entschieden wurde. Sie zeigen Ergebnisse, aber sie treffen keine fachlichen Grundsatzentscheidungen mehr. Diese Trennung ist nicht nur sauber, sondern notwendig, wenn Analysen nachvollziehbar bleiben sollen.

In einem ausführlichen Exkurs gehen wir für den technisch interessierten Leser deshalb einen Schritt tiefer und machen die technische Umsetzung vollständig transparent. Anhand des vollständigen M-Codes zur Kölner Phonetik zeigen wir, wie die zuvor beschriebenen fachlichen Entscheidungen konkret in Power Query umgesetzt werden.

Der Fokus liegt dabei nicht auf einzelnen Codefragmenten, sondern auf der Gesamtlogik: vom Normalisieren der Eingaben über die regelbasierte Lautzuordnung bis hin zur stabilen Ableitung eines Phonetikcodes. Ergänzend stellen wir eine vollständige technische Dokumentation sowie die verwendeten Beispiel- und Demodateien zum Download bereit, sodass sich die Lösung nachvollziehen, prüfen und eigenständig weiterverwenden lässt.

Der Nutzen der Kölner Phonetik zeigt sich insbesondere bei der systematischen Anwendung auf reale Unternehmensdaten in Power Query. Neben Lieferanten- und Kundenstammdaten betrifft dies vor allem prozessbegleitende Protokolle aus ERP-Systemen, etwa Buchungs-, Änderungs- und Freigabeprotokolle, Beleg- und Workflow-Historien sowie Kommentar- und Notizfelder. In diesen Daten treten Namen, Organisationseinheiten oder externe Partner häufig in variierenden Schreibweisen auf. Durch den Einsatz kontrollierter Token-Listen lassen sich solche Varianten konsolidieren und einheitlich auswerten, bevor weitergehende Analysen erfolgen.

Wichtig ist dabei, dass die Originaldaten erhalten bleiben. Die dargestellte Logik ergänzt die Daten um eine zusätzliche, phonetische Sicht, sie ersetzt sie nicht. Dadurch bleibt jederzeit nachvollziehbar, wie ein Ergebnis zustande gekommen ist. Diese Transparenz ist entscheidend, insbesondere in revisionsnahen Kontexten.