In der täglichen Praxis des Asset Managements spielen Datenvalidierungen eine zentrale Rolle. Fondskennungen, Commitment-Codes oder Währungsangaben – überall dort, wo strukturierte Informationen erfasst werden, entstehen Fehlerquellen. Während spezialisierte Systeme über integrierte Prüfmechanismen verfügen, bleibt Excel oft das Werkzeug der Wahl. Genau hier bieten Regular Expressions (RegEx) eine einfache und präzise Möglichkeit, die Datenqualität direkt auf Feldebene zu sichern.

Haftungsausschluss: Dieser Beitrag dient ausschließlich der allgemeinen Information und ersetzt keine individuelle Beratung.

Was ist RegEx und warum ist es nützlich?

RegEx steht für „Regular Expressions“ – ein formalisiertes Muster zur Erkennung und Prüfung von Textstrukturen. Ein einfaches Beispiel: Ein Commitment-Code wie CMT-DE-00012 kann über die folgende Regel geprüft werden:

^CMT-[A-Z]{2}-[0-9]{5}$

Diese Regel verlangt exakt: „Beginne mit CMT-, gefolgt von zwei Großbuchstaben, einem Bindestrich und genau fünf Ziffern am Ende.“ So lassen sich in Sekundenbruchteilen Hunderte von Datensätzen auf formale Korrektheit testen – automatisiert und reproduzierbar.

RegEx in der Praxis: Umsetzungsmöglichkeiten in Excel

Die Integration von RegEx in Excel hängt stark von der verwendeten Version ab. Moderne Versionen bieten native Unterstützung, während ältere auf Workarounds angewiesen sind.

Methode	Beschreibung	Vorteil	Nachteil
Excel 365 (nativ)	Funktionen wie REGEXVERGLEICH und REGEXEXTRACT.	Schnell, transparent, kein Code.	Nur in neueren Versionen verfügbar.
VBA	Nutzung des „VBScript.RegExp“-Objekts in einem Makro.	Flexibel, in allen Versionen nutzbar.	Pflegeaufwendig, nicht cloud-nativ.
Power Query	Texttransformation mit RegEx-Ausdrücken in der M-Sprache.	Ideal für ETL-Prozesse und große Datenmengen.	Technisch anspruchsvoller.

Beispiel mit Excel 365

=WENN(REGEXVERGLEICH(A2; "^CMT-[A-Z]{2}-[0-9]{5}$"); "OK"; "Fehler")

Diese Formel prüft, ob der Wert in Zelle A2 dem definierten Muster entspricht und gibt sofort Feedback.

Die eigentliche Hürde: Das User-Verständnis-Problem

RegEx ist formal, präzise und mächtig – aber nicht intuitiv. Für Business User ist die Syntax oft eine „Black Box“. Der Erfolg hängt daher weniger von der technischen Implementierung ab, als von der Überwindung organisatorischer und fachlicher Hürden.

• Fachliche Hürden: Die Syntax ist schwer verständlich und Fehlermeldungen sind oft rein technischer Natur („Pattern mismatch“).
• Organisatorische Hürden: Es fehlt oft eine klare Trennung zwischen der Definition der Regel (Business) und der Pflege der Syntax (IT).
• Technische Hürden: Die RegEx-Syntax kann sich zwischen verschiedenen Systemen (Python, VBA, Power Query) leicht unterscheiden.

Die Lösung: Governance und anwenderfreundliche Prozesse

Eine RegEx-Regel ist nur so gut wie ihre Einbindung in den Arbeitsprozess. Folgende Maßnahmen fördern Akzeptanz und Nachhaltigkeit:

• User-nahe Fehlermeldungen: Statt „Pattern mismatch“ eine klare Ansage wie „Code muss mit CMT- beginnen und 5 Ziffern enthalten“.
• Regel-Dokumentation im Data Dictionary: Jede RegEx erhält eine fachliche Beschreibung, einen Verantwortlichen und Testbeispiele.
• Geteiltes Ownership-Modell: Die IT pflegt die technische Syntax, während der Fachbereich die semantische Relevanz und die fachliche Beschreibung verantwortet.

Fazit: Ein präziser Schutzwall für Ihre Daten

RegEx ist kein Allheilmittel, aber ein präziser erster Schutzwall gegen formale Datenfehler. Gerade im Asset Management, wo Feldinhalte wie ISINs oder Commitment-Codes zentrale Bedeutung haben, ermöglicht es einen hohen Grad an Datenqualität bei minimalem Implementierungsaufwand. Der wahre Engpass liegt nicht in der Syntax, sondern im Verständnis der Anwender und in der Governance-Struktur, die entscheidet, wie solche Validierungen genutzt werden. RegEx ist somit kein Ersatz für ein professionelles Datenqualitätsframework, aber ein entscheidender Beitrag zur Stabilisierung operativer Datenprozesse direkt im Werkzeug des Anwenders.

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