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Effizientes Datenmanagement in Controlling und Finanzabteilung

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28.02.2022

Effizientes Datenmanagement in Controlling und Finanzabteilung

Für die Unternehmenssteuerung und Entscheidungsunterstützung braucht es Daten. Diese liegen in zentralen ERP-Systemen oder verteilt in Unternehmensbereichen, wie Vertrieb, Marketing, Produktion und weiteren vor.

Zunehmend werden auch externe Daten für die Umsetzung neuer Anwendungsfälle oder für tiefere Analysen interessant, bspw. die Anreicherung um Daten, die die potenzielle Kaufkraft nach Geografie hergeben, um die eigenen Leistungen besser in einem Benchmark vergleichen zu können. Daten gilt es zusammenzuführen und für Analysen aufzubereiten.

Aber nur qualitativ hochwertige Daten können eine Basis für Analysen und Auswertungen bieten. Nur so sind analytische Fragen mithilfe von Daten zu beantworten oder neue Erkenntnisse zu erlangen, bspw. durch Korrelationsanalysen.

Aber sind gute Daten selbstverständlich? Mitnichten.

Der Zugriff auf Daten zählt zu den größten Herausforderungen unserer Zeit – nicht nur für rein datengetriebene Unternehmen, sondern für jegliche datenbasierte Entscheidungsunterstützung. Daten für Reporting, Analyse, Planung oder auch Advanced Analytics aufzubereiten, braucht einen Plan und ein Konzept, das effizient, schnell und zuverlässig die Datenbereitstellung und -verwaltung sicherstellt.

Was ist Datenmanagement und wie wichtig ist es für Digital Finance & Controlling?

Die Grundlagen und Vorteile des Datenmanagement

Datenmanagement bezeichnet die Gesamtheit aller Aktivitäten, damit Daten gefunden, verstanden, integriert, gespeichert, genutzt werden können, diesen vertraut werden kann und diese geschützt sind.

Datenmanagement bildet den strategischen Rahmen, um unterschiedlichste Personen, Prozesse und Werkzeuge aufeinander abzustimmen und damit die Datenaufbereitung am Unternehmensziel auszurichten.

Erst mit der Fachlichkeit (bspw. fachliche Logik zur Berechnung von Kennzahlen, richtiger Kontext zur Interpretation, Identifikation der richtigen Daten für die eigentliche Fragestellung, Definition von Datenqualität) entsteht durch Daten ein Nutzen. Damit dies gelingt, braucht es eine enge Zusammenarbeit zwischen Fachbereichen und IT mit einer klaren Verantwortung in den Fachbereichen für die Dateninhalte.

Klare Strukturen, Verantwortungen und Transparenz über die Datenprozesse helfen, eine vertrauenswürdige, konsistente Datenbasis zu schaffen und den Datenbedarf zu bedienen unter Berücksichtigung etwaiger regulatorischer Vorgaben. Datenmanagement umfasst Fachlichkeit, Organisation und Technologie. Datenmanagement ist nicht die alleinige Aufgabe der IT-Abteilung eines Unternehmens, sondern auch die der Fachbereiche.

Datenmanagement in der Finanzabteilung gelingt nur mit hoher Datenqualität

Datenqualität ist nur eine Aufgabe des Datenmanagements, aber eine enorm wichtige.

Vertrauen BI-Analyst:innen, Planer:innen, Power User:innen & Co. ihren Daten nicht, schaffen sie alternative Fakten. Es ist nicht selten, dass Datenexporte aus den zentralen Datenspeichern wie Data Warehouses in Excel-Dateien für andere Bereiche im Unternehmen intransparent angereichert, verändert und weiter verdichtet werden.

Meist spielen dabei folgende Gründe eine Rolle:

  • Die Daten aus dem Data Warehouse stimmen so nicht und würden das Ergebnis verfälschen.
  • Es dauert zu lange, bis die Daten entsprechend des Bedarfs aufbereitet worden sind.
  • Es fehlt die Möglichkeit, Daten kurzfristig mit externen Daten abgleichen oder aufwerten zu können.
  • Es fehlt an bestimmten Sichten auf Daten, die für eine operative Analyse “von heute auf morgen” gebraucht wird.

Diese Excel-Dateien mit alternativen Fakten bilden eine Grundlage für die Entscheidungsunterstützung, teilweise auch für das Vorstands- oder Managementreporting.

Und daraus entstehen mehrere Risiken für jedes Unternehmen:

  • keine zentrale Wahrheit über die Daten (alternative Fakten)
  • Gefahr der Doppelarbeiten
  • Zeit- und Ressourcenverschwendung
  • Frust bei den Mitarbeiter:innen
  • steigende Komplexität in der Datenlandschaft
  • fehlende Datentransparenz

Aufgabe des Datenmanagement ist es die Bedarfe zu decken, bspw. durch eine geschützte und konsistente Datenbasis, und die Risiken zu minimieren.

Datenqualität zählt seit Jahren zu den Top Trends und Herausforderungen für BI. Das zeigt der BARC Data, BI & Analytics Trend Monitor. Verlässliche Daten zu haben ist nachweislich hoch relevant. Hinzu kommt die Datentransparenz, die hilft zu verstehen, wo Daten herkommen, wie sie verarbeitet worden sind, wie sie geprüft worden sind und wo sie letztendlich verwendet werden.

Datenqualität und Transparenz zu erreichen, erfüllt sich allerdings nicht von selbst, sondern bedarf eines offiziellen Mandates. Es bedarf einer strategisch bewussten Entscheidung von oberster Stelle dafür sowie einer konsequenten Umsetzung. Es bedarf eines Datenmanagements entlang des kompletten Datenlebenszyklus von der Entstehung bis zur Visualisierung in einem Report.

Dies umfasst bspw. Aufgaben wie:

  • Sicherstellung korrekter Eingaben im operativen System
  • Anbindung der Quellsysteme, wie ERP-Systeme, an das Data Warehouse
  • Gesicherte Überführung und Zusammenführung der Daten aus Quellsystemen in das Data Warehouse
  •  Aufbereitung der Daten für den fachlichen Bedarf, wie die Berechnung von Kennzahlen
  • Speicherung und Historisierung von Daten
  • Gestaltung des Datenzugriffs
  • Qualitätssicherung von Daten und Einhaltung des Datenschutzes.

Aus der exemplarischen Aufzählung wird schnell klar, dass betroffene Mitarbeiter:innen und Prozesse verteilt im Unternehmen liegen. Es bedarf übergreifend abgestimmter Datenprozesse, die durch Datenmanagement adressiert werden können.

Die Hauptherausforderung in Finance und Controlling liegt in der Zusammenführung von Daten

Die Herausforderung in Finance & Controlling liegt vor allem in der Zusammenführung und Bereitstellung der benötigten Daten aus verteilten Systemen für das Reporting, Analyse und Planung.

Dazu müssen Daten aus unterschiedlichen Systemen gesammelt, verstanden, qualitätsgesichert, aufbereitet, zusammengeführt sowie bereitgestellt werden unter Beachtung von Regulatorien, bspw. zur Einhaltung des Datenschutzes.

Wertvolle technologische Unterstützung liefern vor allem Data-Warehouse-Datenbanken und Werkzeuge für die Datenbeladung.

Das Data Warehouse hilft operative Daten für analytische Zwecke aufzubereiten, indem es die Daten themenorientiert, historisiert und über die Zeit unveränderbar integriert. Damit werden Daten in Analysewerkzeugen verständlich und nutzbar sowie bspw. auch Analysen über die Zeit möglich. ETL-Werkzeuge, Werkzeuge für die Extraktion-Transformation-Laden, des Data Warehouse sorgen für eine stabile Datenversorgung.

Die Gesamtlösung dafür kann je nach Anforderungen, Komplexität und Unternehmensgröße sehr unterschiedlich aussehen. Wesentlich ist, dass die Komponenten der Architektur aufeinander abgestimmt sind. Das Gesamtsystem BI sollte schnell auf Änderungen reagieren können sowie Daten effizient und möglichst automatisiert von der Extraktion bis zur Auswertung, nachvollziehbar, durch das Gesamtsystem fließen lassen.

Der Einsatz professioneller Werkzeuge für Datenverarbeitung und Speicherung lohnen sich. Diese sparen viel Zeit, die Sie üblicherweise mit der manuellen Datenaufbereitung verbringen und sind weniger fehleranfällig. Je größer die Systemlandschaft und je heterogener die Daten, desto stärker machen sich diese Vorteile bemerkbar.

Datenmanagement Software für Controlling und Finanzabteilung

So verschaffen Sie sich einen Überblick

Datenmanagement ist wertvoll für Unternehmen. Datenprozesse finden so oder so statt, warum also nicht Synergieeffekte heben und die Prozesse und Einsatz von Werkzeugen für die Datenverarbeitung optimieren?

Datenmanagement ist notwendig, um der wachsenden Komplexität durch heterogene Datenlandschaften und steigenden Datenbedarfe aus den Fachbereichen gerecht werden zu können.

Datenmanagementwerkzeuge helfen bei der erfolgreichen Implementierung und liefern Mehrwerte hinsichtlich Performance, Anwendertauglichkeit, Automatisierung, Transparenz, Datenqualitätssteigerung, Kollaboration und mehr.

BARC betrachtet aktuell mehr als 450 Werkzeuge für das Datenmanagement. Eine Übersicht finden Sie im BARC Guide Data, BI & Analytics 2022, der jährlich veröffentlicht wird. Die Werkzeuge sind verschiedenen Kategorien zugeordnet.

So starten Sie mit Datenmanagement

Datenmanagement ist kein Thema, das von heute auf morgen funktioniert. Es ist ein kontinuierlicher Prozess. Starten Sie dort, wo bei Ihnen der Schuh am meisten drückt und entwickeln Sie Ihr Datenmanagement sukzessive weiter.

Durch kontinuierliche Verbesserungen an Prozessen und Architektur werden Erfolge Schritt für Schritt spürbar.

Sie möchten einen Überblick über Tools für Planung und Controlling? Seien Sie dabei, wenn wir vom 27.-28. April auf dem Online Event #DFConline Lösungen live auf den Prüfstand stellen. 

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