Ziele

Zielsetzung des Prozesses ist es sicherzustellen, dass alle Informationen, die das Management im Rahmen der regelmäßigen Steuerungsprozesse benötigt, in belastbarer Qualität verfügbar sind. Während es im Prozess "Management Reporting" (vgl. Abschnitt 3.5) um die inhaltliche Relevanz von Informationen geht, hat der Prozess "Datenmanagement" die Aufgabe, die Datenqualität, definiert als inhaltlich korrekte Zurverfügungstellung von Informationen, zu gewährleisten. Zusätzlich ist sicherzustellen, dass die Controller-Organisation die Governance über die strategisch und operativ steuerungsrelevanten Informationen ausüben kann.

Inhalte

Der Prozess Datenmanagement widmet sich folgenden Aspekten:

  1. dem betriebswirtschaftlichen Datenmodell, das die inhaltliche Struktur vorgibt,
  2. den Datenflüssen, die die modellierten Daten bereitstellen,
  3. der materiellen Qualität der Daten und
  4. den notwendigen Rollenzuordnungen sowie Governance- und Weiterentwicklungsprozessen.

Auf Basis eines betriebswirtschaftlichen Datenmodells wird im Unternehmen eine zentrale Datenquelle etabliert und das Management über geordnete Datenflüsse mit steuerungsrelevanten und validen Informationen versorgt. Da sich Organisationen und deren Geschäft permanent ändern, muss sichergestellt werden, dass sowohl das betriebswirtschaftliche Modell als auch die technische Basis laufend an die aktuellen Bedürfnisse und Rahmenbedingungen angepasst werden.

Abb. 19: Gestaltung des Hauptprozesses Datenmanagement

Set-up des Prozesses

In Unternehmen kann es eine nahezu unüberblickbare Anzahl an Datenquellen geben. Es wäre weder pragmatisch noch nützlich, die Controller-Organisation für alle Datenquellen und die Qualitätssicherung der in diesen Quellen vorhandenen Daten zuständig zu machen. Über einen Top-down Approach ist zu identifizieren, welche Datenquellen managementrelevant sind. Neben den ERP-Kernsystemen wie Rechnungswesen oder Personalverrechnung sind dies an die Kernsysteme liefernde Vorsysteme, z. B. die Fakturierung oder ein Auftragsmanagement. Für jede vorlagerte Stufe der Datenhaltung ist eine Einschätzung zu treffen, inwieweit bzw. in welcher Aggregation die Inhalte dieser Vorsysteme für das Management relevant sind oder primär der operativen Geschäftsabwicklung dienen.

Datenmodell inhaltlich aufbauen und warten

Auf Basis dieser Abgrenzung schafft der Prozess Datenmanagement die datentechnische Grundlage für die darauf aufbauenden Steuerungsprozesse, z. B. Planung und Reporting. Die Erstellung eines Datenmodells unter betriebswirtschaftlichen Gesichtspunkten stellt hierfür das zentrale Element dar. Im Datenmodell werden für die einzelnen Themenbereiche (z. B. "Datencluster" Finanz-, Kunden-, Produktionsdaten, …) u. a. Hierarchien und Merkmale festgelegt (z. B. für Konten, Kostenstellen, Mitarbeiter, Materialien, Produkte, Kunden…). Das Datenmodell spannt jenen Datenraum auf, der für Planungs-, Reporting- und Analysezwecke den Berichtserstellern und -adressaten zur Verfügung steht, um darauf aufbauend Entscheidungen treffen zu können. Es ist davon auszugehen, dass das Datenmodell inhaltlich und technisch im Zeitverlauf Änderungen unterworfen ist und mit der Organisation mitleben können muss.

Datenflüsse und Datenhaltung organisieren

Jene Datenquellen bzw. Inhalte, die als managementrelevant klassifiziert werden (und damit auch in Planung und Reporting relevant sind), sollten in eine zentrale Datenbasis (z. B. Data Warehouse, Data Stack) geladen werden, aus der das Management mit autorisierten Informationen versorgt wird ("Single Source of Truth"). Es ist wichtig festzuhalten, dass nicht alle Informationen, die im Unternehmen vorhanden sind, in dieser Datenquelle repräsentiert sein müssen. Man kann sich z. B. bewusst dazu entscheiden, nur den Konzernrechnungslegungsstandard, nicht aber lokale Rechnungslegungsstandards in der zentralen Datenbasis zu führen oder operative Detaildaten, die nur für eine einzelne Wertschöpfungsstufe relevant sind, nicht in der Single Source of Truth abzubilden. Die Verantwortung für die technische Durchführung der Datenmanagementprozesse ist festzulegen und wird i.d.R. in der IT-Abteilung liegen. Die Controller-Organisation nimmt hier eine Auftraggeberrolle ein.

Materielle Qualität der Daten absichern

Um die materielle Qualität der Daten zu sichern, sind konzern- oder unternehmensweit verbindliche Maßnahmen zu setzen. Typische Maßnahmen sind Kontierungsrichtlinien zur einheitlichen Verbuchung von Geschäftsfällen, Controllinganweisungen zur Handhabung von organisatorischen Kontierungselementen (z. B. Kostenstellen oder Profit Center) oder Vorgaben zur Wartung diverser Stammdaten. Zur Plausibilisierung der Datenqualität sind Reports zu etablieren, die Ausreißer, fehlende Informationen oder Dateninkonsistenzen automatisiert identifizieren können. Durch Big Data und die zunehmende Nutzung externer, teilweiser unstrukturierter Daten (z. B. Social-Media-Daten), ist die Etablierung wirksamer Maßnahmen zur Sicherung der Datenqualität unabdingb...

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