Daten in Rechnungslegung und Steuerrecht / 2.3 Data Storytelling

2.3.1 Datenvisualisierung

Aufgabe der Datenvisualisierung (vgl. Abschnitt 1.2.5.6) ist es, das Wesentliche für das Auge sichtbar zu machen. Visualisierungstools vermitteln Entscheidungsträgern eine Entscheidungsgrundlage, ohne die Nadel im Heuhaufen suchen zu müssen. Dies ist insbesondere im Big Data Bereich wichtig, wo das Datenvolumen definitionsgemäß hoch ist (vgl. Abschnitt 1.2.3) und die Informationen deshalb konzise und hochverdichtet erkennbar sein müssen. Die Datenvisualisierung hat sich für das Unternehmen daran zu orientieren, welche Daten für welche Zwecke analysiert werden. Einen Mehrwert haben große Datenbestände für Unternehmen somit nur, wenn diese richtig analysiert und interpretiert werden, was wiederum bedingt, dass diese in geeigneter Form visualisiert werden.

2.3.2 Aufgabe der Berater

Die grafische Aufbereitung von ausgewerteten Daten kann zwar als das Ergebnis (bzw. Arbeitsprodukt) eines Analyseprozesses bezeichnet werden, doch bedeutet dies nicht, dass über die Visualisierungstechniken erst am Schluss zu befinden ist. Idealerweise ist die Big Data Architektur so aufgebaut, dass sie die angestrebte Visualisierungslösung von Beginn weg unterstützt. Dabei wird die Datenvisualisierung primär auf die Entscheidungsträger im Unternehmen ausgerichtet sein. Dies ist sicherlich zentral, doch sollten sich Berater in den Bereichen Steuern und Wirtschaft, die zu Beginn eines Big Data Projekts hinzugezogen werden, auch überlegen, welche Interessen es bei der Wahl der Visualisierungstechniken sonst noch zu berücksichtigen gilt. In Frage kommen etwa folgende Interessensgruppen:

• Behördliche Interessen: Wird die Big Data Strategie konzernweit umgesetzt und haben die Gruppengesellschaften ihren Sitz in unterschiedlichen Staaten, kann dies steuerrechtliche Fragestellungen aufwerfen. Steuerbehörden in verschiedenen Staaten könnten im Rahmen der nationalen Veranlagungsverfahren etwa Informationen zu Verrechnungspreisen auf den Datentransfers, zu allfälligen Betriebsstätten oder zu mehrwertsteuerlichen Entgelten einholen wollen. Dies gilt nicht nur für das streitige, sondern auch für das nicht-streitige Verfahren (z.B. Ruling-Prozess). Damit die Steuerbehörden oder Gerichte die steuerrechtliche Beurteilung vornehmen können, müssen auch sie zunächst den Sachverhalt verstehen. Es bietet sich deshalb an, eine Visualisierungstechnik zu wählen, mit denen auch solche Interessen befriedigt werden können. Die vertretene Position lässt sich am besten verteidigen, wenn die Steuerbehörden im Kontext des Geschäftsmodells den Mehrwert der Daten verstehen und dies kommt wiederum dem unternehmerischen Interesse zugute.
• Eigene Interessen: Die unternehmerischen Interessen kann ein Berater nur verteidigen, wenn dieser die Datenvisualisierung selbst versteht. Zwar hat nicht der Berater die datenbasierte Entscheidung für das Unternehmen zu treffen, doch ist er für das Data Storytelling gegenüber den Behörden im Lead. Der Berater muss den Daten somit die ‹Geschichte› geben und diese in den unternehmerischen Kontext stellen können. Daten sind für das Unternehmen nur dann Kapital, wenn sie einen monetär bewertbaren Nutzen darstellen. Eben dieser Nutzen muss aus der Visualisierungslösung abgeleitet und Teil des Narratives sein.
• Interessen anderer Zielgruppen: Zu den weiteren Zielgruppen, deren Interessen es im Data Storytelling mitzuberücksichtigen gilt, gehören auch Wirtschaftsprüfer, und zwar namentlich dann, wenn das Unternehmen ihre Data Assets in der Jahresrechnung abbilden möchte.

Werden Berater zu Beginn eines Big Data Projekts beigezogen, lohnt es sich deshalb, die verschiedenen Interessen zu antizipieren, sodass diese zu Beginn weg in die Visualisierungslösung integriert werden können. Berater aus den Bereichen Steuern und Wirtschaft müssen wohl kaum jedes einzelne Detail aus den visualisierten Ergebnissen aus einem Big Data Projekt verstehen. Sie sollten jedoch in der Lage sein, sich bei der Wahl der Visualisierungslösung einbringen zu können, um auf diese Weise sicherstellen zu können, dass das Unternehmen für die zukünftige Kommunikation mit Behörden und anderen Stakeholdern bzw. Interessensgruppen gut aufgestellt ist. Kurzum: Was der Steuerberater nicht versteht, wird auch keine Steuerbehörde verstehen.

2.3.3 Visualisierungstechniken

Die Verwendung von Grafiken, Tabellen, Diagrammen, Histogrammen, Karten, Scatter Plots oder Treemaps gehören zu den gängigen Techniken, wie Informationen in einen visuellen Kontext gesetzt werden können. Im Zusammenhang mit Big Data ist oftmals von Dashboard die Rede. Wörtlich aus dem Englischen übersetzt, bedeutet Dashboard Armaturenbrett. Im Kontext von Big Data Analytics wird mit Dashboard eine Benutzeroberfläche beschrieben, mit welcher die Ergebnisse aus der Datenanalyse grafisch (z.B. mittels Diagramme, Kurven, Nummern oder anderen Metriken) aufgezeigt werden. Komplexe Dateninformationen werden auf das Wesentliche reduziert, sodass die wichtigsten Erkenntnisse auf einen Blick erkennbar sind. Beinhalten die analysierten Daten z.B. Geschäftszahlen, dann werden mittels D...