Der Prozess "Datenmanagement" beschreibt die Bemühungen, dem Management die für die Unternehmenssteuerung relevanten Informationen in hoher Qualität, inhaltlich korrekt und belastbar bereitzustellen. Controller im Datenmanagement haben daher die Aufgabe, das betriebswirtschaftliche Datenmodell, das eine inhaltliche Struktur vorgibt, zu verwalten, Datenflüsse mit modellierten Daten sicherzustellen, die materielle Qualität von Daten zu überprüfen und die notwendigen Rollenzuordnungen und Governance- sowie Weiterentwicklungsprozesse zu positionieren (s. Abb. 4).[1]
Abb. 4: Controllingprozess "Datenmanagement"[2]
Durch die digitale Transformation steigen die Datenmengen in exponentieller Geschwindigkeit an. Eine sorgfältige Strukturierung der Stamm- und Bewegungsdaten wird daher unumgänglich sein, auch vor dem Hintergrund der empfängergerechten und entscheidungsorientierten Bereitstellung. In einem ersten Schritt müssen die Daten deshalb harmonisiert werden, um auf allen Informationsebenen ein einheitliches Verständnis zu gewährleisten und Komplexität zu reduzieren. Oftmals reichen interne Daten über Kunden, Lieferanten oder Unternehmenssystem-Welten nicht aus und sollen durch externe Daten ergänzt werden. Mithilfe neuer digitaler Technologien können im Datenmanagement diese externen Daten und Informationen automatisiert aus den unterschiedlichsten Datenquellen herausgefiltert und direkt aufbereitet werden. Der Controller muss in seinen Kompetenzen diesen Anforderungen gerecht werden und seine Analysefähigkeiten kontinuierlich durch Schulungen und Workshops erweitern.[3]
Digitale Technologien ermöglichen es künftig, "benötigte Informationen situationsgerecht und individuell angepasst abrufen zu können".[4] Diese Informationen müssen nicht mehr vom Controller zur Verfügung gestellt werden, sondern können mittels einer Self-Service-Lösung bspw. direkt vom Manager entnommen werden. Dies zieht zwar den Informations-Hoheitsverlust des Controllers nach sich, dennoch ist die Mehrfachnutzung von Applikationen sinnvoll, da sie den Aufwand im Controlling reduziert.
Neben den genannten Aspekten verändert die digitale Transformation das Datenmanagement und die Datenanalyse in vielen weiteren Bereichen. Beispiele dafür sind:
- Die Standardisierung im Datenumgang.
- Die Festlegung von neuen digitalen Analysetools für eine verbesserte Informationsbereitstellung.
- Die Etablierung von Predictive Analytics.
- Die Einrichtung eines Datenmanagements, das die Qualität von Daten über den gesamten Lebenszyklus plant, steuert und kontrolliert.
- Die Umstellung der bisherigen Datenversorgung hin zu mehr Agilität, damit eine effiziente und schnelle Anbindung an externe Datenquellen garantiert werden kann.[5]
Die Optimierung des Datenmanagements kommt nicht nur den Controllingprozessen zugute, sondern wirkt sich letztlich durch eine verbesserte Entscheidungsgrundlage auf die gesamte Unternehmenssteuerung aus.
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