Digitale Analyse im Finanzb... / 2.2 Data Sourcing: Wo kommen die Daten her?

Datenquellen gezielt und strukturiert ausdefinieren

Die für die Analyse relevanten Datenbestände müssen festgelegt und spezifiziert werden. Eine gezielte Definition des relevanten Datenbestandes minimiert den Aufwand bei der Datenextraktion und reduziert die Komplexität der Datenanalyse. Der notwendige Datenbestand kann mittels der Beantwortung von strukturierten Leitfragen eingegrenzt werden. Steht bspw. der Wertefluss im Vordergrund der Datenanalyse, so können diese Leitfragen entlang der verschiedenen Bereiche des Werteflusses gegliedert werden, beginnend bei Sales & Distribution bis hin zum Finanzwesen.

Abb. 4: Beispielhafte Datenquellen entlang des Werteflusses

Ziel ist es mittels der Leitfragen den Analysefokus zu bestimmen und die notwendigen Daten einzugrenzen. Essenzielle Informationen in den Datenbeständen sind hierbei i. d. R. Zeitpunkt, Menge und Wert des Datenpunktes. Gemeinsame Workshops zwischen den einzelnen Fachbereichen und der IT-Abteilung können diesen Prozess beschleunigen und vermeiden unnötige Schleifen.

Oftmals erfordert die Datenanalyse, Datensätze aus verschiedenen internen IT-Systemen und externen Datenquellen. Die dadurch entstehenden Systemschnittstellen müssen einheitlich spezifiziert werden und erfordern somit eine technische Konkretisierung.

Hinreichende Spezifikation der Daten erforderlich

Die Identifikation, Spezifikation und Abstimmung der relevanten Datensätze bedeutet bei Advanced-Analytics-Projekten einen hohen Aufwand und entsprechenden Zeitbedarf. Dies stellt einen wesentlichen Unterschied zu klassischen Ad-hoc-Datenabfragen dar, welche im Nachgang kurzfristig angepasst oder erweitert werden können. Der Abzug Hunderter GB an Daten erfordert klare Analyseziele und ein abgestimmtes Analysekonzept, um nicht unnötige Schleifen bei der Datenerfassung und -erhebung zu verursachen.

Viele Unternehmen sind mit der Verarbeitung solch großer Datenmengen noch nicht vertraut, was bei Advanced-Analytics-Projekten oftmals zu Herausforderungen wie die Sicherstellung ausreichender Speicherkapazität oder die Identifizierung einer geeigneten Plattform für den Datenaustausch führt. Diese Risiken sollten zu Beginn eines Advanced-Analytics-Projekts bekannt sein und entsprechende Maßnahmen frühzeitig eingesteuert werden.

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