Um die beschriebenen Ziele zu erreichen und die prozessualen Bedingungen erfüllen zu können, sind auch Anforderungen durch die IT-Landschaft zu erfüllen. Grundlage für eine Konsolidierung der Zukunft ist die jederzeitige technische Verfügbarkeit der benötigten Datenbasis.

3.2.1 Systemintegration

In einem Konzern kommen die Daten für die Konsolidierung in der Regel aus unterschiedlichen Vor-Systemen (von der Option eines konzernweit realisierten "One.ERP"-Ansatzes sei hier abgesehen). Daher ist weiterhin eine zentrale Datenhaltung als Basis erforderlich, die eine Konsolidierung ermöglicht und somit ein konzernweit einheitliches Reporting sicherstellt. Die Anbindung der lokalen Systeme an die zentrale Datenbank erfolgt als sogenannte Schattenbuchung. Sobald in den operativen Systemen eine Buchung erfolgt, wird diese in das zentrale Tool repliziert.

Grundlage für eine fehlerfreie Abbildung der originären Transaktionsdaten in der zentralen Datenbank ist, dass die beteiligten Systeme die "gleiche Sprache" sprechen. Dies bedeutet, dass ein entsprechendes Mapping der Stammdaten (z. B. Konten, Bewegungsarten, Funktionsbereiche, Produkte usw.) zwischen den lokalen Systemen und dem zentralen System stattfindet. Es sollte hierbei vermieden werden, für die lokale Buchhaltung zusätzlichen Aufwand zu generieren.

Ein solches einheitliches zentrales System lässt sich als "Real-time Data Warehouse" bezeichnen, es dient als Datenbasis für eine jederzeit verfügbare Konsolidierung und somit auch als Grundlage für ein modernes Management Reporting.

3.2.2 Konsolidierungssystem

Letztendlich bedarf es für eine jederzeit mögliche multidimensionale Konsolidierung auch eines Konsolidierungssystems, welches die Anforderungen abbilden kann.

Diese Konsolidierungslösung muss, neben der direkten Anbindung an die zentrale Datenbank, weitere technische Spezifikationen erfüllen:

  • Gleichzeitige Konsolidierung in mehreren Dimensionen für die multidimensionale Konsolidierung;
  • Möglichkeit, jederzeitige Konsolidierungen durchzuführen;
  • Schnelle Verarbeitung für die großen Datenmengen auf Artikel- und Kundenebene.

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