Um die Potenziale moderner Planungsmethoden zu nutzen, ist es unabdingbar, am Fundament und damit an der Grundmasse aller zur Verfügung stehenden Daten zu arbeiten. Je genauer, lückenloser und fehlerfreier die zugrunde gelegten Stammdaten ausgeprägt sind, desto höher ist die Qualität, die vom Controlling bei den automatisiert errechneten Planwerten erzeugt werden kann. Das Thema Datenqualität und Datenmanagement sollte daher der erste Punkt auf der Agenda des Controllers zur Umsetzung von Predictive-Planning-Ansätzen sein.
Folgende Einzelaufgaben tragen zum Erfolg bei:
- Die Hoheit über finanzielle und nicht-finanzielle Stammdaten im Unternehmen als organisatorische Konsequenz erlangen. Zu diesen Daten zählen auch Vertriebsdaten – bspw. aus dem CRM – sowie Daten aus der Produktion oder dem Bereich HR.
- Die bestehende Datenqualität analysieren und deren Konsistenz prüfen.
- Datenlücken beseitigen und die notwendigen Stammdaten für die Automation definieren.
- Zusätzliche Datenquellen und deren Einbindung überprüfen.
- Eine einheitliche Datenplattform inklusive der notwendigen Schnittstellen schaffen.
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