Digitalisierung im Rechnungswesen: Hohe Datenqualität – ... / 7.4 Erfassung Ist-Zustand (Data Profiling)

Die in den Workshops und Fragebögen erfassten subjektiv gemeldeten Missstände der Daten werden in einem nächsten Schritt mittels eines ersten Data Profilings objektiv überprüft. Federführend für diese Datenanalyse ist das Controlling. Mit Unterstützung der IT-Abteilung erfolgt ein erster Datenexport von Stammdaten und Bewegungsdaten aus dem Finanzbuchhaltungs- und ERP-System. Der exportierte Datenbestand wird im Anschluss durch das Controlling gemäß Analyseauftrag ausgewertet.

Datenquelle	Hinweis von	Datenfeld	Analyseauftrag	Analyseergebnis	Bemerkung
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Debitorenstammdaten	Hanna Kundige	E-Mail Kontaktdaten	Wie viele Debitorenstammdaten haben keine Einträge im Feld E-Mail Kontaktdaten?
Debitorenstammdaten	Hanna Kundige	E-Mail Kontaktdaten	Wie viele der vorhandenen Einträge sind offensichtlich nicht korrekt?		z. B. fehlendes "@"-Zeichen, fehlende Länderkennung (".de" oder ".com")
Debitorenstammdaten	Hanna Kundige	USt-ID	Wie viel Prozent der vorhandenen Einträge weisen keine Umsatzsteuer-ID auf?
Debitorenstammdaten, FiBu-Buchungssätze	Johannes Säil	Debitorennummer, Buchungssätze mit Debitorenkontonummer	Wie viele Debitoren, die neu angelegt wurden, haben in den folgenden 12 Monaten keine Buchungen auf dem Debitorenkonto?		Angabe einer absoluten Zahl
FiBu-Buchungssätze	Ernst Jung	Buchungstext	Wie viele Buchungssätze haben keinen Eintrag im Buchungstext?		Angabe einer absoluten Zahl
FiBu-Buchungssätze	Ernst Jung	Buchungstext	Wie viele Buchungssätze haben im Buchungstext weniger als 5 Zeichen?		Angabe einer absoluten Zahl
FiBu-Buchungssätze	Gabriele Taxer	Konto, Gegenkonto	Wie viele Buchungssätze gibt es, bei denen im Feld "Konto" und im Feld "Gegenkonto" der gleiche Wert eingegeben wurde?		Angabe einer absoluten Zahl, Gesamtanzahl der Buchungssätze informativ mit angeben
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Tab. 4: Data Profiling nach Befragungen (Auszug)

Vom Controlling werden nicht nur die Analyseergebnisse in der Tabelle zum Analyseauftrag dokumentiert. Zusätzlich werden in den Datentabellen, die für die Analyse herangezogen wurden, die betroffenen Datensätze für eine (manuelle) Detailanalyse und eine später folgende Datenbereinigung markiert.

Die Ergebnisse der qualitativen Analysen mittels Workshops und Fragebögen werden mit den Ergebnissen des Data Profilings (quantitative Analyse) zusammengeführt, um ein ganzheitliches Bild über die Datenqualität im Rechnungswesen zu erhalten.