Zusammenfassung

 
Überblick

Die unaufhaltsam voranschreitende Digitalisierung hat Daten zum neuen Gold werden lassen. Unternehmen werden immer abhängiger von Daten und deren hoher Qualität in allen Bereichen. Wer keine gehobenen Ansprüche an die Qualität seiner Daten stellt und deren Zustand nicht stetig überwacht, wird ähnlich negative Erfahrungen machen wie Unternehmen, die ihre Produktqualität vernachlässigen. Ähnlich wie im Qualitätswesen fallen schleichende Verschlechterungen der (Daten-)qualität spät auf – meist mit einem für das betroffene Unternehmen lauten Knall. Dieser Beitrag widmet sich der Definition von Datenqualität im Rechnungswesen, deren Messbarkeit und Methoden zur Aufrechterhaltung. Ein abschließendes Praxisbeispiel stellt eine exemplarische Vorgehensweise für die Durchführung eines Projekts zur Verbesserung der Datenqualität im Rechnungswesen vor.

1 Warum ist Datenqualität im Rechnungswesen bedeutsam?

Die Digitalisierung macht auch vor dem altbewährten Rechnungswesen nicht halt. Vor einigen Jahr(zehnt)en war es noch üblich,

  • Papierbelege zu bearbeiten,
  • diese von Hand A zu Hand B zu übergeben,
  • Fotokopien zu erstellen,
  • Freigaben kugelschreibend zu zeichnen und
  • abschließend Stempel mit Kontierungsangaben sowie
  • Buchungs- und Zahldaten für die Ewigkeit zu hinterlassen.

Zwischenzeitlich hat sich die elektronische Verarbeitung im Rechnungswesen etabliert. Kreditoren- und Debitorenstammdaten werden digital erfasst und geführt, Kontenpläne und -bezeichnungen existieren nur noch in den Verarbeitungssystemen und Buchungen mit den jeweiligen Zusatzangaben wie Kostenstellen oder Beleglinks und Buchungsinformationen werden in einem Rutsch mit dem jeweiligen Buchführungssystem erfasst.

Unabhängig, ob außerhalb oder innerhalb des Digitalisierungszeitalters, die Qualität der Eingaben in die analogen oder digitalen Systeme ist von hoher Bedeutung. Fehlerhafte Grunddaten führen zu Verwechslungen und teuren Korrekturschleifen.

 
Praxis-Beispiel

Folgen einer Verwechslung des Kreditors

Die Kreditorenbuchhaltung der Datenunsauber GmbH erreichte ein Anruf der Buchhaltungssachbearbeiterin der Andreas Meier GmbH. Dort konnte man eine Zahlung nicht zuordnen, auch die im Buchungstext und Verwendungszweck angegebene Belegnummer entsprach nicht der Systematik der GmbH. Auf die Schnelle konnte der Sachbearbeiter den Fehler nicht finden und versprach einen zeitnahen Rückruf nach Klärung des Sachverhalts.

Nach einer zeitaufwändigen Suche wurde herausgefunden, dass die Vertretungskraft Frau Ungenau eine Eingangsrechnung der Meier GmbH bearbeitet hatte. Ein entsprechender Kreditor wurde bereits unter der Kreditorennummer 70123 mit der Bezeichnung "Meier GmbH" angelegt. In den Kreditorenstammdaten existierte aber auch der Kreditor "Andreas Meier GmbH" mit der Nummer 70076 und dem (unkorrekten) Kreditorennamen "Meier GmbH". Diesem hat Frau Ungenau die zu buchende Rechnung der Meier GmbH zugeordnet; der Fehler wurde bis zum Anruf der irritierten Sachbearbeiterin der Andreas Meier GmbH nicht entdeckt.

Dieser auf unsauber gepflegte Kreditorenstammdaten zurückzuführende Fehler erfordert nachfolgende Korrekturschritte:

  • ursprüngliches Telefonat mit der Buchhaltungssachbearbeiterin der Andreas Meier GmbH
  • Fehlersuche am Telefon durch eigenen Mitarbeiter
  • nachträgliche, weiterführende Fehlersuche nach dem Telefonat
  • telefonische Information über Irrläufer an die Buchhaltungssachbearbeiterin der Andreas Meier GmbH
  • Rücküberweisung der falschen Zahlung nach Übermittlung der Bankverbindung durch die Andreas Meier GmbH
  • Buchung der Rücküberweisung auf einem Zwischenkonto
  • Storno des gesamten fehlerhaften Buchungsvorgangs auf dem Kreditorenkonto 70076 "Meier GmbH"
  • Korrektur des Kreditorennamens des Kreditors 70076
  • nachträgliches Einbuchen der Eingangsrechnung auf dem korrekten Kreditorenkonto 70123 "Meier GmbH"
  • Zahlung und Ausgleich der Verbindlichkeit gegenüber der "Meier GmbH"
  • Ausbuchung des Zwischenkontos

Das Beispiel verdeutlicht, welch erhebliche Korrekturschleifen vermeidbare Fehler aufgrund mangelhafter Datenqualität verursachen können. Je später der Fehler entdeckt wird, desto höher sind die Beseitigungskosten. Wäre im Beispielsfall der Fehler erst bei der Einholung von Kreditoren-Saldenbestätigungen im Rahmen des Jahresabschlusses entdeckt worden, wären zusätzliche Kosten durch die Kommunikation und Abstimmung mit der Steuerkanzlei entstanden.

 
Wichtig

Weitere Folgen mangelhafter Datenqualität

Nicht nur die Verwechslung einer Kreditorennummer führt zu Kosten und negativen Folgen. Mangelhafte Datenqualität kann eine Vielzahl von Konsequenzen in Unternehmen nach sich ziehen, im Folgenden sind beispielhaft weitere aufgeführt:

  • verpassen strategischer Chancen durch falsche Managemententscheidungen
  • irrlaufende Postsendungen oder Mailzustellungen
  • Fehlproduktionen durch falsche Produktionsparameter
  • Umsatzeinbußen durch falsche Verkaufspreise
  • nicht verifizierte Angaben in E-Shops erleichtern Betrugsversuche
  • erhöhte Porto- und Versandkosten
  • Mehrfachbelieferungen an Kunden
  • falsche Kennzahlen im Berichtswesen
  • Verärgerung von Kunden...

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