Die wichtigste Grundlage für bestmögliche Unternehmensentscheidungen sind strukturierte Informationen, auf die Entscheider:innen einfach zugreifen können. Diese in hoher Qualität zu erhalten, ist oft schwierig. Denn selbst wenn solche Daten in Unternehmen vorliegen, sind sie in vielen Fällen unübersichtlich über Niederlassungen, Abteilungen und IT-Systeme „verstreut“. Mitarbeiter:innen zum Beispiel der Finanzfunktion müssen sie aufwendig recherchieren, dafür unter anderem erst einmal die richtigen Ansprechpartner:innen finden, die Daten zielgruppenspezifisch aufbereiten und manuell zentral integrieren. Das kostet wertvolle Zeit und ist fehleranfällig. Das muss nicht sein, wenn die Datenstrategie stimmt.
Per virtuellem Daten-Layer zum Single Point of Truth
Integriertes Datenmanagement ist unerlässlich, um Daten zur Unternehmenssteuerung optimal einzusetzen – etwa, um Branchentrends früher als bisher vorherzusehen und die eigene Wettbewerbsposition verlässlicher einzuschätzen. Dafür müssen die heterogenen Daten der Zentrale, Tochtergesellschaften, Abteilungen sowie IT- und ERP-Systeme über einen virtuellen Daten-Layer in einer zentralen, integrierten Datenplattform automatisiert zusammenfließen – zum „Single Point of Truth“.
Einfach mal loslegen
Doch sollen Unternehmen noch warten mit der datengetriebenen Unternehmenssteuerung? Gerade jene, deren Daten bislang nicht in einer zentralen Plattform effizient nutzbar sind? Starten statt warten bringt mehr – mit konkreten Vorhaben. Das wissen wir aus zahlreichen Datenmanagement- und Predictive-Forecasting -Projekten. Zum Start braucht es nicht immer gleich die maximale Datenmenge, um bessere Unternehmensentscheidungen zu treffen. Zunächst eine erste gute Basis für den Single Point of Truth schaffen, dann darauf aufbauen – so geht es am besten voran. Und Standard wird die datengetriebene Unternehmenssteuerung ohnehin in der Wirtschaftswelt. Jene Unternehmen, die bereits mit virtuellem Daten-Layer arbeiten, sind gegenüber Nachzüglern im Vorteil.
Pilotprojekte belegen Mehrwert
Die ersten Schritte hin zu einer datengetriebenen Unternehmenssteuerung sind meist viel weniger aufwändig, als viele Unternehmensverantwortliche annehmen. Das folgende, grob skizzierte Vorgehen hat sich in der Praxis bewährt:
1. Vision für die Datenstrategie formulieren: bestehende Systemlandschaft, Data Governance und sowie Soll-Zustand analysieren
2. Geeignete Anwendungsfälle identifizieren: meist manuelle Prozesse, bei denen Automatisierung rasch Zeit spart und eine bessere Ergebnisqualität bringt (Value Creation)
3. Datenstrategie, -plattform, -prozesse und -verantwortlichkeiten festlegen: Geschäftsstrategie, Technologien und User Experience werden berücksichtigt
4. Roadmap definieren: Anwendungsfälle priorisieren, Ressourcen, Technologien und Kategorien festlegen
Erfolgreiche, binnen weniger Wochen umsetzbare Pilotprojekte sind immens wichtig, um den Mehrwert des virtuellen Daten-Layers zu belegen und alle Projektbeteiligten zu motivieren. Dazu können auch erfahrene externe Unterstützer viel beitragen.
Gelingt das integrierte Datenmanagement, wird die Finanzfunktion von einer vergangenheitsbezogenen Datensammlerin zum vorausschauenden Business-Partner für Fachabteilungen und Vorstände. Unternehmen sollten die Finanzfunktion als Schnittstelle für datengetriebene Unternehmenssteuerung nutzen.
Mehr dazu erfahren sie unter www.pwc.de/future-of-steering oder im PwC-Podcast „Debug the Future”.
