Gunnar Teich, Jan-Michael Schönebeck
Die bisherigen Ausführungen haben gezeigt, dass die Digitalisierung am Ende nicht ein fein-chirurgischer Eingriff ist, sondern vielmehr die gesamte Arbeitsweise im Unternehmen verändern wird. Dabei nimmt das Reporting zwei Rollen ein. Zum einen ist es, wie oben an vielen Stellen abzulesen, der Auslöser, um Veränderungen aktiv zu initiieren. Zum anderen dient es entlang des Digitalisierungsweges als unterstützendes Hilfsmittel, um schnell Klarheit über neue Sachverhalte zu erlangen, bzw. sie konkret analysierbar zu machen. Im Kern gilt es hier, vier Fragestellungen zu klären:
- Welchen Anforderungen muss das Reporting in der Zukunft gerecht werden?
- Welche Voraussetzungen müssen dafür erfüllt sein?
- Welche Abhängigkeiten gibt es?
- Wie handhabt das Reporting die Herausforderungen?
5.1 Anforderungen
Der Fokus ist in erster Linie, die Balance zwischen Standardisierung (für mehr Effizienz) und Flexibilität zu schaffen. Viele Reportinglandschaften sind wegen einer mangelnden Governance und stark ausgeprägten Silo-Strukturen fragmentiert und uneinheitlich. Gerade hier gilt es, die Frage "Was benötigt man eigentlich?" zu klären – und dies im Idealfall frei von persönlichen Vorlieben aus verschiedenen Abteilungen. Eine heterogene Datenbasis sollte dabei keine Hürde sein, wenn im Kern ein Berichtswesen benötigt wird, welches das Management anhand von Auffälligkeiten schnell auf die "kritischen" Handlungsfelder hinweist (Management-by-Exception).
Auf dieser Grundlage gilt es dann, ein erklärungsbasiertes Reporting anzugliedern, um die Ursachen im Detail erläutern zu können. Hier reiht sich zudem die Anforderung der Durchlässigkeit von Informationen (insb. auch zur ganzheitlichen Erläuterung von Sachverhalten) weiterhin ein, die als zentrales Verbesserungsvorhaben bei vielen Unternehmen seit den letzten Jahren angestrebt wird. Der zentrale Unterschied ist allerdings, dass der Anspruch an Flexibilität und Informationstiefe unter dem Gesichtspunkt von Big Data deutlich höher ist. Viele Unternehmen müssen durch die Digitalisierung altbekannte Geschäftsmodelle signifikant adjustieren oder gar um neue Aspekte ergänzen. Dies bedeutet eine Verschiebung weg davon, sich in vollem Umfang auf Altdaten und Erfahrungen zu verlassen, hin dazu, sich in völlig neue Strukturen, Technologien und Absatzmärkte einzufinden und aufkommende Fragen zu beantworten.
Berücksichtigt man nun die menschliche Ambition, kostspieligen Fehlentscheidungen vorzubeugen, steigt der Bedarf an verlässlichen Informationen überproportional an, um Informationslücken und ggf. Unsicherheiten zu überwinden. Die Komponente Zeit ist ein weiterer Treiber für die Dringlichkeit der entsprechenden Anforderungen. Globale Krisen und Abhängigkeiten sowie schneller funktionierende bzw. digitale Geschäftsmodelle erfordern es, die wesentlichen Fragestellungen innerhalb der Geschäftstätigkeit schneller zu beantworten und entsprechende Handlungsempfehlungen abzuleiten. In Summe steht das Reporting ebenso vor der eingangs erwähnten Herausforderung, Entscheidungen in einem Umfeld immer größerer Unvorhersehbarkeit zu unterstützen.
5.2 Voraussetzungen
Die Voraussetzungen zur Erfüllung der zuvor genannten Anforderungen können im Kern auf die Themen "Integrierte Datenbasis" sowie "Governance" reduziert werden. Ersteres dient als Grundlage zur Beantwortung der aufgeworfenen Fragen, letzteres der Festlegung klarer Rahmenbedingungen für die Qualität sowie Konsistenz der Daten.
Die Voraussetzung der integrierten Datenbasis, ist altbekannt. In den letzten Jahren haben viele Unternehmen an der Erstellung des sogenannten "Single Point of Truth" (Business Warehouse – technologieunabhängig) gearbeitet und auch diverse Fortschritte erzielt. Die Güte dessen, was dann allerdings in der Datenbasis enthalten ist, hängt auch stark von den vorgelagerten Datenquellen ab. Einfach formuliert, ist der Grad an Harmonisierung hier relevant. Oder mit anderen Worten: je weniger unterschiedliche Datenquellen für die Analyse eines Sachverhaltes vorhanden sind, desto einfacher ist die funktionsübergreifende Integration.
Die Realität sieht bei vielen Unternehmen jedoch anders aus. Es gibt diverse ERP-, CRM- und sonstige Systeme im Parallelbetrieb und allein die Vergleichbarkeit zwischen den Systemen ist eine Herausforderung. Wird ergänzend die Anforderung der Integration von Daten aus unterschiedlichen Bereichen berücksichtigt, erfordert dies eine zusätzlich komplexere Umsetzung. Zusammenfassend besteht also ein hoher Bedarf an intern harmonisierten Informationen.
Zukünftig wird dieser Informationsbedarf jedoch weiter steigen, da hier bspw. Sensorinformationen der eigenen Produkte, externe Marktdaten oder die Verarbeitung von unstrukturierten Daten hinzukommen können. Selbige werden immer relevanter für die Optimierung des eigenen Portfolios und Leistungsspektrums sowie auch zum Verständnis des Marktes inkl. Frühwarnindikatoren. Künstliche Intelligenz kann dann vollumfänglich genutzt werden, wenn genau diese Informationen ebenfalls zur Verfügung stehen und int...