Fachbeiträge & Kommentare zu Datenmanagement

Führungskräfte als Treiber von Veränderungen Ziel der dritten Phase des Veränderungsprozesses ist es, den Führungskräften und Mitarbeitern Orientierung zu geben. Als Treiber von Veränderungen sind vor allem die Führungskräfte gefordert. Um in der Führungsmannschaft ein möglichst einheitliches Bewusstsein zu den Herausforderungen und Zielen des mentalen Umbruchs zu entwickeln ...mehr

Rz. 9 Nach Abs. 2 Satz 1 kann die zentrale Stelle nach § 81 EStG die bereits eingerichteten Datenübermittlungswege und die Identifikation der Kommunikationspartner, die sie bereits im Rahmen ihrer Tätigkeiten nach § 5 Abs. 1 Satz 1 Nr. 18 des Finanzverwaltungsgesetzes (FVG) nutzt, auch für dieses automatisierte Übermittlungsverfahren nutzen. Nach Abs. 2 Satz 2 wird das Näher...mehr

Rz. 5 Die Norm bestimmt das Aufgabenprofil der Krebsregister (Pflichtaufgaben). Die für die Qualitätssicherung maßgeblichen Funktionen werden benannt. Die Aufzählung ist nicht abschließend (insbesondere). Die Krebsregistrierung in den Ländern wird damit vereinheitlicht. Die Erhebung, Verarbeitung und Nutzung der Daten wird durch Landesrecht geregelt (vgl. Rz. 23). Rz. 6 Es we...mehr

Das Datenmanagement bzw. die Datenbereitstellung umfasst dabei das Demand Management, welches sich mit der Sammlung der Datenbedarfe und dem anschließenden Aufbau von Datenpipelines befasst. Gefolgt wird dieses von der danach beginnenden regelmäßigen Anlieferung dieser Daten aus internen und externen Quellen der entsprechenden Module im Backend, und von dort weiter an Report...mehr

Zusammenfassung Überblick Modernes Datenmanagement bildet eine wichtige Grundlage für das übergeordnete Berichtswesen sowie weiterführende Analysen und den Einsatz von künstlicher Intelligenz Die alleinige Betrachtung neuer Technologien und BI-Architekturen ist dabei nicht ausreichend, sondern muss von einem gesamtheitlichen Target Operating Model gestützt werden Das Zusammensp...mehr

Die Einführung des Internets und die daraus resultierende digitale Explosion in den späten 1990er und frühen 2000er Jahren führten zu einer beispiellosen Zunahme der Datenmenge und -vielfalt. Unternehmen aller Größen und Branchen begannen, die Bedeutung von Daten als entscheidendes Asset für Wettbewerbsvorteile zu erkennen. Diese Entwicklung mündete in der heutigen Ära des B...mehr

Die zunehmenden Anforderungen an das Datenmanagement und die Wichtigkeit der Datenanalyse in der modernen Geschäftswelt erfordern innovative Lösungen. Microsoft Fabric wurde entwickelt, um die Lücke zwischen bisherigen Datenmanagement-Tools und den Bedürfnissen der heutigen datengetriebenen Unternehmen zu schließen. Es kann als Antwort auf die aktuellen Herausforderungen des...mehr

Überblick Modernes Datenmanagement bildet eine wichtige Grundlage für das übergeordnete Berichtswesen sowie weiterführende Analysen und den Einsatz von künstlicher Intelligenz Die alleinige Betrachtung neuer Technologien und BI-Architekturen ist dabei nicht ausreichend, sondern muss von einem gesamtheitlichen Target Operating Model gestützt werden Das Zusammenspiel von BI-Arch...mehr

Das bereits aufgezeigte TOM bildet die Grundlage eines modernen Datenmanagements in Unternehmen. Um den erfolgreichen Aufbau, Betrieb oder Wandel zu erleichtern, soll abschließend entlang der Säulen des TOM ein Ausblick auf kritische Erfolgsfaktoren aus der Unternehmenspraxis gegeben werden. Architektur Die Anforderungen an eine moderne BI- & Datenarchitektur sind enorm und ni...mehr

Wie bereits im Abschnitt zu den aktuellen Trends erwähnt, erfordert modernes Datenmanagement mehr als nur den Einsatz moderner Technologien. Die Produkt-Säule des BI TOM umfasst alle Services und Datenprodukte, welche von dem Unternehmen von zentralen oder dezentralen Datenteams bereitgestellt werden. Einen zentralen Aspekt stellt dabei das bereits erwähnte Data Product Thin...mehr

Überblick Microsoft Fabric kann als Antwort auf aktuelle Herausforderungen im Datenmanagement betrachtet werden. Eine Plattform, die das Datenmanagement neu definiert, indem sie eine umfassende Lösung für die Datenverarbeitung und -analyse bietet. Die Plattform unterstützt die Integration verschiedener Datenquellen und fördert die Nutzung von KI und maschinellem Lernen für t...mehr

Um die nachfolgende Betrachtung der Trends im Bereich des modernen Datenmanagements besser einordnen zu können, ist es wichtig zunächst die verschiedenen Begrifflichkeiten BI- und Datenarchitektur sowie Datenorganisation voneinander abzugrenzen. Eine klare Abgrenzung ist dabei nicht immer möglich, da alle drei entscheidend für die erfolgreiche Etablierung eines modernen Date...mehr

Das Berichtswesen in Unternehmen ist sehr vielfältig und es ergeben sich ständig neue Herausforderungen in diesem Bereich. Die gesteigerten Anforderungen an das Berichtswesen können dabei nur mithilfe eines modernen und zuverlässigen Datenmanagements gelöst werden. In diesem Artikel wird untersucht, welche Einflüsse und Trends das Datenmanagement im Berichtswesen beeinflussen...mehr

Eine BI & Analytics-Architektur mit ihren Lösungsbestandteilen erfordert zwei grundlegende Arten von Prozessen: Datenmanagement- und Data Governance-Prozesse. 2.3.1 Datenmanagement-Prozesse Das Datenmanagement bzw. die Datenbereitstellung umfasst dabei das Demand Management, welches sich mit der Sammlung der Datenbedarfe und dem anschließenden Aufbau von Datenpipelines befasst...mehr

Modernes Datenmanagement bildet die notwendige Grundlage für zuverlässiges und nachhaltiges Reporting in Unternehmen. Um jedoch den steigenden Anforderungen im Berichtswesen und Trends im Bereich BI-Architekturen und Datenorganisationen begegnen zu können, ist eine ganzheitliche Betrachtung im Rahmen eines TOMs notwendig. Denn sobald Datenprodukte, Prozesse, Organisation, Gov...mehr

Neben der Bereitstellung einer sicheren Umgebung hilft Microsoft Fabric Unternehmen auch, ihre Kosten zu optimieren: Skalierbare Ressourcen: Durch die Nutzung der Cloud-Infrastruktur können Unternehmen ihre Ressourcennutzung flexibel an den aktuellen Bedarf anpassen, was eine effiziente Nutzung der Ressourcen gewährleistet und Überkapazitäten vermeidbar macht. Pay-as-you-go-Pr...mehr

Die kontinuierliche Entwicklung von Microsoft Fabric und ähnlichen Plattformen wird voraussichtlich neue Möglichkeiten im Bereich des Datenmanagements eröffnen. Zukünftige Innovationen könnten eine noch engere Integration von maschinellem Lernen, Datenvisualisierung und -analyse sowie Data Governance umfassen. Unternehmen, die in der Lage sind, diese Technologien effektiv zu...mehr

Während Microsoft Fabric eine vielversprechende Lösung für viele Herausforderungen im Bereich des Datenmanagements bietet, gibt es doch einige Überlegungen und potenzielle Herausforderungen, die Unternehmen bei der Adoption berücksichtigen sollten: Datenschutz und Compliance: Angesichts der zunehmenden globalen Vorschriften zum Datenschutz müssen Unternehmen sicherstellen, da...mehr

Das Thema Datenarchitektur kommt besonders zum Tragen, wenn Unternehmen gesamtheitlich betrachtet werden. Bei näherer Betrachtung und kritischer Analyse zeitgenössischer Unternehmen zeichnet sich immer deutlicher der Weg zu einem datengetriebenen Unternehmensmodell ab. Um dieses Ziel zu erreichen, bildet eine moderne Datenarchitektur die unverzichtbare Grundlage. Ebenso beda...mehr

Die Herausforderung dabei war allerdings, dass die Adolf Würth GmbH & Co. KG ein komplexes und breites Produkt- und Lieferantenportfolio hat sowie eine komplexe Lieferanten- und Produkt-Datenstruktur. Diese Vielschichtigkeit und Komplexität erschwerte dem Unternehmen sowohl einen umfassenden Überblick über die Risiken in der Lieferkette zu erhalten als auch eine adäquate Tra...mehr

Die Beschaffung von nachhaltigkeitsorientierten Daten wird regelmäßig als eine der größten Herausforderungen beim Vorantreiben von Nachhaltigkeit in Unternehmen genannt. In diesem Zusammenhang wird auch die schlechte Datenqualität beim Reporting von Nachhaltigkeitsinformationen moniert. Viele Daten müssen händisch gesammelt und aufbereitet werden – mit entsprechenden Folgen ...mehr

3.6.1 Management nachhaltigkeitsorientierter Daten mit dem Carbon Accounting Für ein erfolgreiches Nachhaltigkeitscontrolling müssen Daten gezielt erfasst, gespeichert sowie zu steuerungsrelevanten Informationen verarbeitet und verdichtet werden.[1] Ein Instrument zur Gewinnung und Integration spezifischer ökologischer Daten ist das Carbon Accounting. Carbon Accounting bedeut...mehr

Nachhaltigkeit verändert das Zielsystem des Unternehmens und damit auch das Koordinatensystem des Controllings. Dadurch ergeben sich grundsätzlich Auswirkungen auf sämtliche Controllingprozesse (vgl. Abb. 5). Abb. 5: Nachhaltigkeitsbasierte Auswirkungen auf Controllingprozesse anhand des IGC-Controlling-Prozessmodells (blau hervorgehoben mit Auswirkungen bzgl. Nachhaltigkeit)...mehr

Controlling und Nachhaltigkeit sind keine gänzlich neue Themenzusammensetzung. Bereits vor über zehn Jahren beschäftigte sich der ICV mit dem Thema "Green Controlling" – mit stark aufsteigender Relevanz in den vergangenen Jahren. Der immer stärker wahrnehmbare Klimawandel, stärkere Stakeholderorientierungen in der Gesellschaft oder prominente Unternehmensskandale der jüngeren...mehr

Um realistische THG-Reduktionsziele auf Unternehmensebene festzulegen und Fortschritte zu messen, benötigen Unternehmen umfassende physikalische und monetäre Daten.[1] Zur Erhebung physikalischer Daten können bestehende interne Quellen aus unterschiedlichen Fachbereichen herangezogen werden. Die Buchhaltung etwa erfasst meist detaillierte Daten über den Energieverbrauch des ...mehr

Unternehmen müssen als Reaktion auf den zunehmenden öffentlichen Druck und verbindliche gesetzliche Regularien effektive Maßnahmen zur Reduktion von Treibhausgasemissionen (THG-Emissionen) und insbesondere von Kohlenstoffdioxid entwickeln.[1] Hierzu müssen aber zuverlässige Informationen über tatsächliche THG-Emissionen und mögliche Umweltfolgen vorliegen. Das Carbon Account...mehr

Datenspezifische Herausforderungen für das Controlling betreffen abhängig vom Zweck des Carbon Accounting die Festlegung der Breite, Tiefe, Qualität und Frequenz der benötigten Daten. Außerdem müssen der Zeitbezug und -rahmen bestimmt werden, da THG-Emissionen sich auf die Vergangenheit, Gegenwart und Zukunft beziehen und entsprechende Ziele kurz- oder langfristig definiert ...mehr

Sobald Nachhaltigkeit als strategische Aufgabe betrachtet wird, sind Unternehmen auch angehalten Nachhaltigkeitsaspekte systematisch in ihren Prozessen und Instrumenten zu berücksichtigen. Hier zeigen die Ergebnisse der Umfrage, dass Nachhaltigkeitsaspekte aktuell vor allem in der strategischen Planung berücksichtigt werden. 31 % der Befragten sehen dies in eher hohem Ausmaß...mehr

Das Greenhouse Gas Protocol (GHG Protocol), das vom World Business Council for Sustainable Development (WBCSD) und World Resources Institute (WRI) entwickelt wurde, bietet Richtlinien für das Carbon Accounting in Anlehnung an die internationale Klimapolitik. Innerhalb des GHG Protocol wird zwischen drei Scopes (Geltungsbereichen) unterschieden, welche die Emissionsquellen de...mehr

Für ein erfolgreiches Nachhaltigkeitscontrolling müssen Daten gezielt erfasst, gespeichert sowie zu steuerungsrelevanten Informationen verarbeitet und verdichtet werden.[1] Ein Instrument zur Gewinnung und Integration spezifischer ökologischer Daten ist das Carbon Accounting. Carbon Accounting bedeutet frei übersetzt “Bilanzierung von CO2“ und dient der Informationsbereitste...mehr

Dem Controlling kommt eine bedeutende Rolle im Transformationsprozess zur nachhaltigen Unternehmensteuerung zu. Gleichzeitig stehen Unternehmen vor der Herausforderung, diese Rolle sinnvoll zu füllen. Es stellen sich Fragen wie "Wo wird das Thema Nachhaltigkeit organisatorisch verankert?" oder "Welche nachhaltigkeitsorientierten Daten benötigen wir?" oder aber auch "Welche I...mehr

Bei der Nachhaltigkeitsaspekte besonders berücksichtigenden operativen Planung sind, wie eingangs in diesem Kapitel beschrieben, nicht nur finanzielle Ziele. Darüber hinaus sind in der Regel als Nebenbedingung, auch ökologische und soziale Ziele zu formulieren und planerisch umzusetzen. Diese Ziele leiten sich zum einen ab aus den strategischen Vorgaben, zum anderen basieren...mehr

Das Carbon Accounting bietet eine Reihe neuer Informationsmanagement- und Bilanzierungsmethoden. Die erhobenen physikalischen Informationen über die THG-Emissionen können beispielsweise in Form von CO2-Fußabdrücken von Unternehmen, Ökobilanzen, absoluten und relativen Zielen in Bezug auf Reduktion von THG-Emissionen, sowie tatsächlichen Kohlenstoffemissionen im Vergleich zu ...mehr

Die Datenqualität ist im traditionellen RC oft gering, der manuelle Dokumentationsaufwand für die Risikoerfassung und -bewertung hoch und die Vergleichbarkeit zwischen Abteilungen, Niederlassungen und Weltregionen niedrig. Folglich sind auch die Entscheidungsgrundlagen, die auf einer derartigen Risikoanalyse basieren, wenig verlässlich und können zu Fehlentscheidungen führen...mehr

Ein datengetriebenes RC führt in der Praxis zu mehreren Herausforderungen: Zunächst liegen zwar viele, aber längst nicht alle Informationen digital vor oder sind digital verarbeitbar. Ein vollständig digitales RC wird daher nicht immer möglich sein. Selbst wenn viele Daten digital vorliegen, kann die Heterogenität von IT-Systemen es verhindern oder erschweren, sie zusammenzu...mehr

Es ist eine unternehmensweite Aufgabe, von Geschäftszielen konkrete Handlungen abzuleiten. Eine Schwierigkeit dabei ist jedoch, dass Unternehmensstrategien und Zielbilder langfristig angelegt sind und in ihrer Formulierung einen geringen Detaillierungsgrad aufweisen, sodass sie sich nicht ohne weiteres in alltäglichen Prozessen im Unternehmen operationalisieren und analysier...mehr

Im Hinblick auf das prozessbezogene Datenmanagement weisen Unternehmen verschiedene Reifegrade auf. Es gibt Unternehmen, die bereits sehr fortgeschrittene Ansätze im prozessbezogenen Datenmanagement verfolgen und Datenanalyse-Tools und Technologien erfolgreich in ihre Geschäftsprozesse integriert haben. Andere Unternehmen stehen noch am Anfang oder haben erst begonnen, sich ...mehr

Heute ist es einfacher, mit prozessbezogenem Datenmanagement zu beginnen oder das vorhandene auszubauen. Die Standardisierung von Datenformaten und die Einführung bzw. Weiterentwicklung benutzerfreundlicher Tools hat dazu beigetragen, dass prozessbezogenes Datenmanagement eine Lösung für fast jedes Unternehmen bietet. Die meisten Prozessdaten werden in standardisierten Datenf...mehr

Insgesamt sehen sich die Unternehmen im dynamischen Marktumfeld mit kürzeren Entscheidungsprozessen konfrontiert. Während die Prozesssicht in der Vergangenheit eher als optional betrachtet wurde, erfordern die heutigen Anforderungen an das Controlling die Realisierung eines umfangreichen prozessbezogenen Datenmanagement. Analog ergeben sich durch die Digitalisierung neue Mög...mehr

Process Mining Tools werden durch das Controlling zur Analyse von Ende zu Ende Prozessen genutzt, um Ineffizienzen, Fehler und Risiken zu erkennen, die sich auf die finanzielle Leistung des Unternehmens auswirken können. Hierfür setzt das Controlling Key-Performance-Indikatoren wie Fehlerraten, Durchlaufzeiten und Konformitätsgrade ein. Durch die Überwachung dieser Indikator...mehr

Die Entstehung steuerungsrelevanter Daten erfolgt häufig während der Durchführung von unternehmerischen Prozessen. Die zumeist in verschiedenen Systemen (z. B. ERP-System, Ticketsystem, CRM-System) vorhandenen Prozessdaten geben einen wahrheitsgetreuen Einblick der tatsächlichen unternehmensinternen Abläufe wieder. Diese Daten sind für das Controlling von hohem Wert. Aufgabe...mehr

Datenmanagement im Controlling bezieht sich auf die Prozesse und Verfahren, die zur Erfassung, Speicherung, Verarbeitung, Analyse und Interpretation von Daten verwendet werden und für die Unterstützung von Controlling-Funktionen in einem Unternehmen erforderlich sind. Das Ziel des Datenmanagements im Controlling besteht darin, sicherzustellen, dass die relevanten Daten in ein...mehr

Ein aktueller Marktüberblick für Process Mining Tools wurde 2023 durch Gartner veröffentlicht (Abb. 1). Abb. 1: Gartner Magic Quadrant for Process Mining Tools[1] Die Funktionalitäten, Benutzerfreundlichkeit und auch die Kosten der Softwarelösungen sind sehr unterschiedlich. Als Unternehmen ist es essenziell, zu Beginn die Anforderungen und Use Cases zu definieren, sodass die ...mehr

Prozessbezogenes Datenmanagement bietet eine Vielzahl von Vorteilen für Unternehmen. Es ermöglicht Unternehmen Entscheidungen auf der Grundlage von Daten und Fakten zu treffen. Zudem erzielen Unternehmen Effizienzsteigerungen und Kosteneinsparungen, indem Sie kontinuierlich Optimierungspotenziale heben. Dies erreichen Unternehmen, indem sie Transparenz über Abweichungen des t...mehr

Die Steuerungsaufgabe in Unternehmen ist hauptsächlich im Controlling verortet. Ziel des Controllings ist es, die Unternehmensziele durch eine systematische Planung, Überwachung und Steuerung von Geschäftsprozessen zu erreichen. Das Controlling hilft dabei, Entscheidungen zu treffen, indem es relevante Informationen sammelt, aufbereitet und analysiert und daraus Handlungsemp...mehr

Zusammenfassung In Unternehmen gibt es unendlich viele Daten, die gesammelt, verarbeitet und gespeichert werden. Um den Wert der Daten zu erschließen, müssen diese zielgerichtet ausgewertet und genutzt werden. Steuerungsrelevante Daten für das Controlling entstehen mehrheitlich in Ende zu Ende Prozessen. Wichtig ist es, diese Daten von der Entstehung über die Verarbeitung bis ...mehr

Ein beispielhafter Prozess in welchem prozessbezogenes Datenmanagement einen großen Mehrwert generiert, ist der Procure to Pay Prozess (P2P-Prozess). Im P2P-Prozess wird prozessbezogenes Datenmanagement eingesetzt, um die Ausgaben der Beschaffungs- und Einkaufsabteilungen zu optimieren, Betriebskapital freizusetzen, Fehlkäufe zu verringern und die Produktivität zu erhöhen, i...mehr

Der erste Erfolgsfaktor ist die Unterstützung und Einbindung aller relevanten Stakeholder-Gruppen, um ein Bewusstsein für prozessbezogenes Datenmanagement zu generieren und Rollen und Verantwortlichkeiten klar abzugrenzen. In der Praxis hat sich das Einbeziehen von drei wesentlichen Stakeholdergruppen als sinnvoll erwiesen. Das Management (Stakeholdergruppe 1) muss die Proces...mehr

Durch die Automatisierung einzelner Prozessschritte wurde die Automatisierungsrate signifikant gesteigert, sodass Kapazitäten für den strategischen Einkauf freigesetzt wurden und Bestellungen in über 90 % der Fälle optimal abgewickelt werden. Ausgehende Zahlungen werden analysiert und verglichen und Mitarbeiter auf (mögliche) doppelte Zahlungen hingewiesen. Das Multi-Shared-...mehr

Process Mining Tools können auch eingesetzt werden, um die Kundenzufriedenheit zu verbessern. Hierbei werden die Kundenanforderungen definiert und deren Einhaltung über das prozessbezogene Datenmanagement gemessen und analysiert. Positiver Nebeneffekt der erfüllten Kundenanforderungen ist die zumeist höhere Kundenbindung. Uber hat ein Process Mining Tool eingeführt, um die P...mehr