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Datenerfassung leicht gemacht

Datenerfassung leicht gemacht
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8.1.2008
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Datenerfassung leicht gemacht
Abstract / Inhalt:

Ein vollständiges Berichtswesen in Unternehmensgruppen erfordert eine akkurate Erfassung von Daten aller Tochtergesellschaften. Wichtig dabei ist, vollständige, aktuelle und verlässliche Informationen schnell einzusammeln und effizient zu verarbeiten.

Die Erfassung der Daten erfolgt häufig mit Hilfe von Excel und aufwändiger E-Mail-Kommunikation. Dieser Prozess beinhaltet anfragen, nachhaken und konsolidieren der Daten, nur um letztendlich festzustellen, dass Angaben fehlerhaft und unvollständig sind. Das ist mühsam, unsicher, ineffizient und muss nicht sein.


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Herausgebende Organisationen (1)
Datenerfassung leicht gemacht
zetVisions AG
Goldanbieter/Partner
zetVisions ist Marktführer für Beteiligungsmanagement-Software Europa, besonderer Partner der SAP AG für diesen Bereich und betreut mehr als 200 Kunden, darunter zwölf der DAX-30-Unternehmen. [...]
 
Der/die Autor(en) (1)
Datenerfassung leicht gemacht
Diplom Kaufmann (FH)  Biagio Clemente
Experte
Biagio Clemente verantwortet bei der Plaut Consulting GmbH den Bereich Master Data Governance / Management. Vor dieser Aufgabe leitete er als Produktmanager bei der zetVisions AG den Bereich Datenmanagement-Tools. In dieser Position konzipierte er mit der SAP AG gemeinsam eine neue Software zur Verwaltung von Stammdaten im Finanzwesen / Rechnungswesen und Controlling (Master Data Governance for Financials). Als Berater im Konzernumfeld betreute er anspruchsvolle Datenmanagement- und [...]
 
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Inhalte der angehängten Dateien (automatische Extraktion)
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Datenerfassung leicht gemacht


Biagio Clemente (zetVisions AG)


Ein vollständiges Berichtswesen in Unternehmensgruppen erfordert eine akkurate Erfassung
von Daten aller Tochtergesellschaften. Wichtig dabei ist, vollständige, aktuelle und verlässliche
Informationen schnell einzusammeln und effizient zu verarbeiten.


Die Erfassung der Daten erfolgt häufig mit Hilfe von Excel und aufwändiger E-Mail-Kommunikation.
Dieser Prozess beinhaltet anfragen, nachhaken und konsolidieren der Daten, nur um letztendlich
festzustellen, dass Angaben fehlerhaft und unvollständig sind. Das ist mühsam, unsicher, ineffizient
und muss nicht sein.


Mithilfe moderner Software können entscheidende Informationen, wie Finanzdaten,
Personalkennzahlen und Bilanzinformationen der Tochterunternehmen verlässlich und schnell erfasst
werden. So bleibt mehr Zeit für die eigentliche Analyse. Der Ansatz: Einfache, benutzerfreundliche
Erfassung in dezentralen Einheiten und einfaches, nachvollziehbares Monitoring in der Zentrale.
Wichtigste Grundbedingung für die Steigerung der Datenqualität: Eine eindeutige Zuordnung der
Datenverantwortung und ein Protokollierung aller Änderungen. Wie ist das zu bewerkstelligen?


Der Prozess der Datenerfassung läuft folgendermaßen ab: Als erstes wird festgelegt, welche Daten
abgefragt werden sollen. Mittels eines intelligenten Fragebogens, der neben einfachen Eingabefeldern
auch Tabellen, Checkboxen, Radiobuttons und Dropdownfelder enthält, stehen heute zahlreiche neue
Möglichkeiten zur Verfügung. Immer willkommen bei den Anwendern ist auch eine Vorbelegung
bestimmter Informationen: „Was habe ich denn das letzte Mal dazu angegeben?“ Eine klassische
Information, die häufig bei der Beantwortung hilft.


Der Fragebogen erlaubt bereits bei der Datenerfassung einfache Berechnung, die Behandlung von
Abhängigkeiten (z.B.: Wenn Frage 1 mit „Ja“ beantwortet wurde, dann muss auch Frage 2 beantwortet
werden), prüft auf auszufüllende Pflichtfelder und stellt Validierungsfunktionen zur Verfügung. Im Fall
einer Bilanzerfassung wäre etwa ein einfacher Abgleich Summe Aktiva = Summe Passiva eine
sinnvolle Validierung, die Fehler bei der Dateneingabe sofort aufdeckt. Mit Hilfe solcher Regeln wird
der Benutzer aktiv unterstützt und gesteuert.


Wenn der Fragebogen einmal erstellt ist, muss entschieden werden, wer die Antworten liefern soll. Die
zu befragenden Organisationseinheiten (etwa Tochtergesellschaften) müssen natürlich sorgfältig
angelegt und stets aktuell gepflegt werden. Optimalerweise lässt sich das ebenfalls systemisch regeln,
etwa über einen Daten-Upload aus einem vorhandenen System. Die Organisationseinheiten werden
zu Gruppen zusammengefasst, um auf diese Weise unterschiedliche Abfragen zu ermöglichen.
Beispielsweise können alle voll konsolidierten Tochterunternehmen eine Gruppe bilden, alle nicht-
konsolidierten eine weitere.


Fragebogen und Gruppen bilden zusammen ein Berichtspaket. Dieses wird mit Zeitinformationen
versehen: Bis wann soll die Abfrage beantwortet sein (Fälligkeit) und auf welchen Zeitraum (Periode)
bzw. Stichtag sollen sich die Angaben beziehen. Alle verantwortlichen Bearbeiter werden per E-Mail
über die Anfrage informiert und erhalten einen Zugang zu einem benutzerfreundlichen Webportal.


Der Bearbeiter findet den von der Zentrale erstellten Fragebogen sowie die gesetzten Termine vor und
macht sich nun an die Arbeit, die er beliebig oft unterbrechen kann. Hat er die Bearbeitung
abgeschlossen, gibt der die Erfassungsmaske frei. Nun folgt der Qualitätssicherungsprozess.


Qualitätssicherung
Grundsätzlich sind zwei Ansätze zur Steigerung von Datenqualität denkbar: Einerseits manuelle
Prüfung, andererseits automatisierte Kontrollen. Effektivität erreicht der Prozess durch
Automatisierung und manuelle Bearbeitung der Ausnahmen. Bereits bei der Erfassung der Daten
werden über Plausibilitätskontrollen viele Fehleingaben frühzeitig aufgedeckt. Nach Freigabe durch
den lokalen Bearbeiter empfiehlt sich bereits eine erste Prüfung durch einen lokal Verantwortlichen.
Natürlich müssen die entsprechenden Berechtigungen und Zuordnungen zuvor dem System bekannt
gemacht werden – am besten über eine bereits bestehende Benutzer- und Zugriffsverwaltung.


Der lokal Verantwortliche ist entweder mit den Eingaben des Bearbeiters einverstanden oder nimmt
selbst noch Ergänzungen vor und gibt anschließend die erfassten Daten an die Zentrale frei. Im Falle
von Unstimmigkeiten gibt er die Daten mit der Bitte um Nachbesserung zurück an den lokalen
Bearbeiter, der dann wieder die Chance hat seine Daten zu prüfen und gegebenenfalls anzupassen.
Das System schreibt jeweils genau mit, wer welche Eingaben getätigt hat, so dass Änderungen
jederzeit vollständig nachvollzogen werden können.


Sind die Daten von der lokalen Einheit an die Zentrale freigegeben, erhält der zentrale Verantwort-
liche eine E-Mail mit dem Hinweis zur endgültigen Freigabe der Daten. Erst nach Abschluss dieses
Prozesses mit der zentralen Freigabe werden die Daten zur Auswertung an das Berichtswesen
übergeben. Der Weg vom Executive-Dashboard kann nun lückenlos bis zur Datenherkunft
zurückverfolgt werden.


Von großer Bedeutung für das Funktionieren dieser vertrauensbildenden Maßnahme ist die
Möglichkeit, den Bearbeitungsstand der laufenden Requests jederzeit nachverfolgen zu können. Nur
dann besteht einerseits der Anreiz, durchaus im Sinn eines internen Wettbewerbs, rechtzeitig und
vollständig Daten abzuliefern, andererseits auch die Möglichkeit für die Zentrale, den Ausreißern
bereits im Prozess der Datenanlieferung besondere Aufmerksamkeit widmen zu können.
Fazit
Der Prozess des Datenerfassens birgt enormes Potenzial zur Verbesserung. Das aufwändigste
Berichtswesen und die tiefgründigsten Analysen gehen fehl, wenn die Grundlage nicht stimmt. Das
von zetVisions für diesen Zweck entwickelte Produkt, der zetVisions Data Collector, ist erfolgreich im
Einsatz und hat bewiesen, dass er problemlos vorhandene Portalinfrastrukturen eingebunden werden
kann. Durch die geschickte Nutzung der vorhandenen Ressourcen, einer Aufteilung der Arbeit
zwischen dezentralen Einheiten und der Konzernzentrale, vor allem aber der durchgängigen
Zuordnung der Datenverantwortung auf namentlich bekannte Personen sorgen im Ergebnis für
verlässlichere, aktuellere und vollständigere Informationen für jegliche Art von Berichten.
 
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Dr. Thomas Keil Dr. Thomas Keil
(Ansprechpartner von: zetVisions AG)
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