Erhöhung der Datenqualität in Verbindung mit einer Effizienzsteigerung durch Prozessautomatisierung im Meldewesen

Ausgangslage

Durch die Verschmelzung zweier ehemaliger Teilkonzerne stieg die zu analysierende Datenmenge im Meldewesen erheblich an. Die größtenteils manuellen Analysen und Überprüfungen der IFRS-Daten mithilfe von Microsoft Excel- und Access-Hilfsmitteln stießen an ihre Grenzen. Die vorhandenen Rahmenbedingungen erlaubten es oftmals nicht, die zu übermittelnden Daten fristgerecht zu verifizieren und an die Muttergesellschaft auszuleiten. Da die bisherige Herangehensweise viele Ressourcen während der Abschlussphase band und sich bei größeren Datenmengen als unflexibel und störungsanfällig zeigte, war eine Ablösung bzw. Weiterentwicklung der Datenqualitätsmaßnahmen im Meldewesen erforderlich.

Projektziel

Ziel des Projektes war es, die bisherigen Analysemethoden durch eine schlanke und weitestgehend automatisierte Lösung zu ersetzen, welche auch auf zukünftige, größere Datenmengen und die Analyse zusätzlicher Merkmale und Kennzahlen flexibel angepasst werden kann. Das neue System sollte sich zudem positiv auf die Datenqualität auswirken, da mit der Beschleunigung eine tiefergehende Untersuchung auffälliger Datensätze ermöglicht wird.

Projektansatz

1. Prüfung der Datenqualitätsanforderungen der Muttergesellschaft und Ableitung konkreter Analysen
2. Evaluierung zwischen SAP Business Objects (SAP BO) und SAP Analysis for Office (SAP AfO)
3. Identifizierung fehlender oder fehlerhafter Befüllungen zu übermittelnder Datenfelder sowie Ausreißer-Erkennung anhand vorab festgelegter Schwellwerte
4. Zusätzliche Prüfung der Vollständigkeit gegenüber HGB-Daten durch Abgleich auf Einzelbelegebene
5. Untersuchung von Abweichungen zwischen vorläufigem und finalem IFRS-Datensatz je Abschlussstichtag

Lösung

In der Analysephase wird Business Process Model Notation (BPMN 2.0) zur Optimierung von Prozessabläufen eingesetzt. Die Umsetzung der Projektanforderungen erfolgt mithilfe von SAP AfO in Einbettung von Microsoft Excel, da dieses Tool in der beim Kunden vorliegenden Konfiguration die technischen Anforderungen erfüllt.

Da die benötigten Datenpakete im SAP Business Warehouse (SAP BW) vorgehalten werden, ist es durch SAP AfO möglich, die Datensätze in gewünschter Granularität inkl. aller benötigten Merkmale und Kennzahlen direkt in Microsoft Excel anzuzeigen. Die zeitintensive und fehleranfällige händische Anbindung und Umwandlung der Daten entfallen.

Für die eigentliche Datenanalyse werden mehrere Reports vorgefertigt und in Excel-Arbeitsmappen gespeichert, in denen die eigentlichen Analysen vollautomatisch im Hintergrund durchgeführt werden. Der Prozess ist lediglich von einem zuständigen Mitarbeiter des Meldewesens auszulösen. Nach Abschluss der Analyse werden die Ergebnisse in einem Dashboard in der Arbeitsmappe aufbereitet; festgestellte Abweichungen sind vom Mitarbeiter auf ihre Ursache hin zu untersuchen, zu kommentieren und für eine spätere Revision zu archivieren.

Projektbeitrag

Die Berater begleiten das Projekt ganzheitlich: von der Festlegung der fachlichen und prozessualen Analyseschritte über die Untersuchung des geeigneten Tools bis zur technischen Umsetzung, Tests und Dokumentation. Zusätzlich unterstützen die Berater den Kunden bei der monatlichen Analyse und Plausibilisierung der Datensätze nach der Inbetriebnahme der neu entwickelten Lösung. Durch eine agile Vorgehensweise wurden über den kompletten Projektzeitraum alle Weiterentwicklungsschritte und Arbeitspakete in regelmäßigen Abständen vorgestellt und mit den Stakeholdern abgestimmt.

Fazit

Die nach der Verschmelzung zweier ehemaliger Teilkonzerne gestiegenen Anforderungen an die Datenqualität und -analyse konnten durch die Unterstützung zuverlässig, ressourcenschonend und fristgerecht erfüllt werden. Die gewonnene Zeit kann in die Einzelanalyse der Abweichungen investiert und perspektivisch für einen Abweichungskatalog genutzt werden, der regelbasierte Unterschiede in den IFRS- und HGB-Daten enthält.