Datenskalierung: Nutzen und Vorteile für das betriebliche Rechnungswesen

Dominic Schote, Diplom-Betriebswirt & Produktberater, CSS AG
Die Digitalisierung hat das Rechnungswesen in den letzten Jahren deutlich verändert. Eine der größten Auswirkungen der digitalen Transformation ist die exponentielle Zunahme der Datenmenge, die Rechnungslegungssysteme bearbeiten müssen. 
 
Zwei Ursachen haben zu diesem Anstieg beigetragen. Erstens erlauben digitale Prozesse die Automatisierung von Transaktionen, was zu einer regelrechten Flut an Echtzeitdaten führt. Zweitens resultiert die zunehmende Integration von betrieblichen Geschäftsprozessen und -systemen in einer größeren Vielfalt und Komplexität von Daten, die vom Rechnungswesen verarbeitet werden müssen. 
 
An dieser Stelle ist es wichtig, auf die Homogenisierung der Systemlandschaften hinzuweisen, wie etwa integrierte Systeme oder standardisierte Datenformate und Austauschverfahren. Denn diese voranschreitende Homogenisierung erfordert konsistente und vergleichbare Daten. Eine sauber durchgeführte Datenskalierung gewährleistet diese Konsistenz und Vergleichbarkeit. Ohne eine sorgfältig durchgeführte Datenskalierung kann die Last der Datenmenge das Rechnungswesen überfordern, was letztlich Verzögerungen und Fehler in der Berichterstattung zur Folge hat. 
 

Was bedeutet Skalierung im Rechnungswesen?

Die Bedeutung der Datenskalierung für das Rechnungswesen liegt in der Bereitstellung von qualitativ hochwertigen und exakten Rechnungsdaten. Fehlerhafte Daten können zu Verwechslungen oder teuren Korrekturschleifen führen, bei denen Rechnungsprozesse mehrfach und kostenintensiv wiederholt werden müssen. Die Datenskalierung will deshalb im Rechnungswesen dazu beitragen, Unternehmen jederzeit genaue und konsistente Rechnungsdaten (Stammdaten und Bewegungsdaten) bereitzustellen, um Geschäftsprozesse korrekt abzubilden.
 

Maßnahmen der Datenskalierung im Rechnungswesen

 Allgemein bezeichnet die Datenskalierung Maßnahmen und Prozesse, um die Genauigkeit, Konsistenz und Nutzbarkeit von Daten zu verbessern. Im Kontext des Rechnungswesens kann die Datenskalierung mehrere Aspekte umfassen. Es ist darauf hinzuweisen, dass die folgenden Maßnahmen nur praktikabel durchführbar sind, wenn das Rechnungswesen bereits papierlos und elektronisch ist.
  

Datenbereinigung

Einer dieser Aspekte ist die Datenbereinigung, bei der fehlerhafte, inkonsistente oder irrelevante Daten identifiziert, korrigiert oder entfernt werden. Dies trägt dazu bei, die Genauigkeit der Zahlen in Finanzberichten zu verbessern bzw. Fehler in Finanzberichten zu verringern.

Die Datenbereinigung im Rechnungswesen ist ein mehrstufiger Prozess. Zunächst ist es nötig, die betroffenen Daten zu sammeln und in eine geeignete Form zu bringen. Dies kann die Umwandlung von Text in Zahlen oder die Normalisierung von Werten umfassen. Anschließend sind die Daten auf Inkonsistenzen und Fehler zu überprüfen. Dies kann durch den Vergleich mit bekannten Werten, die Anwendung von eigens definierten Parametern (die das Rechnungswesen für spezifische Anforderungen bestimmt hat) oder statischen Methoden erfolgen. Fehlerhafte Daten werden dementsprechend korrigiert oder entfernt. Die Datenbereinigung als Maßnahme stellt sicher, dass die Daten im Rechnungswesen korrekt, konsistent und verwendbar sind. Dies ist vor allem für die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Rechnungslegung relevant.
 

Data Profiling

Ein weiterer Aspekt der Datenskalierung ist das Data Profiling. Dabei handelt es sich um die Analyse der vorhandenen Daten, um Muster, Anomalien, Schlüsselwerte und Metadaten zu identifizieren. Mit diesen Einblicken soll das Rechnungswesen effizientere Grundlagen für die Entscheidungsfindung der Unternehmensleitung darlegen. 

Data Profiling im Rechnungswesen dient der Bewertung der Qualität, Konsistenz und Einheitlichkeit von Daten. Der Prozess des Data Profilings beginnt mit einer Datenerfassung, die sämtliche für die Skalierung relevanten Daten aus verschiedenen Quellen sammelt. Im Anschluss werden die erfassten Daten analysiert, um Muster, Trends oder Anomalien zu identifizieren. Dieser Vorgang kann entweder durch statistische Analyse, Datenvisualisierung oder maschinelles Lernen erfolgen. Mittels des Data Profiling kann das Rechnungswesen feststellen, ob Probleme wie fehlende Werte, Dopplungen oder inkonsistente Daten vorliegen. Diese Erkenntnisse tragen ebenfalls dazu bei, um Daten zu bereinigen und die Datenqualität im Rechnungswesen zu verbessern.

Datenstandardisierung

Bei der Datenstandardisierung sollen Daten aus verschiedenen Quellen in ein einheitliches Format überführt werden, um deren Vergleichbarkeit und Nutzbarkeit zu erhöhen.  Die Standardisierung von Daten ist im Rechnungswesen ein wichtiger Schritt bei der Datenskalierung.

Dazu werden die Daten transformiert, damit sie einen Mittelwert von 0 und eine Standardabweichung von 1 haben. Der Prozess der Datenstandardisierung beginnt mit der Berechnung des Durchschnitts und der Standardabweichung für jede Variable. Danach wird jeder Datenpunkt durch Abzug des Durchschnitts und Division durch die Standardabweichung standardisiert.

Dies stellt sicher, dass die Daten auf einer gemeinsamen Skala liegen, was für viele statistische Analyseverfahren und für den Einsatz von maschinellem Lernen wichtig ist. Die Datenstandardisierung verändert jedoch nicht die Form der Datenverteilung. Sie verschiebt nur den Mittelwert und skaliert die Daten. Eine Datenstandardisierung empfiehlt sich vor allem, wenn stark variierende Daten vorliegen oder ein Algorithmus standardisierte Daten benötigt.
  

Datenaufbereitung und Dashboarding

Im Rechnungswesen ist schließlich auch die Datenaufbereitung durch Dashboarding entscheidend, um komplexe Datenmengen übersichtlich und nutzbar zu machen. Dashboards visualisieren Finanzdaten in Echtzeit, erleichtern die Identifikation von Trends und Abweichungen und unterstützen somit eine effektive Entscheidungsfindung. Sie bieten eine Plattform für die Darstellung kritischer Kennzahlen und Leistungsindikatoren, die es Führungskräften und Mitarbeitern ermöglicht, schnell auf relevante Informationen zuzugreifen und fundierte Entscheidungen zu treffen.

Die Einführung von Dashboards fördert zudem die Transparenz und trägt zu einer Kultur der Offenheit bei, indem sie allen Stakeholdern denselben Informationsstand bietet. Kurz gesagt, sind Dashboards ein unverzichtbares Werkzeug für ein effizientes Rechnungswesen in der heutigen Geschäftswelt. 

Welche Daten nutzt das Rechnungswesen?

Nach einem Blick auf gängige Methoden und Maßnahmen, die das Rechnungswesen zur Datenskalierung anwendet, noch eine kurze Überlegung, welche Daten überhaupt für die Skalierung in Frage kommen:  

Das betriebliche Rechnungswesen nutzt die unterschiedlichsten Arten von Daten. Den Großteil bilden Finanzdaten wie Erträge, Aufwendungen, Vermögenswerte und Verbindlichkeiten. Neben finanziellen Daten werden auch betriebliche Daten erfasst, wie zum Beispiel die Anzahl von verkauften Einheiten, Produktionskosten oder auch die Anzahl der Mitarbeitenden.  

Während die Finanzdaten vor allem in die Finanzberichte einfließen, werden diese weiteren Daten genutzt, um die Leistung des Unternehmens zu messen und zu analysieren. Hierzu können ebenso Daten über Kunden oder Lieferanten dazuzählen. Zuletzt erfasst das Rechnungswesen steuerliche Daten, um Informationen über die Steuerlast oder Abzüge zu erhalten.  

Fazit 

Die fortschreitende Digitalisierung hat das betriebliche Rechnungswesen verändert. Diese Entwicklung ist gekennzeichnet durch die Notwendigkeit, mit einer stetig wachsenden Datenmenge effizient umgehen zu können. Die Datenskalierung spielt dabei eine entscheidende Rolle, da sie es ermöglicht, die Genauigkeit, Konsistenz und Nutzbarkeit von Daten zu verbessern. Durch gezielte Maßnahmen wie Datenbereinigung, Data Profiling und Datenstandardisierung kann das Rechnungswesen nicht nur die Qualität seiner Finanzberichterstattung steigern, sondern auch die Grundlage für fundierte geschäftliche Entscheidungen legen. 

Die Anwendung dieser Techniken trägt dazu bei, dass Unternehmen in der Lage sind, ihre Geschäftsprozesse präzise abzubilden und eine transparente, fehlerfreie und effiziente Rechnungslegung zu gewährleisten. Dies schafft eine solide Basis für das Wachstum und die Entwicklung von Unternehmen in einem zunehmend digitalisierten Umfeld. 

Letztendlich ermöglicht die erfolgreiche Implementierung von Datenskalierungsstrategien im Rechnungswesen den Unternehmen, nicht nur den Herausforderungen der digitalen Transformation gerecht zu werden, sondern auch einen Wettbewerbsvorteil zu erzielen. Indem sie sich auf qualitativ hochwertige Daten stützen, können Unternehmen besser planen, handeln und innovieren, was im heutigen wettbewerbsintensiven Marktumfeld unerlässlich ist.

Sollte das Rechnungswesen zukünftig vermehrt KI-Modelle (Generative KI, LLMs) für die Berichterstattung in seine Prozesse integrieren, in denen standardisierte Daten verarbeitet werden, dann gewinnt die Skalierung an weiterer Bedeutung.



letzte Änderung E.R. am 17.05.2024
Autor(en):  Dominic Schote, Diplom-Betriebswirt & Produktberater, CSS AG
Bild:  Bildagentur PantherMedia / Boris Zerwann

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