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Controlling analysiert, plant und informiert Entscheider in Unternehmen. Das erfordert eine verlässliche Datenbasis, aber auch Flexibilität bei der Gestaltung von Berichten, Präsentationen und Dashboards. Diese Anforderungen lassen sich oft nicht in einem Softwaresystem vereinen. Die Diskussion über die Berechtigung lokaler Reporting-Lösungen, welche zentrale Standardsysteme gezielt ergänzen, ist sehr aktuell. Der Beitrag berichtet aus der Praxis und vermittelt die Vor- und Nachteile lokaler Lösungen.

Zentrale versus lokale Reports

Als ich `lokale Reportlösungen´ in meinen Rechner schrieb, konnte ich die Aufforderung „think big or go home“ schon sinnbildlich hören. Schnell betrachtet, sieht es so aus, als fokussiere sich die Controlling Branche auf Big Data und die eine große BI-Lösung. Doch wie sieht es im Controlling wirklich aus? Welche Erfahrungen machen wir in unseren Projekten?

Die Utopie des einen Systems, in welches alle Daten fließen und aus dem sich auf schnellem Weg verschiedenste Reports zur Steuerung des gesamten Unternehmens generieren lassen, ist Antrieb für viele positive, wichtige Entwicklungen. Doch der Ressourcenaufwand hinter dieser Idee ist enorm. Praktikabel wird diese Art des Berichtswesens durch eine hohe Standardisierung und Kontinuität. Die Datensammlung und -speicherung profitiert von den Rahmenbedingungen.

Doch die Berichte und Präsentationen, die zentrale Systeme liefern, werden durch diese Bedingungen eingeschränkt. Sie sind wenig variabel und können nur begrenzt bei der Beantwortung nicht-standardisierter Fragestellungen helfen.

Automatisierte, lokale Reporting-Tools können diese Kommunikationshürden überwinden.

Sie sind daher eine flexible und kostengünstige Alternative. Aus unseren Projekten wissen wir, ein Mix aus zentralen und lokalen Berichtslösungen ist die bewährte Praxis.

Die lokale Lösung ist gar nicht so lokal

Es ist an dieser Stelle wichtig, die Controlling-IT aufzuteilen. Die Themen Datensammlung und -speicherung sind von der Kommunikation der Ergebnisse, der Reporterstellung zu trennen. Daten in Insellösungen zu erfassen, ist aus vielen Gründen zu hinterfragen. Jeder BI-Anbieter kann diese umfassend benennen. Für die Erstellung von Reports und Präsentationen lösen automatisierte Reporting-Tools auf lokaler Ebene jedoch eine Menge Probleme.

Genau genommen sind lokale Berichtswerkzeuge Hybriden. Die Daten, auf welche sie zugreifen, kommen in der Regel aus zentralen Systemen. Doch die Berichtserstellung erfolgt in Frontend-Tools, die individuell konzipiert wurden und lokal verwaltet werden. Die Verteilung der Reports kann ebenfalls automatisiert werden und unterliegt keinen besonderen Einschränkungen.

Der richtige Zeitpunkt für individuelle Reporting-Tools

Individuelle Berichts-Tools nützen, wenn das Management häufig wechselnde Berichtsvarianten benötigt. Sie sind sinnvoll, wenn strukturierte Daten aus dem DataWarehouse mit unstrukturierten, individuellen Kommentaren und Erläuterungen ergänzt werden sollen.

Im strategischen Controlling sind variable Berichts- und Präsentationswerkzeuge auf jeden Fall sinnvoll. Doch auch im operativen Controlling häufen sich Fragenstellungen, die von zentralen Berichten nur teilweise beantwortet werden können.

Sind lokale Reporting-Lösungen sinnvoll? Blogbeitrag auf chartisan.com

Anforderungen und Ressourcenbedarf

Einen Haken hat die Sache. Lokal erzeugte Reports sind in der Regel nicht mal eben schnell gemacht, frei nach dem Motto: „Die Daten haben Sie ja eh da.“ Der effizienten Erstellung lokaler Reporting-Tools geht in der Regel eine sehr lange Lernphase voraus.

In der Konzeption und Planung sind weniger Abstimmungen und Kompromisse zwischen Berichtsersteller und Berichtsempfänger notwendig. Das ist positiv. Doch die technische und gestalterische Umsetzung erfordert viel Know-how. Es sind Fachkenntnisse notwendig, die mit Controlling im betriebswirtschaftlichen Sinn nur noch wenig gemein haben.

Kenntnisse in der Datenanbindung, Automatisierung und Programmierung sind wesentlich. Soll die visuelle Darstellung und Präsentation effizient sein und hohen Qualitätsansprüchen genügen, ist mehr als durchschnittliches Anwenderwissen notwendig.

Eine Idee, wenn eigene Ressourcen fehlen

Doch auch ohne eigenen Ressourcenpool lassen sich die Vorteile lokaler Reporting-Tools leicht nutzen. Die Entwicklung solcher Werkzeuge ist eine individuelle Dienstleistung, für die es unterschiedliche Lösungsanbieter am Markt gibt. In der Regel sind das keine Softwareanbieter, sondern erfahrene Dienstleister mit speziellem Controlling-Know-how und einschlägigen Erfahrungen im Bereich Reporting.

Gute Dienstleister liefern Ihnen einen sehr hohen Qualitätsstandard, der ihren individuellen konzeptionellen und technischen Anforderungen entspricht.

Dabei arbeiten Sie in überschaubaren Projektzeiträumen direkt mit den Fachabteilungen und liefern sofort einsatzbereite Lösungen.

chartisan ist einer dieser Lösungsanbieter. Unser Fokus ist das Management Information Design mit IBCS® und die technische Umsetzung mit den Möglichkeiten von Microsoft Office (Excel, PowerPivot, Power Query, PowerPoint) und Power BI.

 

Vor- und Nachteile lokaler Reporting-Tools auf einen Blick

Sie haben wenig Zeit? Deshalb an dieser Stelle eine übersichtliche Plus-Minus-Liste:

+ Lokale Reporting-Tools erlauben variable Berichte und Präsentationen.

+ Sie können strukturierte und unstrukturierte Daten effizient darstellen.

+ Lokale Berichtswerkzeuge sind innerhalb kürzester Zeit einsatzbereit.

+ Durch ihre hohe Automatisierung unterstützen sie den operativen Controlling-Alltag.

+ Sie können passende Lösungen, als gezielte Ergänzung der Standardsysteme, extern kaufen.

 

– Durch die interne Entwicklung binden Sie wichtige Ressourcen, zeitlich und finanziell.

– Beim Einsatz externer Dienstleister kaufen Sie fremde Kompetenzen.

– Externe Dienstleistung kostet auch Geld.

 

Sind noch Fragen offen? Brauchen Sie noch einen Hinweis? Gern können Sie hier einen Kommentar hinterlassen oder sich vertraulich mit einer E-Mail melden.

Happy Reporting,
Ihre Silja Wolff

 

In Gesprächen werde ich manchmal gefragt, ob ich wirklich mehr als ein Nischenthema in unserer Tätigkeit sehe. Vielleicht liegt es daran, dass wir mit vielen Menschen aus verschiedenen Unternehmen, Organisationen, Branchen zusammentreffen und so sehr unterschiedliche Facetten des Themas mitbekommen. Ich kann auf diese Frage jedenfalls mit leuchtenden Augen und aus dem Stand ein kleines Zukunftsplädoyer halten. Das werde ich jetzt nicht tun 😉

Doch ein Indiz der Zukunftsfähigkeit ist die Differenzierung der Tätigkeiten im Bereich Informations-, Datenmanagement. T. H. Davenport und D. J. Patil haben bereits in der „Harvard Business Review“ vom 01.10.2012 den Job des Data Scientist als „the sexiest job of the 21st century“ ausgerufen. Heute findet man etliche Stellenangebote, Jobgesuche und auch Ausbildungsmöglichkeiten unter dem Schlagwort Data Scientist. Aus meiner Sicht ist das erst der Anfang neuer Tätigkeitsfelder, die sich aus den vorhandenen Controlling-, IT- und Wirtschaftstätigkeiten entwickeln.

Für alle Suchenden, Lernenden und Interessierten ein kleiner Überblick, welche neuen Berufe seit rund zwei Jahren proklamiert werden und inzwischen viele Chancen bieten:

 

Data Scientist


Ein Data Scientist setzt sein Know-how aus den Bereichen Mathematik, Statistik und Informatik ein, um komplexe Sachverhalte zu untersuchen. Er entscheidet, welche Analyseformen geeignet und welche Rohdaten erforderlich sind. Der Data Scientist interpretiert Daten, fusioniert Datenquellen und baut mathematische Modelle.

In der Regel ist eine große Bandbreite an Expertenwissen verschiedener Bereiche und Disziplinen gefragt, so dass Daten-Wissenschaftler im Team am erfolgreichsten arbeiten können. Ein wesentlicher Teil der Arbeit besteht in der Ergebniskommunikation, so dass Verhandlungsgeschick und emotionale Kompetenzen ein weiteres Erfordernis sind.
Neben der Forschung, dem „traditionellen Arbeitsgebiet“ der Data Scientists wächst der Bedarf in der Wirtschaft, Stichwort „Competitive Intelligence“, stetig.

Data Artist oder Data Visualizer


In der Kommunikation von komplexen Analyse-Ergebnissen spielt die Visualisierung eine entscheidende Rolle. Diese ist die Aufgabe der Data Artists oder Data Visualizer. Erfolgreiche Data Visualizer haben ihre fachliche Heimat häufig in den Naturwissenschaften, der Mathematik oder den Wirtschaftswissenschaften. Das fachliche Know-how wird ergänzt durch Kreativität, starke kommunikative Eigenschaften und technische Affinität. Arbeitsmittel sind eine Vielzahl verschiedenster Visualisierungstools und Grafiksoftware.

In der Wirtschaft arbeiten Data Artist häufig in vorhandenen Analyse-Teams und vorrangig für interne Entscheidungsträger. Immer stärker werden Data Visualizer für die externe Kommunikation eingesetzt, wenn es darum geht komplexe Trends, Muster z.B. demographische Daten etc. zu transportieren.

Data Architect

Sobald große Datenmengen anfallen, ist für deren Verwaltung ein Data Architect gefragt. Kernaufgabe des Data Architect ist die mittel- und langfristig sinnvolle Planung und Umsetzung einer Gesamt-IT-Struktur. Dazu gehören die Entwicklung, Pflege von formalen Datenbeschreibungen und Datenstrukturen mittels Definitionen, Modellen, Flussdiagrammen und ähnlichem. Teilaufgabe der Datenarchitektur ist auch die Beachtung und Einhaltung von Datenrechten. Für diese Zielerreichung ist umfassendes fachliches Know-how von Datenbanken, Datenanalysen und Software gefragt.

Daten-Ingenieur


Der Daten-Ingenieur ist zuständig für die reibungslose Funktion von Hard-, Software- und Netzwerkkomponenten des „Big Data-Systems“. Die Stelle ähnelt in der Funktion den System- und Netzwerkverwalterin im IT-Bereich.

Die Aufgaben des Daten-Ingenieurs lassen sich nicht haarscharf von denen des Data-Architects trennen. In größeren Organisationen arbeiten Data-Architect und Daten-Ingenieur als Team.

Information Broker


Der Information Broker schließt das Informationsdefizit, in dem er benötigte Daten schnellstmöglich recherchiert, selektiert und fallweise passend präsentiert. Dazu filtern, strukturieren und analysieren Information Broker große Datenmengen. Fachliches mathematisches, statistisches Know-how und eine gute Allgemeinbildung sind, neben technischen Verständnis, gern gesehene Eigenschaften.

In der Regel arbeiten Information Broker als eigenständige privatwirtschaftliche Unternehmen, die ihre Informationen verschiedenen Kunden bereitstellen. Interne Stellen für Information Broker als ergänzendes Big Data-Teammitglied sind derzeit eher die Ausnahme.

Data Change Agents


Data Change Agents arbeiten unternehmensintern und bereichsübergreifend. Sie konzentrieren sich auf die Analyse und Anpassung bestehender Prozesse, mit der Zielstellung einer Gesamt-Daten-Architektur. Häufig umfasst diese Tätigkeit auch unternehmenspolitische Aspekte. Neben ausgeprägten kommunikativen Fähigkeiten, sind unternehmensinterne Kenntnisse und das Verständnis von Unternehmensprozessen wichtig. Der Data Change Agent sichert die Qualität seiner Arbeit durch fachliches Know-how im Bereich Qualitätsmanagement ab.

 

Zwischen den einzelnen Tätigkeiten gibt es derzeit noch einige Unschärfen und Überschneidungen. Inwieweit sich die einzelnen Berufe weiter voneinander differenzieren und abgrenzen, wird sich in der Zukunft zeigen.