Finanzchefs treiben in 55 % der Firmen Data Governance voran
Laut einer Dawiso-Umfrage führen Finanzverantwortliche in 55 Prozent der Firmen die Data Governance. Der Rest sucht Verantwortliche oder hat nicht begonnen.
Wer bei Data Governance vorangehen sollte, die IT oder ein eigenes Datenteam, wird seit Langem diskutiert. Neue Untersuchungen von Dawiso legen jedoch eine überraschende Antwort nahe: Immer häufiger übernehmen Finanzteams die Rolle der Treiber solcher Programme. Dieser Beitrag geht der Frage nach, warum Finanzabteilungen, traditionell als Entscheider gesehen, gut aufgestellt sind, um Vorhaben zur Data Governance anzuführen. Sollte das Datenteam im Finanzbereich das zentrale Datenteam für das ganze Unternehmen sein?
Kernprozesse im Finanzbereich haben zwar Vorrang, zugleich hängen Finanzteams stark von Daten ab, die andere Abteilungen verwalten. Dazu gehören etwa Produktinformationen, Kundendaten und Lieferantendaten. Finance muss diese Daten nicht besitzen, aber mitreden, wie sie geregelt werden. Das dürfte einer der Gründe sein, warum Finanzverantwortliche zu Treibern bei der Einführung von Data Governance werden. Genau so ist es laut der jüngsten Untersuchung von Dawiso in 55 % der Unternehmen.
Es liegt in ihrem Interesse, die richtigen Daten zu haben und, wichtiger noch, sie verfügbar zu haben. Historisch war der Gedanke der Data Governance allerdings mit Regulierung verbunden und negativ besetzt, was zu Widerstand bei Mitarbeitenden geführt hat. Heute weichen viele Vorhaben rund um Data Governance auf andere Begriffe aus. Sie nennen ihre Werkzeuge zum Beispiel „Datenportal“ statt Data Governance. Diesen Widerstand müssen jene überwinden, für die am meisten auf dem Spiel steht, die Menschen im Finanzbereich, auch wenn es eigentlich um das gemeinsame Interesse aller gehen sollte.
Die Hauptprobleme
Der entscheidende Punkt ist die Zugänglichkeit der Daten, nicht unbedingt ihr Fehlen. Unternehmen haben an kritischen Entscheidungspunkten oft nicht die richtigen Daten oder nicht den richtigen Detailgrad. Die Kernfrage ist nicht, ob die Daten existieren, sondern warum sie nicht verfügbar sind. Sie können durchaus vorhanden, aber in Silos eingeschlossen oder für die richtigen Personen unerreichbar sein.
Schlechte Praktiken im Datenmanagement bringen Fehler, Dubletten und veraltete Informationen mit sich. Menschen verlieren den Überblick und wissen nicht, welchem Bericht sie trauen sollen, was fundierte Entscheidungen auf Datenbasis erschwert. Daraus folgt das zweite Problem: geringes Vertrauen in Daten und eine schwache Datenkultur. Eine schwache Datenkultur ist zugleich eine Folge des dritten Problems, uneinheitlicher Kennzahlen.
Uneinheitliche Kennzahlen kosten 30 % der Zeit für sinnlosen Streit
Uneinheitliche Kennzahlen plagen Unternehmen, die datengetrieben entscheiden wollen. Verstreute Informationen und doppelte Berichte, oft eine Folge schwacher Data Governance, führen ins Durcheinander. Finanzabteilungen fehlen Vertriebsdaten in Echtzeit, oder Marketing und Produkt definieren „aktive Nutzer“ jeweils anders. Diese Uneinheitlichkeit kostet Zeit und behindert am Ende die Entscheidungsfindung. Verlässliche Daten sind die Grundlage fundierter Entscheidungen, und uneinheitliche Kennzahlen tragen genau diese Grundlage ab.
Eine Person aus einem Finanzinstitut sagte in der Umfrage von Dawiso, „dass sie bis zu 30 % ihres Arbeitstages damit verbringen, darüber zu streiten, welche Kennzahlen stimmen“. Uneinheitliche Kennzahlen sind nicht nur ärgerlich, sie kosten Zeit. Endlose Debatten bremsen den Fortschritt und ersticken eine datengetriebene Kultur. Diese wertvolle Zeit ließe sich für echte Strategien nutzen statt für sinnlose Streitgespräche.
Unzuverlässige Daten können auch für Prüfer zum Problem werden. Eine Person, die an der Umfrage von Dawiso teilnahm und früher als Leitung der Internen Revision gearbeitet hat, sagte: „Hätten wir einen Datenkatalog, würde uns das das Leben deutlich leichter machen… Zeit sparen und uns Sicherheit geben.“
Zusammenarbeit entscheidet über den Erfolg von Finanzdaten
Finanzteams müssen eng mit dem Fachbereich und der IT zusammenarbeiten, also mit ERP, Prozessautomatisierung und Daten und Analyse, um für jeden Datenbestand, der in die Finanzsysteme fließt, die einheitliche Datenbasis zu bestimmen. Daten sollten aus einer einzigen, zusammenhängenden Schicht zu festgelegten Zeitpunkten stammen.
Die Zusammenarbeit mit der IT und dem Chief Data Officer ist entscheidend. Unternehmen ohne zentralen Datenkatalog und ohne Data Dictionary erleben widersprüchliche Kennzahlen und ein zersplittertes Bild der Organisation. Finanzielle und nichtfinanzielle Daten auf einer Plattform zusammenzuführen ergibt ein Gesamtbild für bessere Entscheidungsfindung.
Fazit
Sollte das Datenteam im Finanzbereich das zentrale Datenteam für das ganze Unternehmen sein? Wahrscheinlich nicht. Finance hat eine klar umrissene, eigene Rolle, und sein Datenbedarf ist spezifisch.
Aber: Wegen seiner zentralen Stellung ist der Finanzbereich besonders gut geeignet, die Datenstrategie des Unternehmens mitzubestimmen und über Abteilungsgrenzen hinweg Regeln zu setzen. Der finanzielle Hintergrund verschafft ein sicheres Gespür dafür, welche Informationen durchgängig stimmen müssen. Dazu kommt, dass dort die Sprache des Geschäfts fließend gesprochen wird. Der Nutzen von Data Governance, etwa weniger Fehler in Prognosen und schnellere Berichte, lässt sich so in klare finanzielle Vorteile übersetzen, die bei der Führungsebene im ganzen Unternehmen ankommen. Diese finanzielle Sicht macht den Finanzbereich zusammen mit seiner Fähigkeit, Zusammenarbeit zu fördern, zum idealen Fürsprecher für Vorhaben der Data Governance.
Er kann außerdem im ganzen Unternehmen eine Kultur der Verantwortung für Daten fördern und damit Wachstum und Erfolg vorantreiben. Diese finanzielle Sicht kommt bei Führungskräften in der gesamten Organisation an und schafft eine starke Grundlage für die Zusammenarbeit an Data Governance. Wenn alle den greifbaren Nutzen verstehen, wird eine abteilungsübergreifende Verständigung über Daten zum gemeinsamen Ziel.
Über Dawiso
Dawiso ist eine Plattform für Metadatenmanagement mit einem modernen Rahmen, mit dem sich Prozesse des Metadatenmanagements schnell einführen lassen. Sie arbeitet wie eine digitale Bibliothek für die Informationen über Ihre Daten und hält fest, um welche Art von Daten es sich handelt, wann sie entstanden sind, wem sie gehören und womit sie zusammenhängen. Bestimmte Datenbestände lassen sich damit deutlich leichter finden und nutzen. Ein gut definiertes Business Glossary sorgt auf dieser Plattform dafür, dass alle Abteilungen dieselben Begriffe gleich verstehen, was zu korrekten Berichten und Auswertungen führt. Die KI-Werkzeuge von Dawiso vereinfachen das Auffinden und die Arbeit mit Daten und machen sie für alle zugänglicher.
