Leistungsstarke Analysen: Finanzführungskräfte auf dem Weg in die Zukunft

Längst umfasst der Aufgabenbereich der Finanzvorstände mehr, als nur für ein gutes Unternehmensergebnis zu sorgen. Sie behalten Trends im Blick, erstellen Prognosen und planen für die Zukunft.

Für Finanzführungskräfte ist es heute einfacher denn je, sich einen Überblick über das geschäftliche Umfeld und die Unternehmenssituation zu verschaffen. Digitale Technologien wie Automatisierung und Machine Learning ermöglichen leistungsstarke Analysen, die den Finanzteams umfassendere Einblicke in die Unternehmensdaten bieten und ihnen die Fähigkeit vermitteln, Performance-Probleme zu erkennen, Szenarien zu prognostizieren und mögliche Folgen abzuwenden.

Das bedeutet auch, dass sie nicht mehr in die Vergangenheit schauen müssen, um Antworten auf ihre Fragen zu finden. Mithilfe fortschrittlicher Analysen können sie nach vorne blicken und künftige Entwicklungen besser prognostizieren – zum Beispiel mit welchen Produkten und Kunden die höchsten Renditen erzielt werden oder welche Kunden ihre Rechnungen voraussichtlich termingerecht zahlen werden.

Gleichzeitig können dank des technologischen Fortschritts immer mehr Finanzprozesse von der Buchhaltung bis zum Auditing automatisiert werden. Den Finanzteams stehen folglich mehr Kapazitäten zur Verfügung, sich auf Analysetätigkeiten zu konzentrieren und als Partner für das Unternehmen zu agieren.

Die meisten Finanzvorstände haben inzwischen die zentrale Bedeutung aussagekräftiger Analysen erkannt. Laut der IBM-Studie„Elevate Your Enterprise – Chief Financial Officer“aus dem Jahr 2018 betrachten CFOs Analysen als eine wichtige Quelle zur Erschließung neuer Wachstumschancen. Ein weiterer wesentlicher Punkt ist demnach auch die Integration von Unternehmensdaten mit externen Markt- und Wettbewerbsdaten.

Doch obwohl sie den Wert von Daten und Analysen erkannt haben, bereitet die praktische Nutzung den Finanzteams noch Schwierigkeiten. Die Ergebnisse der globalen Workday-Studie„Finanzwesen neu definiert“zeigen, dass fortschrittliche Analysen in wichtigen Bereichen wie Planung, Budgetierung und Prognose von nur 35 Prozent der Befragten intensiv genutzt werden.

Was steckt dahinter? Von Finanzführungskräften häufig genannte Gründe sind voneinander getrennte Lösungen und Daten, zeitintensive Transaktionen, problematische Partnerschaften im Unternehmen und Fachkräftemangel. Erst kürzlich wies Matt Schwenderman, Principal bei Deloitte Consulting LLP, im Rahmen einer Branchenveranstaltung auf zwei wichtige Herausforderungen hin, mit denen die Finanzabteilung im Hinblick auf die Datenanalyse konfrontiert ist: Technologien und Talente. „Analysen sind der Schlüssel zu einem digitalen Betriebsmodell im Finanzwesen, doch oft fehlen die dafür erforderlichen Technologien und Talente“, so Schwenderman.

CFOs haben erkannt, dass sie jetzt handeln müssen, um diese Herausforderungen zu meistern. Unternehmen, die auf den Einsatz von Analysen verzichten, riskieren falsche Entscheidungen, die sich negativ auf Wachstum und Performance auswirken können.

Auf Grundlage mehrerer Studien und Interviews mit Finanzführungskräften haben wir drei zentrale Bereiche identifiziert, die für leistungsstarke Analysen in der Finanzfunktion von Bedeutung sind: eine solide technologische Basis, strategische Partnerschaften im Unternehmen und Führungspotenzial.

1.静脉technologisches Kernfundament

Viele Finanzorganisationen haben es sich zum Ziel gesetzt, ihre Analysefunktionen zu erweitern. Doch die meisten sind noch auf der Suche nach der richtigen technologischen Basis – mit unterschiedlichem Erfolg, wie Schwenderman bemerkt. „Einige Organisationen erzielen mithilfe von Daten und datengestützten Entscheidungen unglaublich kreative und progressive Ergebnisse“, erklärt er. „Andere setzen noch auf herkömmliche Verfahren, die ich als menschliche Middleware bezeichne: Die Weitergabe von Informationen innerhalb des Unternehmens basiert auf Tabellenkalkulationen und in wichtigen Meetings werden verschiedene Varianten derselben Ergebnisse präsentiert, was regelmäßig eine Diskussion über die korrekten Zahlen hervorruft.“

Oft arbeiten Finanzteams mit Daten, die auf mehrere isolierte Lösungen mit unterschiedlichen Datendefinitionen verteilt sind. Es gibt keine zentrale Quelle für Finanzdaten. Dadurch wird es schwierig, auf die Richtigkeit von Informationen zu vertrauen und aussagekräftige Erkenntnisse abzuleiten. In der Workday-Studie „Finanzwesen neu definiert“ bezeichneten Finanzführungskräfte Systemineffizienzen als die zweitgrößte Herausforderung bei der Gewinnung datengestützter betriebswirtschaftlicher Einblicke.

Jim Kendall, Vice President of Finance Solutions bei Aon, einem weltweit führenden Dienstleistungsanbieter, beschreibt, wie die Analysefähigkeiten des Unternehmens durch das Management separater Finanzlösungen an weltweiten Standorten beeinträchtigt wurden. Dieselben Herausforderungen stellten sich dem Unternehmen auch im Hinblick auf seine HR-Lösungen. „Je größer unser Unternehmen durch Zukäufe wurde, umso mehr wurden die vielen unterschiedlichen Lösungen und Prozesse zu einem echten Problem für uns“, so Kendall. „Dem Management fiel es schwer, sich einen globalen Überblick über Mitarbeiter und Finanzergebnisse zu verschaffen, da es bei uns keine zentrale Quelle zur Analyse von Finanz- und Personaldaten gab.“

是不是能帮Systemineffizienzen死蜜蜂性能inträchtigen? Beim Vertrieb derselben Waren und Dienstleistungen in mehreren Ländern kommen in globalen Unternehmen unterschiedliche Finanzlösungen zum Einsatz. Zudem werden auf die Geschäftstätigkeiten in den einzelnen Regionen unterschiedliche Datendefinitionen angewandt. Dadurch kann es passieren, dass vom Unternehmen festgelegte Analyse- und Reporting-Richtlinien bei der Bewertung der Performance einer bestimmten Ware oder Dienstleistung an den unterschiedlichen Standorten nicht berücksichtigt werden. Mögliche Folgen sind fehlerhafte Analysen, wodurch einzelne Geschäftsbereiche profitabler erscheinen können, als sie tatsächlich sind, was sich letztendlich auf die Entscheidungsfindung auswirkt.

Hinzu kommt, dass es den Finanzteams durch die Arbeit mit mehreren Systemen erschwert wird, sich auf wichtige Analyseaufgaben zu konzentrieren, da sie einen Großteil ihrer Zeit für das Erfassen und Abgleichen von Daten aufwenden. Robynne Sisco, Co-President und CFO bei Workday, konnte dies in Unternehmen, in denen sie zuvor tätig war, aus erster Hand erfahren. „Die Finanzabteilung musste jeden Monat einen Periodenabschluss erstellen, die Daten abrufen, abgleichen, formatieren und analysieren“, erinnert sie sich. „Die Zahlen lagen dem Unternehmen meist erst zwei Wochen nach Periodenende vor und damit zu spät, um entsprechende Maßnahmen zu ergreifen.“

Damit die Erweiterung der Analysefunktionen gelingt, muss der Finanzbereich eine Lösung für diese systembedingten Probleme finden. In dem von KPMG in Auftrag gegebenen Whitepaper„Advanced Analytics and the CFO“von Harvard Business Review Analytic Services betont R. „Ray“ Wang, Principal Analyst und Gründer von Constellation Research, wie wichtig es ist, diese Hindernisse zu überwinden. „Die Unternehmen müssen ihre Prozesse und Systeme konsequent optimieren, um die nötige Grundlage für fortschrittliche Analysen zu schaffen“, so der Analyseexperte.

Wang schlägt mehrere Maßnahmen vor, um diesen Prozess in die Wege zu leiten. „Erste wichtige Schritte sind die Standardisierung der Datendefinitionen, die Integration und Verschlankung der Kernlösungen für das Finanzwesen und die Nutzung der Cloud für systemübergreifende Skalierbarkeit, Standardisierung und Koordination“, erklärt er.

Viele Unternehmen lagern das Finanzmanagement aus den traditionellen Finanzsystemen in eine cloudbasierte globale Lösung aus, sodass die Finanzteams Prozesse unternehmensübergreifend standardisieren und sämtliche Finanzdaten in einem einzigen System speichern können. Cloudbasierte Finanzlösungen mit integrierten Analysefunktionen ermöglichen es Finanzteams, Echtzeit-Daten zu verarbeiten und in Analysen und Berichten auszuwerten – und zwar an einem zentralen Ort, was mit herkömmlichen Systemen nicht möglich ist.

明信片solche基础liefert der Finanzabteilung死去Voraussetzungen für eine effiziente Nutzung der Daten. Wenn es um Analysen geht, ist laut Schwenderman „das Vertrauen in die Ergebnisse essenziell. Wenn dieses Vertrauen gewährleistet ist, sind rasche Erfolge und ein schnelleres Wachstum möglich.“

Eine einzige cloudbasierte Lösung für das Finanzwesen

Kendall beschreibt, wie Aon vom Wechsel zu einer globalen cloudbasierten Lösung für das Finanz- und Personalmanagement profitiert hat: „Durch die Einführung einer einzigen Lösung für Finanzen und HR haben sich unsere Analysefunktionen verbessert. Jetzt können wir Erkenntnisse aus Berichten unmittelbar umsetzen und die nötigen Maßnahmen ergreifen“, fasst er zusammen. „Unsere Mitarbeiter haben weltweit Zugriff auf Echtzeit-Daten, die ihnen ein besseres Verständnis für die geschäftlichen Abläufe und die Auswirkungen ihrer Handlungen auf Rentabilität und Aufwendungen vermitteln. Wir können Details zu Abweichungen anzeigen, die Hintergründe analysieren und entsprechend tätig werden – und das alles in einer Lösung.“

欧什海野软件有限公司,进行传统reichsten unabhängigen Unternehmen für digitale Technologien mit Hauptsitz in Großbritannien, gab seine Altsysteme zugunsten einer einheitlichen Lösung für Finanz- und Personalwesen auf, um den rasanten Wachstumskurs und die strategischen Ziele des Unternehmens zu unterstützen. Peter McKeown, Group Head of Finance bei Kainos, berichtet, dass der Wechsel den Umgang der Finanzabteilung mit Daten wesentlich beeinflusst hat. „Der Einsatz einer einzigen Plattform für Finanzen und HCM stellt sicher, dass wir eine einheitliche Datenquelle für alle Finanz- und Personalinformationen haben, fördert die Akzeptanz im gesamten Unternehmen und reduziert sowohl die Fehleranfälligkeit als auch die Anzahl der erforderlichen Abstimmungen“, fasst er zusammen.

Außerdem könne sein Team sich nun stärker strategischen Aufgaben widmen. „Mit einer einheitlichen cloudbasierten Lösung gelingt es mir, meine leitenden Mitarbeiter von lästigen und zeitraubenden Aufgaben zu entlasten, sodass sie sich auf Aktivitäten mit echtem Mehrwert konzentrieren können.“

Nun, da mit den vorhandenen Daten größerer Nutzen erzielt werden kann, denken viele Finanzteams auch über die Verwendung neuer Technologien wie künstlicher Intelligenz sowie die Integration externer Daten zur Verbesserung der Analysen nach. Anhand von prädiktiven Analysen können Muster in unterschiedlichen Datentypen evaluiert und die damit verbundenen Risiken identifiziert werden. Anomalien könnten beispielsweise auf einen Betrug hinweisen.

Durch die Einbindung externer Daten – etwa CRM- bzw. Point-of-Sale-Daten oder Daten aus branchenspezifischen Systemen – in das Stammdatensystem für Finanzen lassen sich detaillierte Einblicke in die Performance gewinnen, zum Beispiel zu den operativen Treibern für Einnahmen und Ausgaben. Schwenderman erläutert, warum dies wichtig ist: „Je mehr externe Datensätze wir hinzufügen können, desto präziser werden unsere prädiktiven Modelle. Auf diese Weise kann ich als CFO die Ressourcen besser zuteilen. Ich kann externe Akteure besser unterstützen und den Marktwert des Unternehmens steigern.“

Sisco unterstreicht den Stellenwert der richtigen technologischen Basis. „Viele Unternehmen sind bemüht, ihre Analysen immer weiter zu verbessern – sei es durch die Nutzung von Technologien wie Machine Learning oder durch eine stärkere Einbindung operativer Daten. Dabei gewinnt das Konzept einer Single Source of Truth zunehmend an Bedeutung“, erklärt sie.

Viele Finanzorganisationen haben in dieser Hinsicht jedoch noch einen langen Weg vor sich. Im Rahmen der Workday-Studie „Finanzwesen neu definiert“ bezeichneten die befragten Finanzführungskräfte das Fehlen der Fähigkeit, Finanzdaten und andere Informationen für detaillierte Einblicke zu integrieren, als das größte Hindernis für aussagekräftigere Analysen.

Das richtige technologische Kernfundament ist für eine effektive Datennutzung unverzichtbar. Dies bestätigt auch das Whitepaper von Harvard Business Review Analytic Services: „Durch maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz (KI) wird sich der Fokus von betrieblicher Effizienz hin zu aussagekräftigeren Daten und Erkenntnissen verschieben. Dadurch kann sich die Performance dramatisch verbessern. CFOs müssen daher für die Bereitstellung grundlegender digitaler Funktionen – insbesondere im Hinblick auf Daten und Prozesse – sorgen, um diese zukunftsweisenden Investitionen gewinnbringend zu nutzen.“

2. Strategische Partnerschaften im Unternehmen

Der Zugriff auf Daten allein reicht nicht aus. Finanzteams müssen auch wissen, wie sie diese Daten nutzen können, um dem gesamten Unternehmen relevante Erkenntnisse und Empfehlungen zu liefern. Durch Technologie werden traditionelle Aufgaben zunehmend um neue Aspekte erweitert. Dadurch übernehmen die Finanzteams immer mehr die Rolle eines Partners für das Unternehmen, die neue Kompetenzen und Arbeitsweisen erfordert. In der Studie„Finance 2025: Digital Transformation in Finance“prognostiziert Deloitte, dass „Buchhalter, die mit Tabellen arbeiten, durch Technologie ersetzt werden, die 90 Prozent der Aufgaben ohne menschliches Eingreifen erledigen kann.“ Dadurch kann sich die Finanzabteilung künftig stärker auf Aktivitäten mit höherem Mehrwert konzentrieren, die „eine funktionsübergreifende Zusammenarbeit zwischen Geschäftsbereich, IT-Teams und Finanzstrategen erfordern“.

Dem Finanzbereich bereitet es immer wieder Schwierigkeiten, den Partnern im Unternehmen die gewünschten Ergebnisse zu liefern. Verschiedene Unternehmensbereiche arbeiten oft isoliert voneinander und der Finanzabteilung fehlen die Funktionen bzw. Strukturen, um die Lücken zu schließen. Das führt dazu, dass die Mitarbeiter mehr Zeit mit dem Erfassen von Daten und dem Abgleichen von Zahlen verbringen als mit Strategieentwicklung und Planung.

Sisco beschreibt das Problem, auf das sie bei früheren Arbeitgebern gestoßen ist, folgendermaßen: „Bei Partnerschaften im Unternehmen ist es häufig der Fall, dass Manager aus Finanzabteilung, HR sowie anderen Bereichen zusammenkommen und dabei feststellen, dass sie mit unterschiedlichen Daten ausgestattet sind, beispielsweise mit abweichenden Headcount-Zahlen“, erklärt sie. „So wird die meiste Zeit darüber debattiert, welche Zahlen korrekt sind, anstatt zu besprechen, was diese wirklich aussagen.“ Vor allem muss es möglich sein, auf die Daten zu vertrauen. „Wenn alle über dieselben Daten verfügen, dann verändert das den Dialog und das Vertrauen in die getroffenen Entscheidungen.“

Finanzteams haben verschiedene Möglichkeiten, um das Fundament für effektive Partnerschaften im Unternehmen zu legen:

Behandeln Sie Partner im Unternehmen wie Kunden.Das Whitepaper von Harvard Business Review Analytic Services legt nahe, dass diese Einstellung unabhängig vom zugrunde liegenden Business-Partner-Modell von zentraler Bedeutung ist. „Auch wenn es kein universell gültiges Modell für Partnerschaften im Unternehmen gibt, so zeichnet doch ein Element jede erfolgreiche Kooperation aus: ein kundenorientierter Umgang mit Kollegen, der echten Mehrwert für das Unternehmen schafft und den Geschäftserfolg steigert.“

Fördern Sie analytische Kompetenzen in der Finanzabteilung – beispielsweise durch Einstellung neuer Fachkräfte.Im白皮书·冯·哈佛商业评论分析Services heißt es dazu: „Auch wenn es nützlich und notwendig ist, das analytische Know-how der vorhandenen Mitarbeiter zu fördern, muss die Anwerbung und Bindung von Analyseexperten nach wie vor höchste Priorität im Unternehmen haben.“ Darüber hinaus wird dort ein breites Spektrum an Kompetenzen beschrieben, die zur Unterstützung der Datenanalyse im Finanzwesen erforderlich sind. „Selbstverständlich werden Fachleute gebraucht, die auf Analysetools, -methoden und -technologien spezialisiert sind. Ebenso wichtig sind aber auch Mitarbeiter mit kritischem Denkvermögen, die aufschlussreiche Fragen stellen, Daten interpretieren und logische Schlüsse ziehen.“

Schwenderman betont ebenfalls den Bedarf an Analyseexperten, zum Beispiel Datenwissenschaftlern. „Insbesondere im Finanzwesen klafft eine besonders große Lücke zwischen den ausführenden Rollen und den analysierenden Rollen“, erklärt er. „In vielen Unternehmen sind beide Funktionen besetzt, wobei die Zahl der ausführenden Rollen jedoch bei Weitem überwiegt. Immer mehr Kunden, Controller und CFOs sind daher auf der Suche nach Datenwissenschaftlern und stellen diese verstärkt ein.“

Stellen Sie Selfservice-Analysen im Unternehmen bereit.bietet Laut der研究“Finanzwesen neu definiert”nur ein Viertel der Finanzteams der Unternehmensleitung umfassenden Zugang zu Selfservice-Daten – womit den CFOs die Chance entgeht, dem Unternehmen echten Mehrwert zu bieten. Wenn relevante Daten und Analysen für die Partner im Unternehmen verfügbar gemacht werden, können diese direkt auf die benötigten Informationen zugreifen und dadurch Entscheidungen mit vorhersehbaren Auswirkungen auf die Performance treffen.

Eine effektive Bereitstellung von Selfservice-Analysen für die Unternehmensleitung setzt zwei wichtige Dinge voraus: Die Daten müssen für die Manager einfach verfügbar und absolut verlässlich sein. Cloudbasierte Finanzlösungen machen dies möglich, indem sie überall und jederzeit Zugriff auf Echtzeit-Daten sowie eine Single Source of Truth bieten.

Im Hinblick auf die Demokratisierung von Daten im Unternehmen müssen zudem Data Governance und Sicherheitskontrollen gewährleistet sein. Analysen liefern dann den größten Nutzen, wenn sie exakt auf die jeweiligen Bedürfnisse zugeschnitten sind – beispielsweise in Form von Dashboards für Filialleiter, die ausschließlich mit Daten für die betreffenden Filialen oder Regionen gefüllt werden.

是不是国际卫生条例Finanzteam经理Sisco erlautert麻省理工学院电子商务htzeit-Daten und -Analysen unterstützt: „Unser Finanzteam hat Dashboards in der Lösung erstellt, auf die Führungskräfte Zugriff haben. Manager erhalten jederzeit Einblicke in ihre Organisation und können Budgets, Prognosen und Istkosten im Hinblick auf Headcount und Ausgaben miteinander vergleichen. So können sie in Echtzeit Entscheidungen treffen, die sich noch in der aktuellen Periode auf die Ergebnisse auswirken.“

3. Einbindung der Führungsetage

Angesichts der wachsenden Nachfrage nach aussagekräftigeren Analysen stellen viele Finanzvorstände die Vision und Ausrichtung ihrer Organisation infrage. Dies betrifft nicht nur die Finanzabteilung, sondern das gesamte Unternehmen. In dem Artikel„How Analytics Can Help Transform CFOs from Accountants to Strategists“fasst Chris Mazzei, Global Chief Analytics Officer bei EY, die Situation wie folgt zusammen: „Zweifellos müssen die heutigen CFOs den Einsatz von Analysen in allen Kernfinanzprozessen unter ihrer Verantwortung vehement vorantreiben. Allerdings ist das Thema damit noch längst nicht erschöpft. Finanzdaten haben, ebenso wie andere Daten, maßgeblichen Einfluss auf eine Vielzahl weiterer geschäftlicher Entscheidungsprozesse in den verschiedensten Bereichen, von der Beschaffung bis zum Supply Chain Management – egal, ob betriebliche Entscheidungen oder Entscheidungen in Bezug auf das Risikomanagement getroffen werden.“

Was müssen Finanzvorstände bei der Entwicklung einer Vision für die Datenanalyse beachten?

Ermitteln Sie zunächst die zentralen geschäftlichen Herausforderungen.In der Deloitte-Studie „Finance Analytics: Three-Minute Guide to Advanced Analytics“ wird dazu geraten, zuerst wesentliche Geschäftsprobleme zu ermitteln und dann zu überlegen, wie Finanzanalysen zur Lösung der Probleme beitragen können. „Auf diese Weise stoßen Sie möglicherweise auf problematische Aspekte, die Ihnen gar nicht bekannt waren – oder auch auf wertvolle neue Informationsquellen, die noch nicht erschlossen sind“, berichtet die Studie.

Konzentrieren Sie sich auf die wichtigsten KPIs für Ihre Organisation. So erhalten Sie bessere Ergebnisse als durch die Analyse umfangreicher Datenmengen. „Modelle und Analysen lassen sich auf jeden beliebigen Informationssatz anwenden und viele Unternehmen praktizieren dies in exzessiver Weise“, so Schwenderman. „Dabei sind die Leistungskennzahlen, die wirklich einen Einfluss auf die Performance haben, begrenzt. Sorgen Sie für einen einfachen Zugriff auf diese Daten und nutzen Sie moderne Technologien, um Ihre Prognosen zu verbessern. Auf diese Weise erhalten Sie bessere Ergebnisse als durch den Versuch, große Datenmengen zu produzieren, die am Ende doch nur in der Ablage verschwinden.“

Binden Sie die Unternehmensleitung von Anfang an in Ihre Vision für die Datenanalyse ein.Damit bringen Sie die Finanzabteilung auf Erfolgskurs. Die Unterstützung durch die Führungsetage ist dabei laut dem Whitepaper von Harvard Business Review Analytic Services von zentraler Bedeutung: Die Unternehmensleitung sollte in die Frage einbezogen werden, welche Bereiche von umfassenderen Analysen profitieren sollen. Im Whitepaper heißt es dazu: „Es reicht nicht aus, der Unternehmensleitung nach getaner Arbeit einen Stapel Diagramme und Tabellen vorzulegen. Die Verantwortlichen müssen sich aktiv an dem Prozess beteiligen, indem sie die weitere Vorgehensweise planen und als Ansprechpartner zur Verfügung stehen. CFOs, denen es gelingt, sich den Rückhalt der Führungsetage zu sichern, können eher mit konkreten Ergebnissen rechnen.“

Beispielsweise ließe sich im gemeinsamen Gespräch mit der Unternehmensleitung ermitteln, welche Daten diese zur Unterstützung ihrer Entscheidungen benötigt. Sprechen Sie über die spezifischen Selfservice-KPIs oder die Arten von Prognosen, die dabei zum Einsatz kommen sollen. Durch die Einbindung der Unternehmensleitung in den Dialog kann die Finanzabteilung leichter auf Daten aus unterschiedlichen Systemen innerhalb des Unternehmens zugreifen.

Prüfen Sie, ob Sie über die erforderliche Technologie verfügen, um Ihre Ziele zu erreichen.Klären Sie zusammen mit dem CIO, welche technologischen Investitionen notwendig sind, um Hindernisse für eine Optimierung der Analysen zu beseitigen, beispielsweise durch eine Verbesserung der Datenqualität und des Zugriffs auf die Daten. Außerdem sollten diese Maßnahmen eine künftige Erweiterung der Analysen unterstützen. Das Whitepaper von Harvard Business Review Analytic Services berichtet hierzu: „Sobald die Unternehmensleitung die strategische Vision des Unternehmens für die Datenanalyse bestimmt hat, ist die Finanzabteilung in der Lage, Business Cases für Investitionen in Dateninfrastruktur, Prozessautomatisierung und Analysetools zu bewerten und darüber hinaus Investitionsbedarf bei der strategischen Infrastruktur zu erkennen und umzusetzen.“

Schwenderman rät bei der Optimierung der Datenanalyse zu folgendem ersten Schritt: „Testen Sie die Funktionen einiger Analysen und prädiktiver Modelle in einem Pilotprojekt. Planen, testen und Fehler frühzeitig erkennen: Wichtig ist, dass Sie tätig werden, die Ergebnisse sorgfältig auswerten und konsequent Feedback bereitstellen.“

Erste Schritte

Jeder der hier untersuchten Bereiche – technologische Basis, Partnerschaften im Unternehmen und Führungsbewusstsein – trägt dazu bei, dass CFOs die Optimierung der Datenanalyse in ihrem Unternehmen weiter vorantreiben können. Die technischen Voraussetzungen zur Unterstützung der Finanzfunktion in ihrer neuen Rolle sind Schwenderman zufolge bereits vorhanden.

„Mit den aktuellen technischen Möglichkeiten und angesichts der moderaten Kosten für deren Implementierung, Wartung und Aktualisierung ist die Zeit der Ausreden im Finanzwesen vorbei“, erklärt er. „Niemand kann behaupten, dass diese oder jene Informationen nicht rechtzeitig zur Verfügung stehen oder es unmöglich ist, sie zu managen oder zu steuern, denn die technischen Voraussetzungen dafür sind vorhanden. Das Einzige, was die Finanzfunktion jetzt noch tun muss, ist diese neue Rolle anzunehmen, einen entsprechenden Fahrplan aufzustellen und die benötigten Talente zu beschaffen.“

死扯祖茂堂einer effizienten Datennutzung stehen dem Finanzwesen offen. Weitere Informationen dazu, wie Sie mit Workday Analysefunktionen für Ihre Finanzfunktion optimieren können, finden Siehier.