Data Management

Das Fundament für eine digitale Finance Transformation

Wie bekomme ich meine Daten in den Griff?

Daten sind das Öl des 21. Jahrhunderts – der Rohstoff für neue Technologien, der Geschäftsprozesse und neue digitale Produkte revolutioniert – auch in der Finanzfunktion. Der CFO wird dabei eine neue Rolle spielen. Er wird zum strategischen Berater, zum Sparringspartner, Erfinder und Katalysator von Innovation und Wachstum auf Unternehmensebene. Er hält die Ownerschaft unternehmensentscheidender Daten, die blitzschnell auswertbar sind, die umfassende Prognosen und Simulationen zulassen und damit große Chancen für die Finanzfunktion der Zukunft eröffnen.

Das Fundament für eine digitale Finanztransformation

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Das Fundament für eine digitale Finanztransformation

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Basis dafür ist ein effektives und effizientes Datenmanagement. Alle relevanten Informationen müssen heute schon in jedem Prozessschritt zum richtigen Zeitpunkt, am richtigen Ort und in erforderlicher Qualität zur Verfügung stehen. Der Umgang mit Daten ist dabei erfolgsentscheidend. Innovation mit neuen Technologien erfordern dabei neue Daten, besser organisierte Daten, Daten im schnellen Zugriff und Daten in exzellenter Qualität.

Das PwC Data Excellence Framework ist der Bauplan auf den Weg zur neuen datengetriebenen Finanzfunktion:

Neben den grundlegenden Herausforderungen an ein robustes Datenmanagement, bestehen zur Weiterentwicklung des Datenmanagements auch wesentliche Barrieren für die Innovation, die es zu meistern gilt. In unserem Data Management Framework gehen wir genau diese Kombination an und unterstützen dabei ein Datenmanagement der Zukunft aufzubauen.

Data Management – ein holistischer Ansatz

PwC hilft Ihnen diese Hürden zu meistern, indem wir ganzheitliche, strukturierte Ansätze und Lösungen verfolgen und gleichzeitig Ihre individuellen Anforderungen berücksichtigen. Data Management umfasst dabei alle Prozesse von Erzeugung und Validierung bis hin zum Schutz und der Verarbeitung Ihrer Daten um Zugänglichkeit, Verlässlichkeit und Zeitgenauigkeit zu gewährleisten.

Data Management Framework

Data Strategy

Die Datenstrategie definiert Vision und Roadmap für die Datenmanagement-Transformation - zur Steigerung des Unternehmenswertes und als Motor der Business Strategie über die Dimensionen Personal, Prozess, Technologie und Kultur.

Die Ausrichtung der Datenstrategie folgt zum einen der Business-Strategie, die die wesentlichen Handlungsfelder im Datenmanagement determiniert, zum anderen reflektiert sie die relevanten (Mega-)Trends, Innovationen und Technologieentwicklungen, die neues Datenpotential schaffen. Die Ausrichtung und Ziele der Datenstrategie werden mittels Assessments und Experteninterviews definiert. Sind die wesentlichen datengetriebenen Beschleuniger und Herausforderungen für den Antrieb der Strategie identifiziert, erfolgt das Design: Über die Dimensionen Personal, Prozess, Technologie und Kultur werden für die Datenmanagementkomponenten Zielbilder, Zwischenziele und Maßnahmen definiert. Die Operationalisierung wird mittels einer Roadmap unter der Berücksichtigung von Kapazitäten, Ressourcen und anstehenden Initiativen vorbereitet. Zur Sicherstellung der Nachhaltigkeit sollten KPIs definiert werden, die eine Messung und Incentivierung der Strategieadaption ermöglichen.

Ihre Vorteile:

  • Gezieltes und abgestimmtes Vorgehen zur Umsetzung einer erfolgreichen Datenmanagement-Transformation
  • Transparenz über den Wertbeitrag Ihrer Data Management Initiativen
  • Operationalisierung und Konsistenz der strategischen Maßnahmen sowie Nachhaltigkeit durch messbare Kennzahlen zur Strategie-Adoption

Data Architecture

Definition einer ganzheitlichen Datenarchitektur, um eine harmonisierte und konsolidierte Sicht auf Ihre Daten zu ermöglichen

Dafür muss zunächst eine umfassende Strategie entwickelt werden, wie sämtliche Daten, die in Ihrem Unternehmen erzeugt werden, zentral zusammengeführt, gespeichert und für weitere Analyseschritte zur Verfügung gestellt werden können. Dabei müssen Stamm- und Transaktionsdaten sowie strukturierte und unstrukturierte Daten berücksichtigt werden.

Das Ziel ist ein standardisiertes, unternehmensweites Datenmodell, das jedoch bei Bedarf flexibel an lokale Anforderungen unserer Kunden angepasst werden kann.

Ihre Vorteile:

  • Single Source of Truth
  • Gesteigerte Transparenz im Hinblick auf Datenherkunft und -verwendung
  • Erweiterbarkeit mit neuen Datenquellen
  • Vermeidung redundanter Daten

Data Governance

Umsetzung einer organisatorischen Struktur mit klaren Richtlinien, Rollen und Verantwortlichkeiten für den Umgang mit Daten

Hier steht das Konzept „Data Ownership“ im Fokus. Die Personen im Unternehmen mit Datenverantwortung müssen klar identifiziert und mit entsprechenden Kenntnissen und Fähigkeiten ausgestattet werden, um ihre Funktion über die gesamte Prozesskette hinweg wahrzunehmen. Weiterhin ist es wichtig, eine organisatorische Verankerung für das Thema Data Governance zu erreichen, indem eine zentrale Anlaufstelle für alle datenbezogenen internen und externen Fragen aufgestellt wird.

Außerdem empfehlen wir unternehmensweite Standardprozesse und –methoden für den Umgang mit Daten zu definieren.

Ihre Vorteile:

  • Reduktion der administrativen Aufwände durch Definition eindeutiger Zuständigkeiten
  • Unternehmensweiter, einheitlicher Umgang mit Daten
  • Verbesserung des Bewusstseins der Stakeholder im Umgang mit Datenmanagement-Themen

Data Process Management

Steuerung, Harmonisierung und Optimierung von Business & Data Management-Anforderungen über den gesamten Lebenszyklus

Wir unterstützen Sie bei der Etablierung standardisierter Datenmanagementprozesse inklusive Kontrollen zur Sicherstellung der Einhaltung der Prozessvorgaben. Des Weiteren beraten wir bei der Auswahl und Einführung von Tools hinsichtlich Modellierung, Meta-Datenmanagement, Verfahrensdokumentation und Reporting in Ihrem Unternehmen.

Wir implementieren notwendige Boards zur Auflösung von fachlichen Daten-Silos und bauen gemeinsam mit Ihnen Ad-hoc-Reporting-Prozesse im Sinne einer adressatengerechten internen und externen Berichterstattung.

Ihre Vorteile:

  • Kosteneffiziente und synchronisierte End-to-End-Umsetzung von (Ad-hoc-) Anfragen
  • verbesserte Unterstützung der Unternehmenssteuerung durch nachvollziehbare Berichterstattung und Datenqualität
  • Kontinuierliche Verbesserung der Datenmanagement-Prozesse in globalen Unternehmen

Data Quality

Erarbeitung eines Bewertungsrahmens zur Evaluation Ihrer Datenqualität

Wir definieren gemeinsam mit Ihnen individuelle Datenqualitätskriterien unter Berücksichtigung aller Prozesse und IT-Systeme, um dadurch ein Zielniveau für die Datenqualität ableiten zu können. Anschließend sorgen wir dafür, dass die Qualität kontinuierlich während des Tagesgeschäftes mit dem Zielniveau abgeglichen wird und implementieren ein Datenqualitäts-Reporting. Auf Grundlage dieses Reportings helfen wir Ihnen Maßnahmen zu definieren, um Ihre Datenqualität nachhaltig zu verbessern.

Darüber hinaus können wir Sie auch bei kurzfristigen Qualitätsverbesserungen unterstützen, die beispielsweise im Zuge einer S/4HANA-Transformation notwendig sein können.

Ihre Vorteile:

  • Zukünftige Vermeidung von Datenqualitätsmängeln
  • Freilegung von Ressourcen, da weniger Mitarbeiter für Fehlerrecherche und -behebung notwendig sind
  • Verbesserte Entscheidungsgrundlage
  • Automatisiertes Datenqualitätsmanagement

Data Security & Privacy

Implementierung von Sicherungsmaßnahmen und Überwachungsprozessen

Zentraler Bestandteil in diesem Bereich ist die Definition von Zugriffsrechten anhand eines fachlich orientierten Rollenkonzeptes, um Ihre Daten vor nicht-autorisierten Zugriffen zu schützen. Weiterhin unterstützen wir die Datenverantwortlichen bei Schutzbedarfsanalysen und beraten Sie im Spannungsfeld zwischen regulatorischen Rahmenbedingungen und wettbewerbsfähigem Geschäftsmodell.

Nicht zuletzt kümmern wir uns um IT-Sicherheitsaspekte wie das Erstellen von Backups, die Einrichtung von Firewalls und Anti-Virensoftware und die Durchführung regelmäßiger Updates.

Ihre Vorteile:

  • Minimierung von Risiken bspw. durch Datenmanipulation oder -ausfall
  • Einhaltung von regulatorischen Anforderungen (HGB, BDSG, DSGVO etc.)
  • Sicherheit in Bezug auf die Zulässigkeit der Weitergabe von Daten (intern und extern)

„Data & Analytics gewinnt zunehmend an Bedeutung. Der Erfolgsfaktor dabei ist erfolgreiches Data Management. Verschiedenste Datenquellen miteinander in einem End-to-End Prozess zu harmonisieren und darzustellen, wird der entscheidende Unterschied sein, den erfolgreiche Unternehmen ausmachen.“

Felix Blume,Senior Manager bei PwC Deutschland

Executive Talks


Insights und aktuelle Entwicklungen ganz nah. Wie Entwickelt sich das Data Warehousing aktuell weiter? Welche Relevanz hat es und wird es zukünftig haben?

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Data Management als zentraler Erfolgsfaktor

18:06
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