Leistungsstarke Analysen: Finanzführungskräfte auf dem Weg in die Zukunft, Teil 1
Diese von Workday-Autoren verfasste Fallstudie wurde erstmals auf Englisch im Workday-Blog veröffentlicht. Unsere lokalen Leser finden im Folgenden eine deutsche Version des Beitrags.
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 umfassenden 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 vorn schauen und künftige Entwicklungen besser prognostizieren – zum Beispiel mit welchen Produkten und Kunden sich die höchsten Renditen erzielen lassen 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“ 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“ unter Finanzführungskräften zeigen, dass fortschrittliche Analysen in wichtigen Bereichen wie Planung, Budgetierung und Prognose von nur 35 Prozent der Befragten intensiv genutzt werden.
Woran liegt das? Als Gründe nennen Finanzführungskräfte 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.
In dieser zweiteiligen Blog-Reihe sehen wir uns drei zentrale Bereiche an (basierend auf mehreren Studien und Interviews mit Finanzführungskräften), die für leistungsstarke Analysen in der Finanzfunktion von Bedeutung sind: eine solide technologische Basis, strategische Partnerschaften im Unternehmen und Führungspotenzial.
Ein 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 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 Finanzdienstleistungsanbieter, 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 Akquisitionen wurde, umso mehr wurden die vielen unterschiedlichen Lösungen und Prozesse zum echten Problem für uns“, so Kendall. „Dem Management fiel es schwer, sich einen globalen Überblick über Mitarbeiter und Finanzergebnisse zu verschaffen, da wir keine zentrale Quelle zur Analyse von Finanz- und Personaldaten hatten.“
Wie können Systemineffizienzen die Performance beeinträchtigen? 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. Dies kann wiederum zu fehlerhaften Analysen und Entscheidungen führen – etwa dass einzelne Geschäftsbereiche rentabler erscheinen, als sie tatsächlich sind.
Viele Unternehmen lagern das Finanzmanagement aus den traditionellen Finanzsystemen in eine cloudbasierte globale Lösung aus.
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. Die Zahlen lagen dem Unternehmen meist erst zwei Wochen nach Periodenende vor und damit zu spät, um entsprechende Maßnahmen zu ergreifen“, erinnert sie sich.
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.
Eine solche Basis liefert der Finanzabteilung die 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 – alles in einer Lösung.“
Auch Kainos Software Limited, eines der traditionsreichsten 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 Software Limited, berichtet, dass der Wechsel den Umgang der Finanzabteilung mit Daten wesentlich beeinflusst hat. „Mit Workday haben wir eine Plattform für das Finanz- und Personalwesen und fördern die Beteiligung innerhalb des Unternehmens, stellen sicher, dass wir eine einheitliche Datenquelle für alle Finanz- und Personalinformationen haben und reduzieren die Fehleranfälligkeit sowie die Anzahl der 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.“
Das richtige technologische Kernfundament ist für eine effektive Datennutzung unverzichtbar.
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.“
Viele Finanzorganisationen haben in dieser Hinsicht jedoch noch einen langen Weg vor sich. Im Rahmen der Studie „Finanzwesen neu definiert“ bezeichneten die befragten Finanzführungskräfte das Fehlen der Fähigkeit, Finanzdaten und andere Informationen für detailliertere 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 „Advanced Analytics and the CFO“ 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.“
(Erfahren Sie im zweiten Teil dieser Blog-Reihe, welche zwei weiteren Aspekte für leistungsstarke Analysen in der Finanzfunktion von Bedeutung sind: strategische Partnerschaften im Unternehmen und Führungspotenzial.)