Verlässliche Informationen im Controlling: Warum Datenqualität entscheidend ist

Datenqualität ist im modernen Controlling nicht nur ein Schlagwort, sondern der entscheidende Faktor, der über Erfolg oder Misserfolg bei der Analyse und Entscheidungsfindung bestimmt. Gerade im Controlling, wo jede Entscheidung auf präzisen Daten basiert, kann mangelnde Datenqualität schwerwiegende Folgen haben. Doch was bedeutet eigentlich „Datenqualität“? Im Kern beschreibt sie, wie verlässlich und korrekt die Informationen sind, auf denen Auswertungen und Prognosen basieren. Daten sind der Treibstoff, der Unternehmen durch das wirtschaftliche Tagesgeschäft lenkt, und wie bei einem Fahrzeug hat die Qualität des Treibstoffs erheblichen Einfluss auf die Leistung. Schlechte Datenqualität kann zu Fehleinschätzungen, ineffizienten Prozessen und im schlimmsten Fall zu falschen Geschäftsentscheidungen führen.

Doch wodurch werden solche Probleme in der Datenqualität verursacht, und wie wirkt sich das auf den Controller aus? Datenmängel können an verschiedenen Stellen auftreten: bei der Erfassung in den Fachabteilungen, durch fehlerhafte Pflege von Stammdaten oder durch ungenau gepflegte Bewegungsdaten. Diese Fehler beeinträchtigen nicht nur die Analyse, sondern auch die Entscheidungen, die auf diesen Daten basieren.

Um das Problem zu veranschaulichen, nehmen wir folgendes Beispiel: Ein Unternehmen, das T-Shirts herstellt, möchte die Verkaufszahlen analysieren. Die Controller bemerken, dass zwei schwarze T-Shirt-Modelle mehr Verkäufe erzielen als fünf weiße Modelle.

Die Verkaufszahlen sind wie folgt aufgestellt:

Auf den ersten Blick scheint es, dass die schwarzen T-Shirts besonders erfolgreich sind – obwohl nur zwei Modelle im Sortiment sind, haben sich 300 Stück verkauft. Daraus würde schnell die Schlussfolgerung gezogen, die Produktion von schwarzen T-Shirts zu steigern.

Doch bei genauerem Hinsehen stellt sich heraus, dass drei der als „weiß“ kategorisierten Artikel in Wirklichkeit schwarz sind. Ein simpler Fehler verfälscht hier die gesamte Datenanalyse und führt dazu, dass Entscheidungen auf falschen Annahmen basieren. Mit der Korrektur der Stammdaten wird plötzlich klar, dass schwarze T-Shirts noch erfolgreicher sind, als zunächst angenommen. Eine Entscheidung, basierend auf den fehlerhaften Daten, hätte dazu führen können, wertvolle Chancen zu verpassen.

Die korrigierte Tabelle sieht so aus:

Jetzt zeigt sich, dass nicht zwei, sondern fünf schwarze T-Shirts im Sortiment sind – und mit 500 verkauften Einheiten sind diese der klare Verkaufsschlager. Ein Fehler in der Datenqualität hätte dazu führen können, dass das Unternehmen die Produktion der schwarzen T-Shirts nicht ausreichend verstärkt und somit Absatzpotenziale nicht voll ausschöpft.

Um die möglichen Ausmaße eines vermeintlich kleinen Fehlers zu verdeutlichen, sollten Sie in Betracht ziehen, dass es nicht immer um so kleine Mengen und Attribute geht. Nehmen wir an, es ginge nicht nur um 4 Artikel, sondern um 10.000 verschiedene Produkte. Und anstatt von vier Stammdatenfeldern wie Material, Passform, Größe und Farbe, sind es plötzlich über 200 Attribute pro Artikel. In der Praxis haben wir es dann mit mehr als einer Million Dateninformationen zu tun. Da verliert man schnell den Überblick, und fehlerhafte Daten tauchen nicht sofort auf. Häufig werden solche Fehler eher zufällig entdeckt, wenn Daten im Rahmen eines neuen Reportings strukturiert ausgewertet werden. Zu Beginn eines neuen Reportingprozesses treten oft viele oder größere Stammdatenfehler auf, die korrigiert werden müssen. Im Laufe der Zeit werden diese Fehler jedoch meist seltener und detaillierter.

Zurück zu unserem T-Shirt-Beispiel: Jetzt, wo der Controller den Fehler entdeckt hat, muss an das Designerteam zurück berichtet werden, dass die Stammdaten fehlerhaft sind und korrigiert werden müssen. Dies trägt allerdings häufig dazu bei, das Bild des Controllers als „Fehleraufdecker“ zu verstärken, da er regelmäßig auf solche Unstimmigkeiten hinweist. Das schlechte Image eines „Kontrolleurs“, der nur auf Fehler hinweist, wird damit leider oft gefestigt.

Datenfehler: Ein alltägliches Phänomen für Controller

Datenfehler wie diese treten im Alltag eines Controllers leider häufig auf. Die Realität ist oft noch komplexer. In vielen Unternehmen gibt es Tausende von Produkten, mit Hunderten von Attributen pro Artikel. Bei solchen Datenmengen reicht eine kleine Unachtsamkeit in der Pflege aus, um gravierende Auswirkungen auf die Auswertungen zu haben. Controller müssen deshalb nicht nur Analysen durchführen, sondern oft auch als “Datenwächter” agieren, indem sie Fehler aufspüren und beheben.

Ein häufiges auftretendes Problem im Arbeitsalltag eines Controllers ist der Umgang mit Bewegungsdaten. Bewegungsdaten entstehen durch betriebliche Prozesse wie Bestellungen, Lagerbewegungen oder Stornierungen. Wie können Sie sich das konkret vorstellen? Eine Vertriebsabteilung löscht stornierte Auftragspositionen aus dem System, anstatt diese korrekt als storniert zu buchen. Dadurch kann die Datenbank die Stornierung nicht erkennen, und die Auftragseingangszahlen bleiben fälschlicherweise zu hoch. Das Ergebnis ist eine fehlerhafte Auswertung, die den Controller dazu zwingt, tief in die Datenstruktur einzutauchen, um die Ursache für die Abweichung zu finden.

Die Rolle des Controllers bei der Sicherstellung der Datenqualität

Im Idealfall erkennen Controller potentielle Datenfehler frühzeitig und können diese beheben. In vielen Fällen ist dies jedoch nicht so einfach, insbesondere wenn Datenquellen inkonsistent oder unzuverlässig sind. Ein besonders problematisches Szenario ergibt sich, wenn Unternehmen für ihre Planung auf Excel zurückgreifen und zahlreiche Personen an unterschiedlichen Versionen desselben Dokuments arbeiten. In solchen Fällen sind Fehler nahezu unvermeidlich. Unterschiedliche Bearbeitungen, manuelle Eingabefehler oder veraltete Informationen führen dazu, dass der Controller häufig eine mühsame Fehlersuche betreiben muss – fast wie die sprichwörtliche Suche nach der Nadel im Heuhaufen. Dies macht fundierte Analysen schwierig und beeinträchtigt die Entscheidungsgrundlage erheblich.

Verbesserung der Datenqualität durch zentrale Plattformen

Mit einer zentralen, cloudbasierten Planungsplattform wie QVANTUM wird diese Problematik deutlich entschärft. Statt mit einer Vielzahl von Excel-Dateien und deren Fehleranfälligkeit zu kämpfen, arbeiten alle Beteiligten mit denselben, konsistenten Daten. Hier setzt QVANTUM an und schafft Abhilfe. Die direkte Datenübertragung aus Systemen wie SAP oder DATEV stellt sicher, dass die Informationen stets aktuell und synchronisiert sind. Das bedeutet im Umkehrschluss, dass der Controller weniger Zeit auf die Bereinigung von Daten verwenden muss und sich stattdessen auf fundierte Analysen stützen kann. Zudem entfällt der manuelle Abgleich von Daten, da alle Änderungen automatisch in der zentralen Plattform erfasst werden.

Das Ergebnis ist ein deutlich effizienterer Planungsprozess, der es dem Controller ermöglicht, schneller auf Veränderungen zu reagieren und präzisere Entscheidungen zu treffen. Die zentrale Arbeitsweise von QVANTUM erleichtert nicht nur die Datenverwaltung, sondern erhöht auch die Qualität und Verlässlichkeit der Planungsgrundlage.

Fazit: Datenqualität als Schlüssel zum Erfolg

Datenqualität ist nicht nur ein technisches Detail, sondern das Fundament für fundierte Entscheidungen im Controlling. Wie gezeigt, können selbst kleine Fehler in den Stammdaten zu erheblichen Fehleinschätzungen führen, die sich negativ auf die Unternehmensstrategie auswirken. Durch den Einsatz zentraler Plattformen wie QVANTUM lassen sich diese Fehlerquellen minimieren, sodass Controller präzise und effiziente Planungen vornehmen können. Die Sicherstellung einer hohen Datenqualität ist daher eine der entscheidendsten Aufgaben, um langfristig auf Veränderungen im Unternehmen optimal reagieren zu können.

Ihr nächster Schritt: Proaktive Sicherung Ihrer Datenqualität

Ob Sie bereits mit inkonsistenten Daten kämpfen oder potenzielle Fehler von Anfang an vermeiden möchten – agieren geht vor reagieren. Mit QVANTUM können Sie Ihre Planungsprozesse optimieren und sicherstellen, dass die Datenqualität durchgängig auf hohem Niveau bleibt. So verhindern Sie von vornherein die typischen Fehler, die bei Excel-basierten Prozessen entstehen.

Kontaktieren Sie uns gerne für ein unverbindliches Gespräch, um herauszufinden, wie QVANTUM Ihre Controlling- und Planungsaufgaben unterstützen kann.

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