„Data driven enterprise“ – „AI fi rst“ – „Real-Time decision making“ – der Buzzword-Dschungel ist groß und der Weg zum datengetriebenen Unternehmen verspricht vieles, doch leider verläuft er in der Praxis oft irrwegig. Einige Gründe dafür sind: Fehlende digitale Kompetenzen, funktionsorientierte Sichtweisen und Fokus auf die sehr detaillierte Planung anstatt direkter Umsetzung.

Ein datengetriebenes Unternehmen ist ein Unternehmen, welches Daten zur Unterstützung von Geschäftsentscheidungen und -prozessen nutzt. Studien belegen, dass diese Unternehmen effizienter arbeiten und am Ende ertragsstärker sind. Voraussetzungen hierfür sind Investitionen in Tools, Technologien und Mitarbeitende, die die Datenerfassung, -analyse und -visualisierung ermöglichen.

Doch wie kann diese Transformation für ein Unternehmen erfolgreich aussehen? Wie kann man am besten starten? Am Anfang von allem steht die Vision der Geschäftsführung. Sie geben der Organisation das Ziel des datengetriebenen Unternehmens vor. Und der nächste Schritt erfolgt dann nicht mit einem großen Knall, sondern in verdaulichen Schritten, sonst kann dies zu einer Überforderung der Organisation führen.

Think big, start small, scale fast
Die Vision ist groß, die Umsetzung wirkt lang, umso wichtiger ist es den richtigen Startpunkt zu wählen und die Erfolgsfaktoren zu kennen: Sich vertraut mit den neuen technologischen Möglichkeiten machen, Kompetenzen aufbauen, Entscheidungsmuster aufbrechen und direkt erste Erfolge nachweisen. Eine der technischen Möglichkeiten ist Process Mining: Eine leistungsstarke Technik, die Algorithmen zur Analyse und Visualisierung von Geschäftsprozessen auf der Grundlage von Daten aus verschiedenen Quellen verwendet. Durch die Analyse von Prozessdaten können unsichtbare Ineffizienzen, Engpässe und andere Problemmuster identifiziert werden.Es ist zu empfehlen, mit weniger komplexen Prozessen zu starten, die einen schnellen monetären Effekt nachweisen. Hierfür eigenen sich insbesondere der Kreditoren- und Debitorenprozess (siehe Abb.). Danach kann die Methodik in Wellen für weitere Prozesse ausgerollt und durch den Aufbau eines Center of Excellence organisatorisch verankert werden. Die Optimierungsfelder der Debitoren- und Kreditorenprozesse liegen in Umsatzsicherung, Working Capital, Produktivität und Compliance & Rsikomanagement. Die Effekte sind entweder direkt monetär messbar (z. B. höherer Free-Cashflow) oder durch Reduzierung von Aufwänden spürbar (z. B. No-Touch-Rate):

Umsatzsicherung
Der folgende Optimierungsbereich scheint sehr offensichtlich zu sein, doch gerade die Themen um Umsatzsicherung und Ausgabenvermeidung werden in Unternehmen häufig stiefmütterlich behandelt: Der Anteil an doppelten bezahlten Rechnungen im Einkauf (Referenz > 1 %), oder falsch hinterlegte Einkaufskonditionen aufgrund Mengenvereinbarungen im Rahmenvertag des Lieferanten. Es sind nicht die Einzelfälle, die es komplex machen, sondern die Menge an Prozessschnittstellen, Abhängigkeiten, Sonderfällen und funktionaler Kollaboration, die zu diesen ungewollten Effekten führen.

Working Capital
Working Capital Optimierungen haben in den letzten Jahren aufgrund der makroökonomischen Situation deutlich an Relevanz gewonnen. Die Optimierung des Cash Conversion Cycles mit Days Payable Outstanding und Days Sales Outstanding steht auf der Agenda eines jeden CFOs. Der größte Hebel liegt darin, sich von einer reaktiven Position hin zu einem proaktiven Vorgehen zu entwickeln. Die Realität in den Unternehmen zeigt, dass die Prozessqualität in den letzten Jahren gelitten hat und sich Ineffizienzen eingeschlichen haben. Zahlungsbedingungen (Zahlungsfrist, Skonto) sind heterogen gewachsen, Zahlungen der Kunden gehen verspätet ein (Referenz 27 % der Rechnungssumme) und werden nicht konsequent angemahnt, Skonto wird trotz Fristablauf gewährt (Referenz > 2 % der Rechnungen). Dies hat nicht nur Einfluss auf den Free-Cashflow, sondern mindert direkt den Ertrag des Unternehmens. Häufig werden in der Unternehmensrealität dann Gründe angeführt wie „Es handelt sich um einen strategischen Kunden, den man nicht anmahnen kann“ oder „Der Kunde war in der Vergangenheit sehr zuverlässig, was Zahlungen angeht“. Diese Denkmuster kosten Unternehmen unter dem Strich Profitabilität – mit einer vollkommenen Transparenz über den End-to-End Prozess werden Interdependenzen zwischen Teilprozessen erkannt und Lösungsmöglichkeiten können individuell, faktenbasiert diskutiert werden.

Produktivität
Ziel ist es, nicht wertstiftende Arbeiten von Mitarbeitenden zu minimieren und durch Automatisierung zu ersetzen. Die mehrmalige Eingabe von Daten oder Veränderung von hinterlegten Stammdaten potenziert sich im täglichen Arbeitsablauf. Kleine Automatisierungen von repetitiven Tätigkeiten entlasten zügig die Mitarbeitenden in operativen Prozessen. Jedoch sind ERP-Systeme dafür häufig zu unflexibel und Anpassungen zu teuer. Anders sieht es bei Process Mining aus, das Aktionen im ERP triggern und steuern kann. Die Technologie ermöglicht beispielsweise das Versenden von Zahlungserinnerungen via E-Mail, Änderungen von Zahlungsbedingungen oder das Überprüfen von Bestellung, Wareneingang und Rechnung (3-Way-Match).

Compliance & Risikomanagement
Compliance ist in Unternehmen ein schwieriges Unterfangen, oftmals personenbezogen und stark papierbasiert. Process Mining bietet Werkzeuge, um Compliance- Vorgaben einzuhalten. Es kann überprüft werden, ob geplante Aufgabentrennungen erfolgreich im Alltag umgesetzt, Kreditlimits geändert oder Genehmigungsprozesse effizient definiert sind.

Fazit
Die Potenziale für Ihr Unternehmen sind groß – sie müssen sie nur nutzen. Technologisch können Prozesse und Ineffizienzen heute in einer End-to-End Sicht analysiert und direkt aufgelöst werden. Der Einfluss ist direkt messbar. Debitoren- und Kreditorenprozess sind gute Einstiegsmöglichkeiten, um eine neue Arbeitsweise zu implementieren, datengetrieben zu agieren und messbare Erfolge zu generieren. Das Risiko ist gering, der Ressourcenaufwand überschaubar und die positiven Effekte sicher.