CPM-Reifegrad (Teil 2|4): Datenmanagement für bessere Planung und Steuerung

Viele Unternehmen investieren in neue Reporting-, Planungs- oder Analysewerkzeuge und stellen trotzdem fest: Die gewünschten Verbesserungen bleiben aus. Der Grund liegt oft nicht in den Tools selbst, sondern in der Datenbasis. Wenn Daten aus verschiedenen Systemen stammen, unterschiedlich gepflegt werden oder nur mit hohem Aufwand zusammengeführt werden können, geraten Planung und Steuerung schnell an Grenzen.

Wer seine Unternehmenssteuerung weiterentwickeln möchte, sollte deshalb zunächst das Fundament betrachten. Denn belastbare Forecasts, aussagekräftige Kennzahlen und fundierte Entscheidungen entstehen nur auf Basis verlässlicher Daten. Genau hier setzt professionelles Datenmanagement an.

Im ersten Teil unserer CPM-Reihe haben wir gezeigt, wie Unternehmen ihre Steuerungsfähigkeit Schritt für Schritt weiterentwickeln können. Datenmanagement spielt dabei eine besondere Rolle: Es begleitet alle Reifestufen und schafft die Voraussetzung für moderne Planung, Reporting und zukünftige KI-Anwendungen.

Antworten auf die wichtigsten Fragen

Der erste Schritt ist ein klares Zielbild

Bevor Systeme integriert oder Prozesse automatisiert werden, lohnt sich ein Blick auf die grundlegenden Fragen: Welche Daten sind für die Unternehmenssteuerung tatsächlich relevant? Wer ist für deren Qualität verantwortlich? Welche Systeme liefern die Informationen und wie sollen sie künftig zusammenarbeiten?

Viele Herausforderungen entstehen nicht durch fehlende Daten, sondern durch fehlende Klarheit. Unterschiedliche Begriffe, mehrere Datenstände oder unklare Verantwortlichkeiten erschweren die Arbeit im Controlling ebenso wie im Management.

Ein gemeinsames Zielbild hilft dabei, Daten, Prozesse und Systeme aufeinander abzustimmen und spätere Entscheidungen gezielt vorzubereiten.

Fünf Aufgaben machen Datenmanagement wirksam

Professionelles Datenmanagement besteht nicht aus einem einzelnen Projekt. Es umfasst mehrere Bereiche, die zusammenwirken. Zunächst braucht es eine klare Datenstrategie. Sie definiert, welche Daten relevant sind, wo sie gespeichert werden und wie sie genutzt werden dürfen. Dadurch entsteht eine gemeinsame Orientierung für Fachbereiche und IT.

Ebenso wichtig ist die Datenqualität. Fehlerhafte oder unvollständige Daten führen zwangsläufig zu fehlerhaften Analysen und Planungen. Einheitliche Stammdaten und automatisierte Prüfungen schaffen hier eine deutlich verlässlichere Grundlage.

Hinzu kommt die Integration unterschiedlicher Systeme. In vielen Unternehmen liegen Finanz-, Vertriebs- oder Produktionsdaten noch getrennt voneinander vor. Erst wenn diese Informationen zusammengeführt werden, entsteht ein vollständiges Bild der Unternehmenssituation.

Klare Regeln für Verantwortlichkeiten und Zugriffsrechte sorgen zusätzlich für Vertrauen in die Daten und unterstützen Compliance-Anforderungen. Schließlich schaffen automatisierte Prozesse die nötige Geschwindigkeit. Statt Daten manuell zu sammeln und aufzubereiten, stehen Informationen schneller und konsistenter zur Verfügung.

Weniger Abstimmung, mehr Transparenz

Die Auswirkungen zeigen sich oft sehr konkret im Arbeitsalltag. Ein Maschinenbauer arbeitet beispielsweise mit unterschiedlichen Datenquellen und Begrifflichkeiten in Vertrieb, Produktion und Controlling. Dadurch entstehen regelmäßig Abweichungen zwischen Plan- und Ist-Zahlen. Erst ein gemeinsames Datenmodell schafft eine einheitliche Sicht auf die Unternehmensentwicklung.

Im Handel wiederum werden Forecasts häufig dadurch ausgebremst, dass Daten aus verschiedenen Systemen manuell zusammengeführt werden müssen. Eine zentrale Datenplattform verkürzt diesen Aufwand erheblich und ermöglicht schnellere Reaktionen auf Marktveränderungen. Auch bei Monatsabschlüssen zeigt sich der Nutzen. Wenn unterschiedliche Kontenstrukturen, Währungen oder Buchungslogiken vereinheitlicht werden, sinkt der Aufwand für Konsolidierung und Abstimmung deutlich.

Für Energieversorger oder andere Unternehmen mit komplexen Strukturen eröffnet eine integrierte Datenbasis zudem die Möglichkeit, Finanz-, Personal-, Projekt- und Betriebsdaten gemeinsam auszuwerten und Entscheidungen auf einer breiteren Grundlage zu treffen.

Gute Daten verbessern die Steuerungsqualität

Datenmanagement ist kein Selbstzweck. Ziel ist nicht, möglichst viele Daten zu sammeln, sondern bessere Entscheidungen zu ermöglichen. Unternehmen, die Stammdaten harmonisieren, Systeme vernetzen und manuelle Prozesse reduzieren, gewinnen mehr Transparenz und Geschwindigkeit. Planung und Reporting werden belastbarer, Forecasts aussagekräftiger und Abstimmungen deutlich einfacher.

Damit entsteht die Grundlage für den nächsten Entwicklungsschritt im CPM-Reifegradmodell: Aus verlässlichen Daten werden aussagekräftige Informationen, die Unternehmen bei ihren Entscheidungen gezielt unterstützen.

Fazit: Die Datenbasis entscheidet

Wer Planung und Unternehmenssteuerung modernisieren möchte, sollte nicht bei Dashboards oder Analysewerkzeugen beginnen. Entscheidend ist die Qualität der Daten, die dahinterstehen.

Eine saubere, integrierte und verlässliche Datenbasis reduziert Aufwand, erhöht die Transparenz und schafft die Voraussetzungen für schnellere Entscheidungen. Gleichzeitig bildet sie die Grundlage für fortgeschrittene Steuerungsansätze, automatisierte Forecasts und zukünftige KI-Anwendungen.

Hast Du Fragen?

Viele Unternehmen kennen die Situation: Daten liegen in unterschiedlichen Systemen, Berichte müssen manuell zusammengeführt werden und Diskussionen drehen sich häufig um die Zahlenbasis statt um die eigentlichen Entscheidungen.

Wenn Du einschätzen möchtest, wo Dein Unternehmen beim Thema Datenmanagement steht oder welche Schritte sinnvoll sein könnten, tauschen wir uns gerne mit Dir aus. Oft reicht bereits ein Blick auf bestehende Prozesse und Datenflüsse, um konkrete Ansatzpunkte zu erkennen.