Harvard-Studie: Ausgereifte Daten- und Analysestrategie für Finanzfunktion noch in weiter Ferne

Dieser Artikel fasst die Ergebnisse einer globalen Studie unter 162 Managern und Führungskräften im Finanzwesen zusammen. Dabei zeigt sich eine deutliche Diskrepanz zwischen den Zielen der Befragten und der Alltagsrealität im Finanzbereich.

Image placeholder

Durch den exponentiellen Zuwachs von Unternehmensdaten und neue Analysefunktionen bietet sich der Finanzfunktion die einmalige Chance, beim Aufbau des datengesteuerten Unternehmens eine Führungsrolle zu übernehmen. Doch vor dem Hintergrund der globalen Pandemie offenbarte eine von Workday in Auftrag gegebene aktuelle Studie von Harvard Business Review Analytic Services eine breite Kluft zwischen der Zukunftsvision der Finanzführungskräfte und der aktuellen Realität im Finanzwesen. 

Zwar glaubt ein großer Anteil der Befragten, dass eine Kultur der datengestützten Entscheidungsprozesse für die zukünftige Performance ihrer Funktion unerlässlich ist, doch nur eine knappe Mehrheit räumt der Schaffung einer solchen Kultur einen hohen Stellenwert ein. 

Die globale Studie unter 162 Managern und Führungskräften im Finanzwesen offenbart eine deutliche Diskrepanz zwischen den Zielen der Führungskräfte und der Alltagsrealität im Finanzbereich. Eine große Mehrheit der Befragten betrachtet die Schaffung eines flexiblen Daten-Hubs als wegweisend für die zukünftige Performance, doch die meisten sind eigenen Angaben zufolge bei der Datenerfassung und -nutzung nach wie vor auf manuelle Prozesse angewiesen. Die Studienergebnisse belegen nachdrücklich, dass die meisten Finanzteams ihre Kompetenzen und Prozesse im Bereich Daten und Analysen entscheidend verbessern müssen.

Informationsexplosion führt zu Lähmung durch Analysen

Mit dem Zuwachs an Unternehmensdaten mit und ohne Finanzbezug steigt der Druck auf den Bereich, Daten und zugehörige Prozesse effektiver zu verwalten. 90 % der Befragten geben an, dass das Volumen der vom Finanzteam erfassten und verwendeten Daten in den letzten beiden Jahren „merklich“ bzw. „signifikant“ angewachsen ist.

Vielen Finanzführungskräften bereitet die Verarbeitung dieser immensen Datenmengen jedoch Schwierigkeiten. Laut Studie sind ihre drei größten Herausforderungen in Bezug auf das Datenmanagement das korrekte Aufbereiten, Abstimmen und Abrufen großer Datenmengen (68 %), das Einbeziehen aktueller oder Echtzeit-Daten in Analysen (55 %) und die Datenanalyse mit anschließender Formulierung und Weitergabe von Empfehlungen (52 %).

Die globale Studie unter 162 Finanzmanagern und -führungskräften offenbart eine deutliche Diskrepanz zwischen den Zielen der Führungskräfte und der Alltagsrealität im Finanzbereich.

Datenvielfalt erfordert moderne Tools und Technologien

Der Zuständigkeitsbereich des CFO wächst und Echtzeit-Daten werden für das Unternehmen immer wichtiger. Darum sind eine hohe Analysekompetenz und bessere Einblicke in die geschäftliche Performance für die Finanzfunktion unerlässlich. Auch steigt die Notwendigkeit, nicht finanzielle Daten aus anderen Unternehmensbereichen einzusetzen, um die strategischen Entscheidungsprozesse im gesamten Unternehmen zu fördern. So geben knapp zwei Drittel der Befragten an, ausgiebigen Gebrauch von Daten aus anderen Abteilungen zu machen, um Erkenntnisse zu gewinnen. Zusätzlich bestätigen 64 % der Führungskräfte, dass ihre Teams Daten aus anderen Unternehmensbereichen zur Analyse einsetzen.

Aus der Studie geht jedoch hervor, dass in Bezug auf die effiziente Nutzung von Tools und Technologien zur Analyse verschiedener Datentypen noch Luft nach oben ist. So attestieren nur 37 % ihren Teams, der Nutzung eines flexiblen Daten-Hubs für verschiedene Datentypen – z. B. Daten aus anderen Abteilungen – eine hohe (21 %) oder sehr hohe (16 %) Priorität einzuräumen. Ebenso ist der Anteil der Befragten, die Investitionen in Technologien und Tools für die Datenanalyse und das Datenmanagement eine hohe (29 %) oder sehr hohe (20 %) Priorität zuweisen, mit insgesamt 49 % eher gering. 

Veraltete Technologien und manuelle Prozesse bremsen Fortschritt aus

Angesichts der technologischen Möglichkeiten unserer Zeit scheint es undenkbar, dass viele Finanzteams bei der Datenanalyse nach wie vor manuelle Prozesse einsetzen, statt Datenanalysetools für fundierte Entscheidungen zu etablieren. Doch mehr als drei Viertel (77 %) der Befragten sind eigenen Angaben zufolge zur Datenerfassung und -nutzung in verstärktem oder hohem Maße auf arbeitsintensive manuelle Prozesse angewiesen. Nur eine knappe Mehrheit (62 %) macht regen oder gelegentlichen Gebrauch von Datenanalysetools oder Analytics-Plattformen.

Die meisten Finanzteams setzen zur Weitergabe ihrer datenbasierten Erkenntnisse an das Management oder die Teams und Führungskräfte anderer Abteilungen auf Technologien des vergangenen Jahrhunderts. Die große Mehrheit (84 %) verteilt Tabellen oder Präsentationsfolien zum internen Informationsaustausch per E-Mail. Das zweithäufigste Kommunikationsmedium sind regelmäßige Meetings (65 %). 51 % teilen Daten über Dashboards und knapp ein Viertel (28 %) der Befragten macht Gebrauch von anderen Kollaborationstools oder -plattformen.

Zuverlässige Daten sind für Finanzführungskräfte Mangelware

In vorherigen Artikeln haben wir uns die Merkmale entscheidungsfähiger Unternehmen angesehen, einschließlich der Verfügbarkeit vertrauenswürdiger Daten. Die Mehrheit der Befragten vertraut der Genauigkeit und Aktualität der Daten, auf die die Finanzabteilung ihre gegenwärtigen Entscheidungen stützt. Wesentlich geringer ist der Anteil derer, die sich selbst ein großes Vertrauen attestieren. Auf einer Skala von 1 bis 5 bewerten insgesamt 59 % der Befragten ihre eigene Zuversicht mit einer 4 (45 %) oder 5 (14 %); 41 % sogar nur mit einer 3 oder weniger.  

Dieses Ergebnis überrascht kaum, wenn man bedenkt, dass die meisten Finanzorganisationen in der Praxis noch keinen Gebrauch von künstlicher Intelligenz (KI) und Machine Learning/prädiktiven Analysen machen. Weniger als ein Drittel (29 %) der Befragten bewerten die Nutzung von KI, Machine Learning und/oder prädiktiven Analysen im Arbeitsalltag ihrer Finanzabteilung mit einer 3, 4 oder 5, wobei 5 Punkte für einen unfassenden Einsatz dieser Technologien stehen. 33 % geben an, dass ihre Finanzteams diese Technologien derzeit gar nicht einsetzen. 

88 % der Befragten halten die Förderung einer datengestützten Kultur im Finanzbereich für wichtig oder sehr wichtig im Hinblick auf die zukünftige Performance des Finanzteams.

Ausblick: Daten im Fokus 

Der Weg zum datengetriebenen Unternehmen ist noch weit, doch die Studie zeigt deutlich, dass Führungskräfte die Förderung einer datengestützten Kultur im Finanzbereich als wichtige Priorität betrachten. Mit einem Anteil von 88 % stufen fast 9 von 10 Befragten dieses Ziel als wichtig oder sehr wichtig für die zukünftige Performance ihrer Abteilung ein. Ähnlich viele Studienteilnehmer (89 %) betrachten Analysen und datengestützte Entscheidungsprozesse als wichtig oder sehr wichtig für die zukünftige Performance.

Den befragten Finanzführungskräften ist klar, dass sie ihre strategischen Investitionen priorisieren müssen: So plant die Mehrheit, massiv in ihre Analysefunktionen zu investieren. Über die Hälfte der Finanzkräfte (58 %) will durch die Einführung oder verstärkte Nutzung integrierter Planungs-, Analyse- und Prognoselösungen ihre analytische Kompetenz verbessern. 53 % planen die Einführung oder verstärkte Nutzung eines Daten-Hubs, der finanzielle und operative Daten zu Analysezwecken konsolidiert. 4 von 10 rechnen mit der Einführung oder verstärkten Nutzung von APIs zur automatisierten Datenerfassung und -bereinigung, um den systemübergreifenden Datenaustausch bzw. die Datenintegration zu fördern. Und 36 % wollen eine zentralisierte Accounting Engine einführen bzw. stärker nutzen. Nur ein geringer Anteil der Befragten (5 %) plant eigenen Angaben zufolge keine Einführung oder verstärkte Nutzung digitaler Tools in den kommenden zwei Jahren.

Angesichts der neuen Chancen, die sich der Finanzfunktion durch innovative Technologien bieten, überrascht diese Prognose kaum: Führungskräfte wissen, dass sie die Kompetenzen ihres Teams in den Bereichen KI und Machine Learning/prädiktive Analysen ausbauen müssen. 72 % der Befragten gehen davon aus, dass ihre Finanzteams innerhalb der nächsten drei Jahre Routineaufgaben verstärkt oder in großem Umfang mithilfe von KI, Machine Learning und/oder prädiktiven Analysen erledigen werden (auf einer Skala von 1 bis 5 entspricht dies einer Wertung von 3, 4 oder 5). Zwischen Plan- und Istwerten liegen damit 43 Prozentpunkte – ein klarer Hinweis, dass noch viel Arbeit vor ihnen liegt.

Finanzvorstände haben die Zeichen der Zeit erkannt: Um jene datengestützte Kultur zu fördern, die für eine effektive Finanzfunktion unerlässlich ist, müssen sie ihre Prioritäten neu setzen und konsequent auf die Nutzung neuer Technologien hinarbeiten. Angesichts des kontinuierlichen Datenstroms wird die Geschäftsleitung von der Finanzabteilung erwarten, dass sie dem Unternehmen mithilfe von effektiven Analysen einen Weg durch das wachsende Datenlabyrinth weist. Die Zeit wird zeigen, ob sie dieser Aufgabe gewachsen ist. Außer Frage steht jedoch, dass CFOs und andere Finanzführungskräfte die Chance haben, sich innerhalb des Unternehmens als strategische Berater zu positionieren.

Lesen Sie die vollständige Studie, um mehr darüber zu erfahren, welche Maßnahmen Finanzvorstände zur Förderung eines datengestützten Unternehmens ergreifen.

Weiteres Lesematerial