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tat
geprüft worden sein, ansonsten tauctien
Felller erst im Auswertesystem des Topma–
nagements auf und dort will man sie sictierlicti
nictit tiaben.
Die oben genannten Schritte führen in ihrer
Gänze fast zwangsläufig zu einem integeren
und verlässlichen System, welches durch einen
ganzen Strauß an präventiven IVIaßnahmen
lückenlos auf Fehler und Fehlerursachen hin
überprüft wurde.
Normalera/eise sollten diese Prüfungen genü–
gen, doch können
auch komplexe Datenana–
lysen
durchgeführt werden, die über den ei–
gentlichen Teil der Konsistenzprüfung hinaus–
gehen. Dazu werden die Daten selbst aufwen–
digen Algorithmen unterworfen, um hierin
vorhandene Regelmäßigkeiten, oder besser, Un–
regelmäßigkeiten zu erkennen. Dieser Teil der
Prüfung gehört nicht nur zur Betrugsbekämp–
fung im klassischen Sinne, sondern auch zur
Bekämpfung falscher oder erfundener Daten,
beispielsweise aus Rückmeldungen der Ferti–
gung oder Projektaufschreibungen. Fehler im
Kassenbuch ließen sich damit auch aufspüren,
doch stehen diese hier nicht im Vordergrund.
Zur Analyse der Daten werden statistische Häu–
fungen und Verteilungen erkannt und mit üb–
lichen Mustern verglichen. Alle vorgenommenen
Eingaben haben bestimmte Häufigkeitsvertei–
lungen und andere statistische Zusammenhän–
ge. Allerdings ist es schwierig diese festzule–
gen, zu analysieren und die Abweichungen auch
als tatsächlich falsch zu begründen.
Neben den bereits erwähnten Schulungs- und
Trainingsmaßnahmen stehen in einer moder–
nen Umgebung entsprechende
Tools für das
Knowledge-Management
zur Verfügung.
Hierzu zählen nicht nur exakte Ablaufbeschrei–
bungen und Checklisten, die die Abstimmar–
beiten und Monatsabschlüsse erteichtern. Viel–
mehr können in größeren Strukturen auch
Ab-
teilungswikis
im Stile vonWikipedia angelegt
und venwaltet werden.
Der Vorteil dieser Wikis liegt In der Kooperation
über einzelne Funktionen und Abteilungen hin–
weg. Jeder kann seine Ertahrungen zu einem
Problem kundtun, was andere wiederum nach–
schlagen und ggf. ergänzen können. So werden
typische Fehlersituationen aus Sicht der An–
wender anders beschrieben, als dies aus Sicht
der IT erfordertich ist. Mit den jeweiligen Hin–
weisen können sehr große Wissenschätze auf–
gebaut werden, die auch dann noch im Unter–
nehmen verbleiben, wenn einzelne Mitarbeiter
sich bereits neuen Aufgaben widmen.
Fazit
Zusammenfassend kann festgehalten werden,
dass durch den Einsatz geeigneter organisato–
rischer Maßnahmen und effizienten Analyse–
werkzeugen ein wesentlicher Beitrag zur prä–
ventiven Qualitätssicherung im Controlling ge–
leistet werden kann. Damit hebt sich die Abtei–
lung zum Einen durch den effizienten Einsatz
moderner Werkzeuge als technologisch fort–
schrittlich hervor Zum Anderen können sich
die Controller ihrer ureigensten Aufgabe wid–
men. Ihnen bleibt Zeit, Verbesserungsvorschlä–
ge zu erarbeiten und zu begründen, um das
Unternehmen auf demWeg zum Ertolg zu un–
terstützen.
•
Studie: Unternehmenssteuerung und BI im Mittelstand 2008
Der Mittelstand gilt gerade auch in Zeiten immer globaler und dynamischer agierender Märt<te als das Rückgrat der deutschen Wirtschaft.
Angesichts der erheblich gestiegenen Anforderungen steht dabei seit längerem die Ausgestaltung einer innovativen Unternehmenssteuerung/
Controlling intensiv in der Diskussion.
Welche Anforderungen stellen globalisierte Märt<te an die Ausgestaltung der Unternehmenssteuerung, wie können die Entscheidungsprozesse
und -strukturen optimiert werden, welche Treiber und Einflussfaktoren gibt es, welche Optimierungspotenziale ergeben sich?
Die vom Institut für Business Intelligence (IBI) der Steinbeis Hochschule Berlin und dem Wolfgang Martin Team unabhängig entwickelte Studie,
„Unternehmenssteuerung und BI im Mittelstand", stellt erstmalig differenzierende Fragen zum Zusammenhang zwischen der Unternehmens–
steuerung und der analytischen IT-Unterstützung durch Business Intelligence imMittel-_
stand.
I B I
Über eine Beteiligung an unserer Studie würden wir uns sehr freuen:
Die Teilnehmer erhalten nach Auswertung der Studie eine Kurzübersicht der Ergebnisse.
Institut für
Business Intelligence
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