Die Rolle des CFO – Fachexperte und Datenprofi

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Die Vorstellung des CFO als Hintergrundakteur, der sich ausschließlich um die Kostenkontrolle und umfangreiche Excel-Tabellen kümmert, mag in der Vergangenheit richtig gewesen sein. Doch der digitale Wandel verlangt, dass der heutige CFO unmittelbar im Kern der Geschäftsstrategie involviert ist. Der ausschlaggebende Faktor für diese Veränderung ist die zentrale Bedeutung von Daten.

In der heutigen Geschäftswelt agiert der CFO als Co-Pilot des Unternehmens, indem er Risiken durch die Erstellung von Szenarioanalysen einschätzt, die Kundenloyalität durch Datensammlung bewertet und aussagekräftige KPIs entwickelt, die zur Steuerung des Unternehmens beitragen. Neben fundiertem Wissen im Bereich Finanzen und Rechnungswesen muss ein CFO auch technologisch auf dem neuesten Stand sein, um kompetente Entscheidungen bei der Auswahl moderner Technologien und bei der Einstellung von Schlüsselmitarbeitern treffen zu können.

Die Erfassung und Bearbeitung umfangreicher Datenbestände verlangt Zeit, technologische Unterstützung (Software) sowie eine Vielzahl an Kompetenzen, die in der Vergangenheit kaum oder gar nicht erforderlich waren. Das Anforderungsprofil hat sich gewandelt. Zusätzlich zum fachspezifischen Know-how im Bereich der Finanzbuchhaltung ist technisches Verständnis unerlässlich, um wertvolle Informationen aus den Rohdaten zu gewinnen. Aus diesem Grund ist die Nachfrage nach CFO mit umfassendem Data-Science-Wissen besonders groß.

Laut einer Mittelstands-Umfrage unter CFO und anderen Führungskräften betonten 66 Prozent der Befragten die Bedeutung der Fähigkeit, Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen, für den Erfolg ihres Unternehmens. Trotzdem äußerte mehr als die Hälfte der Befragten Zweifel daran, dass ihr Unternehmen in der Lage ist, große Datenmengen effektiv zu verarbeiten.

1. Excel – der “Feind” effizienter Datenverarbeitung

Die Kompetenz des CFO, zentrale Aspekte des Unternehmens wie beispielsweise die Finanzen, den Vertrieb und die Lieferkette stets im Auge zu behalten, um ein umfassendes Gesamtbild des Unternehmens in Echtzeit zu generieren, ist für die erfolgreiche Steuerung des Unternehmens von essenzieller Bedeutung. Hierfür ist ein skalierbarer und anpassungsfähiger Prozess erforderlich, um den Zeitaufwand in einem angemessenen Rahmen zu halten.

Die weit verbreitete Nutzung von Excel bei der Datenverarbeitung stellt jedoch ein Hindernis für Echtzeit-Analysen dar. Ein Beispiel hierfür ist die Erstellung von Monatsberichten. Der Berichterstattungsprozess beinhaltet zahlreiche manuelle Arbeitsschritte in verschiedenen Excel-Tabellen, die zwischen unterschiedlichen Abteilungen ausgetauscht werden. Dabei tauchen immer wieder Fragen auf, wie: Ist das die aktuellste Version? Wer hat zuletzt Änderungen vorgenommen? Waren die Daten korrekt oder sind bei der Konsolidierung Fehler passiert?

Üblicherweise verwenden Mitarbeiter etwa 80 Prozent ihrer Zeit in diesem Prozess für die reine Aufbereitung und Überprüfung der Daten. Die Geschäftswelt wird zunehmend dynamischer und verlangt immer schnellere datenbasierte Entscheidungen, damit Unternehmen im Wettbewerb bestehen können. Beispielsweise müssen Firmen rasch und präzise auf unerwartete Preisanstiege oder Unterbrechungen in ihren Produktions- und Lieferketten reagieren können, um langfristig rentabel zu wirtschaften.

Heutzutage sind einfache Prognosen, die auf vergangenen Werten und statischen Annahmen basieren, üblich. In der Zukunft werden jedoch anspruchsvollere prädiktive Analysen, wie dynamische Risikomodelle und Echtzeit-Entscheidungssimulationen, notwendig sein, um eine optimale Entscheidungsfindung zu gewährleisten. Die Basis dafür ist ein zentrales Datensystem, das alle Daten aller Unternehmensbereiche automatisch in hoher Qualität und (idealerweise) in Echtzeit bereitstellen kann.

2. Warum Data-Science für CFO zunehmend wichtiger wird

Data-Science befasst sich damit, unstrukturierte Rohdaten zu ordnen und verständlich aufzubereiten, um daraus wertvolle Einsichten zu gewinnen. Die Fülle an Informationen, die heutzutage in Unternehmen erfasst werden können, ist immens; ohne die richtigen Werkzeuge, verlieren diese Informationen jedoch an Bedeutung, da keine Erkenntnisses daraus generiert werden können.

Idealerweise sollte die Datenanalyse dazu beitragen, Hypothesen zu entwickeln und Unternehmen dabei zu unterstützen, Muster und Trends zu identifizieren, die sonst im Informationsmeer untergehen würden. Unternehmen können dieses Wissen dann einsetzen, um sich in unterschiedlichen Bereichen weiterzuentwickeln. Die Datenanalyse kann sowohl intern als auch extern angewendet werden, z.B. um interne Abläufe zu optimieren, Kundenverhalten und Kundenbedürfnisse zu verstehen sowie Produkte und Dienstleistungen zu verbessern.

In diesem Zusammenhang bietet die Nutzung von Visualisierungstools wie Power BI oder Tableau große Vorteile. Diagramme und andere Grafiken können interaktiv und ansprechend dargestellt werden, was es dem Nutzer erleichtert, Erkenntnisse aus den Daten zu ziehen. In einer Zeit, in der die Datenmengen exponentiell wachsen und täglich Millionen von Datenzeilen generiert werden, ist es von großer Bedeutung, die wichtigsten Datenpunkte schnell identifizieren und der Geschäftsleitung präsentieren zu können.

3. Wie gelingt der Wandel zu einem datengetriebenen Unternehmen?

Damit Unternehmen den Schritt hin zu einer datengetriebenen Organisation erfolgreich meistern können, bedarf es eines umfassenden Ansatzes. Dieser sollte die damit einhergehenden Veränderungen in der Unternehmenskultur, den Arbeitsabläufen und der Technologie gleichermaßen berücksichtigen. Nur so kann der Übergang erfolgreich gestaltet werden.

Zahlreiche Aspekte spielen eine entscheidende Rolle für den gelungenen Wandel. Basierend auf unserer Erfahrung möchten wir folgende Punkte hervorheben.

1. Geschäftsrelevante Fragestellungen identifizieren: Unternehmen sollten die Fragestellungen herausarbeiten, die sie mithilfe von Daten beantworten möchten. Dadurch kann die Datensammlung und -modellierung zielgerichteter erfolgen.
2. Datenkompetenz aufbauen: Die Unternehmen sollten sicherstellen, dass ihre Mitarbeiter über die notwendigen Fähigkeiten und Kenntnisse verfügen, um effektiv mit Daten zu arbeiten. Hierbei können Schulungen zu Datenanalyse- und Visualisierungstools sowie der Aufbau einer Datenkultur helfen, die zum Experimentieren und Lernen ermutigt.
3. In die Dateninfrastruktur investieren: Die Unternehmen sollten in die richtige technologische Infrastruktur investieren, um Daten effektiv zu sammeln, zu speichern und zu analysieren. Hierzu gehören z.B. Business-Intelligence-Anwendungen und der Aufbau eines Data-Warehouses.

Der CFO ist ein wichtiger Akteur in diesem Prozess, da er durch sein Gesamtüberblick über viele operative-Themen im Unternehmen sowie strategische Entscheidungen dazu beitragen kann, dass das Unternehmen Daten effektiv zur Steigerung des Geschäftserfolgs einsetzt.

4. Fazit

Zusammenfassend kann gesagt werden, dass für CFO bricht eine aufregende und zugleich anspruchsvolle Zeit bevorsteht, da neue Fähigkeiten und Kenntnisse benötigt werden, um mit den Entwicklungen Schritt zu halten. Reines Fachwissen im Bereich Finanzen und Buchhaltung reicht heutzutage nicht mehr aus. Der digitale Wandel verlangt, dass der heutige CFO neben dem Fachwissen auch Kenntnisse im Bereich Data-Science verfügt sowie den Überblick über aktuelle Technologien hat.