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11.1 Entwicklung der DV-Unterstützung im Rechnungswesen und Controlling in:

Thomas Reichmann

Controlling mit Kennzahlen, page 482 - 486

Die systemgestützte Controlling-Konzeption mit Analyse- und Reportinginstrumenten

8. Edition 2011, ISBN print: 978-3-8006-3800-0, ISBN online: 978-3-8006-4375-2, https://doi.org/10.15358/9783800643752_482

Series: Controlling Competence

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11. Kapitel Das DV-gestützte Controlling 11.1 Entwicklung der DV-Unterstützung im Rechnungswesen und Controlling Unter den betriebswirtschaftlichen Disziplinen weist das Controlling seit jeher eine besondere Affinität zur elektronischen Datenverarbeitung (EDV) aus.1 Verschiedene Konzepte zum Einsatz maschineller bzw. automatisierter Verfahren zur Unterstützung des Rechnungswesens lassen sich bereits bis in seine konzeptionelle „Frühzeit“ zum Anfang des letzten Jahrhunderts zurückverfolgen.2 Mitte der 1950er Jahre wurden die ersten professionellen Anwendungen der Datenverarbeitung im Rechnungswesen entwickelt. Der Arbeitsschwerpunkt lag damals im Bereich der lochkartenmaschinellen Erstellung von Betriebsabrechnungsbögen, also auf Ebene der Kostenstellenrechnung. Mit dem Aufkommen der sog. Rechenanlagen der 2. Generation, die auf der Halbleiter- Technik basierten, wurden solche standardisierten Aufgaben zunehmend rechnergestützt durchgeführt. Der Einzug der Rechenanlagen der 3. Generation (Mikro-Schalt-Technik) 1 Zum effizienten Einsatz von Executive Information Systems vgl. Baumöl: Informationsversorgung, S. 213 ff. 2 Vgl. z. B. Müller: Grenzplankostenrechnung, S. 109 f. Unter Mechanisierung versteht man die Substitution und Verstärkung menschlicher Arbeitskraft durch entsprechende Betriebsmittel, während Automatisierung die Übertragung von Arbeitsprozessen einschließlich der erforderlichen Steuerungs-, Kontroll-, Korrektur- und Anpassungsfunktionen von Menschen auf ein künstliches System meint. Vgl. dazu Lackes: Kosteninformationssystem, S. 106 und Kaiser: Leistungsrechnung, S. 7. 11.1 Entwicklung der DV-Unterstützung im Rechnungswesen und Controlling . . . . . . . . . 473 11.2 Anforderungen an eine DV-Unterstützung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 477 11.2.1 Betriebswirtschaftliche Anforderungen an eine DV-Unterstützung . . . . . . . . . . . . 478 11.2.2 Grundlegende informationstechnische Anforderung an eine DV-Unterstützung . . 481 11.3 DV-Unterstützung von Rechnungswesen und Controlling . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 483 11.3.1 Das integrierte ERP-System der SAP AG. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 483 11.3.2 Führungsinformationssysteme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 488 11.3.2.1 Grundlagen. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 488 11.3.2.1.1 Anforderungen an die Grunddatenbereitstellung und -verwaltung . . . . . . . . 490 11.3.2.1.2 Anforderungen an die Auswertungsmöglichkeiten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 492 11.3.2.2 Die Data Warehouse-Konzeption der SAP AG – Das SAP Business Information Warehouse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 493 11.3.2.3 Das SAP Business Objects Portfolio . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 497 11.4 DV-Unterstützung einer Integrierten Unternehmensplanung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 500 11.4.1 Grundlagen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 500 11.4.2 Planungsinstrument SAP BI Integrated Planning. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 501 11.4.3 Strukturierung von Teilplänen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 502 11.5 DV-Umsetzung der mehrdimensionalen Controlling-Konzeption in der Praxis . . . . . 507 474 11. Kapitel: Das DV-gestützte Controlling war für Rechnungswesenapplikationen insoweit bedeutsam, als sie den Einstieg in Datenbankmanagement-Systeme und die Monitortechnik brachten. Die Verfügbarkeit von Bildschirmen am Arbeitsplatz begründete zugleich die Auseinandersetzung zwischen den Anhängern einer konsequenten transaktionsorientierten Realtime-Verarbeitung und den Vertretern der periodischen, asynchronen Stapelverarbeitungstechnik.3 Mit der zunehmenden Entwicklung der Kostenrechnung zu einem Management-Informationssystem, das über die periodischen Standardauswertungen eine Vielzahl von adhoc-Sonderanalysen bereitstellen muss, konnte diese Streitfrage zu Begin der 90er Jahre größtenteils als ausdiskutiert betrachtet werden: Gleichrangig, wenn nicht übergeordnet zur primär auf Abrechnungserfordernisse abzielenden Dokumentationsfunktion, steht die Führungsunterstützungsfunktion der Kostenrechnung, die sich in der Bereitstellung von adäquaten Kosten- und Leistungsinformationen für die vielfältigen Analyse-, Planungs- und Steuerungsaufgaben im Unternehmen konkretisiert. Zu diesen primär ereignisbezogenen Auswertungen, die aufgrund der Datenaktualität und der Notwendigkeit interaktiver Entscheidungsprozesse Dialoglösungen erfordern, zählen z. B. Prognoseund Simulationsrechnungen, Planungs- und Entscheidungsrechnungen, Steuerungs- und Lenkungsrechnungen sowie Dispositions- und Kontrollrechnungen.4 Diese auf die interne Steuerung abzielenden, fallweisen Auswertungen und die stärker externen, rechtlich bedingten Abrechnungs- und Dokumentationserfordernisse, die häufig mit dem Begriff „Massendatengeschäft“ korrespondieren, erzwangen DV-technische Lösungen, die mit unterschiedlicher Gewichtung sowohl Batch- als auch Dialogelemente enthalten. Die mit Beginn der 90er Jahre verfügbaren Lösungen im Bereich der DV-gestützten Kostenrechnung zeichnen sich durch einen intensiven Einsatz von Datenbanksystemen aus.5 Datenbanksysteme zielen bei Vermeidung von Datenredundanzen und -abhängigkeiten auf die weitestgehende Datenintegrität der vor- und nachgelagerten Informationssysteme (z. B. Finanz-, Material- und Lohnbuchhaltung, Material- und Lagerwirtschaft) ab und müssen das Datenspektrum derart verwalten, dass die einzelnen Anwender ohne Kenntnis der genauen physischen Speicherungsform bequem auf diese Daten zurückgreifen können. Anwenderbezogen unumgänglich ist aber das Wissen über den logischen Gehalt der Datenbank, d. h. die Kenntnis, welche Daten mit welchen Datenbeziehungen in einer Datenbank enthalten sind.6 Ebenso unverzichtbar bei der Ausgestaltung integrierter controllinggerechter Informationssysteme im Unternehmen ist eine adäquate betriebswirtschaftliche Beschreibung der Daten und Datenstrukturen im Unternehmen, die vor allem auf der Prozesskettengestaltung aufbaut. Diese Prozess- bzw. Vorgangskettenorganisation ermöglicht über die sorgfältige Analyse und Abbildung der einzelnen Unternehmensprozesse zugleich eine stärkere Ausschöpfung von betrieblichen Rationalisierungspotenzialen und unterstützt eine übergreifende Betrachtung betriebswirtschaftlicher Funktionalbereiche.7 Die Konstruktion solcher logischer Daten strukturen führt zu einem konzeptionellen Modell, aus dem über einen Transformationsprozess schließlich das konzeptionelle Datenbankschema abgeleitet wird. Ein deutlicher Trend 3 Vgl. Müller: Grenzplankostenrechnung, S. 114 ff. 4 Vgl. u. a. Männel: Kostenrechnung, S. 17–19. Zur Notwendigkeit der Dialogverarbeitung im Rahmen der Kostenrechnung vgl. z. B. Scheer: Betriebswirtschaftslehre, S. 250 f. 5 Zu Entwicklung und Stand des Datenbankeinsatzes im Rechnungswesen vgl. z. B. Scheer: Datenbanksysteme, S. 490–507; Riebel; Sinzig: relationale Datenbank, S. 457–489; Mertens; Puhl: Rechnungswesen, S. 137–163; Mertens; Haun: Rechnungswesen, S. 93–111; Haun: Rechnungswesen und Sinzig: Rechnungswesen. 6 Vgl. Reichmann; Krüger: CIC, S. 47 und Scheer: Betriebswirtschaftslehre, S. 16 f. 7 Vgl. Scheer: Betriebswirtschaftslehre, S. 37–41. 11.1 Entwicklung der DV-Unterstützung im Rechnungswesen und Controlling 475 ging in Richtung der Ausgestaltung von Unternehmensdatenmodellen, die sich ihrerseits aus spezifischen Bereichs- und Prozessdatenmodellen zusammensetzen können.8 In solche Unternehmensdatenmodelle fließen umfassende betriebswirtschaftliche Kenntnisse der betriebsspezifischen Entschei dungszusammenhänge und Organisationsabläufe ein. Die Erfassung der Objekte sowie ihrer Eigenschaften und gegenseitigen Verknüpfungen im konzeptionellen Datenmodell erfolgte zumeist auf Basis des Relationen-Modells, das sich insbesondere des Entity-Relationship-Modells bedient.9 Die sog. entities sind dabei abstrakte oder reale Dinge bzw. Objekte, die für die Unternehmung von Interesse sind. Im Rahmen des Kosten- und Erfolgs-Controlling können z. B. Produkte, Kunden, Absatzsegmente, Umsätze und Kosten als entities bezeichnet werden, deren Eigenschaften (z. B. Kostenarten- und Kostenstellennummern und Kostenbezeichnungen) durch Attribute beschrieben werden.10 Die über die Datenstrukturierung und -beschreibung definierte Datenbasis ist um Systeme zu ergänzen, die die problemgerechte Verarbeitung der zur Verfügung stehenden Daten mit Hilfe entsprechender Modelle und Methoden ermöglichen.11 Dies erforderte die Konstruktion und Einbindung von sog. Methodenbanken in die betriebliche Informationssystemarchitektur. Solche Methodenbanken stellen allgemein ausgedrückt Ansammlungen von Methoden dar, wie z. B. Investitionsrechnungsverfahren, Abschreibungsverfahren, Konsolidierungsverfahren, Kalkulationsverfahren, Optimierungsverfahren für die Programmplanung sowie Verfahren der Kostenauflösung, der innerbetrieblichen Leistungsverrechnung und der Kennzahlenberechnung am Beispiel des Rechnungswesens. Diese Methodenbanken tragen zu einer Verarbeitungsintegration derart bei, als dass unterschiedliche Controllingbereiche auf den gleichen Methodenvorrat zugreifen können (z. B. Durchführung einer Kapitalwertrechnung im Rahmen des Investitions- und Projekt-Controlling). Zugleich wird sichergestellt, dass die verschiedenen Bereiche mit den gleichen (unternehmensspezifisch normierten) Verfahren arbeiten, was z. B. im Rahmen eines Konzern-Controlling von erheblicher Bedeutung für die Konsolidierung und Vergleichbarkeit der Ergebnisse ist.12 Eine weitere, insbesondere controllingrelevante Dimension neben der wichtigen Auseinandersetzung mit daten- und hardwaretechnischen Grundlagen von Rechnungswesensoftware ist die Frage nach der Ausgestaltung und dem Charakter der Rechnungswesenanwendungssysteme. Dabei lassen sich folgende Arten von Anwendungssoftware unterscheiden (vgl. Abb. 223). Dabei interessiert insbesondere die Klasse der sog. Standardsoftware. Bei den sprachenorientierten Systemen wird dem Anwender i. d. R. eine Art Funktionsbaukasten für ein bestimmtes Anwendungsgebiet bereitgestellt, mit dem er sich das benötigte 8 Vgl. insbes. Scheer: Prozeßketten, S. 13 und Kagermann: integrierte Standardsoftware, S. 285– 290. Der Aspekt der Datenintegration in Form einer gemeinsamen Unternehmensdatenbasis wird besonders deutlich bei dem Begriff Datenwarenhaus (Data/Information Warehouse). Vgl. Back-Hock: DV-Unterstützung, S. 95. 9 Zum Entity-Relationship-Modell vgl. insbes. Chen: Entity-Relationship Approach. Zu einem Überblick über verschiedene Datenmodelle vgl. Mertens; Griese: Informationsverarbeitung, S. 10–12. 10 Vgl. dazu auch Reichmann; Krüger: CIC, S. 69. 11 Modelle und Methoden sind dabei nicht gleichzusetzen. Unter einem Modell wird die Abbildung eines realen Systems verstanden, während eine Methode ein Verfahren zur Lösung von Problemen einer Klasse bezeichnet. Vgl. auch Scheer: Betriebswirtschaftslehre, S. 157. 12 Auf den wichtigen Aspekt der Methodenintegration weist insbesondere auch Mertens: Informationsverarbeitung, S. 3, hin. 476 11. Kapitel: Das DV-gestützte Controlling System selbst konstruieren kann. Solche Systeme besitzen eine hohe Flexibilität, erfordern aber mitunter detaillierte programmtechnische Kenntnisse des Anwenders. Schwerpunktmäßig lassen sich dabei problemorientierte Programmiersprachen (höhere Programmiersprachen, problemorientierte Sprachen und mathematische Sprachen) und tabellenorientierte Planungssprachen (modellbasierte Sprachen, mathematische Sprachen und Spread sheet/Tabellenkalkulation) differenzieren.14 Insbesondere Spreadsheetanwendungen (z. B. Excel) besitzen auch heute noch im Bereich des Rechnungswesens und Controllings in der Unternehmenspraxis eine nicht geringe Bedeutung.15 Spezialsysteme haben meist ein hohes betriebswirtschaftliches und DV-technisches Know-How, können aber nur für relativ eng abgegrenzte Aufgaben eingesetzt werden. Dazu zählen z. B. spezialisierte Systeme für die Produktionsplanung und -steuerung. Standardsoftware im umgangsprachlichen Sinne stellen die sog. Anwendungsfamilien dar, bei denen es sich um mehr oder weniger integrierte Systeme für ein größeres betriebswirtschaftliches Anwendungsgebiet handelt. Die Anwendungsfamilien der großen Softwareanbieter, wie z. B. der SAP AG (SAP Business Suite) decken heutzutage zumeist das gesamte Aufgabenspektrum eines modernen Rechnungswesens und Controllings ab. Diese Anwendungen umfassen konzeptionell sowohl den klassischen Vollkostenrechnungsansatz als auch die teilkostenorientierten Systeme der Grenzplankostenrechnung und – zumindest teilweise – der Einzelkosten- und Deckungsbeitragsrechnung.16 Die große Mehrzahl der angebotenen Softwarelösungen folgt aber wohl aus pragmatischen Gründen den Gedanken der Grenzplankostenrechnung mit der Möglichkeit eines parallelen Ausweises von Vollkosten (Parallelkalkulation).17 Weitere Entwicklungen im Bereich des DV-gestützten Rechnungswesens waren in Richtung einer expertensystemunterstützten Kostenrechnungs- und Controllingkon- 13 Abbildung verändert nach Scheer: Betriebswirtschaftslehre, S. 139. 14 Vgl. Chamoni; Wartmann: Modellbildung, S. 358–360. 15 Vgl. u. a. Witt: Deckungsbeitragsmanagement, S. 346–348. 16 Vgl. z. B. Sinzig: Vertriebscontrolling, S. 116–121. 17 Zur Grenzplankostenrechnung als Basissystem eines DV-gestützten Rechnungswesens vgl. Müller: Rechnungswesen, S. 308. Anwendungssoftware Individualentwicklung Standardsoftware eigenentwickelt fremdentwickelt Spezialsystem Familie Anwendungssprache Abb. 223: Klassifikation von Anwendungssoftware13 11.2 Anforderungen an eine DV-Unterstützung 477 zeption zu verzeichnen.18 Unter Expertensystemen bzw. wissensbasierten Systemen sind solche Systeme zu verstehen, bei denen versucht wird, das Problemlösungsverhalten eines menschlichen Experten abzubilden, charakterisiert durch einen entsprechenden Wissensvorrat und einen Arbeitsstil, der neben logischen Vorgehensweisen auch Faustregeln bzw. Kniffe (Heuristiken) beinhaltet.19 Dieses für eine erfolgreiche Pro blemlösung notwendige Fach- und Allgemeinwissen an Fakten und Heuristiken wird in der Wissensbasis niedergelegt. Durch stufenweisen Ausbau der Wissensbasis lernt das System eigenständig hinzu. Die Auswertung dieser Wissensbasis erfolgt mit Hilfe der Inferenzkomponente, die durch Verknüpfung schon bekannten Wissens neues Wissen generiert. Die Nachvollziehbarkeit der systemseitig vorgeschlagenen Problemlösung wird durch die Erklärungskomponente erreicht. Betrachtet man die Faktenbasis als Fortführung der Datenbank und die Auswertungsregeln als Erweiterung der Methodenbank, so lässt sich ein Expertensystem als den um die Wissensbasis ergänzten Abschluss der Kette Datenbank, Methodenbank und schließlich Expertensystem interpretieren. Interessante Einsatzfelder der Expertensystemtechnologie im Controlling umfassen bereits zu Beginn der 90er Jahre u. a. die Umsatzprognose,20 Budgetierung, die Kostenplanung und -kontrolle, die automatische und intelligente Kostenstellenabweichungsanalyse, die Preisermittlung bei diskontinuierlichen Umweltzuständen und das Fixkostenmanagement.21 Ein Ansatz, der in enger Wechselbeziehung zur Künstlichen Intelligenz steht und auch aus betriebswirtschaftlicher Sicht diskutiert wurde, war das Konzept der sog. Neuronalen Netze bzw. Neurocomputing, das z. B. auch im Bereich der Aktienkursprognose getestet wurde.22 Nach diesen Ausführungen über die Entwicklung bei der DV-Unterstützung des Rechnungswesens und Controllings werden ausgehend von Erfordernissen von Unternehmen nachfolgend grundlegende betriebswirtschaftliche und informationstechnische Anforderungen an eine DV-Unterstützung für das Unternehmens-Controlling erläutert. Darauf aufbauend werden des Weiteren einige DV-technische Umsetzungen beschrieben, welche einer Informationssystemlandschaft zur Datenhaltung, Datenverwaltung und -verarbeitung sowie der Datenaufbereitung bzw. -auswertung gelten. 11.2 Anforderungen an eine DV-Unterstützung Der technologische Fortschritt eröffnet bis heute neue Dimensionen der DV-Unterstützung, insbesondere vor dem Hintergrund der weiter ständig wachsenden Datenmengen in den Unternehmen. Eine DV-Unterstützung aus der betriebswirtschaftlichen Perspektive muss vor allem den fachlichen Anforderungen genügen und gleichzeitig technisch 18 Zu dieser Entwicklung vgl. u. a. Reichmann; Krüger: CIC, S. 59–65; Fiedler; Hamann; Riedel: KOSTEX, S. 26–33; Scheer; Jost; Kraemer: Expertensysteme, S. 564–594; Bertsch: Dienstleistungskostenrechnung und Mertens; Griese: Informationsverarbeitung, S. 191 f. 19 Ausführlich zum Aufbau und zur Ausgestaltung von Expertensystemen vgl. Mertens; Allgeyer: Künstliche Intelligenz, S. 686–709; Mertens; Allgeyer; Däs: Expertensysteme, S. 905–941; Scheer: Betriebswirtschaftslehre, S. 169–186 und Scheer; Jost; Kraemer: Expertensysteme, S. 566–569. 20 Vgl. Lachnit: Umsatzprognose, S. 251–272. 21 Vgl. für einen Überblick insbesondere Kraemer; Scheer: Controlling, S. 6–17. 22 Vgl. z. B. Schöneburg; Nieß; Sautter: Netzwerke, S. XIII-XVI.

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References

Zusammenfassung

Das Standardwerk für Wissenschaft und Controllingpraxis.

Transparenz und nachhaltiges Handeln werden immer mehr als Erfolgsfaktoren anerkannt. Übertragen auf die Aufgaben des Controllings wird Transparenz mit den Instrumenten des Rechnungswesens und den Analyseinstrumenten des Controllings geschaffen. Nachhaltigkeit bedeutet, belastbare Informationen für die strategische Ausrichtung des Unternehmens zur Verfügung zu stellen. Dieses Standardwerk weist nunmehr bereits in der 8. Auflage den Weg zu einer systemgestützten Controlling-Konzeption und gibt – State of the Art – konkrete Empfehlungen für den Aufbau einer unternehmensbezogenen Controlling-Applikation mit Kennzahlen und Analyseinstrumenten. Es liefert sowohl wertvolle, praxiserprobte Anregungen als auch fundiertes, theoriegestütztes Wissen bei der Implementierung des Controllings im Unternehmen:

- Kennzahlen und Kennzahlensysteme, systemgestützte Controlling-Konzeption

- Kosten- und Erfolgs-Controlling, Konjunktur und Fixkostenmanagement

- Finanz- und Investitions-Controlling, Rating-Check

- Beschaffungs-, Produktions- und Logistik-Controlling

- Marketing-Controlling, DV-gestütztes Controlling

- Strategisches Controlling und internationales Standort-Controlling

- Risikomanagement und Risiko-Controlling, BCR-Card

- Corporate Governance und Controlling, wertorientiertes Konzern-Controlling

Der Autor

Prof. Dr. Thomas Reichmann ist Direktor in einem internationalen Beratungsunternehmen. Er hat in seiner langjährigen Beratungspraxis internationale Unternehmen in den Bereichen Performance-, Prozess- und Kostenmanagement beraten, darunter eine Vielzahl börsennotierter Unternehmen.