Reporting Factory: Unterschied zwischen den Versionen

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Eine sog. Reporting Factory verkörpert eine Einheit, die für das Berichtswesen an die Entscheidungsträger zuständig ist. Durch die Bündelung der Kompetenzen wird eine effiziente Aufbereitung von Daten und und daraus generierten Informationen zur Verfügung gestellt. Mit der Zunahme der verfügbaren Daten in Unternehmen steigt die Komplexität, diese in geeigneter Form als Entscheidungsgrundlage bereitzustellen. Damit verbunden ist die Herausforderung, die oft dezentral zur Verfügung stehenden Daten miteinander zu verknüpfen (Schmitz, Lawrenz & Drerup, 2016, S. 429).
{{Geprueft|+}}
 
Das Konzept der Reporting Factory sieht vor, dass das Controlling zukünftig weniger Aufwand für die Reporterstellung benötigt und mehr Zeit zur Entscheidungsunterstützung bei strategischen Fragen des Managements aufbringt. Um dies zu erreichen, wird eine klare Einheit bestimmt, welche für die Erstellung und Bereitstellung von Berichten zentral zuständig ist (Schmitz, Lawrenz, & Drerup, 2016, S. 429). Die Kernaufgaben der Reporting Factory bestehen aus der Standardisierung der Systeme, Automatisierung der Reporterstellung und der Verbesserung der Systemunterstützung (Schäffer et al., 2012, S. 53). Als Teil des [[Digital Controlling|digitalen Controllings]] bezweckt die Reporting Factory die optimale Beratung des Managements als [[Business Partner]]. Im [[Digital Controlling|digitalen Controlling]] ist die Reporting Factory damit im Bereich der [[Collaboration]] anzusiedeln.
 
 
== Definition Reporting Factory ==
Der Begriff Reporting Factory bezeichnet eine Einheit innerhalb eines Unternehmens, welche für die Aufbereitung sowie das Bereitstellen der Berichte zuständig ist (Schmitz et al., 2016, S. 429). Häufig und standardisiert ablaufende Tätigkeiten aus dem Reporting-Prozess werden dabei in einer Organisationseinheit gebündelt, welche anschliessend die anderen Unternehmensbereiche mit hoch automatisierten Reportingleistungen unterstützt (Taschner, 2014, S. 14). Durch diese Konzentration der Aufgaben können Bündelungs- und Skaleneffekte genutzt werden, um die Effizienz zu steigern (Eymers et al., 2018, S. 123). Die Reporting Factory wird oft auch als Reporting Center of Excellence oder Compentence Center Reporting bezeichnet (Gleich et al., 2016, S. 134).
[[Datei:EntwicklungReportingFactory.png|thumb|right|Abb. 1: Mögliche Entwicklung der Reporting Factory zu einer netzwerkorientierten Organisation (Schmitz et al., 2016, S. 457)]]
 
Die Hauptaufgabe einer Reporting Factory besteht in der Folge aus der zentralen Bereitstellung von effizient aufbereiteten Auswertungen aus unterschiedlichen Datenquellen. Unterschiedliche Systeme werden mithilfe automatischer Schnittstellen verknüpft und die Daten in einem [[Data Warehouse]] gesammelt. Dies gewährleistet bei immer komplexer werdenden und steigenden Datenmengen die Verfügbarkeit einer qualitativ hochwertigen und zeitnahen Entscheidungsgrundlage für das Management (Schmitz et al., 2016, S. 428–431).
 
Die Reporting Factory gewinnt aufgrund der zunehmenden Fokussierung der Unternehmen auf ihre wertschöpfende Kerntätigkeit sowie der steigenden Komplexität und Ausmass des Berichtswesens an Bedeutung. Ausblickend kann von einer Entwicklung vom beschreibenden zu einem beurteilenden Reporting sowie der Erweiterung des Aufgabenbereiches auf [[Planung und Budgetierung]] ausgegangen werden (Schmitz et al., 2016, S. 456; Küpper et al., 1990, S. 288f, zit. in Schmitz et al., 2016, S. 428). In Abbildung 1 ist diese mögliche Entwicklung veranschaulicht.
 
== Ziel einer Reporting Factory ==
Eine Reporting Factory ermöglicht wesentliche Effektivitäts- und Effizienzsteigerungen durch [[Zentralisierung]] von einem Aufgabengebiet: Bei globalen Unternehmungen agieren die jeweiligen Geschäftseinheiten separat, wobei weder die anfälligen Kosten noch mögliche Lerneffekte geteilt werden können. Daraus resultieren wesentliche Kosten- wie auch Qualitätseinbussen. In einer Reporting Factory werden diese Reportingprozesse vereint und durch Standardisierungen und Automatisierungen der Prozesse als Center-of-Excellence den dezentralen Geschäftseinheiten angeboten (Brühl et al., 2016, S. 9–17).
 
Bei der Einführung von einer Reporting Factory steht insbesondere der Kostenaspekt im Zentrum (Rahtjen, 2008, S. 27). Ohne eine Bündelung der Aufgaben werden viele Ressourcen und Kosten verbraucht und verletzt damit den Ansatz, dass auch Unterstützungsfunktionen einen Beitrag zum Profit der Unternehmung leisten müssen.
 
Daraus ergeben sich folgende drei Ziele, welche mit einer Gründung einer Reporting Factory verfolgt werden:
# '''Kostenreduktion / Effizienzsteigerung:''' Durch die Prozessautomatisierung wird ein Beitrag zur Kostensenkung geleistet. Erhöhte Skalenerträge führen zu weiteren Aufwandsenkungen von Personalressourcen und IT-Kosten (Mellewigt & Decker, 2006, S. 55).
# '''Reduktion der Komplexität / Effektivitätssteigerung:''' Die Reporting Factory ist zuständig für die Aufbereitung und Bereitstellung von Informationen und soll zusätzlich die Komplexität der Datenmengen minimieren. Werden [[Kennzahlensysteme|Kennzahlen]] verschiedener Geschäftseinheiten mit unterschiedlichen Methoden berechnet, entstehen Informationen die nur schwer miteinander vergleichbar sind. An dieser Stelle ist die Reporting Factory verantwortlich für das Standardisieren und Harmonisieren der Methoden, Prozesse und Inhalte im Reporting-Bereich. Zusätzlich erstreckt sich der Zuständigkeitsbereich auf die Weiterentwicklung von Technologien im Reporting-Bereich. Es ist essentiell eine einheitliche Datenbasis und Datenbewirtschaftung für ein aussagekräftiges Reporting zu haben (Schwarz, 2008, S. 5).
# '''Bündelung von Know-how (engl. für Fachwissen):''' Durch eine Reporting Factory wird das Know-how gebündelt und verbessert, womit auch der Wissensaustausch verstärkt wird. Ebenfalls kann durch eine Reporting Factory das Risiko von Ressourcenengpässen vermindert werden. Mit einer Einführung von einer Reporting Factory wird auch die Datenverwaltung und Datensicherheit neu definiert. Auch diese Bereiche werden neu zentral von einer Stelle koordiniert und überwacht. Ein weiterer Vorteil des Zusammenbringens der Know-how-Träger entsteht durch allfällige Innovationsideen, wie beispielsweise Self-Service-Reporting auch genannt «Analytic via [[Business Intelligence]]» (Schmitz et al., 2016, S. 432). Es werden also Methoden, Prozesse und auch verwendete Technologien standardisiert. Dieser Vorgang wird als [[Datenmanagement#Single Version of Truth|Single Source of Truth]] bezeichnet und ermöglicht eine verbesserte Analyse (Schmitz et al., 2016, S. 430).
 
== Chancen und Risiken ==
Die Implementierung einer Reporting Factory ist mit grossem Optimierungspotential verbunden, birgt jedoch auch einige Herausforderungen. Im Wesentlichen können mit einer Reporting Factory die Reportingleistungen schneller, verlässlicher sowie qualitativ hochwertiger gestaltet werden und damit eine optimale Entscheidungsgrundlage für das Management geschaffen werden (Chaudhry & Bantscheff, 2020, S. 62–63).
 
Eine wichtige Herausforderung beim Aufbau einer Reporting Factory stellt der Veränderungsprozess an sich dar, da es sich um eine tiefgreifende Veränderung in der Organisationsstruktur handelt. Entsprechend ist ein erfolgreiches und transparentes Change-Management von zentraler Bedeutung (Schmitz et al., 2016, S. 452). Zudem sind die Harmonisierung und Standardisierung der unterschiedlichen Systeme eine weitere grosse Herausforderung bei der Implementierung des Factory-Ansatzes (Chaudhry & Bantscheff, 2020, S. 63–64). Folgende Chancen und Risiken gibt es zu beachten (Chaudhry & Bantscheff, 2020, S. 62–63; Schmitz et al., 2016, S. 452–455):
 
{| class="wikitable"
|-
!rowspan="6"| Chancen
|-
| A1 |  •  Kosteneinsparungen
|-
| A2 |  •  Steigerung der Effizienz sowie Effektivität der Reportingleistungen
|-
| A3 |  •  Reduktion der Komplexität
|-
| A4 |  •  Einheitliche Datenbasis und Steigerung der Datenqualität
|-
| A5 |  •  Erhöhung der Transparenz im Reporting
|-
!rowspan="6"| Risiken
|-
| A6 |  •  Erhöhung der Prozesskosten durch Implementierung einer Reporting Factory, falls sie zu wenig in die Prozesse integriert ist
|-
| A7 |  •  Durch Akzeptanzprobleme entsteht Schattenreporting: Mitarbeitende nutzen die Leistungen der Reporting Factory nicht und führen eigenes Reporting weiter
|-
| A8 |  •  Qualitätsverlust durch fehlende Auswahl der passenden Mitarbeitenden
|-
| A9 |  •  Verlust des Bewusstseins für die Entstehung der Zahlen
|-
| A10 |  •  Fehlende Flexibilität durch hohe Standardisierung
|-
|}
 
==Ausgestaltung und Einführung==
[[Datei:AufbauReportingFactory.png|thumb|right|Abb. 2: Grundlegender Aufbau einer Reporting Factory (Schmitz et al., 2016, S. 433)]]
Für den erfolgreichen Aufbau ist in einem ersten Schritt die [[Ausgestaltung und Einführung einer Reporting Factory|Ausgestaltung der Reporting Factory]] zu klären. Abbildung 2 zeigt die grundlegenden [[Ausgestaltung und Einführung einer Reporting Factory#Bausteine einer Reporting Factory|Bausteine]] einer Reporting Factory und die zu beachtenden Faktoren.
 
Es stellt sich dabei die grundsätzliche Frage nach dem '''Umfang und Tätigkeitsbereich''' der Factory. Hierzu sind die Dienstleistungen und Produkte sowie die Kunden der geplanten Reporting Factory zu definieren (Schmitz et al., 2016, S. 432). Neben den eigentlichen Berichterzeugnissen ist ebenfalls der angestrebte '''Automatisierungs- und Standardisierungsgrad''' des Reporting auszuarbeiten. In der Folge spielt zudem die zugrunde liegende '''Systemarchitektur''' eine zentrale Rolle. In einem weiteren Schritt ist eine passende '''Organisationsform''' zu wählen und ein '''Implementierungsplan''' als Basis für eine erfolgreiche Umsetzung zu erstellen (Schmitz et al., 2016, S. 455–456).
 
Es gibt zwei mögliche [[Ausgestaltung und Einführung einer Reporting Factory#Ansätze zur Einführung von Reporting Factory|Ansätze]] wie die Reporting Factory implementiert werden kann. Diese sind zum einen der [[Ausgestaltung und Einführung einer Reporting Factory#Lift and Shift|«Lift and Shift» Ansatz]] und zum anderen der [[Ausgestaltung und Einführung einer Reporting Factory#Design and Build|«Design and Build» Ansatz]]. Um zu wissen, welcher [[Ausgestaltung und Einführung einer Reporting Factory#Ansätze zur Einführung von Reporting Factory|Ansatz]] gewählt werden soll, müssen zuerst die obenstehenden Grundsatzfragen zu den [[Ausgestaltung und Einführung einer Reporting Factory#Bausteine einer Reporting Factory|Bausteinen]] geklärt werden. Sofern die Kostensenkung priorisiert wird, sollte der [[Ausgestaltung und Einführung einer Reporting Factory#Lift and Shift|«Lift and Shift» Ansatz]] gewählt werden. Bei einer Priorisierung der inhaltlichen Optimierung wird empfohlen den [[Ausgestaltung und Einführung einer Reporting Factory#Design and Build|«Design and Build» Ansatz]] zu verfolgen (Schmitz et al., 2016, S. 443–444).
 
Abschliessend gilt es den [[Ausgestaltung und Einführung einer Reporting Factory#Aufbau der Reporting Factory|Aufbauprozess einer Reporting Factory]] basierend auf dem Projektplan, welcher die Meilensteine und den zeitlichen Rahmen festlegt, zu initiieren. Zur Realisierung der Reporting Factory sollten eineinhalb bis zwei Jahre geplant werden, wobei die Beachtung der folgenden fünf Schritte in der entsprechenden Reihenfolge empfohlen wird (Schmitz et al., 2016, S. 443–452):
# [[Ausgestaltung und Einführung einer Reporting Factory#1. Ist-Analyse als Fundament|Ist-Analyse als Fundament]]
# [[Ausgestaltung und Einführung einer Reporting Factory#2. Definition des Target Operating Models|Definition des Target Operating Models]]
# [[Ausgestaltung und Einführung einer Reporting Factory#3. Ein belastbarer Business Case|Ein belastbarer Business Case]]
# [[Ausgestaltung und Einführung einer Reporting Factory#4. Vorbereitung und Durchführung der Reporting Factory|Vorbereitung und Durchführung der Reporting Factory]]
# [[Ausgestaltung und Einführung einer Reporting Factory#5. Realisierung von Effizienzpotenzialen und des Output-Layers|Realisierung von Effizienzpotenzialen und des Output-Layers]]
 
==Kritische Würdigung==
===Herausforderung im Controlling-Bereich===
Die aktuelle Schwierigkeit im Bereich Controlling liegt in der Sicherstellung einer schnellen Verfügbarkeit standardisierter, finanzieller und nicht finanzieller Steuerungsinformationen. Die Kombination aus zeitaufwändigen transaktionalen Tätigkeiten und einer nicht vernetzten Datenbasis macht eine effiziente Arbeitsbewältigung im Reporting Bereich nahe zu unmöglich. Es werden Prozessverbesserungen, Effizienz und Reduktion von Kosten im Bereich der Informationsbereitstellung gefordert (Kirchberg & Palenta, 2012, S. 52–57).
 
===Einfluss auf die Rolle des Controllers===
Durch die Einführung einer Reporting Factory verschiebt sich der Fokus der Tätigkeiten eines Controllers. Dank automatisierter Datenaufbereitung steht mehr Zeit für analytische Tätigkeiten zur Verfügung. Controller konzentrieren sich auf Ursachenforschung, Szenarionplanung, leiten Handlungsmassnahmen aus ihren Analysen ab und unterstützen damit das Management als Business Partner (Chaudhry & Bantscheff, 2020, S. 61–62).
===Zukunftsaussicht===
In der Zukunft werden allen voran moderne, internationale Organisationen auf eine Reporting Factory setzen um ihre Strukturen und Daten effektiv und effizient zu verwalten. Auch wird die Reporting Factory weitere Prozesse im Finanzbereich beeinflussen, aufgrund der zunehmenden Digitalisierung (Fischer & Hirsch, 2016, S. 96) Es ist anzunehmen, dass neben eher repetitiven Basisaufgaben, wie Analysen auch Forecasts, in Zukunft über die Reporting Factory laufen werden. Die zunehmende Spezialisierung im Bereich Controlling verstärkt den Trend von Organisation hin zum Fokus auf Netzwerkorganisation. Somit wird die Reporting Factory für Controller in Zukunft kaum wegzudenken sein.
 
== Lern- und Praxismaterial ==
 
{| class="wikitable"
|+
|-
! Fallstudie !! Aufgabe
|-
| [[Fallstudie - Reporting Factory| Fallstudie - Reporting Factory]] ||  [https://www.kreuzwort-raetsel.com/raetsel/kreuzwortratsel-4332 Reporting Factory - Kreuzworträtsel]
|}
'''Zusatzinfo:''' Falls dies Ihnen Schwierigkeiten bereitet, können Sie sich mit dem Passwort '''«HSLU»''' die Lösungen anzeigen lassen.


== Quellen ==
== Quellen ==


=== Literaturverzeichnis ===
=== Literaturverzeichnis ===
* Brühl, R., Kajüter, P., Fischer, T. M., Hirsch, S., Dornbusch, D., Hoffmann, F. & Vollmer, M. (2016). [https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-658-13486-0_1 Shared Services – Relevanz, Ziele und Entwicklungsstand.] In: T. M. Fischer & M. Vollmer (Hrsg.). [https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-658-13486-0 Erfolgreiche Führung von Shared Services (S. 3–24).] Wiesbaden: Springer Gabler.
* Chaudhry, B. & Bantscheff, S. (2020). Reporting Factory. Eine qualitativ-empirische Untersuchung der Relevanz, Herausforderungen, Chancen und Risiken in Industrieunternehmen. CONTROLLER Magazin, 2020(1), 58–64. Freiburg: Haufe Lexware
* Eymers, N., Clausen, K. & Ficher, P. (2018). Veränderung von Prozessen und Rollenbildern im Controlling am Beispiel der MAN Truck & Bus AG. In R. Gleich & M. Tschandl (Hrsg.), Digitalisierung & Controlling: Technologien, Instrumente, Praxisbeispiele (S. 119–128). Freiburg: Haufe Lexware
* Fischer, T. M. & Hirsch, S. (2016). [https://elearning.hslu.ch/ilias/goto.php?target=file_3939398_download&client_id=hslu Bündelung und Industrialisierung von Finanzprozessen – Shared Services als Finance Factory.] Controlling, 28 (2), S. 92–97.
* Gleich, R. Grönke, K. & Schmidt, H. (2016). [https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-658-04741-2_12 Prozessmanagement im Controllerbereich.] In W. Becker & P. Ulrich (Hrsg.). [https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-658-04741-2 Handbuch Controlling (S. 427–458).] Wiesbaden: Springer Gabler.
* Kirchberg, A. & Palenta, F. (2012). [https://doi.org/10.1365/s12176-012-0643-8 Industrialisierung im Controlling.] Controlling & Management, 56(3), S. 52–57.
* Mellewigt, T. & Decker, C. (2006). [https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-8349-9265-9_3 Messung des Organisationserfolgs.] In: A. Werder, H. Stöber & J. Grundei (Hrsg.), [https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-8349-9265-9 Organisations-Controlling: Konzepte und Praxisbeispiele (S. 51-82).] Wiesbaden: Springer Gabler.
* Rahtjen, P. (2008). [https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-8349-9597-1_2 Transformation durch Shared Services: Im Spannungsfeld zwischen zentraler und de-zentraler Unternehmenssteuerung.] In: F. Keuper & F. Neumann (Hrsg.), [https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-8349-9597-1 Finance Transformation: Strategien, Konzepte und Instrumente (S. 26–44).] Wiesbaden: Springer Gabler.
* Schäffer, U., Weber, J. & Mahlendorf, M. (2012). Controlling in Zahlen. Vallendar: Institut für Management und Controlling.
* Schmitz, M., Lawrenz, A. & Drerup, B. (2016). [https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-658-04741-2_40 Reporting Factory in Controllerbereichen.] In W. Becker & P. Ulrich (Hrsg.). [https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-658-04741-2 Handbuch Controlling (S. 427–458).] Wiesbaden: Springer Gabler.
*Schwarz, S. (2008). [https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-8349-9597-1_1 Change Management im Rahmen einer Finance Transformation.] In: F. Keuper & F. Neumann (Hrsg.), [https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-8349-9597-1 Finance Transformation: Strategien, Konzepte und Instrumente (S. 3-23).] Wiesbaden: Springer Gabler.
* Taschner, A. (2014). [https://elearning.hslu.ch/ilias/goto.php?target=file_3939399_download&client_id=hslu Wie Management Reporting 2020 aussehen könnte.] Controlling & Management Review, 58 (3), S. 7–15.


* Schmitz, M., Lawrenz, A. & Drerup, B. (2016). Reporting Factory in Controllerbereichen. In W. Becker & P. Ulrich (Hrsg.). [https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-658-04741-2 Handbuch Controlling (S. 427-458).] Wiesbaden: Springer Gabler.
=== Weiterführende Literatur ===


=== Weiterführende Literatur ===
* Heimel, J. & Müller, M. (2019). Controlling 4.0. Wie veränderte Datenverfügbarkeit und Analysemöglichkeiten das Controlling erneuern. In M. Erner (Hrsg.). [https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-662-57963-3 Management 4.0 – Unternehmensführung im digitalen Zeitalter (S. 389–430).] Berlin, Heidelberg: Springer.


* Fischer, T. M. & Hirsch, S. (2016). [https://elearning.hslu.ch/ilias/goto.php?target=file_3939398_download&client_id=hslu Bündelung und Industrialisierung von Finanzprozessen – Shared Services als Finance Factory.] Controlling, 28 (2), S. 92-97.
==Autoren==
* Taschner, A. (2014). [https://elearning.hslu.ch/ilias/goto.php?target=file_3939399_download&client_id=hslu Wie Management Reporting 2020 aussehen könnte.] Controlling & Management Review, 58 (3), S. 7-15.
Fischer Karin, Föhn Kimena, Franz Laura und Schelbert Silvan


[[Kategorie: Collaboration]]
[[Kategorie: Collaboration]]
[[Kategorie:Digital Controlling]]

Aktuelle Version vom 1. Oktober 2022, 15:51 Uhr

Geprüft: Positiv beurteilt

Das Konzept der Reporting Factory sieht vor, dass das Controlling zukünftig weniger Aufwand für die Reporterstellung benötigt und mehr Zeit zur Entscheidungsunterstützung bei strategischen Fragen des Managements aufbringt. Um dies zu erreichen, wird eine klare Einheit bestimmt, welche für die Erstellung und Bereitstellung von Berichten zentral zuständig ist (Schmitz, Lawrenz, & Drerup, 2016, S. 429). Die Kernaufgaben der Reporting Factory bestehen aus der Standardisierung der Systeme, Automatisierung der Reporterstellung und der Verbesserung der Systemunterstützung (Schäffer et al., 2012, S. 53). Als Teil des digitalen Controllings bezweckt die Reporting Factory die optimale Beratung des Managements als Business Partner. Im digitalen Controlling ist die Reporting Factory damit im Bereich der Collaboration anzusiedeln.


Definition Reporting Factory

Der Begriff Reporting Factory bezeichnet eine Einheit innerhalb eines Unternehmens, welche für die Aufbereitung sowie das Bereitstellen der Berichte zuständig ist (Schmitz et al., 2016, S. 429). Häufig und standardisiert ablaufende Tätigkeiten aus dem Reporting-Prozess werden dabei in einer Organisationseinheit gebündelt, welche anschliessend die anderen Unternehmensbereiche mit hoch automatisierten Reportingleistungen unterstützt (Taschner, 2014, S. 14). Durch diese Konzentration der Aufgaben können Bündelungs- und Skaleneffekte genutzt werden, um die Effizienz zu steigern (Eymers et al., 2018, S. 123). Die Reporting Factory wird oft auch als Reporting Center of Excellence oder Compentence Center Reporting bezeichnet (Gleich et al., 2016, S. 134).

Abb. 1: Mögliche Entwicklung der Reporting Factory zu einer netzwerkorientierten Organisation (Schmitz et al., 2016, S. 457)

Die Hauptaufgabe einer Reporting Factory besteht in der Folge aus der zentralen Bereitstellung von effizient aufbereiteten Auswertungen aus unterschiedlichen Datenquellen. Unterschiedliche Systeme werden mithilfe automatischer Schnittstellen verknüpft und die Daten in einem Data Warehouse gesammelt. Dies gewährleistet bei immer komplexer werdenden und steigenden Datenmengen die Verfügbarkeit einer qualitativ hochwertigen und zeitnahen Entscheidungsgrundlage für das Management (Schmitz et al., 2016, S. 428–431).

Die Reporting Factory gewinnt aufgrund der zunehmenden Fokussierung der Unternehmen auf ihre wertschöpfende Kerntätigkeit sowie der steigenden Komplexität und Ausmass des Berichtswesens an Bedeutung. Ausblickend kann von einer Entwicklung vom beschreibenden zu einem beurteilenden Reporting sowie der Erweiterung des Aufgabenbereiches auf Planung und Budgetierung ausgegangen werden (Schmitz et al., 2016, S. 456; Küpper et al., 1990, S. 288f, zit. in Schmitz et al., 2016, S. 428). In Abbildung 1 ist diese mögliche Entwicklung veranschaulicht.

Ziel einer Reporting Factory

Eine Reporting Factory ermöglicht wesentliche Effektivitäts- und Effizienzsteigerungen durch Zentralisierung von einem Aufgabengebiet: Bei globalen Unternehmungen agieren die jeweiligen Geschäftseinheiten separat, wobei weder die anfälligen Kosten noch mögliche Lerneffekte geteilt werden können. Daraus resultieren wesentliche Kosten- wie auch Qualitätseinbussen. In einer Reporting Factory werden diese Reportingprozesse vereint und durch Standardisierungen und Automatisierungen der Prozesse als Center-of-Excellence den dezentralen Geschäftseinheiten angeboten (Brühl et al., 2016, S. 9–17).

Bei der Einführung von einer Reporting Factory steht insbesondere der Kostenaspekt im Zentrum (Rahtjen, 2008, S. 27). Ohne eine Bündelung der Aufgaben werden viele Ressourcen und Kosten verbraucht und verletzt damit den Ansatz, dass auch Unterstützungsfunktionen einen Beitrag zum Profit der Unternehmung leisten müssen.

Daraus ergeben sich folgende drei Ziele, welche mit einer Gründung einer Reporting Factory verfolgt werden:

  1. Kostenreduktion / Effizienzsteigerung: Durch die Prozessautomatisierung wird ein Beitrag zur Kostensenkung geleistet. Erhöhte Skalenerträge führen zu weiteren Aufwandsenkungen von Personalressourcen und IT-Kosten (Mellewigt & Decker, 2006, S. 55).
  2. Reduktion der Komplexität / Effektivitätssteigerung: Die Reporting Factory ist zuständig für die Aufbereitung und Bereitstellung von Informationen und soll zusätzlich die Komplexität der Datenmengen minimieren. Werden Kennzahlen verschiedener Geschäftseinheiten mit unterschiedlichen Methoden berechnet, entstehen Informationen die nur schwer miteinander vergleichbar sind. An dieser Stelle ist die Reporting Factory verantwortlich für das Standardisieren und Harmonisieren der Methoden, Prozesse und Inhalte im Reporting-Bereich. Zusätzlich erstreckt sich der Zuständigkeitsbereich auf die Weiterentwicklung von Technologien im Reporting-Bereich. Es ist essentiell eine einheitliche Datenbasis und Datenbewirtschaftung für ein aussagekräftiges Reporting zu haben (Schwarz, 2008, S. 5).
  3. Bündelung von Know-how (engl. für Fachwissen): Durch eine Reporting Factory wird das Know-how gebündelt und verbessert, womit auch der Wissensaustausch verstärkt wird. Ebenfalls kann durch eine Reporting Factory das Risiko von Ressourcenengpässen vermindert werden. Mit einer Einführung von einer Reporting Factory wird auch die Datenverwaltung und Datensicherheit neu definiert. Auch diese Bereiche werden neu zentral von einer Stelle koordiniert und überwacht. Ein weiterer Vorteil des Zusammenbringens der Know-how-Träger entsteht durch allfällige Innovationsideen, wie beispielsweise Self-Service-Reporting auch genannt «Analytic via Business Intelligence» (Schmitz et al., 2016, S. 432). Es werden also Methoden, Prozesse und auch verwendete Technologien standardisiert. Dieser Vorgang wird als Single Source of Truth bezeichnet und ermöglicht eine verbesserte Analyse (Schmitz et al., 2016, S. 430).

Chancen und Risiken

Die Implementierung einer Reporting Factory ist mit grossem Optimierungspotential verbunden, birgt jedoch auch einige Herausforderungen. Im Wesentlichen können mit einer Reporting Factory die Reportingleistungen schneller, verlässlicher sowie qualitativ hochwertiger gestaltet werden und damit eine optimale Entscheidungsgrundlage für das Management geschaffen werden (Chaudhry & Bantscheff, 2020, S. 62–63).

Eine wichtige Herausforderung beim Aufbau einer Reporting Factory stellt der Veränderungsprozess an sich dar, da es sich um eine tiefgreifende Veränderung in der Organisationsstruktur handelt. Entsprechend ist ein erfolgreiches und transparentes Change-Management von zentraler Bedeutung (Schmitz et al., 2016, S. 452). Zudem sind die Harmonisierung und Standardisierung der unterschiedlichen Systeme eine weitere grosse Herausforderung bei der Implementierung des Factory-Ansatzes (Chaudhry & Bantscheff, 2020, S. 63–64). Folgende Chancen und Risiken gibt es zu beachten (Chaudhry & Bantscheff, 2020, S. 62–63; Schmitz et al., 2016, S. 452–455):

Chancen
• Kosteneinsparungen
• Steigerung der Effizienz sowie Effektivität der Reportingleistungen
• Reduktion der Komplexität
• Einheitliche Datenbasis und Steigerung der Datenqualität
• Erhöhung der Transparenz im Reporting
Risiken
• Erhöhung der Prozesskosten durch Implementierung einer Reporting Factory, falls sie zu wenig in die Prozesse integriert ist
• Durch Akzeptanzprobleme entsteht Schattenreporting: Mitarbeitende nutzen die Leistungen der Reporting Factory nicht und führen eigenes Reporting weiter
• Qualitätsverlust durch fehlende Auswahl der passenden Mitarbeitenden
• Verlust des Bewusstseins für die Entstehung der Zahlen
• Fehlende Flexibilität durch hohe Standardisierung

Ausgestaltung und Einführung

Abb. 2: Grundlegender Aufbau einer Reporting Factory (Schmitz et al., 2016, S. 433)

Für den erfolgreichen Aufbau ist in einem ersten Schritt die Ausgestaltung der Reporting Factory zu klären. Abbildung 2 zeigt die grundlegenden Bausteine einer Reporting Factory und die zu beachtenden Faktoren.

Es stellt sich dabei die grundsätzliche Frage nach dem Umfang und Tätigkeitsbereich der Factory. Hierzu sind die Dienstleistungen und Produkte sowie die Kunden der geplanten Reporting Factory zu definieren (Schmitz et al., 2016, S. 432). Neben den eigentlichen Berichterzeugnissen ist ebenfalls der angestrebte Automatisierungs- und Standardisierungsgrad des Reporting auszuarbeiten. In der Folge spielt zudem die zugrunde liegende Systemarchitektur eine zentrale Rolle. In einem weiteren Schritt ist eine passende Organisationsform zu wählen und ein Implementierungsplan als Basis für eine erfolgreiche Umsetzung zu erstellen (Schmitz et al., 2016, S. 455–456).

Es gibt zwei mögliche Ansätze wie die Reporting Factory implementiert werden kann. Diese sind zum einen der «Lift and Shift» Ansatz und zum anderen der «Design and Build» Ansatz. Um zu wissen, welcher Ansatz gewählt werden soll, müssen zuerst die obenstehenden Grundsatzfragen zu den Bausteinen geklärt werden. Sofern die Kostensenkung priorisiert wird, sollte der «Lift and Shift» Ansatz gewählt werden. Bei einer Priorisierung der inhaltlichen Optimierung wird empfohlen den «Design and Build» Ansatz zu verfolgen (Schmitz et al., 2016, S. 443–444).

Abschliessend gilt es den Aufbauprozess einer Reporting Factory basierend auf dem Projektplan, welcher die Meilensteine und den zeitlichen Rahmen festlegt, zu initiieren. Zur Realisierung der Reporting Factory sollten eineinhalb bis zwei Jahre geplant werden, wobei die Beachtung der folgenden fünf Schritte in der entsprechenden Reihenfolge empfohlen wird (Schmitz et al., 2016, S. 443–452):

  1. Ist-Analyse als Fundament
  2. Definition des Target Operating Models
  3. Ein belastbarer Business Case
  4. Vorbereitung und Durchführung der Reporting Factory
  5. Realisierung von Effizienzpotenzialen und des Output-Layers

Kritische Würdigung

Herausforderung im Controlling-Bereich

Die aktuelle Schwierigkeit im Bereich Controlling liegt in der Sicherstellung einer schnellen Verfügbarkeit standardisierter, finanzieller und nicht finanzieller Steuerungsinformationen. Die Kombination aus zeitaufwändigen transaktionalen Tätigkeiten und einer nicht vernetzten Datenbasis macht eine effiziente Arbeitsbewältigung im Reporting Bereich nahe zu unmöglich. Es werden Prozessverbesserungen, Effizienz und Reduktion von Kosten im Bereich der Informationsbereitstellung gefordert (Kirchberg & Palenta, 2012, S. 52–57).

Einfluss auf die Rolle des Controllers

Durch die Einführung einer Reporting Factory verschiebt sich der Fokus der Tätigkeiten eines Controllers. Dank automatisierter Datenaufbereitung steht mehr Zeit für analytische Tätigkeiten zur Verfügung. Controller konzentrieren sich auf Ursachenforschung, Szenarionplanung, leiten Handlungsmassnahmen aus ihren Analysen ab und unterstützen damit das Management als Business Partner (Chaudhry & Bantscheff, 2020, S. 61–62).

Zukunftsaussicht

In der Zukunft werden allen voran moderne, internationale Organisationen auf eine Reporting Factory setzen um ihre Strukturen und Daten effektiv und effizient zu verwalten. Auch wird die Reporting Factory weitere Prozesse im Finanzbereich beeinflussen, aufgrund der zunehmenden Digitalisierung (Fischer & Hirsch, 2016, S. 96) Es ist anzunehmen, dass neben eher repetitiven Basisaufgaben, wie Analysen auch Forecasts, in Zukunft über die Reporting Factory laufen werden. Die zunehmende Spezialisierung im Bereich Controlling verstärkt den Trend von Organisation hin zum Fokus auf Netzwerkorganisation. Somit wird die Reporting Factory für Controller in Zukunft kaum wegzudenken sein.

Lern- und Praxismaterial

Fallstudie Aufgabe
Fallstudie - Reporting Factory Reporting Factory - Kreuzworträtsel

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Quellen

Literaturverzeichnis

Weiterführende Literatur

Autoren

Fischer Karin, Föhn Kimena, Franz Laura und Schelbert Silvan