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Wie behält man den Überblick über den Warenverkehr, die Kunden und die Lieferanten des Unternehmens und stellt sicher, dass alle Compliance-Anforderungen im Außenhandel erfüllt sind? Ein Baustein dieser Kontrollen können unsere bereits vorgefertigten Trade Compliance Analysen für SAP-Systeme darstellen, die ich Ihnen nachfolgend mit einigen Beispielen erläutern möchte.

Möchten Sie in Ihren Daten Ausreißer ohne Regeln mit KI identifizieren? Der KI-Assistent DEAN benötigt lediglich eine Tabelle als Input und liefert dann als Output die identifizierten Ausreißer. 

Visualisierung ist ein pragmatischer Ansatz, die in Daten enthaltenen ‚Botschaften‘ für Außenstehende unmittelbar verständlich zu machen. Das gilt natürlich auch für Unternehmensdaten.

Statische Export-Pakete für SAP-Daten gehören der Vergangenheit an. Heute wird die Extraktion punktgenau auf Knopfdruck erzeugt. 

Dieser Artikel möchte Möglichkeiten aufzeigen, neue globale Sichten auf Unternehmen zu gewinnen. Dabei konzentrieren wir uns in diesem Artikel vorrangig auf zwei Punkte: die visuelle Darstellung von Ergebnissen und die Verwendung von maximal detaillierten und nicht nur aggregierten Daten in der Datenanalyse. 

Wir freuen uns im Zuge ihres virtuellen Customer Day am 21. Januar 2022 persönlich zu den Kunden von DataConsulting sprechen zu können, unsere Lösungen vorzustellen und einen Einblick in produktseitige Neuerung zu gewähren. 

Wesentliche Bestandteile der Strategie von HUGO BOSS sind zum einen die Kundenzentrierung und zum anderen, dass Entscheidungen schnell und datenbasiert getroffen werden. Was dabei herauskommt, wenn man diesen Ansatz auf die Arbeit der Internen Revision anwendet? 

Herr Töller war über 25 Jahre als IT-Prüfer für Wirtschaftsprüfungsgesellschaften tätig und hat sich in dieser Zeit intensiv mit Fragen der Datenanalyse beschäftigt. Er war bis zu seinem Ausscheiden Ende Februar 2016 bei der BDO AG, Hamburg tätig und ist seitdem im aktiven Ruhestand. Während seiner Tätigkeit als "Data scientist" war er sowohl im Rahmen von Jahresabschlussprüfungen wie auch bei der Untersuchung doloser Handlungen oder Projekten zur Unterstützung der internen Revision tätig. Seine Schwerpunkte lagen und liegen immer noch auf mathematisch-statistischen Modellen zur Datenanalyse sowie deren Umsetzung mit Programmen wie ACL und WINIdea.

Jeder, der mit SAP arbeitet, ist bereits mit Berechtigungen im System in Kontakt gekommen und hat vielleicht sogar schon die Komplexität des Themas zu spüren bekommen. Den meisten dürfte es auch schon einmal passiert sein, dass sie eine Transaktion ausführen wollten und dies aufgrund fehlender Berechtigungen nicht durften.

4 Drei Anwendungsbeispiele Konkrete Anwendungsfälle sind also gefragt. Aus unserem Portfolio möchte ich hier drei Beispiele aufzeigen, um Ihnen entsprechende Anregungen zu geben. Dies habe ich in drei verschiedene Kategorien aufgeteilt: Einmal ein Beispiel dafür, wie sich bekannte, transaktionsbasierte Analysen verbessern lassen, am Beispiel der klassischen Doppelzahlungsanalyse. Weiter geht es mit neuen Analyseansätzen, und zwar konkret dem Vergleich der Stammdatenqualität, ausgedrückt in einer objektiv ermittelten Kennzahl. Drittes Beispiel ist die Segmentierung von Geschäftspartnern in der Finanzbuchhaltung, allerdings nicht klassisch, sondern basierend auf der Buchungsstruktur, die diese Partner aufweisen.

Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen – egal in welchem Medium man sich bewegt (Printmedien, Onlineportale, Radio oder TV), meist früher als später wird man mit mindestens einem dieser Schlagwörter konfrontiert. Aber wie heißt es so schön: Es wurde schon alles gesagt, nur nicht von allen.

In diesem Blogpost schildere ich einige Aspekte, die für die Analyse von SAP® Kreditorenbuchungen von Bedeutung sind. Konkret geht es um die Fragen, welche Belege denn betrachtet werden sollen, und welche ignoriert werden können – oder nach welchen Attributen ggf. eine Verdichtung auch Sinn macht. Da dies im Auge des Betrachters liegt (oder abhängig vom Analyseziel ist), kann dies als Vorschlag verstanden werden.