DAB:Blog

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.

Haben Sie sich schon für unser kostenloses Webinar angemeldet? Sie erfahren in nur 60 Minuten, wie Sie automatisierte Kontrollen in ein ganzheitliches GRC-System einbetten. Das Webinar konzentriert sich auf die IKS-relevanten Bereiche der Highbond Suite von Galvanize.

„Data Lake“, mehr als ein neues Buzzwort?! Die Datenanalyse soll in Zukunft die unterschiedlichen Datenquellen eines Unternehmens umfassender nutzen. Die eigenen Datenquellen sollen gemeinsam mit öffentlich zugänglichen Daten als ein großes Ganzes betrachtet werden als sog. „Data Lake“.

Am 23. + 24. Oktober 2018 fand das „Gartner Data & Analytics Summit“ in Frankfurt statt.
Mein Geschäftsführerkollege Martin und ich nahmen an dieser Veranstaltung teil, um uns über aktuelle Trends in Sachen Datenanalyse zu informieren. Schließlich sind Buzzwords wie Artificial Intelligence, Machine Learning, Cloud Analysen, oder NPL (Natural Language Processing) in aller Munde, und für uns ist natürlich die Einschätzung der aktuellen Lage und der Ausblick auf eine potentielle Gestaltung der Zukunft ein wichtiges Thema.

Die zweite Folge unseres Podcast- Interviews ist nun online. Nach der erfolgreichen ersten Folge 71a des Interviews zwischen Professor Winkelmann, Stefan Wenig und mir, ist nun auch die Fortsetzung des Gespräches 71b online abrufbar.

Wir freuen uns, dass ein Interview mit uns auf ERP-Podcast.de, dem größten deutschsprachigen Podcast für Unternehmenssoftware, veröffentlicht wurde.

In diesem Blogpost zeige ich Ihnen, wie Sie die Risikobewertung in Ihrem Unternehmen durch Verknüpfen mit Datenanalysen objektivieren und automatisieren können.

Das Risikomanagement in Unternehmen ist seit jeher ein wichtiger Bestandteil der Geschäftsleitung. Risiken werden identifiziert und bewertet, Maßnahmen zur Abschwächung werden unternommen und in regelmäßigen Abständen erfolgt eine neue Bewertung. Dieser Prozess ist in vielen Unternehmen zu finden. Der Bewertungsprozess, das sogenannte „Risk Assessment“, basiert dabei häufig auf einer professionellen Einschätzung („professional judgement“) eines oder mehrerer Verantwortlicher. Doch warum sollten immer Personen die Risiken erneut einschätzen, obwohl Daten viel objektivere Kriterien liefern könnten? ACL GRC hat mit dem Herbst '17 Release den Weg für datengetriebenes Risikomanagement bereitet. Im weiteren Verlauf möchte ich Ihnen die Assessment Driver, oder auf Deutsch „Maßgebliche Bewertungsfaktoren“, und die Vorteile, die damit verbunden sind genauer vorstellen.

Bei der Datenanalyse im Rahmen von Prüfungen oder Audits stellt man oft fest, dass nicht alles, was nach Problem aussieht, ist auch tatsächlich eines ist. So wird häufig geprüft, ob Pflichteinträge in den Daten, fehlen und dann daraus ggf. Probleme in der Konsistenz der Daten abgeleitet – manchmal stellen sich die gezogenen Schlüsse als falsch heraus.

In diesem Blogpost beschäftigen wir uns mit der Frage, warum offene Posten in der Kreditorenbuchhaltung durchaus einen näheren Blick wert sein können. Wir verdeutlichen dies am Beispiel von Daten aus einem SAP® IDES System; die Daten betrachten wir mit der Analysesoftware ACL™.