Für eine aussagekräftige Business-Analytics-Analyse braucht man vor allem strukturierte, vollständige und konsistente Daten aus den relevanten Unternehmensbereichen. Entscheidend ist dabei nicht die schiere Datenmenge, sondern die Qualität und thematische Passung der Daten zur jeweiligen Fragestellung. Die folgenden Abschnitte klären, welche Datenarten, Quellen und Vorbereitungsschritte eine solide Analysebasis schaffen.

Welche Datenarten liefern die größte Aussagekraft für Business-Analytics-Projekte?

Die größte Aussagekraft liefern Daten, die direkt mit den unternehmerischen Steuerungsgrößen verknüpft sind: Finanzdaten, operative Kennzahlen und kundenbezogene Informationen. Entscheidend ist, dass diese Datenarten miteinander kombiniert werden, da keine einzelne Kategorie allein ein vollständiges Bild ergibt.

In der Praxis lassen sich drei zentrale Datenarten unterscheiden, die für Business-Analytics-Projekte besonders relevant sind:

• Finanzdaten: Umsatz, Kosten, Deckungsbeiträge, Liquiditätskennzahlen und Planabweichungen bilden das Rückgrat jeder betriebswirtschaftlichen Analyse. Sie ermöglichen Aussagen über Rentabilität, Effizienz und finanzielle Stabilität.
• Operative Daten: Produktions-, Logistik- und Prozessdaten zeigen, wie effizient ein Unternehmen seine Ressourcen einsetzt. Sie sind besonders relevant für Analysen im Bereich Controlling aufbauen und Prozessoptimierung.
• Kundendaten: Kaufverhalten, Wiederkaufsraten, Segmentierungsmerkmale und Vertragslaufzeiten ermöglichen Aussagen über Kundenwert und Marktpotenziale.

Ergänzend spielen Personalzahlen, Lieferantendaten und Marktinformationen eine wichtige Rolle, sobald die Analysefragestellung über die reine Finanzperspektive hinausgeht. Wer etwa eine Unternehmensbewertung IDW S1 vorbereitet oder eine Due Diligence begleitet, benötigt eine deutlich breitere Datenbasis als für ein reines Kostencontrolling.

Wie viele historische Daten braucht man für eine valide Analyse?

Als Faustregel gilt: Für eine statistisch belastbare Business-Analytics-Analyse sollten mindestens drei bis fünf Jahre historische Daten vorliegen. Kürzere Zeitreihen reichen aus, wenn das Unternehmen jung ist oder sich grundlegend verändert hat. Längere Zeitreihen sind sinnvoll, wenn saisonale Muster, Konjunkturzyklen oder mehrjährige Trends in die Analyse einfließen sollen.

Die benötigte Zeitspanne hängt stark vom Analyseziel ab. Bei einer Fairness Opinion oder einer Bewertung nach IDW S1 sind normalisierte Vergangenheitsdaten über mehrere Geschäftsjahre unerlässlich, um nachhaltige Ertragslagen zu identifizieren. Bei einer kurzfristigen Liquiditätsplanung genügen hingegen oft zwölf bis achtzehn Monate.

Wichtig ist auch die Granularität: Monatliche Daten erlauben eine differenziertere Analyse als Jahresdaten, da sie saisonale Schwankungen sichtbar machen. Tages- oder Wochendaten sind vor allem im Handel und in der Logistik relevant, wo kurzfristige Muster entscheidend sind. Wer historische Daten für eine Abschlussprüfung aufbereitet, sollte zudem sicherstellen, dass die Daten den geprüften Jahresabschlüssen entsprechen und nicht nachträglich verändert wurden.

Was ist der Unterschied zwischen Rohdaten und analysierbaren Daten?

Rohdaten sind unbearbeitete, direkt aus Systemen extrahierte Informationen ohne Bereinigung, Strukturierung oder Kontextualisierung. Analysierbare Daten hingegen sind aufbereitet, konsistent formatiert, von Fehlern bereinigt und in ein einheitliches Schema überführt. Der Übergang von Rohdaten zu analysierbaren Daten ist oft der aufwändigste Teil eines Business-Analytics-Projekts.

In der Praxis enthält ein typischer Rohdatensatz aus einem ERP-System doppelte Einträge, fehlende Werte, inkonsistente Bezeichnungen und unterschiedliche Datumsformate. Diese Probleme führen zu verfälschten Analyseergebnissen, wenn sie nicht vor der eigentlichen Auswertung behoben werden.

Typische Aufbereitungsschritte

Die Transformation von Roh- zu analysierbaren Daten umfasst mehrere konkrete Schritte:

1. Duplikate identifizieren und entfernen
2. Fehlende Werte bewerten: ersetzen, schätzen oder ausschließen
3. Einheitliche Formate für Datum, Währung und Kategorien herstellen
4. Ausreißer prüfen und dokumentieren
5. Daten aus verschiedenen Quellen zusammenführen und abgleichen

Bedeutung für Compliance und Prüfung

Im Kontext von Compliance und CSRD-Berichtspflicht ist die Unterscheidung zwischen Roh- und analysierbaren Daten besonders relevant. Die Wirtschaftsprüfung erfordert eine nachvollziehbare Datenherkunft und dokumentierte Aufbereitungsschritte, damit Prüfer die Validität der verwendeten Informationen beurteilen können.

Welche internen Datenquellen werden bei Business Analytics am häufigsten übersehen?

Am häufigsten übersehen werden Daten aus dem Personalwesen, aus der Kundenkommunikation und aus internen Prozessdokumentationen. Diese Quellen enthalten wertvolle Informationen über Effizienz, Mitarbeiterfluktuation und Kundenzufriedenheit, werden aber selten systematisch in Analytics-Projekte einbezogen.

Konkret sind folgende interne Quellen oft unterschätzt:

• HR-Daten: Krankenquoten, Fluktuationsraten und Weiterbildungsaufwände geben Hinweise auf Produktivitätsrisiken und Personalkosten.
• E-Mail- und Ticketsysteme: Anfragen, Reklamationen und Reaktionszeiten spiegeln die operative Servicequalität wider.
• Interne Projektdokumentation: Budgetabweichungen in abgeschlossenen Projekten liefern Benchmarks für künftige Planungen.
• Lagerverwaltungsdaten: Umschlagshäufigkeiten und Lagerdauern zeigen Kapitalbindung und Engpässe in der Lieferkette.
• Buchhaltungsdetails unterhalb der Jahresabschlussebene: Kontenebenen, Buchungsrhythmen und manuelle Korrekturbuchungen sind für eine Due Diligence und für das Steuercontrolling hochrelevant.

Der Grund für die Vernachlässigung dieser Quellen liegt meist nicht im fehlenden Bewusstsein, sondern in organisatorischen Silos: Abteilungen speichern Daten in unterschiedlichen Systemen, und es fehlt ein übergreifendes Datenmodell, das eine Zusammenführung ermöglicht.

Wann reichen eigene Unternehmensdaten nicht aus?

Eigene Unternehmensdaten reichen nicht aus, wenn die Analysefragestellung einen externen Referenzrahmen erfordert. Das ist der Fall bei Marktvergleichen, Branchenbenchmarks, der Einschätzung der Wettbewerbsposition oder bei regulatorisch geforderten Berichtspflichten wie der CSRD-Berichtspflicht.

Typische Situationen, in denen externe Daten notwendig werden:

• Unternehmensbewertung: Eine Unternehmensbewertung IDW S1 erfordert Marktdaten, Branchenmultiplikatoren und Kapitalmarktinformationen, die aus dem eigenen Datensystem nicht ableitbar sind.
• CSRD-Berichterstattung: Die CSRD-Berichtspflicht verlangt Vergleichsdaten zu Emissionsintensitäten, Branchenstandards und regulatorischen Schwellenwerten, die externe Quellen erfordern.
• Marktanalysen: Wachstumspotenziale, Zielgruppengröße und Wettbewerbsanteile lassen sich nur mit Marktforschungsdaten oder öffentlichen Statistiken belastbar einschätzen.
• Kreditwürdigkeitsprüfung und Bankgespräche: Banken und Investoren erwarten Branchenvergleiche, die interne Daten allein nicht liefern können.

Externe Datenquellen wie Statistiken des Statistischen Bundesamts, Branchenberichte des Instituts für Mittelstandsforschung oder Kapitalmarktdaten aus anerkannten Datenbanken ergänzen die interne Datenbasis und erhöhen die Belastbarkeit der Analyseergebnisse erheblich.

Wie sichert man die Datenqualität vor dem Start einer Analyse?

Datenqualität wird vor dem Start einer Analyse durch einen strukturierten Prüfprozess gesichert, der Vollständigkeit, Konsistenz, Aktualität und Genauigkeit der Daten bewertet. Dieser Schritt ist keine optionale Vorsichtsmaßnahme, sondern eine Grundvoraussetzung für belastbare Ergebnisse.

Ein bewährter Ansatz umfasst folgende Prüfschritte:

1. Vollständigkeitsprüfung: Sind alle relevanten Perioden, Geschäftsbereiche und Kostenarten abgedeckt? Fehlen Monate oder Segmente, verzerrt das die Analyse.
2. Konsistenzprüfung: Stimmen Summen auf verschiedenen Aggregationsebenen überein? Weichen Salden aus dem ERP-System von den Buchhaltungsdaten ab?
3. Plausibilitätsprüfung: Gibt es Ausreißer oder Sprünge, die nicht durch reale Ereignisse erklärbar sind? Diese können auf Datenfehler oder Systemwechsel hinweisen.
4. Aktualitätsprüfung: Sind die Daten aktuell genug für die Fragestellung? Veraltete Stammdaten, etwa bei Kundenkonditionen oder Kostenstrukturen, führen zu fehlerhaften Schlussfolgerungen.
5. Dokumentation der Datenherkunft: Für jede Datenkategorie sollte nachvollziehbar sein, aus welchem System sie stammt und wann sie zuletzt aktualisiert wurde.

Gerade wenn Business-Analytics-Ergebnisse als Grundlage für eine Abschlussprüfung, eine Due Diligence oder eine Fairness Opinion dienen, ist die Dokumentation der Datenqualität kein optionaler Schritt. Prüfer und Gutachter müssen die Nachvollziehbarkeit der verwendeten Daten beurteilen können.

Wie AHW Gruppe bei Business-Analytics-Projekten unterstützt

Business Analytics entfaltet seinen Nutzen erst dann vollständig, wenn Datenqualität, Analysemethodik und unternehmerische Fragestellung zusammenpassen. AHW begleitet Unternehmen dabei, diese drei Ebenen zu verbinden:

• Datenstrukturierung und -aufbereitung: AHW hilft dabei, interne Datenquellen zu identifizieren, aufzubereiten und in ein konsistentes Analyseformat zu überführen.
• Betriebswirtschaftliche Einordnung: Die Ergebnisse werden nicht nur technisch ausgewertet, sondern unternehmerisch interpretiert. Das schließt Benchmarkvergleiche, Plausibilitätsprüfungen und die Ableitung konkreter Handlungsoptionen ein.
• Schnittstelle zur Wirtschaftsprüfung und Steuerberatung: Wenn Analytics-Ergebnisse als Grundlage für eine Abschlussprüfung, Due Diligence oder Unternehmensbewertung dienen, stellt AHW die Verbindung zwischen Analyse und Prüfung sicher.
• CSRD und Compliance: AHW unterstützt bei der Aufbereitung von Daten für regulatorisch geforderte Berichte, einschließlich der CSRD-Berichtspflicht.
• Digitale Prozessoptimierung: Die AHW Digital Services GmbH begleitet Unternehmen bei der technischen Infrastruktur für datenbasierte Entscheidungsprozesse.

Wer frühzeitig mit einer soliden Datenbasis beginnt, schafft die Grundlage für verlässliche Analysen und fundierte Entscheidungen. Den nächsten Schritt gestalten Unternehmen gemeinsam mit AHW.

Dieser Beitrag dient ausschließlich der allgemeinen Information und ersetzt keine individuelle steuerliche, rechtliche oder wirtschaftsprüferische Beratung im Einzelfall.

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