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DATEV eG, 90329 Nürnberg (Verlag)

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Titelbild: © Rymden – www.stock.adobe.com

Stand: März 2022

DATEV-Artikelnummer: 12492

ISBN: 978-3-96276-067-0

E-Mail: literatur@service.datev.de

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Dr. Torsten Wegener

Dr. Torsten Wegener

Mitarbeiter der DATEV eG

Dr. Torsten Wegener hat Diplom-Sozialwirt mit wirtschafts­wissenschaftlicher Ausrichtung an der FAU Erlangen-Nürnberg studiert und dort mit einer interdisziplinären Arbeit zu institutio­nellen Aspekten regionaler Wirtschaftspolitik promoviert.

Mit der Kennzahlen-gestützten Unternehmensanalyse beschäftigte er sich seit dem Jahr 2001 aus verschiedenen Blickwinkeln, unter anderem aus Gläubigerperspektive und aus Sicht eines Dienstleisters für kaufmännische Software. Heute ist er Mitarbeiter im Controlling bei DATEV eG, Nürnberg.

Einleitung

Einleitung

Das operative Geschäft in Unternehmen verlangt ständig nach Entscheidungen – das gilt sowohl in Unternehmen, die eher auf Kostendeckung oder Budgettreue orientiert sind als auch in auf Gewinnerwirtschaftung ausgerichteten Unternehmen. Die Anforderungen an Unternehmen ändern sich heute in immer kürzeren Zeitabschnitten. Kunden, Wettbewerb und gesetzliche Regulatoren bilden nur drei Elemente von sich ständig ändernden Rahmenbedingungen unternehmerischen Handelns, die Entscheider zwingen, erfolgreiche Routinen um neue Perspektiven zu erweitern.

Die Veränderungen, denen sich Unternehmen stellen müssen, sind also zum einen gekennzeichnet durch eine kürzere Taktung im Tempo und zum anderen durch die Neuheit der Perspektiven und Anforderungen. Es liegt auf der Hand, dass den Entscheidern unter solchen Umständen oft weder die Zeit noch das Datenmaterial zur Verfügung steht, um Entscheidungen auf Basis von nach allen Regeln der Statistik getesteten Hypothesen zu treffen. Gutes Management wird sich weiterhin primär auf eine Mischung aus Erfahrungswissen und Bauchgefühl stützen. Dennoch wächst unter Entscheidern das Bedürfnis nach größerer Gewissheit. Hierzu können Kennzahlen einen Beitrag leisten – aber auch hier kommt es vor allem auf den Durchblick, statt auf „Zahlenflut“ an.

Mit Hilfe von Kennzahlen kann das Management auf der Höhe des Geschehens bleiben oder – in neuen operativen Tätigkeiten – gelangen, um die eigene Anpassungsfähigkeit zu erhöhen. Kennzahlen werden auch im Zeitalter von Digitalisierung und Automatisierung nicht obsolet, im Gegenteil: Durch die Digitalisierung entsteht eine Menge von Datenmaterial – aus Sicht des Managements kommt es darauf an, die richtigen Daten auszuwählen, um Erfolge zielgerichtet ansteuern und messen zu können. Sind hier die richtigen Kennzahlen gefunden, mit denen sich Prozesse zielwirksam steuern lassen, ergeben sich Automatisierungsmöglichkeiten – vorausgesetzt, der gerade vermessene Prozess hat Bestand und muss nicht bereits wieder an neue Anforderungen angepasst werden.

Dieses Buch geht davon aus, dass die Arbeit mit Kennzahlen zum Handwerkszeug von Entscheidern gehört und Kennzahlen selbst immer wichtiger werden. Es ist auch davon auszugehen, dass sogar das Set an Kennzahlen, mit dem Unternehmen arbeiten, dynamisch sein wird. Bestimmte Kennzahlen werden an Relevanz verlieren, neue Kennzahlen werden hinzukommen und ihre Aussagekraft unter Beweis stellen müssen.

Deshalb unternimmt dieses Buch den Versuch, ganz handwerklich auf die Arbeit mit Kennzahlen zu blicken. Dennoch wird es zunächst darum gehen, zu klären, wie Kennzahlen grundsätzlich funktionieren und was ihr Gegenstand ist. Dieses Verständnis hilft bei der Einschätzung, was Kennzahlen überhaupt leisten können (und was nicht). Sodann widmet sich das Buch den Arten von Kennzahlen, die am häufigsten in Unternehmen anzutreffen sind. Herausgearbeitet werden jeweils Bauprinzipien und Anwendungsfälle jeder Kennzahlart. Im nächsten Schritt wird die Anwendung von Kennzahlen in verschiedenen Unternehmenskontexten vorgestellt. Das Buch wird dabei viele praktische Beispiele anführen, nicht nur aus unterschiedlichen Funktionsbereichen in Unternehmen, sondern auch aus allgemeineren Kontexten. Der Grund dafür liegt darin, dass Beispiele aus anderen Kontexten manchmal zum einen das Verständnis erleichtern und zum anderen stärker zu eigener Arbeit mit Kennzahlen inspirieren. Dabei wünsche ich nun viel Vergnügen!

Nürnberg, im März 2022

Torsten Wegener

Abbildungen und Übersichten

Abbildungen und Übersichten

Abbildung 1:

Was erfassen Kennzahlen? Zählbares!

Übersicht 1:

Die beiden Qualitäten von Kennzeichen

Abbildung 2:

Der wichtige Zwischenschritt der Kennzeichnung

Abbildung 3:

Kennzeichen und Kennzahlen

Abbildung 4:

Nutzen von Kennzahlen für Entscheider

Abbildung 5:

Prozess der Verständigung: Kennzahlen als Antwort auf eine konkrete Frage

Abbildung 6:

Drei methodische Aspekte für den Praktiker

Abbildung 7:

Beispiel für qualitative Informationen: Baumkartierung

Übersicht 2:

Fokus der Taxonomie am Beispiel der Tierwelt

Übersicht 3:

Kombination von Taxonomien zur Abbildung kombinierter Zustände

Abbildung 8:

Beispiel für qualitative Informationen: Fahrbahnzustand beurteilen.

Übersicht 4:

Beispiel für qualitative Informationen: Abarbeiten einer Reklamation

Übersicht 5:

Beispielhafte Gliederungsmerkmale zu ausgewählten Anwendungsfällen

Abbildung 9:

Gliederungszahlen: Mengen- und Wachstumsanteile. Am Beispiel des Imports von Flüssiggas nach Regionen

Abbildung 10:

Gliederungszahlen: Umsatz, Aufwand usw. DATEV-BWA (Muster)

Übersicht 6:

Beziehungszahlen, Umsatz pro Rechnung

Übersicht 7:

Beziehungszahlen, Kosten des Debitorenmanagements nach Anzahl der Rechnungen

Übersicht 8:

Beispielhafte Beziehungszahlen zu ausgewählten Anwendungsfällen

Übersicht 9:

Scoring-Zahlen, Beispiel Nutri-Score: Gruppierung der Mengen

Übersicht 10:

Scoring-Zahlen, Beispiel Nutri-Score: Punktbewertung der Mengen

Abbildung 11:

Schrittfolge im Score-Werte-Verfahren

Übersicht 11:

Bewertung einer Eigenschaft durch ein Kollegium von drei Experten

Übersicht 12:

Gesamtbewertung auf Basis von vier Eigenschaften mit Score-Werten

Übersicht 13:

Zustände, Zuordnung und Quellen für Score-Werte

Übersicht 14:

Summen und Mittelwerte aus Score-Werten am Beispiel des Kundenwerts

Übersicht 15:

Scoring-Zahlen, Beispiel Nutri-Score: negative Punktbewertung der Mengen

Abbildung 12:

Scoring-Zahlen, Beispiel Nutri-Score: Bewertungsskala des Gesamt-Score-Wertes

Abbildung 13:

Gegenüberstellung der drei Arten von Kennzahlen

Abbildung 14:

Das Unternehmen als Prozess aus Input, Verarbeitung und Output

Abbildung 15:

Teil- und Unterprozesse im Unternehmen entlang der Arbeitsteilung

Übersicht 16:

Innovationsmanagement – drei Phasen.

Abbildung 16:

Innovationsmanagement – durchgängige und abgebrochene Prozesse.

Abbildung 17:

Prozess mit routinemäßigen und nicht routinemäßigen Abläufen bei der Verarbeitung von Input zu Output

Abbildung 18:

Beispiele für Output-Input-Relationen zur Bestimmung der Effizienz von Prozessen

Abbildung 19:

Beispiele für Output-Input-Relationen auf Basis von Scorewerten

Abbildung 20:

Durchsatzanalyse – am Beispiel von Vorgängen im Innovationsprozess

Abbildung 21:

Prozess-Portfolio-Betrachtung (Ausgangsmaterial)

Abbildung 22:

Prozess-Portfolio-Analyse (anteilmäßige Verteilung)

Abbildung 23:

Messpunkt Markterfolg in der Prozess-Portfolio-Analyse

Abbildung 24:

Ermittlung von Durchlaufzeiten am Beispiel des unternehmenseigenen Innovationsprozess

Abbildung 25:

Kennzahlen als „leading“ und „lagging“ Indikatoren im Prozess

Abbildung 26:

Faktura als „leading“ Indikator für den Gesamtumsatz.

Abbildung 27:

Korrigierte Faktura als „leading“ Indikator für den Gesamtumsatz.

Abbildung 28:

Messung der Zielerreichung als Messung des Outputs

Übersicht 17:

Aggregierter Status eines Projektmanagement-Offices

Abbildung 29:

Aktionsbereiche in Prozessketten

Abbildung 30:

Die beiden Steuerungskreise in Prozessketten

Abbildung 31:

Beispiel für Nutri-Score Gesamtwertung zur Verbraucher-Orientierung

Abbildung 32:

KPI als Kennzahlen mit besonderer Bedeutung

Abbildung 33:

Differenzierung von Serviceanfragen und ihre Bewertung

Abbildung 34:

Kennzahlen im Spannungsfeld von Präzision und sparsamem Ressourceneinsatz

Abbildung 35:

Mess- und Steuerungswirkung als Treiber zur Präzisierung von Kennzahlen

Abbildung 36:

Das Zusammenwirken von Störung und normalem Prozessablauf

Abbildung 37:

Kennzahlen-Nutzung nach Bekanntheitsgrad der Störung

Abbildung 38:

Veränderung von Prozessen durch „trial & error“ / Experimente

Abbildung 39:

Zielaufstellung und Zielerreichungsmessung im OKR-Ansatz (mit Beispiel)

Abbildung 40:

Unternehmen im Portfoliowandel

Abbildung 41:

Portfoliowandel, abgebildet in der Umsatzentwicklung

Abbildung 42:

Ziel-Produktportfolio als Kombination eigener und zugekaufter Neu-Produkte

Abbildung 43:

„Leading“ und „Lagging“ Indikatoren im Monitoring der Strategieziel-Erreichung

Übersicht 18:

Strategische Zielformulierungen nach Themenfeldern am Beispiel