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Data Reconciliation (Datenabgleich)

Abgleich von Zahlen zwischen Systemen (z.B. ERP vs. DWH vs. DATEV).

Data Reconciliation (Datenabgleich) ist der systematische Vergleich und die Abstimmung von Zahlen, Buchungen oder Beständen zwischen zwei oder mehr Systemen (z. B. ERP, DWH/BI, DATEV), um sicherzustellen, dass Berichte, Abschlüsse und KPIs auf konsistenten und nachvollziehbaren Daten basieren. Ziel ist es, Abweichungen zu finden, zu erklären und zu beheben – bevor falsche Entscheidungen oder fehlerhafte Meldungen entstehen.

Was bedeutet Data Reconciliation im Unternehmensalltag?

In KMU entstehen Zahlen selten in nur einem System: Umsätze liegen im ERP, Zahlungen in der Bank, Kosten und Buchungen in DATEV, Auswertungen im DWH oder BI-Tool. Schon kleine Unterschiede (Zeitpunkte, Rundungen, Stornos, Währungsumrechnungen, fehlende Buchungsschlüssel) führen dazu, dass „die Wahrheit“ je nach Quelle anders aussieht. Datenabgleich schafft hier eine belastbare Grundlage: Welche Zahl ist korrekt – und warum?

Wie funktioniert Data Reconciliation? (typischer Prozess)

  • 1) Umfang festlegen: Welche Kennzahl/Objekte werden abgeglichen (z. B. Umsatz pro Monat, Offene Posten, Lagerbestand, Debitoren-Salden)?
  • 2) Gemeinsame Schlüssel definieren: z. B. Belegnummer, Kundennummer, Rechnungsdatum, Buchungsperiode, Kostenstelle.
  • 3) Daten extrahieren: Exporte/Abfragen aus ERP, DWH, DATEV, Bank etc. – idealerweise automatisiert.
  • 4) Normalisieren: Gleiche Logik herstellen (Zeitzonen/Perioden, Netto/Brutto, Storno-Logik, Währung, Rundungen, Kontenmapping).
  • 5) Vergleichen: Summenabgleich (Totals) und Detailabgleich (Transaktionen/Positionen). Ergebnis ist eine „Diff-Liste“.
  • 6) Abweichungen kategorisieren: z. B. „fehlender Datensatz“, „Doppelt“, „Mapping falsch“, „Periodenversatz“, „Storno/Retourenlogik“.
  • 7) Korrigieren & dokumentieren: Fehler beheben (Datenpipeline, Stammdaten, Buchungslogik) und die Ursache festhalten.
  • 8) Kontrollen etablieren: Regelmäßige Checks, Schwellenwerte/Alerts und Freigaben (Vier-Augen-Prinzip).

Konkrete Beispiele (ERP vs. DWH vs. DATEV)

  • Umsatzabweichung: ERP zeigt 500.000 € Monatsumsatz, das DWH 492.000 €. Ursache kann sein: 8.000 € Stornos wurden im DWH anders behandelt oder eine Schnittstelle hat Belege mit bestimmtem Status nicht geladen.
  • Offene Posten: ERP listet 120 offene Rechnungen, DATEV nur 115. Häufige Gründe: Zahlungen wurden im ERP verbucht, aber noch nicht in DATEV importiert (Zeitversatz) oder es gibt unterschiedliche Kundenkonten-Mappings.
  • Kostenstellen-Reporting: DATEV bucht korrekt, aber das DWH weist Kosten falsch zu, weil ein Kontenplan- oder Kostenstellenmapping fehlt.

Warum ist Datenabgleich wichtig (gerade für Geschäftsführer)?

Ohne Data Reconciliation riskieren Sie Entscheidungen auf Basis falscher KPIs: zu optimistische Liquiditätsplanung, falsche Deckungsbeiträge, unzuverlässige Forecasts oder Diskussionen im Führungsteam, „welche Zahl stimmt“. Ein sauberer Abgleich reduziert Abstimmungsaufwand, erhöht Vertrauen in Reports und beschleunigt Monatsabschluss und Controlling.

Was kostet Data Reconciliation?

Die Kosten hängen vor allem von Datenqualität, Systemlandschaft und Automatisierungsgrad ab. Manuell (Excel-Abgleiche) ist es kurzfristig günstig, aber dauerhaft teuer durch Zeitaufwand und Fehleranfälligkeit. Automatisierte Abgleiche (z. B. per ETL/ELT und Workflows über Automatisierung (Automation) oder Tools wie n8n) lohnen sich meist ab dem Moment, in dem monatlich mehrere Stunden Abstimmung anfallen oder Abweichungen regelmäßig auftreten.

Praxis-Tipp: KI sinnvoll nutzen (ohne Data-Science-Team)

Sie können ChatGPT bzw. Generative KI (Generative AI) nutzen, um Abweichungslisten zu erklären („Welche Ursachen sind typisch für diese Diffs?“) oder um Regeln/Checks zu formulieren. Wichtig: KI ersetzt nicht die Datenlogik, kann aber bei Dokumentation, Ursachen-Katalogen und Kommunikation helfen – idealerweise mit klaren Vorgaben (z. B. über Prompt Engineering) und nachvollziehbaren Quellen/Exports.