Finance Data Mesh

Warum ist dieses Thema für moderne Finance-Professionals heute entscheidend?

In einer datengetriebenen Wirtschaft ist die Fähigkeit, Finanzdaten schnell und präzise bereitzustellen, ein strategischer Wettbewerbsvorteil.

• Für die Karriere: Das Profil des „Finance Data Engineer“ oder „Business Architect“ ist die logische Weiterentwicklung des Controllers. Es verbindet Wirtschaftsinformatik mit Finance-Expertise.

• Für die Skalierbarkeit: Wenn jede Abteilung ihre Daten selbst verwaltet, kann das Unternehmen wachsen, ohne dass die zentrale IT zum bremsenden Faktor wird.

• Für die Audit-Ready-Data: Durch klare Verantwortlichkeiten (Data Contracts) wird die Nachvollziehbarkeit der Datenherkunft (Lineage) massiv verbessert.

Kurz zusammengefasst:

• Job-Profil der Zukunft: Beherrschung der Schnittstelle Finance & IT-Architektur.

• Ende der Warteschlange: Finance-Self-Service statt Abhängigkeit von IT-Tickets.

• Revisionssicherheit: Klare Eigentumsverhältnisse pro Datensatz.

Deep Dive: Finance Data Mesh unter dem Mikroskop

Ein funktionierendes Data Mesh im Finanzbereich ruht auf vier technischen und organisatorischen Säulen:

1. Domain-Oriented Decentralized Ownership Jede Finanz-Subdomäne (z. B. Konsolidierung, Tax, Sales-Controlling) hostet und verwaltet ihre eigenen Daten. Das Wissen über die korrekte Buchungslogik bleibt dort, wo es entsteht.

2. Data as a Product (DaaP) Die Finanzdomäne stellt ihre Daten anderen (z. B. dem Marketing oder der Produktion) so zur Verfügung, dass diese ohne Rückfragen genutzt werden können. Das bedeutet: saubere Dokumentation, garantierte Verfügbarkeit und hohe Qualität.

3. Self-Serve Data Platform Die IT (Wirtschaftsinformatik) stellt lediglich die Infrastruktur (die „Rohre“ und Werkzeuge) bereit. Die Finanzprofis nutzen diese Tools, um ihre Datenprodukte eigenständig zu bauen und zu betreiben.

4. Federated Computational Governance Es gibt globale Standards (z. B. einheitliche Konzernkontenrahmen), die automatisiert über alle dezentralen Einheiten hinweg durchgesetzt werden.

Kurz zusammengefasst:

• Fachhoheit: Accounting definiert Accounting-Daten.

• Service-Level: Daten werden wie Produkte „verkauft“.

• Standardisierung: Dezentral arbeiten, aber globalen Regeln folgen.

NextLevel-Spezial: Data Contracts als digitale Vereinbarung

Ein Kerninstrument im Data Mesh ist der Data Contract. Dies ist eine formale Schnittstellenbeschreibung zwischen Datenerzeuger und Datenkonsument.

• Inhalt: Er definiert die Struktur (Schema), die Semantik (Bedeutung), die Qualitätsschwellenwerte und die Aktualisierungszyklen.

• Governance-Nutzen: Wenn das Quellsystem (z. B. SAP) geändert wird, verhindert der Data Contract, dass nachgelagerte Berichte (z. B. Power BI) unbemerkt korrumpieren.

Kurz zusammengefasst:

• Vertragliche Sicherheit: SLAs für Datenqualität.

• Stabilitätsanker: Schutz vor Fehlern bei Systemumstellungen.

Die DACH-Perspektive: Besonderheiten in DE, AT und CH

• Deutschland/Österreich: Starke Kopplung an die GoBD (Grundsätze zur ordnungsgemäßen Führung und Aufbewahrung von Büchern). Das Data Mesh muss so konfiguriert sein, dass die Unveränderbarkeit und Prüfbarkeit gewahrt bleiben.

• Schweiz: Hier punktet das Modell oft durch die hohe föderale Struktur vieler Unternehmen. Data Mesh spiegelt die Schweizer Management-Kultur wider: lokale Autonomie bei gleichzeitiger globaler Exzellenz.

Praxisbeispiel: Implementierung im Controlling

Ein Unternehmen möchte die Profitabilität pro Produkt in Echtzeit sehen.

• Der klassische Weg: Die IT versucht, Daten aus CRM, ERP und Logistik in einen Topf zu werfen. Dauer: Monate. Ergebnis: Oft fachlich falsch.

• Der Data Mesh Weg: Das Sales-Controlling stellt das Datenprodukt „Umsatz_validiert“ bereit. Die Logistik liefert „Frachtkosten_pro_Einheit“. Das Management-Dashboard verknüpft diese Produkte über standardisierte Schnittstellen. Ein weiteres Beispiel ist die Nutzung der Datenprodukte zur Berechnung von Key-KPIs wie z.B. dem EBITDA oder dem WACC.

• Ergebnis: Höchste Genauigkeit und extrem kurze Implementierungszeit.

Tipps für den Start („Start small, scale fast“)

Der Weg zum Finance Data Mesh ist kein "Big Bang"-Projekt, sondern eine evolutionäre Transformation. Um den organisatorischen Widerstand gering zu halten, empfiehlt sich ein schrittweises Vorgehen:

1. Begriffe & Domänen scharf definieren: Klären Sie präzise: Was ist eine „Domäne“ in Ihrer Organisation? Eine Domäne sollte sich an fachlichen Grenzen orientieren, nicht an IT-Systemen.

   • Beispiel: „Order-to-Cash“ ist eine Domäne, die Daten aus dem Webshop, dem ERP und der Bankensoftware bündelt.

   • Ziel: Vermeiden Sie Überschneidungen, bei denen sich zwei Teams für denselben Datensatz verantwortlich fühlen.

2. Rollen besetzen – Der „Finance Data Product Owner“: Dies ist die Schlüsselrolle. Benennen Sie Experten innerhalb des Finanz-Teams, die sowohl die fachliche Logik (z.B. IFRS-Konsolidierung) als auch ein Grundverständnis für Datenstrukturen besitzen.

   • Aufgabe: Sie definieren, wie das „Datenprodukt“ aussieht, wer darauf zugreifen darf und wie die Qualität gemessen wird. Sie sind die Brücke zwischen Business-Anforderungen und technischer Umsetzung.

3. Technologische Befähigung (Plattform-Wahl): Nutzen Sie moderne Cloud-Technologien, die das „Mesh“-Prinzip nativ unterstützen. Plattformen wie Databricks, Snowflake oder Microsoft Fabric bieten Funktionen für dezentrale Governance und Data Sharing.

   • Wichtig: Die IT-Abteilung wird zum „Plattform-Provider“. Sie stellt die Infrastruktur (Sicherheit, Rechenpower, Speicher) bereit, mischt sich aber nicht in die fachliche Modellierung der Finanzdaten ein.

4. Data Literacy erhöhen: Investieren Sie in die Ausbildung Ihres Teams. Ein Mesh funktioniert nur, wenn Controller verstehen, wie man SQL oder Low-Code-Tools nutzt, um Datenprodukte zu veredeln. Hier liegt der direkte Link zur Weiterbildung an der Schnittstelle von Finance und IT.

Merksätze (The NextLevel Mindset)

• „Datenhoheit folgt der Fachverantwortung.“ Nur wer die betriebswirtschaftliche Logik hinter einer Zahl versteht, kann auch die Qualität und Integrität des dazugehörigen Datensatzes garantieren. Die IT verwaltet die Bits und Bytes, Finance verwaltet die Wahrheit.

• „Ein Datenprodukt ist nur so gut wie sein Data Contract.“ Ohne klare Vereinbarungen über Format, Qualität und Aktualität bleibt Dezentralisierung pures Chaos. Der Data Contract ist die Versicherungspolice für Ihre Reports.

• „Zentralisierung schafft Flaschenhälse, Dezentralisierung schafft Agilität.“ In einer volatilen Welt ist die zentrale IT oft der "Single Point of Failure". Data Mesh verteilt die Intelligenz und die Kapazitäten auf die Ränder der Organisation, wo die Entscheidungen getroffen werden.

• „Technik ermöglicht das Mesh, Kultur lebt es.“ Das beste Tool bringt nichts, wenn Abteilungen ihr Wissen als Macht horten. Data Mesh ist ein Plädoyer für radikale Transparenz und Kollaboration.

• „Vom Datensammler zum Daten-Architekten.“ Die Zukunft des Finance-Professionals liegt nicht im mühsamen Zusammentragen von Excel-Listen, sondern im Design von stabilen, automatisierten Datenflüssen.“