Daten & KI
Finanz- und Betriebsdaten in einem gemeinsamen semantischen Modell verknüpfen, transformieren und verwalten – und so eine zuverlässige Grundlage für Berichterstattung, Analysen, Automatisierung und KI schaffen.
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DIE STIFTUNG
Der Finanzbereich ist auf Daten aus ERP-Systemen, operativen Plattformen, Tabellenkalkulationen und Spezialanwendungen angewiesen. Sind die Daten jedoch über verschiedene Systeme verstreut, unterschiedlich strukturiert und müssen manuell aufbereitet werden, verlangsamt sich die Berichterstellung, die Abstimmung wird erschwert und die Aussagekraft der Erkenntnisse lässt nach. Solitwork Data & AI führt Finanz- und Betriebsdaten in einer geregelten „Finance Intelligence“-Ebene zusammen. Die Daten werden mithilfe gemeinsamer semantischer Modelle integriert, aufbereitet und organisiert, die festlegen, wie das Unternehmen die Leistung misst und interpretiert.
Integrieren Sie Finanz- und Betriebsdaten aus ERP-Systemen, Geschäftsanwendungen, Tabellenkalkulationen und anderen relevanten Quellen – ohne die Systeme zu ersetzen, auf die sich Ihr Unternehmen bereits stützt.
Daten bereinigen, zuordnen, standardisieren und anreichern – mithilfe transparenter und wiederverwendbarer Regeln. Konten, Einheiten, Währungen, Dimensionen und operative Einflussfaktoren aufeinander abstimmen.
Stellen Sie Finanzteams, Berichtsplattformen und KI-Lösungen geregelte und analysefähige Daten bereit, wobei stets dieselben bewährten Strukturen zum Einsatz kommen.
Verwalten Sie Finanzdefinitionen, KPIs, Hierarchien und Berechnungen zentral. Machen Sie Datenquellen, Transformationen und angewandte Regeln transparent.
GOVERNANCE VOR DER KI
Am Anfang stehen zuverlässige Daten, einheitliche Definitionen und dokumentierte Geschäftslogik. Solitwork schafft die notwendigen Rahmenbedingungen und den Kontext für relevante, nachvollziehbare und wiederverwendbare KI-Ergebnisse.
Das semantische Modell verknüpft Daten mit geschäftlichen Zusammenhängen
Die semantischen Modelle von Solitwork schaffen eine einheitliche Geschäftssprache, die sich über alle Systeme, Berichte und Prozesse hinweg erstreckt. Konten, Unternehmenseinheiten, Produkte, Kunden, Projekte, Währungen und andere Managementdimensionen werden anhand einheitlicher Definitionen, Hierarchien und Beziehungen strukturiert.
Die semantische Ebene trennt die Geschäftslogik von den einzelnen Quellsystemen und Berichten. Die Finanzabteilung kann Definitionen zentral verwalten und unternehmensweit wiederverwenden – dies verbessert die Konsistenz, reduziert doppelte Logik und stärkt die Nachvollziehbarkeit.
LEISTUNGSFÄHIGKEITEN
Eine regulierte Finanzdatenbasis vereint die technischen Disziplinen, die für den Datentransfer erforderlich sind, mit dem geschäftlichen Kontext, der für eine sichere Nutzung der Daten notwendig ist.
Verbinden Sie Daten aus verschiedenen Systemen, Unternehmenseinheiten und Geschäftsbereichen in einer einheitlichen Umgebung. Automatisieren Sie wiederkehrende Abläufe und reduzieren Sie den manuellen Aufwand bei der Datenerfassung.
Wandeln Sie komplexe Quelldaten in für die Finanzbuchhaltung geeignete Strukturen um. Wenden Sie wiederverwendbare Regeln für die Zuordnung, Standardisierung, Anreicherung und Währungsumrechnung an.
Erstellen Sie gemeinsame Definitionen für Konten, Dimensionen, KPIs, Hierarchien und Geschäftsbeziehungen, damit Benutzer, Berichte und Systeme auf derselben Logik basieren.
Überprüfen Sie die Daten während des gesamten Transformationsprozesses und gleichen Sie die Ergebnisse mit den Quellsystemen ab, bevor Unstimmigkeiten die Berichterstattung beeinträchtigen.
Dokumentieren Sie Datenflüsse, Geschäftsdefinitionen und Transformationslogik. Machen Sie transparent, wie Finanzinformationen strukturiert, berechnet und genutzt werden.
Stellen Sie regulierte Daten für Power BI, Excel und andere Tools bereit und sorgen Sie dabei dafür, dass die Daten und die Geschäftslogik im Hintergrund konsistent bleiben.
Bereiten Sie Daten für KI-gestützte Analysen, Prognosen, Erläuterungen und Automatisierung vor, indem Sie bewährte Strukturen und einen dokumentierten geschäftlichen Kontext nutzen.
Zersplitterte Daten, uneinheitliche Definitionen und undokumentierte Berechnungen führen unabhängig von der eingesetzten Technologie zu unzuverlässigen Ergebnissen.
GESCHÄFTLICHER NUTZEN
Die gleichen standardisierten Daten und semantischen Modelle können in den Bereichen Managementberichterstattung, Finanzleistungsanalyse, Planung und Prognose, Konsolidierung, ESG-Berichterstattung, Betriebskapitalanalyse sowie zukünftige KI-Anwendungsfälle wiederverwendet werden.
Sorgen Sie für Konsistenz in Berichten, Dashboards und Entscheidungen, indem Sie Definitionen und Geschäftslogik zentral verwalten.
Automatisieren Sie die Integration, Zuordnung, Validierung und Abstimmung, damit sich die Finanzabteilung auf die Analyse konzentrieren kann.
Strukturieren Sie die Daten anhand der Konzepte, die im Finanzwesen zur Unternehmenssteuerung verwendet werden – nicht anhand der technischen Struktur der Quellsysteme.
Stellen Sie eine klare Verbindung zwischen Quelldaten, Transformationen, Berechnungen und den ausgewiesenen Ergebnissen sicher.
Verbinden Sie bestehende Systeme und stellen Sie die für Ihr Unternehmen geeigneten Tools für Berichterstellung, Planung, Analyse und KI bereit.
Erfüllen Sie die aktuellen Berichtspflichten und schaffen Sie gleichzeitig die notwendigen Voraussetzungen für künftige Automatisierung und KI.
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Schaffen Sie eine geregelte Datenbasis, die Ihre Systeme miteinander verbindet, Ihre Finanzlogik standardisiert und den Finanzbereich auf skalierbare Analysen und KI vorbereitet.
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