Daten: der Antrieb für die Steuerfunktion der Zukunft

Dass Daten im Steuerbereich die Grundlage für die korrekte Steuerfindung, Analyse und Korrektur sind, ist nicht neu. Im Zuge der zunehmenden Digitalisierung, im Unternehmen, aber auch der Finanzbehörden weltweit, verändert sich jedoch der Anspruch an und der Umgang mit dem „Rohstoff“ Daten ebenso wie die Möglichkeiten was mit den „richtigen“ Daten gemacht werden kann. 

Im Zuge von Digitalisierung, Automatisierung und Co. entwickelt sich auch die Steuerfunktion. Traditionell Datenempfänger der in der Regel aggregierten Daten aus verschiedensten Bereichen eines Unternehmens, streben immer mehr Steuerfunktionen eine deutlich stärkere Mitgestaltung des Daten- und Prozessmanagements ihres Unternehmens an. Diese Tendenz wird auch durch die steigende Notwendigkeit des Zugangs zu den Datenquellen weiter verstärkt. Damit einher geht der direkte Anschluss an bzw. die Integration in die entsprechenden Systeme und Prozesse. Nur so lassen sich die Anforderungen der Finanzverwaltung auch zukünftig compliance-gerecht erfüllen, denn die Ansprüche an die Datenübermittlung z. B. bei elektronischen Abgabeverpflichtungen steigen bei zunehmend kürzeren Fristen und höherer Qualitätserwartungen. Hinzu kommt: Auch die eigenen Effizienzziele und Informationsbedürfnisse lassen sich so besser erreichen.

Daten entstehen und existieren überall in einem Unternehmen, in unterschiedlichen Formaten und an diversen Speicherorten. Häufig mangelt es jedoch an Transparenz und Struktur, am Verständnis der Zusammenhänge oder an der technischen Implementierung von z. B. Schnittstellen. Die wichtigste Aufgabe im Umgang mit Daten ist es, sie zu erschließen und für verschiedene Zwecke einfach nutzbar und visualisierbar zu machen. Das gilt insbesondere auch für international agierende Unternehmen und komplexe Unternehmensgruppen, denn auch Daten aus Tochtergesellschaften oder Niederlassungen sollten idealerweise zentral verfügbar sein. Unternehmen sollten deshalb darüber nachdenken, welche Daten in welcher Form und über welche Prozesse in zentralen Instanzen, zum Beispiel sogenannten Data Warehouses, bzw. Data Lakes, zur Verfügung gestellt werden können. Dazu ist in vielen Fällen im Vorfeld die systemseitige Anbindung, spezifische Anpassung und Strukturierung der Ursprungsdaten bzw. die Auswahl der Methodik im Fall unstrukturierter Datenquellen erforderlich. Der initiale Aufwand und die praktischen Probleme sind für die meisten Unternehmen eine echte Herausforderung.

Um Daten wirklich „in den Griff“ zu bekommen, empfiehlt sich die Entwicklung einer Datenstrategie. Diese dient grundsätzlich der Erreichung langfristiger Ziele und stellt die Auswahl geeigneter Maßnahmen und Methoden für die unternehmensspezifische Nutzung vorhandener Daten sicher. Datenstrategien sind in der Regel abhängig von unternehmensspezifischen Faktoren wie der Daten- und Systemlandschaft oder der wirtschaftlichen Situation und deshalb in den meisten Fällen durchaus unterschiedlich. 

Am Anfang der Strategieentwicklung steht die Definition der Ziele, z. B. mit Blick auf die Daten- / Prozesstransparenz, die Reporting-Schwerpunkte, Kontrollen, Automatisierungsansprüche und vieles mehr. 

Ausgehend von der Zielsetzung erfolgt die Analyse der Ist-Situation. Der Ist-Zustand, also die Datenlandschaft eines Unternehmens, wird von verschiedenen Aspekten geprägt. Dazu gehören die Art des Geschäftes, die Anzahl der Geschäftsfelder, die Art der Produkte und die Internationalität. Will ein Unternehmen seine Daten strategisch nutzen, erfordert das zunächst ein tiefes Verständnis der Unternehmensprozesse, der unterschiedlichen Datenquellen und -strukturen. 

Dabei empfiehlt sich die Beantwortung folgender grundsätzlicher Verständnisfragen:

• Wie sieht die ERP-Landschaft aus?
• Gibt es bereits zentrale Datenstrukturen?
• Wie ist der Zugang zu Daten und Systemen?
• Welche Technologielösungen werden genutzt?
• Wie ist die Steuerabteilung aktuell ein- und angebunden?

Nach der Definition der Ziele und der Analyse der Ist-Situation erfolgt die Auswahl der passenden Maßnahmen zur Erreichung der definierten Ziele. 

Neben diesen grundsätzlichen Vorgehensweisen erfordert vor allem eine Thematik ein besonderes Augenmerk: Bei dem Design der künftigen Datenlandschaft ist nicht nur die technische Umgebung relevant, sondern auch das Datendesign als solches. Ziel ist die Überführung von Daten aus den verschiedensten Quellen und Strukturen in ein einheitliches Datenmodel (Common Data Model oder Tax Data Assets). Im Ergebnis werden die Rohdaten aus den unterschiedlichen Quellsystemen in eine Form überführt, die die einfache Verarbeitung durch den Nutzer ebenso ermöglicht wie die Verwendung für die Automatisierung.

Wenn Sie Transparenz und Struktur in Ihre steuerlich relevanten Daten bringen wollen, unterstützen wir Sie gerne mit unserem fachlich wie technologisch erfahrenen Team. Von der Definition Ihrer steuerrelevanten Daten über die Entwicklung der auf Ihre Situation zugeschnittenen Datenstrategie inklusive der passenden technologischen Lösungen bis zur Herstellung der benötigten Transparenz und Datenverfügbarkeit.

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