Databricks
Schnellere Monatsabschlüsse durch Databricks-basierte Intercompany-Abstimmung
Erfolgsgeschichte
Scalefocus arbeitete mit einem globalen Industrieunternehmen zusammen, um die Intercompany-Abstimmung zwischen Forderungen (Accounts Receivable) und Verbindlichkeiten (Accounts Payable) zu automatisieren und manuelle Aufwände in einem geschäftskritischen Finanzprozess zu eliminieren.
Auf Basis von Databricks entwickelten wir ein strukturiertes Abstimmungssystem, das konzerninterne Transaktionen identifiziert, deterministische Abgleichsregeln anwendet und nicht übereinstimmende Buchungen systematisch klassifiziert.
Das Ergebnis sind analysereife Datensätze für Power BI, die ein übersichtliches Reporting ermöglichen und die Abstimmung sowie Erklärung konzerninterner Positionen deutlich vereinfachen.
Prüfungsfähige Ausgabeformate
Klare Behandlung von Ausnahmefällen
Schnellere Monatsabschlüsse
Der Kunde
Der Kunde ist ein international tätiger Industriekonzern, der Lösungen für Hochtemperaturprozesse in energie- und rohstoffintensiven Industrien bereitstellt.
Das Unternehmen liefert spezialisierte Materialien und Dienstleistungen, die den Schutz kritischer Anlagen gewährleisten und zentrale Produktionsprozesse optimieren.
Mit langjähriger Branchenerfahrung arbeitet das Unternehmen in stark anlagenorientierten Umgebungen und betreut komplexe Projekte in verschiedenen Regionen weltweit.
Die Herausforderung
Der Kunde benötigte eine Lösung zur automatisierten Abstimmung konzerninterner Forderungen und Verbindlichkeiten.
Ziel war es, zuverlässig zu erkennen, welche Buchungen zusammengehören und wie sie korrekt abgeglichen werden können.
Dabei musste das System:
- strukturierte Abgleichsregeln anwenden
- Toleranzbereiche berücksichtigen
- Gruppierungslogiken unterstützen
Nicht alle Buchungen konnten automatisch abgeglichen werden. Daher war zusätzlich ein konsistentes Verfahren erforderlich, um nicht zuordenbare Transaktionen eindeutig zu klassifizieren und als Ausnahmefälle zu kennzeichnen.
Gleichzeitig sollten die Ergebnisse in einer Form bereitgestellt werden, die direkt für Analysen und Berichte in Power BI genutzt werden kann.
Die Lösung
Um einen reproduzierbaren Abstimmungsprozess und klare Reporting-Strukturen zu gewährleisten, entwickelte Scalefocus eine Lösung mit klar definierten Verarbeitungsschritten.
Zunächst wurden Daten aus Forderungen, Verbindlichkeiten und Intercompany-Stammdaten integriert und für eine konsistente Verarbeitung vorbereitet.
Anschließend wurde eine Logik implementiert, die konzerninterne Beziehungen zwischen Gesellschaften erkennt und Transaktionen im korrekten organisatorischen Kontext bewertet.
Für den automatisierten Abgleich implementierte das Team hierarchische, deterministische Matching-Regeln mit klarer Priorisierung.
Diese Regeln berücksichtigen:
- definierte Toleranzgrenzen
- Gruppierungslogiken
- typische Abweichungen in realen Buchungsszenarien
Wenn Transaktionen nicht automatisch abgeglichen werden konnten, wurden sie eindeutig definierten Ausnahmekategorien zugeordnet. Dadurch können Finanzteams gezielt die relevanten Fälle bearbeiten und einem konsistenten Klärungsprozess folgen.
Abschließend wurden die Ergebnisse in strukturierte Fakt- und Dimensionstabellen überführt, die unmittelbar für Reporting und Analysen genutzt werden können.
Diese Architektur stellt sicher, dass die komplexe Abstimmungslogik zentral in Databricks umgesetzt wird, während Power-BI-Dashboards sich auf Analyse, Transparenz und Entscheidungsunterstützung konzentrieren.
Die Ergebnisse
Mit dem automatisierten Intercompany-Abstimmungssystem auf Basis von Databricks kann der Kunde Forderungs- und Verbindlichkeitstransaktionen nun strukturiert und reproduzierbar abgleichen.
Nicht übereinstimmende Buchungen werden klar als Ausnahmefälle sichtbar gemacht, wodurch Transparenz und Kontrolle über konzerninterne Finanzströme deutlich verbessert werden.
Finanzteams arbeiten heute mit konsistenten Abstimmungsergebnissen und können sich stärker auf die Analyse und Klärung tatsächlicher Problemfälle konzentrieren, statt Zeit für manuelle Abgleiche aufzuwenden.
Auch das Reporting wurde deutlich vereinfacht: Databricks liefert analysereife Datenstrukturen für Power BI, wodurch Berichte transparenter werden und komplexe Abstimmungslogik nicht mehr in den Dashboards selbst umgesetzt werden muss.
Das Ergebnis ist eine robuste Daten- und Analyseumgebung, die Finanzprozesse effizient unterstützt und gleichzeitig klare, nachvollziehbare Reporting-Strukturen bereitstellt.