ROI von Produktdatenqualität – Anwendung der dynamischen Investitionsrechnung (Teil 3)

Betriebswirtschaftlich gesehen ist ein DQ-Projekt nichts anderes als eine Investition, welche langfristig Kosteneinsparungen und/oder Umsatzsteigerungen mit sich bringen soll. Neben diesen klar messbaren und damit quantitativen Faktoren gibt es jedoch auch schwer messbare, qualitative Auswirkungen, wie die Risikominimierung oder Zufriedenheitssteigerung durch die Verbesserung der Datenqualität. Denken Sie an einen Datenpfleger, der durch klar definierte Qualitätsregeln weniger Aufwand mit jedem einzelnen Datensatz, weniger Rückläufer und Fehler zu beheben hat. Allein dieser Umstand wird sehr wahrscheinlich zu einer höheren Mitarbeiterzufriedenheit und damit einer gesteigerten Produktivität führen.

Ein mögliches Verfahren zur Darstellung der eindeutig messbaren, quantitativen Faktoren ist dabei die Kapitalwertmethode, die als Teil der dynamischen Investitionsrechnung zu den am weitesten verbreiteten Verfahren bei der Prüfung von Investitionen gehört. Dabei wird der zukünftige Wert eines bestimmten Geldbetrags aufgrund des Zinseszinseffekts berücksichtigt. Beispielsweise ist der Besitz von €100 heute wertvoller als in einem Jahr, da in der Zwischenzeit mit (mehr oder weniger großen) Zinserträgen gerechnet werden kann.
Übertragen auf eine Investitionsentscheidung in ein DQ-Projekt bedeutet das, dass der dabei generierte Nutzen (siehe quantitative Faktoren) nicht nur seine Kosten übersteigen sollte, sondern zusätzlich auch eine angestrebte Mindestrendite (Kalkulationszinssatz), die bei einem ähnlich riskanten Investment am Kapitalmarkt hätte erreicht werden können. Entsteht dabei nach etwa fünf Jahren ein positiver diskontierter Kapitalwert, spricht man von einer lohnenden Investition. Konkret berechnet sich dieser Kapitalwert (engl.: „net present value“ NPV) wie folgt:

Wobei der Nettocashflow vereinfacht die Differenz aus Kosten (Lizenz- und Projektkosten) und Nutzen der DQ-Software darstellt. Der Nutzen kann dabei über den „Business Value“ der DQ-Software abgebildet werden und wird in der Regel mit einem Fachexperten des Kunden bestimmt. Hierzu quantifiziert man zum einen bestehende Prozess- und Datenpflegekosten und berechnet mögliche Ersparnisse durch die Einführung eines (teil-) automatisierten Workflows. Zum anderen werden Umsatzsteigerungen durch z.B. verkürzte Markteinführungszeiten von Produkten berücksichtigt.
Aus den projizierten Kosten- und Nutzenberechnungen kann ein Break-even extrahiert werden, der zusätzlich aufzeigt, ab welchem Zeitpunkt durch die DQ-Investition Gewinne generiert werden. Die untere Grafik zeigt exemplarisch eine solche Break-even-Projektion, bei der die Gewinnschwelle bereits nach etwas mehr als einem Jahr erreicht wird.

Falls Sie Interesse an solch einer Renditeberechnung eines laufenden oder möglicherweise zukünftigen DQ-Projekts haben, wenden Sie sich gerne an

Miriam Ambrosinow
+49 711/75886-634
sales@parsionate.com

Autor: Christoph Koch und Technical Consultant

Lesen Sie auch die anderen Teile der Artikel-Serie:
Teil 1: ROI von Produktdatenqualität – Theoretische Grundlagen 
Teil 2: ROI von Produktdatenqualität – Vorgehen im Projekt