Datakvalitet for automatisering i regnskap
Automatisering fungerer best når kunder, leverandører, kontoer, prosjekter og betalingsdata er ryddige.
Automatisering i regnskap er bare så god som dataene den bygger på. Hvis kunder, leverandører, kontoer, prosjekter og betalingsreferanser er rotete, vil automatiseringen enten stoppe ofte eller gjøre feil raskere.
I ReAI bør datakvalitet vurderes før du setter opp automatiseringsregler eller integrasjoner.
Datakvalitet som betyr mest
| Data | Hvorfor det påvirker automatisering |
|---|---|
| Leverandørnavn | Brukes til matching og regler |
| Banktekst | Gir grunnlag for transaksjonsforslag |
| Organisasjonsnummer | Hindrer duplikater |
| Kontoplan | Påvirker rapportering og MVA |
| Prosjekt | Sikrer riktig kostnadsfordeling |
| Fakturareferanse | Gjør innbetalinger lettere å matche |
Små variasjoner kan skape mange avvik når volumet øker.
Tegn på dårlig datakvalitet
- Mange duplikate kunder eller leverandører.
- Banktransaksjoner må matches manuelt hver måned.
- Samme kostnad føres på flere ulike kontoer.
- Prosjektfelt brukes ulikt av ulike personer.
- Importlogger viser de samme feilene igjen og igjen.
Da bør dere rydde data før dere bygger mer automatisering.
Praktisk forbedring
Start med de dataene som brukes mest:
- Rydd leverandørregisteret.
- Standardiser faste banktekster der det er mulig.
- Slå sammen duplikater.
- Avklar hvilke kontoer som skal brukes for faste kostnader.
- Test én automatiseringsregel før du lager mange.
Ved systembytte er datavask før migrering ofte den beste investeringen.