Datenanalyse mit (i)XBRL | Einfach, Effizient und Schnell

Die Digitalisierung führt zu einer vernetzten, modernen Welt, in der sich Unternehmen schnell auf die stets steigenden Erwartungen der Menschen einstellen müssen – ermöglicht und geprägt durch Technologie – die Technologie von XBRL.

Digital Reporting

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XBRL

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Was ist XBRL überhaupt? 

XBRL ist die Abkürzung für den Begriff «Extensible Business Reporting Language». Diese auf XML basierende «Sprache» (strukturierte Daten) dient der Automatisierung und Rationalisierung des Berichtsflusses von Informationen vom Anbieter zum Empfänger und iXBRL ist ein Format, welches von Maschinen sowie von Menschen, gelesen werden kann. 

 

Die Geschichte von XBRL 

Im April 1998 untersuchte Charles Hoffman, damals CPA bei der Firma Knight Vale and Gregory in Tacoma, Washington, XML für die elektronische Berichterstattung von Finanzinformationen. Hofmann begann mit der Entwicklung von Prototypen von Jahresabschlüssen und Prüfungsplänen unter Verwendung von XML. Er informierte Wayne Harding, den Vorsitzenden der AICPA High Tech Task Force, im Juli 1998 über das Potenzial der Verwendung von XML in der Finanzberichterstattung. Das war die Geburtsstunde von XBRL.  

 

Wie macht man ein Report maschinenlesbar? 

Ein Geschäftsbericht, der unter Verwendung des XBRL-Formats erstellt wird, ist maschinenlesbar. Wie funktioniert es konkret? Anhand einer Taxonomie, die auf internationalen und anerkannten Richtlinien basiert, werden Berichtsinformationen mit «vordefinierten» Tags und anderen Attributen, die dem Berichtsinhalt entsprechen müssen, gekennzeichnet und somit eindeutig zuordnungsbar gemacht. Sobald alle relevanten Berichtsinformationen entsprechend gekennzeichnet sind, werden sie als Instanzdokument «verpackt» und mittels einer Validierungssoftware auf ihre Richtigkeit überprüft. Sobald keine Korrekturen mehr anstehen, wird die XBRL-Datei der entsprechenden Behörde übermittelt und somit der Öffentlichkeit und allen Interessenten frei zugänglich gemacht. Der XBRL-Standard definiert eine Reihe verschiedener Formate für XBRL-Berichte, darunter Inline-XBRL (iXBRL), XBRL-XML, XBRL-CSV und XBRL-JSON. 

Vorteile von XBRL

XBRL ist ein leistungsfähiges Instrument für transparente, kostenbewusste und gesetzeskonforme Berichterstattung. Das Format erfüllt internationale Berichtsstandards und reduziert die manuelle Verarbeitungs- und Erstellungszeit von Unternehmensberichten. Zusätzlich beschleunigt XBRL die Analysezeit und erleichtert den Austausch sowie die Verarbeitung von Informationen. In Sekundenbruchteilen können Geschäftsberichte von verschiedenen Unternehmen aus verschiedenen Branchen verglichen und analysiert werden. Erhöhung der Transparenz, Konsistenz, Zuverlässigkeit und Qualität sowie Erhöhung der Integrität bei der Erstellung der Unternehmensberichte sind weitere Vorteile. Schliesslich senkt die Implementation von XBRL die Kosten für die Berichterstattung, einschliesslich Datenerfassung, -aggregation und -korrektur.

 

Wer nutzt XBRL heute

  • Aufsichtsbehörden und Behörden (ESMA, SEC, FDIC, IRS und Weitere)  
  • Unternehmen, die Jahresabschlüsse veröffentlichen / eigene Analyse des Unternehmens
  • Herausgeber von Finanzdaten, Aggregatoren und Analysten
  • Wirtschaftliche und akademische Forscher
  • Investoren 
  • Wirtschaftsprüfer
  • Datenanbieter (yahoo Finanzen, Google Finanzen und weitere)
  • Software-Anbieter

 

Warum wird XBRL angewendet

  • um Überwachungskapazitäten zu stärken
  • um die Analyseeffizienz zur Unterstützung von Aktivitäten zu steigern
  • um Investitionsentscheidungen zu treffen
  • um ein umfassendes Bild eines Unternehmens zu erstellen 
  • um interne Informationen für Entscheidungen zu nutzen
  • um die Effizienz der Informationen in den Unternehmenssystemen zu ermitteln


Es gibt auch Herausforderungen  

Ein gründliches Verständnis, ein hohes Qualitätsniveau und ein gutes Zeitmanagement ermöglichen eine optimale XBRL-Erfahrung. Es ist technisch, und es erfordert fundierte Buchhaltungskenntnisse. Zudem es braucht Zeit für die Implantation sowie die Unterstützung eines Drittanbieters (Reporting-Software). 

  • Sorgfältige Anwendung der Taxonomie;
  • Aufklärung der Nutzer über die Interpretation der Taxonomie;
  • Sicherstellung der Konsistenz der Kennzeichnung und der Verwendung von Erweiterungen (benutzerdefinierte Tags);
  • Sicherstellen, dass die produzierten XBRL-Daten von höchstmöglicher Qualität sind;
  • Verstehen der zugrundeliegenden Taxonomie und Kennzeichnung; und
  • mit einer Taxonomie Schritt halten, die sich jedes Jahr ändert.

 

Die zunehmende Anzahl an Vorschriften und das Kostenbewusstsein werden die Verwendung von XBRL weiter erleichtern.

  • Strukturierte Daten und XBRL-Taxonomien werden allgegenwärtig sein;
  • Nicht strukturierte Daten werden die Kosten erhöhen und werden womöglich nicht mehr zugelassen
  • Die vom Markt verwendeten Daten müssen in einem einheitlichen Format vorliegen, das von einer Software verarbeitet werden kann;
  • Der zunehmende Trend zu mehr Vorschriften, z. B. CSRD (EU Nachhaltigkeitsstandards), wird die Verwendung von XBRL vorschreiben;
  • Unternehmen werden die Möglichkeiten von XBRL nutzen, um den manuellen Aufwand zu verringern;
  • Qualitativ hochwertige und transparente Berichterstattung ist erforderlich, um weiteres Vertrauen zu gewinnen;
  • XBRL ist eine Antwort auf die Anforderung an eine höherer Datenqualität; und 
  • XBRL verbessert die Qualität von Kerninformationen, unter anderem anhand von Validierungsprozessen.

 

Es gibt einige Nachteile, wenn Unternehmen an Börsen kein XBRL nutzen müssen. Standortnachteil für Börsen, Nachteile für Unternehmen bei der Datenanalyse durch Investoren und mehr


Es geht aber noch weiter. XBRL ist die Grundlage für Analysen mittels künstlicher Intelligenz

  • Daten sind die Rohdaten, die wir nach bestimmten vereinbarten Standards erfassen;
  • Informationen sind eine Sammlung von Datenpunkten, die verwendet werden können, um etwas über die gemessene Sache zu verstehen;
  • Durch die Analyse von Daten und Informationen können bessere Geschäftsentscheidungen getroffen werden; und
  • Künstliche Intelligenz (KI) Analysiert effizient und genau eine enorme Datenmenge, erkennt Muster in den Daten und lernt, wie man mit einer Vielzahl von Daten umgeht.
MDD begleitet Sie gerne auf Ihrer XBRL-Journey und unterstützen Sie bei jedem Schritt. Starten Sie jetzt Ihren XBRL-Weg.

Ihr Kontakt für Fragen zum Thema Online-Reporting

Fabio Negro
COO

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