virtual7 – Unterstützung bei Prognosen für steuerrelevante Entscheidungen

Bereits 2019 legte die Bundesregierung Eckpunkte für das Klimaschutzprogramm 2030 vor. Bestandteil dessen war unter anderem die Anhebung der Pendlerpauschale. Anhand dieser ist er möglich, das Verfahren zur Entscheidungsfindung innerhalb öffentlicher Finanzbehörden zu veranschaulichen. Berufspendler mit langen Arbeitswegen sollen durch die Anhebung der Pendlerpauschale von 30 auf 35 Cent ab den 21sten gefahrenen Kilometer entlastet werden. Nach Angaben des Statistischen Bundesamt legten im Jahr 2015 rund 6,7 Millionen Einkommenssteuerpflichtige einen Arbeitsweg von mehr als 20 Kilometern zurück. In der Steuererklärung gaben 5,8 Millionen (86 Prozent) an, für mindestens einen Teil der Strecke mit dem Auto zurückzulegen. Die tatsächliche Zahl der Betroffenen wird höher geschätzt. Basierend auf den bestehenden Daten der Finanzämtern der Länder , werden Prognosen erstellt und dem zuständigen Entscheidungsträger vorgelegt. Diese Prognosen, die aus der Komprimierung von Massendaten abgeleitet werden, dienen als Basis für die Entscheidungsfindung. Sei es nun die Pendlerpauschale oder eine andere steuerrelevante Entscheidung all das basiert auf im Vorfeld erhobenen Daten.

Kennzahlen bezüglich Steuern fallen in den Zuständigkeitsbereich der jeweiligen Landesbehörde. Daten, die in den Systemen über Jahre gesammelt werden, müssen zur Erstellung einer bestimmten Statistik aufbereitet und zusammengefasst werden. Basierend auf diesen Daten werden im nächsten Schritt Prognosen erstellt. Diese Vorgehensweise bedeutet angesichts der zu bearbeitenden  Datenmenge nicht nur einen zeitlichen Mehraufwand für die Angestellten in der Behörde, sondern fordert von ihnen höchste Konzentration und Genauigkeit. Schließlich sollen die erstellten Prognosen dem Finanzministerium vorgelegt werden, damit diese basierend auf ihnen steuerrelevante Entscheidungen treffen können.

Mit Hilfe des Oracle Analytics Servers konnte eine Lösung geschaffen werden, die sowohl den Datenzugriff als auch die Datenaufbereitung vereinfacht. Ein wichtiger Vorteil der neuen Lösung besteht darin, dass Daten schneller aufbereitet und für Prognosen zur Entscheidungsfindung im Finanzministerium zur Verfügung gestellt werden können.

Durch die Beteiligung des Unternehmens an der Einrichtung dieser Lösung, hat virtual7 einen Beitrag zur digitalen Zukunft Deutschlands geleistet. Das Unternehmen unterstützt die öffentliche Hand in zahlreichen Projekten deutschlandweit, um mit Innovationen und technischen Fachwissen die digitale Zukunft Deutschlands zu gestalten und dadurch einen Mehrwert für Bürger und Behörden zu schaffen.

Über die virtual7 GmbH

virtual7 realisiert Digitalisierungsvorhaben der öffentlichen Hand Deutschlands. Durch die Spezialisierung und das Fachwissen entwickelt vitual7 zukunftssichere und standardisierte Lösungen, die die tägliche Arbeit in Behörden verbessern und dadurch Mehrwert für Auftraggeber und die Bürger Deutschlands schaffen. Bei der Umsetzung wird auf Open-Source Technologien in intelligenter Kombination mit Produkten aus dem Hause ORACLE gesetzt.
Mit mehr als 100 Mitarbeitern an den Standorten Karlsruhe, München, Nürnberg, Pfäffikon (Schweiz) und Timişoara in Rumänien, ist virtual7 in ganz Deutschlands in verschiedenen Projekten vertreten. Experten aus dem Kompetenzzentrum in Timişoara unterstützen die Realisierung der Projekte. Die deutschsprachigen Entwicklungsexperten können in Kombination mit deutschen Mitarbeitern umfangreiche Entwicklungsprojekte umsetzen. Diese vertrauensbasierte und agile Arbeitsweise innerhalb des gesamten Teams macht die Einführung der responsiven Unternehmensorganisation möglich. In fachspezifische Cluster gebündelt, werden Aufgaben seit 2020 in eigenverantwortlichen Rollen zusammengefasst und ausgeführt. Das stetig wachsende Unternehmen hat den Wandel des Zielmarktes erkannt und treibt diesen in Richtung Kundenfokus. Vertrauen in Mitarbeiter und ihre Fähigkeiten trägt maßgeblich dazu bei Ziele gemeinsam im Sinne des Unternehmens realisieren zu können.

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