Automatisierte Datenanalyse der externen Berichterstattung in Unternehmen der Automobil- und Versorgungsbranche. Trainingsset und kritische Würdigung der Methode


Bachelorarbeit, 2016

49 Seiten, Note: 1,3

Anonym


Leseprobe

Inhaltsverzeichnis

Inhaltsverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Tabellenverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis

1 Einleitung
1.1 Relevanz des Themas und Problemstellung
1.2 Zielsetzung und Aufbau der Arbeit

2 Begriffliche und konzeptionelle Grundlagen
2.1 Digitalisierung
2.1.1 Definition und Abgrenzung
2.1.2 Das Konzept der digitalen Transformationstrategie
2.2 Geschäftsbericht
2.2.1 Inhalt des Geschäftsberichts
2.2.2 Funktion der externen Berichterstattung

3 Methodische Grundlagen der Arbeit
3.1 Data Mining
3.2 Text Mining
3.3 Datenvorverarbeitung
3.3.1 Tokenisierung
3.3.2 Stoppwörter
3.3.3 Stemming
3.4 Machine Learning zur Datenanalyse
3.4.1 Unsupervised Learning
3.4.2 Supervised Learning
3.4.2.1 Klassifikation
3.4.2.2 Numerische Vorhersage
3.4.2.3 Assoziationsanalyse
3.5 Auswahl der Bewertungsmethodik zur Analyse der Geschäftsberichte

4 Anwendung der automatisierten Datenanalyse
4.1 Untersuchungsziel der Analyse und Vorgehensweise der Bearbeitung
4.2 Entwicklung des Trainingssets zur Auswertung der Daten
4.2.1 Auswahl der Geschäftsberichte
4.2.2 Bestimmung der Schlüsselbegriffe
4.2.3 Erstellung des Trainingssets
4.3 Analyse der Ergebnisse

5 Kritische Würdigung der Methode

6 Fazit

Verzeichnis der Gesetze, Verordnungen und Verwaltungsanweisungen

Literaturverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Abb. 1: Keyword-Verteilung innerhalb der Geschäftsberichte

Abb. 2: Absolute Häufigkeiten der Keywords

Abb. 3: Verhältnis Keyword-Anzahl zu Fundort

Abb. 4: Verhältnis Kategorieeinteilung zu extrahierten Sätzen

Tabellenverzeichnis

Tab. 1: Definitionsansätze von Data Mining

Tab. 2: Grundgesamtheit der untersuchten Geschäftsberichte

Tab. 3: Gegenüberstellung extrahierter Sätze der Automobilbranche

Tab. 4: Gegenüberstellung extrahierter Sätze der Versorgungsbranche

Abkürzungsverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

1 Einleitung

1.1 Relevanz des Themas und Problemstellung

In der heutigen Zeit ist der Gedanken an Wandel und Veränderung unmittelbar mit Digi­talisierung und technologischer Transformation verbunden. Die Kontinuität neuer tech­nologischer Innovationen lässt keinen Zweifel daran, dass die Unternehmen bereits ein Teil des gegenwärtigen Megatrends, der Digitalisierung, geworden sind. Ungeahnte Mög­lichkeiten digitaler Anwendungen stellen einen Auslöser für Herausforderungen dar, wel­che in Form von neuartigen Technologien in Folge des digitalen Wandels auftreten.1 Mit­hilfe der nachfolgenden Erläuterung wird ein Einblick über das bestehende Interesse für Digitalisierung sowie der damit einhergehenden Problematik gegeben.

Das Thema der Digitalisierung ist der Gesellschaft, als auch den Unternehmen, bekannt. Der private sowie wirtschaftliche Alltag wird zunehmend von intelligenten Produkten geprägt2 und durch die Entstehung von neuen Technologieanwendungsfeldern - und dem damit verbundenen Bedarf an digitalen Systemen - beeinflusst.3 Aufgrund eines stetigen Interesses der Effizienzsteigerung und Ressourcennachhaltigkeit gelten digitale Systeme heutzutage und auch zukünftig als unerlässlich.

Auffallend häufig ist die Rede von Digitalisierung und dem damit verbunden Wandel der bestehenden analogen Strukturen. Bezüglich des Wandels wird dessen Ursprung in „der Kombinatorik aus digitalen Prozessen [und] nicht abreißenden Datenströmen“4 gesehen. Der Wandel wird als Internet of Things (IoT) zusammengefasst. Mittels des Internets der Dinge besteht die Möglichkeit, die Komponenten Mensch, Maschine und Software zu verbinden, sodass das alltägliche Leben messbar und analysierbar wird. Heutzutage durchdringen sowohl digitale Prozesse als auch Produkte unsere Märkte und finden in vielen Bereichen Anwendung. Dazu zeigt der aktuelle Gartner Hype Cycle des Jahres 2017 neue Technologien, welche hinsichtlich ihrer erwarteten Entwicklung über die Zeit abgebildet werden.5 Infolgedessen sind bezüglich der Digitalisierung nicht nur Aug­mented und Virtual Reality auf der Kurve abgebildet, sondern auch die Technologie der Smart Robots und auch IT-Lösungen wie das Machine Learning und Cognitiv Computing sind Bestandteile des Hype Cycles.

Als wichtige, bereits umgesetzte Entwicklungen im digitalen Bereich zählen unter ande­rem der 3D-Druck, Big Data oder Cloudtechnologien, welche das Wirtschaftsgefüge be­einflussen und verändern.6 Aus dem Megatrend Digitalisierung7 werden zukünftig wei­tere Anwendungen folgen, vorangestellt sind dabei die Blockchain-Technologie aus dem Bereich der Supply Chain8, das autonome Fahren im Bereich der Automobilbranche und die künstliche Intelligenz als generalistische Technologie.9 Indes stellt sich nicht mehr nur die Frage, ob ein Unternehmen von der Digitalisierung betroffen ist, sondern inwie­weit diese Entwicklung im eigenen Unternehmen schon ausgeprägt ist und welche Rolle für die Digitalisierung eingenommen wird - aktive Mitgestaltung oder passive Beobach- tung.10

Die Relevanz der Digitalisierung wird zunehmend gestützt durch die von ihr generierten Nutzenpotenziale. Die Unternehmensberatung Hovrat & Partners beschreiben in der Stu­die Digital Value des aktuellen Jahres, den mehrfachen Nutzen, der durch Digitalisierung generiert wird.11 Aus 210 befragten Unternehmen geben 53 Prozent die Umsatzsteigerung und mit 52 Prozent neue Informationsgewinnung als spürbaren Nutzen an. Branchenspe­zifisch sind sich 47 Prozent aus Automobil-, Hightech - und Industriegüterbranche der Umsatzsteigerung durch Digitalisierung bewusst.

Auf der anderen Seite ergeben sich aus unternehmerischer Sicht auch Hemmnisse, die mit der Digitalisierung verbunden sind. Die Befragung der KFW Bankengruppe zum Thema Digitalisierung der Wirtschaft zeigt Anpassungsschwierigkeiten in Bezug auf Un­ternehmens -sowie Arbeitsorganisation auf und thematisiert weiterhin die Anforderungen an Datenschutz/-sicherheit und fehlende IT-Kompetenzen und Fachkräfte als bestehende Problematik für Unternehmen, die Digitalisierung voranzutreiben.12 Bitkom beschreibt in einer Studie zum Inhalt Industrie 4.0 ähnlich hemmende Wirkungen für Digitalisierung und führt zusätzlich als Hauptproblematik hohe Investitionskosten an.13

Abzuleiten aus der Problemstellung sind auch disruptive Unternehmen. Digitale Disrup­tion beschreibt allgemein den Effekt, welcher - in Verbindung mit technischem Fort­schritt von bestimmten Wirtschaftsbranchen- einen radikalen Wandel erzeugt.14 Traditi­onelle Produkte werden aufgrund von neuen Technologien und kürzeren Produktlebens­zyklen disruptiver Innovationen verdrängt.15 Disruptive Innovationen werden zumeist von Start-Ups und jungen Unternehmen entwickelt, welche bestehende Geschäftsmodelle überflüssig machen. Blockbuster haben keine Chance gegen die Serienplattform Netflix, Spotify nimmt es mit der Musikbranche auf und im Bereich der Autobranche stehen Tesla und Google mit ihren Innovationen.16

Bei näherer Betrachtung der Automobilindustrie ist festzustellen, dass die Möglichkeit der Disruption durch drei unterschiedliche Anwendungen besteht.17 Zunächst ist das Kon­zept des Elektroantriebs anzuführen, bestehend aus einer effizienteren Bauteilzusammen­setzung im Gegensatz zum Verbrennungsmotor. Autonomes Fahren durch die bessere Vernetzung unserer Zeit und auch digitale Plattformen in Form des Unternehmens Uber, welches das private Teilen von Autos mithilfe des Smartphones effizienter und komfor­tabler gestaltet, gelten als disruptive Anwendungen.

1.2 Zielsetzung und Aufbau der Arbeit

Die Arbeit und die damit verbundenen Untersuchungen stützen sich auf eine detaillierte Auswertung von neunzehn Geschäftsberichten ausgewählter Unternehmen der Automo­bil - und Versorgungsbranche des Geschäftsjahres 2017. Im Vordergrund steht zunächst, inwieweit die Digitalisierung thematisiert wird und welche Digitalisierungsstrategien durch die Automobilindustrie forciert werden.

Ebenfalls wird die Frage nach dem Inhalt und den Funktionen des Geschäftsberichts er­läutert. Gegenstand der Untersuchung sind ausschließlich die ausgewählten Geschäftsbe­richte der Automobil- und Versorgungsbranche.

Als weitere Forschungsfrage der Arbeit ist der aktuellen Stand der Digitalisierung inner­halb der Unternehmen aus den genannten Branchen zu untersuchen, wobei der Fokus auf den Geschäftsberichten und deren Textinhalten liegt. Der Grad wird anhand des erstellten Trainingsset und den entnommenen Sätzen bestimmt.

Um ein Grundverständnis für den Sachverhalt der Arbeit gewährleisten zu können, wer­den im Anschluss an die Einleitung im zweiten Kapitel - innerhalb der theoretischen Grundlagen - der Begriff 'Digitalisierung' und dessen Unterschiede in der Linguistik be­stimmt sowie die digitale Transformation im Unternehmen untersucht. In eben diesem angesprochenen Bereich der digitalen Transformation werden die normative, strategische sowie operative Ebene des Unternehmens beschrieben und im Bereich der Strategie an­hand von Beispielen der Automobilindustrie veranschaulicht. Weiterfolgend wird der Un­tersuchungsgegenstand Geschäftsbericht und dessen Funktionseigenschaften erläutert, indem Aufbau und Inhalt nach den internationalen Rechnungslegungsvorschriften (IFRS) aufgezeigt und die Adressaten der Berichterstattung konkretisiert werden.

Ausgehend vom konzeptionellen Rahmen der Arbeit, stellt das dritte Kapitel mit den me­thodischen Grundlagen die Werkzeug für die Bearbeitung der Arbeit dar. Für die auto­matisierte Datenanalyse gilt es, die Methodik festzulegen, mit deren Hilfe die Textinhalte der externen Berichterstattungen auf ihren Grad der Digitalisierung überprüft werden. Folgend werden das Data Mining sowie Text Mining beschrieben und die Datenvorbe­reitung mit den jeweiligen Konkretisierungen präzisiert. Im Zuge des Machine-Learning werden die Lernverfahren des Unsupervised und Supervised Learning gegenübergestellt und deren jeweiligen Techniken erläutert. Im Zusammenhang mit der Arbeit wird das Text Mining in Verbindung mit dem Supervised Machine-Learning als adäquate Metho­dik festgestellt.

Im Anschluss an die methodischen Grundlagen bilden umfangreiche empirische Auswer­tungen den Kern der Arbeit. Im Zuge dessen wird das Untersuchungsziel der Analyse geschildert und die Vorgehensweise der Bearbeitung der Datenanalyse erarbeitet. Die Auswahl der Geschäftsberichte, die Bestimmung der Schlüsselbegriffe sowie die Erstel­lung des Trainingssets werden konkretisiert. An die Erstellung des Trainingssets schließt sich die Evaluation der aus dem Set zu entnehmenden Ergebnisse an. Dazu werden die Ergebnisse verglichen, die Auffälligkeiten dokumentiert und anhand von Grafiken ver­deutlicht. Infolgedessen besteht die Möglichkeit, den Stand der Digitalisierung der ein­zelnen Berichten abzuleiten.

Nachfolgend hält die kritische Würdigung der Methode die Schwierigkeiten, welche im Rahmen der empirischen Datenanalyse aufgetreten sind, fest. Dazu wird auf die Limita­tion der Ergebnisse verwiesen. Auch werden Besonderheiten in Verbindung mit den Da­ten der Analyse beschrieben.

Im abschließenden Teil der Arbeit gilt es, auf die zukünftige Rolle der Digitalisierung der Automobil -und Versorgungsbranche zu verweisen. Aufgrund des kontinuierlich wach­senden Prozesses der Digitalisierung ist es möglich, eine Vielzahl von weiteren For­schungsaspekten zu generieren, welche zum Abschluss der Arbeit konkretisiert werden.

2 Begriffliche und konzeptionelle Grundlagen

Das Kapitel begriffliche und konzeptionelle Grundlagen gibt anhand von Definitionen sowie sprachlicher Bedeutung Aufschluss über das Verständnis der Digitalisierung, um weiterführend auf die Themenbereiche der automatisierten Datenanalyse und der Ent­wicklung des Trainingssets aufzubauen. Nachfolgend wird der als Untersuchungsgegen­stand der Datenanalyse verwendete Geschäftsbericht bezüglich dessen Bestandteile so­wie kommunikativer Funktionen erläutert.

2.1 Digitalisierung

Aufgrund der geschilderten Relevanz werden nachfolgend in diesem Kontext Definitio­nen zum Verständnis des Terminus Digitalisierung beschrieben. Die Abgrenzung des Be­griffs Digitalisierung wird zusätzlich durch die inhaltlichen Unterschiede, welche im eng­lischen Sprachgebrauch auftreten, vorgenommen.

2.1.1 Definition und Abgrenzung

Im deutschen Sprachgebrauch werden für den Begriff 'Digitalisierung' in der Literatur eine Vielzahl von Definitionen unterschieden und unter dem Thema der Digitalisierung zusammengefasst. Als Digitalisierung wird die Computerverarbeitung von Sequenzen - bestehend aus 1 und 0 - definiert, welche Texte, Bilder oder Töne in binärer Form zei- gen.18 Weitergehend bezeichnet die Digitalisierung nicht nur die „Überführung analoger in digitale Werte zu dem Zweck, sie elektronisch zu übertragen, zu speichern und zu ver- arbeiten.“19 Ferner wird die Digitalisierung als Wandel beschrieben, der durch den Ein­satz von neuen Informations - und Kommunikationstechnologien Einfluss auf das Privat - und Arbeitsumfeld nimmt20 und gilt aus unternehmerischer Sicht als „technologiege­triebener Transformationsprozess von Unternehmen.“21

Die Verwendung der Bezeichnung Digitalisierung lässt im englischsprachigen Raum auf unterschiedliche Interpretationen schließen. Aufgrund von divergierenden Bedeutungen der Begriffe 'Digitisation/Digitization' und 'Digitalisation/Digitalization' ist es nötig, eine Abgrenzung der Bezeichnungen vorzunehmen, da diese Begriffe zueinander keine syno­nymen Eigenschaften besitzen.22

Der Ausdruck 'Digitization/Digitisation' wird häufig als Transformation von analogen oder physischen zu digitalen Artefakten verstanden. Der Zweck dieser Transformation ist die Implementierung der digitalen Daten in Geschäftsprozesse mit dem Ziel, neues Wis­sen zu erwerben und einen Mehrwert für die Stakeholder zu schaffen. Weitergehend über­setzt der Digitalisierungsprozess Informationen und Medien - darunter Texte, Videos, Daten - in die Computersprache der Einsen und Nullen.23

Unter dem Begriff der 'Digitalization/Digitalisation' werden unter anderem die Auswir­kungen der Digitalisierung auf Wirtschaft und Gesellschaft bezeichnet. Anzuführen sind die Beeinflussung von Wertschöpfungsstrukturen, das Aufkommen technologischer Trends und die Veränderung der medialen Verhaltensweisen von Nutzern.24 Ebenfalls konkretisiert 'Digitalization/Digitalisation' die fundamentale Veränderung des Geschäfts­betriebs, indem neu erworbenes Wissen durch wertsteigernden Digitalisierungsinitiativen generiert wird.25

2.1.2 Das Konzept der digitalen Transformationsstrategie

Unternehmen aus verschiedenen Branchen ergreifen Initiativen, um durch neue digitale Technologien Vorteile für das Unternehmen zu generieren. Mitunter entstehen digitale Transformationen von Geschäftsvorgängen, Organisationsstrukturen, Produkten und Pro- zessen.26 Die digitale Transformation wird als „durchgängige Vernetzung aller Wirt­schaftsbereiche und (...) Anpassung der Akteure an die neuen Gegebenheiten der digita­len Ökonomie“27 beschrieben. Gegenstand der Transformation sind die Wertschöpfung des Unternehmens und die damit verbundenen Bedürfnisse der Kunden.28

Um die komplexen digitalen Transformationen zu steuern, gilt es für Unternehmen, eine Transformationsstrategie zu entwickeln, um die Implementierung und Priorisierung von digitalen Transformationen in der Unternehmensorganisation zu koordinieren.29 Für die Entwicklung der Strategie werden die Handlungsfelder, die sich für ein Unternehmen aus der Digitalisierung ergeben, beschrieben. Zu diesem Vorgang unterteilt sich die Unter­nehmensorganisation in das normative, strategische sowie operative Themenfeld.30

Innerhalb des normativen Bereiches werden Leitbild, Vision, Mission und Politik des Unternehmens durch den digitalen Transformationsprozess beeinflusst.31 Die Vision ent­hält die Zukunftsvorstellungen der Unternehmen, welche in Abhängigkeit von Verände­rungen neu definiert werden. Vor dem Beginn der digitalen Transformation wird die Vi­sion der Organisation angepasst, um auch unternehmensübergreifend, mit Blick auf Kun­den und Lieferanten, ein starkes Unternehmensbild zu generieren.

Die Mission - die Ausformulierung und Umsetzung der Vision - zeigt die Fähigkeit des Unternehmens, die digitale Transformation umzusetzen. Ebenfalls wird der Mission ein hoher Stellenwert zugewiesen, da in diesem Bereich deutlich wird, inwiefern der Digita­lisierungsprozess neue Erfordernisse konzipiert.

Digitale Transformationsstrategien sind auch in der Automobilbranche vorzufinden. Eine mögliche Digitalisierungsstrategie verfolgen die Automobilkonzerne BMW und Daimler, welche die Kooperationen mit Start-ups vorantreiben. Um in einen unmittelbaren Aus­tausch mit Start-ups treten zu können, gründet BMW das Projekt 'BMW Startup Garage' - Daimler steht diesem Vorhaben mit dem Projekt 'Peninsula' entgegen. Das Automobil­unternehmen Daimler zielt mit 'Peninsula' auf die Fortsetzung der Digitalisierung in der Van-Sparte ab, indem Mitarbeiter des Konzerns, außerhalb von den gewöhnlichen Ge­schäftsstrukturen, mit jungen Gründern zusammenarbeiten.

Aus Sicht der BMW Group existieren hochrelevante Technologien, welche in jungen Un­ternehmen auftreten. Der Schwerpunkt der Suche wird auf Technologien gelegt, welche im Bereich der E-Mobilität und des Machine-Learning auftreten. Anstatt Anteile zu kau­fen wird der frühe Erwerb dieser relevanten Technologien angestrebt, um eine Integration in das Markenkonzept zu erreichen.32

Eine weitere Möglichkeit zur digitalen Transformation zeigt der Autohersteller Volkswa­gen mithilfe des 2016 gegründeten Tochterunternehmen Moia. Das Ziel von Moia ist es als eigenständiges Tochterunternehmen On-Demand-Mobilitätsangebote anzubieten. Hierfür entwickelt Moia als Konzernmarke einen eigenen, vollvernetzten Van mit Elektro-Antrieb sowie IT-basierte On-Demand-Angebote wie Ridehailing - einer App­basierten Fahrtenvermittlung - welche in urbanen Verkehrsräumen eingesetzt werden. Das Tochterunternehmen investiert im Zuge dessen in digitale Startups und kooperiert mit Städten und Verkehrsanbietern.33

Die digitale Transformation gelingt den Automobilherstellern ebenfalls über die Aufset­zung von Beteiligungsfonds, um in Start-up-Unternehmen zu investieren und durch nicht­monetäre Ressourcen zu unterstützen.34 Verbunden mit BMW i Ventures sind die Unter­nehmen RideCell als Systempartner und Carbon3D als Kompetenzpartner im Bereich der Additiven Manufaktur.

Im operativen Themenfeld sind vor allem die Prozesse Teil der Digitalisierung. Das Un­ternehmen Audi AG verbindet mit Digitalisierung die intelligente Vernetzung von Daten hinsichtlich der Steuerung von Fabriken, zur sogenannten Smart Factory.35 Bestehende Informationsdaten von Lieferanten und Spediteuren sowie Daten bezüglich der Ge­schäftsbereiche und Wertschöpfungskette werden vernetzt, analysiert und zusammenge­fügt zu einem gemeinsamen Data Lake. Die enorme Menge an Daten, Big Data, wird mittels Software und entsprechenden Instrumenten ausgewertet.

2.2 Geschäftsbericht

Im Hinblick auf den Untersuchungsgegenstand der Arbeit werden in diesem Kapitel der Inhalt und Aufbau der externen Berichterstattung präzisiert. Weiterführend werden die Funktion der Geschäftsberichte und dessen Adressaten näher ausgeführt.

2.2.1 Inhalt des Geschäftsberichts

Die Unternehmenspublizität in Verbindung mit Publizitätsinstrumenten wird von Unter­nehmen eingesetzt, um Informationen über Tätigkeiten sowie die wirtschaftliche Lage des Unternehmens zu kommunizieren.36 Neben dem Zwischenbericht und der Ad-hoc Publizität stellt der Geschäftsbericht ein wesentliches obligatorisches Informationsinstru­ment der Unternehmenspublizität dar. Trotz fehlender gesetzlicher Grundlage zur Erstel­lung des Geschäftsberichts wird dieser auf freiwilliger Basis von börsennotierten Unter­nehmen veröffentlicht.37 Der Geschäftsbericht obliegt der jährlichen Erstellung durch die Geschäftsführung der Unternehmen und gibt einen Überblick über das vergangene Ge- schäftsjahr.38 Die Komponenten des Geschäftsberichtes gliedern sich in den obligatori­schen und den fakultativen Teil.

Wenngleich der Geschäftsbericht freiwillige Informationen enthält, wird er in der Praxis zur Verbreitung von offenlegungspflichtigen Informationen im Sinne des HGB und des AktG verwendet. Der obligatorische Teil zeigt die Mindestbestandteile des Geschäftsbe­richts für kapitalmarktorientierte Unternehmen. Diese ergeben sich aus §325 HGB, wel­cher die Offenlegungspflicht des Konzernabschlusses (§297 i.V.m §315a HGB), den Be­stätigungsvermerk des Abschlussprüfers (§322 HGB) und den Konzernlagebericht (§315 HGB) aufzeigt. Gemäß §170 AktG, §171 AktG und §161 AktG sind der Gewinnverwen­dungsvorschlag, der Bericht des Aufsichtsrats und die Entsprechenserklärung zum Cor­porate Governance Kodex zu veröffentlichen.39 Eine Ergänzung des Vorschlags und Be­schlusses über die Gewinnverwendung ist zur Erfüllung der Publizitätspflicht gegenüber den Aktionären möglich. Mutterunternehmen, deren Aktien im Prime-Standard gehandelt werden, sind gemäß §50 BörsO FWB i.V.m. §37 y WpHG verpflichtet, den Konzernab­schluss und den Konzernlagebericht innerhalb des internationalen Rechnungslegungs­standards (IFRS) vorzunehmen.

Prüfungspflichtige Bestandteile sind der Jahres- oder Konzernabschluss und der Lagebe­richt des Unternehmens. Daraus resultieren der Bericht des Aufsichtsrates, der Gewinn­verwendungsvorschlag und der Bestätigungsvermerk des Wirtschaftsprüfers als nicht prüfungspflichtige Elemente.40

Der Konzernabschluss setzt sich gemäß §297 HBG aus Bilanz, Gewinn- und Verlustrech­nung, Anhang, Kapitalflussrechnung und dem Eigenkapitalspiegel zusammen. Gegebe­nenfalls kann der Abschluss um eine Segmentberichterstattung erweitert werden. Die we­sentlichen Bestandteile des Konzernlageberichts sind im §315 HGB Abs. 1 bis 4 näher ausgeführt. Der Konzernlagebericht umfasst den Bericht über die wirtschaftliche Lage des Konzerns, den Berichte über Chancen- und Risikoprognosen sowie Angaben hin­sichtlich übernahmerechtlicher Vorgänge. Eingegangen werden innerhalb des Konzern­lageberichts zusätzlich auf Vorgänge besonderer Bedeutung, Risikomanagementziele und -methoden zur Absicherung der Transaktionen, Forschung und Entwicklung sowie das Vergütungssystem und die Merkmale des internen Kontroll- und Risikomanagement­systems.

Die Pflichtbestandteile des zur Verbreitung offenlegungspflichtiger Dokumente genutz­ten Geschäftsberichts sind durch Gesetze und Standards geregelt. Ungeachtet dessen ste­hen den Unternehmen bei der Ausgestaltung der Geschäftsberichte gewisse Gestaltungs­möglichkeiten offen, sofern die Angaben die tatsächlichen Verhältnisse des Unterneh­mens nicht verfälschen.

Die fakultative Komponente des Geschäftsberichts ist durch die Unternehmen frei zu ge­stalten, sodass keine abschließende Auflistung der entsprechenden Inhalte erfolgt.41 Mög­liche Bestandteile sind eine Mehrjahresübersicht zu Kennzahlen oder GuV-Positionen, Informationen zur Aktie und Journals. Der Geschäftsbericht des Unternehmens BMW AG enthält im Geschäftsjahr 2017 im freien Teil einen zehn Jahre umfassenden Mehrjah­resbericht mit Kennzahlen aus den Bereichen Personal, Produktionsvolumen und Auslie­ferung. Auch sind ein Glossar sowie ein Finanzkalender am Ende des Geschäftsberichts enthalten.

[...]


1 Vgl. MATZLER, K. et al. (2016), S. 13.

2 Vgl. im Internet: ACATECH (Hrsg.) (2009), S. 25.

3 Vgl. NEUGEBAUER, R. (2018), S. 2.

4 (2009); HEUER, S. (2015), S. 42.

5 Vgl. hierzu und zu folgendem Satz im Internet:GARTNER INC. (Hrsg.) (Hype Cycle) (2017).

6 Vgl. MATZLER, K. et al. (2016), S. 13.

7 Vgl. TERNÈS, A./SCHIEKE, S. (2018), S. 5; DÜSSELDORF, P. (2017), S. 319; DIEZ, W. (2018), S. 37.

8 Vgl. hierzu und zu folgendem Satz NEUGEBAUER, R. (2018), S. 311 und 385.

9 Vgl. WOLFF, D./GÖBEL, R. (2018), S. 11.

10 Vgl. NEUGEBAUER, R. (2018), S. 3.

11 Vgl. hierzu und zu folgenden Sätzen im Internet: Horvat & Partners Management Consultants (2018).

12 Vgl. im Internet: KFW BANKENGRUPPE (Hrsg.) (2017), S. 1.

13 Vgl. im Internet: BITKOM RESEARCH (Hrsg.) (2018), S. 8.

14 Vgl. SPECHT, P. (2018), S. 67.

15 Vgl. DOWNES, L./NUNES, P. F. (2013), S.46.

16 Vgl. MATZLER, K. et al. (2016), S. 13.

17 Vgl. hierzu und zu folgenden Sätzen JAEKEL, M. (2017), S. 128f.

18 Vgl. NEUGEBAUER, R. (2018), S. 8.

19 MERTENS, P./BARBIAN, D./BAIER, S. (2017), S. 35.

20 Vgl. FRANKEN, S. (2016), S. 4.

21 DIEZ, W. (2018), S. 37.

22 Vgl. hierzu und zu folgenden Sätzen ENHUBER, M. (2015), S. 123; SCHALLMO, D. R. A./WILLI- AMS, C. A. (2018), S. 4.

23 Vgl. BRYNJOLFSSON, E./MCAFEE, A. (2014), S. 85.

24 Vgl. BURR, W./STEPHAN, M. (2017), S. 89.

25 Vgl. SCHALLMO, D. R. A./WILLIAMS, C. A. (2018), S. 6.

26 Vgl. MATT, C./HESS, T./BENLIAN, A. (2015), S. 339.

27 Im Internet: BOUÉE, C.-E./SCHAIBLE, S. (2015), S. 6.

28 Vgl. KRÖSBACHER, H. (2018), S. 77.

29 Vgl MATT, C./HESS, T./BENLIAN, A. (2015), S. 339.

30 Zu den Themenfeldern vgl. KRÖSBACHER, H. (2018), S. 78.

31 Vgl. hierzu und zu folgenden Sätzen KRÖSBACHER, H. (2018), S. 78f.

32 Vgl. im Internet: BAYERISCHE MOTORENWERKE AG (Hrsg.) (2016).

33 Vgl. ABSATZWIRTSCHAFT (Hrsg.) (2017), S. 29; im Internet: VOLKSWAGEN AG (Hrsg.) (Moia) (2016); im Internet: WIRTSCHAFTSWOCHE (Hrsg.) (2017).

34 Vgl. hierzu und zum folgenden Satz im Internet BAYERISCHE MOTOREN WERKE AG (Hrsg.) (Ausbau BMW i Ventures) (2016); im Internet: BAYERISCHE MOTOREN WERKE AG (Hrsg.) (Nachhaltig investieren) (2016).

35 Vgl. hierzu und zu folgenden Sätzen im Internet: AUDI AG (Hrsg.) (2016).

36 Vgl. hierzu und zu folgendem Satz GRÜNING, M. (2011), S. 1 und 24.

37 Vgl. KÜTING, K./BUSCH, J. (2003), S. 153.

38 Vgl. EVERLING, O./SCHAUB, P./STEPHAN, R. (2012), S. 59.

39 Vgl. hierzu und zu folgendem Satz HÜTTEN, C. (2000); KÜTING, K./BUSCH, J. (2003), S. 154.

40 Vgl. GRÜNING, M. (2011), S. 29.

41 Vgl. KÜTING, K./BUSCH, J. (2003), S. 155.

Ende der Leseprobe aus 49 Seiten

Details

Titel
Automatisierte Datenanalyse der externen Berichterstattung in Unternehmen der Automobil- und Versorgungsbranche. Trainingsset und kritische Würdigung der Methode
Hochschule
Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg  (Lehrstuhl für Rechnungswesen und Controlling)
Note
1,3
Jahr
2016
Seiten
49
Katalognummer
V1137477
ISBN (eBook)
9783346511225
ISBN (Buch)
9783346511232
Sprache
Deutsch
Schlagworte
Automobilbranche, Versorgungsbranche, Berichterstattung, Automatisierte Datenanalyse, DIgitalisierung, Data Mining, Text Mining, Machine Learning
Arbeit zitieren
Anonym, 2016, Automatisierte Datenanalyse der externen Berichterstattung in Unternehmen der Automobil- und Versorgungsbranche. Trainingsset und kritische Würdigung der Methode, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1137477

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