Die Masterarbeit klärt, welche Nutzenpotenziale sich durch Predictive Analytics im Controlling ergeben. Ein weiteres Ziel ist es, Aufschlüsse über den aktuellen Forschungsstand von Predictive Analytics im Controlling zu geben, um nicht genutzte Potenziale offenzulegen. Darüber hinaus werden die Auswirkungen, Herausforderungen und Risiken bei einer Implementierung im Controlling ermittelt und bewertet. Selbst durchgeführte Praxistests geben Aufschlüsse über die Anwendbarkeit.
Das Controlling unterliegt einem kontinuierlichen Veränderungsprozess. Ursprünglich wurden Daten noch auf Papier verarbeitet, später konnten Computer bei der Auswertung unterstützen und seit kürzester Zeit können intelligente Algorithmen genutzt werden, um eine effiziente Datenverarbeitung zu ermöglichen.
"Daten sind das Öl des 21. Jahrhunderts, und Datenanalyse der Verbrennungsmotor dazu." Dieses Zitat stammt von Peter Sondergaard, ehemaliger Senior Vice President des IT-Marktforschungs- und Beratungsunternehmens Gartner Research. Mit der Globalisierung und einem zunehmenden technologischen Fortschritt steigen Datenmengen rasant an. Oftmals werden die Potenziale, die sich durch die steigenden Datenmengen ergeben nur unzureichend von Unternehmen genutzt. Analysen sind mit einem enormen Zeitaufwand verbunden und stellen häufig nur ein Abbild der Vergangenheit dar.
Zudem führt eine steigende Zahl komplexer und dynamischer Faktoren in der Umwelt aller Organisationen zu einer wachsenden Unsicherheit in Bezug auf zukünftige Entwicklungen. Daraus entstehen neue Herausforderungen für das Controlling und es verlangt nach neuen datengetriebenen Planungs- und Steuerungsinstrumenten, die nicht nur einen vergangenheits-, sondern vor allem einen zukunftsgerichteten Fokus haben. Die steigenden Datenmengen nutzbar zu machen ist wettbewerbskritisch und ermöglicht entscheidende Wachstumsimpulse.
Entscheidungsträger in Unternehmen, die spezialisiert darauf sind, Daten zu analysieren und zukünftige Entwicklungen präziser zu prognostizieren, haben aufgrund der Erkenntnisgewinne ein besseres Verständnis über ihr wirtschaftliches Umfeld. Dies ermöglicht wiederum ökonomisch angemessenere Entscheidungen. Ein Instrument für die Analyse von großen heterogenen Datenmengen für die Vorhersage von zukünftigen Entwicklungen ist unter dem Begriff Predictive Analytics bekannt.
Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung
1.1 Ausgangssituation und Problemstellung
1.2 Zielsetzung
1.3 Aufbau und Methodik
2 Theoretische Grundlagen
2.1 Controlling
2.1.1 Grundlagen Controlling
2.1.2 Einführung in die Hauptprozesse des Controllings
2.1.3 Digitalisierung im Controlling
2.2 Predictive Analytics
2.2.1 Grundlagen von Predictive Analytics
2.2.2 Zusammenhang Big Data und Predictive Analytics
2.2.3 Einordnung, Abgrenzung und Entwicklung von Predictive Analytics
2.2.4 Grundlagen angewendeter Methoden und Algorithmen
3 Nutzenpotenziale von Predictive Analytics bei den Hauptprozessen im Controlling
3.1 Planung, Budgetierung und Forecast
3.2 Projekt- und Investitionscontrolling
3.3 Kosten-, Leistungs- und Ergebnisrechnung
3.4 Management Reporting und Business Partnering
3.5 Risikocontrolling
3.6 Datenmanagement
3.7 Weiterentwicklung von Organisation, Prozessen, Instrumenten und Systemen
3.8 Zwischenergebnis: Nutzenpotenziale von PA in den Hauptprozessen im Controlling
4 Einsatz von Predictive Analytics in der Praxis
4.1 Aktueller Implementierungsgrad in der Unternehmenspraxis
4.2 Herausforderungen und Risiken bei der Umsetzung und Anwendung von Predictive Analytics
4.3 Handlungsempfehlungen für die Implementierung von Predictive Analytics
5 Praxistest von Predictive Analytics
5.1 Excel Data Mining Add-In
5.2 RapidMiner
5.3 Zwischenergebnis Praxistest
6 Fazit
6.1 Zusammenfassung und Erläuterung der Ergebnisse
6.2 Kritische Würdigung
6.3 Ausblick
Zielsetzung & Themen
Die Arbeit untersucht die Nutzenpotenziale von Predictive Analytics (PA) im Controlling, um Entscheidungsprozesse durch eine zukunftsgerichtete Datenanalyse effizienter und agiler zu gestalten. Sie analysiert, wie PA als Instrument die traditionellen Controlling-Aufgaben erweitert, identifiziert Implementierungsbarrieren und testet praktische Softwarelösungen, um Empfehlungen für eine erfolgreiche Einführung in der Unternehmenspraxis zu geben.
- Nutzenpotenziale von Predictive Analytics in Controlling-Hauptprozessen
- Herausforderungen und Risiken bei der Implementierung von PA
- Analyse des aktuellen Implementierungsgrades in der Unternehmenspraxis
- Praktische Erprobung von Softwarelösungen (Excel Add-In und RapidMiner)
- Handlungsempfehlungen für Controller und Management
Auszug aus dem Buch
1.1 Ausgangssituation und Problemstellung
Das Controlling unterliegt einem kontinuierlichen Veränderungsprozess. Ursprünglich wurden Daten noch auf Papier verarbeitet, später konnten Computer bei der Auswertung unterstützen und seit kürzester Zeit können intelligente Algorithmen genutzt werden, um eine effiziente Datenverarbeitung zu ermöglichen. „Daten sind das Öl des 21. Jahrhunderts, und Datenanalyse der Verbrennungsmotor dazu.“ Dieses Zitat stammt von Peter Sondergaard, ehemaliger Senior Vice President des IT-Marktforschungs und Beratungsunternehmens Gartner Research. Mit der Globalisierung und einem zunehmenden technologischen Fortschritt steigen Datenmengen rasant an. Oftmals werden die Potenziale, die sich durch die steigenden Datenmengen ergeben nur unzureichend von Unternehmen genutzt.
Analysen sind mit einem enormen Zeitaufwand verbunden und stellen häufig nur ein Abbild der Vergangenheit dar. Zudem führt eine steigende Zahl komplexer und dynamischer Faktoren in der Umwelt aller Organisationen zu einer wachsenden Unsicherheit in Bezug auf zukünftige Entwicklungen. Daraus entstehen neue Herausforderungen für das Controlling und es verlangt nach neuen datengetriebenen Planungs- und Steuerungsinstrumenten, die nicht nur einen vergangenheits-, sondern vor allem einen zukunftsgerichteten Fokus haben.
Zusammenfassung der Kapitel
1 Einleitung: Einführung in die Ausgangslage, die Problemstellung und die methodische Vorgehensweise der Arbeit.
2 Theoretische Grundlagen: Erläuterung der Controlling-Grundlagen und Einführung in Predictive Analytics sowie deren methodische Basis.
3 Nutzenpotenziale von Predictive Analytics bei den Hauptprozessen im Controlling: Detaillierte Untersuchung, wie PA in den verschiedenen Controlling-Teilbereichen wertschöpfend eingesetzt werden kann.
4 Einsatz von Predictive Analytics in der Praxis: Analyse des aktuellen Anwendungsgrades, der Hürden sowie Ableitung konkreter Handlungsempfehlungen.
5 Praxistest von Predictive Analytics: Anwendung und Evaluation zweier Softwaretools anhand konkreter Fallbeispiele zur Demonstration der Praxistauglichkeit.
6 Fazit: Zusammenfassende Bewertung der Forschungsergebnisse, kritische Reflexion und Ausblick auf zukünftige Entwicklungen.
Schlüsselwörter
Predictive Analytics, Controlling, Big Data, Unternehmensplanung, Datenanalyse, Algorithmen, Digitalisierung, Business Partnering, Risikocontrolling, Forecasting, Praxistest, Softwarelösungen, Datenmanagement, Automatisierung, Entscheidungsunterstützung
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit analysiert, wie das Controlling durch den Einsatz von Predictive Analytics zukunftsgerichtete Erkenntnisse aus großen Datenmengen gewinnen kann.
Welche zentralen Themenfelder werden behandelt?
Die zentralen Felder umfassen Controlling-Prozesse, Predictive Analytics (PA), Big Data, Software-Anwendungen in der Praxis sowie Herausforderungen bei der Implementierung digitaler Strategien.
Was ist das primäre Ziel oder die Forschungsfrage?
Ziel ist es zu klären, welche spezifischen Nutzenpotenziale sich durch PA im Controlling ergeben und wie diese bei Herausforderungen in der Umsetzung realisiert werden können.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Die Arbeit basiert auf einer qualitativ-deduktiven Sekundärliteraturrecherche, ergänzt durch einen praktischen Test von Softwaretools (Excel Data Mining Add-In und RapidMiner).
Was wird im Hauptteil behandelt?
Der Hauptteil befasst sich mit der Untersuchung der Nutzenpotenziale in verschiedenen Controlling-Hauptprozessen, analysiert den Umsetzungsgrad in der Praxis und bietet Handlungsempfehlungen.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Wichtige Begriffe sind Predictive Analytics, Controlling, Datenanalyse, Automatisierung, Big Data und proaktive Unternehmenssteuerung.
Welchen Einfluss hat Predictive Analytics auf die Rolle des Controllers?
Die Rolle wandelt sich langfristig vom reinen Analysten hin zum strategischen Business Partner, da Routineaufgaben automatisiert werden und mehr Zeit für die Ergebnisinterpretation bleibt.
Warum gibt es die sogenannte "Algorithm Aversion"?
Menschen neigen dazu, algorithmusbasierten Prognosen gegenüber menschlichen Schätzungen skeptischer zu sein, besonders wenn die Algorithmen Fehler machen.
- Arbeit zitieren
- Adrian Haas (Autor:in), 2022, Predictive Analytics im Controlling. Grundlagen, Nutzenpotenziale und praktische Umsetzung, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1167867
