Die Forschungsfragen, die im Rahmen dieser Arbeit behandelt werden sollen, lauten wie folgt: Inwiefern wirken sich Big Data und Business Intelligence (BI) auf das Berichtswesen aus? Welche Technologien werden hierzu eingesetzt und welche Potenziale und Herausforderungen ergeben sich dabei? Inwiefern haben sich die Rolle und die Kompetenzen der Controller im Rahmen der Digitalisierung verändert? Ziel der Arbeit ist es, einen Beitrag für die kontroverse Diskussion über die Auswirkungen der Digitalisierung auf das Controlling und insbesondere das Berichtswesen zu leisten. Weiterhin soll Potenzial für künftige Forschung im Zusammenhang mit der Digitalisierung im Controlling und im Berichtswesen aufgezeigt werden.
John Naisbitt erfasste 1982 schon in einer frühen Phase der Digitalisierung ein interessantes Paradoxon. Getrieben von unserem Wissenshunger findet zunehmend die Speicherung aller speicherbaren und digitalisierbaren Inhalte statt, um anschließend Wissen aus den generierten Daten extrahieren zu können. Technologische Innovationen im Rahmen von Big Data führen weiterhin zu einer Vervielfältigung der globalen Datenmenge. Im Privatleben haben intelligente Geräte bereits unseren Alltag erreicht. Das Internet der Dinge treibt die Vernetzung der elektronischen Medien weiter voran und erzeugt immer mehr verwertbare Daten. Auch Unternehmen erkennen das wertschöpfende Potenzial im Umgang mit Big Data und entwickeln daher ihre Business Intelligence (BI) weiter, um den Nutzen von Big Data zu maximieren. Damit die Qualität nicht der Quantität unterliegt und ineffiziente Massenspeicherung und -sammlung vermieden werden, ist eine differenzierte und intensive Auseinandersetzung mit den modernen Technologien von essenzieller Bedeutung. Es wird sich intensiver mit der Qualität der Daten und dem Datenmanagement befasst und im Zuge dessen, wie diese weiter verbessert werden können. Auch die Automatisierung verschiedener Geschäftsprozesse wird aktuell fokussiert. In diesem Zusammenhang sind auch das Controlling und insbesondere das Berichtswesen betroffen. Prozesse sollen standardisiert und automatisiert werden, um mehr Kapazitäten für die wertschöpfenden Tätigkeiten zu schaffen. Die starke Interdisziplinarität im Spannungsfeld zwischen Wirtschaft und Informationstechnik (IT), die durch die Digitalisierung immer weiter ausgedehnt wird, lässt neue Berufe, wie dem des Data Scientists, entstehen und notwendig werden.
Inhaltsverzeichnis
1 Einführung
2 Aspekte der Digitalisierung
2.1 Definition und zentrale Begriffe
2.2 Technologien und digitale Entwicklungen im Controlling
2.2.1 Data Warehouses und die In-Memory-Technologie
2.2.2 Prädiktive Datenanalyse und Data Mining
3 Grundlagen des Berichtswesens
3.1 Berichtsformalitäten und der Reportingprozess
3.2 Zielsetzung und Funktion der Berichte
4 Auswirkungen der Digitalisierung auf das Berichtswesen
4.1 Organisatorische Veränderungen im Berichtswesen
4.2 Digitale Ansätze zur Automatisierung des Reportings
4.2.1 Self-Service und Reporting Factories
4.2.2 Kennzahlen-Cockpits und der Digital Boardroom
4.2.3 Robotic Process Automation (RPA)
5 Veränderungen im Profil der Controller
5.1 Verschiebung der Kompetenzen der Controller
5.2 Business Partnering – Ein Blick auf die zukünftige Rolle der Controller
6 Zusammenfassung und Fazit
Zielsetzung & Themen
Die vorliegende Arbeit untersucht das Spannungsfeld zwischen den technologischen Möglichkeiten der Digitalisierung und deren tatsächlichen Auswirkungen auf das Controlling sowie das Berichtswesen. Ziel ist es, den Beitrag der Digitalisierung zur Effizienzsteigerung kritisch zu hinterfragen und die daraus resultierende Verschiebung der Anforderungen an das Kompetenzprofil von Controllern zu analysieren.
- Grundlagen der Digitalisierung und technologischer Entwicklungen (Big Data, In-Memory)
- Struktur und Prozesse des modernen Berichtswesens
- Automatisierungspotenziale durch Reporting Factories, Kennzahlen-Cockpits und RPA
- Veränderungen im Kompetenzprofil und der Rolle des Controllers als Business Partner
- Kritische Analyse von Implementierungshürden und Effizienzrealitäten
Auszug aus dem Buch
Robotic Process Automation (RPA)
Bei Robotic Process Automation (RPA) handelt es sich um Programme, die menschliche Handlungen bzw. Eingaben anstelle der Menschen selbst durchführen sollen, sodass ein aus diesen Einzelaktionen bestehender Prozess automatisiert durchgeführt wird. Robot meint in diesem Kontext also keinen physischen Roboter, der die Arbeitsschritte der Menschen ersetzt, sondern eine Software, die Interaktionen mit digitalen Medien imitiert.
Die Einführung von RPA kann in mehrere Phasen unterteilt werden. Zunächst sollte ein Proof-of-Concept erfolgen. Hierbei können kostenlose Testversionen der unterschiedlichen Software Anbieter bezogen werden, um mit einzelnen Teilprozessen Pilottests durchführen zu können. Als nächstes muss, im Rahmen der Ramp-Up-Phase, ein Modell für die Prozessauswahl erarbeitet werden. In der Scale- & Institutionalize-Phase soll anhand des ausgearbeiteten Modells die Prozessauswahl und -optimierung erfolgen. Zuletzt soll in der Mature & Innovate-Phase das etablierte RPA-System um moderne Technologien erweitert werden, die unstrukturiertere Dateninputs verarbeiten und komplexe Prozessschritte automatisieren können.
Die RPA Plattform besteht im Kern aus den folgenden Komponenten. Im Development Studio werden die Roboter konfiguriert. Mithilfe eines sog. Recorders werden einzelne Aktionen, wie z. B. das Öffnen von Programmen, Mausklicks oder Texteingaben, aufgenommen und können danach durch den Roboter wiedergegeben werden. Das Studio beinhaltet außerdem Erweiterungen und Plugins, die die Möglichkeiten der Konfiguration der Roboter vergrößern. Das Development Studio stellt damit eine Ebene dar, die in einer visuellen Schnittstelle die Einstellungen der Roboter beinhaltet. Das Control Center ist das Bindeglied zwischen dem Development Studio und der Ausführungsebene der Roboter. In ihm werden die Roboter de-/aktiviert und gewartet. Hier erfolgt auch die Verteilung der Roboter auf die verschiedenen Aufgaben. Sind alle Einstellungen in beiden Ebenen getroffen, kann der konfigurierte Roboter seine zugeteilten Prozesse im Rahmen des internen BI-Systems ausführen.
Zusammenfassung der Kapitel
1 Einführung: Hinführung zum Thema durch die Analyse des Informationsparadoxons und Darlegung der zentralen Forschungsfragen zur Digitalisierung im Controlling.
2 Aspekte der Digitalisierung: Erläuterung der Begrifflichkeiten und technologischen Voraussetzungen wie Data Warehouses und prädiktive Datenanalyse im Kontext des Controllings.
3 Grundlagen des Berichtswesens: Systematische Darstellung der Berichtsarten, -formen und des Reportingprozesses als Basis für die automatisierte Berichterstattung.
4 Auswirkungen der Digitalisierung auf das Berichtswesen: Analyse organisatorischer sowie technologischer Veränderungen durch Automatisierungslösungen wie Reporting Factories und RPA.
5 Veränderungen im Profil der Controller: Untersuchung der Kompetenzverschiebungen und der zunehmenden Bedeutung der Rolle des Controllers als Business Partner.
6 Zusammenfassung und Fazit: Kritische Bilanzierung der Ergebnisse und Ausblick auf notwendige zukünftige Forschung und Kompetenzanforderungen.
Schlüsselwörter
Digitalisierung, Controlling, Berichtswesen, Big Data, Business Intelligence, Data Warehouse, Reporting Factory, Robotic Process Automation, Predictive Analytics, Dashboards, Kennzahlen-Cockpit, Business Partnering, Kompetenzprofil, Automatisierung, Prozessoptimierung
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit befasst sich mit den Auswirkungen der fortschreitenden Digitalisierung auf die operativen und strategischen Prozesse im Controlling, insbesondere im Bereich des Berichtswesens.
Was sind die zentralen Themenfelder der Arbeit?
Die Schwerpunkte liegen auf technologischen Treibern wie Big Data und Data Warehouse-Systemen, der Automatisierung von Reporting-Prozessen sowie der daraus resultierenden Rollenveränderung der Controller.
Welches ist das primäre Ziel oder die Forschungsfrage?
Die Forschungsfrage zielt darauf ab, wie Big Data und BI das Berichtswesen beeinflussen, welche Technologien die Automatisierung vorantreiben und wie sich das Anforderungsprofil an Controller in diesem digitalen Kontext verändert.
Welche wissenschaftliche Methode wurde verwendet?
Die Arbeit stützt sich auf eine fundierte Literaturrecherche und die Auswertung aktueller Studien und Fachbeiträge zur Digitalisierung im Controlling-Kontext.
Was wird im Hauptteil der Arbeit behandelt?
Im Hauptteil werden technologische Ansätze wie Data Warehouses, In-Memory-Technologie, prädiktive Datenanalyse sowie spezifische Automatisierungslösungen (RPA, Reporting Factories) diskutiert und ihre Auswirkungen auf das Berichtswesen geprüft.
Welche Schlüsselbegriffe charakterisieren die Arbeit?
Wichtige Begriffe sind Digitalisierung, Business Partnering, Reporting Factory, Robotic Process Automation (RPA) und Kennzahlen-Cockpits.
Was ist das Ergebnis der Analyse zu Reporting Factories?
Für Unternehmen bieten sie Potenziale zur Effizienzsteigerung bei repetitiven Prozessen durch Zentralisierung, sind jedoch besonders für größere Organisationen besser geeignet als für kleinere.
Wie verändert sich die Rolle des Controllers durch die Automatisierung?
Controller wandeln sich vom klassischen Zahlenlieferanten hin zu strategischen Beratern (Business Partnern), da monotone Datenerfassungsprozesse zunehmend automatisiert werden können.
Was stellt das "Janusgesicht" der Digitalisierung im Controlling dar?
Es beschreibt das Paradoxon, dass der Wunsch nach mobiler Kommunikation und mehr datenbasierter Transparenz paradoxerweise oft zu neuen Abhängigkeiten oder einer Überfülle an (schwer lesbaren) Informationen führen kann.
- Arbeit zitieren
- Marvin Buskase (Autor:in), 2020, Die Digitalisierung im Controlling und ihre Auswirkungen auf das Berichtswesen, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1309636
