Rolle und Bedeutung von Visualisierung im Controlling

Information Design im Zeitalter von Big Data


Akademische Arbeit, 2017
13 Seiten, Note: 1,7

Leseprobe

Inhaltsverzeichnis

1. Einleitung
1.1 Problemstellung
1.2 Zielsystem

2 Controlling als Entscheidungsunterstützung

3 Information Overload
3.1 Zahlenfriedhöfe ohne Zukunft
3.2 Die Entwicklung zum Data Warehouse
3.3 Visual Business Intelligence

4 Visualisierung als Hilfsmittel zur Entscheidungsunterstützung
4.1 Die drei W`s der visuellen Informationsaufbereitung
4.2 Elemente der Visualisierung
4.3 Sind Dashboards die Zukunft?

5 Fazit und Ausblick

6 Literaturverzeichnis

1 Einleitung

„Ein Bild sagt mehr als tausend Worte“ ist ein häufig benutztes Zitat, das auch bei der Unternehmenssteuerung von großer Bedeutung ist: das zielgerichtete Management der Unternehmensfunktionen basiert in hohem Maße auf quantitativen Informationen, die aus unternehmemsinternen wie -externen Quellen stammen.

1.1 Problemstellung

Es ist Aufgabe der unternehmerischen Querschnittsfunktion Controlling, Führungskräfte durch Analyse und Planung bei der Entscheidungsfindung zu unterstützen. Die in den letzten Dekaden massiv gestiegene Informationsflut sorgt bei den Entscheidern für eine als „Information Overload“ bezeichnete sensorische Überlastung („Zahlenfriedhöfe“).

Damit steht das Controlling vor der Herausforderung, durch entsprechende Aufbereitung des Quellmaterials für eine effektive Darstellung zu sorgen (mit anderen Worten: Daten in Wissen zu transformieren). Überragende Bedeutung kommt nach Einschätzung zahlreicher Experten dabei der Visualisierung zu: in diesem Zusammenhang spricht man vom Information Design, das als erste Stufe auf dem Weg zu einem Entscheider-orientierten Controlling gesehen werden kann.[1] Gestattet es die Visualisierung, einen interaktiven Zugriff auf die Daten zu haben, so ist dann die nächste Evolutionsstufe erreicht: der Einsatz von sog. Dashboards ermöglicht dem Unternehmen die Nutzung der Visual Business Intelligence.

Alle angesprochenen Formen der Visualisierung sind letztendlich begrenzt durch ihre Beschränkung auf strukturierte Daten: die Entwicklung der letzten Jahre hat aber gezeigt, dass die Erkennung unternehmerischer Risiken und Chancen zunehmend auf der Analyse unstrukturierter Daten beruht (Big Data). Diese explorative Analyse setzt bei der Visualisierung nochmal andere Schwerpunkte, typisch ist die Verknüpfung mit modellbasierten Ansätzen.

Unternehmen deren Geschäftsmodell stark Daten-zentriert ist, gehören zu den Pionieren dieser Vorgehensweise.

1.2 Zielsystem

Im Rahmen dieser Arbeit soll festgestellt werden, inwieweit die Visualisierung die Entscheidungsfindung unterstützen kann. Dazu gehören die Entwicklung des Controllings, die Unterstützung durch die Informationstechnik und die Probleme bei der Einführung des Business Visual Designs.

Zentraler Diskussionspunkt wird die Erörterung der maßgeblichen Einflussfaktoren bei der Gestaltung der Visualisierung sein.

Die Bedeutung des Themas resultiert dabei aus der Tatsache, dass das menschliche Gehirn über ein hochentwickeltes visuelles System verfügt. Insbesondere die Fähigkeit zur Mustererkennung ist sehr ausgeprägt.[2]

2 Controlling als Entscheidungsunterstützung

Es ist Aufgabe der Unternehmensführung, die betriebliche Leistungserstellung zu koordinieren und dabei das finanzwirtschaftliche Gleichgewicht zu wahren.[3] Dabei bedient sich die Führung einer Reihe unterstützender Funktionen, zu denen beispielsweise Organisation, Planung und Kontrolle gehören.[4]

Die notwendige Koordination dieser Funktionen-von zentraler Bedeutung in Zeiten hohen Innovationstempos und volatiler Märkte- ist die Schlüsselaufgabe des Controllings.[5]

Controlling ist eine Querschnittsfunktion, die die operativen Bereiche wie Beschaffung, Produktion und Absatz mit entscheidungsrelevanten Informationen versorgt und sie bei der Erreichung ihrer Ziele unterstützt.

Ein zentrales Prinzip des Controllings ist der Vergleich von Ist- mit Plandaten: die Analyse der Abweichungsursachen, die u.a. auf Markteinflüsse, aber auch auf ineffizientes Management zurückgeführt werden kann, gibt den Führungskräften die Möglichkeit, durch entsprechende Maßnahmen (noch) rechtzeitig die gesetzten Ziele zu erreichen.[6]

Der Funktionsbereich Controlling erfüllt seine Aufgabe u.a. durch methodische Unterstützung, dazu gehören insbesondere Kennzahlensysteme: Kennzahlensysteme sind gekennzeichnet durch Informationsverdichtung. Dies kann als erster Schritt angesehen werden, die Führungskräfte nicht mit zu viel Informationen zu belasten. Grund dafür ist der häufig gehörte Vorwurf, das Controlling würde die Informationsempfänger mit Daten ertränken. Auf der anderen Seite wird das Fehlen entscheidungsrelevanter Informationen beklagt.

Eine weitere Verschärfung des Problems ist unter dem Stichwort Big Data aufgetaucht; hierunter wird nicht nur die quantitative Zunahme des Datenvolumens adressiert, sondern auch die Geschwindigkeit des Datenumschlags sowie die Vielgestaltigkeit der Datenformate (strukturierte versus unstrukturierte Daten).[7]

In der unternehmerischen Praxis wird oft versucht, durch Investitionen in technische Systeme der IT-Infrastruktur der Informationsflut Herr zu werden, nur um festzustellen, dass diese Systeme häufig nicht genutzt werden. Dabei wird oft übersehen, dass die Zielgruppe (die Stakeholder) ebenso wie der Kontext (Live-Präsentation oder ein Report in Schriftform) entscheidenden Einfluss auf die Darstellung haben.

Von besonderer Bedeutung ist die Tatsache, dass Informationen, die durch Hören und Sehen aufgenommen werden, zu 50% behalten werden (verglichen mit 20% und 30% für reines Hören oder Sehen).[8]

Ebenso muss sich der Controller im Vorfeld mit der Frage beschäftigen, welche Reaktionen er bei den Entscheidern verursachen will - hier kann die Bandbreite von der Einleitung einer Sofortmaßahme („call to action“) bis zum Anstoß einer strategischen Diskussion reichen.

3. Information Overload

3.1 Zahlenfriedhöfe ohne Zukunft

Die Metapher vom Zahlenfriedhof beschreibt anschaulich, dass Organisationen zwar Zugriff auf sehr viele Daten haben, diese aber nicht oder nur wenig genutzt werden. In diesem Zusammenhang macht die Unterscheidung in interne und externe Datenquellen Sinn[9], denn ein erheblicher Teil des Datenzuwachses ist auf die externen Quellen zurückzuführen: diese bestehen nicht nur aus den bekannten Quellen wie Markt- und Lieferantenanalysen, sondern auch aus sozialen Medien, Chatdiensten usw.

Diese Entwicklung hat zur Konsequenz, dass für die Empfänger von Daten die Visualisierung eine überragende Rolle spielt (so gaben 74% aller Teilnehmer einer Fachkonferenz an, dass Visualisierung ein gutes Mittel sei, um Einblicke in das Business zu geben, die sonst verborgen bleiben würden).[10] Eine weitere Bestätigung für die These von der überragenden Bedeutung der Visualisierung kann in der massiven Zunahme von Anwendungs-Software für diesen Zweck gesehen werden, so finden sich neben den bekannten Vertretern von Office-Paketen zunehmend spezialisierte Unternehmen wie Tableau, SAS Visual Analytics sowie zahlreiche Open Software Anbieter.

3.2 Die Entwicklung zum Data Warehouse

Es fehlt nicht an Versuchen, der Datenflut Herr zu werden: ein wichtiger Entwicklungsstrang ist in der Entwicklung des Data Warehouses zu sehen. Die Basisidee besteht in der Trennung der operationalen Datenverwaltung (z.B. der Supply Chain Management-Daten) von der Datenhaltung für analytische Einsatzfelder.[11]

Dieses Vorgehen erlaubt eine auf die Bedürfnisse der Entscheider zugeschnittene Aufbereitung und Darstellung des Materials. Über geeignete Abfragetools können sich Controller und Führungskräfte bestimmte Ausschnitte der umfassenden Datenwelt anzeigen lassen (hierfür haben sich die Fachbegriffe Slicing und Dicing eingebürgert, die für bestimmte Sichten stehen).

Als Auszug aus dem meist umfänglichen Data Warehouse werden zunehmend abteilungsspezifische Data Marts[12] eingesetzt, mit denen versucht wird, eine gewisse Reduktion der Datenkomplexität zu erreichen. Offen bleibt dabei, ob Führungskräfte durch die vielen Optionen bei der Datenauswahl, der Analyse und der anschließenden Entscheidungsaufbereitung tatsächlich unterstützt werden, oder ob es hier nicht eher zum „Paralyse durch Analyse-Syndrom“ kommt.

Auf der anderen Seite wäre es eine gefährliche Entwicklung, wenn im Unternehmen die fundierte betriebswirtschaftliche Analyse durch ein Handeln gemäß Bauchgefühl ersetzt würde.

Das Data Warehouse zeigt große Stärken bei der Zusammenstellung von Rohdaten zu strukturierten Daten und deren Speicherung in Tabellen (ein Prozess, für den sich das Akronym ETL=Extraction, Transformation, Loading eingebürgert hat).

Auf dem Weg zu einer wirkungsvollen Aufbereitung fehlt dann „nur“ noch der Schritt zu einer Umsetzung in Visuelle Strukturen: dieser Begriff ist geprägt worden von dem Autorenteam Card, Mackinlay und Shneiderman (CMS-Modell).[13] Damit wird das Information Design, das das klassische Reporting geprägt hat, in Richtung der Visual Business Intelligence weiterentwickelt.

[...]


[1] Vgl. Kohlhammer J./Proff D.U./Wiener A., Visual Business Analytics, 2013, S.7.

[2] Vgl. Müller, R.M./Lenz, H.-J., Business Intelligence, 2013, S.245.

[3] Vgl. Gladen, W., Performance Measurement, 2011, S. 5.

[4] Vgl. Gladen, W., Performance Measurement, 2011, S. 5

[5] Vgl. Wöhe, G., Einführung in die Allgemeine Betriebswirtschaftslehre, 2002, S.205

[6] Vgl. Müller, R.M./Lenz, H.-J., Business Intelligence, 2013, S.173.

[7] Vgl. Leimeister, M., Einführung in die Wirtschaftsinformatik (ebook), 2015, Position 5853.

[8] Vgl. Bingel, C., Visualisieren, 2012, S.7.

[9] Vgl. Kohlhammer J./Proff D.U./Wiener A., Visual Business Analytics, 2013, S.14.

[10] Vgl. Kohlhammer J./Proff D.U./Wiener A., Visual Business Analytics, 2013, S.8.

[11] Vgl. Müller, R.M./Lenz, H.-J., Business Intelligence, 2013, S.15.

[12] Vgl. Müller, R.M./Lenz, H.-J., Business Intelligence, 2013, S.19.

[13] Vgl. Kohlhammer J./Proff D.U./Wiener A., Visual Business Analytics, 2013, S.103.

Ende der Leseprobe aus 13 Seiten

Details

Titel
Rolle und Bedeutung von Visualisierung im Controlling
Untertitel
Information Design im Zeitalter von Big Data
Hochschule
AKAD University, ehem. AKAD Fachhochschule Stuttgart
Note
1,7
Autor
Jahr
2017
Seiten
13
Katalognummer
V448147
ISBN (eBook)
9783668850361
ISBN (Buch)
9783668850378
Sprache
Deutsch
Schlagworte
Arbeitstechniken, Präsentation, Visualisierung
Arbeit zitieren
Michael Gehrmann (Autor), 2017, Rolle und Bedeutung von Visualisierung im Controlling, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/448147

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