Im Zeitalter der Digitalisierung sind Unternehmen mit immer komplexer werdenden Entscheidungssituationen, intensiviertem Wettbewerb und wachsender Unsicherheit konfrontiert. In diesem Zusammenhang spricht man von einer VUCA-Welt.
Besonders das Controlling steht vor erheblichen neuen Herausforderungen. Welche Vor- und Nachteile bringen Big Data und Business Analytics bei der Planung? Welche Einsatzmöglichkeiten gibt es und was sind die Voraussetzungen für diesen Einsatz?
Der Autor untersucht die Potentiale von Big Data und Business Analytics für den Bereich der Absatz- und Umsatzplanung in Unternehmen. Er beschreibt, welche Anpassungen das Controlling vornehmen muss, um die neuen Methoden erfolgreich umzusetzen, warnt aber auch vor den Risiken.
Aus dem Inhalt:
- Volatilität;
- Absatzprognosen;
- Unternehmensperformance;
- Forecasts;
- Planungsaufwand
Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung
1.1 Ausgangspunkt und Problemstellung
1.2 Zielsetzung und Aufbau der Arbeit
2 Planung
2.1 Die besondere Rolle der Absatzplanung
2.2 Absatz-/Umsatzplanung
2.3 Kritik an der traditionellen Planung
3 Bedeutung der VUCA-Welt
4 Big Data
5 Business Analytics
5.1 Entwicklungsstufen von Business Analytics
5.2 Abgrenzung Business Analytics von Business Intelligence
5.3 Relevante Analysemethoden
6 Einsatzmöglichkeiten und Praxisbeispiele des Einsatzes von Business Analytics in der Absatz-/Umsatzplanung
7 Voraussetzungen und mögliche Barrieren für den Einsatz von Business Analytics
8 Bewertung des Einsatzes von Business Analytics in der Absatz-/Umsatzplanung
9 Fazit
9.1 Zusammenfassung
9.2 Ausblick
Zielsetzung & Themen
Die Arbeit untersucht den Mehrwert von Big Data und Business Analytics für die Absatz- und Umsatzplanung im Controlling, um den Herausforderungen einer volatilen und komplexen Wirtschaftswelt (VUCA-Welt) zu begegnen, und bewertet den Einsatz anhand definierter Kriterien.
- Grundlagen der Planung im Controlling
- Herausforderungen der VUCA-Welt für Unternehmen
- Konzept und Methoden von Big Data und Business Analytics
- Praxisbeispiele zur Anwendung von Predictive Analytics in der Absatzplanung
- Kritische Bewertung von Voraussetzungen und Barrieren bei der Implementierung
Auszug aus dem Buch
2.3 Kritik an der traditionellen Planung
Die Umwelt, in der Unternehmen heute agieren ist bedeutend dynamischer und komplexer als sie es noch vor einigen Jahren war. Dies ist der Fall aufgrund einiger, häufig auch interdependent verbundener Faktoren, wie z.B. die fortschreitende Globalisierung, Digitalisierung, disruptive Technologien und Geschäftsmodelle, Innovationen und Marktstörungen. In diesem Zusammenhang wird von einer VUCA-Welt gesprochen. Auf diesen Begriff wird im folgenden Kapitel detaillierter eingegangen. Trotz dieser Veränderung der Umwelt verläuft die Planung in den meisten Unternehmen, wie in einem sich jährlich wiederholenden rituellen Zyklus ab. Beginnend mit der strategischen Planung, geht es in die darauf aufbauende operative Planung und Budgetierung und schließlich zum Forecasting, mit monatlicher bzw. quartalweiser Frequenz. Gerade deshalb steht die traditionelle Planung trotz ihrer generell unbestrittenen Bedeutung derzeit unter starker Kritik. Die Hauptkritikpunkte an dem klassischen Planungsprozess sind unter anderem ein zu hoher Detaillierungsgrad und der enorme Aufwand für die Erstellung, begrenzte Aktualität und mangelnde Flexibilität, unnötige Wiederholungsschleifen und Verhandlungsspiele, Scheingenauigkeit, mangelnder Bezug zur Strategie sowie Maßnahmen und eine nicht ausreichende Integration in die IT. In Bezug auf die Absatz- bzw. Umsatzplanung treffen einige dieser Kritikpunkte in besonderem Maße zu. Da die Absatzplanung Schnittstellencharakter aufweist und Vertrieb, Controlling, die Geschäftsführung und auch teilweise das Marketing involviert sind, ist der Prozess durch eine Vielzahl von Abstimmungsrunden geprägt.
Zusammenfassung der Kapitel
1 Einleitung: Beschreibt die durch Digitalisierung und VUCA-Welt veränderten Rahmenbedingungen und begründet die Relevanz von Big Data und Business Analytics für die Planung.
2 Planung: Erläutert die Grundlagen der Planung, deren Rolle im Controlling und stellt die spezifische Bedeutung der Absatzplanung heraus.
3 Bedeutung der VUCA-Welt: Definiert die VUCA-Komponenten und leitet daraus Bewertungskriterien für den Einsatz von Business Analytics ab.
4 Big Data: Charakterisiert die Merkmale von Big Data (die "drei V's") und deren Bedeutung für datengetriebene Unternehmenssteuerung.
5 Business Analytics: Detailliert die Entwicklungsstufen von Analytics, grenzt diese von Business Intelligence ab und führt relevante Analysemethoden ein.
6 Einsatzmöglichkeiten und Praxisbeispiele des Einsatzes von Business Analytics in der Absatz-/Umsatzplanung: Zeigt anhand konkreter Unternehmensbeispiele den Nutzen von Predictive Analytics für Forecasts auf.
7 Voraussetzungen und mögliche Barrieren für den Einsatz von Business Analytics: Analysiert technische und kulturelle Anforderungen sowie Hindernisse bei der Implementierung.
8 Bewertung des Einsatzes von Business Analytics in der Absatz-/Umsatzplanung: Bewertet den Nutzen von Business Analytics anhand der zuvor definierten Kriterien auf einer fünfstufigen Skala.
9 Fazit: Fasst die Ergebnisse der Arbeit zusammen und gibt einen Ausblick auf die zukünftige Verbreitung und Entwicklung von Business Analytics.
Schlüsselwörter
Controlling, Absatzplanung, Umsatzplanung, VUCA-Welt, Big Data, Business Analytics, Predictive Analytics, Forecasting, Digitalisierung, Datenqualität, Data Governance, Data Scientist, Unternehmenssteuerung, Prognosequalität, Planungsprozess.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit analysiert, wie moderne Ansätze wie Big Data und Business Analytics genutzt werden können, um die Absatz- und Umsatzplanung im Controlling in einer komplexen, volatilen VUCA-Welt zu verbessern.
Was sind die zentralen Themenfelder?
Die zentralen Themen sind die Planungssystematik im Controlling, die Auswirkungen der VUCA-Welt, die Definition und Einordnung von Big Data und Business Analytics sowie deren praktische Implementierung und Bewertung.
Was ist das primäre Ziel der Untersuchung?
Ziel ist es, den aktuellen Forschungsstand darzustellen, Vor- und Nachteile von Big Data und Business Analytics bei der Planung aufzuzeigen und den Einsatz anhand spezifischer Kriterien zu bewerten.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Es handelt sich um eine theoretisch orientierte Arbeit, die den Forschungsstand durch Literaturanalyse aufarbeitet und durch Praxisbeispiele aus Unternehmen (z.B. IBM, KSB AG, Infineon) untermauert.
Was wird im Hauptteil der Arbeit behandelt?
Der Hauptteil gliedert sich in die theoretische Fundierung (Planung, VUCA, Big Data, Analytics-Methoden), die Darstellung von Praxisbeispielen, die Analyse notwendiger Voraussetzungen (Datenqualität, Kompetenzen) und eine abschließende Nutzwertbewertung.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Schlüsselwörter wie Controlling, Absatzplanung, Predictive Analytics, Prognosequalität und Datenqualität stehen im Mittelpunkt der Analyse.
Welche Rolle spielt der "Data Scientist" im Kontext dieser Arbeit?
Der Data Scientist wird als eigenständiges Berufsbild mit hohem technischem und statistischem Know-how beschrieben, das den Controller idealerweise bei der Analyse komplexer Datenmengen unterstützt.
Wie wird das Kosten-Nutzen-Verhältnis von Business Analytics bewertet?
Die Arbeit bewertet das Verhältnis positiv, weist jedoch darauf hin, dass hohe initiale Investitionskosten insbesondere für kleinere Unternehmen eine Hürde darstellen können, weshalb hier Cloud-basierte Alternativen diskutiert werden.
- Arbeit zitieren
- Anonym (Autor:in), 2021, Absatz- und Umsatzplanung in der VUCA-Welt. Einsatzmöglichkeiten von Big Data und Business Analytics im Controlling, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/538662
