Ziel dieser Arbeit soll sein, einen allgemeinen Überblick darüber zu bekommen, wozu eine moderne Predictive Analytics Lösung fähig ist und außerdem die Frage zu klären, ob der Einsatz einer solchen Anwendung speziell im Finanzcontrolling zur Erstellung einer detailgenauen Finanzplanung geeignet ist. Dazu werden im Voraus einige dem Business Analytics Bereich zuzuordnende Begriffe näher erläutert, die für das weitere Verständnis wichtig sind.
Im darauffolgenden Schritt soll allgemein auf das Thema Predictive Analytics eingegangen werden. Der Fokus liegt hier auch auf den neuen Herausforderungen und Gefahren, die den zuständigen Controller erwarten können. Des Weiteren soll auch die ethische Perspektive in Betracht gezogen werden, um festzustellen, ob die Erstellung einer themenbezogenen Governance im Unternehmen ratsam ist. Für einen guten Überblick über die Fähigkeiten einer Business Analytics Anwendung eignet sich am besten ein praktisches Beispiel. So soll mit der Software RapidMiner Studio ein Text Mining in dem sozialen Medium Twitter durchgeführt und die Ergebnisse anschließend grafisch dargestellt und interpretiert werden.
Der zentrale Aspekt dieser Ausarbeitung ist die Frage, ob der Einsatz einer Predictive Analytics Lösung im Finanzcontrolling sinnvoll ist. Für den Einsatz von Predictive Analytics im Finanzcontrolling kommt am ehesten ein kurzfristiger Finanzplan in Frage. Hier sollen potenzielle Vorteile durch den Einsatz entsprechender Software aufgedeckt werden.
Dazu wird im ersten Schritt näher auf den Finanzplan an sich eingegangen, um im Anschluss darzustellen, wie eine Finanzprognose mithilfe der Predictive Analytics funktionieren kann. Am Ende soll ein umfassender Prozess skizziert werden, wie Predictive Analytics im Unternehmen installiert und eingesetzt werden muss, damit ein Mehrwert für das Unternehmen aus der Nutzung entsteht. Im Fazit sollen die Erkenntnisse aus allen Bereichen zusammengefasst und kritisch beurteilt werden, um eine Gesamtbeurteilung der Predictive Analytics vornehmen zu können. Neben einer persönlichen Einschätzung der Methode durch den Verfasser wird im Fazit ebenfalls darauf eingegangen, inwiefern die in der Einleitung definierten Ziele der Arbeit erreicht werden konnten.
Inhaltsverzeichnis
- I. Aufgabenstellung
- II. Abbildungsverzeichnis
- 1. Begriffsdefinitionen
- 1.1 Business Intelligence
- 1.2 Big Data
- 1.3 Predictive Analytics
- 1.4 Text Mining
- 1.5 Data Warehouse
- 2. Predictive Analytics - Was ist zu beachten?
- 2.1 Big Data - Bisherige Verteilung in der deutschen Wirtschaft
- 2.2 Herausforderungen an den Controller
- 2.2.1 Definition von Controlling
- 2.2.2 Das Finanzcontrolling
- 2.2.3 Die Veränderung des Anforderungsprofils des Controllers
- 2.3 Ein Blick auf die ethische und moralische Perspektive
- III. Anwendungsbeispiel - Textmining in sozialen Medien mithilfe von Rapid Miner
- 3.1 Aufgabenstellung
- 3.2 Was ist eine Sentimentanalyse?
- 3.3 Die Software RapidMiner Studio
- 3.4 Der RapidMiner Prozess
- 3.5 Die Sentimentanalyse
- 3.5.1 Die Ergebnisse
- 3.5.2 Interpretation und Vergleich der Ergebnisse
- 3.6 Zwischenfazit
- 4. Predictive Analytics im Finanzcontrolling - Erstellung eines Finanzplanes
- 4.1 Was ist ein Finanzplan?
- 4.2 Ausprägungen der Finanzplanung
- 4.3 Finanzprognose im Finanzcontrolling
- 4.3.1 Herausforderungen einer Finanzprognose
- 4.3.2 Mögliche Herangehensweisen an die Finanzprognose
- 4.4 Was soll mit dem Einsatz von Predictive Analytics erreicht werden?
- 4.5 Implementierung eines Predictive Analytics Prozesses im Unternehmen
- 4.6 Kritische Würdigung von Predictive Analytics
- 5. Fazit
- III. Anlagen
- IV. Literaturverzeichnis
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Die Arbeit befasst sich mit der Frage, ob Predictive Analytics im Finanzcontrolling eingesetzt werden kann, um eine detailgenaue Finanzplanung zu erstellen. Dabei werden zunächst wichtige Begriffe aus dem Bereich Business Analytics erläutert und das Thema Predictive Analytics allgemein betrachtet, wobei die Herausforderungen und Gefahren für den Controller sowie die ethische Perspektive im Vordergrund stehen.
- Bedeutung von Business Analytics für Unternehmen
- Potenziale und Herausforderungen von Predictive Analytics
- Ethische Aspekte des Einsatzes von Predictive Analytics
- Einsatz von Predictive Analytics im Finanzcontrolling
- Entwicklung einer detailgenauen Finanzplanung mit Predictive Analytics
Zusammenfassung der Kapitel
Das erste Kapitel stellt die Aufgabenstellung der Arbeit vor und definiert die Zielsetzung. Kapitel 2 erläutert verschiedene Begriffe aus dem Bereich Business Analytics, wie Business Intelligence, Big Data und Predictive Analytics. Es werden auch die Herausforderungen und Chancen für den Controller im Kontext von Big Data und Predictive Analytics beleuchtet. Im dritten Kapitel wird ein Anwendungsbeispiel für Text Mining in sozialen Medien mithilfe von RapidMiner Studio vorgestellt. Kapitel 4 befasst sich mit der Anwendung von Predictive Analytics im Finanzcontrolling und der Erstellung eines Finanzplanes. Es werden die verschiedenen Ausprägungen der Finanzplanung, die Herausforderungen einer Finanzprognose und mögliche Herangehensweisen beleuchtet.
Schlüsselwörter
Business Analytics, Predictive Analytics, Finanzcontrolling, Big Data, Text Mining, Sentimentanalyse, Finanzplanung, Finanzprognose, RapidMiner Studio, ethische und moralische Perspektive.
- Arbeit zitieren
- Anonym (Autor:in), 2017, Predictive Analytics im Finanzcontrolling. Ist der Einsatz von Predictive Analytics sinnvoll bei der Erstellung eines Finanzplans?, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/915236
