Wie Business Analytics die Budgetierung optimieren kann. Potenziale und Status Quo

Inhaltsverzeichnis

1 Einleitung

1.1 Relevanz der Thematik

1.2 Ziel der Arbeit

1.3 Aufbau und Vorgehensweise der Arbeit

2 Theoretische Grundlagen zur Budgetierung

2.1 Begriffserklärung

2.2 Funktionen

2.3 Traditionelle Budgetierung

2.3.1 Konzept

2.3.2 Praxis

2.4 Weiterentwicklung der Budgetierung

3 Business Analytics

3.1 Begriffserklärung

3.2 Begriffsabgrenzung von Business Intelligence und Business Analytics

4 Möglichkeiten von Business Analytics im Rahmen der Budgetierung

4.1 Grundsatz der Einfachheit

4.1.1 Fokus auf das Wesentliche

4.1.2 Effizienzsteigerung in den Prozessen

4.2 Grundsatz der Flexibilität

4.2.1 Verbesserte Datengrundlage

4.2.2 Einsatz von Szenario-Simulationen

4.2.3 Rollierende Planung und Forecasts

4.3 Steigerung der Prognosegüte

4.3.1 Einsatz von statistischen und stochastischen Methoden

4.3.2 Einsatz von Predictive Analytics

4.4 Grundsatz der Integration

5 Stand der Praxis

5.1 Stand in Deutschland

5.1.1 Grundsatz der Einfachheit

5.1.2 Grundsatz der Flexibilität

5.1.3 Steigerung der Prognosegüte

5.1.4 Grundsatz der Integration

5.2 Stand im Ausland

5.3 Hindernisse und Herausforderungen

6 Zusammenfassung und Ausblick

6.1 Zusammenfassung

6.2 Ausblick

Zielsetzung & Themen

Diese Arbeit untersucht, welche Möglichkeiten Business Analytics im Rahmen der Budgetierung bietet, um die Schwächen traditioneller Planungsmethoden zu beheben. Dabei liegt der Fokus auf der Identifikation von Potenzialen zur Prozessoptimierung, Flexibilisierung und Prognoseverbesserung, ergänzt durch eine Analyse des aktuellen Implementierungsstandes in der Unternehmenspraxis.

• Grundlagen und Herausforderungen der traditionellen Budgetierung
• Evolutionsstufen und Einsatzbereiche von Business Analytics
• Optimierung der Budgetierung durch die Grundsätze der Einfachheit, Flexibilität, Prognosegüte und Integration
• Analyse der Praxisanwendung und bestehender Hindernisse in Deutschland und im Ausland
• Potenziale digitaler Transformation zur Steigerung der Planungseffizienz

Auszug aus dem Buch

Zusammenfassung der Kapitel

1 Einleitung: Die Einleitung beleuchtet die steigende Marktvolatilität und die Notwendigkeit flexiblerer Budgetierungsprozesse im Kontext der Digitalisierung.

2 Theoretische Grundlagen zur Budgetierung: Dieses Kapitel erläutert die Funktionen und das traditionelle Konzept der Budgetierung sowie die damit verbundenen Herausforderungen in der Unternehmenspraxis.

3 Business Analytics: Hier erfolgt eine Definition von Business Analytics und dessen Unterteilung in verschiedene Evolutionsstufen sowie eine Abgrenzung zur klassischen Business Intelligence.

4 Möglichkeiten von Business Analytics im Rahmen der Budgetierung: Dieser Kernteil analysiert, wie Business Analytics durch die Grundsätze der Einfachheit, Flexibilität, Prognosegüte und Integration die Budgetierung optimieren kann.

5 Stand der Praxis: Dieses Kapitel untersucht den aktuellen Grad der Anwendung von Business Analytics in Unternehmen in Deutschland und im Ausland sowie die größten Hürden bei der Implementierung.

6 Zusammenfassung und Ausblick: Die Arbeit schließt mit einer Zusammenfassung der Ergebnisse und einem Ausblick auf die zukünftigen Anforderungen an Unternehmen bei der digitalen Transformation der Planung.

Schlüsselwörter

Budgetierung, Business Analytics, Digitalisierung, Unternehmensplanung, Prozessoptimierung, Forecasting, Szenario-Simulation, Big Data, Controlling, Predictive Analytics, Transformation, Datenqualität, Treiberbaum, Unternehmenssteuerung, Automatisierung

Häufig gestellte Fragen

Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?

Die Arbeit analysiert, wie moderne Business Analytics-Methoden eingesetzt werden können, um die Budgetierung von Unternehmen flexibler, effizienter und prognosestärker zu gestalten.

Was sind die zentralen Themenfelder der Publikation?

Zentrale Themen sind die Überwindung traditioneller Budgetierungs-Kritikpunkte, die Einführung treiberbasierter Planung, der Einsatz von Predictive Analytics sowie die Bedeutung der Integration von Datenlandschaften.

Welches primäre Ziel verfolgt die Arbeit?

Das Ziel ist es, aufzuzeigen, wie Unternehmen durch den Einsatz digitaler Technologien die Aussagekraft ihrer Budgetierung verbessern und gleichzeitig den Planungsaufwand reduzieren können.

Welche wissenschaftliche Methode kommt zum Einsatz?

Die Arbeit basiert auf einer fundierten Literaturrecherche zu Budgetierung und Business Analytics sowie einer ergänzenden empirischen Analyse mittels Experteninterviews in vier Unternehmen.

Was wird im Hauptteil der Arbeit behandelt?

Der Hauptteil widmet sich den theoretischen Möglichkeiten von Business Analytics zur Optimierung der Budgetierung (Einfachheit, Flexibilität, Prognosegüte, Integration) und vergleicht diese mit dem aktuellen Stand in der Praxis.

Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Untersuchung?

Die Arbeit lässt sich vor allem durch die Begriffe Budgetierung, Business Analytics, Digitalisierung, Forecasting und Prozessoptimierung charakterisieren.

Welche Rolle spielt die Unternehmenskultur bei der Einführung neuer Planungssysteme?

Die Arbeit stellt fest, dass die Akzeptanz und Implementierung stark von der kulturellen Unsicherheitsvermeidung eines Landes und der internen Offenheit für technologische Veränderungen abhängt.

Warum haben viele Unternehmen trotz der Vorteile noch keine umfassende Digitalisierung der Budgetierung vollzogen?

Als Hauptgründe werden fehlende Digitalisierungsstrategien, mangelndes Know-how, begrenzte Investitionsbudgets und eine noch unzureichende Datenqualität identifiziert.