Predictive Analytics im Controlling deutscher Unternehmen. Auswirkungen auf Planungsprozesse

Inhaltsverzeichnis

1 Einleitung

2 Konzeptionelle Grundlagen

2.1 Controlling und operative Planungsprozesse

2.1.1 Begriff und Konzeption

2.1.2 Operative Planung und Kontrolle

2.1.3 Forecast

2.1.4 Systematische Planungsfehler

2.2 Predictive Analytics

2.2.1 Big Data

2.2.2 Einordnung von Predictive Analytics in den Kontext der IT-basierten Entscheidungsunterstützung

2.2.3 Theoretische Anwendungsfelder

2.2.4 Analysemethoden

3 Stand der Forschung

4 Empirische Analyse zum Einsatz von Predictive Analytics im Controlling

4.1 Forschungsdesign

4.1.1 Grundlagen Qualitative Forschung

4.1.2 Datenerhebung

4.1.3 Datenanalyse

4.2 Ergebnisse

4.2.1 Aktueller Stand der Umsetzung in der Praxis

4.2.2 Konkrete Anwendungsgebiete

4.2.3 Prozessausgestaltung

4.2.3.1 Projektplanung

4.2.3.2 Datenauswahl und Datenaufbereitung

4.2.3.3 Modellgenerierung

4.2.3.4 Planungsprozess

4.2.3.5 Monitoring

4.2.4 Nutzenpotenziale

4.2.4.1 Automatisierung und Ressourceneffizienz

4.2.4.2 Prognosegenauigkeit und Objektivierung

4.2.5 Herausforderungen und Lösungsansätze

4.2.5.1 Datenbasis und IT-Systemlandschaft

4.2.5.2 Akzeptanz im Betrieb und Transparenz

4.2.5.3 Technisches Know-How der Mitarbeiter

4.2.5.4 Marktdynamik und disruptive Entwicklungen

4.2.6 Ausblick auf zukünftige Entwicklungen

4.3 Abschließende Würdigung

5 Schlussbetrachtung

Zielsetzung & Themen

Diese Masterarbeit untersucht den aktuellen Stand der Anwendung von Predictive Analytics im Controlling deutscher Unternehmen und analysiert, wie sich der vermehrte Einsatz dieser Technologien auf operative Planungsprozesse auswirkt. Dabei wird der Fokus auf die Identifikation von Anwendungsmöglichkeiten, Prozessgestaltungen sowie Nutzenpotenzialen und Herausforderungen gelegt.

• Aktueller Umsetzungsstand von Predictive Analytics in der Praxis
• Prozessuale Ausgestaltung von Predictive Analytics im Controlling
• Identifikation von Nutzenpotenzialen (Automatisierung, Prognosegenauigkeit)
• Analyse von Herausforderungen (Datenbasis, Mitarbeiter-Know-how, Change-Management)
• Entwicklung eines Rahmenkonzepts für die erfolgreiche Implementierung

Auszug aus dem Buch

Zusammenfassung der Kapitel

1 Einleitung: Die Einleitung beleuchtet den Digitalisierungstrend und die wachsende Bedeutung von Predictive Analytics für die Unternehmensplanung und das Controlling, wobei die Forschungslücke zur praktischen Anwendung identifiziert wird.

2 Konzeptionelle Grundlagen: Dieses Kapitel definiert die Grundlagen des operativen Controllings sowie von Predictive Analytics und ordnet diese in den Kontext der IT-basierten Entscheidungsunterstützung ein.

3 Stand der Forschung: Hier werden bestehende Studien und Erkenntnisse zum Einsatz von Predictive Analytics zusammengefasst, um den aktuellen Kenntnisstand einzuordnen.

4 Empirische Analyse zum Einsatz von Predictive Analytics im Controlling: Den Kern der Arbeit bildet die Auswertung von zehn Experteninterviews, welche den Umsetzungsstand, Prozessgestaltungen, Nutzenpotenziale und Herausforderungen im Unternehmenskontext darlegen.

5 Schlussbetrachtung: Das letzte Kapitel resümiert die wesentlichen Ergebnisse der Untersuchung, ordnet sie kritisch ein und gibt einen Ausblick auf künftigen Forschungsbedarf.

Schlüsselwörter

Predictive Analytics, Controlling, operative Planung, Digitalisierung, Big Data, Experteninterviews, Prozessausgestaltung, Prognosegenauigkeit, Datenmanagement, Business Analytics, Change-Management, IT-Systemlandschaft, Digital Forecast, Unternehmensplanung, Fallstudien

Häufig gestellte Fragen

Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?

Die Arbeit untersucht den Einsatz von Predictive Analytics innerhalb von Controlling-Prozessen in deutschen Unternehmen, insbesondere im Hinblick auf die operative Planung.

Welche Themenfelder stehen im Zentrum?

Die Schwerpunkte liegen auf dem praktischen Umsetzungsgrad, den technologischen Anforderungen, der Integration in Planungsprozesse und dem Umgang mit datengestützten Prognosemodellen.

Was ist die primäre Forschungsfrage?

Die zentrale Frage ist, wie sich der verstärkte Einsatz von Predictive Analytics auf die Unternehmensplanung auswirkt und welche prozessualen Möglichkeiten sowie Herausforderungen dabei entstehen.

Welche wissenschaftliche Methode wurde gewählt?

Es wurde ein qualitatives Forschungsdesign gewählt, basierend auf zehn leitfadengestützten Experteninterviews mit Führungskräften aus dem Controlling und Beratungsbereich.

Was wird im Hauptteil detailliert behandelt?

Der Hauptteil gliedert sich in theoretische Grundlagen, den Stand der Forschung sowie eine detaillierte Auswertung der Experteninterviews zur prozessualen Anwendung, Nutzenpotenzialen und Herausforderungen.

Welche Schlüsselbegriffe charakterisieren die Arbeit?

Die Arbeit ist geprägt durch Begriffe wie Predictive Analytics, operative Planung, Big Data, digitale Transformation im Controlling und die Rolle des Controllers als Business Partner.

Welche Rolle spielt die Datenqualität?

Die Datenqualität wird als kritischer Erfolgsfaktor eingestuft, wobei die Experten betonen, dass ein Großteil des Implementierungsaufwands in die Datenaufbereitung und -transformation fließt.

Wie gehen Unternehmen mit dem technologischen Wandel um?

Unternehmen setzen vermehrt auf agile Projektansätze wie SCRUM oder KANBAN, um mit interdisziplinären Teams in Pilotprojekten Erfahrungen zu sammeln und das Vertrauen in die neue Technologie aufzubauen.

Warum ist das Change-Management so wichtig?

Widerstände der Mitarbeiter gegenüber der Automatisierung und die Sorge vor Bedeutungsverlust erfordern ein systematisches Change-Management, um Akzeptanz und Vertrauen in die Prognosemodelle zu fördern.