Predictive Analytics im Controlling. Grundlagen, Nutzenpotenziale und praktische Umsetzung

Inhaltsverzeichnis

1 Einleitung

1.1 Ausgangssituation und Problemstellung

1.2 Zielsetzung

1.3 Aufbau und Methodik

2 Theoretische Grundlagen

2.1 Controlling

2.1.1 Grundlagen Controlling

2.1.2 Einführung in die Hauptprozesse des Controllings

2.1.3 Digitalisierung im Controlling

2.2 Predictive Analytics

2.2.1 Grundlagen von Predictive Analytics

2.2.2 Zusammenhang Big Data und Predictive Analytics

2.2.3 Einordnung, Abgrenzung und Entwicklung von Predictive Analytics

2.2.4 Grundlagen angewendeter Methoden und Algorithmen

3 Nutzenpotenziale von Predictive Analytics bei den Hauptprozessen im Controlling

3.1 Planung, Budgetierung und Forecast

3.2 Projekt- und Investitionscontrolling

3.3 Kosten-, Leistungs- und Ergebnisrechnung

3.4 Management Reporting und Business Partnering

3.5 Risikocontrolling

3.6 Datenmanagement

3.7 Weiterentwicklung von Organisation, Prozessen, Instrumenten und Systemen

3.8 Zwischenergebnis: Nutzenpotenziale von PA in den Hauptprozessen im Controlling

4 Einsatz von Predictive Analytics in der Praxis

4.1 Aktueller Implementierungsgrad in der Unternehmenspraxis

4.2 Herausforderungen und Risiken bei der Umsetzung und Anwendung von Predictive Analytics

4.3 Handlungsempfehlungen für die Implementierung von Predictive Analytics

5 Praxistest von Predictive Analytics

5.1 Excel Data Mining Add-In

5.2 RapidMiner

5.3 Zwischenergebnis Praxistest

6 Fazit

6.1 Zusammenfassung und Erläuterung der Ergebnisse

6.2 Kritische Würdigung

6.3 Ausblick

Zielsetzung & Themen

Die Arbeit untersucht die Nutzenpotenziale von Predictive Analytics (PA) im Controlling, um Entscheidungsprozesse durch eine zukunftsgerichtete Datenanalyse effizienter und agiler zu gestalten. Sie analysiert, wie PA als Instrument die traditionellen Controlling-Aufgaben erweitert, identifiziert Implementierungsbarrieren und testet praktische Softwarelösungen, um Empfehlungen für eine erfolgreiche Einführung in der Unternehmenspraxis zu geben.

• Nutzenpotenziale von Predictive Analytics in Controlling-Hauptprozessen
• Herausforderungen und Risiken bei der Implementierung von PA
• Analyse des aktuellen Implementierungsgrades in der Unternehmenspraxis
• Praktische Erprobung von Softwarelösungen (Excel Add-In und RapidMiner)
• Handlungsempfehlungen für Controller und Management

Auszug aus dem Buch

Zusammenfassung der Kapitel

1 Einleitung: Einführung in die Ausgangslage, die Problemstellung und die methodische Vorgehensweise der Arbeit.

2 Theoretische Grundlagen: Erläuterung der Controlling-Grundlagen und Einführung in Predictive Analytics sowie deren methodische Basis.

3 Nutzenpotenziale von Predictive Analytics bei den Hauptprozessen im Controlling: Detaillierte Untersuchung, wie PA in den verschiedenen Controlling-Teilbereichen wertschöpfend eingesetzt werden kann.

4 Einsatz von Predictive Analytics in der Praxis: Analyse des aktuellen Anwendungsgrades, der Hürden sowie Ableitung konkreter Handlungsempfehlungen.

5 Praxistest von Predictive Analytics: Anwendung und Evaluation zweier Softwaretools anhand konkreter Fallbeispiele zur Demonstration der Praxistauglichkeit.

6 Fazit: Zusammenfassende Bewertung der Forschungsergebnisse, kritische Reflexion und Ausblick auf zukünftige Entwicklungen.

Schlüsselwörter

Predictive Analytics, Controlling, Big Data, Unternehmensplanung, Datenanalyse, Algorithmen, Digitalisierung, Business Partnering, Risikocontrolling, Forecasting, Praxistest, Softwarelösungen, Datenmanagement, Automatisierung, Entscheidungsunterstützung

Häufig gestellte Fragen

Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?

Die Arbeit analysiert, wie das Controlling durch den Einsatz von Predictive Analytics zukunftsgerichtete Erkenntnisse aus großen Datenmengen gewinnen kann.

Welche zentralen Themenfelder werden behandelt?

Die zentralen Felder umfassen Controlling-Prozesse, Predictive Analytics (PA), Big Data, Software-Anwendungen in der Praxis sowie Herausforderungen bei der Implementierung digitaler Strategien.

Was ist das primäre Ziel oder die Forschungsfrage?

Ziel ist es zu klären, welche spezifischen Nutzenpotenziale sich durch PA im Controlling ergeben und wie diese bei Herausforderungen in der Umsetzung realisiert werden können.

Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?

Die Arbeit basiert auf einer qualitativ-deduktiven Sekundärliteraturrecherche, ergänzt durch einen praktischen Test von Softwaretools (Excel Data Mining Add-In und RapidMiner).

Was wird im Hauptteil behandelt?

Der Hauptteil befasst sich mit der Untersuchung der Nutzenpotenziale in verschiedenen Controlling-Hauptprozessen, analysiert den Umsetzungsgrad in der Praxis und bietet Handlungsempfehlungen.

Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?

Wichtige Begriffe sind Predictive Analytics, Controlling, Datenanalyse, Automatisierung, Big Data und proaktive Unternehmenssteuerung.

Welchen Einfluss hat Predictive Analytics auf die Rolle des Controllers?

Die Rolle wandelt sich langfristig vom reinen Analysten hin zum strategischen Business Partner, da Routineaufgaben automatisiert werden und mehr Zeit für die Ergebnisinterpretation bleibt.

Warum gibt es die sogenannte "Algorithm Aversion"?

Menschen neigen dazu, algorithmusbasierten Prognosen gegenüber menschlichen Schätzungen skeptischer zu sein, besonders wenn die Algorithmen Fehler machen.