Bachelorarbeit, 2023
65 Seiten, Note: 1.7
1 Einleitung
1.1 Problemstellung
1.2 Forschungsfrage und Zielsetzung
1.3 Methodik und Aufbau der Arbeit
2 Allgemeine Grundlagen der modernen Unternehmensplanung
2.1 Unternehmensplanung
2.1.1 Definition
2.1.2 Merkmale und Ziele
2.1.3 Teilpläne der Planungsebene
2.1.4 Aktueller Stand
2.2 Bedeutung von Software für die Unternehmensplanung
2.3 Technologien der softwaregestützten Unternehmensplanung
2.3.1 Advanced Analytics
2.3.2 In-Memory-Datenbanktechnologie
3 Digitale Lösungen für Unternehmensplanung
3.1 Aufbau
3.2 Funktionalitäten und Spezialisierungen
4 Empirische Untersuchung
4.1 Die BARC-Planungsumfrage 22
4.2 Bewertungskriterien
4.2.1 Vergleichsgruppen
4.2.2 Vergleichskennzahlen
4.3 Demographie
4.4 Resultate und Referenzen
4.4.1 Resultate der BARC-Umfrage
4.4.2 Referenzen ausgewählter Produkte
5 Planungssoftware-Implementierung
5.1.Voraussetzungen einer integrierten digitalen Unternehmensplanung
5.2 Kriterien bei der Softwareauswahl
6 Fazit
6.1 Handlungsempfehlungen
6.2 Ausblick
Die Arbeit analysiert die Potenziale und den praktischen Einsatz moderner Softwarelösungen im Planungsprozess von Unternehmen, um zu beantworten, wie diese effektiv genutzt werden können, um den Herausforderungen einer volatilen Wirtschaftsumgebung zu begegnen.
2.3.1 Advanced Analytics
Advanced Analytics beinhaltet statistische Methoden, die auf Basis von gesammelten und gespeicherten Unternehmensdaten neue Geschäftspotenziale erkennen, Kundenerfahrungen verbessern und für Optimierung interner Unternehmensprozesse sorgen. Konkret werden darunter Descriptive (Ermittlung und Zusammenfassung relevanter Daten aus großer Datenmenge), Predictive (Identifizierung von Zukunftswerten aus relevanten Daten) und Prescriptive Analytics (Erstellung von Handlungsalternativen) Analytics verstanden. Die Unternehmensplanung profitiert besonders von Predictive und Prescriptive Analytics, denn diese Methoden liefern dem Benutzer neben der Prognose von finanziellen Kennzahlen auch die darauf basierten Lösungsvorschläge. Somit können Datenanalysen in drei Stufen eigeteilt werden: von der Ermittlung über die Prognose bis zur Zukunftsgestaltung.
Predictive Analytics hat die Aufgabe, die auf Basis vorliegender Daten etablierten Muster und Trends zu identifizieren und die darauf beruhenden Prognosen abzuleiten. Dieser Vorhersage-Algorithmus funktioniert, wenn ein Zusammenhang zwischen Eingabedaten („z. B. Anzahl der Besucher eines Online-Shops innerhalb eines bestimmten Zeitfensters sowie die gleichzeitig in den Heimatorten herrschende Tageshöchsttemperatur“) und Ergebnisdaten („z. B. Anzahl abgeschlossener Warenkörbe und deren durchschnittlicher Umsatz“) hergestellt wird. Anschließend kann das resultierende Modell Zusammenhänge zwischen den Eingabe- und Ergebnisdaten („z. B. Beziehungen zwischen Temperatur und Einkaufsbereitschaft und Prognosen über den zukünftigen Umsatz auf Basis der Wettervorhersage“) herstellen.
Ein weiterer Vorteil dieses Algorithmus besteht darin, dass er im Unterschied zu einem Menschen, der je nach seiner Emotionslage zu unterschiedlichen Schlussfolgerungen gelangen kann, ausschließlich fakten- und zahlenbasiert funktioniert.
1 Einleitung: Die Einleitung beleuchtet die zunehmende Bedeutung der Unternehmensplanung in einem volatilen Marktumfeld und definiert die Forschungsfrage sowie die methodische Vorgehensweise.
2 Allgemeine Grundlagen der modernen Unternehmensplanung: Dieses Kapitel erläutert die theoretischen Fundamente der Unternehmensplanung, relevante Softwaretechnologien und Methoden der Datenanalyse.
3 Digitale Lösungen für Unternehmensplanung: Hier werden ausgewählte Planungsplattformen vorgestellt und deren spezifische Architekturen, Funktionalitäten und Spezialisierungen eingehend diskutiert.
4 Empirische Untersuchung: Dieser Teil wertet umfassende Marktdaten (BARC-Umfrage) aus und liefert eine detaillierte Analyse der Stärken und Herausforderungen führender Planungstools.
5 Planungssoftware-Implementierung: Das Kapitel behandelt die grundlegenden Voraussetzungen für eine integrierte Unternehmensplanung und definiert einen strukturierten Prozess zur Softwareauswahl.
6 Fazit: Das Fazit fasst die Kernergebnisse zusammen, gibt Handlungsempfehlungen für Entscheidungsträger und gibt einen Ausblick auf die künftige Entwicklung von Planungssoftware.
Unternehmensplanung, Digitalisierung, Planungssoftware, Advanced Analytics, In-Memory-Datenbanktechnologie, Integrated Business Planning, BARC, Planungsprozess, Softwareauswahl, Performance Management, Simulation, Predictive Analytics, Datenintegration, Cloud Planning, Unternehmensperformance
Die Arbeit analysiert die Einsatzmöglichkeiten digitaler Softwarelösungen zur Optimierung moderner Unternehmensplanungsprozesse vor dem Hintergrund steigender Marktdynamik.
Die zentralen Themen umfassen die theoretischen Grundlagen der Planung, moderne IT-Technologien wie Advanced Analytics und In-Memory-Computing sowie die empirische Marktanalyse führender Planungstools.
Die Arbeit zielt darauf ab zu beurteilen, wie moderne Softwarelösungen für die Unternehmensplanung konkret eingesetzt werden können, um Transparenz und Effizienz zu steigern.
Es wird eine Kombination aus Literaturanalyse, der Untersuchung technischer Architekturen und einer quantitativen empirischen Auswertung unabhängiger Marktdaten (BARC-Studie) verwendet.
Der Hauptteil befasst sich detailliert mit den Architekturen, Funktionalitäten und Spezialisierungen von fünf marktführenden Systemen sowie deren kritischer Beurteilung durch Anwender.
Wichtige Begriffe sind Unternehmensplanung, Digitalisierung, Advanced Analytics, Integrated Business Planning und die spezifischen Softwarelösungen Anaplan, Board, Jedox, LucaNet und Valsight.
Sie erlaubt das Speichern und Verwalten ganzer Datenbanken im Hauptspeicher, was die Zugriffszeiten drastisch reduziert und damit echtzeitnahe Planungen bei großen Datenmengen erst ermöglicht.
Die Arbeit nennt insbesondere langwierige Auswahlprozesse, mangelndes Verständnis der Digitalisierung, hohen Ressourcenaufwand und Komplexität bei der Integration in bestehende IT-Landschaften.
Der GRIN Verlag hat sich seit 1998 auf die Veröffentlichung akademischer eBooks und Bücher spezialisiert. Der GRIN Verlag steht damit als erstes Unternehmen für User Generated Quality Content. Die Verlagsseiten GRIN.com, Hausarbeiten.de und Diplomarbeiten24 bieten für Hochschullehrer, Absolventen und Studenten die ideale Plattform, wissenschaftliche Texte wie Hausarbeiten, Referate, Bachelorarbeiten, Masterarbeiten, Diplomarbeiten, Dissertationen und wissenschaftliche Aufsätze einem breiten Publikum zu präsentieren.
Kostenfreie Veröffentlichung: Hausarbeit, Bachelorarbeit, Diplomarbeit, Dissertation, Masterarbeit, Interpretation oder Referat jetzt veröffentlichen!

