Masterarbeit, 2023
81 Seiten, Note: 1.7
1. Einleitung
1.1. Ausgangssituation und Problemstellung
1.2. Zielsetzung und Forschungsfragen
1.3. Methodik
2. Begriffliche Grundlagen
2.1. Controlling und Controller
2.2. Digitalisierung
3. Digitalisierung im Controlling
3.1. Identifikation der digitalen Einflussfaktoren
3.2. Digitale Technologien
3.2.1. ERP-System
3.2.2. The Big Data
3.2.3. Cloud Computing
3.2.4. Business Analytics und Business Intelligence
3.2.5. Machine Learning
3.2.6. Robotic Process Automation
3.2.7. Blockchain
3.3. Digitalen Technologien im Controlling
3.3.1. Steigerung der Controlling-Effizienz: ERP-Systeme für Funktionserweiterung und -optimierung.
3.3.2. Optimierung der Entscheidungsfindung und Controllingprozesse durch Big Data
3.3.3. Beschleunigte Controlling-Prozesse dank Cloud Computing
3.3.4. Funktionserweiterung durch Business Intelligence und Business Analytics
3.3.5. Machine Learning im Controlling: ChatGPT als potenzielles Anwendungstool
3.3.6. Automatisierung mittels Robotic Process Automation
3.3.7. Blockchain und ERP-System im Vergleich
4. Veränderung der Controller-Rolle durch die Digitalisierung
4.1. Historischer Wandel der Controller-Rolle
4.1.1. Traditionelle Rollenbilder
4.1.2. Rollenveränderungen innerhalb der traditionellen Controllerrollenbilder
4.1.3. Aktuelle Rollenbilder
4.2. Veränderung der Controller- Aufgaben und - Kompetenzen durch Digitalisierung
4.2.1. Aufgaben im Zuge der Digitalisierung
4.2.2. Kompetenzen im Zuge der Digitalisierung
4.3. Controllerrolle in Zukunft
4.3.1. Überblick über die Zukunft der Controllerrolle
4.3.2. Business Partner 2.0
4.3.3. Digital Controller
4.3.4. Data Scientist
4.3.5. Business Analyst
4.3.6. Weitere Rollen des Controllers
5. Fazit und Kritische Diskussion
5.1. Zusammenfassung und Antworten auf die Forschungsfragen
5.2. Kritische Diskussion
Diese Arbeit untersucht die Auswirkungen der Digitalisierung auf das Controlling und das Berufsbild des Controllers. Zentral ist hierbei die Frage, wie sich digitale Technologien auf die Aufgaben, erforderlichen Kompetenzen und die zukünftigen Rollenbilder des Controllers auswirken.
3.2. Cloud Computing
Die Einführung und Nutzung von CC nimmt stetig zu. Wir profitieren schon seit einiger Zeit von den Vorteilen der Cloud durch Plattformen wie Google, Amazon und Microsoft Strive. Der Ursprung dieses Konzepts geht auf die 1960er Jahre zurück, als John McCarthy die Vision verfolgte, Rechenleistung als öffentlichen Dienst anzubieten64. Heutzutage sind Cloud-Computing-Leistungsstandards auf dem Markt unverzichtbar65.
Das CC-Modell bietet einen einfachen und weit verbreiteten Netzzugang zu gemeinsam genutzten, anpassbaren Rechenressourcen wie Netzwerke, Server, Speicher und Dienste. Diese können schnell und mit geringem administrativem Einsatz oder Interaktion mit Service Providern implementiert und freigeschaltet werden66.
Das Cloud-Modell umfasst fünf grundlegende Merkmale. Erstens ermöglicht der On-Demand-Self-Service den Nutzern die unabhängige und automatische Bereitstellung von Rechenkapazität ohne direkte Interaktion mit dem Dienstanbieter. Zweitens bietet der breite Netzzugang die Verfügbarkeit von Diensten über das Netz von verschiedenen Geräten aus. Drittens ermöglicht das Ressourcen-Pooling den Anbietern, mehreren Nutzern Ressourcen in einem gemeinsamen Pool zur Verfügung zu stellen und sie je nach Bedarf dynamisch zuzuweisen. Viertens ermöglicht die schnelle Elastizität eine flexible Anpassung der Ressourcenbereitstellung und -freigabe. Schließlich überwacht und optimiert der gebührenpflichtige Dienst automatisch die Ressourcennutzung und bietet so Transparenz für Anbieter und Nutzer67.
1. Einleitung: Beschreibt die Relevanz der Digitalisierung für das Controlling, formuliert die Problemstellung, Zielsetzung und Forschungsfragen sowie die methodische Vorgehensweise.
2. Begriffliche Grundlagen: Erläutert die grundlegenden Definitionen von Controlling, Controller und Digitalisierung im betriebswirtschaftlichen Kontexts.
3. Digitalisierung im Controlling: Analysiert relevante digitale Technologien wie ERP, Big Data, Cloud Computing und KI und deren Anwendungsmöglichkeiten sowie Auswirkungen auf das Controlling.
4. Veränderung der Controller-Rolle durch die Digitalisierung: Untersucht den historischen Wandel, die neuen Aufgabenbereiche und notwendigen Kompetenzanpassungen sowie zukünftige Rollenbilder des Controllers.
5. Fazit und Kritische Diskussion: Fasst die Ergebnisse zusammen, beantwortet die eingangs formulierten Forschungsfragen und reflektiert kritisch über die Resultate und zukünftige Forschungsbedarfe.
Digitalisierung, Controlling, Controller, Big Data, Cloud Computing, ERP-System, Machine Learning, Robotic Process Automation, Business Intelligence, Business Analytics, Kompetenzen, digitale Transformation, Business Partner, Data Scientist, Berichterstattung.
Die Arbeit befasst sich mit dem Einfluss der fortschreitenden Digitalisierung auf die Disziplin des Controllings und das sich stetig wandelnde Berufsbild des Controllers.
Zentral sind der Einsatz digitaler Technologien wie Künstliche Intelligenz, Blockchain und Cloud Computing, sowie die daraus resultierende Verschiebung der Aufgabenprofile und Kompetenzanforderungen für Fachkräfte im Controlling.
Das Hauptziel ist es, einen Überblick über die Veränderungen des Controllings zu geben, insbesondere in Bezug auf die Aufgabenveränderungen, den Kompetenzbedarf und die zukünftigen Rollenbilder des Controllers.
Die Arbeit basiert auf einer systematischen Literaturrecherche, bei der wissenschaftliche Artikel und aktuelle Fachstudien der letzten zehn Jahre analysiert wurden.
Der Hauptteil gliedert sich in die Vorstellung der digitalen Schlüsseltechnologien (Kapitel 3) und deren spezifische Auswirkungen auf die Controllerrolle, inklusive der Analyse neuer Aufgabenfelder und Kompetenzprofile (Kapitel 4).
Wichtige Begriffe sind Digitalisierung, Controlling-Transformation, Business Partner, Data Scientist und Automatisierung.
Durch Robotic Process Automation werden repetitive, regelbasierte Aufgaben effizient automatisiert, wodurch der Controller von manuellen Tätigkeiten entlastet wird und sich stärker auf strategische Analysen konzentrieren kann.
Nein, die Arbeit kommt zu dem Schluss, dass der Data Scientist eher als Ergänzung zum Controller fungiert, da der Controller weiterhin für die betriebswirtschaftliche Interpretation und Beratung benötigt wird.
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