Wie Big Data das Controlling in Unternehmen verändert. Chancen und Risiken von Predictive Analytics

Inhaltsverzeichnis

1 Einleitung

1.1 Ausgangssituation und Problemstellung

1.2 Zielsetzung und Forschungsfragen

1.3 Vorgehensweise

2 Begriffe und konzeptionelle Grundlagen

2.1 Ursprung des Controllings

2.1.1 Aufgaben des Controllings

2.1.2 Anforderungen an einen/e Controller/in

2.1.3 Rolle eines/einer Controllers/in im Unternehmen

2.1.4 Kompetenzen eines/einer Controllers/in anhand des Controller Kompetenzmodells

2.1.5 Controlling-Prozesse anhand des Controlling-Prozessmodells 2.0

2.1.6 Informationsversorgung und Unterschied zwischen Daten und Informationen

2.2 Konzepte der digitalen Transformation

2.2.1 Grundlagen zur Digitalisierung

2.2.2 Grundlagen zu Big Data

2.2.3 Grundlagen zu Advanced Analytics

2.2.4 Business Analytics

2.2.5 Business Analytics vs. Business Intelligence

2.3 Predictive Analytics

2.3.1 Definition und Ursprung

2.3.2 Für das Controlling relevante Predictive-Analytics-Methoden

2.3.3 Vorteile und Nachteile von Predictive Analytics

2.3.4 Anwendungsvoraussetzungen und der Predictive-Analytics-Prozess

2.3.5 Potenziale und Herausforderungen

3 Methodenentwicklung und Methodenerprobung

3.1 Der aktuelle Stand von Predictive Analytics im Forecast

3.2 Potenzielle Auswirkungen von Predictive Analytics auf Controlling-Prozesse, insbesondere auf Planung und Forecast

3.3 Auswirkungen von Predictive Analytics auf Controllingaufgaben

3.4 Kompetenzveränderung des/der Controllers/in durch Einsatz von Predictive Analytics

3.5 Zukünftige Anforderungen an Controller/inn/en im Rahmen von Predictive Analytics

3.6 Auswirkungen auf die Rolle des/der Controllers/in durch den Einsatz von Predictive Analytics

4 Conclusio

Zielsetzung & Themen

Diese Arbeit untersucht, wie Predictive Analytics das Controlling in Unternehmen verändert, indem sie die Auswirkungen dieser Technologie auf Controlling-Prozesse, sowie auf die Aufgaben, Kompetenzen und das Rollenbild von Controllern analysiert.

• Grundlagen des Controllings und der digitalen Transformation
• Methoden und Potenziale von Predictive Analytics
• Einfluss von Predictive Analytics auf Planung und Forecast
• Veränderung des Kompetenzprofils und Rollenbildes von Controllern
• Empirische Erkenntnisse aus Experteninterviews und Fachkonferenzen

Auszug aus dem Buch

Zusammenfassung der Kapitel

1 Einleitung: Diese Einleitung führt in die zunehmende Relevanz von Big Data für Unternehmen ein und definiert die Forschungsfragen bezüglich der Auswirkungen von Predictive Analytics auf das Controlling.

2 Begriffe und konzeptionelle Grundlagen: Dieses Kapitel erläutert die theoretischen Basisbegriffe des Controllings, die digitale Transformation, sowie Konzepte wie Big Data und Predictive Analytics im betriebswirtschaftlichen Kontext.

3 Methodenentwicklung und Methodenerprobung: Dieser Teil untersucht den aktuellen Stand von Predictive Analytics im Forecast sowie die daraus resultierenden Veränderungen für Controlling-Prozesse, Aufgaben und Rollenbilder basierend auf empirischen Daten.

4 Conclusio: Das abschließende Kapitel fasst die zentralen Ergebnisse der Arbeit zusammen und identifiziert weiteren Forschungsbedarf hinsichtlich der Weiterentwicklung von Predictive Analytics im Controlling.

Schlüsselwörter

Controlling, Big Data, Predictive Analytics, Forecasting, Digitale Transformation, Planung, Datenanalyse, Controller, Kompetenzprofil, Business Partner, Unternehmenssteuerung, Prognose, Business Intelligence, Datenmanagement, Algorithmen

Häufig gestellte Fragen

Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?

Die Arbeit befasst sich mit der Transformation des Controllings durch den Einsatz von Predictive Analytics im Kontext von Big Data.

Was sind die zentralen Themenfelder der Arbeit?

Die zentralen Felder sind die theoretischen Grundlagen des modernen Controllings, die methodische Implementierung von Predictive Analytics und die daraus resultierende Anpassung der Controller-Rollen.

Welches primäre Ziel verfolgt die Forschungsarbeit?

Das Ziel ist es, die Auswirkungen von Predictive Analytics auf Controlling-Prozesse zu identifizieren und zu definieren, welche neuen Kompetenzen und Anforderungen an Controller in Zukunft gestellt werden.

Welche wissenschaftliche Methode wird in dieser Arbeit verwendet?

Die Arbeit stützt sich auf eine Literaturanalyse sowie eine empirische Untersuchung, die durch Expert/inn/eninterviews und die Auswertung von Fachvorträgen einer Controlling-Konferenz gewonnen wurden.

Welche Inhalte werden im Hauptteil der Arbeit behandelt?

Der Hauptteil behandelt die theoretischen Konzepte von Controlling und Digitalisierung, detaillierte Methoden von Predictive Analytics, den aktuellen Stand der Anwendung in der Praxis sowie die Veränderung des Berufsbildes des Controllers.

Welche Schlüsselwörter charakterisieren diese Arbeit?

Wichtige Begriffe sind Controlling, Predictive Analytics, Big Data, Planung, Forecast, Datenanalyse, Controller-Kompetenzen und digitale Transformation.

Wie verändert Predictive Analytics konkret die Arbeit von Controllern?

Sie ermöglicht effizientere, datenbasierte Prognosen, reduziert den Zeitaufwand für manuelle Datenaufbereitung und verlagert den Fokus stärker auf die Interpretation von Daten sowie die Ableitung von Handlungsempfehlungen.

Welche Herausforderungen sind mit der Implementierung verbunden?

Zu den Herausforderungen zählen hoher Ressourcenaufwand für Software und Hardware, die notwendige IT-Affinität, die Qualitätssicherung der Daten sowie die Notwendigkeit einer engen Kooperation zwischen Fachabteilungen und IT.