Predictive Analytics im Finanzcontrolling. Ist der Einsatz von Predictive Analytics sinnvoll bei der Erstellung eines Finanzplans?

Inhaltsverzeichnis

I. Aufgabenstellung

1. Begriffsdefinitionen

1.1 Business Intelligence

1.2 Big Data

1.3 Predictive Analytics

1.4 Text Mining

1.5 Data Warehouse

2. Predictive Analytics - Was ist zu beachten?

2.1 Big Data - Bisherige Verteilung in der deutschen Wirtschaft

2.2 Herausforderungen an den Controller

2.2.1 Definition von Controlling

2.2.2 Das Finanzcontrolling

2.2.3 Die Veränderung des Anforderungsprofils des Controllers

2.3 Ein Blick auf die ethische und moralische Perspektive

3. Anwendungsbeispiel - Textmining in sozialen Medien mithilfe von RapidMiner

3.1 Aufgabenstellung

3.2 Was ist eine Sentimentanalyse?

3.3 Die Software RapidMiner Studio

3.4 Der RapidMiner Prozess

3.5 Die Sentimentanalyse

3.5.1 Die Ergebnisse

3.5.2 Interpretation und Vergleich der Ergebnisse

3.6 Zwischenfazit

4. Predictive Analytics im Finanzcontrolling - Erstellung eines Finanzplanes

4.1 Was ist ein Finanzplan?

4.2 Ausprägungen der Finanzplanung

4.3 Finanzprognose im Finanzcontrolling

4.3.1 Herausforderungen einer Finanzprognose

4.3.2 Mögliche Herangehensweisen an die Finanzprognose

4.4 Was soll mit dem Einsatz von Predictive Analytics erreicht werden?

4.5 Implementierung eines Predictive Analytics Prozesses im Unternehmen

4.6 Kritische Würdigung von Predictive Analytics

5. Fazit

Zielsetzung und Themen

Diese Arbeit untersucht den Einsatz von Predictive Analytics im Finanzcontrolling zur Erstellung präziser Finanzplanungen. Dabei wird analysiert, wie moderne analytische Ansätze genutzt werden können, um aus unternehmensinternen und externen Daten verlässliche Prognosen für zukünftige Entwicklungen zu generieren.

• Grundlagen von Business Intelligence und Predictive Analytics
• Anforderungen an den modernen Controller und den "Data Scientist"
• Praktische Anwendung von Text Mining zur Stimmungsanalyse
• Prozessmodell zur Implementierung von Predictive Analytics im Finanzwesen
• Kritische Erfolgsfaktoren und ethische Aspekte der Datenanalyse

Auszug aus dem Buch

Zusammenfassung der Kapitel

1. Begriffsdefinitionen: Einführung in die zentralen Fachbegriffe wie Business Intelligence, Big Data, Predictive Analytics, Text Mining und Data Warehouse als theoretische Grundlage.

2. Predictive Analytics - Was ist zu beachten?: Beleuchtung des Status quo von Big Data in deutschen Unternehmen, der veränderten Rolle des Controllers und der ethischen Herausforderungen.

3. Anwendungsbeispiel - Textmining in sozialen Medien mithilfe von RapidMiner: Durchführung einer Sentimentanalyse zu Twitter-Daten als praktisches Beispiel für Data Mining in der Praxis.

4. Predictive Analytics im Finanzcontrolling - Erstellung eines Finanzplanes: Kernkapitel zur strategischen und operativen Finanzplanung sowie Implementierungsprozess von Predictive Analytics zur Liquiditätssicherung.

5. Fazit: Zusammenfassende Bewertung der Ergebnisse und Ausblick auf die Notwendigkeit, sich als Unternehmen intensiv mit datengetriebenen Prognosemethoden auseinanderzusetzen.

Schlüsselwörter

Predictive Analytics, Finanzcontrolling, Big Data, Business Intelligence, Text Mining, Finanzplanung, Sentimentanalyse, RapidMiner, Datenqualität, Data Scientist, Prognose, Unternehmenssteuerung, Digitalisierung, Finanzprognose, Controlling

Häufig gestellte Fragen

Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?

Die Arbeit untersucht den Mehrwert und die praktische Anwendung von Predictive Analytics innerhalb des Finanzcontrollings.

Was sind die zentralen Themenfelder?

Die Schwerpunkte liegen auf der datengestützten Finanzplanung, der Veränderung des Berufsbildes des Controllers und der technischen Umsetzung mittels Software wie RapidMiner.

Was ist das primäre Ziel der Untersuchung?

Es soll geklärt werden, ob und wie der Einsatz von Predictive Analytics die Qualität von Finanzprognosen verbessern und das Finanzcontrolling effizienter gestalten kann.

Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?

Die Arbeit nutzt neben einer Literaturanalyse ein praktisches Anwendungsbeispiel, in dem Twitter-Daten mittels Text Mining (Sentimentanalyse) ausgewertet werden.

Was wird im Hauptteil behandelt?

Neben den theoretischen Grundlagen werden der Implementierungsprozess, Herausforderungen an das Controlling und ein konkretes Fallbeispiel zur Prognosequalität erörtert.

Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?

Wichtige Begriffe sind Predictive Analytics, Finanzcontrolling, Big Data, Finanzplanung und Data Mining.

Welche Rolle spielt der "Data Scientist" im Finanzcontrolling?

Der Data Scientist ist eine Weiterentwicklung des Controllers, der über fortgeschrittene statistische und technische Fähigkeiten verfügt, um komplexe Datenmengen für das Management interpretierbar zu machen.

Warum ist die Datenqualität bei Predictive Analytics entscheidend?

Minderwertige Daten führen laut der Arbeit zu Fehlinterpretationen und damit potenziell zu falschen Managemententscheidungen, weshalb die Datenaufbereitung (Data Cleaning) essenziell ist.

Welche Erkenntnis liefert das Text-Mining-Beispiel in Bezug auf "Dieselgate"?

Das Beispiel zeigt, dass automatisierte Analysen eine erste Einschätzung ermöglichen, jedoch durch qualitative manuelle Prüfungen ergänzt werden müssen, um ein akkurates Bild der Stimmungslage zu erhalten.