Archiv für die Kategorie Unternehmensplanung

Controlling und Big Data – Teil 2

Erstellt am: Dienstag, 24. Januar 2017 von Sascha

Big-Data-Vorhaben haben einen experimentellen Charakter und laufen bislang in der Unternehmenspraxis häufig parallel zum IT-Betrieb. Allerdings zeichnet sich ab, dass dies mancherorts nur in der frühen Phase solcher Vorhaben der Falls ist und mittlerweile Unternehmen solche Aktivitäten künftig wieder in enger Abstimmung zwischen IT, Fachbereichen und mit dem Segen des Managements vorantreiben wollen. Die oft komplexen Resultate der Big-Data-Analysen müssen intern nicht nur vermittelbar sein, sondern möglichst in den produktiven Betrieb überführt werden. Man sollte sich also die eigenen Anforderungen, Ressourcen sowie klare „Use Cases“ definiert haben, bevor man umfänglich mit Big Data zu arbeiten beginnt!

Controlling und Finance als Berater im Big-Data-Projekt

Die Anwenderbefragung „Big Data & Advanced Analytics in der Praxis“ der QUNIS, Controller Akademie und der Aquma GmbH zeigt indes, dass viele Unternehmen aber genau noch nach solchen Use Cases für sich suchen. QUNIS legt in der Beratung daher auf diese Phase des Big-Data-Vorhabens besonders großen Wert und nutzt als Teil seiner Big-Data-Methodik beispielsweise eine umfangreiche „Lösungsbibliothek“ aus Fallbeispielen. Diese leisten bei der Diskussion und Identifikation eigener Use Cases gute Hilfe. Oft gibt es in der Unternehmensorganisation schon Ideen und man weiß um eigene Chancen oder Schwachpunkte, die man durch Advanced Analytics angehen möchte. Diese Ideen weiter zu analysieren, zu selektieren, zu strukturieren, zu priorisieren und dann Maßnahmen abzuleiten, ist ein entscheidender Erfolgsfaktor im Big-Data-Projekt. Auch hier können gerade Finance & Controlling mit ihrem breiten Fach- und Unternehmenswissen eine wichtige Rolle spielen.

In der weiteren Diskussion über die Umsetzung von Big-Data-Projekten wird man sich dann über eine unterstützende Datenarchitektur sowie die Nutzung solcher Daten und Analysen im Rahmen einer vorhandenen BI- oder neu zu definierenden Big-Data-Strategie einigen müssen. Will man erste Erfahrungen sammeln, ist es meist effizient und günstiger, wenn Teststellungen über Cloud Services wie „Microsoft Azure“ aufsetzt, statt intern eine separate IT-Umgebung aufzubauen.

Eine integrierte Unternehmensplanung bleibt das Ziel

Big Data und Advanced Analytics können Finance & Controlling ohne Frage dabei helfen, in einem dynamischen Marktumfeld schneller und gezielter zu planen und durch vorausschauende Analysen Risiken und Chancen zu erkennen (Predictive Analytics). Voraussetzung ist aber, dass alle benötigten Informationen und Ergebnisse zeitnah und in hoher Qualität verfügbar sind. Auch wenn man im Projekt häufig mit einzelnen Prozessen und Anforderungen beginnen wird, muss das Ziel daher eine integrierte Unternehmensplanung sein, von der heute die meisten Unternehmen noch weit entfernt sind. Sie Sie ist gekennzeichnet durch eine fachlich und betriebswirtschaftlich korrekte Verknüpfung der Teilpläne bis in die Ergebnisplanung und verzahnt Gewinn- und Verlustrechnung, Bilanz und Cashflow-Rechnung miteinander. Ferner müsste die Planung sich flexibel und über das Jahr immer wieder anpassen lassen und mit weiteren Prozessen wie das Berichtswesen und die Finanzkonsolidierung verknüpft sein.

Controlling und Big Data – Teil 1

Erstellt am: Dienstag, 24. Januar 2017 von Sascha
Der Aufbau einer integrierten Unternehmenssteuerung steht heute vor allem in großen Finanzorganisationen auf der Agenda. Vereinfacht gesagt geht es darum, die für das eigene Geschäftsmodell relevanten Kennzahlen wie die Umsatzrentabilität, Investitionen oder Kapitalkosten mit ihnen vorgelagerten, nicht-finanzielle Werttreibern wie beispielsweise die „Produktqualität“ zu kombinieren. Sind Erstere und das dazugehörige Modell gut definiert, lassen sich daraus Letztere ableiten, um so insgesamt den Fortschritt der einzelnen Werttreiber zu messen und Maßnahmen abzuleiten.

 

Mehr Informationen für die Planung und Forecasts

Dies setzt jedoch voraus, dass auch alle relevanten Daten für Bewertungen und Prognosen zur Verfügung stehen. An diesem Punkt kommen Big Data und Advanced Analytics ins Spiel, da bislang nicht verfügbare oder nicht berücksichtigte Daten über Kunden, Produkte, Ressourcen und Geschäftsprozesse sowie neue Verarbeitungs- und Analysemöglichkeiten Einzug in die Controlling-Prozesse halten – von der strategischen Planung und Budgetierung über das Reporting und die Kostenrechnung bis zum Risikomanagement.

Auch dort, wo eine derartige Steuerung noch nicht existiert oder zu ambitioniert erscheint, ist es auf jeden Fall überlegenswert, Big Data und Advanced Analytics zur Unterstützung des Controllings einzusetzen. Anders als im Reporting können sich Organisation beispielsweise durch eine gute Planung vom Wettbewerb differenzieren. Eine Analyse großer und polystrukturierter Datenmengen hilft beispielsweise Korrelationen und Einflussgrößen besser aufzudecken und die Planung verfeinern. Umgekehrt profitieren auch Big-Data-Vorhaben außerhalb des Finanzbereichs von der guten Verfügbarkeit von Finanzdaten bzw. werden durch diese erst machbar.

Big Data und Controlling

Abbildung: Die klassischen Unternehmensbereiche für Business Intelligence wie Controlling/Finance, Vertrieb und Marketing stehen auch bei der Big-Data-Diskussion aktuell im Mittelpunkt des Anwenderinteresses. Zugleich belegt aber die breite Verteilung der Anwendungsfelder, dass die Nutzung von Big Data überall in der Organisation von Nutzen sein kann, n= 33 (Mehrfachnennungen möglich).

Advanced Analytics zur Risikoanalyse

Angesichts des steigenden Steuerungsbedarfs und der skizzierten Vorteile überrascht es daher wenig, dass in der öffentlichen Diskussion über den geschäftlichen Nutzen von Big Data Controlling & Finance als wichtige Treiber und Nutznießer gelten. Dies bestätigt auch die Anwenderbefragung „Big Data & Advanced Analytics in der Praxis“ der QUNIS GmbH, der Controller Akademie und der Aquma GmbH. Teilnehmer waren 97 mittelständische und Großunternehmen aus dem deutschsprachigen Raum, bei einer breiten Branchenverteilung. Danach sehen 60 Prozent der Befragten interessante Anwendungsfelder im Controlling & Finance (siehe Abbildung). Ein Beispiel ist ein automatisierter Forecast auf der Basis von Markttendenzen oder die schon erwähnte wertreiberasierte Planung anhand aktueller Daten zum Wachstum, zur Branche und der Kundenumsätze. Insbesondere für Banken und Versicherer ist zudem das Risikomanagement ein wichtiges Anwendungsfeld. Neben der Identifikation von Risikofaktoren können Big-Data-Analysen beispielsweise bei der Betrugserkennung oder bei Compliance-bezogenen Auswertungen helfen.

Lesen Sie weiter im zweiten Teil des Beitrags zu Controlling und Big Data

Wer in deutschen Unternehmen wirklich die Top-Entscheidungen trifft

Erstellt am: Donnerstag, 17. November 2016 von Sascha

Viele Unternehmensvertreter beklagen regelmäßig, dass sie bei ihrer täglichen Arbeit mit der Datenqualität sowie einer fehlenden Integration und Geschwindigkeit der Entscheidungsprozesse zu kämpfen haben. Auch die Verfügbarkeit zusätzlicher Daten wird gewünscht. Nicht so die Teilnehmer des „Global Data and Analytics Survey 2016: Big Decisions“, die im Sommer 2016 von der Wirtschaftsprüfungsgesellschaft befragt wurden. Heruntergebrochen auf die 168 deutschen Teilnehmer der weltweiten Umfrage, bildeten Vertreter aus der IT (35 Prozent), der Geschäftsführung (21 Prozent) und aus dem Finance (neun Prozent) die größten Gruppen. Nach Branchen waren die Fertigungsindustrie (28 Prozent) und Handel (elf Prozent, Retail & Consumer) am stärksten vertreten.

Der Vorstand bleibt außen vor
Laut Aussage der großen Mehrheit der deutschen Teilnehmer werden hochstrategische Entscheidungen („big decisions“) in den kommenden fünf Jahren zu einem Plus des Shareholder Values von fünf bis 50 Prozent führen (61 Prozent der Befragten glauben das). Der Fokus liegt dabei auf der Entwicklung neuer Produkte und Dienstleistungen (25 Prozent), dem Vordringen in neue Märkte (21 Prozent) und IT-Investitionen (18 Prozent). Erstaunlich ist nun, dass an solchen Entscheidungen nicht vorrangig das Top Management beteiligt ist. 34 Prozent der Befragten sehen vielmehr Führungskräfte in der Organisation („specific organizational roles“) als Hauptbeteiligte, gefolgt von Abteilungsleitern (14 Prozent). Der Vorstand ist laut Umfrage nur in zehn Prozent der Unternehmen der Auslöser.

Fehlende Ressourcen und mangelnder Entscheidungswille im Management
Ebenso ungewöhnlich ist im Vergleich zu vielen anderen Umfragen und der Beratungspraxis, dass sich die Befragten offenbar keine Sorgen um die Datenbasis machen, auf der tägliche Entscheidungen getroffen werden. Nur zwei Prozent sehen hier ein Problem. Entsprechend bewerten sie auch die Verfügbarkeit von Daten als außergewöhnlich gut. So erklärten 97 Prozent der Unternehmensvertreter, dass in ihren Organisationen alle Entscheidungen grundsätzlich „überwiegend“ oder „bis zu einem gewissen Grad“ datengetrieben seien. Nur drei Prozent verneinten dies.

Bei den oben genannten strategischen Entscheidungen setzt man aber hierzulande – leicht über dem internationalen Durchschnitt – weniger auf Daten als immer noch  auf „Intuition und Erfahrung“ (41 Prozent). Erst an zweiten Stelle folgen datenbasierte Entscheidungen und der Einsatz von Analytics (34 Prozent). 25 Prozent lassen sich dabei durch externe Berater helfen. Die größten denkbaren Hindernisse bei der Umsetzung solcher Top-Entscheidungen sehen 21 Prozent der Befragten in fehlenden Ressourcen, 19 Prozent im mangelnden Entscheidungswillen („Leadership courage“) und 17 Prozent in den Auflagen durch die eigenen Unternehmensrichtlinien.

Es wäre sicher spannend, diese Selbsteinschätzungen einmal im Rahmen eines QUNIS Big-Data-Workshops samt „Proof of Concept“ zu überprüfen.

Noch ein weiter Weg zur integrierten Unternehmensplanung

Erstellt am: Freitag, 11. November 2016 von Sascha

Eine integrierte Unternehmensplanung heißt fachlich betrachtet, dass kurz- und langfristige Planungen vereint sind, um operative Kennzahlen aus den strategischen Unternehmenszielen ableiten zu können. Es muss eine fachlich und betriebswirtschaftlich korrekte Verknüpfung der Teilpläne bis in die Ergebnisplanung geben; Gewinn- und Verlustrechnung, Bilanz und Cashflow-Rechnung sind miteinander verzahnt. Die Planung müsste sich zudem flexibel und über das Jahr immer wieder anpassen lassen und mit weiteren Prozessen wie das Berichtswesen und die Finanzkonsolidierung verknüpft sein, um ein möglichst umfassende Grundlage für die Unternehmenssteuerung zu erhalten. Laut Umfragen sehen Unternehmen insbesondere in der Qualität und Aussagekraft der Ergebnisse die größten Vorteile einer integrierten Unternehmensplanung.

Wie weit Unternehmen diese Ziele in die Praxis umgesetzt haben, hat die BARC-Anwenderbefragung „Integrierte Unternehmensplanung 2016. Reifegrad deutschsprachiger Unternehmen“ kürzlich erkundet. Danach ist nach Zeithorizonten betrachtet die Jahresplanung samt laufender Aktualisierung im Rahmen des Forecastings weiterhin die häufigste Planungsart in deutschsprachigen Unternehmen aller Größen. Eine Mittelfristplanung nehmen noch etwa zwei Drittel, eine strategische Planung mit einem Planungshorizont von mehr als fünf Jahren nur ein Drittel alle Unternehmen vor. Letztere ist zudem weitgehend auf große Unternehmen beschränkt, da sie laut Studienautoren in der Regel über stärker ausgeprägte Strategieprozesse verfügen. Gibt es keine klassische Jahresplanung mehr, greift man stattdessen überwiegend auf eine Kombination aus Mittelfristplanung und Forecasting zurück.

Strategische Planung noch selten integriert
Gemessen am Umfang der Integration strategischer Vorgaben in die Planungsprozesse ergab die Umfrage, dass sich die Jahresplanung und Budgetierung nur bei jedem fünften Unternehmen aus der strategischen Planung ableitet, also so, dass sich alle Objekte der strategischen und Mittelfristplanung in der operativen Planung wiederfinden. Etwa ebenso viele Unternehmen haben dies zumindest für den überwiegenden Teil der Objekte erreicht, während die größte Teilnehmergruppe (43 Prozent) dies nur für einzelne Planobjekte tut. Eine kleine Gruppe (13 Prozent) hat noch keine derartige Integration.

Forecasts – häufiger, aber selten rollierend
Eine größere Bandbreite der Status zeigt sich auch bei der Frequenz, mit der Planwerte heute aktualisiert werden. Dabei ist ein vierteljährlicher Forecast (39 Prozent) und ein monatlicher Forecast (34 Prozent) aktuell die verbreitetsten, gefolgt von halbjährlichen, unregelmäßigen oder gar keiner unterjähriger Aktualisierung (6 Prozent). Während etwa die Hälfte der Unternehmen versuchen, Forecasts durch eine geringere Detailtiefe effizienter zu machen, gibt es laut der Autoren eine mit 15 Prozent durchaus signifikante Gruppe, die sogar mehr Details einbezieht. Rollierende Forecasts sind trotz ihrer Vorzüge gegenüber periodenfixen Forecasting, aber auch hohen technischen Komplexität nur in etwa einem Viertel der Unternehmen etabliert. Etwa die Hälfte dieser Gruppe setzt rollierende Forecasts tatsächlich für alle Teilpläne, die andere Hälfte nur für einzelne Teilpläne ein.

Hilfe bei der Integration und Datenarchitektur von Planungsprozessen sowie bei der Wahl der passenden Softwarewerkzeuge für die Eingabe von Plandaten bietet Ihnen QUNIS im Rahmen seiner Beratung. Ebenso bieten wir laufend kostenlose Webinare sowie Seminare zu alle Aspekten der Business Intelligence, Big Data und Softwareeinsatz.