Controlling-Hauptprozesse: Einfluss der digitalen Transf ... / 4.3 Zukunft vs. Vergangenheit: Planung, Budgetierung und Forecast in Zeiten der digitalen Transformation

Der Controlling-Hauptprozess Planung, Budgetierung und Forecast beinhaltet die Aufgaben der Planung, Kontrolle, Koordination, Prognose und Exploration.

Charakteristika für die Funktion der Planung sind die Ableitung von sachzielorientierten Unternehmenszielen und Maßnahmen, denen adäquate Ressourcen zugeteilt werden, um die Zielerreichung zu gewährleisten.

Die Budgetierung ist Bestandteil der Planung und ein zentrales Instrument der Unternehmensführung. Sie bildet die operativen Planungsinhalte monetär ab. Budgets spiegeln zudem die Ergebnisse der strategischen Planung wider, indem sie ein Mittel darstellen um langfristige, strategische Ziele in mittel- und kurzfristige Ziele zu übersetzen. Eine weitere Aufgabe der Budgetierung ist die Kontrolle der Budgetwerte mithilfe dessen der Zielerreichungsgrad überprüft werden soll. Abweichungsanalysen dienen "nicht nur zur Adjustierung von Maßnahmen zur Erreichung bestehender Ziele, sondern auch zur Neuausrichtung bestehender Ziele und Strategien. [Die Budgetierung erfüllt] zudem eine Explorationsfunktion".^[1]

Der Forecast befähigt vor allem zu einer rechtzeitigen Informationsbereitstellung von zu erwartenden Planabweichungen, damit frühzeitig Maßnahmen zur Gegensteuerung und Ressourcenanpassung entwickelt und ergriffen werden können. Der Forecast bezieht sowohl finanzielle und nicht-finanzielle Informationen als auch Simulations- und Szenariobetrachtungen mit ein.

Abb. 6: Controllingprozess "Planung, Budgetierung und Forecast"^[2]

Der Planungsprozess wird sich zunehmend durch die Nutzung treiberbasierter Simulationsmodelle verändern, die zu einer top-down-orientierten Planung führen werden. Big Data und Predictive Analytics sind zudem elementare Effizienz- und Effektivitätstreiber, die insbesondere eine verbesserte Willensbildung durch präzise Aussagen über die Zukunft, einen enorm automatisierten und vermehrt integrierten Planungsprozess sowie eine schnelle Prognoseerstellung durch Digital Forecasts mit sich bringen.^[3]

Die Budgetierung ist bisher wenig durch die Automatisierung und Standardisierung unterstützt worden, weshalb sich in diesem Prozess besonders große Potentiale zeigen. Bspw. können durch neue Technologien wie Robotic Process Automation diejenigen Prozesse, die bisher hauptsächlich manuell von den Controllern getätigt wurden, teils vollständig, applikationsübergreifend und ohne Programmierung von schwierigen Schnittstellen automatisiert werden.^[4] Die Budgetierung gilt deshalb nicht nur nach Meinung unserer Studienteilnehmern als einer der Prozesse, der am stärksten von der digitalen Transformation betroffen sein wird. Auch wenn das Gros` der Unternehmen bei der Digitalisierung der Budgetierung erst in den Anfangszügen steckt, so gibt es bereits heute erste empirische Erkenntnisse, dass eben diese positive Effekte haben wird.^[5] So lässt sich bereits heute attestieren, dass je digitalisierter die Budgetierung ist, desto besser die Prinzipien der modernen Budgetierung^[6] "Einfachheit", "Flexibilität", "Integriertheit" sowie "Beteiligung und Adressatenorientierung" im Budgetierungsprozess umgesetzt werden können (s. Abb. 7). Digitale Technologien helfen damit, den Budgetierungsprozess zu vereinfachen und die Prozessabläufe zu verschlanken.

Abb. 7: Einfluss einer digitalisierten Budgetierung auf die Prinzipien der modernen Budgetierung^[7]

Das klassische bisher angewandte Forecasting wandelt sich durch neue technologische Entwicklungen hin zu einem Digital Forecasting. Durch den Einsatz von Treibermodellen werden die Ursache-Wirkungs-Ketten und Zusammenhänge erheblich digitalisierter und quantitativ-statistischer werden. Die permanente Überprüfung der Validität verhilft des Weiteren zu einer realistischeren Abbildung der Treibermodelle. Letztlich wird durch das Zusammenwirken von stochastischen Modellen, Machine Learning und Data-Mining-Ansätzen die Erstellung von Forecasts effizienter. Für die Unternehmenssteuerung bedeutet dies nicht nur bessere Ergebnisse, die zu einer qualitativ hochwertigeren Entscheidungsfindung führen, sondern auch eine schnellere und häufigere Generierung von Prognosen sowie die Ausschöpfung des Optimierungspotentials.^[8]

[1] Vgl. IGC, 2017, S. 32.

[2] Vgl. IGC, 2017, S. 34.

[3] Vgl. Leyk/Kirchmann/Tobias, 2017, S. 55.

[4] Vgl. Kirchberg/Müller, 2016, S. 85.

[5] Vgl. Nasca/Munck/Wald/Gleich, 2018, S. 39 ff.

[6] Vgl. ICV, 2012, S. 15 ff.

[7] Vgl. Nasca/Munck/Wald/Gleich, 2018. S. 42.

[8] Vgl. Leyk/Kirchmann/Tobias, 2017, S. 55.