Sowohl in konzeptioneller als auch technologischer Hinsicht hat Big Data Analytics mittlerweile einen Reifegrad erreicht, der einen hohen Diffusions- und Anwendungsgrad im Controlling ermöglicht. Weitgehend unbestritten sind die daraus abgeleiteten Nutzenpotenziale, aber auch die Tatsache, dass Big Data Analytics die Methoden, Systeme und Prozesse im Controlling nachhaltig verändern wird. Aus diesem Grund ist es aus Sicht des Controllings dringend erforderlich, sich mit diesem Thema proaktiv auseinander zu setzen.[1]
In-Memory-Systeme sind nicht nur ein wesentlicher technologischer Baustein, sie können auch ein erster wesentlicher Schritt zur Implementierung von Big Data Analytics im Controlling sein. Durch den in den nächsten Jahren anstehenden Releasewechsel des von vielen Unternehmen eingesetzten SAP-ERP-Systems auf SAP S/4 erfolgt automatisch ein Technologiesprung auf die In-Memory-Plattform SAP HANA. Jedoch bedarf es einer frühzeitigen und kontinuierlichen Einbindung des Controllings, um die in SAP S/4 enthaltenen Funktionalitäten im Umfeld von Big Data Analytics in die bestehende Controllingkonzeption zu integrieren und die Möglichkeiten fortschrittlicher Analysemethoden entsprechend zu nutzen.
Auch wenn In-Memory-Systeme wesentliche Funktionalitäten für Big Data Analytics bereitstellen, so ist es nicht zweckmäßig, sämtliche Daten langfristig im Arbeitsspeicher vorzuhalten. Es ist daher ein flexibles Konzept für Big Data Analytics erforderlich, das Daten in Speichern mit unterschiedlicher "Temperatur" ablegt. Daten für Echtzeitanwendungen und -analysen werden im "Hot Storage" vorgehalten, während z. B. Massendaten für statistische Analysen im "Cold Storage" gespeichert werden. Die Aufgabe des Controllings in diesem Zusammenhang liegt in der entsprechenden Klassifizierung der Daten vor dem Hintergrund aktueller und zukünftiger Reporting- und Analyseerfordernisse.
Schließlich bedarf der zielgerichtete Einsatz von Big Data Analytics auch einer Erweiterung des fachlichen Kompetenzprofils des Controllers. Zwar wird der Controller in naher Zukunft nicht die Aufgaben des Data Scientist übernehmen, jedoch werden Kompetenzen in diesem Umfeld unerlässlich sein. Diese umfassen ein Verständnis der grundlegenden Technologien, der wesentlichen Datenstrukturen und Datenflüsse im Unternehmen, aber auch der relevanten analytischen und statistischen Modelle. Auf diese Weise kann der Controller mithilfe von Big Data Analytics seine Rolle als Business Partner für das Management stärken.[2]
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