IT-Unterstützung von Planungs- und Forecasting-Prozessen

Zusammenfassung

• Ohne professionelle IT-Unterstützung sind fortschrittliche Planungs- und Forecast-Prozesse ab einer bestimmten Unternehmensgröße nicht mehr denkbar.
• Die wichtigste IT-seitige Voraussetzung für die Auswahl eines Tools für Planung und Forecasting ist Klarheit über die Business Intelligence (BI)-Architektur des Unternehmens.
• Der Markt für Planungstools ist unübersichtlich; es gibt neben universell einsetzbaren Tools auch solche für spezifische Einsatzgebiete.
• Zur Auswahl der für das jeweilige Unternehmen grundsätzlich passenden Tools gibt es neben dem Fit zur BI-Architektur einige grundsätzliche Anforderungskategorien.
• Die finale Entscheidung für ein Tool sollte basierend auf einem Showcase erfolgen, in dem ein unternehmensspezifisches Szenario prototypisch vorgeführt wird.
• Ein professioneller Auswahlprozess erfordert etwas Aufwand, führt aber systematisch zu einem guten Ergebnis und vermeidet nicht-zielführende Diskussionen.

1 Einleitung: Keine modernen Steuerungsprozesse ohne IT-Unterstützung

Für die Umsetzung moderner Planungs- und Forecast-Prozesse bedarf es ab einer bestimmten Unternehmensgröße professioneller IT-Unterstützung in Form spezialisierter Planungstools und integrierter Datenlandschaften. Dadurch ergeben sich eine Reihe von Vorteilen:

• Professionelle Planungstools beschleunigen die Prozesse und ermöglichen so schnelle Reaktionen bei neuen Erkenntnissen – unerlässlich in einer sich ständig verändernden Geschäftswelt.
• Nur professionelle Tools können die zunehmend komplexen Datenwelten aus verschiedenen Quellen integrieren und verarbeiten. Das ansonsten aufwendige Datenmanagement entfällt damit.
• Mit der Prozessunterstützung professioneller Tools wird die funktionsübergreifende Kommunikation und Zusammenarbeit erleichtert. Das wird in Zeiten integrierter und unternehmensweiter Prozesse immer wichtiger.
• Professionelle Planungstools bringen eingebaute Predictive-Analytics-Logiken mit und können mit KI-Tools kombiniert werden. Damit können auf fortschrittliche Weise Vorschlagswerte generiert werden.
• Komplexere Szenarioanalysen und Simulationen als Bestandteil moderner Planungs- und Forecast-Prozesse werden durch die entsprechende IT-Unterstützung möglich und unterstützen das Risikomanagement.
• Schließlich können mit den Funktionalitäten spezialisierter Planungstools die auch bei diesen Prozessen zu empfehlenden Compliance-Anforderungen wie Zugang und Nachverfolgbarkeit erfüllt werden.

Ein Unternehmen, das seine Planungs- und Steuerungsprozesse modernisieren will, muss sich der Professionalisierung der zugehörigen IT-Unterstützung widmen

2 Die BI- und Daten-Architektur als zentrale Grundlage jeder IT-Unterstützung

Der wichtigste Unterschied professioneller Planungstools zu den dafür alternativ eingesetzten Tabellenkalkulationstools wie MS Excel besteht in einer integrierten Datenhaltung. Alle Daten, die für Planung, Forecasting und Analysen benötigt werden, werden in einer zentralen Datenbank innerhalb des Planungstools bzw. mit Integration zum Planungstool gespeichert. Konzeptionelle Basis dafür ist ein einheitliches Datenmodell, das konsistente und standardisierte Daten ermöglicht.

Bevor man sich Gedanken über ein konkretes Tool macht, sollte Klarheit über die zukünftige Daten- und Systemarchitektur bestehen. Dazu gehört neben der Frage nach der Integration der relevanten Datenquellen auch das Zusammenspiel mit dem Reporting sowie ggf. weiteren Analyse-Anwendungen, also alles, was man benötigt, um Daten in verwertbare Informationen umzuwandeln, die Unternehmen bei Entscheidungsprozessen unterstützen. Das Framework, das Standards, Best Practices und Richtlinien zur Analyse von Geschäftsdaten bereitstellt, nennt man BI-Architektur.

2.1 Überblick über die Komponenten einer BI-Architektur

Eine BI-Architektur besteht aus den in Abb. 1 dargestellten Komponenten:

• Datenquellen und Datenintegration: Extraktion der Daten aus verschiedenen Quellen wie Datenbanken und Dateien, Transformation der Daten in das benötigte Format und Laden der transformierten Daten in das Zielsystem
• Data Warehouse und / oder Data Lake: Ein zentraler Speicher für Daten, wobei – vereinfacht – Data Warehouses eine starre, strukturierte Sicht der Daten bieten, während Data Lakes eine flexible, unstrukturierte Ansicht bieten
• Datenmodellierung und -bereitstellung: Erstellen von Datenmodellen, die Geschäftskonzepte repräsentieren und effiziente Datenabfragen ermöglichen
• Reporting-, Dashboard- und Analysewerkzeuge: Werkzeuge zur Analyse und Visualisierung von Daten sowie zur Erstellung von Berichten und Dashboards
• Planungs- und Forecast-Tools: Anwendungen, die Unternehmen bei der Prognose zukünftiger Entwicklungen und bei der Zielsetzung und Gestaltung zukünftiger Handlungen unterstützen
• Data Governance und Datenmanagement: Richtlinien und Verfahren zur Verwaltung und Kontrolle von Daten einschließlich Datenschutz und Zugriffskontrolle
• Infrastruktur und Automatisierung: Sicherstellung von Skalierbarkeit und Flexibilität sowie Automatisierung von Prozessen wie etwa Datenaktualisierungen

Abb. 1: Grundsätzlicher Aufbau einer modernen BI-Architektur

BI-Architekturen bilden die IT-seitige und technologische Klammer für Planungstools als ein Teil dieser A...