Treiberbasierte Steuerung: Anwendungsszenarien für moder ... / 1.2 Treiberbasierte Unternehmenssteuerung und Treibermodelle

Definition Treibermodelle

Kerngedanke der treiberbasierten Steuerung ist es, die relevanten Prozesse (Reporting, Planung und Forecasting) durch den Einsatz eines Treibermodells als Kennzahlensystem inhaltlich zu fokussieren und stärker die Wirkungszusammenhänge zwischen finanziellen und operativen Größen zu berücksichtigen. Ziel ist dabei eine Steigerung sowohl der Effektivität als auch der Effizienz von Steuerung und Controlling.

Entsprechend dieser Zielsetzung soll unter einem Treibermodell ein Kennzahlensystem verstanden werden, welches die finanziellen Ergebnisgrößen und die sie maßgeblich beeinflussenden operativen Key Performance Indicators (KPIs) zum Zweck einer verbesserten Unternehmenssteuerung in Verbindung setzt.

Anwendungsmöglichkeiten in der treiberbasierten Steuerung

Abb. 1 skizziert die Einsatzmöglichkeiten von Treibermodellen in den Prozessen Reporting, Planung, und Forecasting. Alle drei Prozesse profitieren dabei von einer einheitlichen Struktur bzw. einem einheitlichen Denkmuster in Form des Treibermodells. Dies fördert die Konsistenz der Ergebnisse, bildet die Basis für einheitliche Überleitungen und strukturiert bzw. unterstützt die Kommentierung von Veränderungen entlang der wesentlichen Einflussfaktoren.

Abb. 1: Einsatz von Treibermodellen in Reporting, Planung und Forecasting

Treibermodelle im Management Reporting

Das Management Reporting profitiert u. a. von der durchgängigen Struktur des Treibermodells. Es lassen sich verschiedene Ausbaustufen eines treiberbasierten Berichtswesens unterscheiden, die von einer rein inhaltlichen Strukturierung der Berichtsinhalte/-seiten entlang des Treiberbaums, über interaktive Treibermodell-Berichte inkl. Analyse- und Simulationsmöglichkeiten hin zur systemgetriebenen Konfiguration von Berichten auf Basis der relevanten Treiber im Sinne eines "Exception Reportings" reichen. Im Sinne einer durchgängigen Steuerung können Abweichungen in den Istzahlen durchgehend bis "runter" in die operativen Details analysiert ("drill-down") und auch vorausschauend simuliert werden (z. B. "Was wäre wenn?"-Analysen).

Moderne treiberbasierte Planung und Forecasting

Die finanziellen Auswirkungen aus Veränderungen der (operativen) Treiber können mit Hilfe von Treibermodellen auch im Rahmen von Planung und Forecasting genutzt werden. Hierbei können konkrete Veränderungen der Treiber in Form von Maßnahmen simuliert werden. Einzelne Maßnahmen lassen sich dabei zu Szenarien bündeln und das Resultat zum Beispiel als Top-down Planung ("Frontloading") oder als treiberbasierten Forecast verabschieden. Aufwandsintensive, umfassende und oft bottom-up getriebene Prozesse, können so durch transparente/maßnahmenorientierte, interaktive und schnelle top-down Prozesse ersetzt werden.

Digital Forecast mit Hilfe von "Big Data"

Ein vergleichsweise neuer und innovativer Anwendungsfall zeigt sich im sog. "Digital Forecast". Die Prognose einzelner KPIs basiert dabei auf "Big Data", d. h. einer Unmenge von strukturierten wie unstrukturierten, unternehmensinternen und -externen Daten. Während Treibermodelle für Reporting, Planung und den klassischen Forecast in der Regel deterministisch aufgebaut und folglich objektiv nachvollziehbar sind, wird ein solches "klassisches Treibermodell" beim Digital Forecast durch Algorithmen um Inhalte aus einem "Data Lake" ergänzt und berechnet. Je nach Rechenmodell bildet das Resultat eines solchen Forecasts jedoch das Ergebnis einer "Blackbox", d. h., dass der Rechenweg des Modells und die Annahmen nicht mehr zwangsläufig nachvollziehbar sind (s. das spätere Beispiel in Abschnitt 2).