Fachbeiträge & Kommentare zu Analytics

"Data never sleeps" – Attribute, die früher mit der pulsierenden Metropole New York City in Verbindung gebracht wurden, gelten heute umso mehr für die Datengenerierung und -verarbeitung. Damals galt New York als einzige Stadt weltweit, die über ein U-Bahn-System verfügte, das an 365 Tagen im Jahr ganztägig Verbindungen in alle 5 "Boroughs" anbot. Das U-Bahnnetz New Yorks ers...mehr

4.1 In-Memory-Plattform SAP HANA Die In-Memory-Plattform SAP HANA wurde im Jahr 2010 erstmals vorgestellt. Zentrales Element dieser Technologie ist eine vollständig in den Arbeitsspeicher verlagerte Datenbank. Eine physische Sicherung der Daten erfolgt nur mehr für Archivierungs- und Wiederherstellungszwecke. Zudem erfolgt die Datenspeicherung nicht zeilen-, sondern spaltenor...mehr

Unternehmen können auf Basis von Big Data und Business Analytics Vorhersagen über zukünftige Entscheidungen treffen. Die Beispiele aus der Praxis zeigen, welche Chancen in Business Analytics und Big Data stecken. Insbesondere die Verwendung von unstrukturierten Daten birgt ein immenses Potenzial. Im Kontext von Big Data und Business Analytics ist es möglich, in Echtzeit auf G...mehr

Die stetig wachsenden Datenmengen sowie die Forderung nach einer zeitnahen Informationsversorgung stellen hohe Anforderungen an die Leistungsfähigkeit und Wirtschaftlichkeit eingesetzter Informationstechnologien. Diese können mit der derzeit noch weitgehend vorherrschenden Trennung von transaktionalen und analytischen Systemen nicht oder nur unzureichend erfüllt werden.[1] W...mehr

Zusammenfassung Komplexe und dynamische Wettbewerbsumfelder erschweren die Entscheidungsfindung in Unternehmen. Business Intelligence ermöglicht eine effiziente und zielorientierte Analyse von umfangreichen und komplexen Daten, wodurch Entscheidungen schneller und besser getroffen werden können. Eine notwendige Voraussetzung für den Einsatz von Business Intelligence-Technologi...mehr

Zusammenfassung Big Data Analytics stellt eine Erweiterung des Analysespektrums im Controlling dar, das die klassische Business Intelligence durch fortgeschrittene Analysemethoden ergänzt. Eine wesentliche technologische Grundlage für Big Data Analytics stellen In-Memory-Systeme dar. Sie können Massendaten in Echtzeit verarbeiten und ermöglichen sowohl zeitnahe Entscheidungen ...mehr

Durch den Einsatz von In-Memory-Systemen werden Daten nicht mehr schichtweise persistent gespeichert, sondern lediglich logisch verwaltet. Die klassische Data-Warehouse-Architektur wird somit virtualisiert, und die bisher hauptsächlich aus Performancegründen verwendeten unterschiedlichen Datenschichten und Aggregate werden obsolet. Stattdessen werden bei Analysen die Daten z...mehr

Komplexe und dynamische Wettbewerbsumfelder erschweren die Entscheidungsfindung in Unternehmen. Business Intelligence ermöglicht eine effiziente und zielorientierte Analyse von umfangreichen und komplexen Daten, wodurch Entscheidungen schneller und besser getroffen werden können. Eine notwendige Voraussetzung für den Einsatz von Business Intelligence-Technologien ist die Samm...mehr

Die Beschleunigung des technologischen Fortschritts basierend auf innovativen digitalen Technologien hat in den letzten Jahren zu einem exponentiellen Wachstum des Datenvolumens geführt. Diese Entwicklung wird sich weiter verstärken. Dabei sind Daten aus dem Internet und aus sozialen Netzwerken nur eine Quelle dieses gestiegenen Datenvolumens. Haupttreiber für die Datenexplo...mehr

In Zeiten von Big Data und Predictive Analytics besteht die Möglichkeit, mehr Abhängigkeiten zu quantifizieren, als dies bisher möglich war. Die Beachtung von Unsicherheiten ist unvermeidlich. Während eine Mengenabweichung eine, abgesehen von einer möglicherweise subjektiven Bewertung, objektive Größe darstellt, gilt dies nicht für sämtliche Einflüsse auf die Menge. Dementsp...mehr

Ein kleines Beispiel soll diese Gedankengänge verdeutlichen. Es wird ein einfacher Treiberbaum eines einzelnen Produktes verwendet, der mit dem Ausweis der Deckungsbeitragsposition als Zielgröße endet (s. Abb. 1). Abb. 1: Ein einfacher Treiberbaum Die entsprechenden Abweichungen sind in Abb. 2 dargestellt. Abb. 2: Plan-Ist-Vergleich Aufgrund empirischer Analysen konnte eine Abhä...mehr

Der Einbezug unsicheren Wissens schafft ohne Frage neue Einsichten bei der Analyse. Diese Art der Abweichungszurechnung wird mit dem zunehmenden Einbezug von Big Data und Predictive Analytics eine immer höhere Bedeutung gewinnen. Damit geht die Klarheit einer Abweichungsspaltung verloren, wie das dargestellte Beispiel gezeigt hat. Ein Startpunkt könnte sein, klassische und st...mehr

Interne und externe Daten als Inputfaktoren Im Unternehmen zur Verfügung stehende Daten unterscheiden sich in intern und extern generierte Daten, wobei sich intern generierte Daten wiederum in Primär- und Metadaten unterteilen. Als Primärdaten werden unternehmensinterne Informationen bezeichnet, während Metadaten Informationen über andere Daten enthalten, aber nicht diese Dat...mehr

Backhaus/Erichson/Plinke/Weiber, Multivariate Analysemethoden, 14. Aufl. 2016. Buckler, Das Ende der Kennzahlendiskussion, 2015. Ewert/Wagenhofer, Interne Unternehmensrechnung, 8. Aufl. 2014. Link, Die automatisierte Deckungsbeitrags-Flussrechnung als Instrument der Unternehmensführung, in ZfB, Jg. 49, 1979, S. 267 ff.mehr

Der Ansatz klingt relativ einfach: Man ergänzt eine Abweichungsanalyse um statistisch ermittelte Beziehungen. Doch so simpel kann es nicht gesehen werden, da Informationen unterschiedlicher Güte verdichtet werden müssen. 3.1 Ausgangsdaten und einfacher Plan-Ist-Vergleich Ein kleines Beispiel soll diese Gedankengänge verdeutlichen. Es wird ein einfacher Treiberbaum eines einzel...mehr

Viele Abweichungsaufspaltungen basieren auf definitorischen Zusammenhängen und beinhalten damit kein empirisches Wissen. Letztlich stellt Umsatz nichts anderes als eine Kennzahl aus Absatzmenge multipliziert mit dem Preis dar. Damit ist die Aufspaltung nach Mengen- und Preisabweichung eine rein formale, mathematische Vorgehensweise.[1] Das gleiche gilt in Bezug auf den Deckun...mehr

Der Beitrag kann nur einen groben Überblick über die stochastische Abweichungsanalyse bieten. Im Praxiseinsatz bedarf es noch einiger Erweiterungen. Im behandelten Beispiel wirkt der Absatz letztlich auf Kosten und Umsätze und damit auf den Deckungsbeitrag. Es besteht i. d. R. das Interesse, die Abweichungsanalyse auf das Ergebnis durchzurechnen. Bei mehrfach multiplikativer ...mehr

Treiberbäume mit einer Kombination aus definitorischen und empirischen Abhängigkeiten erfreuen sich einer zunehmenden Beliebtheit im Controlling. Empirische Abhängigkeiten wie bspw. die Wirkung von Rabatten auf den Absatz sind unsicher. Diese Unsicherheiten sollten bei einer Abweichungsanalyse transparent dargestellt werden. Über Stichproben werden vermutete Wirkungszusammenhä...mehr

Abweichungsanalysen haben im Controlling eine lange Tradition. Dank der Aufspaltung nach fixen und variablen Kosten sowie der Ermittlung von Plan- und Istkosten kann zwischen Preis-, Beschäftigungs- und Verbrauchsabweichungen getrennt werden. Vom Kostenstellenleiter ist konsequenterweise nur die Verbrauchsabweichung zu vertreten. In der Vertriebsanalyse kann man weitere Abwe...mehr

Werden auch solche kausalen Effekte berücksichtigt, ist die konventionelle Abweichung anders zu bewerten. Eine Umsatzabweichung setzt sich aus mehr Komponenten als die klassische Aufteilung nach Mengen- und Preisabweichung (und. ggf. der Mixabweichung)[1] zusammen. So wären Rabatt-, Währungskursabweichungen und der Einfluss auf den Absatz ausweisbar, insofern die Wirkungsbez...mehr

Natürlich besteht der Wunsch, Einflüsse möglichst isoliert darzustellen. Ähnliche Diskussionen gibt es in der Kostenrechnung in Bezug auf die Zurechenbarkeit von Kosten. Auch bei der Einflussanalyse gilt: Nicht jeder Einfluss lässt sich separieren. Genau wie Licht und Wasser in einem geeigneten Verhältnis zur Pflanzenproduktion notwendig ist, gilt dies auch für viele betrieb...mehr

Chamoni/Gluchowski, Integrationstrends bei Business-Intelligence-Systemen – Empirische Untersuchung auf Basis des Business Intelligence Maturity Model, in: Wirtschaftsinformatik, 2/2004, S. 119 – 128. Chen/Chiang/Storey, Business Intelligence and Analytics: From Big Data to Big Impact, in: MIS Quarterly, Vol. 36 (2012), 4, S. 1165 – 1188. Gänßlen/Losbichler/Niedermayr/Rieder/S...mehr

Bachmann/Kemper/Gerzer, Big Data – Fluch oder Segen? Unternehmen im Spiegel gesellschaftlichen Wandels, 2014, S. 189–193. BITKOM, Big Data im Praxiseinsatz – Szenarien, Beispiele, Effekte, 2012. BITKOM, Einsatz von Big Data vor dem Durchbruch, Presseinformation, 2014. Bretting, Big Data, Fast Data, Analytics, Intelligence, In-Memory, in: automotiveIT, Sonderedition 01/2013, S. ...mehr

Ist diese Berechnung adäquat? Formal ist die Kalkulation nicht zu beanstanden. Doch die Abhängigkeiten zwischen Preis und Absatz sowie Marketing und Absatz sind nur stochastischer Natur. Der wirkliche Preis-Effekt könnte 1.078 EUR (Abb. 6, Zelle B2) betragen, aber auch vollkommen anders sein. Ein Lösungsansatz besteht nun darin, die Qualitätsgüte der Beziehung zu berücksichti...mehr

In der Vergangenheit konnten folgende Werte gesammelt werden (s. Abb. 3). Hierbei handelt es sich um aggregierte Monatswerte aus dem CRM-System. Eine direkte Abhängigkeit ist mit bloßem Auge nicht zu erkennen. Trotzdem werden Einflüsse von Marketing und Preis auf den Absatz vermutet. Abb. 3: Datengrundlage Diese Abhängigkeiten wurden mittels einer multivariaten Regressionsanal...mehr

Zusätzliche Herausforderungen ergeben sich aus vorhandenen Methodenkompetenz im Umgang mit Daten und Analytik. Hinsichtlich des Aufbaus einer zeitgemäßen Methodenkompetenz im Bereich Daten und Analytik befindet sich die Mehrzahl der Unternehmen noch in einer frühen Reifegradphase. Der Schwerpunkt der Aktivitäten liegt bei den meisten Unternehmen aktuell noch im Aufbau entspre...mehr

Brynjolfsson/McAfee, The Second Machine Age: Work, Progress, and Prosperity in a Time of Brilliant Technologies, 2014. Egle/Keimer, Digitaler Wandel im Controlling, Schriften aus dem Institut für Finanzdienstleistungen Zug IFZ, Band 37, 2017, S. 1–37. Hanna, Mastering Digital Transformation – Towards a Smarter Society, Economy, City and Nation, 2016. Hoening/Esch/Wald, Big Data...mehr

Das Erschließen und die Nutzbarmachung digitaler Informationen setzt auch den Einsatz entsprechender Technologien voraus. Hier hat es in den letzten Jahren dramatische Fortschritte gegeben. Einerseits werden damit Zugriff/Speicherung neuartiger Datenquellen wie z. B. Sensorik ermöglicht, andererseits können diese Daten mit anderen Daten vernetzt und über fortschrittliche Ana...mehr

Transparenz in Definitionen schaffen Die digitale Transformation (auch als digitaler Wandel bezeichnet) ist ein aktuell in Gesellschaft und Wirtschaft gleichermaßen stark diskutiertes Thema. Durch zahlreiche teilweise auch synonym und parallel verwendete Begrifflichkeiten, wie bspw. Industrie 4.0, Internet der Dinge (IoT), Big Data oder künstliche Intelligenz, sind die digit...mehr

Chen/Chiang/Storey, Business intelligence and analytics: from big data to big impact, MIS quarterly, Vol. 36, No. 4, 2012, S. 1165–1188. Kiron/Shockley, Creating business value with analytics, Sloan Management Review, 53 (1), S. 57–62. Seufert, Der Einfluss aktueller IT-Trends auf das Controlling, in: Entwicklungen im Berichtswesen: Best Practice, Herausforderungen und Zukunft...mehr

Brynjolfsson/Hitt/Kim, Strength in Numbers: How Does Data-Driven Decisionmaking Affect Firm Performance?, Working Paper, Massachusetts Institute of Technology (MIT), 2011. Ghasemkhani/Soule/Westerman, Competitive Advantage in a Digital World: Toward An Information-Based View of the Firm, Working Paper, Massachusetts Institute of Technology (MIT), 2014. Imhoff/White, Self-servi...mehr

Im Zuge der zunehmenden Digitalisierung wird der Prozess der Informationsverarbeitung und -analyse durch neue Technologien und Funktionalitäten unterstützt und teilweise auch automatisiert werden. Die steigende Automatisierung wird heute sehr kontrovers und auch emotional diskutiert.[1] Während die einen neue Möglichkeiten wie Predictive-Analytics als Unterstützung und Erwei...mehr

Die digitale Transformation ist eines der meistdiskutierten Themen unserer heutigen Zeit. Wirtschaft und Gesellschaft befinden sich in einem enormen Wandel und auch das Controlling steht bei steigendem Digitalisierungsgrad vor großen Veränderungen. Oftmals ist von der vierten industriellen Revolution die Rede, die eine grundlegende Neuorientierung der Unternehmenswelt mit si...mehr

Advanced Robotics [1] beschreibt sensorbasierte Roboter, die mit Hilfe von Algorithmen eine menschenähnliche Intelligenz nachbilden und somit einzelne Prozesse eigenständig durchführen können. OCR (Optical Character Recognition) ist ein Verfahren, mit dessen Hilfe handschriftlich oder maschinell erzeugte Zeichen oder Markierungen maschinell eingelesen werden können. Predictive ...mehr

Arnold, Digitalisierung der Unternehmensführung, zfo, Heft 5, 2016, S. 330–335. Appelbaum/Kogan/Vasarhelyi/Yan, Impact of business analytics and enterprise systems on managerial accounting, in International Journal of Accounting Information Systems, Nr. 25, 2017, S. 29–44. Biel, Quo Vadis Controlling, Controller und Internationaler Controller Verein ICV? Interview mit dem ICV-...mehr

Verständnis von Digitalisierung Wenn über das Thema Digitalisierung oder Industrie 4.0 geschrieben und gesprochen wird, liegt der Schwerpunkt zumeist auf Prozessen in der Produktion, im Vertrieb, im Einkauf oder im Marketing. Die gängigen Beispiele, wie die vollständig autonome Fertigung in Fabrikhallen ohne Personal oder die neuen Formen der Kundeninteraktion, haben stets e...mehr

Szenario 3 setzt auf dem vorangegangenen Szenario auf und unterstellt, dass Manager nur bis zu einem gewissen Komplexitätsgrad Self-Service betreiben können und wollen. Für viele Fragestellungen wird gerne auf die Expertise des Controllers zurückgegriffen. Das Szenario ist nahe am heutigen Rollenbild des Controllers als Sparringspartner. Der Controller wird dabei durch das S...mehr

Treiber der digitalen Transformation Um potenzielle Entwicklungswege sowie Konsequenzen aufzuzeigen, ist es zunächst sinnvoll, sich den Ursprung der bereits eingetretenen und sich fortan verstärkenden Veränderungen im Finanzbereich und allen anderen Unternehmensbereichen zu vergegenwärtigen. Dieser liegt in der technologischen Weiterentwicklung insbesondere von Informations-...mehr

Die massiven Veränderungen im Umfeld digitaler Informationen bieten für das Controlling erhebliche Potentiale für die Gestaltung der eigenen zukünftigen Rolle. Das Target Picture "Controlling 2025" der BASF zeigt beispielhaft die erforderliche aktive Auseinandersetzung des Controllings mit diesen Potenzialen und Herausforderungen. Nur eine Verankerung in der Zukunftsvision, ...mehr

"Robotic Process Automation" und "Predictive Analytics" werden weitreichende Veränderungen in der Prozesslandschaft und dem Organisationsaufbau von Unternehmen, insbesondere im Finanzbereich, mit sich bringen. In diesem Zusammenhang ändert sich das klassische Rollenverständnis des Controllers. So kommt mit dem "Data Scientist" eine weitere Rolle hinzu, deren Aufgabe es sein w...mehr

Aus der Controllingperspektive liegt der Fokus darauf, welche neuen Handlungsfelder sowie Aufgaben für Management und Controlling sich aus der Digitalisierung ergeben. In diesem Kontext kommt der MAN Finance Academy eine wichtige Rolle zu. Die MAN Finance Academy erarbeitete in Zusammenarbeit mit der Finanzorganisation Kompetenzprofile zur zielgerichteten Steuerung und Weiter...mehr

Effizienzdruck steigt An den 2 vorangegangen Beispielen lassen sich 2 wichtige Trends der digitalen Transformation im Finanzbereich erkennen, die auch durch die CFO-Studie von Horváth & Partners validiert wurden: Mehr als 90 % der Studienteilnehmer bestätigen, dass der Effizienzdruck in der "Finanzfabrik" enorm zunehmen wird; d. h. Routineprozesse, die auf klaren Entscheidungs...mehr

Der Begriff Industrie 4.0 hat sich im deutschen Sprachraum als DAS Schlagwort für die digitale Revolution unserer Geschäftswelt etabliert. Angesichts der Signalkraft von Industrie 4.0 ist der Zusatz "4.0" heute in vielen Disziplinen en vogue: Marketing 4.0, HR 4.0, Beschaffung 4.0 und natürlich auch Controlling 4.0. Controlling in einer digitalisierten, vernetzten, selbst ste...mehr

Digital Impacts umfasst Datenmanagement & -analyse In einer "digitalen" CFO-Welt wird die Bedeutung des Datenmanagements deutlich ansteigen. Dabei steht das Datenmanagement in diesem Zusammenhang für die saubere Strukturierung der Stamm- sowie der Bewegungsdaten, die allen weitergehenden Analysen zugrunde liegen. Was bedeutet dies im Detail? In der Vergangenheit haben Unterneh...mehr

(a) Erschließung und Vernetzung neuer Datengrundlagen Deutlich verbesserte Informationskompetenz erforderlich Eine grundlegende Voraussetzung für die Nutzung der neuen Möglichkeiten von BI & Big Data liegt in der Möglichkeit neue Datenquellen zu erschließen, die gewonnenen Daten zu vernetzen und diese für Verbesserung der Unternehmensleistung nutzbar zu machen.[1] Allerdings st...mehr

Dringender Handlungsbedarf in deutschen Unternehmen Die Studie "Competing on Analytics – Herausforderungen – Potentiale und Wertbeiträge von Business Intelligence und Big Data" zeigt – angesichts der hohen Wettbewerbsrelevanz von Informationen als strategische Ressource – insgesamt einen deutlichen Handlungsbedarf deutscher Unternehmen hinsichtlich der Ausgestaltung von BI & ...mehr

Das Prinzip der sog. "Plattformisierung" gewinnt im Rahmen der Digitalisierung zunehmend an Bedeutung. Ziel der Unternehmen ist es, einen Single Point of Truth herzustellen, um Datenredundanzen zu vermeiden und die Interpretationsspielräume weitestgehend einzuschränken. Jeder Wert sollte nur einmal existieren und von jedem Sachbezug auf seinen Ursprung zurückverfolgt werden ...mehr

Im zahlengetriebenen Teil des Planungsprozesses wird durch die Umstellung auf Predictive/Prognose in vielen Teilbereichen der Planung, die Erweiterung der Datenbasis um unternehmensexterne Daten sowie die erweiterte Datenbasis unternehmensinterner Daten die größte Veränderung zu erwarten sein. Planung wird teilweise "Predictive" Während derzeit der Planungsaufwand in den Fachberei...mehr

Der Prozess "Datenmanagement" beschreibt die Bemühungen, dem Management die für die Unternehmenssteuerung relevanten Informationen in hoher Qualität, inhaltlich korrekt und belastbar bereitzustellen. Controller im Datenmanagement haben daher die Aufgabe, das betriebswirtschaftliche Datenmodell, das eine inhaltliche Struktur vorgibt, zu verwalten, Datenflüsse mit modellierten...mehr

Integrierter Gesamtansatz informationsbasierter Unternehmensführung Business Intelligence (BI)/Big Data und Analytics stehen in diesem Kontext für einen integrierten Gesamtansatz, moderner, informationsbasierter Unternehmensführung.[1] Dabei haben sich Umfang und Reichweite in den letzten Jahren deutlich weiterentwickelt. Empirisch lassen sich unterschiedliche BI/Big Data Re...mehr