Fachbeiträge & Kommentare zu Analytics

Änderung institutioneller Rahmenbedingungen erfordert Umdenken Die Versicherungsbranche sieht sich derzeit gezwungen, ihr Geschäftsmodell zu überdenken, Transparenz über interne Wertschöpfungsketten zu erzeugen und die Kostenstrukturen zu verringern. Das Niedrigzinsumfeld, gestiegene Kundenanforderungen und die anhaltende Regulierung (Solvency II/SST) erfordern einen noch eff...mehr

Höhere Steuerungsqualität durch effektbasierten Forecast Die Kostensteuerung hat grundsätzlich das Ziel, unterjährig Maßnahmen abzuleiten, um die in der Kostenplanung definierten Planwerte zu erzielen. Mit geeigneten Instrumenten, einer zuverlässigen Datenbasis und -versorgung, einem differenzierten Reporting sowie einem angepassten, gelebten Rollenverständnis können Versiche...mehr

Der Beitrag zeigt auf, wie Advanced Analytics zu einem effizienten und zukunftsorientierten Kostenmanagement beitragen. Sie unterstützen Versicherungsunternehmen bei einer kundenorientierten Ausrichtung und erlauben zugleich eine ganzheitliche Steuerung. Das Konzept der Centersteuerung ermöglicht nicht nur einen detaillierten Blick auf die Werteflüsse im Unternehmen, sondern ...mehr

Werttreiberbäume bilden ausgehend von einer zentralen Steuerungsgröße (bspw. Versicherungstechnisches Ergebnis) die hierarchische Struktur der zugrundeliegenden Treiber ab (s. Abb. 9). Die Darstellung in Form eines Baumdiagramms erfolgt zugunsten der konsistenten Abbildung der Zusammenhänge zwischen den Kennzahlen in einer hierarchischen Struktur. Die einzelnen Treiber werde...mehr

Das Data Warehouse als Datengrundlage für unternehmenspolitische Entscheidungen wird konzeptionell vom Controlling mitbestimmt. Hierbei spielt im besonderen Maße die Datenqualität eine zentrale Funktion in der täglichen Arbeit. Dabei beschäftigen sich Controller mit der Auswahl der Datenquellen und wie diese in ein zentrales Data Warehouse einfließen sollen. Oftmals tendiere...mehr

Der effektbasierte Forecast wird in die Planungslösung integriert Advanced-Analytics-Lösungen optimieren in der Versicherungsbranche gängige Steuerungsinstrumente (bspw. Forecast) und ermöglichen dadurch eine höhere Treffergenauigkeit der Planwerterreichung. Das in der Praxis hierbei gängigste Instrument ist der effektbasierte Forecast, der maßnahmengestützt beeinflussbare Ef...mehr

Ein effizientes Kostenmanagement bedingt die Neuausrichtung der Organisation Die langfristige Ausrichtung eines Versicherungsunternehmens auf ein effizienteres Kostenmanagement bedingt neben Anpassungen der Anwendungslandschaft auch eine parallele Veränderung des Rollenmodells. Folglich wird das Konzerncontrolling künftig deutlich stärker mit der Entwicklung, Vorgabe und Pfl...mehr

Wesentlicher Treiber der Unternehmensperformance ist der effiziente Einsatz von Marketingmaßnahmen zur Gewinnung von Neukunden sowie zur Generierung von Folgeumsätzen durch Bestandskunden. Ziel ist es also, für die Fachabteilung die sog. Customer Journey, also sämtliche Berührungspunkte (Touchpoints) eines Kunden mit der Marke Mister Spex oder den angebotenen Produkten, tran...mehr

Moderne Planungslösungen setzen auf einem BI-Server auf In Zeiten von Digitalisierung und Big Data sind die Selektion, Qualität und Transparenz von Daten essenziell, um den vollen Nutzen aus den neuen technologischen Möglichkeiten ziehen zu können. Durch die heterogene Datenbasis, zusammengefasst aus unterschiedlichen Datenbanken, wird eine effiziente Analyse zunächst erschwe...mehr

Mister Spex, im Jahr 2007 gegründet, ist mit mehr als 2 Mio. Kunden Europas führender Online-Optiker. Das Unternehmen etabliert eine neue, zeitgemäße Art des Brillenkaufs, indem Vorteile des E-Commerce mit Beratungsangeboten und Dienstleistungen beim Optiker vor Ort verbunden werden. Aufgrund des digitalen Geschäftsmodells und der damit verbundenen Messbarkeit von Kundeninter...mehr

Bramsemann/Heineke, Die Verwendung von Werttreiberhierarchien im Spannungsfeld zwischen operativer und strategischer Steuerung, Zeitschrift für Controlling & Management (ZfCM) 2004, S. 61–67. Frese, Das Profit-Center-Konzept im Spannungsfeld von Organisation und Rechnungswesen, in Ahlert/Franz/Göppl (Hrsg.), Finanz- und Rechnungswesen als Führungsinstrument, 1990, S. 137–157....mehr

Zur Steuerung des täglichen Geschäfts im Marketing wird hauptsächlich das simplere CPO-Modell betrachtet, das in zwei unterschiedlichen sog. Attributionsmodellen berechnet wird. Hierzu zählen das Last-Touch-Modell auf der einen und das Bathtub-Modell (Badewannen-Modell) auf der anderen Seite. Im Last-Touch-Modell wird eine Bestellung einem jeweiligen Marketingkanal zugeordne...mehr

Zusammenarbeit und Skills verändern sich Die Verfügbarkeit von Daten und eine saubere Datenbewirtschaftung sind ein wesentlicher Aspekt, um die Qualität und schnelle Verfügbarkeit von Big Data Analysen zu ermöglichen. Wenn jeder spezifische Analysefall eine mehrwöchige Beschaffung und Aufbereitung der Daten zur Folge hat, wird die "Time to Market" digitaler Analysen zu einer ...mehr

Datenquellen gezielt und strukturiert ausdefinieren Die für die Analyse relevanten Datenbestände müssen festgelegt und spezifiziert werden. Eine gezielte Definition des relevanten Datenbestandes minimiert den Aufwand bei der Datenextraktion und reduziert die Komplexität der Datenanalyse. Der notwendige Datenbestand kann mittels der Beantwortung von strukturierten Leitfragen e...mehr

Der Weg von den Analyseergebnissen bis zu der tatsächlichen Umsetzungsentscheidung ist bei Advanced-Analytics-Projekten weitaus steiniger als bei klassischen Projekten. Ursache hierfür ist die Herausforderung die quantitativen Modellergebnisse in die Organisation zu tragen. Die tatsächliche Komplexität zur Erstellung und Ableitung der Ergebnisse ist dem Management der Organi...mehr

Das traditionelle Bild des Reporting in Finanzbereichen unterteilt sich zum einen in das abschlussbasierte Monats-, Quartals- und Jahresreporting und zum anderen in das Analysereporting als Grundlage der Detailanalyse z. B. einzelner Belege, Kostenarten und Konten. Moderne Reportingkonzepte beziehen bereits umfangreiche funktionale Inhalte aus Vertrieb, Produktion, Logistik u...mehr

Volatile Wertberichtigungen bei einem MRO-Unternehmen als Ausgangspunkt Das Unternehmen im Projektbeispiel ist ein internationaler Anbieter von Maintenance-, Repair- und Overhaul-Dienstleistungen. Teil des Geschäftsmodells ist die Flatrate-Versorgung der Kunden mit Bauteilen im Rahmen vertraglich vereinbarter Servicelevel. Die Versorgung wird dabei mit einem globalen Material...mehr

Die Architektur der Datenbasis schafft den Rahmen für die Datenauswertung und ermöglicht es, fachliche Optimierungsmaßnahmen abzuleiten. Um aus den verarbeiteten Daten inhaltliche Erkenntnisse und Schlüsse ziehen zu können, wird eine spezifische Auswertungskompetenz und ein enger Austausch mit dem Data Scientist erforderlich. Das Verständnis für das konstruierte Datenmodell ...mehr

Auf Basis der extrahierten Daten erfolgt das Data Engineering als wesentlicher Bestandteil des Datenverarbeitungsprozesses. Im Fokus des Data Engineering stehen die Datenintegration und -bereinigung, das Logikdesign und die Datenmodellierung. Diese Prozessschritte werden durch den Data Scientist ausgeführt. Der Data Scientist besitzt die Hoheit über die extrahierten Daten und ve...mehr

Explorative Analysen auf Basis großer Datenbestände (Big Data) werden auch im Finanzbereich zunehmen, um zusätzliche Erkenntnisse zu gewinnen und bessere Entscheidungen für den Geschäftserfolg treffen zu können. Dabei können sehr spezifische und abstrakte Fragestellungen untersucht werden, die Einflüsse auf das Geschäft und die Ergebnislage haben. Die Fähigkeiten und das Zusam...mehr

Reputations-Risikomanagement zielt zunächst auf die möglichst frühe und vollständige Identifikation von Ereignissen ab, die eine negative Wirkung auf die Reputation von Unternehmen haben könnten. Dies geschieht bspw. durch die Technik des sog. Issue-Managements.[1] Grundlegendes Ziel eines solchen (Risiko-)Frühwarnsystems ist es, einerseits unangenehme Überraschungen bzw. Ko...mehr

Bauer/Romeike/Weißensteiner, Der gute Ruf als nachhaltiger Erfolgsfaktor – Management und Controlling von Reputationsrisiken, Studienergebnisse, RiskNET GmbH und Technische Universität Graz, 2012. Esposito Vinzi/Chin/Henseler/Wang, (Hrsg.), Handbook of Partial Least Square: Concept, Methods and Applications, 2010, S. 23–82. Fahrenbach, Reputationsorientiertes Themen- und Issue...mehr

Von der Vergangenheits- in die Zukunftsorientierung Das klassische Controlling analysiert die Lage des Unternehmens häufig anhand der Vergangenheit. Die typische Fragestellung lautet: "Was ist passiert?". Im Gegensatz dazu beurteilt der Risikomanager die Risikosituation vorausschauend. Er stellt sich die Frage: "Was kann passieren?". Aktuell fehlt in der Praxis noch die Verbi...mehr

Big Data als Ausgangspunkt Durch verbesserte Speicher- und Zugangsmöglichkeiten, z. B. durch soziale Netzwerke oder Sensorik-Systeme, stehen dem Controlling immer größere Datenbestände zur Erfüllung seiner Informationsversorgungsfunktion zur Verfügung, so dass die früher oft aufwändige Datenerhebung und -aufbereitung eher in den Hintergrund tritt. In diesem Zusammenhang wird ...mehr

Im Folgenden werden Instrumente des Controllers zur Risikoidentifikation beschrieben und gezeigt, inwieweit Business-Analytics-Ansätze deren Nutzung unterstützen.[1] 3.1 Prognosen und Forecasts zur Identifikation operativer GuV-Risiken Forecasting als traditionelle Controlleraufgabe Der Controller erstellt regelmäßig Forecasts für die wichtigsten betrieblichen Zielgrößen zu bes...mehr

Erfolgsfaktoren für die Nutzung von Business Analytics im Controlling Folgende Voraussetzungen werden für eine effektive und effiziente Nutzung von Business-Analytics-Ansätzen zur Risikoidentifikation durch das Controlling genannt:[1] Eine erfolgreiche Risikoidentifikation hängt maßgeblich von der Fach- und Methodenkompetenz der Controller ab. Die Unterstützung durch Business-...mehr

Baum/Coenenberg/Günther, Strategisches Controlling, 5. Aufl. 2013. Chamoni/Gluchowski, Business Analytics – State of the Art, in Controlling & Management Review, 4/2017, S. 8–17. Derwisch/Iffert/Fuchs/Fahrholz, Business Analytics-Software für das Controlling – eine Marktübersicht, in Controlling, 8-9/2016, S. 480–487. Diederichs, Risikomanagement und Risikocontrolling, 3. Aufl....mehr

Die Identifikation von Risiken mit direktem Bezug zu den Unternehmenszielen gehört zu den Aufgaben eines Controllers. Als Instrumente für eine systematische Risikoidentifikation stehen dem Controller u. a. der Rolling Forecast, Früherkennungssysteme und die Analyse von Planannahmen zur Verfügung. Business-Analytics-Ansätze können den Controller bei der Risikoidentifikation unt...mehr

Erfolgsfaktor Risikoidentifikation Die Risikoidentifikation bildet die Grundlage des operativen Risikomanagement (RM)-Prozesses und bestimmt dessen Effektivität und Effizienz. Das Ziel ist die aktuelle, systematische, vollständige und wirtschaftliche Erfassung aller Gefahrenquellen, Schadensursachen, Störpotenziale und Chancen eines Unternehmens sowie deren Abhängigkeiten un...mehr

Forecasting als traditionelle Controlleraufgabe Der Controller erstellt regelmäßig Forecasts für die wichtigsten betrieblichen Zielgrößen zu bestimmten zukünftigen Zeitpunkten. Insbesondere durch Rolling Forecasts mit einen 12- bzw. 18-monatigen Zeithorizont soll die Prognosefähigkeit der operativen Planung und Budgetierung verbessert oder diese im Extremfall ganz abgelöst we...mehr

Zusammenfassung Die Identifikation von Risiken mit direktem Bezug zu den Unternehmenszielen gehört zu den Aufgaben eines Controllers. Als Instrumente für eine systematische Risikoidentifikation stehen dem Controller u. a. der Rolling Forecast, Früherkennungssysteme und die Analyse von Planannahmen zur Verfügung. Business-Analytics-Ansätze können den Controller bei der Risikoide...mehr

Analyse von Planannahmen als Instrument der Risikoidentifikation Ein retrograder Ansatz zur ganzheitlichen Risikoidentifikation ist die Analyse der Annahmen der operativen Planung und Budgetierung. Die geplante Gewinnentwicklung eines Unternehmens ist das Ergebnis eines auf zahlreichen Annahmen beruhenden Planungs- und Budgetierungsprozesses. Allerdings sind die Planannahmen ...mehr

Nutzung von Früherkennungssystemen zur Risikoidentifikation Früherkennungssysteme sind Informationssysteme, die anhand von Indikatoren, Kennzahlen oder qualitativen Informationen über die Unternehmens- und Umweltentwicklung Risiken frühzeitig identifizieren sollen. Es gibt unterschiedliche Arten von Früherkennungssystemen: Frühwarnsysteme befassen sich mit der frühzeitigen Id...mehr

Die Risikoidentifikation bildet die Grundlage des operativen Risikomanagementprozesses und bestimmt dessen Effektivität und Effizienz. Das Ziel ist die aktuelle, systematische, vollständige und wirtschaftliche Erfassung aller Gefahrenquellen, Schadensursachen, Störpotenziale und Chancen sowie deren Abhängigkeiten und wechselseitigen Beziehungen. Im Gegensatz zur jährlichen R...mehr

Insgesamt ist die Risikoidentifikation mit vielen Problemen behaftet:[1] Eine erfolgreiche Risikoidentifikation hängt maßgeblich von der Fach- und Methodenkompetenz der Mitarbeiter in den operativen Bereichen ab, die entsprechend ihrer Kompetenzdefizite vom Controller unterstützt werden müssen. Insbesondere wenn moderne Business-Analytics-Instrumente zur Risikoidentifikation ...mehr

Einfluss von I4.0 auf Werkscontroller-Aufgabenspektrum Wie zuvor beschrieben, gehört es zu den Kernaufgaben von Werkscontrollern, die strategische und operative Produktionsplanung durchzuführen, die Produktivität von Produktionsprozessen mithilfe von geeigneten kennzahlengestützten Performance-Measurement Systemen zu messen sowie die strukturierte Datenerfassung und -evaluier...mehr

Roadmap zu Industrie 4.0 ist individuell Die Entwicklungen in den sechs beschriebenen Handlungsfeldern wurden in den Unternehmen bisher unterschiedlich stark verfolgt, weshalb jedes Unternehmen seinen eigenen Industrie 4.0-Pfad (I4.0-Roadmap) benötigt, abhängig von seinen Möglichkeiten (Ressourcen) und Notwendigkeiten (Markterfordernissen). Wenn das "Wieviel" an mehr Automat...mehr

Der Anstieg der Komplexität, bedingt durch umfassende Vernetzung und Digitalisierung erfordert auch neue Formen des Controllings, um die Herausforderungen von morgen erfolgreich zu bewältigen. Da ein digitalisiertes und automatisiertes Produktionssystem nur noch schwer begehbar sein wird, werden die direkten Beobachtungen eingeschränkt und die Analyse muss durch die Deutung v...mehr

Realisierung Realisiert wurde die BI-Infrastruktur auf Basis der Microsoft-BI-Komponenten aus der SQL-Server-Reihe. Für Datenanbindung und -veredelung und für die Speicherung der Massendaten kommt der SQL-Server inklusive der Integration Services zum Einsatz. Inhaltlich sind die BI-Datenbanken nicht an einem klassischen Data-Warehouse-Ansatz orientiert, sondern nach "Kimball...mehr

Beratungs-, Organisations- und Integrationsfähigkeit bleiben Schlüsselkompetenzen Auf Grundlage der zuvor beschriebenen, neuen Aufgaben und Änderungsnotwendigkeiten im Werkscontrolling durch I4.0 kann das funktionsspezifische IGC-Kompetenzmodell des Werkscontrollers konzeptionell erweitert werden. Zur Bewältigung der zukünftigen Handlungsfelder für Werkscontroller im Control...mehr

"Nichts ist so beständig wie der Wandel." Dieses Zitat des griechischen Philosophen Heraklit hat bis heute nichts von seiner Bedeutung verloren. Die Welt verändert sich in immer schnellerem Maße. Die Wirtschaft und die in ihr agierenden Unternehmen sind Treiber, aber auch Opfer dieses beständigen Wandels. Geschäftsmodelle, die einst großen Erfolg versprachen, können zukünfti...mehr

Industrie 4.0 (nachfolgend I4.0) stellt für die Produktion einen sukzessiven Paradigmenwechsel dar, der im Besonderen für das Controlling sowohl neue Chancen und somit auch Handlungsfelder nach sich zieht.[1] So bieten beispielsweise neue Manufacturing Execution Systems (MES) und Predictive Analytics dem Controller in der I4.0 die Chance zur Bestimmung und Evaluation von wic...mehr

Big Data Heutige Werkzeuge im Umfeld von Business Intelligence und Business Analytics verfügen bereits über breite Visualisierungsmöglichkeiten, die mithilfe des obigen Hintergrunds effektiv eingesetzt werden können. Bewegen wir uns nun in Abb. 1 in Richtung Big Data, also massiver, mitunter stark heterogener Datenmengen, so trifft der Data Scientist bei der Nutzung von Infor...mehr

Zusammenfassung Überblick Die Visualisierung von Geschäftsdaten und großen Datenmengen für die Entscheidungsfindung nimmt einen immer wichtigeren Stellenwert ein. Für die effektive Nutzung heutiger Tools ist ein Grundverständnis der Visualisierung nötig. Das Wissen über die menschliche Wahrnehmung erlaubt es, grundlegende Herangehensweisen zum Aufbau effektiver Visualisierunge...mehr

Card/Mackinlay/Shneiderman, Introduction, in Card/Mackinlay/Shneiderman, Readings in Information Visualization – Using Vision to Think, 1999. ISO 9241-210:2010. Ergonomics of human-system interaction – Part 210: Human-centred design for interactive systems. Keim/Kohlhammer/Ellis/Mansmann (Hrsg.), Mastering the Information Age – Solving Problems with Visual Analytics, 2010. Kohl...mehr

Visualisierung ist aus der heutigen Unternehmenswelt nicht mehr wegzudenken. Jeder kommerzielle Anbieter von Business-Intelligence-Werkzeugen im Speziellen oder ganz allgemein jeglicher Software, die zur Datenanalyse eingesetzt wird, kommt an dem Thema Visualisierung nicht vorbei. Ohne an dieser Stelle eine erschöpfende Darstellung heutiger BI-Werkzeuge anzubieten, stellen w...mehr

3.1 Präattentive Wahrnehmung von Informationen Mit den Augen denken Eine gute Visualisierung erlaubt es uns Menschen, mit unseren Augen zu "denken". Wie wir im obigen Abschnitt gelernt haben, können wir sehr schnell einfache Details und gelernte Muster erkennen. Unbekannte oder kompliziertere Objekte wie Text müssen wir erst kognitiv erfassen, was deutlich länger dauert. Das Z...mehr

Wir können uns nun noch einmal dem Thema vom Anfang widmen: Welches Wissen benötigen wir, um Visualisierungen zu nutzen und zu erstellen? Die letzten Jahre haben den Anwendern auf allen 3 Ebenen des VBA-Modells neue Werkzeuge gebracht, um die vielfältigen datengetriebenen Ansätze zu verfolgen, die sicherlich älter sind als das Schlagwort Big Data. Es gibt jedoch auch auf all...mehr

Überblick Die Visualisierung von Geschäftsdaten und großen Datenmengen für die Entscheidungsfindung nimmt einen immer wichtigeren Stellenwert ein. Für die effektive Nutzung heutiger Tools ist ein Grundverständnis der Visualisierung nötig. Das Wissen über die menschliche Wahrnehmung erlaubt es, grundlegende Herangehensweisen zum Aufbau effektiver Visualisierungen zu formuliere...mehr

Benutzeraufgabe Die Benutzeraufgabe ist der Aspekt, der den Unterschied macht zwischen Visualisierungen, die einfach zu erfassen sind, und solchen, die einen echten Mehrwert für den Nutzer bieten. Die Benutzer und ihre Aufgaben sollten der Startpunkt für jegliche Entscheidung sein, die die Art der Visualisierung und ihr Design betreffen. Eine solche Herangehensweise bezeichn...mehr