Fachbeiträge & Kommentare zu Analytics

Für Kreditinstitute ist die frühzeitige Identifikation von Kreditrisiken nicht nur aufgrund steigender regulatorischer Anforderungen von herausragender Bedeutung. Auch hier hat die Verfügbarkeit kundenbezogener Daten in den letzten Jahren stark zugenommen, so die eine Entwicklung und Implementierung datengetriebener, automatisierter Kreditrisiko-Frühwarnsysteme möglich macht...mehr

Die Datenqualität ist im traditionellen RC oft gering, der manuelle Dokumentationsaufwand für die Risikoerfassung und -bewertung hoch und die Vergleichbarkeit zwischen Abteilungen, Niederlassungen und Weltregionen niedrig. Folglich sind auch die Entscheidungsgrundlagen, die auf einer derartigen Risikoanalyse basieren, wenig verlässlich und können zu Fehlentscheidungen führen...mehr

Data Governance als methodischer Ansatz zur Schaffung von Datentransparenz mit den Aspekten Datenverfügbarkeit, -qualität und -zugang ist im ganzen Unternehmen anwendbar. Sie hat aber aufgrund der Rolle des Controlling als Entscheidungsunterstützungsfunktion hier eine besondere Bedeutung. Nur wenn die Anforderungen an eine moderne Data Governance erfüllt sind, kann das Contr...mehr

In diesem Zusammenhang ist die erweiterte Planung und Analyse (xP&A) zu sehen. xP&A steht für extended Planning and Analytics und ist ein Begriff, der von Gartner 2020 geprägt worden ist. Er ist aus den Defiziten einer isolierten Finanzplanung heraus entstanden. Nach Auffassung der Autoren sollte die Unternehmensplanung auf einer einzigen Plattform stattfinden. Controller un...mehr

Datengetriebenes Risikocontrolling nutzt große Datenmengen und neue Analyseverfahren wie Analytics und Künstliche Intelligenz. Veränderungen und Verbesserungen kann es in allen Phasen des Risikomanagementprozesses geben. Während sich einerseits dadurch Aufgaben von Risikocontrollern automatisieren lassen, kommen andere hinzu oder werden wichtiger. Das sind insbesondere statist...mehr

Eine integrierte Planung erfordert eine enge Anbindung der Logistik- und Produktionsplanung an Budgetierung und Mittelfristplanung. Herausforderungen entstehen durch unterschiedliche Anforderungen und Planungsebenen. Insbesondere sollten Ressourcenbeschränkungen in Simulationsrechnungen berücksichtigt werden können. Eine enge Anbindung der Teilsysteme kann integrierte Szenarie...mehr

Bei einer Aufteilung der Funktionalitäten auf zwei unterschiedliche Systeme müssen diese intensiv Informationen austauschen: Vertriebsplanung und Absatzvorschau müssen zu einem Konsens zusammengeführt werden. Das erfordert eine intensive Abstimmung. Die Personalplanung muss mit dem abgeleiteten Bedarf und den finanziellen Konsequenzen abgestimmt sein. Aus der Finanzplanung hera...mehr

Aus einer technischen Sicht entstehen Risiken der Informations- und Kommunikationstechnologie z. B. durch Rechner- oder Netzausfälle, nicht funktionierende Software oder anderen Fehlfunktionen. Diese Risiken lassen sich durch weitere Prüfungen von Systemen, redundanten Komponenten oder Backup-Systeme reduzieren. Jedes IT-System ist jedoch auch durch den Menschen technisch ang...mehr

Die Einsatzgebiete für ein datengetriebenes RC lassen sich entlang des operativen RM-Prozesses konkretisieren.[1]mehr

Risikomanagement (RM) umfasst alle organisatorischen Regelungen zur systematischen, regelmäßigen und unternehmensweiten Umsetzung des RM-Prozesses sowie dessen Unterstützung durch geeignete Instrumente und Methoden mit den Zielen der langfristigen Existenzsicherung, der Eröffnung von Handlungsspielräumen, der Erreichung der geplanten Unternehmensziele und der Senkung der Ris...mehr

Die Auswirkungen der Digitalisierung auf die Tätigkeiten im RC lassen sich anhand einer Tätigkeitsanalyse diskutieren.[1] Tab. 4 stellt die verschiedenen Arten von Tätigkeiten im RC vor und nennt Beispiele. Dabei erfolgen Unterscheidungen in Routine- und Nicht-Routineaufgaben, in manuelle, kognitive, analytische sowie solche Aufgaben mit Interaktionen mit anderen Menschen.mehr

In der heutigen dynamischen Geschäftswelt werden die Geschäftsmodelle von Unternehmen durch digitale Technologien, neue Wettbewerber und sich ständig ändernde Kundenanforderungen permanent herausgefordert. Viele Studien und Untersuchungen – wie auch die jährliche Insight Driven Organization (IDO) Survey von Deloitte – zeigen, dass Unternehmen und insbesondere Finanzdienstlei...mehr

Atzler/Körner, Handelsblatt, Landesbank; Finanzaufsicht macht Druck auf NordLB – Sparkassen blockieren Lösung, 2023, https://www.handelsblatt.com/finanzen/banken-versicherungen/banken/landesbank-finanzaufsicht-macht-druck-auf-nordlb-sparkassen-blockieren-loesung/29075514.html, Abrufdatum 5.4.2023. Bösch/Sabrow, Wege in die digitale Gesellschaft, 2018. Bundesanstalt für Finanzd...mehr

Das Vorgehen eines HR Analytics-Projektes lässt sich grob in fünf Stufen einteilen, die auch dem LAMP-Ansatz von Cascio und Boudreau als Rahmenmodell zur strategischen Analyse von Mitarbeiterdaten mit den Aspekten Logik, Analyse, Maße und Prozesse folgen.[1] Ausarbeitung eines Business Cases: Am Anfang jedes HR Analytics-Projektes steht die Formulierung einer Fragestellung, d...mehr

HR Analytics hat in den letzten Jahren weltweit an Bedeutung gewonnen, so auch in Deutschland. Unternehmen nutzen HR Analytics, um Zusammenhänge zu erkennen und Entwicklungen vorherzusagen. Die Abgrenzung zu einem reinen Personalcontrolling ist jedoch nicht trennscharf. Ziel des Einsatzes von HR Analytics in der Personalarbeit ist, die Qualität personalwirtschaftlicher Entsch...mehr

Das Betriebsverfassungsgesetz (BetrVG) ist ein wichtiges Rechtsinstrument, das die Zusammenarbeit zwischen Arbeitgebern und Betriebsräten regelt und damit die Beteiligung und Vertretung der Arbeitnehmer an betrieblichen Entscheidungsprozessen sicherstellt. Da beim Einsatz von HR-Analytics Personaldaten systematisch mit anderen Unternehmensdaten verknüpft werden, ist besonders...mehr

Im Gegensatz zum Personalcontrolling, das sich auf die Entwicklung von Kennzahlen konzentriert, geht es bei HR Analytics darum, Zusammenhänge aufzudecken und Entwicklungen vorherzusagen. Trennscharf ist die Unterscheidung jedoch nicht. Die Anwendung von KI-Systemen in der Personalarbeit ist bislang eher die Ausnahme, da selbstlernende Systeme nur schwer nachvollziehbar und fe...mehr

Zusammenfassung Im Gegensatz zum Personalcontrolling, das sich auf die Entwicklung von Kennzahlen konzentriert, geht es bei HR Analytics darum, Zusammenhänge aufzudecken und Entwicklungen vorherzusagen. Trennscharf ist die Unterscheidung jedoch nicht. Die Anwendung von KI-Systemen in der Personalarbeit ist bislang eher die Ausnahme, da selbstlernende Systeme nur schwer nachvol...mehr

Das Personalcontrolling ist noch eine vergleichsweise junge Disziplin. Die ersten Human Resources (HR)-Kennzahlen und HR-Benchmarks veröffentlichte Fitzenz in den USA Ende der 1970er Jahre[1]. Im Personalcontrolling wird anhand von Soll-Ist-Vergleichen von HR-Kennzahlen wie der Fluktuationsrate oder den Krankentagen die Zielerreichung regelmäßig überprüft. Da i. d. R. einzel...mehr

Ganz trennscharf ist die Unterscheidung zwischen Personalcontrolling und HR Analytics jedoch nicht.[1] Abb. 1 gibt schematisch die Entwicklung der Datenorientierung im Personalwesen hin zu einer stärkeren strategischeren Datenanalyse wieder. Als Entwicklungsstufe mit dem geringsten Wertschöpfungsbeitrag werden Entscheidungen definiert, die rein auf dem Erfahrungswissen beruh...mehr

Bei der Nutzung von HR Analytics müssen Unternehmen sicherstellen, dass der Schutz personenbezogener Daten gewährleistet ist. Dabei müssen Unternehmen die gesetzlichen Bestimmungen zum Datenschutz, insbesondere die Vorgaben der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO), einhalten. Folgende Aspekte sind nach der DSGVO zu beachten: Rechtsgrundlage: Für die Verarbeitung personenbezoge...mehr

Atabaki/Biemann, Potenziale der Datenanalyse für HR (People Analytics), in: Petry/Jäger (Hrsg.), Digital HR. Smarte und agile Systeme, Prozesse und Strukturen im Personalmanagement, 2018, S. 125-136. Becker/Huselid/Ulrich, The HR scorecard. Linking people, strategy, and performance, Harvard Business Press, 2001. Betriebsverfassungsgesetz (BetrVG), 2023, https://www.gesetze-im-...mehr

In der Praxis haben Unternehmen zum Teil eigenständig Richtlinien entwickelt, um einen ethisch korrekten Umgang mit Daten sicherzustellen und damit die Akzeptanz der Analyseergebnisse im Unternehmen zu erhöhen. Neben dem Verständnis für KI-gesteuerte Systeme scheinen auch Kommunikation, Transparenz und ein angemessener Umgang mit Daten das Vertrauen in HR Analytics erhöhen z...mehr

Bei HR-Analytics-Verfahren, die personenbezogene Daten erheben, muss der Betriebsrat vor der Einführung der Software angehört und über die Art und Weise der Überwachung informiert werden. Der Betriebsrat kann der Einführung der Software widersprechen, wenn dadurch die Interessen der Arbeitnehmer beeinträchtigt werden. Ist die KI-gestützte Personalsoftware bereits im Einsatz ...mehr

Die Fortschritte in der Sprachverarbeitung (Natural Language Processing) machen es für Computer heute möglich, auch gesprochene Sprache und Freitexte zu verarbeiten.[1] Somit finden Anwendungen der Künstlichen Intelligenz zumindest in Einzelfällen im Personalwesen Anwendung. In der Personalauswahl kann die Sprachverarbeitung z. B. dafür genutzt werden, die Kompetenzen der Be...mehr

7.1 Zehn Leitlinien für den verantwortungsvollen Einsatz von KI in der Personalarbeit Die EU hat in ihrem Entwurf für eine Verordnung zur Festlegung harmonisierter Vorschriften für KI im April 2021 die Anwendung von KI-Systemen im Personalbereich als "hoch-riskant" eingestuft. KI-Anwendungen im Personalbereich können potenziell schwerwiegende Auswirkungen auf die betroffenen ...mehr

5.1 Erfassungen von personenbezogenen Daten Das Betriebsverfassungsgesetz (BetrVG) ist ein wichtiges Rechtsinstrument, das die Zusammenarbeit zwischen Arbeitgebern und Betriebsräten regelt und damit die Beteiligung und Vertretung der Arbeitnehmer an betrieblichen Entscheidungsprozessen sicherstellt. Da beim Einsatz von HR-Analytics Personaldaten systematisch mit anderen Untern...mehr

2.1 Die Anfänge der Kennzahlensysteme im Personalwesen Das Personalcontrolling ist noch eine vergleichsweise junge Disziplin. Die ersten Human Resources (HR)-Kennzahlen und HR-Benchmarks veröffentlichte Fitzenz in den USA Ende der 1970er Jahre[1]. Im Personalcontrolling wird anhand von Soll-Ist-Vergleichen von HR-Kennzahlen wie der Fluktuationsrate oder den Krankentagen die Z...mehr

Unternehmen blickten Ende des Jahres 2022 mit Sorge auf die vielfältigen Herausforderungen im kommenden Jahr.[1] Das Jahr 2022 war geprägt durch den Angriffskrieg gegen die Ukraine und die Nachwirkungen der Covid-19-Pandemie. Als Folge der andauernden geopolitischen Konflikte ist im Jahr 2023 weiterhin mit massiven Preisschwankungen im Energiebereich zu rechnen. Neben dem Man...mehr

Die EU hat in ihrem Entwurf für eine Verordnung zur Festlegung harmonisierter Vorschriften für KI im April 2021 die Anwendung von KI-Systemen im Personalbereich als "hoch-riskant" eingestuft. KI-Anwendungen im Personalbereich können potenziell schwerwiegende Auswirkungen auf die betroffenen Personen haben, zu Diskriminierung führen und/oder die Freiheit und Autonomie der Per...mehr

In der BI-Tool-Landschaft entwickelt sich eine neue Generation von Tools, die auf Augmented Analytics setzen. Hierbei handelt es sich um AI-gestützte Tools, die es Business-Nutzern ermöglichen, komplexe Daten zu verarbeiten, zu analysieren und zu visualisieren. Außerdem existieren immer mehr Open-Source-Lösungen, die auch kleineren Unternehmen entsprechende, umfassende BI-To...mehr

Aschenbrenner, Die Bedeutung von Participatory Design für Anwendungen mit Künstlicher Intelligenz, in Greiner/Berger/Böck, Analytics und Artificial Intelligence – Datenprojekte mehrwertorientiert, agil und nachhaltig planen und umsetzen, 2022, S. 252–261. Bornstein/Li/Casado, Emerging Architectures for Modern Data Infrastructure, 2020, https://a16z.com/2020/10/15/emerging-arc...mehr

Ein Dashboard lässt sich mit Tools wie Tableau, PowerBI, Holistics oder Metabase schnell erstellen. Die Umsetzung ist jedoch von der vorhandenen Datengrundlage, -architektur und Data Literacy im Unternehmen abhängig: Daten müssen gesammelt, zusammengeführt, prozessiert und aggregiert werden, bevor sie in einem entsprechenden Dashboard angezeigt werden können. Diese Aufgaben k...mehr

Planung und Reporting im Controlling erhielt durch Business Intelligence einen deutlichen Schub für die Steuerungsqualität und -geschwindigkeit. Durch die vermehrte Diskussion von Künstlicher Intelligenz (KI) im Zusammenhang mit Machine Learning, Deep Learning, Data Mining, Predictive Analytics und Chatbots stellt sich die Frage, inwieweit diese modernen technologischen Entw...mehr

Bliznak, SAP Analytics Cloud und SAP Digital Boardroom: Machine Learning und intelligente Assistenten erleichtern Echtzeitsteuerung, in: Klein/Gräf (Hrsg.), Reporting und Business Analytics, 2020, S. 153–173. Chamoni/Gluchowski, Integrationstrends bei Business-Intelligence-Systemen, in Wirtschaftsinformatik, 46. Jg., 2004, Nr. 2, S. 119128. Davenport/ Kirby, Just how smart are...mehr

Traditionelle BI-gestützte Controlling-Systeme unterstützen bereits integrierte Unternehmensgesamtplanungsmodelle. Generelle Planungsfunktionen wie die manuelle Planwerteingabe und Umwertungen oder auch besondere Planungsfunktionen wie die Verteilung, die Hochrechnung oder das Splashing (eine besondere Form der Verteilung, bei der große Datenmengen auf Basis statistischer Ba...mehr

Bei diesen Herausforderungen können Algorithmen der Datenanalyse helfen, Verknüpfungen zwischen Daten automatisiert zu finden oder Daten eigenständig zu strukturieren ("Data Mining"). Dadurch ist es möglich, von einer rein deskriptiven Analyse zur Vorhersage von Entwicklungen und Ereignissen (Predictive Analytics) sowie – noch einen Schritt weiter – zur Optimierung zukünftig...mehr

Analyse und Reporting werden mit dem Einsatz traditioneller und explorativer BI-Frontends intensiv unterstützt.[1] KI-gestützte Analysemodelle bieten sich nicht für die direkte Datenbewirtschaftung und die Erstellung von Business-Reportingsystemen an. Hierfür sind sie nicht ausgelegt. Mit Hilfe des Einsatzes von KI können sie allerdings vorhandene Analyse- und Reportingsyste...mehr

Achajya/Kauser, A Survey on Big Data Analytics: Challenges, Open Research Issues and Tools, in International Journal of Advanced Computer Science and Applications, 2016, H. 7, S. 511–518. Alpaydn, Maschinelles Lernen, 2. Aufl. 2019. Arnold, Beschaffungsmanagement, 2. Aufl. 1997. Backhaus et al., Multivariate Analysemethoden – Eine anwendungsorientierte Einführung, 15., 2018. Bec...mehr

Business-Intelligence-gestützte Controllingsysteme bzw. in Kurzform BI-gestützte Controllingsysteme sind auf die Analysepfade des Managements ausgerichtet und liefern transparente, performante und qualitätsgesicherte Informationen. BI-gestützte Controllingsysteme helfen bei der integrierten Datenaufbereitung aus internen und externen Datenquellen. Somit führen sie zu einem (l...mehr

Nutzen die Unternehmen verstärkt Kollaborationstools sowie stationäre und mobile Geräte für die Planung, Organisation und Durchführung von Besprechungen und Meetings für die Steuerung im Unternehmen, schließt sich der Kreis der digitalen Nutzung von Informationen komplett. Druck- und Fahrtkosten können gespart werden, da die Informationen digital und ortsunabhängig verfügbar...mehr

Prozessbezogenes Datenmanagement und der Einsatz von Process Mining Tools wird auch in Zukunft weiter an Bedeutung gewinnen und die Steuerung von Prozessen in Unternehmen voranbringen. Mittels lückenloser, digitaler Erfassung von Prozessschritten und der dadurch entstehenden großen Datenmengen helfen Process Mining Tools dem Controlling systematisch zu planen, Prozesse und C...mehr

Traditionelle BI-gestützte Controlling-Systeme können bereits strategische Instrumente wie z. B. eine Wettbewerbs- oder Portfolio-Analyse bis hin zu einer Balanced Chance and Risk-Card unterstützen.[1] Explorative Datenanalysen können allerdings für speziell abgegrenzte strategische Planungen und Analysen mit Hilfe von KI unterstützt werden, wenn es der Unternehmung gelingt, ...mehr

Unternehmen, die sich für den Einsatz von BI-Lösungen im Controlling interessieren, sollten dieses Vorhaben gründlich planen. Um Business-Intelligence-Tools nachhaltig im Unternehmen zu implementieren, braucht es zunächst ein betriebswirtschaftlich sinnvolles Konzept, das zur Unternehmensstrategie und den Geschäftsprozessen passt. Schließlich kann jedes Reporting nur so nütz...mehr

EU-Datenschutz-Grundverordnung (EU-DSGVO) ab 25.5.2018: Betreiber von Websites (auch Steuerberater und Rechtsanwälte, Ärzte etc.) sind verpflichtet, eine rechtskonforme Datenschutzerklärung auf der Homepage bereitzustellen, und zwar außerhalb des Impressums, unter einem gesonderten "Menüpunkt" (Direktverlinkung). Zu berücksichtigen sind dabei unter anderem Logfiles, Registrieru...mehr

Durch die digitale Revolution ist die Menge an verfügbaren Daten exponentiell gestiegen. Die technischen Gegebenheiten digitaler Systeme ermöglichen es, Daten in riesigen Mengen zu speichern und detaillierter zu strukturieren. Die Zeiträume für den Bezug der Daten können wesentlich verkürzt werden, also z. B. nicht mehr der Umsatz pro Tag, sondern der Umsatz pro Stunde oder M...mehr

Ab 1.12.2021 gilt das Telekommunikation-Telemedien-Datenschutz-Gesetz (TTDSG) v. 23.6.2021.[1] Hintergrund des neuen Gesetzes war die Entscheidung des EuGH, dass wenn Webseiten-Betreiber eine Einwilligung für Cookies benötigen, Nutzer diese aktiv setzen müssen. Eine Einwilligung durch ein voreingestelltes "Ankreuzkästchen", das der Nutzer zur Verweigerung seiner Einwilligung ...mehr

In Zukunft werden digitale Anwendungen im Controlling, gleichgültig, ob für die Planung, die Analyse oder das Berichtswesen, neue Eigenschaften und Möglichkeiten aufweisen. Damit kann die Arbeit im Controlling neu strukturiert werden. Die wichtigsten Merkmale sind im Folgenden kurz beschrieben: Mobiles Arbeiten: Digitale Anwendungen der Zukunft werden auch im Controlling das ...mehr

Die Qualität der Unternehmensplanung wird durch 2 Faktoren bestimmt: die Planungsmodelle und die Datenqualität. Im Vergleich zur analogen Controlling-Arbeit hat die bisherige Digitalisierung bereits wesentliche Verbesserungen in diesen Punkten gebracht. Durch eine konsequente Nutzung weiterer Möglichkeiten der Digitalisierung entsteht weiteres Potenzial für noch bessere Planung...mehr

Mit der Entwicklung von Big Data Analytics eröffnen sich derzeit völlig neue Möglichkeiten für ein evidenzbasiertes Personalmanagement. Einerseits ist von ungeahnten Möglichkeiten die Rede, andererseits vom Verlust der Privatsphäre. Big Data birgt das Potenzial, die Art und Weise, wie wir denken, leben, arbeiten und wirtschaften, zu revolutionieren. Daten sind der Rohstoff de...mehr