Fachbeiträge & Kommentare zu Big Data

Die zukünftigen Herausforderungen an eine digitale Finanzwelt sind vielfältig. Ernst & Young[1] fasst diese digitalen Trends einprägsam zusammen: Dazu gehören eine Unternehmenssteuerung in Echtzeit, predictive und real time insights, single source of truth, Liquidität sichern, Unternehmenswert steigern, Big/Small/Smart Data und Algorithmen, mobiles Arbeiten und verändertes A...mehr

Entscheidungen über die zukünftige Unternehmensentwicklung wurden in der Vergangenheit basierend auf der Einschätzung von erfahrenen Top-Managern getroffen. Diese intuitive Entscheidungsfindung ändert sich jedoch durch das immer schnellere Aufkommen von neuen Mega-Trends, wie Digitalisierung, Industrie 4.0, Big Data, die das Unternehmensumfeld immer volatiler, unsicherer, ko...mehr

DATEV eG, Über DATEV, DATEV Ökosystem, 2018, https://www.datev.de/web/de/m/ueber-datev/datev-oekosystem/, Abrufdatum 27.9.2018. DATEV eG, DATEV mit Rückenwind auf dem Weg in die digitale Zukunft, 2017, https://www.datev.de/web/de/m/presse/pressemeldungen/meldungen-2017/datev-mit-rueckenwind-auf-dem-weg-in-die-digitale-zukunft, Abrufdatum 27.9.2018. Drerup/Suprano/Wömpener, Con...mehr

Zusammenfassung Wenn alle Prognosen eintreffen, und 80 % der vereinbaren Tätigkeiten automatisiert sind, was dann? Mit welchen Mandanten und Beratungsthemen verdienen Sie 2020 oder später Ihr Einkommen? Das Geschäftsfeld der vereinbaren Tätigkeiten wird bleiben. Die reine Abwicklung - also das Verbuchen der Geschäftsvorfälle und Erstellen von Steuererklärungen – wird dabei a...mehr

Digitalisierung und Social Media steuern Aufgrund von Veränderungen, vor allem durch den Einsatz von Technik in der Personalarbeit sowie Social Media im Personalmarketing und in der Rekrutierung, ergibt sich die Notwendigkeit, neue Kennzahlen zur Messung und Steuerung zu definieren und einzusetzen. Bislang reagieren viele Unternehmen auf die Anforderung, Beschaffungsprozesse ...mehr

Predictive Analytics verhilft zu besserer Personalarbeit Predictive Analytics, als ein großes neues Thema für die Personalcontroller, erlaubt nicht nur vergangenheitsorientierte Daten auszuwerten, sondern auch Prognosen für die Zukunft zu erstellen. So können durch die Analyse von großen Datenbeständen, d. h. Big Data, in Kombination mit entsprechender Technik Aussagen darübe...mehr

Die Ansprüche an die Berichterstattung der Unternehmen verändern sich in einem globalen und zunehmend volatilen Marktumfeld[1] permanent. Aus Megatrends wie der Globalisierung und Internationalisierung, der voranschreitenden Digitalisierung, der zunehmenden internen und externen Vernetzung und der Entwicklung hin zu mehr nachhaltigem Wirtschaften resultieren zusätzliche Anfo...mehr

Auch wenn der Begriff der Digitalisierung inzwischen fast schon inflationär verwendet wird, ist er nicht eindeutig definiert. In einem rein technischen Sinne versteht man unter Digitalisierung die Übertragung von Daten aus einem analogen in ein digitales Format. Heute wird Digitalisierung jedoch meist gleichgesetzt mit dem durch Informations- und Kommunikationstechnologien i...mehr

Eine aussagekräftige Plankostenrechnung ist ohne geeignete IT-Unterstützung schon heute nicht realisierbar. Mit zunehmender Digitalisierung und den damit mutmaßlich günstiger und besser werdenden Rechnerleistungen ergeben sich jedoch neue Chancen für die Plankostenrechnung. Diese liegen u. a. in einer Steigerung des Verbreitungsgrads der Plankostenrechnung, einer besseren In...mehr

Es gibt noch einen weiteren wichtigen Aspekt der Algorithmen, der in all den Beispielen und oft als Machine Learning eine zentrale Rolle spielt. Trotz des Hype um viele nutzbringende Anwendungen von Machine Learning sollte klar sein, dass Predictive Analytics nichts anderes macht, was ein Analytiker mit Bleistift und Papier oder einer Tabellenkalkulation nicht auch erreichen...mehr

DB und Big Data Energieverbräuche spielen auch bei der PdM-Anwendung der Bahn eine Rolle. DB ist ganz "Big Data": DB betreibt das größte Schienennetz Europas. Es ist mit 33.600 km dreimal so lang wie die deutschen Autobahnen zusammen. Im Schienennetz der DB werden 72.000 Weichen eingesetzt, wovon 48.500 beheizt sind. Pro Tag fahren auf dem Schienennetz der DB 26.000 Personenzüge...mehr

Predictive Maintenance – vorausschauende Instandhaltung – erkennt frühzeitig einen möglichen Ausfall von Komponenten und ermöglicht es so, Maschinen zu reparieren, bevor tatsächlicher Schaden entsteht. Der Vorteil liegt in der höheren Wirtschaftlichkeit. Predictive Maintenance ermöglicht neue digitale Geschäftsmodelle und ist als Grundbaustein für Industrie 4.0 in der industr...mehr

Gartner Hype Cycle Jährlich aktualisiert erscheint vom Analysten Gartner der "Hype Cycle for Emerging Technologies". Für Unternehmen – nicht nur der IT-Branche – ist das eine wichtige Orientierung, um aufzuzeigen, auf welche Trends sie sich einstellen müssen, was es an kreativen neuen Wortschöpfungen gibt und welche Schlagworte bereits wieder verschwunden sind. Abb. 1: Gartne...mehr

Erforderliche Technologie ist bereits verfügbar Bisher ist Predictive Analytics zumindest als Predictive Maintenance in der Industrie angekommen – auch deshalb, weil heute weitere und dafür erforderliche Technologien wie Big Data, Cloud Computing und Machine Learning allgemein verfügbar sind. Es finden zahlreiche Kongresse zu Predictive Maintenance statt, Konzerne investiere...mehr

Risiken verzerrter Modelle Trotz aller Leistungsfähigkeit eines solchen PdM-Vorhersagemodells ergeben sich jedoch auch dafür Grenzen: Diese können bspw. darin bestehen, dass die für das Modell verfügbaren Daten keine Situationen abdecken, die zwar nur sehr selten auftreten, aber dennoch möglich sind. Durch deren Vernachlässigung ist das Modell verzerrt und stellt nur einen Te...mehr

Barth, Planung im Zusammenhang mit der Bilanzierung und Bewertung nach IFRS, in: Becker/Ulrich (Hrsg.), Praxishandbuch Controlling, 2016, S. 529–549. Becker/Ulrich/Botzkowski/Eurich, Controlling von Digitalisierungsprozessen – Veränderungstendenzen und empirische Erfahrungswerte aus dem Mittelstand, in: Obermaier (Hrsg.): Industrie 4.0 als unternehmerische Gestaltungsaufgabe,...mehr

"Big Data, Digitalisierung und Industrie 4.0 automatisieren viele Arbeitsschritte." Effizienzsteigerung durch Digitalisierung Durch die Digitalisierung der Leistungserstellung oder automatisierte Prozesse im Vertrieb (Einsatz von Internetshops etc.) entstehen wesentlich mehr Daten, die potenziell zur Entscheidungsunterstützung herangezogen werden. Im Zuge der Digitalisierung ...mehr

Erste Erfahrungen mit der neuen Technologie sammeln Um nicht gleich diejenigen Systeme umzustellen, auf denen kritische Geschäftsprozesse laufen, wie bspw. der Monatsabschluss, empfiehlt es sich, erste Erfahrung mit der neuen Datenbanktechnologie HANA bei der Umstellung anderer SAP-Systeme zu sammeln. Dabei hat es sich bspw. bewährt, das auf SAP BW basierende bestehende Data ...mehr

S/4HANA ist kein Release-Wechsel sondern ein Fachprojekt Mit S/4HANA stellt die SAP eine neues ERP System bereit, das, ähnlich wie beim Übergang von R/2 nach R/3, eine neue ERP-Generation mit vielen technischen Innovationen verkörpert. Zu diesen Innovationen zählen z. B. In Memory Data Management, BIG DATA Handling oder WEB Reporting mit Apps. In Arbeit bei der SAP ist derzeit...mehr

Zentrale Herausforderungen wichtig bei fachlicher Spezifikation Eine automatisierte Planung aufzubauen und die Effizienz- und Zeitvorteile zu genießen, erfordert eine Investition in eine moderne Planungslösung. Dabei ist es nicht nur die Investition in Software und Hardware, sondern vor allem die Investition in die fachliche Spezifizierung des Planungsmodells, die nicht unter...mehr

Die wesentlichen Aufgaben des operativen Controllings sind das Sammeln und Aufbereiten von Daten und Informationen sowie die Versorgung aller Stellen im Unternehmen, die diese Informationen zur erfolgreichen Ausführung ihrer Aufgaben benötigen. Eine regelmäßige Berichterstattung über den wirtschaftlichen Erfolg des Unternehmens gehört dabei ebenso dazu wie das Aufstellen und...mehr

Big Data, Vernetzung, künstliche Intelligence kombinieren Mit dem Stichwort "Industrie 4.0" wird die 4. Welle der Industrialisierung bezeichnet. Diese umfasst die vollständige Vernetzung von Maschinen und Produktionsnetzwerken sowie das Verarbeiten und Speichern großer Datenmengen ("Big Data"). Heute wird auch vom "Internet der Dinge" gesprochen, womit nicht mehr nur die Vern...mehr

Rz. 337 Profiling ist eng mit dem Themenkomplex des sog. "Big Data" verknüpft. Der Begriff[403] ist für sich genommen inhaltlich unscharf und kann neben einer Datenmenge,[404] "die zu groß, zu komplex, zu schnelllebig und/oder zu schwach strukturiert sind, um sie mit manuellen und herkömmlichen Methoden der Datenverarbeitung auszuwerten“ [405] auch "deren Analyse und Auswertu...mehr

Rz. 57 Ein "Abgleich" personenbezogener Daten kann im Rahmen sog. Dubletten-Prüfungen passieren, die beim "Zukauf" von Adressdaten oder auch im Rahmen von gemeinsamen Werbeaktionen mehrerer Verantwortlicher regelmäßig durchgeführt wird. Insbesondere im letzteren Fall ist die Offenlegung personenbezogener Daten an den anderen Verantwortlichen regelmäßig nicht gewollt. Vielmeh...mehr

Rz. 42 Die Zielsetzung dieses Werkes liegt in der Unterstützung des Lesers im Rahmen der praktischen Handhabung des Datenschutzrechtes in der täglichen Beratungs- und Umsetzungspraxis, gleichwohl kann man sich dem Themenkomplex des "data privacy by design" auch praktisch nicht nähern, ohne die historischen Grundlagen des dahinter stehenden Konzeptes näher zu beleuchten. Der ...mehr

Rz. 176 Wann ein berechtigtes Interesse des Verantwortlichen oder eines Dritten vorliegt, definiert die DSGVO selbst nicht. Bislang allgemein anerkannt war jedoch, dass dieses nicht rechtlicher, sondern auch ideeller oder wirtschaftlicher Natur sein kann, solange es sich um ein von der Rechtsordnung gebilligtes Interesse handelt.[218] Die Art. 29-Datenschutzgruppe führt aus:...mehr

Rz. 166 Eine zentrale und – jedenfalls im Rahmen der Verarbeitung durch Private – besonders bedeutende Stellung nimmt die bereits aus Art. 7 lit. f) der Datenschutzrichtlinie bekannte Verarbeitung zur Wahrung berechtigter Interessen des Verantwortlichen, die sich nunmehr in Art. 6 Abs. 1 lit. f) DSGVO finden, ein. Hier heißt es: Rz. 167 Zitat "[Die Verarbeitung ist rechtmäßig,...mehr

Arbeiten 4.0 – Grünbuch des Bundesministeriums für Arbeit und Soziales, 2015; https://www.bmas.de/SharedDocs/Downloads/DE/PDF-Publikationen-DinA4/gruenbuch-arbeiten-vier-null.pdf?__blob=publicationFile, Abrufdatum 14.3.2017. Bericht der Bundesregierung zur Lage der Freien Berufe, 2013; https://www.bmwi.de/Redaktion/DE/Downloads/B/bericht-der-bundesregierung-freie-berufe-2013....mehr

In den ersten 3 Kapiteln wurde aufgezeigt, wie wir den aktuellen Entwicklungsstand im Controlling einschätzen. Dieses Kapitel versucht zu zeigen, welche Trends in Richtung Controlling 4.0 sich – darauf aufbauend – bereits abzeichnen. Dabei stellen sich nicht nur Fragen der Digitalisierung und Vernetzung und hieraus resultierender disruptiver Veränderungen neu. Es geht auch u...mehr

Durch die in den letzten Jahren gestiegenen Möglichkeiten der IT ist eine punktuelle oder umfassende IT-Unterstützung der Prozesse möglich, was im Controlling-Prozessmodell 2.0 durch die verbindende "Schicht" der Analytics verdeutlicht wird. Je nach Unternehmen, Geschäfts-, Führungs- oder Steuerungsmodell können analytische Unterstützungen punktuell oder umfassend eingesetzt...mehr

Ziele Ziel des Management Reporting ist es, entscheidungsrelevante Informationen im Sinne von Zielbezug/-erreichungsgrad empfängerbezogen für die Steuerung des Unternehmens zeitnah zu erstellen und zu liefern. Mit der Informations- und Dokumentationsaufgabe soll das Reporting die unternehmensweite Transparenz sicherstellen (vgl. Abb. 14). Inhalte Es werden i. d. R. finanzielle...mehr

Ziele Zielsetzung des Prozesses ist es sicherzustellen, dass alle Informationen, die das Management im Rahmen der regelmäßigen Steuerungsprozesse benötigt, in belastbarer Qualität verfügbar sind. Während es im Prozess "Management Reporting" (vgl. Abschnitt 3.5) um die inhaltliche Relevanz von Informationen geht, hat der Prozess "Datenmanagement" die Aufgabe, die Datenqualitä...mehr

Adam, Investitionscontrolling, 3. Aufl. 1999. Brauchle/Hanisch, Big Data und Analytics in der Unternehmenssteuerung – Anwendungsbeispiele aus dem Finanzbereich eines Automobilherstellers, in Kieninger (Hrsg.), Digitalisierung der Unternehmenssteuerung, 2017. Bürgel, Controlling von Forschung und Entwicklung, 1989. Coenenberg/Fischer/Günther, Kostenrechnung und Kostenanalyse, 7....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

Advanced Analytics als neue Kompetenz im Finanzbereich Advanced Analytics wird als ein wesentlicher Bestandteil zunehmend in den Finanzbereichen zum Einsatz kommen. Dabei bezeichnet Advanced Analytics die Fähigkeit datenbasierte und (vor allem) zukunftsgerichtete Untersuchungen durchzuführen. Hierzu werden unterschiedliche Verfahren wie bspw. Data Mining angewandt. Die daraus...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

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

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

Advanced Analytics ermöglicht Real-time Monitoring Der Kostenplanungsprozess ist in vielen Versicherungen die Ursache eines ineffizienten Kostenmanagements. Viele Abläufe sind überaltert bzw. den mit der Digitalisierung und der Verbreitung von Big Data aufkommenden Möglichkeiten und Herausforderungen nicht gewachsen. Während mit traditionellen Analysetools die Vergangenheits...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

Bei komplexen Fragestellungen müssen oft Szenarien gebildet werden Eine Big-Data-Analyse hilft Transparenz im Unternehmen zu schaffen. Bisher unerklärliche Zusammenhänge werden erkennbar. Die Ableitung von Optimierungsmaßnahmen folgt aus der gewonnenen Transparenz. Allerdings besteht oftmals die Hemmung diese Maßnahmen auch unmittelbar umzusetzen, ohne die zukünftigen Konsequ...mehr

Nicht nur digital – aber künftig immer mehr digital – muss die Kanzlei als Arbeitgeber sichtbar sein, damit sie von Jobsuchenden gefunden wird. Die Nutzung von online und sozialen Medien ist kein Allheilmittel für die Personalgewinnung der Zukunft, aber ein wichtiger Weg, auf dem Ihre Kanzlei für Bewerberinnen und Bewerber erreichbar sein sollte. Analysen des Verhaltens von J...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

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

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

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

Bauer/Schlund/Marrenbach/Ganscha, Industrie 4.0 – Volkswirtschaftliches Potenzial für Deutschland. Studie, BITKOM und Fraunhofer-Institut für Arbeitswirtschaft und Organisation IAO, 2014. Bauernhansl/Diegner/Diemer/Dümmler/Eckert/Herfs/Heyn, Whitepaper FuE-Themen. Plattform Industrie 4.0, 2014. Brecher/Behnen/Brumm/Carl/Ecker/Herfs/Özdemir, Virtualisierung und Vernetzung in Pr...mehr

Daten werden wichtiger Da die Analytik zunehmend automatisch erfolgen wird, wird die Interpretation von digitalen Daten zu einem Kernteil der Arbeit für Controller in der Industrie 4.0 werden. Der Controller rückt damit auf der einen Seite noch näher an die IT, muss auf der anderen Seite aber auch die Zahlen und das Geschäft im Detail verstehen, die richtigen Schlüsse aus der...mehr

Data Warehouse Technologien im Wandel Bereits in heutigen Reportinglösungen liegt die Komplexität bei der Abbildung in einer technologischen Plattform häufig nicht in der Präsentationsschicht, sondern in der Datenbereitstellung und -aufbereitung. Informationssysteme – ob für analytisches oder Management Reporting – basieren auf Data Warehouse-Lösungen, die sich derzeit einem...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