Planung und Prognose durch Business Analytics automatisieren

Früher konnten sich Energieversorger auf satte Gewinne verlassen. Das war einmal – dank Energiewende und Deregulierung. Um verlässlicher planen und steuern zu können, hat die Thüga eine App zur Vertriebsmargenplanung entwickelt. Damit können diverse externe Einflussfaktoren für Prognosen und Simulationen genutzt werden.

Business Analytics als Antwort auf Veränderungen in der Energiewirtschaft

Als Fachinvestor mit bundesweit verteilten Beteiligungen an kommunalen Energie- und Wasserversorgern sieht sich die Thüga AG mit den gravierenden Veränderungen in der Energiewirtschaft konfrontiert. Energiewende, Dezentralisierung und Digitalisierung seien hier nur beispielhaft genannt. Um diesen Herausforderungen besser gerecht werden zu können, wurde die Anwendbarkeit von Business Analytics in der Planung und Prognose in einem Pilotprojekt überprüft. In ihrem Vortrag berichteten Michael Kittelberger, Leiter Hauptabteilung Controlling und Beteiligungen, und Marcel Rauschenbach, Projektleiter Controlling & Beteiligungen, von ihren Erfahrungen.

Pilotprojekt: App zur automatisierten Vertriebsmargenplanung und -prognose

Aus einer Vielzahl möglicher Einsatzgebiete für Business Analytics hat sich die Thüga unter anderem für die Anwendung in der Vertriebsmargenplanung entschieden. Angesichts stark wirkender externer Einflussfaktoren, wie etwa meteorologischer oder gesetzlicher Rahmenbedingungen, ist dieser Anwendungsfall besonders relevant und interessant. Die im Zuge des Pilotprojekts entwickelte App soll dabei die Simulation der Vertriebsmarge einer Strom-und Gasvertriebsgesellschaft ermöglichen. Die Anforderungen:

  • Anwendung von Predictive Analytics und Nutzung historischer Daten und mathematischer Modelle,
  • Hochrechnung des aktuellen Jahres und Planung für drei Folgejahre,
  • Verwendung der Daten aus den energiewirtschaftlichen Abrechnungssystemen,
  • Segmentierung nach Strom / Gas, Kundengruppen, fremdes / eigenes Netz und
  • automatisierte Anwendbarkeit

Auf eine kurze Vorstellung des Projektaufbaus und -ablaufs folgte eine anschauliche Vorstellung der App und ihrer Funktionalitäten. Diese umfasst:

  • automatisierte Ermittlung von Prognosewerten für die gewählte Zielgröße,
  • multivariate Szenarioanalyse, d.h. Modifikation der automatischen Prognose unter Vorgabe der Ausprägung eines oder mehrerer externer Einflussfaktoren sowie
  • Datenexploration & -visualisierung.

Steigerung der Prognosequalität und Automatisierung wesentlicher Nutzen – Kulturwandel, Datenqualität und -verfügbarkeit kritische Erfolgsfaktoren

Dabei wurde dem Publikum der Nutzen von Business Analytics für die Fachbereiche und das Controlling in ihrer Planung klar vor Augen geführt.

  • Die Effektivität steigt, da die Prognosequalität höher als bei herkömmlicher, manueller Planung und Prognose ist. Die Fachbereiche und das Controlling erhalten dadurch eine valide Grundlage für ihre Planung.
  • Die Effizienz wird durch einen hohen Automatisierungsgrad gesteigert. Die dadurch entstehenden Freiräume können im Controlling zur unternehmerischen Begleitung neuer Themen und Geschäftsmodelle genutzt werden.
  • Wie aber auch schon in anderen Fachvorträgen der diesjährigen Konferenz aufgezeigt, sehen die Referenten als kritische Erfolgsfaktoren einen notwendigen Kulturwandel (Vertrauen in das Modell) und eine hohe Datenqualität und -verfügbarkeit.
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