Open Source oder proprietär? Tools im Controlling
Die bisher in dieser Seriel vorgestellten Werkzeuge – Excel, Python, KNIME, Power BI und R – bilden das Herzstück eines praxisorientierten Toolkits für datengetriebenes Controlling. Sie sind breit verfügbar, direkt einsetzbar und decken ein breites Spektrum an Analyse-, Automatisierungs- und Visualisierungsaufgaben ab. Doch natürlich gibt es darüber hinaus eine Vielzahl weiterer Werkzeuge, die in der Data-Science- und BI-Welt genutzt werden, darunter bekannte Namen wie WEKA, Azure Machine Learning Studio oder SAP Analytics Cloud (SAC).
WEKA ist ein didaktisch orientiertes Machine-Learning-Tool mit grafischer Oberfläche, das sich besonders für Schulungszwecke eignet.
Azure ML Studio erlaubt es, ML-Modelle per Drag-and-Drop in Microsofts Cloud-Umgebung zu bauen, was besonders interessant für BI-Teams mit starker Cloud-Ausrichtung ist.
SAP Analytics Cloud wiederum ist eine umfassende Unternehmenslösung für integrierte Planung, Reporting und Predictive Forecasting vor allem für Organisationen, die bereits in der SAP-Systemwelt zu Hause sind.
Warum werden diese Tools hier nicht im Detail vorgestellt?
Zum einen, weil sie entweder sehr spezialisiert oder stark kontextabhängig sind, etwa von der vorhandenen IT-Infrastruktur oder Unternehmensgröße. Zum anderen, weil der Fokus dieses Buches auf Werkzeugen liegt, die Controller eigenständig einsetzen können, ohne große Investitionen oder Systemprojekte.
Die Frage, wie offen, zugänglich und langfristig nutzbar ein Werkzeug ist, hängt dabei eng mit dem grundlegenden Unterschied zwischen Open-Source- und proprietären Lösungen zusammen. Hier geht es nicht nur um Lizenzkosten, sondern auch um Flexibilität, Innovationsgeschwindigkeit und Unabhängigkeit von Herstellern.
Diesen Aspekt – und die damit verbundenen strategischen Überlegungen für das Controlling – betrachten wir im nächsten Kapitel ausführlich. Denn gerade, wenn es um Nachhaltigkeit, Zukunftssicherheit und Teamkompetenzen geht, ist die Wahl des richtigen Werkzeugprinzips mindestens so entscheidend wie die Wahl des Tools selbst.
Hinweis
Der Text ist ein Auszug aus dem Buch „ Künstliche Intelligenz und Data Science im Controlling verstehen und anwenden " von Florian Bliefert, erschienen 2026 bei VCW.
