Digitaler Forecast auf Basis prädiktiver Analytics als moderne, quantitative Form des Forecasts

Zusammenfassung

• Die Entwicklungen der letzten Jahre im Bereich Advanced Analytics und Machine Learning werden von vielen Unternehmen als wichtige Hebel gesehen, bisherige manuelle Forecasts zu digitalisieren.
• Die Vorteile eines algorithmischen Forecasts sind seine höhere Objektivität, ein geringer Aufwand, eine höhere Frequenz und unter bestimmten Voraussetzungen auch eine verbesserte Genauigkeit.
• Für die Umsetzung eines prädiktiven Analytics-Projekts ist eine standardisierte Vorgehensweise zur Entwicklung der technischen Lösung und deren Einbettung in den bisherigen Planungsprozess entscheidend.
• Als essenzielles Instrument der Unternehmenssteuerung unterstützt ein digitaler Forecast in einem breiten Spektrum von Sales- & Cashflow-Planning bis hin zu operativen Dispositionsentscheidungen. Dies wird anhand von drei Praxisbeispielen anschaulich vermittelt.

1 Einleitung: Predictive Analytics in der Unternehmenssteuerung

Der Zyklus aus strategischer Planung, Zielsetzung, operativer Planung und Forecasting bildet ein wichtiges Instrument der Unternehmenssteuerung. Entsprechend ist die Steigerung von Qualität und Effizienz im Bereich Planung und Forecasting für viele Unternehmen ein zentrales Ziel. Gleichzeitig stellen Planung und Forecasting in vielen Unternehmen aufwändige Prozesse dar, die zahlreiche Mitarbeiterressourcen binden, aber den möglichen Nutzen für die Unternehmenssteuerung nicht realisieren.

Vor diesem Hintergrund fragen sich viele Unternehmen nach den Optimierungspotenzialen, die sich durch die Weiterentwicklung ihrer Planungs- und Forecasting-Ansätze für sie ergeben können.

Angesichts der Entwicklungen der letzten Jahre im Bereich Advanced Analytics und Machine Learning sehen viele Unternehmen vor allem in der Digitalisierung des Forecastings einen wichtigen Hebel. So ergab z. B. eine Umfrage beim Forum digitale Unternehmenssteuerung 2022, ...