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, komplexer und ambiguer machen.
Treibermodelle helfen Unternehmen nicht nur bei der transparenten Aufbereitung der immer größer werdenden Datenmengen, sondern auch bei der Integration von effektiven neuen Analysemethoden, wie z. B. Predictive Analytics. Bei diesem Ansatz werden vergangene sowie aktuelle Aktivitäten analysiert und darauf basierend Handlungsoptionen abgeleitet.
Durch den Einsatz von Predictive-Technologien können Treibermodelle weiter detailliert werden, wodurch Abhängigkeiten und Kausalitäten zwischen finanziellen Ergebnisgrößen und Einflussgrößen in den operativen Prozess besser abgebildet werden.[1] Aus granularen Daten generierte automatisierte Prognosen erhöhen die Treffsicherheit der Vorhersagen und ermöglichen somit zielgerichtete Maßnahmen, welche die erwartete Entwicklung positiv beeinflussen.[2] Treibermodelle bieten für Unternehmen einen interessanten Einstieg in die Nutzung von Predictive Technologien. Einzelne externe Treiber lassen sich Schritt für Schritt mit durch Algorithmen berechneten Werten, statt mit Schätzungen von Mitarbeitern, befüllen. Gleichzeitig wird die durch das Treibermodell transparent gemachte Berechnungslogik der Top-KPIs beibehalten, anstatt diese direkt vollständig durch Algorithmen vorzugeben.
Ein weiterer Ansatz ist die Betrachtung von Wahrscheinlichkeiten für einzelne Treiber, um auch Top-KPIs mit Wahrscheinlichkeiten simulierbar zu machen. So kann das "Denken in Szenarien" noch erweitert werden. Durch die Hinterlegung von Wahrscheinlichkeiten können Planannahmen und Ergebnisse mit größtmöglicher Treffsicherheit erstellt werden, sowie Abweichungsanalysen generiert werden.
Für die notwendige Transformation der Finanzfunktion haben sich Top-down-Ansätze und Szenario Simulationen als vielversprechende Praktiken erwiesen. Geeignete Softwarelösungen sind dabei essenziell für die erfolgreiche Umsetzung von agiler Unternehmenssteuerung.
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