Abweichungsanalysen haben im Controlling eine lange Tradition. Dank der Aufspaltung nach fixen und variablen Kosten sowie der Ermittlung von Plan- und Istkosten kann zwischen Preis-, Beschäftigungs- und Verbrauchsabweichungen getrennt werden. Vom Kostenstellenleiter ist konsequenterweise nur die Verbrauchsabweichung zu vertreten. In der Vertriebsanalyse kann man weitere Abweichungen, die z. B. durch Rabatte oder andere Strukturen verursacht wurden, einbeziehen.
Mit einer höheren Verfügbarkeit externer und interner Informationen (Stichwort Big Data) lassen sich Abweichungen besser erklären, so dass der Wunsch nach einer differenzierteren Analyse besteht. Über moderne Machine-Learning-Verfahren lassen sich Wirkungsbeziehungen ermitteln, die Transparenz bezüglich der Treiberwirkungen schafft. Allerdings sind die so ermittelten Wirkungsbeziehungen in der Regel unsicher. Dies erfordert einen differenzierten Umgang mit den ermittelten Abweichungsursachen.
Die Abweichungsanalyse ist nicht nur ein Kontrollwerkzeug, sondern dient darüber hinaus auch dem zielführenden Vergleich verschiedener Datenstände.[1] Diese können sein:
- Datenscheiben wie Soll-Ist, Soll-Wird, Wird-Wird etc. im Rahmen der Kontrollrechnung,
- Wirkungen von Anpassungsmaßnahmen bei Planung und Simulation,
- Veränderungen beim Vergleich zu Vorperioden (Zeitvergleich) sowie
- sonstige Vergleiche wie z. B. zu Peers (Objektvergleich).
Das Thema Abweichungsanalyse ist eng mit der Treibermodellierung verbunden. Auch bei den Treiberbeziehungen, wie bspw. Preis-Absatzfunktionen, sind Stärken oftmals nicht bekannt. Ausklammern war bisher die Lösung. Aber ist dieses Vorgehen im Hinblick auf die verbesserte Datenversorgung heutzutage noch der richtige Ansatz? Und wie kann die klassische Abweichungsanalyse in der beschriebenen Hinsicht verbessert werden? Diese Fragen sollen im Verlauf des Artikels geklärt werden.
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