Unternehmen können auf Basis von Big Data und Business Analytics Vorhersagen über zukünftige Entscheidungen treffen. Die Beispiele aus der Praxis zeigen, welche Chancen in Business Analytics und Big Data stecken. Insbesondere die Verwendung von unstrukturierten Daten birgt ein immenses Potenzial.

Im Kontext von Big Data und Business Analytics ist es möglich, in Echtzeit auf Geschäftsinformationen zuzugreifen und etwaige Risikoaspekte frühzeitig zu erkennen. Darüber hinaus wird das Risikocontrolling in Echtzeit und somit eine Prävention gegen potenzielle Manipulationen und Betrug ermöglicht. Business Analytics verändert nicht nur die Kalkulation, sondern ermöglicht auch Szenario-Simulationen im Rahmen der Kosten- und Ergebnisrechnung, die in einem dynamischen Umfeld genutzt werden können, um Chancen aber auch Risiken adäquat zu managen.

Um dies zu gewährleisten, muss der Controllingabteilung mehr Zeit für ein Business Partnering, d. h. eine Interaktion mit dem Management, eingeräumt werden. In diesem Kontext spricht man von einer Katalysatorfunktion für die Controllingabteilung, indem durch den Einsatz von Business Analytics vom Management richtungsweisende Ergebnisse verwendet werden.

Hinzu kommt eine zukünftig intensivere Zusammenarbeit mit anderen Teilbereichen des Unternehmens (z. B. Vertrieb oder Marketing). Auf der einen Seite können diese Bereiche dem Controlling mehr Daten zur Verfügung stellen, aber zugleich auch mehr Reports/Analysen anfragen. Daher muss der Controller in seiner neuen Rolle als Bindeglied zwischen dem Management und anderen Abteilungen fungieren und seine Kompetenzen proaktiver und intensiver als zuvor einsetzen.[1]

Damit das Controlling diesen Aspekten gerecht werden kann, bedarf es einer aktiven Auseinandersetzung mit der Thematik. Hierfür ist es relevant zu wissen, welche Daten, Systeme und Technologien zur Verfügung stehen. Darüber hinaus muss der Controller spezielles Wissen aufbauen, um die Ergebnisse der Analysesysteme interpretieren zu können. Insbesondere mathematische und statistische Fähigkeiten sowie der Aufbau von methodischen Kompetenzen zur Analyse der verarbeiteten Daten gewinnen hierbei an Relevanz.

[1] Vgl. ICV, 2016, S. 22-23.

Das ist nur ein Ausschnitt aus dem Produkt Finance Office Professional. Sie wollen mehr?


Meistgelesene beiträge