Auswirkungen der digitalen Transformation: Neupositionierung des Controllings am Beispiel der BASF SE

Zusammenfassung

• Die Veränderung des Wettbewerbsumfeldes schreitet infolge der massiven digitalen Veränderungen in nie dagewesener Geschwindigkeit voran.
• Empirisch lässt sich in diesem Umwälzungsprozess der Wirtschaft ein Digital Divide beobachten. Nicht nur zwischen digitalen Champions und traditionellen Unternehmen, sondern auch innerhalb der traditionellen Unternehmen.
• Unternehmen, denen es gelingt, entsprechende analytische Fähigkeiten zu entwickeln und schnell umzusetzen, werden dabei die Gewinner sein.
• Dem Controlling kann bei diesem Transformationsprozess eine Schlüsselrolle zukommen. Entscheidende Arbeitsfelder sind dabei Agilität, Methodenkompetenz und die Entwicklung geeigneter Steuerungsmodelle.
• Der Beitrag schildert die Unterschiede zwischen Top-Performern und Low-Performern und zeigt anhand eines konkreten Beispiels der BASF SE Lösungsvorschläge für eine Neupositionierung des Controllings auf.

1 Studie "Digitale Transformation der Unternehmenssteuerung – Daten, Analytics und Innovation"

Die 2020 durchgeführte Studie des Fachkreises BI/Big Data und Controlling des Internationalen Controller Vereins (ICV) in Kooperation mit dem Competence Center Digital Finance & Controlling des Instituts für Business Intelligence der Steinbeis Hochschule Berlin und des Business Innovation Lab der Hochschule für Wirtschaft und Gesellschaft Ludwigshafen zeigt ein deutliches Auseinanderdriften der Unternehmen im Umgang mit der digitalen Transformation.^[1] Die Umfrageteilnehmer nahmen mehrheitlich (66 %) eine unternehmenssteuernde Funktion in ihrer Organisation ein, gefolgt von Rechnungswesen/Finanzen (15 %). Repräsentiert wurden die unterschiedlichsten Branchen. Am stärksten waren Unternehmensberatung/I-T Dienstleister (9 %), Handel (9 %), Chemie, Öl und Gas (9 %) sowie Informationstechnologie (8 %) und Automobilbau (7 %) vertreten.

Die befragten Unternehmen lassen sich in die folgenden Kategorien einteilen: Mittelständische oder kleine Großunternehmen mit bis zu 1 Mrd. EUR Jahresumsatz (44 %), mittlere Großunternehmen mit bis zu 5 Mrd. EUR Umsatz (28 %) sowie große Großunternehmen mit über 5 Mrd. EUR Umsatz (28 %).

Das als Digital Divide bekannte und bisher lediglich zwischen digitalen Champions und traditionellen Unternehmen zu beobachtende Phänomen lässt die Dringlichkeit von Innovationen im Bereich der Unternehmenssteuerung und des Controllings erkennen.^[2] Ein Festhalten an traditionellen Tools, Mind- und Methodensets birgt die Gefahr, viel Zukunftspotenzial zu verschenken.^[3] Aufgrund der hohen Veränderungsdynamik steigt damit die Gefahr, dass der Einfluss des Controllings auf Entscheidungen und Aktionen hinter den Möglichkeiten zurückbleibt, solange unzureichende Methodenkompetenz, daraus resultierendes, fehlendes Vertrauen in die neuen Möglichkeiten sowie auf veralteten Methoden basierende Steuerungsmodelle nicht überwunden werden können.^[4]

[1] Vgl. Seufert/von Künssberg/Treitz/von Daacke, 2020 (im Druck).

[2] Vgl. Seufert/Treitz, 2020, S. 18-20.

[3] Vgl. Weber, 2020, S. 74–75.

[4] Vgl. Treitz/Seufert, 2020, S. 147–156.

2 Digital Divide: Top-Performer vs. Low-Performer

Im Rahmen der o. g. Studie wurde eine erhebliche Spreizung zwischen Top-Performern und Low-Performern auf allen Ebenen des analytischen Reifegrades deutlich. Um den besagten Reifegrad zu ermitteln, wurde für das Forschungsprojekt ein datenbezogenes Reifegradmodell entwickelt und validiert. Während Top-Performer (~ 13 % der Stichprobe) fast 75 % der maximal möglichen Reifegradpunkte erreichten, fielen Low-Performer (rund 45 % der Stichprobe) mit rund 40 % deutlich ab. Diese Spaltung ist nicht nur punktuell beobachtbar, sondern umfassend und bezieht sich auf alle Teil-Reifegrade (s. Abb. 1).

Abb. 1: Reifegrade von Top-Performer vs. Low-Performer im Vergleich

So unterscheiden sich bspw. innerhalb des technologischen Reifegrades Top-Performer und Low-Performer massiv hinsichtlich der erreichbaren Punkte für die allgemeine Nutzung von Technologien (74 % ⇔ 40 %), die Nutzung von Technologien für das Handling von Daten (83 % ⇔ 40 %) und die Nutzung von Technologien für Analytics (73 % ⇔ 26 %). Auch innerhalb des Daten-Reifegrades sind die Unterschiede hinsichtlich der erreichbaren Punkte bzgl. Verfügbarkeit von Daten (77 % ⇔ 45 %, Reichweite der Datenquellen (70 % ⇔ 35 %) sowie Intensität des Datenaustausches (69 % ⇔ 42 %) sehr hoch. Dieses Bild setzt sich auch innerhalb des organisatorischen Reifegrades fort. Bspw. zeigen sich hinsichtlich der organisatorischen Einsatzbreite von Daten und Analytics (73 % ⇔ 35 %), der Intensität der strategischen Verankerung von Daten und Analytics (57 % ⇔ 23 %) oder dem Top Management Support (88 % ⇔ 44 %) gravierende Unterschiede.

Allerdings spielt nicht nur der Fähigkeitslevel im Wettbewerb eine zentrale Rolle, sondern ebenfalls, wie diese Fähigkeiten genutzt werden. Auch hier zeigen sich sehr deutliche Unterschiede. Während Top-Performer Analytics in den Bereichen Prozesse, Produkte und Geschäftsmodelle zu über 80 % einsetzen, ist dies bei Low-Performern nur bei rund 30 % der Fall.

Auffällig ist zudem, dass Top-Performer sowohl das Markt- und Wettbewerbsumfeld als auch den Digitali...