Durch die Möglichkeit, insbesondere Forecast-Prozesse bedarfsgetrieben mit hohem Automatisierungsgrad und reduziertem Ressourceneinsatz durchführen zu können, verbessern sich die Kosten-/Nutzen-Relation und die Informationsversorgung der Entscheidungsträger.

Gerade bei schnelllebigen und unbeständigen Umfeldern sind die klassischen, oftmals quartalsweise angesetzten Konzern-Forecasts zur Informationsversorgung tendenziell ungeeignet. Aufgrund ihrer Komplexität und des verbundenen Ressourceneinsatzes kann eine kürzere Taktung oder gar eine kurzfristige, bedarfsgerechte Initiierung nicht erreicht werden.

Der Einsatz auf maschinellem Lernen basierender Predictive-Forecast-Verfahren bei gleichzeitiger Reduktion des Detaillierungsgrades bzw. der Komplexität ermöglicht hier eine zeitgemäße Informationsversorgung bei hoher Informationstransparenz durch die Integration in BI-Systeme.

Insgesamt sind die Ansprüche der Controller an die Datenverfügbarkeit in den letzten Jahren erheblich angestiegen.[1]

[1] Vgl. Schäffer/Weber, 2015.

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