Ein Liquiditätsforecast sollte möglichst präzise sein, aber dennoch so ressourcenschonend wie möglich durchgeführt werden. Hierdurch wird gewährleistet, dass der Aufwand für die Erstellung den Vorteil eines exakten Liquiditätsforecasts und dem daraus ableitbaren Einsparpotenzial nicht aufzehrt. Neben den Anforderungen an die notwendigen Ressourcen, ist die Aktualität des Forecasts zu berücksichtigen. So soll der Forecast einerseits auf Basis aktueller Daten erstellt werden, aber auch ohne große zeitliche Verzögerung ein realistisches Bild für die Entscheidungsträger zur Verfügung stellen.
Abhängig von der Unternehmensgröße und -struktur nimmt bei manuellen oder teilautomatisierten Forecasting-Ansätzen das Erstellen und Einsammeln der Informationen aus den verschiedensten Unternehmenseinheiten einen großen Zeitraum in Anspruch. Im nachfolgenden Schritt müssen die Informationen aus einer heterogenen Masse in eine homogene Datenquelle konsolidiert werden. Hierdurch ergeben sich zwei Problematiken:
- Einerseits können die anfangs gesammelten Informationen bereits veraltet sein, wenn diese in die homogene Datenquelle überführt werden.
- Andererseits verstreicht wertvolle Zeit und wird der Handlungsspielraum eingeschränkt, sodass in Ausnahmefällen auf unerwartete Situationen kaum noch reagiert werden kann.
In den vergangenen Jahren sind basierend auf modernen Technologien weitere Ansätze entwickelt worden, welche die Präzision der Forecasts und die Effizienz bei der Erstellung spürbar erhöhen. Diese sogenannten Predictive-Analytics-Ansätze werden nachfolgend im Detail erläutert.
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