Small Data als MVP auf dem Weg zum digitalen Controlling / 1.3 Vorgehensmodell zur Automatisierung des Liquiditätsforecastings

Dieser Artikel stellt einen Ansatz zur Verwendung von Small Data und ein Vorgehensmodell zur Orientierung bei Projekten zur Automatisierung von Controlling- und Treasuryaufgaben im Zusammenhang mit dem Finanz-Forecasting bzw. -controlling dar. Dazu wird ein Vorgehensmodell vorgestellt, das sich am Cross Industry Process for Data Mining orientiert^[1] und sich in einem Fallbeispiel als pragmatisch und zielorientiert erwiesen hat. Dieses Projektvorgehen ist in Abb. 1 dargestellt und in vier Schritte gegliedert, nach denen der Rest dieses Artikels strukturiert ist.

Der erste Schritt ist dabei die Diskussion der Voraussetzung und davon abgeleitet die Definition der Ziele. Der zweite Schritt dreht sich um das Verständnis und die Vorbereitung der Daten. Im dritten Schritt werden erst die Methoden angewendet und die Ergebnisse für die weitere Verwendung evaluiert. Konnten Methoden gefunden werden, die zufriedenstellende Ergebnisse liefern, werden diese im vierten Schritt in ein Werkzeug für das Tagesgeschäft gegossen und eingesetzt.

Abb. 1: Projektvorgehen zur Automatisierung von Liquiditätsforecasts

[1] Vgl. Wirth/Hipp, 2000.