Durch die in den letzten Jahren gestiegenen M枚glichkeiten der IT ist eine punktuelle oder umfassende IT-Unterst眉tzung der Prozesse m枚glich, was im Controlling-Prozessmodell 2.0 durch die verbindende "Schicht" der Analytics verdeutlicht wird. Je nach Unternehmen, Gesch盲fts-, F眉hrungs- oder Steuerungsmodell k枚nnen analytische Unterst眉tzungen punktuell oder umfassend eingesetzt werden. So k枚nnen "Business Analytics" im Rahmen der Zielfestlegung genutzt werden, um durch Markt- und Wettbewerbsanalysen die Zielfestlegung systematisch zu unterst眉tzen oder gar weitgehend zu automatisieren und dynamisieren. Im Bereich der Planung kann durch "Forecast Analytics" eine Automatisierung der Prognoseerstellung erfolgen. Im Bereich der Steuerung finden sich zunehmend "Simulation Analytics", d.聽h. eine durch Szenario- und Simulationsmodelle unterst眉tzte dynamische Auseinandersetzung mit m枚glichen zuk眉nftigen Entwicklungen, die den Entscheidungs- und Steuerungsprozess verbessern. Entsprechend wird im vorliegenden Buch die Sichtweise von Analytics als Teil der Controllingprozesse vertreten 鈥� und nicht von Analytics als eigenem Prozess.
Handlungsbedarf in Planung und Reporting
Bei zentralen Controllingprozessen wie Planung und Reporting besteht in vielen Unternehmen gro脽er Handlungsbedarf. Die Planungsinstrumente liefern qualitativ gute Ergebnisse, der daf眉r notwendige Ressourceneinsatz wird aber stark kritisiert. Gleiches gilt vielfach f眉r das Berichtswesen. Ein wesentlicher Grund f眉r den massiven Personaleinsatz liegt in der nach wie vor unzureichenden Automatisierung dieser Prozesse. So wird als wichtigste Optimierung sowohl in der Planung als auch im Reporting eine verbesserte IT-Unterst眉tzung gesehen. In der Planung bestehen zudem 2 weitere gro脽e Probleme: Inhaltlich betrachtet sind die meisten Unternehmen noch immer nicht in der Lage, GuV, Bilanz und Cashflow integriert zu planen. Die Unternehmen verf眉gen daher 眉ber kein vollst盲ndiges Bild der Ertrags-, Verm枚gens- und Finanzsituation bzw. -entwicklung. Gerade gro脽e Unternehmen und Konzerne haben zus盲tzlich das Problem, dass kein echtes Prozessmanagement der Planung m枚glich ist. Es steigt daher die Nachfrage nach einer Workflow-Unterst眉tzung, um zentrale und dezentrale Aktivit盲ten in der Planung besser 眉berwachen und steuern zu k枚nnen. Erg盲nzend dazu leiden Controller im Reporting h盲ufig darunter, dass die eingesetzten Tools nicht in der Lage sind, ein State-of-the-Art Information Design umzusetzen und somit oft noch immer MS Excel f眉r die "last mile" zum Adressaten eingesetzt wird.
Nutzen von Controllingtools
Da sich die Controllerorganisation auch in der Schere zwischen notwendiger Leistungssteigerung, z.聽B. einer Forcierung des Business Partnering und einem zunehmenden Kosten- bzw. Produktivit盲tsdruck, befindet, muss die Toolunterst眉tzung und Automatisierung von Controllingprozessen einen wichtigen Beitrag leisten. Ein forcierter Software-Einsatz und die Automatisierung in Controllingprozessen k枚nnen folgende konkrete Nutzen stiften:
- Entlastung der Controller-Organisation von operativen T盲tigkeiten und Schaffung von mehr Zeit f眉r wertsch枚pfende T盲tigkeiten,
- Reduktion manueller T盲tigkeiten und Steigerung der Datenqualit盲t,
- Beschleunigung von Prozessen und Erm枚glichen zeitn盲herer Entscheidungen,
- Schaffung einer "Single Source of Truth" und damit einer offiziellen Datenquelle f眉r autorisiertes Reporting sowie
- verbesserte Dokumentation und erh枚hte Revisionssicherheit.
Software-Anforderungen
Diese Nutzen werden 眉ber Optimierungsma脽nahmen in den jeweiligen Controllingprozessen erreicht. Dies bedeutet aber auch, dass Software-Tools und Analytics prozessspezifische Anforderungen erf眉llen m眉ssen. Da sich diese Anforderungen unterscheiden, wird es in vielen F盲llen nicht m枚glich sein, diese Optimierungen durch ein zentrales Tool zu realisieren. Der Softwaremarkt l盲sst sich daher auch in unterschiedliche Anwendungsgebiete segmentieren (vgl. Abb.聽7):
Abb.聽7: Typische Anforderungen an Controllingtools
Strukturierte Software-Auswahl
Die Unternehmen m眉ssen, um Controllingprozesse nachhaltig weiter zu entwickeln, konkrete Anforderungen formulieren und die verf眉gbaren L枚sungen strukturiert evaluieren. Durch ein stufenweises und erprobtes Vorgehensmodell wird die Komplexit盲t des Auswahlvorgangs reduziert und die Wahl der optimalen Software sichergestellt (vgl. Abb.聽8).
Abb.聽8: Vorgehensmodell Software-Auswahl
Business-Intelligence-Trends
Neben den o.聽a. "klassischen" Anforderungen lassen sich folgende Trends im Business-Intelligence-Umfeld erkennen:
"Self-Service BI"
Mit "Self-Service BI" ist es dem Fach- und Endanwender m枚glich, ohne Einbindung der IT-Abteilung bzw. eines Business-Intelligence (BI)-Experten und der Controller auf Unternehmensdaten zuzugreifen und diese anzuzeigen, auszuwerten, anzureichern oder zu modifizieren. Die Vorteile hierbei liegen im schnelleren Zugriff auf Daten und Informationen sowie der schnelleren Entscheidungsfindung des Adressaten. Die hierdurch entstehende Flexibil...