Predictive Analytics im Controlling. Grundlagen, Nutzenpotenziale und praktische Umsetzung

Masterarbeit aus dem Jahr 2022 im Fachbereich BWL - Controlling, Note: 1,3, Nordakademie Hochschule der Wirtschaft in Elmshorn, Sprache: Deutsch, Abstract: Die Masterarbeit klart, welche Nutzenpotenziale sich durch Predictive Analytics im Controlling ergeben. Ein weiteres Ziel ist es, Aufschlusse uber den aktuellen Forschungsstand von Predictive Analytics im Controlling zu geben, um nicht genutzte Potenziale offenzulegen. Daruber hinaus werden die Auswirkungen, Herausforderungen und Risiken bei einer Implementierung im Controlling ermittelt und bewertet. Selbst durchgefuhrte Praxistests geben Aufschlusse uber die Anwendbarkeit. Das Controlling unterliegt einem kontinuierlichen Veranderungsprozess. Ursprunglich wurden Daten noch auf Papier verarbeitet, spater konnten Computer bei der Auswertung unterstutzen und seit kurzester Zeit konnen intelligente Algorithmen genutzt werden, um eine effiziente Datenverarbeitung zu ermoglichen. "e;Daten sind das Ol des 21. Jahrhunderts, und Datenanalyse der Verbrennungsmotor dazu."e; Dieses Zitat stammt von Peter Sondergaard, ehemaliger Senior Vice President des IT-Marktforschungs- und Beratungsunternehmens Gartner Research. Mit der Globalisierung und einem zunehmenden technologischen Fortschritt steigen Datenmengen rasant an. Oftmals werden die Potenziale, die sich durch die steigenden Datenmengen ergeben nur unzureichend von Unternehmen genutzt. Analysen sind mit einem enormen Zeitaufwand verbunden und stellen haufig nur ein Abbild der Vergangenheit dar. Zudem fuhrt eine steigende Zahl komplexer und dynamischer Faktoren in der Umwelt aller Organisationen zu einer wachsenden Unsicherheit in Bezug auf zukunftige Entwicklungen. Daraus entstehen neue Herausforderungen fur das Controlling und es verlangt nach neuen datengetriebenen Planungs- und Steuerungsinstrumenten, die nicht nur einen vergangenheits-, sondern vor allem einen zukunftsgerichteten Fokus haben. Die steigenden Datenmengen nutzbar zu machen ist wettbewerbskritisch und ermoglicht entscheidende Wachstumsimpulse. Entscheidungstrager in Unternehmen, die spezialisiert darauf sind, Daten zu analysieren und zukunftige Entwicklungen praziser zu prognostizieren, haben aufgrund der Erkenntnisgewinne ein besseres Verstandnis uber ihr wirtschaftliches Umfeld. Dies ermoglicht wiederum okonomisch angemessenere Entscheidungen. Ein Instrument fur die Analyse von gro en heterogenen Datenmengen fur die Vorhersage von zukunftigen Entwicklungen ist unter dem Begriff Predictive Analytics bekannt.