Predictive Analytics im Controlling deutscher Unternehmen. Auswirkungen auf Planungsprozesse

Masterarbeit aus dem Jahr 2020 im Fachbereich BWL - Controlling, Note: 2,0, Universitat Munster (Lehrstuhl fur BWL, insb. Internationale Unternehmensrechnung), Sprache: Deutsch, Abstract: Ziel dieser Arbeit ist es, die momentanen Entwicklungen bezuglich der Anwendung von Predictive Analytics im Controlling deutscher Unternehmen offenzulegen und die Frage zu klaren, wie sich der vermehrte Einsatz von Predictive Analytics auf die Unternehmensplanung auswirkt. Dabei sollen insbesondere operative Planungsprozesse hinsichtlich der Anwendungsmoglichkeiten, prozessualen Ausgestaltung sowie Nutzenpotenziale und Herausforderungen in Bezug auf den Einsatz von Predictive Analytics untersucht werden. Das Zentrum der Untersuchung stellt die Auswertung von zehn teilstrukturierten Experteninterviews dar. Im Rahmen des globalen Trends der Digitalisierung steht den Unternehmen eine immer gro ere Datenmenge und Datenvielfalt zur Verfugung. Durch die stetige Verbesserung von IT-Infrastruktur und Auswertungssoftware gewinnt die Datenanalyse zunehmend an Relevanz im Bereich der Unternehmensplanung und -steuerung. Wahrend die Auswertung vergangenheitsbezogener Daten bereits seit langerer Zeit in Literatur und Praxis bekannt ist, rucken nun zunehmend Konzepte zur Prognose zukunftiger Entwicklungen auf Basis von Vergangenheitsdaten in das Zentrum der Diskussion. Diese unter dem Begriff Predictive Analytics bekannten Modelle ermoglichen es dem Management mithilfe von quantitativ-statistischen Methoden, nahere Einblicke in zukunftige Entwicklungen des Geschaftsmodells oder Marktumfeldes ihres Unternehmens zu erhalten. Das Controlling, welches traditionell die Planungs- und Informationsversorgungsfunktion in einem Unternehmen einnimmt, wird durch die zunehmende Digitalisierung und Verbreitung von Predictive Analytics in den kommenden Jahren einen Wandel erleben. Besonders die haufig komplexen und kostenintensiven Planungsprozesse stehen in der Kritik, eine zu geringe Genauigkeit im Verhaltnis zu dem geleisteten Aufwand aufzuweisen. Die in Abstimmungsrunden gewonnenen Plandaten basieren zumeist auf Expertenmeinungen und unterliegen daher oft systematischen Fehlern. Predictive Analytics stellen in diesem Zusammenhang eine Chance dar, Planungsprozesse in Zukunft automatisierter, schneller und objektiver zu gestalten sowie gleichzeitig die Qualitat der prognostizierten Daten zu erhohen.