Das Controlling ist ein kritischer Teil jedes Unternehmens. Das Controlling zielt darauf ab, zu ermitteln, wie sich verschiedene Kennzahlen auf den Unternehmenserfolg auswirken. Ein modernes Controlling ist in erster Linie darauf ausgerichtet, zukunftsorientiert zu planen und realistische Visionen für das Unternehmen zu entwickeln. Hier können Predictive Analytics Lösungen eine wertvolle Unterstützung liefern. Durch den Einsatz von Data Science kann Forecast Controlling nicht nur präziser, sondern auch schneller erstellt werden.
Wollen Sie auch die Möglichkeiten von Predictive Analytics für sich nutzen? Kontaktieren Sie unsere Experten! Dank unserer mehrjährigen Erfahrung können wir Sie umfassend zum Thema beraten. Wir finden eine optimale Data Science Lösung, die genau zu Ihrer Unternehmensstruktur passt, und beraten Sie im Data Mining Bereich!
Was bedeutet Predictive Analytics im Controlling?
Predictive Analytics ist ein Teilbereich von Controlling Data Science, der den Einsatz von Forecasting miteinbezieht. Predictive Analytics gibt Antworten auf die Frage: „Was wird in Zukunft passieren und wann?“. Um das zukünftige Auftreten eines bestimmten Ereignisses vorherzusagen und Forecast Controlling umzusetzen, erstellt der Analyst ein Modell oder einen Algorithmus. Mit Hilfe eines Prognosemodells können auch entscheidende Faktoren identifiziert werden, die einen Einfluss auf die zukünftige Entwicklung ausüben.
Daraus lässt sich schließen, dass sich Predictive Analytics sehr gut zum Forecasting eignet. Predictive Analytics lässt sich in Business Intelligence-Analytics einordnen, die sich unter anderem mit dem Forecasting auseinandersetzt. Sämtliche Analyseverfahren ermöglichen einen Zugang zu einer Menge von externen und internen Daten und weisen ein großes Potenzial im Controlling im Allgemeinen sowie im Forecast Controlling im Besonderen auf. Die Anwendungsszenarien von verschiedenen Analytics Typen beziehen sich auf Einblicke in die Geschäftsprozesse, die Ergänzung von Kundenprofilen, die Optimierung der Kontrolle von Abläufen usw. Im Forecasting Bereich ist es wichtig, zwischen Predictive und Prescriptive Analytics unterscheiden zu können.
Prescriptive Analytics
Während Predictive Analytics in erster Linie im Forecast Controlling zum Einsatz kommt, gibt Prescriptive Analytics eine Antwort auf die Frage nach den Möglichkeiten, ein bestimmtes Ziel zu erreichen. Das Forecasting ist nutzlos ohne konkrete Empfehlungen, wie eine Verbesserung für das Unternehmen erreicht werden kann. Prescriptive Analytics liefert Einschätzungen über die zukünftige Entwicklung von einzelnen Faktoren und ist somit ebenfalls im Forecast Controlling zu verorten. In Prescriptive Analytics kommen solche Methoden wie Machine Learning zum Einsatz, um eine optimale Vorgehensweise zu ermitteln und entsprechende Empfehlungen abzuleiten. Für die Erstellung von Handlungsempfehlungen werden dabei sämtliche relevanten Faktoren berücksichtigt.
Möchten auch Sie die Möglichkeiten von Predictive Analytics fürs Forecast Controlling nutzen? Novustat Experten beraten Sie gerne zu diesem und anderen Business Intelligence Themen. Kontaktieren Sie uns für eine unverbindliche und individuelle Beratung zum Thema Data Mining!
Welche Vorteile bietet Predictive Analytics für das Controlling?
Predictive Analytics fügt sich in zahlreiche Standardaufgaben des Controllings und Forecast Controllings nahtlos ein. Die Prognosen sind insbesondere für das Forecasting von Bedeutung, weil sich aus der Analyse der historischen Daten künftige Entwicklungen ableiten lassen. Diese Forecasts können beispielsweise das Bestandsmanagement, die Kundenverbleibquote (Retention Rate), Vertriebsgebiete, Produktgruppen oder zukünftigen Umsatz betreffen. Dabei beinhalten die Prognosen unterschiedliche Ziele, z. B. eine geplante Erlössteigerung oder eine prozentuale Umsatzsteigerung im Vergleich zum Vormonat oder Vorjahr.
Im Folgenden werden mögliche Einsatzgebiete von Predictive Analytics angeführt:
- Ansprache von profitableren Kunden: Durch eine Kundenanalyse ist es möglich, Kundensegmente zu identifizieren, die klein, aber äußerst profitabel sind.
- Liquiditätsplanung: Das Liquiditätsmanagement ist ein wichtiger Aspekt des Forecast Controllings, um den zukünftigen Liquiditätsbedarf zu planen und die Liquiditätskrise zu vermeiden. Mit Hilfe von modernen Data Science Methoden können Analysten Trends identifizieren, das Forderungsmanagement verbessern und systematische Probleme erkennen und beheben.
- Erkennung finanzieller Risiken: Das Controlling kann Predictive Analytics nutzen, um Kriterien festzulegen, die es einfacher machen, finanzielle Risiken zu identifizieren, bevor diese zur Gefahr für das Unternehmen werden können.
- Sales Forecasting: Predictive Analytics kann verwendet werden, um die zukünftige Nachfrage für ein Produkt vorherzusagen. Darauf basierend kann das Forecast Controlling anschließend einen Sales Forecast erstellen. Dies trägt dazu bei, die Retouren vom Kunden zu reduzieren und das Produkt zu verschrotten, was die Rentabilität des Unternehmens erhöht.
- Risikomanagement: Durch Predictive Analytics lässt sich auf Basis präziser Prognosemodelle eine „Vorschau“ in die zukünftige Finanzperiode erstellen. Diese Prognosen können dem Unternehmen helfen, unangenehmen Überraschungen zu vermeiden.
- Forderungsmanagement: Controller können Predictive Analytics nutzen, um die Prozesse des Forderungsmanagements zu optimieren und überfällige Beträge schneller einzuziehen. Prognosemodelle können die ausstehenden Forderungen überwachen und Warnmeldungen ausgeben, wenn Kunden vom bisherigen Zahlungsverhalten abweichen.
Fazit: Durch Predictive Analytics neue Potenziale im Controlling aufdecken
Predictive Analytics erlaubt die Verarbeitung großer Datenmengen durch intelligente, selbstlernende Methoden. Somit ist es für das Forecast Controlling von heute möglich, durch moderne Data Science Verfahren komplexe Szenarien zeitnah zu analysieren und auf dieser Grundlage Handlungsempfehlungen abzuleiten. Echtzeitanalysen und Ad-hoc-Berichte bieten dabei ein hohes Ausmaß an Flexibilität und ermöglichen schnellere Entscheidungsprozesse. Zahlreiche klassische analytische Aufgaben von Forecasting können durch Algorithmen automatisiert werden. Gleichzeitig verfügen Controller meistens über ein ausgeprägtes Verständnis vom operativen Geschäft und können gut abwägen, wie die gewonnen Erkenntnisse im Forecast Controlling zu bewerten sind. Die Verfügbarkeit von fundierten Prognosemodellen ermöglicht es den Controllern, sich verstärkt auf die strategische Beratung und die Entwicklung von Zukunftsvisionen für das Unternehmen zu konzentrieren.