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Wie predictive Analytics im Controlling neue Potenziale aufdecken kann

Das Controlling ist ein kritischer Teil jedes Unternehmens, um zu verstehen, wie sich verschiedene Kennzahlen auf den Unternehmenserfolg insgesamt auswirken. Eine modernes Controlling sollte jedoch vor Allem in der Lage zu sein zukunftsorientiert zu planen und realistische Visionen für das Unternehmen zu entwickeln. Das Forecasting im Controlling sollte daher nicht einfach nur auf bisherigen Kennzahlen wie bisherigem Produktkosten oder Verkaufszahlen basieren. Vielmehr sollte ein Forecast im Controlling detailliert analysieren, wie die zukünftigen Kosten und Gewinne ausfallen und vor allem auch wie und warum diese zustande kommen. Hier können Predictive Analytics Lösungen eine wertvolle Unterstützung liefern. Durch den Einsatz von Data Science kann das Controlling Prognosen nicht nur präziser, sondern auch schneller erstellen. Somit kann man zeitnahe Entscheidungsgrundlagen schaffen. In diesem Artikel bieten wir einen ersten Überblick über Predictive Analytics im Controlling Bereich und zeigen wie diese Methoden effizient in der Praxis umgesetzt werden können.

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Was bedeutet predictive Analytics im Controlling?

Predictive Analytics ist ein Teilbereich von Controlling Data Science und umfasst den Einsatz unterschiedlicher Prognosemodelle. Eine prädiktive Analysen gibt Antworten auf die Frage: “Was wird in Zukunft passieren und wann?”. Um das zukünftige Auftreten eines bestimmten Ereignisses vorherzusagen, erstellt der Analyst dabei ein Modell oder einen Algorithmus. Mit solch einem Prognosemodell kann man auch die entscheidenden Faktoren identifizieren, die einen Einfluss auf die zukünftige Entwicklung nehmen.

Damit ist predictive Analytics prädestiniert für das Forecasting. So kann ein Automobilhersteller beispielsweise Terabytes an Daten über die Leistung seiner internen Bauteile sammeln, um ein Prognosemodell zu erstellen. Dieses Modell kann anschließend den Ausfall der jeweiligen Komponenten vorhersagen und die Wartungsarbeiten im Voraus zu planen. Basierenden auf den Modellen der predictive Analytics können zudem mit Hilfe der prescriptive Analytics präzise Handlungsempfehlungen erstellt werden. So wird das Forecast im Controlling ergänzt durch detaillierte Analysen zur optimalen Strategie zum Erreichen der Unternehmensziele.

Prescriptive Analytics

Prescriptive Analytics schaut wie die predictive Analytics in  die Zukunft, gibt dabei Antwort auf die Frage: “Wie kann ich ein bestimmtes Ziel erreichen?”

Diagnose und Vorhersage sind nutzlos ohne Empfehlungen, wie man eine Verbesserung für das Unternehmen erreichen kann. In der prescriptive Analytics kommen häufig Methoden wie Machine Learning zum Einsatz, um die optimale Vorgehensweise zu ermitteln. Für die Erstellung von Handlungsempfehlungen werden dabei Faktoren wie benötigte Zeit, Qualität und Umsatz im Verhältnis zu den kosten berücksichtigt.

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Mit Data Science alle Datenquellen für das Controlling nutzen

Für so ziemlich jedes Unternehmen fällt heutzutage eine Vielzahl an Daten an, die kaum genutzt werden. Ein Großteil der Datenvolumen entfällt dabei auf unstrukturierten Daten von Datenquellen wie z.B. externe Finanzberichtssysteme, RFID-Sensoren, Twitter, Facebook und anderen sozialen Medien. Predictive Analytics bietet leistungsstarke Methoden, um diese Daten auf eine sinnvolle Art und Weise in das Forecasting mit einfließen zu lassen. Häufig können durch diese zusätzlichen Datenquellen wertvolle Einsichten für die zukünftige strategische Planung gewonnen werden. Somit bietet predictive Analytics durch den Einbezug zusätzlicher Informationsquellen einen klaren Wettbewerbsvorteil!

Welche Vorteile bietet Predictive Analytics für das Controlling?

Predictive Analytics fügt sich in zahlreiche Standardaufgaben des Controllings und Forecasting nahtlos ein. Im Folgenden zählen wir nur eine Auswahl der möglichen Einsatzgebiete auf:

  • Profitablere Kunden erreichen: Durch eine Kundenanalyse ist es möglich, Kundensegmente zu identifizieren, die klein aber äußerst profitabel sind.
  • Liquiditätsplan: Das Liquiditätsmanagement ist ein wichtiger Aspekt des Controllings, um den zukünftigen Liquiditätsbedarf zu planen und um eine Liquiditätskrise zu vermeiden. Mithilfe von moderner Data Science Methoden können Analysten Trends langsame Zahler 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 den Unternehmenserfolg werden können.
  • Sales Forecast: Predictive Analytics kann verwendet werden, um die zukünftige Nachfrage für ein Produkt vorherzusagen. Darauf basierend kann das Controlling anschließend einen Sales Forecast erstellen.  Dies wird dazu beitragen, 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 Controlling dabei helfen, unliebsame Überraschungen zu vermeiden.
  • Forderungsmanagement: Controller können predictive Analytics nutzen, um die Prozesse das Forderungsmanagement zu optimieren und überfällige Beträge schneller einzuziehen. Prognosemodelle können die ausstehenden Forderungen überwachen und Warnmeldungen ausgeben, wenn Kunden vom bisherigen Zahlungsverhalten abweichen.

Fazit: Neue Potenziale im Controlling aufdecken durch predictive Analytics

Predictive Analytics erlaubt im Controlling die Verarbeitung großer Datenmengen durch intelligente, selbstlernende Methoden. Somit ist es für das Controlling heute möglich durch moderne Data Science Verfahren, komplexe Szenarien zeitnah zu analysieren und daraus fundierte Handlungsempfehlungen abzuleiten. Echtzeitanalysen und Ad-hoc-Berichte bieten dabei ein hohes Maß an Flexibilität und ermöglichen schnelle Entscheidungsprozesse. Zahlreiche klassische analytische Aufgaben des Forecastings können durch Algorithmen bereits automatisiert werden. Gleichzeitig verfügen Controller meistens über ein ausgeprägtes Verständnis vom operativen Geschäft und können gut abwägen, wie die gewonnen Erkenntnisse für den Forecast im Controlling zu bewerten sind. Somit bietet Data Science die ideale Ergänzung zum Controlling. Die Verfügbarkeit von fundierten Prognosemodellen ermöglicht es Controllern sich verstärkt auf die strategische Beratung und die Entwicklung von Zukunftsvisionen für das Unternehmen zu konzentrieren.