Erkennen was kommt, bevor es passiert mit Predictive Analytics Controlling.
In diesem Beitrag erfahren Sie die Definition von Predictive Analytics, deren Einfluss im Controlling und Vorteile von denen Sie bei Anwendung profitieren. Abschließend informieren wir sie über grundlegendes in der Umsetzung der Predictive Analytics im Controlling.
Die wichtigsten Punkte auf einen Blick :
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Was ist Predictive Analytics Controlling?
Predictive Analytics Controlling bezeichnet den Einsatz vorausschauender Analysemethoden, um zukünftige Geschäftsentwicklungen zu prognostizieren und datenbasierte Entscheidungsgrundlagen für das Controlling zu schaffen.
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Wer ist die Zielgruppe von Predictive Analytics Controlling?
Die Zielgruppe von SAP Data Warehouse Cloud umfasst Unternehmen jeder Größe, die eine flexible, skalierbare und kollaborative Plattform für Datenintegration, -modellierung und -analyse suchen, um datengesteuerte Entscheidungen zu unterstützen.
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Wie relevant ist Predictive Analytics Controlling?
Predictive Analytics ist im Controlling hochrelevant, da es datenbasierte Prognosen ermöglicht, die Entscheidungsprozesse optimieren und frühzeitig auf Risiken oder Chancen hinweisen können.
Was ist Predictive Analytics Controlling?
Forecasting und Planung sind wesentliche Elemente eines nachhaltigen Unternehmenserfolgs. Unternehmen stehen oft vor der Herausforderung, diese Prozesse effizienter und wirtschaftlicher zu gestalten.
Die SAP Analytics Cloud verwendet einen KI-basierten Ansatz, um dieser Situation zu begegnen und bietet Unternehmen die beste und effizienteste automatisierte Prognoselösung: Predictive Analytics Controlling.
Predictive Analytics unterstützt bestehende Prozesse technisch und entlastet verantwortliche Controller und Planer. Gleichzeitig können durch die Identifizierung kausaler Zusammenhänge und deren Integration in Planungsmodelle die Qualität, Genauigkeit und Aussagekraft der Planung verbessert werden.
Predictive Analytics Controlling umfasst verschiedene statistische Techniken aus unterschiedlichen Bereichen, wie Data-Mining oder maschinelles Lernen. Predictive Analytics Controlling bezeichnet im Allgemeinen eine Variante der prädiktiven Modellierung, die zukünftige Ereignisse vorhersagt. Allerdings kann Predictive Modeling jede Art von unbekannten Ereignissen vorhersagen, auch solche ohne zeitlichen Bezug, ebenso wie Klassifikationsprobleme.
Unter Predictive Analytics Controlling verstehen wir die Vorhersage zukünftiger Werte oder Zeitreihen auf Basis ihrer historischen Werte, wie die zukünftige Umsatzentwicklung an einem Point of Sale.
Dazu werden Muster in den Daten identifiziert und zur mathematischen Modellierung von Zeitreihen verwendet. Historische Daten können auch mit zusätzlichen Daten angereichert werden, die für die Modellierung nützlich sind, wie Wirtschaftsindikatoren in Verkaufsszenarien.
Predictive Analytics Controlling dient häufig der Steuerung und wird daher auch oft als Predictive Controlling bezeichnet. Zudem sind Controller oft bestens vertraut mit der zielgerichteten Analyse von Daten: Zu ihren Kernkompetenzen gehören seit jeher die Planung, Abstimmung und Steuerung von Unternehmenszielen – sowie die zielgruppengerechte Bereitstellung entscheidungsrelevanter Informationen.
Welche Finanzprozesse können mithilfe von Predictive Analytics Controlling verbessert werden?
Anhand historischer Daten sowie Daten aus der gesamten Branche können Sie z.B. Umsätze, Einnahmen und Ausgaben prognostizieren, um die Zukunft zu verstehen und Entscheidungen zu treffen. Mit Predictive Analytics Controlling lassen sich viele Routineprozesse verbessern oder erweitern, wie:
- Geldflussvorhersage
Die Verwaltung des Cashflows ist ein Schlüsselelement bei der Planung Ihres Unternehmens, um eine Liquiditätskrise zu vermeiden. Dateneinblicke können Buchhaltern helfen, säumige Zahler zu identifizieren, Systemprobleme zu identifizieren und zu beheben und das Debitorenmanagement zu verbessern.
- Identifizieren Sie finanzielle Risiken
Das Finanzwesen wird dabei unterstützt Ausreißer zu identifizieren. Und dies bevor die Gesamtleistung des Unternehmens beeinträchtigt wird. Predictive Analytics Controlling setzt dabei grundlegende Standards und erkennt Abweichungen.
- Bedarfsplanung
Mit Predictive Analytics Controlling ist es möglich, Umsätze über einen bestimmten Zeitraum zu prognostizieren und die Nachfrage nach einem Produkt zu ermitteln. Dies reduziert Kundenretouren und Produktausschuss und erhöht die Rentabilität.
- Fälligkeit der Forderungen
Mit der Einrichtung von Warnmeldungen, können Buchhalter das Debitorenmanagement rationalisieren und überfällige Zahlungen frühzeitig und effizient einziehen.
Was sind die Vorteile der Predictive Analytics Controlling?
Während es nicht möglich ist, wirtschaftliche Abschwünge (z. B. Corona, Krieg usw.) vollständig vorherzusagen, kann Predictive Analytics Controlling Unternehmen dabei helfen vorausschauend zu planen.
- Entscheidungen dynamisch treffen
Ihr Finanzteam kann Entscheidungen mit datengesteuerten prädiktiven Analysen überprüfen und verbessern. Das lässt weniger Raum für Fehler und mehr Raum für hilfreiche und konstruktive Entscheidungen.
- Aufgaben automatisieren und Zeit sparen
Daten werden mithilfe automatisierter prädiktiver Analysen und Algorithmen für maschinelles Lernen in Echtzeit analysiert, verglichen und transformiert. Durch die Automatisierung dieser zuvor manuellen Aufgaben haben Finanzteams mehr Zeit, sich auf wertschöpfende Arbeiten zu konzentrieren.
- Reduzieren Sie Kosten und Aufwand
Predictive Analytics Controlling ermöglicht eine kostengünstige Planung durch Minimierung der manuellen Datenerfassung und -analyse. Dieser Ansatz kann Finanzteams dabei helfen, ihre Finanzen zu planen, externe Anbieter zu bewerten und interne Richtlinien festzulegen.
Was gehört zu einer erfolgreichen Predictive-Analytics-Lösung?
Wählen Sie die richtigen KPIs
Die Auswahl der richtigen KPIs ist entscheidend für den Erfolg Ihrer neuen Predictive-Analytics-Strategie. Die Kennzahlen sollten auf den Werttreibern Ihres Unternehmens basieren, die Ihre wichtigsten finanziellen KPIs beeinflussen.
Bewährte Praxisbeispiele aus dem Controlling sind unter anderem:
– Neue Umsatzpotenziale identifizieren
– Betrugserkennung
– Kundenabwanderung verhindern
– Prognose-/Frühwarnsystem von ungewöhnlichen Ausgaben
– Optimierung der Disposition, Absatzprognose, Optimierung der Supply Chain
– Vorhersage von Preisspitzen im Einkauf, Preisprognose
– Aufbau eines unternehmensweiten Prozesscontrollings
Etablieren Sie effektive Big-Data-Strukturen
Die meisten Unternehmen haben bereits einige Erfahrung mit großen Datenmengen: Data Warehouses und Business Intelligence (BI)-Anwendungen werden seit vielen Jahren erfolgreich eingesetzt. Allerdings geben die Analysen nur einen Einblick in die Retrospektive – überwiegend mit erheblicher Verzögerung.
Eine Predictive-Analytics-Lösung, die Daten aus unterschiedlichen Quellen kombiniert, z.B. aus Datenbanken, Webarchiven, IOT-Daten oder klassischen Tabellenkalkulationen, um neue kausale Zusammenhänge schnell zu entdecken.
Die Datenstruktur muss bezüglich der identifizierten KPIs präzise und vor allem vorausschauend aufbereitet werden. Folgende Fragen helfen Ihnen beim Aufbau der Struktur:
– Wo sollen die Daten verfügbar sein?
– Wo werden die Daten gespeichert?
– Welche Prozesse werden von den vorhandenen Daten beeinflusst?
– Zu welchem Geschäftsprozess gehören die Daten?
Sobald Sie die Antworten auf diese Fragen haben, können Sie die Datenmodelle unter Berücksichtigung von Nutzen und Sicherheit definieren und aufbauen. Sie sollten den nächsten Schritt, die Datenanalyse im Auge behalten.
Die Datenanalyse
Wir prüfen nun die Qualität der Daten und ob sie für die Datenanalyse verwendet werden können. Um eine effektive Analyse durchführen zu können, sollten die Daten aus numerischen Werten bestehen. Bilder oder Namen sind eher ungeeignet. Natürlich müssen ausreichend Datensätze zu einem Merkmal vorhanden sein (z.B. Kunden und Produkte der letzten 3 Jahre). Dann sollten die Daten auch Korrelationen aufzeigen (männliche Kunden in NRW kaufen verstärkt Produkt A). Nicht zuletzt sollten die Dimensionen voneinander abhängig sein und dürfen nicht von äußeren Einflüssen abhängen (z.B. Aktienkurseinbrüche durch Verkaufsrausch).
Nachdem entschieden wurde, welche Informationen aus den verfügbaren Daten verwendet werden sollen, beginnt die Analyse. Die ausgewählten Datenmerkmale werden dann verschiedenen statistischen Methoden und Techniken des maschinellen Lernens (Data-Mining) unterzogen, um Algorithmen zu entwickeln, die sich zu einem Vorhersagemodell kombinieren. R und Python sind kostengünstige Open-Source-Softwarelösungen, die in Funktionalität und Integration modern sind.
Integration in die bestehende Infrastruktur
Natürlich sollte die neue Predictive Analytics-Lösung kein neues Datensilo eröffnen. Stellen Sie sich vor, Sie nutzen neusten Analysetechniken, um die Ergebnisse als Excel-Tabelle oder PowerPoint-Vorlage zu präsentieren. Die Prognosen oder Handlungsempfehlungen sind nur dann wirksam, wenn sie den Unternehmen als integrierter Service zur Verfügung stehen. z.B. integriert in das bestehende BI-System, auf dem Desktop, mobil oder in der Cloud.
Externe Unterstützung
Damit Predictive-Analytics-Projekte erfolgreich sind und einen Mehrwert liefern, müssen Unternehmen mehrere Hürden überwinden. Die größte Herausforderung ist das fehlende fachliche, technische Know-how im Unternehmen. Deshalb sind Unternehmen gut beraten, für Predictive-Analytics-Projekte einen externen Dienstleistungspartner einzusetzen, insbesondere für die technische Unterstützung.
- Predictive Analytics Controlling – Finanzprozesse optimieren
- Übersicht
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Zuletzt aktualisiert am 19. Februar 2025
