Predictive Analytics im Controlling

Das vorliegende Buch zeigt, inwieweit Predictive Analytics (PA) im Controlling zur Forecast-Erstellung genutzt wird. Außerdem wird eine Handlungsempfehlung für die Implementierung eines PA Forecasts abgeleitet. Die Ergebnisse einer empirischen Untersuchung deuten darauf hin, dass PA bisher bei eher wenigen Unternehmen eingesetzt wird. Als Gründe hierfür werden insbesondere ein hoher Aufwand für den Aufbau von Know-how in Bezug auf PA und für die Implementierung in Bezug auf Zeit und Kosten von den Unternehmen angegeben. Die Ergebnisse zeigen, dass bei der Einführung eines PA Forecasts ein individuelles Vorgehen je Unternehmen erforderlich ist. Es können zwar die erforderlichen Prozessschritte und Best-Practice als Handlungsempfehlung definiert werden, allerdings ist bspw. die Auswahl der Position, für die der PA Forecast erstellt werden soll, von verschiedenen Faktoren abhängig, die von Unternehmen zu Unternehmen individuell geprüft werden müssen. Insgesamt hat sich gezeigt, dass durch den Einsatz von PA der Vorhersageprozess beschleunigt sowie die Vorhersagegenauigkeit erhöht werden kann. Die dadurch generierten Wettbewerbsvorteile für das jeweilige Unternehmen überwiegen in der Regel den erforderlichen Aufwand.

Zita Klinger ist Senior Controller bei einem Wissenschafts- und Technologieunternehmen.

Einleitung.- Grundlagen des Controllings und der Predictive Analytics.- Forschungsmethodik.- Empirische Untersuchung zum Einsatz von Predictive Analytics in der Praxis.- Fazit und Ausblick.- Literaturverzeichnis.