1.1 Haus des Controlling

Question 1

These 1: Paradigmenwechsel der Steuerung

Answer 1

• Von reaktiv-analytisch zu proaktiv-prognostizierend
  
  • Keine Raktion auf Vergangenheitsdaten, sonder mit hilfe von Predictive Analytics trends erkennen und Handlungsempfehlungen ausschreiben (Aufgrund von Nichtfinanziellen Entwicklungen)
  • Generierung hochautomatisierter Forecasts mit höherer Treffsicherheit
  • Forecast als Startpunkt von Analysen (Szenario Analysen, Simulations Analyse)
  • Automatisierung reduziert den Aufwand für Forecast-Erstellung

Question 2

These 2: Fundament einer neuen Steuerung

Answer 2

• Quantifizierte Business- und Treibermodelle als Fundament einer neuen Steuerung
  
  • Robuste dynamische Businessmodelle als Dreh- und Angelpunkt der Steuerung
  • Transparenz über unternehmerische Zusammenhänge, objektive Entscheidungsbasis und Integration mit klassischen Steuerungsinstrumenten
  • Daten müssen in Spitzen KPI’s übersetzter werden

Question 3

These 3: Veränderung von Steuerungszyklen und Optimierungen

Answer 3

• Steuerungszyklen und Optimierungen sind agil, real-time und basieren auf Datenanalysen
  
  • Agillität in der Entscheidungstreffung
  • Real time: Zara (Kassendaten)
  • Automatisierte Analysen verkürzen Reaktionszeit und ermöglichen schnelle Umsetzung von Optimierungsmaßnahmen
  • Kontinuierliche Optimierung der Werttreiber führt zu Produktivitäts- und Effizienzgewinnen
  • Automatisierungen steigern die Effizienz

Question 4

These 4: Automatisierung der Steuerung unter Berücksichtigung…

Answer 4

• Zunehmende Automatisierung der Steuerung unter Berücksichtigung funktionsübergreifender Abhängigkeiten und Zusammenhänge
  
  • Funktionsübergreifend: Verknüfung zur Rechtsabteilung, Einkauf
    
    • Entscheidungen werden durch Prognoseergebnisse automatisiert
    • Schnellere Entscheidungsfindung
    • Weniger Einfluss von Expertenschätzungen
    • Weniger Aufwand für nicht werthaltige Tätigkeiten, präzisere Ergebnisse und optimierte Geschäftsprozesse

Question 5

These 5: Integrierte Steuerung

Answer 5

• Prozesse werden unternehmens- und wertschöpfungsübergreifend integriert gesteuert
  
  • Controlling muss internen und externen Prozess abdecken
  • Mehrwerte durch neue Informationen, stärkere Integration der Lieferketten, Effizienzpotentiale und breitere Informationsbasis für Unternehmenssteuerung und Optimierungen

Question 6

These 6: Datenanalytik

Answer 6

• Datenanalytik als eigenständiges Kompetenzfeld hoch ausgebildeter Spezialisten
  
  • Nutzung von Big-Data-Potenzialen erfordert erweitertes Skill-Set
  • Kernanforderungen für Controller: robuste Beurteilungskompetenz, Verständnis und Koordination des neuen Prozesses, Validierung und Interpretation der Ergebnisse

Question 7

These 7: Rolle und Profile ändern sich

Answer 7

• Rolle und Organisation der Finanzfunktion verändern sich, Profile der Mitarbeiter ändern sich
  
  • Controller nutzen analytische Ergebnisse zur Optimierung operativer Prozesse und bauen Rolle als Business Partner aus
  • Data Science Center werden zentraler Bestandteil der Wertschöpfungskette
  • Reduzierung des Personals durch Entlastung

Question 8

These 8: Modellierung und Analyse

Answer 8

• Steuerung nach Wahrscheinlichkeit: Qualität von Datengenerierung, -modellierung und -analyse bestimmt Entscheidungsfindung
  
  • Qualität der Daten und Methoden bestimmt Qualität der Ergebnisse
  • Entwicklung und Pflege komplexer Modelle als wesentlicher Erfolgsfaktor
  • Vorteil durch Kombination von Fach- und Branchenwissen, Methodenkompetenz und Unternehmergeist

Question 9

These 9: Interne und externe Daten

Answer 9

• Interne und externe Daten sind detailliert verfügbar und werden zentral für die Steuerung genutzt.
  
  • Zugriff auf vielfältige interne und externe Daten erforderlich. (Finanzielle und nicht finanzielle Daten)
  • Statista etc.
  • Schnelle Verfügbarkeit und vollständige Integration in eine zentrale Datenbasis sind erfolgsentscheidend.
  • Etablierung des Einkreissystems im Rechnungswesen, da eine zentrale Datenhaltung stark vereinheitlicht wird.

Question 10

These 10: Governance

Answer 10

• Starke, zentrale Governance für Daten und Modelle ist kritischer Erfolgsfaktor für durchgängige und konsistente Steuerung.
  
  • Umfängliche und funktionierende Governance unerlässlich, um Kompatibilität und Konsistenz von Daten, Analysemodellen, Ergebnissen und Entscheidungsvorschlägen sicherzustellen.