Diese Hausarbeit untersucht die Auswirkung der Verwendung von Big Data auf Prognosen und bewertet, ob Big Data diese tatsächlich verbessert.
Nach einer Einleitung in das Thema wird zunächst die Relevanz von Big Data verdeutlicht und der Begriff definiert. Anschließend erfolgt eine Erläuterung und Abgrenzung von Predictive Analytics. Darauf aufbauend wird der Predictive Analytics Prozess dargestellt und tiefgehend erklärt. Das nächste Kapitel beschreibt dann den Predictive Forecast und erläutert die Voraussetzungen für eine erfolgreiche Implementierung. Nachfolgend werden die Chancen und Risiken des Predictive Forecast dargestellt und durch ein Fallbeispiel verdeutlicht. Es folgt ein abschließendes Fazit.
Inhaltsverzeichnis
- Einleitung
- Definition und Relevanz von Big Data
- Predictive Analytics
- Definition und Abgrenzung von Predictive Analytics
- Prozess zur Implementierung von Predictive Analytics
- Predictive Forecast
- Klassischer Forecast
- Definition und Abgrenzung vom Predictive Forecast zum klassischen Forecast
- Voraussetzungen für einen Predictive Forecast
- Chancen und Risiken des Predictive Forecast
- Fallbeispiel: Finanz-Forecast bei SAP
- Fazit und Ausblick
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Die vorliegende Arbeit untersucht die Auswirkungen der Verwendung von Big Data auf Prognosen im Controlling und bewertet, ob Big Data diese tatsächlich verbessern kann.
- Definition und Relevanz von Big Data
- Predictive Analytics und seine Bedeutung für die Prognose
- Voraussetzungen und Chancen des Predictive Forecast
- Risiken des Predictive Forecast
- Fallbeispiele zur Illustration der Anwendung von Big Data im Controlling
Zusammenfassung der Kapitel
- Einleitung: Die Einleitung stellt die Relevanz von Big Data im Kontext der zunehmenden Komplexität und Wettbewerbsintensität der heutigen Märkte dar. Sie führt den Leser in die Thematik ein und skizziert den Aufbau der Arbeit.
- Definition und Relevanz von Big Data: Dieses Kapitel definiert den Begriff Big Data und beleuchtet seine Relevanz im Kontext von Prognosen. Es erläutert die Eigenschaften von Big Data, die es von traditionellen Datenmengen abheben.
- Predictive Analytics: Dieses Kapitel behandelt Predictive Analytics als ein wichtiges Werkzeug im Bereich der Prognose mit Big Data. Es definiert Predictive Analytics, grenzt es von anderen Analyseformen ab und beschreibt den Prozess seiner Implementierung.
- Predictive Forecast: In diesem Kapitel wird der Predictive Forecast, also die Prognose mittels Predictive Analytics, näher betrachtet. Es werden die Voraussetzungen für eine erfolgreiche Implementierung erörtert und die Chancen und Risiken des Predictive Forecast aufgezeigt. Ein Fallbeispiel veranschaulicht die Anwendung des Predictive Forecast in der Praxis.
Schlüsselwörter
Big Data, Predictive Analytics, Predictive Forecast, Controlling, Prognose, Chancen, Risiken, Fallbeispiel, SAP, Datenanalyse, Business Intelligence, Machine Learning
Häufig gestellte Fragen
Wie verbessert Big Data die Prognosen im Controlling?
Durch die Analyse großer und vielfältiger Datenmengen können Muster erkannt werden, die präzisere Vorhersagen (Predictive Forecasts) ermöglichen als klassische Methoden.
Was ist Predictive Analytics?
Es ist die Verwendung von statistischen Algorithmen und Machine Learning, um basierend auf historischen Daten die Wahrscheinlichkeit künftiger Ergebnisse zu bestimmen.
Was sind die Voraussetzungen für einen Predictive Forecast?
Notwendig sind eine hohe Datenqualität, moderne IT-Infrastrukturen, das entsprechende Know-how der Mitarbeiter sowie eine klare Definition der Prognoseziele.
Welche Risiken gibt es bei der Nutzung von Big Data im Controlling?
Risiken bestehen in fehlerhaften Dateninterpretationen, hohen Implementierungskosten, Datenschutzbedenken und einer möglichen Überkomplexität der Modelle.
Wie setzt SAP Predictive Forecast ein?
SAP nutzt diese Technologien für Finanz-Forecasts, um manuelle Aufwände zu reduzieren und die Genauigkeit der Budgetplanung durch automatisierte Datenanalysen zu erhöhen.
- Quote paper
- Lena Rabsahl (Author), 2022, Big Data im Controlling. Verbesserung von Prognosen durch Verwendung von Big Data?, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1350361
