Durch den rasanten technologischen Fortschritt erhöhen sich momentan nicht nur die Einsatzmöglichkeiten von Big Data in Unternehmen, vor allem werden entsprechende IT-Systeme zur Speicherung und Analyse von Big Data zunehmend günstiger in der Anschaffung und der Nutzung. Aber auch die Wirtschaftlichkeit wird durch die zahlreichen Einsatzmöglichkeiten und den zusätzlichen Erkenntnisgewinn erhöht. Zu diesem Ergebnis kommt eine repräsentative Studie der Bitcom Research und KPMG, nach der in 2016 bereits 35 Prozent der befragten deutschen Unternehmen Big Data nutzten. In 2015 waren es lediglich 23 Prozent. Mehr als die Hälfte der befragten Unternehmen einer anderen Studie von KPMG planen den Einsatz von Big Data. Klassische Einsatzbereiche sind bisher die Produktion, Projektabwicklung, Vertrieb und das Marketing. Zunehmend gewinnt Big Data auch in den Controlling-Abteilungen an Bedeutung. Das bestätigte eine weitere empirische Studie des Instituts für Business Intelligence aus dem Jahr 2014, bei der 77 Prozent der befragten IT-Professionals das Potenzial von Big Data im Controlling und der Unternehmenssteuerung als hoch ein-stuften. Das klassische Rechnungswesen haben hingegen nur 37 Prozent mit einem hohen Potenzial eingestuft.
Die Studien legen nahe, dass vor allem die Berufsgruppen, die in intensivem Kontakt mit Big Data Technologien sind, auch die Potenziale von Big Data kennen und mit den Anwendungsmöglichkeiten vertraut sind. Die Controlling-Abteilungen zählen die Informationsversorgung zu einer ihrer Hauptaufgaben, sind jedoch nicht zwingend mit den neusten Technologien vertraut, was eine Einschätzung der Potenziale von unterschiedlichen Big Data-Anwendungsmöglichkeiten erschweren kann.
Ziel dieser Arbeit ist es daher die Nutzungspotenziale von Big Data in klassischen Controlling-Bereichen wie Planung, Forecasting, Simulation und Reporting herauszuarbeiten. Diese Potenzialanalyse der Anwendungsmöglichkeiten unterstützt Unternehmen und Controlling-Abteilungen bei der Bewertung der Einsatzmöglichkeiten von Big Data Technologien. Dabei ist auch der Einfluss von Big Data und entsprechender Technologien auf das zukünftige Berufsbild des Controllers im Sinne der Aufgaben und Kenntnisse zu untersuchen und gegenüber dem neuen Berufsbild des Data Scientists abzugrenzen.
Inhaltsverzeichnis
- Einführung
- Problemstellung und Zielsetzung
- Gang der Untersuchung
- Controlling Grundlagen
- Begriff und Konzeption
- Controllingverständnis in der Wissenschaft
- Controllingverständnis in der Praxis
- Informationsversorgung
- Externes Rechnungswesen
- Kosten-, Erlös-, Ergebnis- und Leistungsrechnung
- Kennzahlensysteme
- Reporting
- Planung und Kontrolle
- Strategische Planung und Kontrolle
- Taktische Planung und Kontrolle
- Operative Planung und Kontrolle
- Berufsbild Controller
- Klassische Controllinginformationssysteme
- Anforderungen an IT-Systeme
- Enterprise Resource Planning Systeme
- Tabellenkalkulationsprogramme
- Systemlösungen auf Basis relationaler Datenbanktechniken
- Business Intelligence-gestützte Controllinginformationssysteme
- Einführung in Business Intelligence
- Datenbereitstellung durch Data Warehouse
- Datenanalyse
- Abfrage- und Berichtssysteme
- OLAP-Systeme
- Tabellenkalkulationssysteme
- Dashboards und Management Cockpits
- Portalsysteme
- Data Mining
- Data Mining-Prozess
- Data Mining-Methoden
- Assoziationsanalyse
- Abweichungsanalyse
- Clusteranalyse
- Klassifikation
- Text Mining
- Web Mining
- Analytics
- Big Data Technologien
- Big Data Begriffserklärung
- In-Memory
- NoSQL
- Key-Value Stores
- Document Stores
- Column Stores
- Graph Database
- NewSQL
- Hadoop
- Nutzungspotenziale von Big Data im Controlling
- Reporting und Konsolidierung
- Integration zusätzlicher Informationen
- Beschleunigte Datenbereitstellung
- Integrierte Treibermodelle
- Planung und Forecasting
- Gesamtplanung
- Forecasting
- Absatzprognose
- Cashflowprognose
- Predictive Maintenance
- Simulationen
- Optimierung
- Implementierung in der Organisation
- Rolle des Controllers
- Implementierungsstrategie
- Zukünftiges Berufsbild des Controllers und Data Scientist
- Data Scientist
- Controller
- Fazit
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Die vorliegende Masterarbeit untersucht die Nutzungspotenziale von Big Data im Controlling. Sie analysiert die Herausforderungen, die sich durch den Einsatz von Big Data für Controllingaufgaben ergeben, und beleuchtet die Chancen, die sich durch die Nutzung von Big Data Technologien eröffnen.
- Entwicklung des Controllingverständnisses im Kontext von Big Data
- Analyse der Big Data Technologien und deren Einsatzmöglichkeiten im Controlling
- Bewertung der Nutzungspotenziale von Big Data für verschiedene Controllingfunktionen
- Untersuchung der Implementierung von Big Data im Controlling und die Rolle des Controllers
- Prognose des zukünftigen Berufsbildes des Controllers im Kontext von Big Data
Zusammenfassung der Kapitel
Das erste Kapitel der Masterarbeit führt in die Thematik ein und definiert die Problemstellung sowie die Zielsetzung der Arbeit.
Das zweite Kapitel erläutert die Grundlagen des Controllings. Es werden die zentralen Begriffe und Konzepte des Controllings, die Informationsversorgung, die Planung und Kontrolle sowie das Berufsbild des Controllers vorgestellt.
Das dritte Kapitel befasst sich mit klassischen Controllinginformationssystemen. Es werden die Anforderungen an IT-Systeme, Enterprise Resource Planning Systeme, Tabellenkalkulationsprogramme und Systemlösungen auf Basis relationaler Datenbanktechniken beschrieben.
Das vierte Kapitel untersucht Business Intelligence-gestützte Controllinginformationssysteme. Es werden die Grundlagen von Business Intelligence, die Datenbereitstellung durch Data Warehouse, die verschiedenen Methoden der Datenanalyse und die wichtigsten Big Data Technologien erklärt.
Das fünfte Kapitel analysiert die Nutzungspotenziale von Big Data im Controlling. Es werden die Möglichkeiten der Integration zusätzlicher Informationen, der beschleunigten Datenbereitstellung, der Nutzung von integrierten Treibermodellen sowie die Einsatzmöglichkeiten von Big Data für Planung und Forecasting beleuchtet.
Das sechste Kapitel widmet sich der Implementierung von Big Data in der Organisation. Es werden die Rolle des Controllers bei der Implementierung von Big Data Technologien und verschiedene Implementierungsstrategien beleuchtet.
Schlüsselwörter
Big Data, Controlling, Business Intelligence, Data Warehouse, Data Mining, Analytics, NoSQL, Hadoop, Predictive Maintenance, Forecasting, Reporting, Konsolidierung, Planung, Implementierung, Controller, Data Scientist
- Arbeit zitieren
- Anonym (Autor:in), 2017, Nutzungspotenziale durch Advanced Data Analytics von Big Data im Controlling. Planung, Forecasting, Simulation und Reporting, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/370161
