Das Ziel dieser Arbeit ist es, das Nutzungspotential von Predictive Analytics im in der Kritik stehenden Forecasting zu beleuchten sowie die Rolle des Controllings bei der Digitalisierung des Forecastings aufzuzeigen. Die Arbeit schließt mit einem Fazit ab.
Die Digitalisierung und die damit einhergehenden Daten beeinflussen Unternehmen heutzutage maßgeblich und zwingen sie zu teilweise weitreichenden Veränderungen, insbesondere wenn zu spät auf neue Marktgegebenheiten reagiert wird oder schlichtweg ein falsches Bild von der Zukunft gezeichnet wird. Dieser Aufgabe kommt in Unternehmen das Controlling nach, indem Forecasts, zu Deutsch Vorhersagen oder Prognosen, erstellt und der Unternehmensführung als Entscheidungsunterstützung zur Verfügung gestellt werden. Die Erstellung von Forecasts wird aber trotz seiner Wichtigkeit im dynamischen Geschäftsumfeld als sehr zeit- und ressourcenaufwendig kritisiert.
In Bezug auf die Digitalisierung fällt in Unternehmen neben dem Hype-Begriff "Big Data" immer häufiger der Begriff "Predictive Analytics", welcher auf die Erstellung von quantitativ-datengetriebenen Prognosen abzielt.
Inhaltsverzeichnis
- Einleitung
- Predictive Analytics
- Das klassische Forecasting
- Einführung in das Controlling
- Planung und Forecast
- Kritik am Forecasting
- Predictive Forecasting
- Anforderungen für Predictive Forecasting
- Die Vorteile von Predictive Forecasting
- Die Rolle des Controllings im Predictive Forecasting
- Fazit
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Diese Seminararbeit untersucht das Nutzungspotential von Predictive Analytics im Forecasting und beleuchtet die Rolle des Controllings in diesem Kontext. Es wird analysiert, wie datengetriebene Prognosen die traditionellen Forecasting-Methoden verbessern können und welche Herausforderungen und Chancen sich für das Controlling durch die Digitalisierung des Forecastings ergeben.
- Analyse des klassischen Forecastings und seiner Limitationen
- Einführung und Erklärung von Predictive Analytics
- Bewertung des Nutzungspotentials von Predictive Analytics im Forecasting
- Untersuchung der veränderten Rolle des Controllings im Zeitalter von Predictive Analytics
- Diskussion der Vorteile und Herausforderungen von Predictive Forecasting
Zusammenfassung der Kapitel
Einleitung: Die Einleitung führt in die Thematik ein und betont die Bedeutung von Prognosen für Unternehmen im Umgang mit Unsicherheiten der Zukunft. Sie verweist auf die zunehmende Bedeutung von Daten und die Herausforderungen des klassischen Forecastings, insbesondere hinsichtlich Zeit- und Ressourcenaufwand. Der Fokus liegt auf der Untersuchung des Potentials von Predictive Analytics und der Rolle des Controllings in diesem Kontext.
Predictive Analytics: Dieses Kapitel bietet eine umfassende Einführung in Predictive Analytics, beleuchtet die dahinterstehenden Methoden und Algorithmen, und diskutiert deren Anwendungsmöglichkeiten im Kontext von Geschäftsprognosen. Der Schwerpunkt liegt auf der Darstellung von Predictive Analytics als ein Werkzeug zur Verbesserung von Entscheidungsfindungsprozessen auf Basis quantitativer Datenanalysen. Es werden verschiedene Anwendungsfälle und Potenziale erörtert.
Das klassische Forecasting: Dieses Kapitel beschreibt detailliert die traditionellen Forecasting-Methoden, die im Controlling eingesetzt werden. Es beleuchtet den Prozess der Planung und Prognoseerstellung, eingebunden in die Funktionen des Controllings. Es wird auch die Kritik am klassischen Forecasting hinsichtlich der Genauigkeit, des Zeitaufwands und der Ressourcenintensivität eingehend behandelt, was die Notwendigkeit für alternative Ansätze wie Predictive Analytics unterstreicht.
Predictive Forecasting: Dieser Abschnitt konzentriert sich auf die spezifischen Anforderungen und Vorteile von Predictive Forecasting. Es werden die Unterschiede zum klassischen Forecasting hervorgehoben und die Vorteile durch die Nutzung von Predictive Analytics, wie z.B. eine höhere Genauigkeit und Effizienz, ausführlich diskutiert. Die Integration von Big Data und fortgeschrittenen Analyseverfahren wird detailliert beleuchtet.
Die Rolle des Controllings im Predictive Forecasting: Dieses Kapitel analysiert die veränderte Rolle des Controllings im Kontext von Predictive Analytics. Es werden die neuen Aufgaben und Verantwortlichkeiten des Controllings bei der Implementierung und Anwendung von Predictive Forecasting-Methoden erörtert, einschließlich der notwendigen Anpassungen an neue Datenstrukturen und Analyseverfahren. Die Bedeutung der Datenqualität und -interpretation für die Entscheidungsfindung wird betont.
Schlüsselwörter
Predictive Analytics, Forecasting, Controlling, Prognose, Datenanalyse, Big Data, Digitalisierung, Entscheidungsfindung, Unternehmensplanung, Ressourcenoptimierung.
Häufig gestellte Fragen (FAQ) zur Seminararbeit: Predictive Forecasting im Controlling
Was ist der Gegenstand dieser Seminararbeit?
Die Seminararbeit untersucht das Potenzial von Predictive Analytics im Bereich Forecasting und beleuchtet die Rolle des Controllings in diesem Kontext. Es wird analysiert, wie datengetriebene Prognosen traditionelle Methoden verbessern und welche Herausforderungen und Chancen sich durch die Digitalisierung des Forecastings für das Controlling ergeben.
Welche Themen werden in der Seminararbeit behandelt?
Die Arbeit behandelt die Analyse des klassischen Forecastings und seiner Limitationen, die Einführung und Erklärung von Predictive Analytics, die Bewertung des Nutzungspotenzials von Predictive Analytics im Forecasting, die Untersuchung der veränderten Rolle des Controllings im Zeitalter von Predictive Analytics und die Diskussion der Vorteile und Herausforderungen von Predictive Forecasting.
Welche Kapitel umfasst die Seminararbeit?
Die Seminararbeit besteht aus den Kapiteln Einleitung, Predictive Analytics, Das klassische Forecasting, Predictive Forecasting, Die Rolle des Controllings im Predictive Forecasting und Fazit. Jedes Kapitel behandelt einen spezifischen Aspekt des Themas, beginnend mit einer Einführung in die Thematik und endend mit einer Zusammenfassung der Ergebnisse.
Was versteht die Arbeit unter „klassischem Forecasting“?
Das Kapitel „Das klassische Forecasting“ beschreibt detailliert die traditionellen Forecasting-Methoden im Controlling, einschließlich Planung und Prognoseerstellung. Es analysiert kritische Punkte wie Genauigkeit, Zeitaufwand und Ressourcenintensität, um die Notwendigkeit alternativer Ansätze wie Predictive Analytics zu unterstreichen.
Wie wird Predictive Analytics in der Arbeit definiert und dargestellt?
Das Kapitel „Predictive Analytics“ bietet eine umfassende Einführung in Predictive Analytics, beleuchtet die zugrundeliegenden Methoden und Algorithmen und diskutiert deren Anwendungsmöglichkeiten in Geschäftsprognosen. Der Schwerpunkt liegt auf der Darstellung von Predictive Analytics als Werkzeug zur Verbesserung der Entscheidungsfindung durch quantitative Datenanalysen.
Welche Rolle spielt das Controlling im Predictive Forecasting?
Das Kapitel „Die Rolle des Controllings im Predictive Forecasting“ analysiert die veränderte Rolle des Controllings im Kontext von Predictive Analytics. Es erörtert neue Aufgaben und Verantwortlichkeiten bei der Implementierung und Anwendung von Predictive Forecasting-Methoden, einschließlich der Anpassung an neue Datenstrukturen und Analyseverfahren. Die Bedeutung der Datenqualität und -interpretation für die Entscheidungsfindung wird hervorgehoben.
Welche Vorteile bietet Predictive Forecasting?
Predictive Forecasting bietet Vorteile wie höhere Genauigkeit und Effizienz im Vergleich zum klassischen Forecasting. Die Integration von Big Data und fortgeschrittenen Analyseverfahren wird als entscheidend für diese Verbesserungen dargestellt.
Welche Schlüsselbegriffe sind für das Verständnis der Arbeit wichtig?
Schlüsselbegriffe sind Predictive Analytics, Forecasting, Controlling, Prognose, Datenanalyse, Big Data, Digitalisierung, Entscheidungsfindung, Unternehmensplanung und Ressourcenoptimierung.
Wo finde ich eine Zusammenfassung der einzelnen Kapitel?
Die Zusammenfassung der Kapitel findet sich im Abschnitt "Zusammenfassung der Kapitel" der Seminararbeit. Jedes Kapitel wird dort kurz und prägnant zusammengefasst.
Für wen ist diese Seminararbeit relevant?
Diese Seminararbeit ist relevant für alle, die sich mit Forecasting, Controlling, Predictive Analytics und der Digitalisierung von Geschäftsprozessen beschäftigen. Sie ist besonders hilfreich für Studierende, Wissenschaftler und Praktiker im Bereich des Controllings und der Datenanalyse.
- Citar trabajo
- Christian Wolf (Autor), 2018, Predictive Analytics. Nutzungspotential im Forecasting und die Rolle des Controllings, Múnich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/477223
