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
Inhaltsverzeichnis
Abbildungsverzeichnis
Abkürzungsverzeichnis
1 Einleitung
2 Predictive Analytics
3 Das klassische Forecasting
3.1 Einführung in das Controlling
3.2 Planung und Forecast
3.3 Kritik am Forecasting
4 Predictive Forecasting
4.1 Anforderungen für Predictive Forecasting
4.2 Die Vorteile von Predictive Forecasting
5 Die Rolle des Controllings im Predictive Forecasting
6 Fazit
Anhang
Literaturverzeichnis
- 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
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