Als zu Beginn dieses Jahrzehnts angefangen wurde über die Digitalisierung zu diskutieren, wurde der Begriff von vielen zunächst als „heiße Luft“ abgetan. Fast zehn Jahre später jedoch zeigt sich dass die Digitalisierung in nahezu allen Bereichen unseres Lebens einzug gehalten hat – angefangen beim mobilen Bezahlen bis hin zur intelligenten Sprachsteuerung im Auto. Inzwischen spricht man auch von „The Digitalization of Just about Everything“.
Unter Digitalisierung kann die intelligente Vernetzung von Menschen, Maschinen und Informationen verstanden werden. Schlagwörter die in diesem Zusammenhang immer wieder genannt werden sind: Big Data, Predictive Analytics, Internet of Things, In-Memory-Technologien oder Künstliche Intelligenz.
Auch im Bereich Finanzen und insbesondere im Controlling sind die Auswirkungen der Digitalisierung immens. Doch während der Begriff „Digitalisierung“ bei CFOs oft wie ein Zauberwort für Effizienzsteigerung klingt, stellen sich die Mitarbeiter im Controlling zunehmend die Frage, ob diese für ihren Arbeitsplatz nicht zum Damoklesschwert und „digitalen Sensenmann“ wird. Schauen wir uns diese Veränderungen im Controlling anhand neuer technologischer Entwicklungen etwas genauer an:
Big Data: Der Datenreichtum will geteilt sein
Durch die zunehmende Digitalisierung und die Vernetzung von Gegenständen mit dem Internet steigt das weltweit generierte Datenvolumen rasant an. Hierbei ist nicht nur die Datenmenge enorm, sondern auch die Datenvielfalt, welche von technischen Messdaten über prozessuale Logfiles bis hin zu Video-Streams reicht. Die global verarbeiteten Datenmengen verdoppeln sich alle zwei Jahre und sollen im Jahr 2025 etwa 163 Zettabyte (163 Billionen Gigabyte) betragen. Daten werden deshalb bereits als das neue Öl bezeichnet, dessen Quelle nicht versiegt.
So möchte man meinen, dass Controller mit dem neu gewonnenen Datenreichtum als zukünftige „Datenscheichs“ ihre Rolle im Unternehmen grenzenlos stärken können, besteht ihre Hauptaufgabe doch im Wesentlichen in der Informationsversorgung bzw. der Zahlenbereitstellung für ökonomische Steuerungsgrößen. Im digitalen Zeitalter sind dabei nicht alleine finanzielle Größen für die Unternehmenssteuerung ausreichend. Die Beachtung nicht-finanzieller Größen gewinnt zunehmend an Bedeutung. Vor allem Letztere können oftmals nicht mit relationalen Datenbanken verarbeitet werden, auch weil sie zumeist aus unterschiedlichen Unternehmensbereichen oder unternehmensexternen Datenquellen stammen. Controller sind stärker denn je auf die Zusammenarbeit mit anderen Unternehmenseinheiten angewiesen. Damit ist aber auch ihre derzeitige Rolle als „single source of truth“ im Unternehmen zu hinterfragen.
Predictive Analytics: Der Algorithmus kennt die Antwort
Nicht die großen Datenmengen an sich bieten Unternehmen einen wirtschaftlichen Mehrwert, sondern die Erkenntnisse aus der Analyse dieser Daten. Eine der wichtigsten Analysemethoden sind die sog.Predictive Analytics. Auf Grundlage statistischer Modelle und zunehmend auch durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz identifizieren Predictive AnalyticsBeziehungen in historischen Daten und übertragen diese auf zukünftige Entwicklungen. Dadurch sollen möglichst präzise und genaue Vorhersagen erstellt werden. Der gezielte Einsatz von Predictive Analytics erfolgt insbesondere im Rahmen der Planung und Kontrolle. So können bspw. bei der Erstellung von Absatzprognosen neben internen Daten, wie historische Absatzzahlen oder Marketingaktivitäten, auch externe strukturierte und unstrukturierte Daten u. a. aus dem Social-Media-Bereich eingesetzt werden. Solche Modelle weisen langfristig eine deutlich verbesserte Prognosegüte auf. Vor allem in den aktuellen VUCA-Rahmenbedingungen (volatile, uncertain, complex, ambiguous) können Forecasts nun bspw. ad-hoc und automatisiert in kurzen Zeitintervallen erfolgen und dadurch Reaktionszeiten deutlich verkürzt und bestimmte Optimierungsmaßnahmen schneller umgesetzt werden.
Die Herausforderung beim Einsatz von Predictive Analytics liegt vor allem in den hierfür erforderlichen Kenntnissen über mathematisch-statistische Zusammenhänge, Datenanalyse und Algorithmen. Diese Kenntnisse übersteigen die aktuell häufig vorhandenen Kompetenzen von Controllern. In diesem Kontext rückt das neue Berufsbild des Data Scientist in den Fokus des Controllings. Dieser bringt ausgeprägte Kenntnisse in Mathematik, Statistik und Informationstechnologie mit. Demzufolge könnte der Data Scientist zukünftig auch wesentliche Aufgaben im Controlling, wie bspw. die Erstellung von Forecasts, übernehmen und zeitgleich auch die Anzahl der Controller bis auf wenige Experten reduziert werden.
Self-Controlling: Die Demokratisierung des Informationszugangs
Das Berichtswesen gehört zu den wichtigsten Controlling-Instrumenten. Neu in diesem Zusammenhang ist das sogenannte Self-Controlling, welches Manager in die Lage versetzt, relevante Steuerungsinformationen selbstständig und im benötigten Detailgrad (sofern vorhanden) direkt aus dem Berichtssystem abzurufen (Self-Service). Analysen werden dahingehend weitgehend standardisiert und die Informationsversorgung erfolgt unabhängig vom Controlling.
Betrachtet man die aktuellen Entwicklungen in diesem Bereich, könnte man meinen, dass der Controller in seiner Funktion als Informationslieferant zunehmend beschnitten wird. In diesem Zusammenhang rückt die konzeptionelle und koordinative Rolle des Controllings mehr in den Vordergrund. Gerade im digitalen Zeitalter benötigen Projekte, Prozesse und Entscheidungen ein noch stärkeres Zusammenspiel von internen und externen Stakeholdern oder Informationslieferanten und führen nicht selten zu vielfältigen Herausforderungen.
Ein zukunftsfähiges Controlling erfordert daher zunehmend technische, konzeptionelle und koordinierende Fähigkeiten - wird die Controlling-Funktion im Unternehmen aber nachhaltig stärken.
Digitalisierung als Türöffner für neue Perspektiven und Schlüssel zur Effizienzsteigerung
Letztlich besteht die Magie der Digitalisierung im Controlling darin, den Veränderungen und damit einhergehenden Aufgaben positiv entgegenzutreten. Dabei gilt es die Datenvielfalt optimal zu bündeln und zielgerichtet zusammenzustellen, um diese für bestmögliche Entscheidungen zu nutzen. So bildet die Digitalisierung im Controlling einen Türöffner zu neuen Perspektiven zukunftsgerichteter Unternehmen und gleichzeitig den Schlüssel zur Effizienzsteigerung im Bereich Finanzen.
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Kamran Gambarov
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