Digital Forecast: Veränderung in Planung und Budgetierung
KURZ ZUSAMMENGEFASST
Ein Digital Forecast nutzt Big Data und Business Analytics, um interne und externe Zusammenhänge systematisch zu analysieren und präzisere Vorhersagen zu treffen. Im Gegensatz zur statischen Planung ermöglicht dieser agile Ansatz eine integrierte Unternehmenssteuerung, die auf Echtzeitdaten basiert und schnelle Anpassungen in der VUCA-Welt erlaubt.
Die wichtigsten Punkte:
- Verzicht auf starre Jahrespläne zugunsten flexibler Rolling Forecasts
- Integration von finanziellen und nicht-finanziellen Daten für Szenarioanalysen
- Steigerung von Effizienz durch automatisierte Datengenerierung
- Förderung einer datengetriebenen Kultur und Überwindung von Silo-Denken
- Ermöglichung von Real Time Leadership durch Echtzeitentscheide
Prof. Dr. Claus Gerberich
Der renommierte Management-Fachmann führt seit über zehn Jahren Trainings und Beratungen durch und hat sich dabei auf die Bereiche Unternehmensführung und -strategie sowie Controlling spezialisiert. Er verfügt über langjährige Praxiserfahrung als Vorstand bzw. Geschäftsführer internationaler Unternehmen wie der adidas AG, der Schöller Lebensmittel GmbH, der BASF AG und der Gerberich Maschinenfabrik GmbH.
Wie funktioniert ein Digital Forecast und welche Vorteile bietet er für die Unternehmenssteuerung?
Was bedeutet Forecast im Controlling?
Der Forecast im Controlling hat stark an Bedeutung gewonnen. Das Controlling ist heute forward gerichtet, die wichtigste Information ist die Antwort auf die folgenden Fragen:
- Wie wird sich das Geschäft in der Zukunft weiterentwickeln?
- Mit welchen relevanten Veränderungen haben wir es zu tun?
Die Investoren erwarten aktuelle Informationen über die zukünftige Geschäftsentwicklung. Gewinnwarnungen müssen möglichst präzise und terminiert ermittelt werden, um dann schnell und agil Gegenmassnahmen zu ergreifen und deren Wirkung nachzuweisen. Schnelle Anpassungen der Rolling Forecasts werden gefordert.
Digital Forecast
Ein Digital Forecast basiert auf Big Data und Business Analytics, zeigen systematisch interne und externe Zusammenhänge und ihre Stärken auf und können damit bessere und stabilere Vorhersagen machen. Die neue Steuerungslogik erfordert den Wandel des bisherigen fragmentierten Planungsprozesses zu einem integrierten, flexiblen Instrument der Unternehmenssteuerung, welche alle Felder der Veränderungen mitberücksichtigt. Sehen Sie auf dieser Abbildung die Felder der Veränderung.
Der Hauptprozess des ICV-Prozessmodells 2.0 – Planung, Budgetierung und Forecast
Der Hauptprozess Planung, Budgetierung und Forecast besteht aus den folgenden Teilprozessen:
- Struktur und Termine des Prozesses mit Input und Output definieren
- Top-down-Ziele und Planungsprämissen festlegen
- Einzelpläne erstellen und zum Gesamtplan vernetzen und konsolidieren
- Ergebnisse prüfen und eventuell anpassen; Pläne verabschieden
- Forecast erstellen, Forecast abgleichen und Abweichungen analysieren
- Massnahmen zur Beseitigung von Abweichungen erarbeiten und Wirkungsstärke der Massnahmen messen
Predictive Analytics Digital Forecasts
Für den Aufbau von Predictive Analytics sind sechs Schritte notwendig:
- Definition der Ziele und des Umfangs des Projekts
- Datensammlung und Datenstrukturierung
- Datenanalyse
- Dantenmodelle
- Datenevaluation
- Datenevaluation und Umsetzung
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Zielsetzung des Forecasts
Ziel des Forecasts ist es, durch das Generieren von Informationen Abweichungen von der Planung frühzeitig zu erkennen, um Massnahmen für die Schliessung dieser Ziellücken zu entwickeln und Anpassungen vorzunehmen.Zielsetzung des Forecasts
Diese Veränderungen der externen Bedingungen müssen in den Forecast integriert werden.
Der Forecast geht über eine normale Prognose bzw. Fortschreibung hinaus, da sowohl finanzielle als auch nicht finanzielle Informationen verwendet sowie Simulations- und Szenariobetrachtungen vorgenommen werden. Der Forecast kann entweder regelmässig (Standard Forecast und Rolling Forecast) oder unregelmässig (Ad-hoc-Forecast) erfolgen. Der Forecast kann sowohl für das gesamte Unternehmen oder aber nur für einzelne Projekte und Business Units ermittelt werden.
Checkliste
- Ziele und Umfang des Predictive-Analytics-Projekts klar definieren
- Datenquellen identifizieren und eine konsistente Datenstruktur sicherstellen
- Algorithmen und Datenmodelle entwickeln und validieren
- Ein werttreiberbasiertes Steuerungsmodell etablieren
- Komplexität des Analytics-Modells an die Unternehmensgrösse anpassen
- Eine digitale IT-Plattform für schnellen Datenzugriff bereitstellen
- Funktions- und Abteilungsgrenzen in der Steuerung überwinden
- Change-Prozess für eine offene Datenkultur im gesamten Unternehmen starten
- Top-Management muss die digitale Transformation aktiv vorleben
- Regelmässige Evaluation der Wirkungsstärke von Massnahmen durchführen
Die Hebel für eine erfolgreiche Umsetzung
Der Nutzen des Einsatzes von einem Digital Forecast geht mit einer signifikanten Steigerung von
- Effizienz – Aufwandsreduktion durch automatisierte Datengenerierung und
- Effektivität – Objekte, belastbare quantitative und qualitative Daten
einher und schafft die Basis für ein Real Time Leadership (kurz: RTL), das heute immer stärker gefordert wird. Daten werden in Echtzeit erhoben, analysiert und in Echtzeit in Entscheidungen umgesetzt.
Folgende Hebel sind dabei zu beachten:
- ein ausgereiftes, werttreiberbasiertes Steuerungsmodell
- ein Predictive-Analytics-Modell mit einem angemessenen Komplexitätsgrad
- eine digitale IT-Plattform hat die schnelle Verfügbarkeit von Daten sicherzustellen.
- eine moderne Steuerungskultur in Echtzeit, die Funktions- und Abteilungsgrenzen überwindet
Schaffen einer Kultur der Daten
Die neuen Methoden der Planung und des Digital Forecast sind nur dann erfolgreich, wenn im Unternehmen eine Kultur der Daten geschaffen wird. Viele Mitarbeiter sehen Big Data als gefährliche «Black Box» und verstehen die Algorithmen und die Zusammenhänge nicht. Hierzu bedarf es eines umfassenden Change-Prozesses, der im gesamten Unternehmen gelebt wird. Das immer noch weitverbreitete Silo-Denken in Funktionen muss überwunden werden.
Die alten bekannten Aussagen wie:
- «Dafür bin ich nicht zuständig» – die typische horizontale Schnittstelle in Prozessen und
- «Das darf ich nicht entscheiden» – die typische vertikale Schnittstelle in Hierarchien
müssen in einer digitalen kundenfokussierten Prozessorganisation verschwinden. Es sind Lösungen für das gesamte Unternehmen zu entwickeln.
Data Analytics schafft die notwendige Integration und zeigt die Interaktion von Key Performance Indicators. Die aktive Identifikation mit Big Data und Data Analytics muss vom Topmanagement angestossen und vorgelebt werden. Die Impulse müssen von oben kommen und auch aktiv gelebt werden.
FAQ: Digital Forecast
Was ist der Unterschied zwischen einem klassischen Forecast und einem Digital Forecast?
Der klassische Forecast stützt sich oft auf historische Daten und statische Annahmen, während der Digital Forecast Big Data und Predictive Analytics nutzt, um interne und externe Faktoren in Echtzeit zu analysieren und dynamische Szenarien zu simulieren.
Welche Voraussetzungen braucht ein Unternehmen für einen Digital Forecast?
Zwingend sind eine integrierte IT-Plattform, qualitativ hochwertige Daten, ein angepasstes Steuerungsmodell und vor allem eine Unternehmenskultur, die Daten offen nutzt und Silo-Denken abbaut.
Wie trägt der Digital Forecast zur Effizienzsteigerung bei?
Durch die Automatisierung der Datengenerierung und -analyse reduziert er manuelle Aufwände signifikant und ermöglicht es dem Management, schneller und datenbasiert auf Marktveränderungen zu reagieren.
Warum ist eine Datenkultur für den Erfolg entscheidend?
Ohne Akzeptanz und Verständnis für die Algorithmen bei den Mitarbeitern werden neue Methoden nicht angenommen. Eine offene Kultur, die Transparenz fördert und Entscheidungen auf Daten stützt, ist die Basis für die Wirksamkeit des Digital Forecast.
