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Digital Forecast: Veränderung in Planung und Budgetierung

Die traditionelle Planung und der statische Forecast funktionieren nicht mehr. Die statische Denkweise passt nicht mehr in die agile VUCA-Welt. Planung und Forecast sind zu aufwendig und beziehen zu wenig die Umwelt und Szenarien ein. Der nachfolgende Beitrag skizziert den aktuellen Umbruch sowie mögliche Handlungsalternativen.

11.04.2022 Von: Claus Gerberich
Digital Forecast

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.

Planung und Forecasts im Umbruch

Digital Forecasts basieren 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:

    1. Definition der Ziele und des Umfangs des Projekts
    2. Datensammlung und Datenstrukturierung
    3. Datenanalyse
    4. Dantenmodelle
    5. Datenevaluation
    6. Datenevaluation und Umsetzung

    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.

    Die Hebel für eine erfolgreiche Umsetzung

    Der Nutzen des Einsatzes von Digital Forecasts 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.

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