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Jede Planung ist unsicher. Unsicherheit
lässt sich nicht vollständig eliminieren. Aber
das Verständnis der Zusammenhänge ist
grundlegend für die praktische Prozess-
Steuerung im Alltag. Der Versuch, Unsicher-
heit einzugrenzen und zu „beherrschen“ er-
folgt heute meist über die Definition linearer
Ursache-Wirkungsbeziehungen und ihrer
Einbindung in die „Planungs-Algorithmen“.
Damit sollen Risiken besser quantifiziert
und Maßnahmen gezielter festgelegt
werden.
Allerdings sind Wirkungsbezie-
hungen normalerweise nicht linear und häu-
fig nicht deterministisch. Sie folgen auch
nur zum Teil den verbreiteten Wahrschein-
lichkeitsverteilungen. Vielfältige interne und
externe Datenquellen eröffnen Möglichkei-
ten, solche stochastischen Wirkungsbezie-
hungen zu erkennen, zu bewerten und für
die praktische Steuerung betriebswirt-
schaftlicher Prozesse zu nutzen. Damit kann
der Controller neben der traditionellen Er-
folgssicht auch (erkannte) Unsicherheiten
leichter in das Planungssystem integrieren.
In vielen Bereichen der Betriebswirtschaft
ist dies nichts Neues, für den Controller al-
lerdings von besonderer Bedeutung: Klassi-
sche lineare Werkzeuge wie Budgetierung,
Soll-Ist-Vergleich etc. sollten durch sto-
chastische Instrumente erweitert und
schrittweise ersetzt werden. Dies ist zwar
eine alte Forderung, hat jedoch bei den
meisten Unternehmen noch nicht den Weg
in die Umsetzung gefunden.
Was bedeutet Big Data
für Controller?
Was ist Big Data? Durch Mobilgeräte, Social
Media, Sensorik werden eine Unmenge an Da-
ten erzeugt, die potenzielle Informationen für
die Entscheidungsfindung enthält (siehe Abbil-
dung 1). Über Vernetzung und Cloud-Architek-
turen stehen diese Daten in der Regel unaufbe-
reitet, aber schnell zur Verfügung. Die Verarbei-
tungsgeschwindigkeit wird schließlich durch In-
Memory-Technologien enorm erhöht.
Die Begrifflichkeit „Big Data“ ist problematisch:
Es geht nicht um Daten, sondern darum,
aus
Daten Informationen, Wissen und schließ-
lich Wettbewerbsvorteile zu generieren
.
Dazu sind leistungsfähige Algorithmen notwen-
dig und Menschen, die mit diesen Algorithmen
und deren Wirkungen umgehen können. Erst
diese Kombination verwandelt Big Data in einen
leistungsfähigen Ansatz.
Aus seiner traditionellen Rolle ist es nicht über-
raschend, dass sich der Controller eher um die
gut strukturierten, intern verfügbaren und ein-
fach verständlichen Daten kümmert. Die klas-
sischen Modelle sind wohldefiniert. Ein paar
Beispiele:
·
Die (mehrdimensionale) Deckungsbeitrags-
rechnung erwartet Daten nach Dimensionen
gegliedert.
·
Planungsmodelle enthalten primär interne In-
formationen. Startpunkt ist häufig die Absatz-
planung, häufig auch in Form einer Fortschrei-
bungs-Rechnung, ohne komplexe Treiberab-
hängigkeiten stochastisch zu betrachten.
·
Die integrierte Erfolgs- und Finanzplanung
leitet Liquiditätsströme aufgrund von (statis-
tisch ermittelten) Zahlungserwartungen aus
der Erfolgsplanung ab.
Dieses klare und nachvollziehbare Umgehen
mit den verfügbaren Daten und ihrer Transfor-
mation in Entscheidungs-Informationen hat
sich in 40 Jahren bewährt und den Aufstieg der
Controller zu einer etablierten, eigenständigen
Berufsgruppe maßgeblich gefördert. Eine der-
artige Erfolgsbasis sollte nicht leichtfertig ge-
opfert werden.
Insofern ist auch in Zeiten
von Big Data Behutsamkeit gefordert.
In diesem Umfeld bieten aber die leichtere
Verfügbarkeit vielfältigerer Datenquellen und
neuartige Möglichkeiten ihrer Transformation
in Entscheidungs-Informationen eine große
Chance, die klassischen Modelle anzupassen,
zu ergänzen und – wo sinnvoll – schrittweise
zu ersetzen.
Moderne Wertorientierung
und Big Data
Moderne Wertorientierung unterstützt den
grundlegenden Wandel des Controllings zu ei-
ner
integrierenden Führungsaufgabe
. Nach
einem langen und noch andauernden Prozess
Abb. 1: Überblick Big Data
CM Mai / Juni 2016
