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Jahren ein deutliches Umdenken der Praxis be-
obachten können.
Wertschöpfung über die Zeit und Big Data
Big Data kann helfen, das Unternehmensum-
feld besser zu verstehen. Ob es auch geeignet
ist, bei der Innovationsuche zu helfen, wird
durchaus kontrovers diskutiert.
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Zwar sind die
verfügbaren Analysemethoden sehr ausgefeilt.
Trotzdem werden Informationen aus der Ver-
gangenheit herangezogen und auf die Zukunft
extrapoliert. Die „Lernphase“ basiert immer auf
Erkenntnissen der Vergangenheit. Zwar können
Trends frühzeitig erkannt werden.
Aber unter-
nehmerische Weitsicht und Mut können
durch Big Data nicht ersetzt werden.
Gleichzeitig erscheint diese Sichtweise etwas
eng.
Big Data soll
keine Entscheidungen tref-
fen, sondern dabei helfen,
Handlungsemp-
fehlungen abzuleiten
. Vom Trendscouting bis
hin zu frühzeitigen Anregungen für Produkt-
verbesserungen aufgrund von Diskussionen in
sozialen Netzwerken – Big Data bietet uns die
Chance, kritische Erfolgspotenziale rechtzeitig
zu identifizieren und aktiv zu nutzen. Und so
wird Big Data sehr häufig im Zusammenhang
mit Innovation genannt. Es fällt auf, dass viele
Erfolgsgeschichten Big Data als Treiber neuer
Geschäftsmodelle beschreiben.
Letztendlich
basiert der Erfolg von Internetgrößen wie
Amazon oder Google auf der systemati-
schen Nutzung großer Datenmengen.
Neue
Firmen sind auf der Basis Big Data getriebener
Geschäftsideen entstanden wie z. B.
Uber,
AirBnB, Runtastic oder NetFlix
.
Aber auch für etablierte Unternehmen ergibt
sich die Chance, Big Data für neue Geschäfts-
modelle zu nutzen. So können Kundendaten
aus Handelstransaktionen an die Produkther-
steller verkauft werden. Es kann eine Verschie-
bung vom Produktverkauf zur umfassenderen
Dienstleistung stattfinden: Anstatt eines Nutz-
fahrzeugs könnte die effektive Bereitstellungs-
zeit des Geräts verkauft werden. Für den Kun-
den ergibt sich der Vorteil der hohen Bereit-
schaft, für den Anbieter Chancen in einem ef-
fektiven Wartungsprozess.
Für das
Erkennen und die Nutzung von Er-
folgspotenzialen
spielt Big Data also
bereits
heute eine nicht zu unterschätzende Rolle
.
Das gilt noch nicht für eine Bewertung dieser
Potenziale, die den Anforderungen des inter-
nationalen Rechnungswesens gerecht wird.
Mit dem Framework für das Integrated Re-
porting wurde zwar ein grober Rahmen ge-
schaffen.
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Aber einheitliche Methodiken lie-
gen derzeit nicht vor. Das gilt ebenso für die
Nachverfolgung der Umwandlung von Erfolgs-
potenzialen in betriebswirtschaftliche Erfolgs-
größen und deren Transformation in reale
Zahlungsströme.
Verankerung von Big Data/
Advanced Analytics
im Controlling-System
Wie lässt sich Big Data im Controlling-System
verankern? Zunächst einmal stellt sich Big Data
nicht als ein großes Projekt dar, sondern
eine
Vielzahl von Ansätzen, die es zu integrieren
gilt.
Neben Big Data gibt es, wie bereits ange-
sprochen, auch bestehende „konventionelle“
Analyse-Informationen, die zweifelsohne ihren
Mehrwert bieten und auch nicht durch Big Data
obsolet werden. Es geht also um die Anreiche-
rung konventioneller Analysen und Prozesse
mit Big Data.
In Abbildung 3 wird dem skizzierten Control-
ling-System der Modernen Wertorientierung
eine Informationsarchitektur gegenübergestellt.
Folgende Aspekte sind von Bedeutung:
·
Eine adäquate Informationsarchitektur um-
fasst deutlich mehr Quellen. Unstrukturierte
Daten, Sensordaten etc. müssen für Analy-
sen bereitgestellt werden. Diese Informatio-
nen sind zum Teil aufbereitet, aber in der Re-
gel werden Rohdaten bevorzugt. Dagegen
sind die bestehenden Datenquellen bereits
Abb. 3: Eine Informationsarchitektur für die Moderne Wertorientierung
Bedeutung von Big Data für Controller
