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klassische Reporting, die quantitative Daten-
analyse und deren Kommentierung hinausge-
hen, zusammengefasst. Wir erkennen in die-
sem Sinne sehr vereinfachend drei Entwick-
lungsstufen der Informationsverarbeitung im
Controlling (vgl. Abbildung 1).
Stufe I: Pionierphase des datenver-
arbeitungsgestützten Controllings
Die Informationsverarbeitung im Controlling
begann mit der Verarbeitung und numeri-
schen Darstellung von strukturierten Daten.
Grafikprogramme waren noch nicht verfügbar.
Typische Anwendungen waren zunächst die
batchorientierte Dateiverarbeitung und die
Onlineverarbeitung auf Basis von relationalen
Datenbanken im Rahmen der betrieblichen
Kostenrechnung, die überwiegend auf Groß-
rechnern durchgeführt wurde. Beispielhaft für
diese Phase seien die Kostenarten- und Kos-
tenstellenrechnung, die Kalkulation und die
Ergebnisrechnung genannt. Das Controlling
basierte zu dieser Zeit zu großen Teilen auf
den Informationen des internen Rechnungs-
wesens. Durch das Aufkommen von Personal
Computern und den hierauf anwendbaren Ta-
bellenkalkulationsprogrammen in den 1980er
Jahren wurden den Controllern wirksame
Analysewerkzeuge für ihr Tätigkeitsfeld an die
Hand gegeben. Mit deren Hilfe konnten bei-
spielsweise Sensitivitätsanalysen durchge-
führt und Daten grafisch zur Entscheidungs-
unterstützung aufbereitet werden.
Stufe II: Digital unterstütztes
Controlling
Die sich anschließende Entwicklungsstufe ist
v.a. durch die Verarbeitung und Aufbereitung
von strukturierten elementaren und verdichte-
ten Daten auf Basis von relationalen redun-
danzfreien Datenmodellen (Entity-Relationship-
Modellen) und redundanten Datenmodellen
(Star-Schema) durch Business-Intelligence-
Systeme gekennzeichnet. Mit Hilfe dieser spe-
ziell für Controllingaufgaben konzipierten Sys-
teme, konnten grafisch unterstützte Drilldown-
Analysen von Unternehmensergebnissen mit
Hilfe von Dashboards durchgeführt werden.
Weitere Anwendungsmöglichkeiten waren der
Einsatz von Data-Mining-Methoden zur Erken-
nung und Analyse unbekannter Zusammen-
hänge in Daten. Reports wurden zumeist in Pa-
pierform oder als PDF-Files bereitgestellt.
Stufe III: Smart Controlling
Die derzeitige Entwicklungsstufe ist durch die
Echtzeitverarbeitung und -aufbereitung von
strukturierten und nicht strukturierten elementa-
ren und verdichteten Daten durch eine Vielfalt un-
terschiedlicher Informationssysteme geprägt.
Zum Einsatz kommen etwa NoSQL-Datenbanken
mit der Möglichkeit der extrem schnellen Aus-
wertung und damit der Chance, direkt in das ope-
rative Geschäft einzugreifen. Reports sind stän-
dig auf leistungsfähigen Computern mit aktuellen
Daten verfügbar und laufen aktiv in Geschäfts-
prozesse ein. So können z. B. Abweichungen
beim Kundenerfolg automatisiert zu Veränderung
der Kundenbewertung, Bonitätseinstufung und
Aktivierung des Vertriebsmitarbeiters führen. Da-
rüber hinaus werden Handlungsempfehlungen
entwickelt, wie eine vorhergesagte zukünftige
Entwicklung in eine unternehmerisch gewünsch-
te Richtung beeinflusst werden kann.
Anwendungsbeispiele
des Smart Controllings
In den letzten Jahren ist in Bezug auf Pla-
nungssystematiken ein Trend zu beobachten,
der weg von eher kontenorientierten, finanzlas-
tigen Planungsmodellen hin zu treiberorientier-
ten, externe Businessfaktoren berücksichti-
genden Planungssystemen führt. Dies setzt
eine erhebliche Erhöhung der zu verarbeiten-
den Datenmenge voraus. Weiterhin wird die
Modellierung von Treiberbäumen durch die
Einbeziehung unternehmensexterner Einfluss-
faktoren aufwändiger.
Berücksichtigung von Risiken
in der Planung
Ein weiterer Trend, teilweise ausgelöst durch die
letzte Finanzkrise 2008, ist die stärkere Berück-
sichtigung von Risiken in der Planung. Die risiko-
orientierte Planung stellt ein Vorgehen dar, das
auf Elementen der treiberbasierten Planung, der
differenzierten Budgetierung und des Risikoma-
nagements aufbaut. Hierbei werden die jeweils
für ein Geschäftsmodell relevanten Markt-, In-
vestitions- und Innovationstreiber mit Risikofak-
toren versehen und unter Verwendung von sto-
chastischen Simulationen mit Wahrscheinlich-
keiten bewertete Ergebnisse generiert. Der Aus-
sagewert der Planung wird dadurch gesteigert,
sodass erfolgreiche Entscheidungen auch bei
volatilem Wettbewerbsumfeld möglich werden.
Allerdings bedingen diese risikoadjustierten
Planungsergebnisse die Notwendigkeit ei-
nes erheblichen Erklärungsbedarfs, der
vom Controller zu leisten ist.
Das Ergebnis
der Planung besteht nicht mehr aus einer Zahl
für z. B. den Umsatz, sondern die Zahl wird
ergänzt um eine Spannweite und eine Eintritts-
wahrscheinlichkeit wie z. B. „ein Umsatz zwi-
schen x und y Euro wird mit einer Wahrschein-
lichkeit von z % erreicht“. Untersuchungen
haben gezeigt, dass Manager nur mit den Kenn-
Abb. 1: Entwicklungsstufen der Informationsverarbeitung im Controlling
CM März / April 2017
