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Abteilung als historischem Garanten der zuver-
lässigen Quelle von Daten spielt das bei der
Rahmengestaltung eine wichtige Rolle. Auch
die qualitative Analyse ist zu berücksichtigen,
da Unternehmen nicht ausschließlich quantita-
tiv geführt werden und die Entscheidungen der
Führungskräfte nicht ausschließlich auf Daten
basieren.
Ziel des Einsatzes von Datenwissenschaft-
lern ist es, eine Brücke zwischen Men-
schen als Entscheidern auf der einen Seite
und der statistischen Analyse von Daten
auf der anderen Seite zu bauen.
Damit kom-
men auf die Finance-Abteilungen hochinteres-
sante Herausforderungen zu. Die C-Levels und
insbesondere die CFOs müssen verstehen,
dass die Digitalisierung kein Selbstzweck, son-
dern zwingend erforderlich ist, um die Datenflut
zu kontrollieren und um die richtigen Informa-
tionen für zukunftskritische – teilweise sogar
überlebenswichtige – Entscheidungen für das
Unternehmen zur Verfügung zu stellen. Die Ver-
bindung von Datenwissenschaft und Prognose
erscheint vor diesem Hintergrund eine hilfreiche
Ergänzung.
Fußnoten
1
Philip E. Tetlock/Dan Gardner, Superforecas-
ting 2015
2
CGMA/Oracle: The Digital Finance Imperative:
Measure and manage what matters nex
lebig und zu schwach strukturiert sind, um mit
den Anforderungen Schritt halten zu können,
sind die herkömmlichen Methoden der Daten-
verarbeitung und -auswertungen nicht mehr
adäquat.
Um die riesigen Daten- und Informationsmen-
gen unter Kontrolle zu bekommen, um gut
durchdachte Prognosen zu formulieren und um
die richtigen Wertetreiber der immateriellen
Vermögensgegenstände zu identifizieren, zu
analysieren sowie zu bewerten, suchen Unter-
nehmen zunehmend spezialisierte Analysten,
sogenannte Datenwissenschaftler.
Der Datenwissenschaftler hat die Aufgabe, ge-
sammelte Daten und Informationen mithilfe
leistungsfähiger Computer und Algorithmen zu
verknüpfen, zu entwirren und sinnvoll auszu-
werten. Damit arbeitet der Datenwissenschaft-
ler an der Schnittstelle zwischen Domänen-
expertise und reiner Analyse, sowie Informa-
tionstechnologie und Strategie.
Das nützliche Balancieren mit Daten ist nicht
nur eine Frage des logischen Programmierens
und hervorragender Statistikkenntnisse. Zu-
sammenhänge sind oft weniger eindeutig, als
ein erster Blick vermuten lässt, und der Unter-
schied zwischen Korrelation und Kausalität ist
bei komplexen Daten kaum zu erkennen. Daher
ist es wichtig zu wissen: Welche Daten liegen
vor, wie wurden die Daten erhoben, wie sinnvoll
und zuverlässig sind die Daten? Für die Finance-
kenntnisse können den Fortbestand des Unter-
nehmens gefährden. Auch in der Digitalisierung
bleibt das oberste Primat, mit den gewonnen
Daten und daraus resultierenden Informationen
nicht schnelle, sondern richtige Entscheidun-
gen zu treffen.
Die richtige Identifizierung, Erhebung, Messung
und Bewertung von immateriellen Vermögens-
gegenständen in Zusammenarbeit mit den an-
deren Unternehmensabteilungen ist der Schlüs-
sel zum Erfolg. Hierfür muss die Finance-Abtei-
lung federführend die Beziehungen zwischen
wirtschaftlichem Ergebnis und finanziellen
Kennzahlen herstellen, um diese als maßgebli-
che Indikatoren zu nutzen. Darüber hinaus hat
die Finance-Abteilung in diesem Zusammen-
hang die Verantwortung, strenge Regeln aufzu-
stellen, Zielvorgaben zu machen und den Rah-
men festzulegen. Sie ist aber nicht zwingend
der Lieferant von nicht-finanziellen Daten.
Notwendigkeit
von Datenwissenschaftlern
Big Data, Smart Data, Data Mining, Data Engi-
neering – hinter all diesen Begriffen steckt der
Wunsch, aus den Daten klare und nachvollzieh-
bare Informationen zu erhalten. Dies vor dem
Hintergrund, Wissen herauszufiltern, das dabei
unterstützt, geschäftliche Ziele besser und ef-
fektiver zu erreichen. Da die Datenmengen
mittlerweile zu umfangreich, komplex, schnell-
Den Zugang zum Online-Bereich des Controller Magazins
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