CONTROLLER Magazin 2/2020

37 weise -umgebungen. Diese Planungs-, Analy- se- und Reporting-Instrumente inkludieren einschlägige Methoden zur Erfassung und Auf- bereitung von Informationen. In erster Linie wird für die Planung eine eigenständige Daten- haltung priorisiert. Hinzukommend ist es nachvollziehbar, dass sich mit neuartigen Datenquellen und Metho- den die fachlichen und technischen Anforde- rungen erhöhen. Es muss diesbezüglich festge- legt werden, welche Aufgaben von wem und wann zu übernehmen sind. Die fachliche Hoheit eines integrierten Planungs-, Reporting- und Analysesystems – Controlling-Informationssys- tems – bleibt als Data Scientist im Controlling. Vereinzelt bestehen Business Intelligence Com- petence Center, die eine Bandbreite an techni- scher Expertise einbringen können. 5 Advanced-Analytics-Kompetenz für Controller Im digitalen Wandel müssen sich Controller als Data Scientists weitere Methodenkompetenz aneignen, insbesondere wenn es um Advanced Analytics geht. Die Methoden werden zwar oft- mals verständlicher und dadurch einfacher, dennoch ist es notwendig, fundiertes Wissen in statistischen Verfahren und Mining Algorithmen zu haben. Controller sollten daher über eine gute Big-Data-/Advanced-Analytics-Kompe- tenz beziehungsweise über ein angemessenes Verständnis dieser Methoden verfügen. 6 Die Aufgaben im Controlling bestehen künftig unter anderem darin, Potenziale im Controlling in Be- zug auf Advanced Analytics zu identifizieren und zu erschließen. An dieser Stelle wird unterstellt, dass die Rolle des Controllers – mit fachlichem, methodi- schem und technischem Verständnis für Analy- se, Strukturierung und Synthese – als Data Sci- entist bezeichnet werden kann. Zudem unter- stützt ein Controller, der als Data Scientist agiert, „klassische Controller“ dadurch, Hand- lungsempfehlungen aus großen unstrukturier- ten Datenbeständen abzuleiten. 7 Neben Metho- denkompetenz ist auch Koordinationskompe- tenz des Controllings bedeutsam, um die An- sätze/Verfahren/Methoden zu synchronisieren und das Potenzial zu verdeutlichen. In Zeiten der Digitalisierung verändert sich auch die Vor- gehensweise für die Implementierung bezie- hungsweise für die Anpassung zu einem unter- nehmensweiten Controlling-Informationssys- tem. Bei Big Data und Advanced Analytics ist Agilität gefordert. Im Allgemeinen geht es dar- um, mit welcher Schnelligkeit Lösungen erar- beitet werden können. Die klassische Vorge- hensweise für die Implementierung oder für die Anpassung zu einem unternehmensweiten Controlling-Informationssystem dauert häufig (viel) zu lange. Da bei Big Data der explorative Gedanke eindeutig größer ist, empfiehlt sich an dieser Stelle die Anwendung agiler Methoden wie beispielsweise Scrum. Reportinginseln versus Business Intelligence Informationen für Entscheidungen leben davon, dass Daten aus unterschiedlichen Informati- onssystemen gesammelt werden, gegebenen- falls einer manuellen Aufbereitung bedürfen, bevor sie im Rahmen einer grafischen Darstel- lung an das Management übergeben werden können. Wie lange benötigen Controller als Data Scientists, um Informationen für Entschei- dungen bereitzustellen? Bei der Nutzung soge- nannter Reportinginseln dauert dieser Prozess in der Regel recht lange. Der Leitsatz für Unter- nehmen muss daher lauten: Auf Wiedersehen Inselhopping! Viele Unternehmen verwenden für ihr Control- ling Reportinginseln, was sich häufig als Risiko für das unternehmensweite Controlling heraus- stellt. Reportinginseln entstehen, wenn in einer umfassenden (Controlling-)Informationssys- temlandschaft mit differierenden Informations- systemen gearbeitet wird und keine Integration möglich ist. Das Zusammenspiel verschiedener Informationssysteme führt, aufgrund des hän- dischen Zusammenbringens der Daten in Mi- crosoft Excel oder ähnlichem, nicht nur zu In- formationsbrüchen, sondern birgt zudem eine hohe Fehleranfälligkeit. Hat sich erst einmal ein Fehler eingeschlichen, muss dieser oft müh- sam gesucht und behoben werden, sofern er zuvor überhaupt erkannt wird. Business Intelli- gence ist hier ein zentrales Instrument für die Beseitigung der Informationsbrüche und Fehler- anfälligkeit Heutzutage müssen Informationen schneller und detaillierter zur Verfügung stehen, um den Anforderungen gerecht zu werden und dem Wettbewerb zu genügen. Um diesen Anforde- rungen gerecht werden zu können, ist die Lö- sung ein unternehmensweites, integriertes (Controlling-)Informationssystems, mit dem Da- ten aus unterschiedlichen Unternehmensberei- chen ausgewertet werden können. Diese An- forderung realisiert ein integriertes, Business- Intelligence-gestütztes Controlling. Es wird als Abb. 1: Die 4 Facetten von Big Data und ihre Implikationen 4 CM März / April 2020