Controller Magazin _ Special 19 Datenanalyse, Datenbeurteilung, Informationsbeschaf fung und Informationsbearbeitung zählen zu den Kernbegrif fen des Controllings. Auch Begrif fe, die üblicherweise im Zusammenhang mit Big Data stehen, beispielsweise „Decision Support“, „Executive Support“ und „Business Data and Analytics,“ sind schon lange im Controlling vertreten. Jetzt steht aber die innovative und sinnvolle Auswertung dieser Daten im Vordergrund. Daraus hat sich der Begrif f „Smart Data“ entwickelt. Durch Smart Data werden zusätzlich bisher unberücksichtigte Informationen verwendet, was zu einer besseren Entscheidungsfindung führt.7 Artificial Intelligence (AI) & Machine Learning (ML) ... beschäf tigen sich mit datengetriebenen Ansätzen, die bestimmte kognitive Tätigkeiten übernehmen. Dazu gehört beispielsweise das Erkennen von Objekten, die Vorhersage von Trends (Forecasts), die Ausführung repetitiver Tätigkeiten innerhalb einer digitalen Domäne, oder das Verarbeiten menschlicher Sprache und Schrif t. Im besten (intelligenten) Fall ist kein weiterer Input notwendig. Im engeren Sinne sind hier Technologien gemeint, die auf Basis von Vergangenheitsdaten trainiert werden oder im Betrieb lernen, wirtschaf tliche Kennzahlen zu analysieren, klassifizieren und deren weiteren Verlauf zu prognostizieren. Beispiele sind automatische Dokumentenerkennung und -sortierung, datengetriebene Modelle zur Prognose von Trends oder Kreditwürdigkeitsbestimmungen.8 Mittels Predictive Analytics können Szenarien modelliert werden, beispielsweise die Vorhersage von Umsätzen, der Ausfall eines Lieferanten oder Kursentwicklungen. Trotz der möglichen Vorteile wird diese Methodik aus Ressourcen- und Wissensgründen derzeit selten angewandt. Cloud Solutions ... umfasst alle Technologien zum Speichern und Verwalten von Daten sowie zum Betreiben von interner oder externer Sof tware auf Cloud-Provider Servern. Dazu zählen IaaS (Infrastructure as a Service), PaaS (Platform as a Service) und SaaS (Sof tware as a Service). Beispiele sind Datalakes, Data Warehouses, SaaS – Office 365, Google Workspace, Salesforce, PaaS – AWS Elastic Beanstalk, Windows Azure, IaaS – Amazon Web Service oder Google Compute Engine.9 (Hyper-)Automation ... sind Anwendungen zum Emulieren und Automatisieren von sich wiederholenden Prozessen auf Ebene der Benutzeroberfläche von Sof tware, beispielsweise das Anlegen von Kunden, das Buchen von Rechnungen oder das Berechnen von Prognosen (Robotic Desktop Automation – RDA bzw. Robotic Process Automation – RPA). Neuere Anwendungen sind in der Lage, diese Prozesse nicht nur auszuführen, sondern sie auch selbständig zu verbessern (Intelligent Process Automation – IPA).10 Ein Teil der Controlling-Aktivitäten kann durch diese Technologien künf tig ohne menschlichen Einfluss durchgeführt werden. Der große Vorteil automatisierter Prozesse liegt in der schnellen und präzisen Analyse von Datensätzen, unabhängig davon, ob es sich dabei um strukturierte oder unstrukturierte Daten handelt.11 Mobile Applications ... sindAnwendungen, dienebendemPCauch am Smartphone oder Tablet oder ausschließlich auf mobilen Geräten verwendet werden. Beispiele sind Apps zur Visualisierung von Resultaten aus Analysen, Kommunikation mit Kollegen oder 2-Faktor-Authentifizierung. Darüber hinaus wird häufig ein übergeordnetes Mobile Application Management (MAM) verwendet. Unter Anderem können dadurch private und geschäf tliche Anwendungen (Apps) getrennt, Sof twareupdates ausgerollt, Lizenzen organisiert und Anwendungen konfiguriert werden.12 Cognitive Agents ... übernehmen jene Tätigkeiten von Menschen, die ein bestimmtes Maß an kognitiven Fähigkeitenbenötigen. CognitiveAgents fokussieren auf die Interaktion mit Menschen. Beispiele für diese Technologie sind Natural Language Processing (NLP), ChatBots, Buyer-Bots oder Negotiation-Bots. Data Analytics AI &ML Cloud Solutions Hyperautomation Mobile Applications Cognitive Agent Business Agility IT-Security Collaborative Solutions Blockchain 36 16 8 7 4 4 4 3 3 1 Abb. 2: Technologien und Referenzen in der Literatur
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