ADVANCED ANALYTICS. Auswirkungen auf das Controlling und Unternehmenssteuerung

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1 ADVANCED ANALYTICS Auswirkungen auf das Controlling und Unternehmenssteuerung

2 Unternehmen im Zeitalter der Digitalisierung

3 Was bedeutet Digitalisierung der Welt? Digitale Fußabdrücke in allen Branchen Neue Geschäftsmodelle Vernetzung von Prozessen Unternehmen nutzen dies für Leading Indicators Source:

4 Ausgangssituation Probleme, die wir aus der BI-Welt schon kennen, werden durch Big Data noch weiter verschärft: Datenmengen nehmen exponentiell zu Komplexität der Systeme nimmt stetig zu Änderungsbedarf wird häufiger und greift immer tiefer ins Regelwerk Lösungen sind nicht mehr vorausdenkbar

5 Lernen von Mutter Natur

6 Lernen von Mutter Natur Evolution - Variation und Selektion

7 Ein Kerzenständer?

8 45 Iterationen

9 Professionelles Trial & Error = Forschung Start Habe eine Idee Vergleiche mit realer Welt Stimmt die Beweislage zu? Nein Iteration Formuliere eine Theorie Lassen sich mit Theorie Vorhersagen treffen Nein Treffen Vorhersagen zu? Ja Verbessere Theorie

10 Wer soll das machen?

11 Wie gut sind wir im Analytischen? Ich habe zwei Kinder. Mindestens eines davon ist ein Mädchen.

12 JJ JM MJ MM

13 2 von 3 (66%) sind Jungen. MJ MM JM

14 Wer oder was ist ein Data Scientist? Ein Data Scientist braucht wichtige Charaktereigenschaften: Er/Sie ist neugierig; forscht; stellt Fragen; hinterfragt alles kritisch Nichts ist heilig Ein Data Scientist hat ein breites Wissensspektrum in mathematischen und statistischen Methoden. Ein Data Scientist braucht gute IT-Skills um Datenquellen zu kombinieren und sich durch Ströme von Daten durcharbeiten zu können Ein guter Data Scientist ist ein guter Wissenschaftler. Schlussfolgerungen folgen den Daten, nicht umgekehrt.

15 Data Science nach Drew Conway

16 Labor und Fabrik Labor Fabrik Try & Error Mustererkennung Komplexe Analyse Business Case Rechnung Host it and run it Enterprise Scale Hohe Effizienz Automatisierung

17 Bevor wir weiterschreiten Iterative und evolutionäre Vorgehensmodelle Neue Herausforderungen brauchen neue Vorgehensmodelle. Deterministische Methoden sind im poly-strukturierten Big Data-Umfeld sehr problematisch. Data Scientist Die Rolle des Data Scientist sollte vor einem Advanced Analytics-Projekt erkannt und definiert werden. Die Arbeit des Data Scientist kann mit Gold schürfen verglichen werden. Es gibt reichlich Gold zu finden, allerdings muss für jedes Körnchen Gold ein vielfaches an Sand durchgewaschen werden.

18 Was bedeutet das für die Unternehmenssteuerung?

19 Definition von Kennzahlen Eine gute Kennzahl ist Verständlich Vergleichbar Verhältnisoder Maßgröße Verhaltensändernd Wenn man viel Zeit benötigt Daten zu erklären, hat man nicht mehr viel Zeit mit ihnen zu arbeiten. Der Kontext ist wichtig. Der einzige Weg, um Veränderung zu messen und Relationen zu Kennzahlen herzustellen. Wenn eine Kennzahl ein Verhalten nicht ändert, ist es keine gute Kennzahl.

20 Definition von Kennzahlen nacheilend führend Historisch. Zeigt was passiert ist. Beispiel: Umsatz Nach vorn schauend. Heutige Zahl, die die Zukunft voraussagt. Beispiel: Pipeline Erklärt die Vergangenheit. Vorhersage der Zukunft.

21 Korrelationen und Kausalität

22 Beziehungen zwischen Kennzahlen korrelierend kausal Zwei Variablen, die in Verbindung stehen, aber von etwas anderem abhängig sind. Eine unabhängige Variable die direkten Einfluss auf eine andere Variable hat. Eiscreme & Ertrinken Sommer & Ertrinken

23 Die Stufen der Analytics

24 Beispiel: Umsatz Unternehmen ABC: 17 Mio. in 2014 TOP 3 Kennzahlen: Umsatz, Wachstum, Kundenzufriedenheit Umsatz Forecast

25 Aber was ist damit? Schwierig für den Forecast Customer Churn & Decline nicht vorhersehbar Schauen wir uns lieber die Aktivitäten des Kunden an

26 Customer Churn Visualisierung Beispiel für einen rückläufigen Kunden Sobald rote Raster entstehen könnte das Account Management aktiv werden

27 Customer Churn Visualisierung Beispiel für einen wachsenden Kunden Saisonalitätssprünge sind klar erkennbar

28 Wertigkeit? Wie hoch ist mein entgangener Umsatz!

29 Unsere Erfahrungen in Data Analytics - (Auszug) Consumer Apps E-Commerce Paketdienstleister Kampagnenanalysen Customer Lifetime Value Empfehlungen Cross- und Upselling Sensordaten Internet of things Kundensegmentierung Verbesserung des - Targeting Optimierung des Kampagnenmanagement s Personalisierter Inhalt auf der Homepage Strategieberatung im Bereich Betriebliche Effizienz steigern Kundenbindung verbessern Prognosekennzahlen ableiten Neue Marktpotentiale aufzeigen

30 Was ändert sich für Controlling?

31 Grundsätzliches Solange Computer nicht intelligenter als Menschen sind, wird die Kombination aus Mensch und Computer immer effektiver sein als der Computer alleine. Damit bleibt der Faktor Mensch in vielerlei Hinsicht eine der wesentlichen Faktoren im Advanced Analytics Umfeld. Um eine effektive Kombination zwischen Mensch und Computer aufzubauen, muss der Mensch beginnen Fakten zu vertrauen. Hier hakt es generell gesellschaftlich und somit natürlich auch noch in vielen Unternehmenskulturen. Meist gilt noch immer das HIPPO-Prinzip = Highest Income Person s Personal Opinion

32 Was müssen Unternehmen tun? Einfach nur Daten mit neuen Technologien zu sammeln ist nicht genug. Wichtiger Schlüssel ist, wie erwähnt, der Faktor Mensch. Man muss: Akzeptieren, dass Advanced Analytics die Art und Weise wie wir Unternehmen steuern ändert. Advanced Analytics erlaubt den Fokus von Ergebniskennzahlen auf Frühindikatoren zu wechseln. Ausrichtung des Fokus auf den Kunden. Alles startet und fällt mit dem Kunden. Der Kunde und externe Treiber werden zu immer größerem Anteil die Steuerung des Unternehmens beeinflussen. Fokus auf die Wertschöpfungskette und wie diese verbessert werden kann. Die Welt wird schneller und komplexer. Ein Jahresbudget kann nach ein paar Monaten irrelevant sein. Advanced Analytics erlaubt uns sich an neuen Messpunkten und Treibern zu orientieren.

33 Die Unternehmenssteuerung wird sich stark verändern Controlling wird weiterhin sehr wichtig sein; allerdings wird sich Controlling durch neue Erwartungshaltung des Management stark verändern müssen: Planungsszenarien können mit modernen Systemen immer schneller durchgeführt werden. Auf zukünftigen Architekturen immer mehr near real-time Damit bleibt mehr Zeit und Freiraum für: Datenanalyse und Simulation. Neue Use-Cases können zusammen mit dem Labor verprobt und evaluiert werden. Dadurch wird eine stärkere Ausrichtung der Planungsprozesse auf Kunden sowie andere externe Treiber und Frühindikatoren ermöglicht. Den Überblick und Verständnis bei der Navigation durch die Advanced Analytics Welt des Unternehmens haben.

34 Was bedeutet das für den Controller Wie können Controller sich an solchen Transformationen beteiligen: Der Paradigmenwechsel durch Big Data kann ein Befreiungsschlag für Controller sein. Der Controller wird noch mehr zum Systemgestalter. Controller sollen unternehmerisch denken. Sie sollen beraten und helfen. Immer mit Blick auf die gesamte Wertschöpfungskette. Er/Sie sitzt im Krähennest und sieht als erster den Bedarf für Kurskorrekturen Controller müssen sich den Realitäten anpassen. Viele derzeitige Verfahren sind nicht mehr den Anforderungen des digitalen Zeitalters gewachsen. Was nicht mit der Zeit geht, geht mit der Zeit

35

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