Gleich/Grönke/Kirchmann/Leyk (Hrsg.) Controlling und Big Data Anforderungen, Auswirkungen, Lösungen
Ronald Gleich/Kai Grönke/Markus Kirchmann/Jörg Leyk (Hrsg.) Controlling und Big Data Anforderungen, Auswirkungen, Lösungen
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Ronald Gleich/Kai Grönke/Markus Kirchmann/Jörg Leyk (Hrsg.) Controlling und Big Data Anforderungen, Auswirkungen, Lösungen Haufe Gruppe Freiburg. München
Bibliografische Information Der Deutschen Nationalbibliothek Die Deutsche Nationalbibliothek verzeichnet diese Publikation in der Deutschen Nationalbibliografie; detaillierte bibliografische Daten sind im Internet über http://dnb.dnb.de abrufbar. Print: ISBN: 978-3-648-05716-2 Bestell-Nr.: 14004-0001 epdf: ISBN: 978-3-648-05717-9 Bestell-Nr.: 14004-0150 Prof. Dr. Ronald Gleich/Kai Grönke/Markus Kirchmann/Jörg Leyk (Hrsg.) Controlling und Big Data Anforderungen, Auswirkungen, Lösungen 1. Auflage 2014 2014 Haufe-Lexware GmbH & Co. KG Niederlassung München Redaktionsanschrift: Postfach, 82142 Planegg/München Hausanschrift: Fraunhoferstraße 5, 82152 Planegg/München Telefon: 089 895 17-0 Telefax: 089 895 17-290 www.haufe.de info@haufe.de Lektorat: Dipl.-Betriebswirt (FH) Günther Lehmann Schriftleitung: Dipl.-Kfm Mike Schulze (EBS Universität für Wirtschaft und Recht), Dipl.-Kfm. Ulf Diefenbach (EBS Universität für Wirtschaft und Recht), Philipp Thiele, M. Sc. (EBS Universität für Wirtschaft und Recht) Alle Rechte, auch die des auszugsweisen Nachdrucks, der fotomechanischen Wiedergabe (einschließlich Mikrokopie) sowie die Auswertung durch Datenbanken, vorbehalten. Umschlag: RED GmbH, 82152 Krailling. Druckvorstufe: Reemers Publishing Services GmbH, Luisenstraße 62, 47799 Krefeld. Druck: Schätzl Druck & Medien, 86609 Donauwörth. Alle Angaben/Daten nach bestem Wissen, jedoch ohne Gewähr für Vollständigkeit und Richtigkeit. Alle Rechte, auch die des auszugsweisen Nachdrucks, der fotomechanischen Wiedergabe (einschließlich Mikrokopie) sowie der Auswertung durch Datenbanken oder ähnliche Einrichtungen, vorbehalten.
Vorwort Liebe Leserinnen und Leser, der Übergang vom Industrie- in das Informationszeitalter und die damit verbundene zentrale Bedeutung von Information für die Etablierung und Aufrechterhaltung eines nachhaltigen Wettbewerbsvorteils bringen für Unternehmen komplexe und weitreichende Herausforderungen mit sich. Globale Informationsflüsse verschieben die wirtschaftliche Bedeutung der materiellen zugunsten der immateriellen Wertschöpfung. Bei der immateriellen Wertschöpfung steht ein Transformationsprozess im Mittelpunkt, bei dem Wert durch die Überführung von Daten in relevante Geschäftsinformationen geschaffen wird. Vor demhintergrund dessteigendendatenvolumens nimmtimrahmendes immateriellenwertschöpfungsprozesses die Relevanz an elektronischen Datenverarbeitungsprozessen stetig zu. In diesem Zusammenhang ermöglichen Big Data-Analyseverfahren die Verdichtung von großen unstrukturierten Datenmengen zu wertvollen Informationen, sodass Wissensarbeiter ihre begrenzten Ressourcen für die Interpretation der elektronisch analysierten Daten einsetzen können. Da sich Controller im Kern mit der Verarbeitung und Interpretation von betriebswirtschaftlichen Informationen befassen, ist der Aufgabenbereich der Controller besonders stark von den Auswirkungen der zuvor beschriebenen Entwicklung betroffen. Insbesondere im Hinblick auf ihre grundlegende Funktion der Informationsversorgung werden Controller ihr Kompetenzprofil zukünftig stärker in Richtung eines Data Scientists entwickeln müssen, damit sie ihr Management auch weiterhin mit entscheidungsrelevanten Geschäftsinformationen versorgen können. Wir möchten Ihnen mit dem vorliegenden Band sowohl Grundlagen und Konzepte als auch aktuelle praktische Anwendungsbeispiele an der Schnittstelle von Controlling und Big Data vorstellen. Sie sollen Ihnen ermöglichen, Ihre fachlichen Kompetenzen in diesem Bereich aufzubauen oder ggf. zu vertiefen. Wir bedanken uns ganz herzlich bei allen Autoren, die zum Gelingen dieses Buches beigetragen haben, und wünschen Ihnen, liebe Leserinnen und Leser, viel Spaß beim Lesen. Oestrich-Winkel, im Oktober 2014 Ronald Gleich, Kai Grönke, Markus Kirchmann, Jörg Leyk 5
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Inhalt Kapitel 1: Standpunkt Experten-Interview zum Thema Controlling und Big Data Lothar Burow, Jörg Leyk, Christian Briem... 13 Kapitel 2: Grundlagen & Konzepte Das Controlling als Business Partner: Business Intelligence & Big Data als zentrales Aufgabenfeld Andreas Seufert... 23 Data Scientist: Konkurrenz oder Katalysator für den Controller? Péter Horváth, Andreas Aschenbrücker... 47 Big Data: Auswirkungen auf Instrumente und Organisation der Unternehmenssteuerung Kai Grönke, Markus Kirchmann, Jörg Leyk... 63 Big Data-Projekte: Vorgehen, Erfolgsfaktoren und Risiken Florian Buschbacher, Ralf Konrad, Bernd Mußmann, Mathias Weber... 83 Kapitel 3: Umsetzung und Praxis Kundengewinnung im B2B-Vertrieb durch Big Data Andreas Schäfer... 109 Big Data im CFO-Bereich empirische Erkenntnisse aus der CFO-Studie 2014 Kai Grönke, Jana Heimel... 123 Industrie 4.0: Neue Aufgaben für Produktionsmanagement und -controlling Erik Roßmeißl, Ronald Gleich... 141 Kapitel 4: Organisation & IT Big Data als Entscheidungsunterstützung: Herausforderungen und Potenziale Ulrike Baumöl, Philipp-Dennis Berlitz... 159 Strategische Entscheidungen mit automatisierten Prognosen operativ umsetzen Michael Feindt, Daniel Grüßing... 177 7
Kapitel 5: Literaturanalyse Literaturanalyse zum Thema Big Data Benedikt Schnellbächer... 191 Stichwortverzeichnis... 196 8
Die Autoren Andreas Aschenbrücker Mitglied der Institutsleitung am International Performance Research Institute (IPRI) in Stuttgart und Leiter des Forschungsschwerpunkts Supply Chain-Controlling. Prof. Dr. Ulrike Baumöl Inhaberin des Lehrstuhls für BWL, insbesondere Informationsmanagement, an der Fernuniversität in Hagen. Philipp-Dennis Berlitz Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl für BWL, insbesondere Informationsmanagement, an der Fernuniversität in Hagen. Christian Briem Wissenschaftlicher Mitarbeiter und Doktorand im Forschungsschwerpunkt Controlling &Innovation am Strascheg Institute for Innovation and Entrepreneurship (SIIE) der EBS Universität für Wirtschaft und Recht in Oestrich-Winkel. Dr. Lothar Burow Leiter Corporate Business Intelligence bei der Bayer AG in Leverkusen. Florian Buschbacher Senior Manager/Prokurist im Bereich Forensic Services bei der PricewaterhouseCoopers AG und verantwortet national die Themenfelder Big Data, Data Analytics, Data Mining sowie Text Mining. Prof. Dr. Michael Feindt Professor für experimentelle Elementarteilchenphysik des Karlsruher Instituts für Technologie (KIT) und Chief Scientific Advisor sowie Mitglied des Beirates der Blue Yonder GmbH in Karlsruhe. Prof. Dr. Ronald Gleich Vorsitzender der Institutsleitung des Strascheg Institute for Innovation and Entrepreneurship (SIIE) der EBS Universität für Wirtschaft und Recht in Oestrich-Winkel. Darüber hinaus ist er geschäftsführender Gesellschafter der Horváth Akademie in Stuttgart. Kai Grönke Partner bei Horváth &Partners Management Consultants und Leiter des Büros in Düsseldorf. Daniel Grüßing Head of Consulting der Blue Yonder GmbH in Karlsruhe. Dr. Jana Heimel Managing Consultant bei Horváth &Partners Management Consultants und Projektleiterin des CFO-Panels. 9
Prof. Dr. Dr. h.c. mult. Péter Horváth Emeritierter Professor für Controlling an der Universität Stuttgart, Gründer und Aufsichtsratsvorsitzender der Horváth AG sowie Gründer und stellv. Aufsichtsratsvorsitzender des International Performance Research Institute(IPRI) in Stuttgart. Markus Kirchmann Partner bei Horváth &Partners Management Consultants und Leiter des Bereiches Planung, Reporting & Konsolidierung in München. Ralf Konrad Senior Offering Manager BI &Big Data/ICT Solution Sales &Portfolio Managementbei der T-Systems International GmbH. Er verantwortet dort das Business Intelligence, Appliance Solutions und Big Data Offering. Jörg Leyk Partner im Competence Center Controlling &Finance bei Horváth & Partners Management Consultants und Leiter des Büros in Hamburg. Bernd Mußmann Strategist/Senior Principal in den Bereichen Analytics &Data Management und HP Enterprise Services bei der Hewlett-Packard GmbH. Er ist in Zentral-Europa als Strategie-Berater in den Themenfeldern Big Data, Analytics und Data Management tätig. Erik Roßmeißl Kaufmännischer Leiter der Wittenstein AG in Igersheim. Benedikt Schnellbächer Wissenschaftlicher Mitarbeiter und Doktorand im Forschungsschwerpunkt Innovationsmanagement am Strascheg Institute for Innovation and Entrepreneurship (SIIE) der EBS Universität für Wirtschaft und Recht in Oestrich-Winkel. Dr. Andreas Schäfer Gründer und Geschäftsführer der Implisense GmbH in Berlin. Prof. Dr. Andreas Seufert lehrt Betriebswirtschaftslehre und Informationsmanagement im Fachbereich Management und Controlling an der Hochschule Ludwigshafen und ist Direktor des Instituts für Business Intelligence an der Steinbeis Hochschule Berlin. Darüber hinaus ist er Leiter des Fachkreises Business Intelligence des Internationalen Controller Vereins (ICV). Dr. Mathias Weber Bereichsleiter IT Services bei BITKOM e.v. Er leitet Arbeitskreise und Projekte des BITKOM in den Themenfeldern Big Data, Cloud Computing, Knowledge Management sowie IT-Consulting und Systemintegration. 10
Kapitel 1: Standpunkt
Das Experten-Interview Das Experten-Interview zum Thema Controlling und Big Data n Interviewpartner: Dr. Lothar Burow. Leiter Corporate Business Intelligence bei der Bayer AG in Leverkusen. Das Interview führten: Jörg Leyk. Partner im Competence Center Controlling &Finance bei Horváth &Partners Management Consultants und Leiter des Büros in Hamburg. Christian Briem. Wissenschaftlicher Mitarbeiter und Doktorand im Forschungsschwerpunkt Controlling &Innovation am Strascheg Institute for Innovation and Entrepreneurship (SIIE) der EBS Universität für Wirtschaft und Recht in Oestrich-Winkel. n Hintergrund zum Themenfeld Big Data bei Bayer Herr Dr. Burow, können Sie bitte einleitend kurz ihre Funktion und ihr Tätigkeitsfeld bei der Bayer AG beschreiben? Dr. Lothar Burow: Derzeit leite ich die Abteilung Corporate Business Intelligence, die im zentralen Controlling des Bayer-Konzerns angesiedelt ist. Das Tätigkeitsfeld umfasst die Bereitstellung nutzbarer Informationen aus Roh- oder Basisdaten aller Geschäftsbereiche. Das bedeutet, wir berücksichtigen verschiedenste Bereiche innerhalb des Bayer-Konzerns und beschränken uns nicht ausschließlich auf Finanzdaten. Die Herausforderung besteht darin, externe und interne Daten mit Hilfe von leistungsfähigen Tools so zu managen, dass sie im Business einfach und zuverlässig zu verwenden sind, um letztlich einen Wettbewerbsvorteil zu erreichen. Die Zusammenführung der zahlreichensysteme innerhalb des Bayer-Konzerns schafft Synergien, vereinfacht die Auswertungen der Informationen und senkt gleichzeitig die Kosten für die Pflege. Was waren die Beweggründe von Bayer, sich mit dem Thema Big Data zu beschäftigen? Dr. Lothar Burow: Es dürfte naheliegend sein, dass Detaildaten ein sehr viel größeres analytisches Potenzial in sich tragen als aggregierte Daten. Um schnell und faktenbasiert Entscheidungen zu treffen, müssen diese Massen- und Detaildaten wie z.b. alle Belegdaten aus den Betriebsführungssystemen aber unbedingt sinnvoll verarbeitet werden und benötigen Methoden, Instrumente und Technologien, die eine sehr effiziente Aggregation und Filterung erlauben. 13
Standpunkt Seit wann befasst man sich bei Bayer mit dem Thema Big Data? Dr.LotharBurow: Die Beantwortung dieser Frage hängt von der Definition von Big Data ab, denn meines Erachtens herrscht hier allgemein noch Unklarheit. Wenn man Big Data mit der Generierung und Verarbeitung aller verfügbaren Daten innerhalb eines Unternehmens gleichsetzt, dann beschäftigen wir uns seit 10 Jahren mit diesem Thema und haben in dieser Zeit auch schon einiges erfolgreich umgesetzt. Damals haben wir angefangen, komplette SAP R/3-Inhalte im Data-Warehouse einzurichten. Seither schreiben wir Anwendungen, analysieren Daten und machen eigentlich all das, was man heute versucht, unter dem Begriff Big Data zusammenzufassen. In anderen Bereichen wie z.b. der Forschung sind große Datenmengen und deren Auswertungen schon lange nichts Neues. Man könnte daher meinen, dass Accounting-Bereiche jetzt erst entdeckt haben, dass nicht-aggregierte Daten ein sehr viel größeres Analysepotenzial besitzen als aggregierte Daten. n Verständnis von Big Data bei Bayer Sie sprechen bereits an, dass bzgl. des Begriffes Big Data noch eine gewisse Unklarheit besteht. Nach der Definition von GARTNER bzw. IBM sind insbesondere die so genannten 4 Vs charakteristisch für Big Data : Datenvielfalt ( Variety ), Datenmenge ( Volume ), Geschwindigkeit der Erzeugung( Velocity ) und Vertrauenswürdigkeit der Daten ( Veracity ). Die Anwendung von Big Data liegt in der Analyse der Daten, gemeinhin als Analytics bezeichnet. Welche Bedeutung und Herausforderungen messen Sie den 4 V -Eigenschaften bzw. dem Thema Analytics bei? Dr. Lothar Burow: Leider muss man sagen, dass in der Tat eine Präzisierung des Begriffs nötig ist. Es gibt kaum schlechtere und weniger aussagekräftigere Begriffe als Big Data. Die Wahrnehmung an vielen Stellen ist, dass lediglich alte (bewährte) Methoden ein neues Schlagwort benötigen, um sie wieder verkaufen zu können. Big ist relativ, Data ist unspezifisch, mit anderen Worten, das Thema soll sich mit einem großem Irgendwas befassen. Das ist natürlich Unsinn. Ich denke aber, dass dieses Unspezifische die Tatsache reflektiert, dass wir aktuell (noch) nicht wissen, was wir mit der großen und wachsenden Anzahl an, von Rechnern und Sensoren erzeugten, Datentypen und -mengen anstellen sollen. Wo können wir Nutzen rausziehen, was können wir löschen? Wo können wir sichere Filter auf Informationsströme anwenden, um relevante von (dauerhaft) irrelevanten Daten zu unterscheiden? Bezogen auf die 4 Vs stellt die Datenmenge das geringste Problem für uns dar. Zur Speicherung und Handhabung der Datenmenge kann man entweder seine Kapazitäten (Hardware) erweitern oder in eine Cloud eintreten. Die Beherrschbarkeit der Datenmengen ist sicher das etwas 14