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Marcel.fallegger am 21. Januar 2019 um 20:35 Uhr

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	Die Finanzfunktion eines Unternehmens besteht aus verschiedenen Aktivitäten wie Rechnungswesen, Controlling, Risikomanagement und/oder Finanzierung. Das Controlling stützt sich dabei auf Daten aus dem Rechnungswesen, die aus den ERP-Systemen oder anderen Quellen stammen (Weichel & Herrmann, 2016), um die Aufgaben der Kostenrechnung, der operativen und strategischen Entscheidungsvorbereitung als auch der Management-Unterstützung zu erfüllen (Warren, Moffitt & Byrnes, 2015). Bereits heute sind Steuerungs- und Unterstützungsaufgaben ohne die Nutzung von IT-Systemen kaum vorstellbar. Dennoch ist der Zeitaufwand für die Erstellung von Budgets und Forecasts, wie auch für die Datenaufbereitung und Konsolidierung, sehr hoch (Horváth & Michel, 2015). Zur Reduzierung der manuellen Abstimmungs- und Analysearbeiten nutzen Controller vermehrt digitale Hilfsmittel, um die Effizienz in der Ausführung der Aufgaben zu steigern (Internationaler Controller Verein, 2015). Das Thema Business Analytics und der Einsatz entsprechender Werkzeuge nehmen dabei einen wichtigen Platz bei Unternehmen ein (Chen, Chiang & Storey, 2012). Die Digitalisierung an sich wird durch die folgenden technologischen Entwicklungen vorangetrieben (Abolhassan, 2016):		Die Finanzfunktion eines Unternehmens besteht aus verschiedenen Aktivitäten wie Rechnungswesen, Controlling, Risikomanagement und/oder Finanzierung. Das Controlling stützt sich dabei auf Daten aus dem Rechnungswesen, die aus den ERP-Systemen oder anderen Quellen stammen (Weichel & Herrmann, 2016), um die Aufgaben der Kostenrechnung, der operativen und strategischen Entscheidungsvorbereitung als auch der Management-Unterstützung zu erfüllen (Warren, Moffitt & Byrnes, 2015). Bereits heute sind Steuerungs- und Unterstützungsaufgaben ohne die Nutzung von IT-Systemen kaum vorstellbar. Dennoch ist der Zeitaufwand für die Erstellung von Budgets und Forecasts, wie auch für die Datenaufbereitung und Konsolidierung, sehr hoch (Horváth & Michel, 2015). Zur Reduzierung der manuellen Abstimmungs- und Analysearbeiten nutzen Controller vermehrt digitale Hilfsmittel, um die Effizienz in der Ausführung der Aufgaben zu steigern (Internationaler Controller Verein, 2015). Das Thema [[Business Analytics]] und der Einsatz entsprechender Werkzeuge nehmen dabei einen wichtigen Platz bei Unternehmen ein (Chen, Chiang & Storey, 2012). Die Digitalisierung an sich wird durch die folgenden technologischen Entwicklungen vorangetrieben (Abolhassan, 2016):

	* '''Big Data Analytics''' für Echtzeitanalysen und -entscheidungen		* '''[[Business Analytics\|Big Data Analytics]]''' für Echtzeitanalysen und -entscheidungen
	* '''[[Cloud Computing\|Cloud-Computing]]~~-Technologien~~''' für einen hochflexiblen Zugriff auf Daten		* '''[[Cloud Computing\|Cloud-Computing-Technologien]]''' für einen hochflexiblen Zugriff auf Daten
	* '''Mobile Technologien''' für den zeit- und ortsunabhängigen Zugang zu Daten		* '''Mobile Technologien''' für den zeit- und ortsunabhängigen Zugang zu Daten
	* '''Industrie 4.0 und ~~„Internet~~ of ~~Things“~~''' für eine unbegrenzte Interaktion zwischen Maschinen		* '''[[Internet of Things\|Industrie 4.0 und Internet of Things]]''' für eine unbegrenzte Interaktion zwischen Maschinen

	Im Rahmen einer Studie von Seufert bestätigten Fachpersonen mit grosser Business Intelligence-Erfahrung die hohen analytischen Potenziale für die Unternehmenssteuerung bzw. das Controlling (Seufert, 2016). Im Zusammenhang mit den Analyse- und Auswertungsmöglichkeiten, die obenstehende Technologien schaffen, werden künftig insbesondere Controlling-Aktivitäten wie z. B. die Informationsversorgung oder das Berichtswesen stärker automatisiert (Gray & Alles, 2015).		Im Rahmen einer Studie von Seufert bestätigten Fachpersonen mit grosser [[Business Intelligence]]-Erfahrung die hohen analytischen Potenziale für die Unternehmenssteuerung bzw. das Controlling (Seufert, 2016). Im Zusammenhang mit den Analyse- und Auswertungsmöglichkeiten, die obenstehende Technologien schaffen, werden künftig insbesondere Controlling-Aktivitäten wie z. B. die Informationsversorgung oder das Berichtswesen stärker automatisiert (Gray & Alles, 2015).

	Darüber hinaus ist absehbar, dass Forecasting-Prozesse durch proaktive-prognostizierende Ansätze ([[Predictive Forecasting]]) aus granularen Daten automatisierte Prognosen generieren (Mehanna, Müller & Tunco, 2015). Die Anwendung von stochastischen Modellen, maschinellem Lernen und Data-Mining-Ansätzen führt dabei zu einer höheren Prognosegenauigkeit (Mehanna, Tatzel & Vogel, 2016). Das eigentliche Controlling wird erst dann einbezogen, wenn festgelegte Grenzen überschritten oder Ergebnisse validiert und interpretiert werden müssen (Horváth & Michel, 2015).		Darüber hinaus ist absehbar, dass Forecasting-Prozesse durch proaktive-prognostizierende Ansätze ([[Predictive Forecasting]]) aus granularen Daten automatisierte Prognosen generieren (Mehanna, Müller & Tunco, 2015). Die Anwendung von stochastischen Modellen, maschinellem Lernen und [[Data Mining]]-Ansätzen führt dabei zu einer höheren Prognosegenauigkeit (Mehanna, Tatzel & Vogel, 2016). Das eigentliche Controlling wird erst dann einbezogen, wenn festgelegte Grenzen überschritten oder Ergebnisse validiert und interpretiert werden müssen (Horváth & Michel, 2015).

	== Quellen ==		== Quellen ==

Marcel.fallegger: /* Weiterführende Literatur */

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Weiterführende Literatur

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	* Baumöl, U. (2016). [https://elearning.hslu.ch/ilias/goto.php?target=file_3569650_download&client_id=hslu Die digitale Transformation und die erfolgsorientierte Unternehmenssteuerung - die Geschichte einer Revolution?] Controlling - Zeitschrift für erfolgsorientierte Unternehmenssteuerung, 28 (4-5), S. 230-234.		* Baumöl, U. (2016). [https://elearning.hslu.ch/ilias/goto.php?target=file_3569650_download&client_id=hslu Die digitale Transformation und die erfolgsorientierte Unternehmenssteuerung - die Geschichte einer Revolution?] Controlling - Zeitschrift für erfolgsorientierte Unternehmenssteuerung, 28 (4-5), S. 230-234.
	* Bhimani, A. & Willcocks, L. (2014). Digitisation, 'Big Data' and the Transformation of Accounting Information. Accounting and Business Research, 44 (4), S. 469-490.		* Bhimani, A. & Willcocks, L. (2014). Digitisation, 'Big Data' and the Transformation of Accounting Information. Accounting and Business Research, 44 (4), S. 469-490.
			* Keimer, I., Zorn, M., Gisler, M. & Fallegger, M. (2017). [https://elearning.hslu.ch/ilias/goto.php?target=file_3787622_download&client_id=hslu Dimensionen der Digitalisierung im Controlling.] EXPERT FOCUS, 90 (11). S. 93-97.

	[[Kategorie:Daten und Technologien]]		[[Kategorie:Daten und Technologien]]

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Die Finanzfunktion eines Unternehmens besteht aus verschiedenen Aktivitäten wie Rechnungswesen, Controlling, Risikomanagement und/oder Finanzierung. Das Controlling stützt sich dabei auf Daten aus dem Rechnungswesen, die aus den ERP-Systemen oder anderen Quellen stammen (Weichel & Herrmann, 2016), um die Aufgaben der Kostenrechnung, der operativen und strategischen Entscheidungsvorbereitung als auch der Management-Unterstützung zu erfüllen (Warren, Moffitt & Byrnes, 2015). Bereits heute sind Steuerungs- und Unterstützungsaufgaben ohne die Nutzung von IT-Systemen kaum vorstellbar. Dennoch ist der Zeitaufwand für die Erstellung von Budgets und Forecasts, wie auch für die Datenaufbereitung und Konsolidierung, sehr hoch (Horváth & Michel, 2015). Zur Reduzierung der manuellen Abstimmungs- und Analysearbeiten nutzen Controller vermehrt digitale Hilfsmittel, um die Effizienz in der Ausführung der Aufgaben zu steigern (Internationaler Controller Verein, 2015). Das Thema Business Analytics und der Einsatz entsprechender Werkzeuge nehmen dabei einen wichtigen Platz bei Unternehmen ein (Chen, Chiang & Storey, 2012). Die Digitalisierung an sich wird durch die folgenden technologischen Entwicklungen vorangetrieben (Abolhassan, 2016):

* '''Big Data Analytics''' für Echtzeitanalysen und -entscheidungen
* '''[[Cloud Computing|Cloud-Computing]]-Technologien''' für einen hochflexiblen Zugriff auf Daten
* '''Mobile Technologien''' für den zeit- und ortsunabhängigen Zugang zu Daten
* '''Industrie 4.0 und „Internet of Things“''' für eine unbegrenzte Interaktion zwischen Maschinen

Im Rahmen einer Studie von Seufert bestätigten Fachpersonen mit grosser Business Intelligence-Erfahrung die hohen analytischen Potenziale für die Unternehmenssteuerung bzw. das Controlling (Seufert, 2016). Im Zusammenhang mit den Analyse- und Auswertungsmöglichkeiten, die obenstehende Technologien schaffen, werden künftig insbesondere Controlling-Aktivitäten wie z. B. die Informationsversorgung oder das Berichtswesen stärker automatisiert (Gray & Alles, 2015).

Darüber hinaus ist absehbar, dass Forecasting-Prozesse durch proaktive-prognostizierende Ansätze ([[Predictive Forecasting]]) aus granularen Daten automatisierte Prognosen generieren (Mehanna, Müller & Tunco, 2015). Die Anwendung von stochastischen Modellen, maschinellem Lernen und Data-Mining-Ansätzen führt dabei zu einer höheren Prognosegenauigkeit (Mehanna, Tatzel & Vogel, 2016). Das eigentliche Controlling wird erst dann einbezogen, wenn festgelegte Grenzen überschritten oder Ergebnisse validiert und interpretiert werden müssen (Horváth & Michel, 2015).

== Quellen ==

=== Literaturverzeichnis ===

* Abolhassan, F. (2016). Digitalisierung als Ziel – Cloud als Motor. In: Abolhassan, F. (Hrsg.). [https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-658-10640-9 Was treibt die Digitalisierung?] Wiesbaden: Springer Fachmedien.
* Chen, H., Chiang, R. H. L. & Storey, V. C. (2012). Business Intelligence and Analytics: From Big Data to Big Impact. MIS Quarterly, 36 (4), S. 1165-1188.
* Gray, G. L. & Alles, M. (2015). Data Fracking Strategy: Why Management Accountants Need It. Management Accounting Quarterly, 16 (3), S. 22-33.
* Horváth, P. & Michel, U. (Hrsg.). (2015). Controlling im digitalen Zeitalter. Herausforderungen und Best-Practice-Lösungen. Stuttgart: Schäffer-Poeschel.
* Internationaler Controller Verein (Hrsg.). (2015). Industrie 4.0. Controlling im Zeitalter der intelligenten Vernetzung. Dream Car der Ideenwerkstatt im ICV 2015.
* Mehanna, W., Müller, F. & Tunco, C. (2015). Predictive Forecasting und die Digitalisierung der Unternehmenssteuerung. IM+io Fachzeitschrift für Innovation, Organisation und Management (4), S. 28-32.
* Mehanna, W., Tatzel, J. & Vogel, P. (2016). [https://elearning.hslu.ch/ilias/goto.php?target=file_3569644_download&client_id=hslu Business Analytics im Controlling – Fünf Anwendungsfelder.] Controlling - Zeitschrift für erfolgsorientierte Unternehmenssteuerung, 28 (8-9), S. 502-508.
* Seufert, A. (2016). Die Digitalisierung als Herausforderung für Unternehmen: Status Quo, Chancen und Herausforderungen im Umfeld BI & Big Data. In D. Fasel & A. Meier (Hrsg.). [https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-658-11589-0 Big Data. Grundlagen, Systeme und Nutzungspotenziale (S. 39-57).] Wiesbaden: Springer Vieweg.
* Warren, D. J., Moffitt, K. C. & Byrnes, P. (2015). How Big Data Will Change Accounting. Accounting Horizons, 29 (2), S. 397-407.
* Weichel, P. & Herrmann, J. (2016). [https://elearning.hslu.ch/ilias/goto.php?target=file_3569645_download&client_id=hslu Wie Controller von Big Data profitieren können.] Controlling & Management Review, Sonderheft (1), S. 8-14.

=== Weiterführende Literatur ===

* BARC GmbH (Hrsg.). (2016). Advanced & Predictive Analytics 2016. Schlüssel zur zukünftigen Wettbewerbsfähigkeit. BARC Anwenderstudie.
* Baumöl, U. (2016). [https://elearning.hslu.ch/ilias/goto.php?target=file_3569650_download&client_id=hslu Die digitale Transformation und die erfolgsorientierte Unternehmenssteuerung - die Geschichte einer Revolution?] Controlling - Zeitschrift für erfolgsorientierte Unternehmenssteuerung, 28 (4-5), S. 230-234.
* Bhimani, A. & Willcocks, L. (2014). Digitisation, 'Big Data' and the Transformation of Accounting Information. Accounting and Business Research, 44 (4), S. 469-490.

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