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Datenmanagement ist derjenige Prozess, der am meisten von der digitalen Transformation beein-flusst wird (Gleich & Tschandl, 2018, S. 73). Dies führt dazu, dass die bestehenden Produktionsfak-toren Kapital, Arbeit und Ressourcen laufend mit dem zusätzlichen Faktor Information/Wissen er-gänzt werden (Biesel & Hame, 2018, S. 24). Am Ursprung des zusätzlichen Produktionsfaktors ste-hen [[Big Data]], welche aufgrund von sozialen Netzwerken und [[Internet of Things|Internet der Dinge]] exponentiell Anwachsen (Göbel, 2018, S. 20).
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Das Datenmanagement umfasst eine grosse Bandbreite von Themen und damit verbundenen Aktivi-täten. Im weiteren Sinne sind darin Begriffe wie [[Data Warehouse]], [[Business Intelligence]], [[Business Analytics]] oder [[Data Mining]] enthalten. Wird die Definition enger eingegrenzt, ist das Datenmanagement die Schnittstelle zwischen der Datenerhebung und der Datenverwendung. Wich-tig in diesem Zusammenhang sind die [[#Datenqualität]], die [[#Single Version of Truth]] sowie die Begriffe [[#Datenschutz und Datensicherheit]] (Langmann, 2019, S. 8).
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• Hohe Entwicklungskosten erfordern eine Subventionierung des Produktes
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=== Phase 2: Wachstum ===
=== Phase 2: Wachstum ===
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Version vom 7. Mai 2021, 09:47 Uhr

Datenmanagement ist derjenige Prozess, der am meisten von der digitalen Transformation beein-flusst wird (Gleich & Tschandl, 2018, S. 73). Dies führt dazu, dass die bestehenden Produktionsfak-toren Kapital, Arbeit und Ressourcen laufend mit dem zusätzlichen Faktor Information/Wissen er-gänzt werden (Biesel & Hame, 2018, S. 24). Am Ursprung des zusätzlichen Produktionsfaktors ste-hen Big Data, welche aufgrund von sozialen Netzwerken und Internet der Dinge exponentiell Anwachsen (Göbel, 2018, S. 20). Das Datenmanagement umfasst eine grosse Bandbreite von Themen und damit verbundenen Aktivi-täten. Im weiteren Sinne sind darin Begriffe wie Data Warehouse, Business Intelligence, Business Analytics oder Data Mining enthalten. Wird die Definition enger eingegrenzt, ist das Datenmanagement die Schnittstelle zwischen der Datenerhebung und der Datenverwendung. Wich-tig in diesem Zusammenhang sind die #Datenqualität, die #Single Version of Truth sowie die Begriffe #Datenschutz und Datensicherheit (Langmann, 2019, S. 8).

Phase 2: Wachstum

Kriterium Ausprägung Charakterisierung
Käufer / Kaufverhalten Käuferkreis erweitern / Kundschaft akzeptieren ungleiche Qualitätsniveaus

• Hohe Nachfrage bei gleichzeitig sinkenden Preisen

• Durch Mengenausweitung tiefere Stückkosten

• Umsatzanteil eines Produktes vom Gesamtumsatz ca. 20% - 25%

Umsatz Stark steigend
Kosten Sinkende Stückkosten
Deckungsbeitrag Positiv wachsend
Cash-Flow Mässig, wird zunehmend besser
Kapitalbedarf Hoch
Zahl der Wettbewerber Hoch
Erfolgsaussichten bei Eintritt in diese Phase Hoch
Risiko Tragbar
Hauptstrategie Marktpenetration erhöhen / Marketing als Schlüsselfunktion

Phase 3: Reife

Kriterium Ausprägung Charakterisierung
Käufer / Kaufverhalten Massenmarkt, Wiederholungskäufer

• Nachfrage weiterhin hoch

• Zusätzliche Konkurrenz führt zu sinkenden Preisen

• Erste Sättigungsphänomene, weshalb spätestens jetzt ein Nachfolgeprodukt entwickelt werden muss

• Umsatzanteil eines Produktes vom Gesamtumsatz ca. 40% - 45%

Umsatz Maximum wird erreicht, anschliessend rückläufig
Kosten Minimale Senkung der Stückkosten
Deckungsbeitrag Positiv, aber fallend
Cash-Flow Maximum wird erreicht
Kapitalbedarf Gering
Zahl der Wettbewerber Sinkend
Erfolgsaussichten bei Eintritt in diese Phase Schlecht
Risiko Beginnende Konjunkutranfälligkeit
Hauptstrategie Marktanteil verteidigen / Kosten und Marketingeffektivität wichtig

Phase 4: Sättigung

Kriterium Ausprägung Charakterisierung
Käufer / Kaufverhalten Käuferkreis erweitern / Kundschaft akzeptieren ungleiche Qualitätsniveaus

• Kundschaft wandern zu innovativeren Produkten

• Nachfrage am Markt sinkt

• Umsatzanteil eines Produktes vom Gesamtumsatz ca. 10% - 25%

Umsatz Sinkend
Kosten Konstant
Deckungsbeitrag Eher Positiv
Cash-Flow Sinkend
Kapitalbedarf Gering
Zahl der Wettbewerber Wenige
Erfolgsaussichten bei Eintritt in diese Phase Sehr Schlecht
Hauptstrategie Produktivität sichern / Kostenkontrolle entscheidend

Bild

Änderung (Internet Quelle)

Quellen

Literaturverzeichnis

  • Disselkamp, M. (2012). Innovationsmanagement: Instrumente und Methoden Zur Umsetzung Im Unternehmen. Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH.
  • Echchakoui, S. (2018). An analytical model that links customer-perceived value and competitive strategies. Journal of Marketing Analytics (6), 138–149. doi: https//doi.org/10.1057/s41270-018-0043-9
  • Ergenzinger, R., Zenhäusern, R., Janoschka, A., & Thommen, J. (2020). Marketing: Konzepte, Strategien, Instrumente, Controlling. Versus.
  • Gilbert, X., Strebel, P. (1987). Strategies to Outpace the Competition. Journal of Business Strategy, Vol. 8, S. 28-36.
  • Lombriser, R. & Abplanalp, P. A. (2018). Strategisches Management: Visionen entwickeln, Erfolgspotenziale aufbauen, Strategien umsetzen (7. Aufl.). Zürich: Versus Verlag.
  • Müller, B. (2007). Porters Konzept generischer Wettbewerbsstrategien: Präzisierung und empirische Überprüfung (1st ed. 2007.). Deutscher Universitätsverlag.
  • Porter, M., Brandt, V., & Schwoerer, T. (2008). Wettbewerbsstrategie: (Competitive strategy): Methoden zur Analyse von Branchen und Konkurrenten (11. Auflage). Campus Verlag.
  • Porter, M. E. (2010). Wettbewerbsvorteile: Spitzenleistungen erreichen und behaupten (7. Aufl.). Frankfurt: Campus Verlag.
  • Porter, M. E. (2014). Wettbewerbsvorteile: Spitzenleistungen erreichen und behaupten (8. Aufl.). Frankfurt: Campus Verlag.
  • Johnson, G., Whittington, R., Scholes, K., Angwin, D. & Regnér, P. (2016). Strategisches Management: Eine Einführung (10. Aufl.). Hallbergmoos: Pearson Deutschland.
  • Johnson, G., Whittington, R., Scholes, K., Angwin, D. & Regnér, P. (2017). Exploring Strategy: Text and Cases (11. Aufl.). Harlow: Pearson Education.
  • Winkler, H. & Slamanig, M. (2009). Generische und hybride Wettbewerbsstrategien im Überblick. WiSt – Wirtschaftswissenschaftliches Studium, 38 (11), 546-552. doi: https://doi.org/10.15358/0340- 1650-2009-11-546

Weiterführende Literatur

Digital Boardroom

Die Anzahl Möglichkeiten, Daten zu beschaffen und zu analysieren, schreitet exponentiell fort. Jede Sekunde wird eine Unmenge an Daten erzeugt und gesammelt. Big Data stellt eine wertvolle Ressource dar und wartet nur darauf, angewendet zu werden mit dem Ziel, genauere Prognosen über zukünftige Ereignisse aufstellen zu können (Ballwieser & Hachmeister, 2019, S. 149).

Das Executive Dashboard überbrückt dabei die Lücke zwischen Berechnungen und menschlichem Verstand durch besondere Formen der Datenvisualisierung und -analyse. Es erweitert und formatiert die menschliche Entscheidungsfindung in rechnerischer Hinsicht als datengetriebene, algorithmische Entscheidungsfindung. Der Digital Boardroom von SAP ist aktuell die bekannteste und fortgeschrittenste Version eines Executive Dashboard (Beverungen, 2019, S. 225). Dieser dient als Entscheider-Cockpit und bietet Anwendenden ein analytisches und operatives Tool an, mit dem global-vernetzt Entscheidungen basierend auf Real-Time-Fakten getroffen werden können (Weber, 2016, S. 24).

Entstehung und Entwicklungen

Der Begriff des Digital Boardrooms ist stark durch die Unternehmung SAP geprägt. SAP entwickelte die erste bekannte Version eines solchen Digital Boardrooms und führte diesen im Jahr 2016 für ihre eigenen Aufsichtsratssitzungen ein (Weber, 2016, S. 27). Ziel war es, dem Management eine topaktuelle Informationsbasis zu bieten und gleichzeitig von den Standard-PowerPoint-Präsentationen wegzukommen (Weber, 2018, S. 8).

Das Konzept des Digital Boardrooms basiert dabei sehr stark auf bedürfnisgerechten Analysen. Im Digital Boardroom können sowohl Vergangenheits- und Zukunftsdaten, Werttreiberbäume als auch die entsprechenden Kontextinformationen ausgewertet und dargestellt werden (Braun, 2016, S. 64). Alle diese Auswertungen erfolgen dabei mit Echtzeitdaten, welche direkt aus dem Quellsystem gewonnen werden und somit den Single Point of Truth widerspiegeln (Weber, 2016, S. 26). Gerade in der heutigen Zeit gewinnen Real-Time-Daten stark an Bedeutung. Um bessere Entscheidungen treffen zu können, sind frühere und besser verständliche Informationen essenziell und können oft nur durch ein softwaregestütztes Real-Time-Reporting gewährleistet werden (Friedl, 2019, S. 40).

Anwendung

Abb. 1: Beispiel eines Digital Boardrooms (SAP (a), online)

Der Digital Boardroom ist darauf ausgelegt, dass auf drei verschiedenen Bildschirmen differenzierte Informationen und Funktionen ersichtlich und nutzbar sind. Ein Beispiel eines Digital Boardrooms wird in Abbildung 1 dargestellt. Der linke Bildschirm dient dabei als eine Art Übersicht, welcher die wichtigsten KPIs beinhaltet. Diese bleiben während der Besprechung meist statisch. Der Bildschirm in der Mitte kann für tiefere Erkundungen der KPIs genutzt werden. Er erlaubt die einzelnen Kennzahlen vertieft zu analysieren und explorativ zu erforschen. Der rechte Bildschirm zeigt ausführlichere Kontextinformationen des mittleren Bildschirms, wie beispielsweise den geografischen Zusammenhang, auf (Bliznak, 2017, S. 148).

Der Digital Boardroom verfügt über zahlreiche Funktionen, wovon nachfolgend einige davon aufgelistet sind (Bliznak, 2017, S. 148):

  • Daten analysieren und visualisieren mithilfe von Kennzahlen, Grafiken mit Drill-Down, Tabellen, explorativen Recherchen, geographischen Diagrammen, usw.
  • Darauf aufbauend können Simulationen, Planungsszenarien, Werttreiberbäume, Prognosen und Kollaborations-Funktionen verwendet und erstellt werden.

Damit der Digital Boardroom sinnvoll genutzt werden kann, sollten die Anwendenden beim Gebrauch des Executive Dashboards insbesondere die folgenden Punkte beachten bzw. sich vorgängig folgende Fragen stellen (Bliznak, 2017, S. 149):

  • Welche Geschichte möchte unsere Analyse erzählen und mit welchem Ziel?
  • Welche Rollen/Personen sind beteiligt?
  • Welche analytische Fragestellung ist relevant und in welchem Kontext (Finanzen, Vertrieb, Kunden, Personal, Logistik usw.)?
  • Welche Kennzahlen/Informationen sind essenziell, um die Fragestellung zu beantworten?
  • Welche visuelle Darstellung ist am besten geeignet?
  • Welche internen bzw. externen Daten werden dafür benötigt?
  • Welche Zusatzfunktionen (explorative Erkundung, Ranking, Drill-Down, Simulation, Planung, Prognose, Werttreiberbäume usw.) werden wo benötigt?
  • Wie sehen die Agenda und die Bildschirmseiten konkret aus?

Der Digital Boardroom ist für verschiedene Ebenen im Unternehmen geeignet. Er ist nicht ausschliesslich für den Vorstand oder die Geschäftsleitung innerhalb eines Unternehmens sinnvoll, sondern auch für internationale Controlling Abteilungen sehr gut anwendbar. Durch den Digital Boardroom lassen sich sowohl die Arbeit als auch der Austausch untereinander noch effizienter gestalten (Ernst et al., 2017, S. 21-22).

Voraussetzungen

Idealerweise sollte die Implementierung des Digital Boardrooms Teil der eigenen Unternehmenstransformation sein (Bliznak, 2017, S. 144). Damit das Executive Dashboard bestmöglich angewendet und in Echtzeit gesteuert werden kann, sind mindestens die folgenden zwei Erfolgsfaktoren notwendig:

Harmonisierte Datengrundlage:

Abb. 2: Aufbau der IT-Struktur eines Digital Boardrooms (SAP (c), online)

Es ist von entscheidender Bedeutung, dass für den Einsatz die Datengrundlage harmonisiert wird, damit die starken Visualisierungsmöglichkeiten wirksam eingesetzt werden können. Das bedeutet konkret, dass firmeneigene und externe Daten in einer Quelle bzw. Systemlandschaft als fehlerfreie Roh- und Stammdaten integriert werden, um eine hohe Datenqualität und schnelle Antwortzeiten der Abfragen zu gewährleisten (Bliznak, 2017, S. 147). Der Import der Daten in den digitalen Konferenzraum von SAP erfolgt idealerweise durch ein SAP-Datenverwaltungssystem wie zum Beispiels SAP Business Warehouse (BW) oder SAP HANA. Doch ist auch der Import durch Drittanbieter wie z. B. Google Drive, Google Sheet oder sogar Excel möglich (SAP (b), online). Die Abbildung 2 zeigt dabei die IT-Struktur eines Digital Boardrooms und die möglichen Importquellen.

Harmonisierte Berichte, Kennzahlen und Definitionen: Damit Berichte, Kennzahlen und Definitionen harmonisiert werden können, sollte eine unternehmensweite Business Analytics Funktion eingeführt werden. Damit kann verhindert werden, dass dezentrale Dashboards bzw. nicht-abgestimmte Indikatoren wie Kennzahlen und Definitionen im Berichtswesensprozess auftauchen. Gleichzeitig ist zu beachten, dass auch innerhalb des gesamten Berichtswesensprozess, und somit über unterschiedliche Funktionsbereiche und Hierarchiestufen, dessen Umsetzung einheitlich erfolgt. Damit werden Insellösungen beseitigt und Reporting-, Planungs- und Prognose-Prozessschritte zusammengeführt (Bliznak, 2017, S. 145).

Vorteile

Der Einsatz eines Digital Boardrooms bringt verschiedene Vorteile mit sich. Einige davon werden nachfolgend etwas genauer erläutert:

Vorteile Erläuterung
Zugriff auf Echtzeitdaten Einer der grössten Vorteile des Digital Boardrooms ist die Arbeit mit Echtzeitdaten. Damit wird eine hochwertige Entscheidungsgrundlage für das Management geschaffen (Weber, 2018, S. 9).
Ad-hoc-Analysen und Simulationen Der Digital Boardroom lässt Ad-hoc- Analysen und Simulationen mit nur wenigen Mausklicks oder Touchs zu und ist ein Instrument der Business Intelligence. Durch die Ad-hoc-Analysen kann während einer Sitzung spontan ein Problem genauer analysiert und muss dadurch nicht auf die nächste Sitzung verschoben werden. Falls beispielsweise bisher mit Excel oder PowerPoint gearbeitet wurde, musste vor dem Meeting entschieden werden, welche Unterlagen und Reports an die Sitzung mitgenommen werden müssen, um das Thema umfassend präsentieren zu können und für Rückfragen gewappnet zu sein. Wurden noch weitergehende Fragen gestellt oder detailliertere Auswertungen durch das Management verlangt, musste die Entscheidung auf ein nächstes Meeting vertagt werden, da die Daten nicht sofort verfügbar waren. Dieses Problem kann mit dem Digital Boardroom behoben werden (Weber, 2018, S. 9).
Single Point of Truth Da die Daten direkt aus den Quellsystemen bezogen werden, ist der Single Point of Truth gewährleistet. Da keine aggregierten Daten verwendet werden, können die Daten flexibler ausgewertet und neu miteinander verknüpft werden. Dadurch werden alle verfügbaren Daten übermittelt und es gehen keine Daten bei der Aggregation verloren (Weber, 2016, S. 26).
Übersichtliche Darstellung Cockpits visualisieren die Daten mit geeigneten Darstellungen und passenden Farben. Ziel ist es dabei, Führungskräfte zu unterstützen sowie Trends, Ausreisser und Zielabweichungen schneller erkennbar zu machen (Schön, 2018, S. VI). Der Digital Boardroom übernimmt als Dashboard genau diese Aufgaben. Obwohl die Daten visualisiert werden, besteht dennoch jeder Zeit die Möglichkeit, dass auf jeden einzelnen Beleg und die einzelnen Daten zurückgegriffen werden könnte (Berdou, online).
Interaktive Diskussionen Durch die verschiedenen Bildschirme mit den unterschiedlichen Inhalten (Übersicht, KPIs und Kontextinformationen) werden die Sitzungsteilnehmenden vermehrt dazu gezwungen, verschiedene Perspektiven einzunehmen und auch den Kontext der Zahlen in die Entscheidung miteinzubeziehen. Dadurch werden die Diskussionen tendenziell interaktiver (Weber, 2018, S. 11).

Nachteile

Neben den zahlreichen Vorteilen hat der Digital Boardroom auch einige Nachteile, welche nicht ausser Acht gelassen werden dürfen. Nachfolgend werden einige näher erklärt:

Nachteile Erläuterung
Zu viele Informationen Wie bei vielen Datenanalysen besteht auch beim Digital Boardroom die Gefahr, dass zu viele Informationen vorhanden sind. Mit wachsenden Anforderungen ist die Verlockung gross, dass die angezeigten Kennzahlen und Berichte immer grösser werden und die nutzende Person am Schluss die Übersicht verliert (Weber, 2018, S. 10).
Verlieren im Detail Ein zweiter Nachteil, welcher eng mit dem ersten verbunden ist, ist die Gefahr der Detailanalyse. Dadurch, dass die vorhandenen Daten in Echtzeit bis ins Detail abgerufen werden können, geht der Überblick schneller verloren und es überwiegen die kleinen Details. Gerade hier ist es die zentrale Aufgabe der Controllerin und des Controllers, die Anwendenden des Digital Boardrooms davor zu schützen (Braun, 2016, S. 64).
Vollständige Transparenz Mit dem Digital Boardroom werden die Zahlen und Daten transparent und einsehbar. Obwohl Transparenz grundsätzlich eine gute Eigenschaft ist, kann sie je nach Brisanz der Daten nicht immer erwünscht sein (Berdou, online).
Starke Prägung durch SAP Dadurch dass der Digital Boardroom sehr stark durch SAP geprägt ist, ist die vollständige Nutzung aller Funktionen auch von den bestehenden Datenaufbereitungssoftwaren abhängig. Obwohl SAP verspricht, dass auch Datenimporte von anderen Quellen wie Google Drive oder Excel möglich sind, basiert das Produkt hauptsächlich auf den bestehenden SAP-Produkten wie SAP HANA oder SAP BW/4HANA und verlangt somit indirekt nach der Einführung von SAP Analytics Cloud (SAP (c), online).

Auswirkungen auf das Tätigkeitsgebiet des Controllings

Mit dem Einsatz des Digital Boardrooms kann die zur Unternehmenssteuerung erforderliche Transparenz in Echtzeit geschaffen werden. Gleichzeitig werden die traditionellen Grenzen zwischen unternehmenseigenen Systemen aufgebrochen und mittels Ad-hoc-Analysen Echtzeit-Einblicke in die Finanzkennzahlen ermöglicht. Eine höhere Verfügbarkeit an Daten führt allerdings nicht automatisch zu einer besseren Steuerung. Die geschaffene Transparenz in der Unternehmenssteuerung muss vielmehr im Hinblick auf die Empfängerinnen und Empfänger strukturiert und adressatengerecht bereitgestellt werden (Hofmann et al., 2017. S. 121).

Der Digital Boardroom bietet Managerinnen und Manager die Möglichkeit mittels Self-Service-Zugang zu Real-Time-Daten zu gelangen. Dies bedeutet aber nicht automatisch, dass die Controllerinnen und Controller die Steuerungskontrolle verlieren (Braun, 2016, S. 65). Im Gegenteil, die Controllerin und der Controller sind umso mehr gefragt als Story-Teller, welcher die Anwendenden des Digital Boardrooms davor bewahren soll, sich zu sehr in Detailfragen zu verlieren (Braun, 2016, S. 64). Gelingt es der Controllerin und dem Controller sich in der neuen Rolle als Story-Teller und liefernde Person von Kontextinformationen zurecht zu finden und die Herausforderungen anzunehmen, kann er oder sie das Management zukünftig in der neuen Rolle als Business Partner unterstützen (Friedl, 2019, S. 39-40).

Kritische Würdigung

Die Einführung des Digital Boardrooms muss ein Bestandteil der unternehmenseigenen digitalen Transformation sein, damit dieser bestmöglich eingesetzt werden kann. In erster Linie sind dabei wichtige Erfolgsfaktoren zu berücksichtigen wie die Optimierung und Standardisierung von Geschäftsprozesse, die Gewährleistung einer hohen Qualität der Daten und deren Zugriff, das Vorhandensein von einheitlichen Kennzahlen- bzw. Werttreiberdefinitionen, sowie die Integration von einheitlichen Reporting-Lösungen (Bliznak, 2017, S. 156).

Die Anwendung des Digital Boardrooms bietet dem Entscheidungstragenden eine hohe Transparenz, indem alle relevanten Daten über die gesamte Wertschöpfungskette in Echtzeit angezeigt werden können (Schäffer & Weber, 2016, S. 10).

Dem Digital Boardroom sind jedoch auch Grenzen gesetzt. Die wohl grösste Herausforderung besteht in der starken Prägung durch die Unternehmung SAP und den damit verbundenen notwendigen, weiteren BI-Produkten. Da der Digital Boardroom jedoch noch ein sehr junges Produkt ist, lässt die zukünftige Entwicklung einen grossen Spielraum – auch für weitere mögliche Anbieter – offen.

Lern- und Praxismaterialien

Fallstudien Aufgaben
Vendra AG – Agile Methoden im Controlling EVA AG – Einführung agiler Methoden im Projektcontrolling

Quellen

Literaturverzeichnis

Weiterführende Literatur

Autoren

Christa Mathis, Corinne Michel, Sofija Milosavljevic, Gian Luca Montaquilla

Abgerufen von „https://wiki.hslu.ch/controlling/index.php?title=Sandkasten&oldid=15507“