Ziel dieser Arbeit ist es die relevanten Bereiche und Technologien im Unternehmen zu betrachten, welche in den Prozess der analytischen Datenverarbeitung maßgeblich involviert sind. Dadurch sollen sowohl die Nutzungsmöglichkeiten von prädiktiven Analyseverfahren für das Controlling, als auch die Wichtigkeit eines in die Informationstechnik integrierten Controllings aufgezeigt werden.
Eine effiziente Gestaltung betrieblicher Primär- und Sekundärprozesse entlang der Wertschöpfungskette sowie der damit verbundenen Entscheidungsprozesse trägt maßgeblich zum Erfolg einer Unternehmung bei. Unternehmerische Entscheidungen werden dabei immer häufiger auf Grundlage der Erkenntnisse aus Datenanalysen getroffen. Eine nutzbringende Erhebung und Analyse dieser Datenmengen wird für Unternehmen jedoch zunehmend schwieriger, um daraus wertschöpfende Informationen ableiten zu können. Damit aus diesen Datenmengen ein wirtschaftlicher Nutzen gewonnen werden kann, müssen bestehende Strukturen überarbeitet und die Möglichkeiten der Datenverarbeitung und Informationsgewinnung in unternehmerische Prozesse integriert werden.
Inhaltsverzeichnis
- 1 Einleitung
- 1.1 Problemstellung
- 1.2 Zielsetzung und Vorgehen
- 2 Grundlagen
- 2.1 Controlling
- 2.2 Digitale Transformation
- 2.3 Predictive Analytics
- 3 Synthese aus drei Bereichen
- 3.1 Predictive Analytcis im Controlling
- 3.2 Konkrete Nutzungspotentiale
- 3.3 Zentrale Herausforderungen
- 4 Fazit
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Die vorliegende Arbeit untersucht das Nutzungspotenzial von Predictive Analytics im Controlling im Kontext der digitalen Transformation. Ziel ist es, die Möglichkeiten und Herausforderungen dieser Technologie im Bereich des Controllings aufzuzeigen und konkrete Anwendungsbeispiele zu liefern.
- Das Zusammenspiel von Controlling und Predictive Analytics im digitalen Wandel
- Konkrete Anwendungsbeispiele von Predictive Analytics im Controlling
- Zentrale Herausforderungen bei der Implementierung von Predictive Analytics
- Potenzial von Predictive Analytics für die Entscheidungsfindung und Prozessoptimierung
Zusammenfassung der Kapitel
Die Einleitung stellt die Problemstellung und die Zielsetzung der Arbeit vor. Kapitel 2 erläutert die Grundlagen von Controlling, der digitalen Transformation und Predictive Analytics. In Kapitel 3 werden die Schnittstellen zwischen Predictive Analytics und Controlling im Kontext der digitalen Transformation untersucht, konkrete Nutzungspotentiale aufgezeigt und die zentralen Herausforderungen bei der Implementierung von Predictive Analytics im Controlling diskutiert.
Schlüsselwörter
Predictive Analytics, Controlling, Digitale Transformation, Nutzungspotenziale, Herausforderungen, Entscheidungsfindung, Prozessoptimierung
- Quote paper
- Patrick Oesterwind (Author), 2020, Nutzungspotentiale von Predictive Analytics für das Controlling im Rahmen der digitalen Transformation, Munich, GRIN Verlag, https://www.hausarbeiten.de/document/1392972
