Big Data und Advanced Analytics Im Controlling: Potenziale, Herausforderungen und Implikationen Für Die Praxis

Die Digitalisierung und Entwicklungen im Gebiet der künstlichen Intelligenz haben in den letzten Jahren erhebliche Veränderungen in der Gesellschaft und der Unternehmenspraxis hervorgerufen. Aufkommende Technologien in den Feldern Big Data und Advanced Analytics werden auch im Controlling zunehmend diskutiert oder bereits eingesetzt. Dabei befinden sich der Wissensstand, inwieweit Big Data und Advanced Analytics das Controlling beeinflussen und verändern können, und die praktische Anwendung noch in einem frühen Stadium. Diese Arbeit befasst sich deshalb mit der Untersuchung der möglichen Auswirkungen von Big Data und Advanced Analytics im Controlling. Vor diesem Hintergrund werden die Einflüsse dieser digitalen Trends auf den Informationsversorgungsprozess des Controllings, auf die Erfüllung Controlling-spezifischer Anforderungen an Informationen und auf das Forecasting, die Budgetierung und die strategische Planung analysiert. Ferner werden praxisrelevante Herausforderungen, Grenzen und Risiken bei der Implementierung und Nutzung identifiziert sowie Implikationen zu deren Umgang zur Ausschöpfung der Potenziale abgeleitet. Zusammenfassung Inhaltsverzeichnis Abkürzungsverzeichnis Abbildungsverzeichnis Tabellenverzeichnis 1 Problemstellung und Aufbau der Arbeit 1.1 Relevanz von Big Data und Advanced Analytics für das Controlling 1.2 Forschungslücken und Zielsetzungen 1.3 Gang der Untersuchung 2 Theoretische Grundlagen des Controllings 2.1 Einordnung des Controllings im Unternehmen 2.2 Controlling-Verständnis 2.3 Allgemeine Hauptfunktionen 2.3.1 Entscheidungsunterstützung 2.3.2 Verhaltenssteuerung 2.4 Spezifische Funktionen 2.4.1 Planung 2.4.2 Kontrolle 2.4.3 Motivation 2.4.4 Koordination 2.5 Instrumente zur Erfüllung der Controlling-Funktionen 2.5.1 Definition und Einordnung von Controlling-Instrumenten 2.5.2 Kennzahlen und Kennzahlensysteme als übergeordnete Controlling-Instrumente 2.5.3 Auswahl kennzahlenbasierter Controlling-Instrumente 2.6 Der Informationsversorgungsprozess zur Sicherstellung der Controlling-Funktionen 2.6.1 Informationsversorgung aus Sicht des Controllings 2.6.2 Ermittlung des Informationsbedarfs 2.6.3 Informationsbeschaffung 2.6.4 Informationsaufbereitung 2.6.5 Informationsspeicherung 2.6.6 Informationsverwendung 2.7 Anforderungen an Informationen im Kontext des Controllings 2.7.1 Einordnung bestehender Literatur zu den Anforderungen an Informationen zur Erfüllung der Controlling-Funktionen 2.7.2 Konvergenz der Anforderungen an Informationen im Kontext des Controllings und der IFRS-Finanzberichterstattung 2.7.3 Konkretisierung des Anforderungskatalogs an Informationen im Kontext des Controllings 3 Big Data und Advanced Analytics als aktuelle Digitalisierungstrends im Controlling 3.1 Der digitale Wandel im Controlling 3.2 Grundlagen zu Big Data 3.2.1 Entwicklung und Begriffsdefinition 3.2.2 Charakteristiken 3.2.3 Big Data-Technologien 3.3 Grundlagen zu Advanced Analytics 3.3.1 Einordnung controllingrelevanter Analyseformen 3.3.2 Aktuelle Relevanz von Advanced Analytics im Controlling 3.3.3 Vertiefendes Begriffsverständnis 4 Kritische Analyse des Einflusses von Big Data und Advanced Analytics im Controlling 4.1 Einbezug einer praxisorientierten Perspektive 4.1.1 Grundlegende Vorgehensweise 4.1.2 Methodik der qualitativen empirischen Analyse 4.2 Potenzialanalyse von Big Data und Advanced Analytics im Controlling 4.2.1 Auswirkungen auf den Informationsversorgungsprozess 4.2.2 Auswirkungen auf die Erfüllung der Anforderungen an Controlling-Informationen 4.3 Vertiefende Potenzialanalyse von Big Data und Advanced Analytics für ausgewählte Controlling-Instrumente 4.3.1 Forecasting 4.3.2 Budgetierung 4.3.3 Strategische Planung 4.4 Herausforderungen, Grenzen und Risiken bei der Implementierung und Nutzung von Big Data und Advanced Analytics 4.4.1 Überblick zur Datenstruktur der qualitativen Inhaltsanalyse 4.4.2 Technische Voraussetzungen 4.4.3 Herausforderungen hinsichtlich des Datenmanagements 4.4.4 Evaluierung der implementierten Technologien 4.4.5 Relevanz der Informationsvisualisierung 4.4.6 Fachliche Voraussetzungen 4.4.7 Paradigmenwechsel innerhalb der Unternehmenskultur 4.4.8 Vorgehensweisen bei der Implementierung 4.5 Diskussion 5 Fazit Literaturverzeichnis