Predictive Analytics im Controlling. Grundlagen, Nutzenpotenziale und praktische Umsetzung
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Masterarbeit aus dem Jahr 2022 im Fachbereich BWL - Controlling, Note: 1,3, Nordakademie Hochschule der Wirtschaft in Elmshorn, Sprache: Deutsch, Abstract: Die Masterarbeit klärt, welche Nutzenpotenziale sich durch Predictive Analytics im Controlling ergeben. Ein weiteres Ziel ist es, Aufschlüsse über den aktuellen Forschungsstand von Predictive Analytics im Controlling zu geben, um nicht genutzte Potenziale offenzulegen. Darüber hinaus werden die Auswirkungen, Herausforderungen und Risiken bei einer Implementierung im Controlling ermittelt und bewertet. Selbst durchgeführte Praxistests g...
Masterarbeit aus dem Jahr 2022 im Fachbereich BWL - Controlling, Note: 1,3, Nordakademie Hochschule der Wirtschaft in Elmshorn, Sprache: Deutsch, Abstract: Die Masterarbeit klärt, welche Nutzenpotenziale sich durch Predictive Analytics im Controlling ergeben. Ein weiteres Ziel ist es, Aufschlüsse über den aktuellen Forschungsstand von Predictive Analytics im Controlling zu geben, um nicht genutzte Potenziale offenzulegen. Darüber hinaus werden die Auswirkungen, Herausforderungen und Risiken bei einer Implementierung im Controlling ermittelt und bewertet. Selbst durchgeführte Praxistests geben Aufschlüsse über die Anwendbarkeit. Das Controlling unterliegt einem kontinuierlichen Veränderungsprozess. Ursprünglich wurden Daten noch auf Papier verarbeitet, später konnten Computer bei der Auswertung unterstützen und seit kürzester Zeit können intelligente Algorithmen genutzt werden, um eine effiziente Datenverarbeitung zu ermöglichen. "Daten sind das Öl des 21. Jahrhunderts, und Datenanalyse der Verbrennungsmotor dazu." Dieses Zitat stammt von Peter Sondergaard, ehemaliger Senior Vice President des IT-Marktforschungs- und Beratungsunternehmens Gartner Research. Mit der Globalisierung und einem zunehmenden technologischen Fortschritt steigen Datenmengen rasant an. Oftmals werden die Potenziale, die sich durch die steigenden Datenmengen ergeben nur unzureichend von Unternehmen genutzt. Analysen sind mit einem enormen Zeitaufwand verbunden und stellen häufig nur ein Abbild der Vergangenheit dar. Zudem führt eine steigende Zahl komplexer und dynamischer Faktoren in der Umwelt aller Organisationen zu einer wachsenden Unsicherheit in Bezug auf zukünftige Entwicklungen. Daraus entstehen neue Herausforderungen für das Controlling und es verlangt nach neuen datengetriebenen Planungs- und Steuerungsinstrumenten, die nicht nur einen vergangenheits-, sondern vor allem einen zukunftsgerichteten Fokus haben. Die steigenden Datenmengen nutzbar zu machen ist wettbewerbskritisch und ermöglicht entscheidende Wachstumsimpulse. Entscheidungsträger in Unternehmen, die spezialisiert darauf sind, Daten zu analysieren und zukünftige Entwicklungen präziser zu prognostizieren, haben aufgrund der Erkenntnisgewinne ein besseres Verständnis über ihr wirtschaftliches Umfeld. Dies ermöglicht wiederum ökonomisch angemessenere Entscheidungen. Ein Instrument für die Analyse von großen heterogenen Datenmengen für die Vorhersage von zukünftigen Entwicklungen ist unter dem Begriff Predictive Analytics bekannt.
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