In einem volatilen Umfeld werden jährliche Festlegungen sehr schnell von der Wirklichkeit überholt. Die traditionelle Finanzplanung verliert damit zunehmend an Relevanz. Stattdessen sind Flexibilität und Realtime-Reaktionen gefragt. Umsetzbar sind diese jedoch nur mit einer für das Unternehmen passgenauen BI-Lösung.
Die alte Finanzplanung ist nicht mehr zeitgemäß. Sie ist zu starr, zu zeitaufwendig, zu einseitig. Statt Kontrolle und Fortschreibung von Budgets sind die Identifizierung von Wert- und Kostentreibern und die stärkere Verzahnung von Finanzplanung und operativer Planung gefragt. Der veränderte, treiberbasierte Ansatz erfordert aber nicht nur die enge Zusammenarbeit der Finanzabteilung mit den Fachabteilungen, sondern auch saubere und sinnvoll verknüpfte Daten sowie ein managementtaugliches Werkzeug, das sich ohne Programmierkenntnisse einsetzen lässt.
Unternehmen investieren oftmals noch sehr viel Zeit und Ressourcen in ihre Unternehmensplanung. Die Erstellung der Jahresbudgets ist sehr zeitintensiv. Der Planungsprozess ist oft unstrukturiert und dadurch fehleranfällig. Häufig ist er noch Excel-basiert, das Handling von Excel-Tabellen ist umständlich. Die getrennten Sales- und Finanzwelten müssen meistens manuell aus vielen verschiedenen Datenquellen zusammengeführt werden. Die Planungsszenarien direkt im ERP-System sind unkomfortabel und funktional eingeschränkt. Zudem ist die Vergabe von Berechtigungen für die Planungsobjekte in mehrstufigen Organisationsstrukturen sehr komplex. Forecasts sind aufgrund der schnellen Veränderung und der Komplexität der Märkte unzuverlässig und schnell veraltet.
Neue Technologien und Tools nutzen
Um im Zeitalter der digitalen Transformation erfolgreich zu sein, müssen Unternehmen schnelle, datenbasierte Entscheidungen treffen und agil handeln können. Zu den wichtigsten Herausforderungen der Planung in einem volatilen Umfeld mit vielen schnellen Veränderungen gehört es daher, die vorhandenen Datenbestände besser zu nutzen, zu verstehen und auszuwerten. Hier kann eine geeignete Planungs-Software in Verbindung mit auf Künstlicher Intelligenz basierenden (KI-basierten) Predictive Analytics eine wichtige Unterstützung liefern, indem durch die Auswertung historischer Daten Vorhersagen für die weitere Entwicklung abgeleitet werden. So kann Planung deutlich effizienter werden.
"Zu den wichtigsten Herausforderungen gehört es, die vorhandenen Datenbestände besser zu nutzen."
Die Jedox-Software unterstützt den Planungsprozess mit Programmmodulen für die einzelnen Positionen der Gewinn-und-Verlust-Rechnung (GuV) zur Umsatz- und zur Kostenplanung und liefert Tools zur effizienten Zusammenarbeit. Dabei werden die spezifischen Anforderungen einzelner Branchen von der Software berücksichtigt. Die Werkzeuge der Planungs-Software sind flexibel modellierbar, indem sie Hilfen für eine unternehmensindividuelle und treiberbasierte Planung bereitstellt, Märkte lassen sich so neu segmentieren, Marktanteile gewinnen, der EBIT verbessern oder Schwerpunkte verlagern. Eine Workflow-Unterstützung, Visualisierungen mit Business-Grafiken sowie Kommentierungsmöglichkeiten sind integriert.
Im ersten Schritt werden die isolierten Excel-Datentöpfe (Datensilos) im Unternehmen beseitigt. Jedox liefert dafür ein Konversions-Tool, das die Excel-Blätter in eine zentrale Datenbank konvertiert. Das Tool orientiert sich dennoch in der Bedienung so nah wie möglich an Excel. Anschließend erfolgt die Zusammenführung aller weiteren Datenquellen in die übergreifende Datenbank. Für alle gängigen Datenquellen liegen fertige Integrationswerkzeuge vor. Durch die Einbeziehung der Fachabteilungen wird die Datenbasis vertieft und verbreitert. Die Planung wird granularer und exakter.
Im Unterschied zu normalen relationalen (SQL-)Datenbanken nutzt die Jedox-Software einen hoch performanten In-Memory-OLAP-Server. Mit der Zusammenführung und Vereinheitlichung der Daten ist die Basis für weitere Data Analytics gegeben. So können auch komplexe mehrdimensionale Verknüpfungen und Berechnungen in großer Detailtiefe in kurzer Zeit bearbeitet werden.
Der nächste logische Ausbauschritt in der Planung ist die Einführung von KI- basierter Predictive Analytics mit Machine Learning und mehr Automatisierung.
Über die Jedox-Plattform werden die Daten im System aggregiert und zueinander in Beziehung gesetzt. Dadurch sind auch multidimensionale Analysen möglich, wie ABC-Auswertungen, Potenzialanalysen, das Suchen nach bestimmten Verhaltensmustern (Cluster-Analysen), das Gegenüberstellen von Umsätzen nach Kunden sowie Produkten oder Regionen oder der Vergleich von Umsatz-Ist-Werten mit Plan und Forecast.
Die Einführung einer KI-basierten Predictive Analytics mit Machine Learning und mehr Automatisierung ist ein nächster logischer Ausbauschritt, da er die Analyse großer Datenmengen ermöglicht und bei der Identifikation von Werttreibern hilft. Die besondere Stärke von Machine Learning ist das Erkennen von Zusammenhängen und Abhängigkeiten in sehr großen Datenmengen. So können Fragestellungen wie die Auswirkung von Preiserhöhungen auf Wettbewerb, Nachfrage und Umsatz untersucht werden - oder welches zusätzliche Potenzial sich mit einem weiteren Vertriebsmitarbeiter erschließen lässt.
Predictive Analytics minimiert den Aufwand für Planungsszenarien und regelmäßige Forecasts. Wo beispielsweise eine ganze Abteilung einen vollen Monat mit der Datenzusammenstellung beschäftigt war, ermitteln die KI-Algorithmen die Plandaten jetzt innerhalb von zwei Tagen. KI hat allerdings Grenzen: Die KI-Algorithmen sind nicht dafür geeignet, Unternehmensziele zu definieren, neue Geschäftsmodelle zu entwickeln oder die Kommunikation innerhalb des Unternehmens zu organisieren.
Planung verlässlicher machen
Im Fokus eines neuen Planungsansatzes und der Nutzung der Jedox-Plattform stehen fünf Aspekte: die Erfassung von mehr Details aus den operativen Bereichen, unter anderem dadurch die Erhöhung der Granularität und Exaktheit der Planung, die Identifizierung der Werttreiber mithilfe von Predictive Analytics (und dem Einsatz von KI), die Verfügbarkeit der Informationen in Echtzeit sowie die Etablierung automatisierter Workflows und Kollaborationselemente. Drei Beispiele zeigen, wie Unternehmen die BI-Plattform nutzen.
Neue Planungsinstrumente einführen
Ein Sachversicherer hatte zunehmend Probleme mit nicht vorhergesehenen Schadensereignissen und wollte die Planung auf eine verlässlichere Basis stellen. Ziel war es deshalb, die Finanzdaten mit Prämien und Schadensdaten um detaillierte Kosten für die Schadensregulierung aus den unterschiedlichen Regionen sowie um detaillierte Wetter- und Klimadaten zu ergänzen. Die Daten sollten automatisch gesammelt und auch in Forecasting-Berechnungen einbezogen werden. Das war mit der alten, in Regionen organisierten Excel-basierten Planung nicht mehr möglich.
"Die Plattform erlaubt Auswertungen nach Kunden, nach Schadensfällen, Wetterereignissen und Ähnlichem mehr."
Das Konzept von Jedox ermöglichte es dem Unternehmen, die Logik von Excel zu erhalten und Excel auch weiterhin als Eingabemedium zu nutzen. Die Daten werden jedoch nun mithilfe des integrierten Planungsmoduls in einer zentralen Datenbank in der Cloud zusammengeführt. Die zusätzlichen Daten wie Regional-, Wetter- und Klimadaten vervielfachen das zur Verfügung stehende Datenvolumen. Über die Plattform werden die Daten im System aggregiert und zueinander in Beziehung gesetzt. Sie stehen jetzt in Echtzeit zur Verfügung. Die einzelnen Unternehmensbereiche und Regionen können per Webbrowser oder über ihre Excel-Blätter auf die zentralisierte Planungs-Software in der Cloud zugreifen.
Die Plattform erlaubt Auswertungen nach Kunden, nach Schadensfällen, Wetterereignissen und Ähnlichem mehr. Dabei lassen sich die aggregierten Daten jederzeit bis auf die einzelne Kostenstelle oder auf die Belegebene zurückverfolgen (Drill-down-Funktionalität). Das Planungsmodul ermöglicht Forecasting mit What-if-Szenarien. Dabei können die Treiber für Trends wie veränderte Annahmen über Wetterereignisse, Schadensentwicklungen oder Kundenverhalten durchgespielt und für Return-on-Investment-Berechnungen (ROI-Berechnungen) und Planungsentscheidungen genutzt werden.
Die verbesserte Datenbasis mit tieferen Einblicken in Trends erleichtert jetzt ROI-basierte Entscheidungen, beispielsweise für Kundenkampagnen oder Investitionsentscheidungen. Außerdem sollten die vierzehntäglichen Forecasts durch tägliche ersetzt und gleichzeitig der Planungsaufwand verringert werden. Dazu wurde eine KI-gestützte Predictive-Analytics-Lösung eingeführt.
Eine integrierte Planungs-Software kann in Echtzeit sehr große Datenmengen in großer Granularität verarbeiten.
Predictive Analytics nutzen
Eine britische Hotelkette ist mit zehn Hotels in sechs unterschiedlichen Marktsegmenten vertreten und erhält Buchungen aus sechs verschiedenen Buchungsquellen. Sie möchte die Auslastung ihrer Hotels genauer prognostizieren, um den Personaleinsatz besser planen zu können. Bisher diente ein vierzehntäglicher Forecast dazu, die Auslastung der Hotels zu prognostizieren. Die daraus resultierenden 360 möglichen Kombinationen machten die manuelle Planung relativ komplex. Das manuell erstellte Forecasting dauerte zudem acht bis zehn Stunden.
Um der dynamischen Entwicklung gerecht zu werden, sollte der Forecast nun täglich erfolgen. Das Ziel für Predictive Analytics war, die tägliche Auslastung und den Umsatz für die nächsten vier Monate mindestens so gut wie bei der manuellen Planung zu ermitteln und damit den Personalbedarf und die Schichtpläne verlässlicher planen zu können. Durch eine bessere Planung sollten schließlich auch die Raumkapazitäten beispielsweise für Zimmerrenovierungen effektiver organisiert werden.
Als Datenbasis für das Forecasting wurden die täglichen Umsätze der vergangenen drei Jahre mit den jeweiligen Vorjahreswerten genutzt. Des Weiteren wurden die Daten zur Auslastung der zwei vergangenen Perioden im Vorjahresvergleich, ein Feiertagskalender, ein Event-Kalender der Region sowie die verfügbaren Räume mit einbezogen. Nur mit dieser großen Datenbasis waren die Algorithmen in der Lage, aus den Daten zu lernen und damit die Planung zu verbessern. Die Hotelkette nutzt jetzt tägliche Forecasts, die automatisiert erstellt werden. Der Planungsaufwand hat sich verringert, und die Planungsqualität hat sich auf eine 95-prozentige Treffergenauigkeit bei der Auslastung erhöht. Durch die bessere Personalplanung konnte auch die Rentabilität erhöht werden.
Mit Predictive Analytics und dem Einsatz von KI werden die Werttreiber identifiziert.
Eine breitere Datenbasis nutzen
Ein Automobilzulieferer hatte sich zum Ziel gesetzt, einen tieferen Einblick in die operativen Bereiche zu gewinnen, durch mehr Kennzahlen die Werttreiber besser beurteilen zu können und den Planungsprozess durch neue Kommunikationsinstrumente effektiver zu machen.
Die Datenbasis wurde auf alle operativen Bereiche verbreitert und in den Bereichen durch weitere Daten deutlich vertieft. Es werden jetzt mehr Daten gesammelt - aus Finanzbuchhaltung und Controlling, Produktion, Materialwirtschaft und Einkauf, Bestandsführung, Vertrieb, Qualitäts-Management, Instandhaltung, Service bis hin zur Personalwirtschaft. In der Produktion werden beispielsweise Daten wie rückgemeldete Plan-/Ist-Mengen und Zeiten, Plan-/Ist-Kosten der Fertigungsaufträge, Ausschussquoten, Termintreue, Kapazitätssituation, Durchlaufzeiten und eine Fehlteilübersicht erfasst.
Die Daten werden als Kennzahlen in täglichen Reportings erfasst und visuell veranschaulicht, zum Beispiel in einem Produktions-Dashboard. Die breitere Datenbasis wird genutzt, um die Werttreiber besser identifizieren und beurteilen zu können.
Über die Jedox-Plattform kann das nunmehr sehr große Datenvolumen in einem zentralen Daten-Repository zusammengeführt und miteinander verknüpft werden. So können ganze Prozessketten überwacht, Abhängigkeiten erkannt und übergreifende Produktivitätskennzahlen gebildet werden.
Durch die bessere und aktuellere Datenbasis, beispielsweise über Aufträge des Vortags, über Rückmeldungen aus der Fertigung und über die Verfügbarkeit von Beständen, können Ressourcen nun umgesteuert und Aufträge neu priorisiert werden. Die einzelnen operativen Bereiche nutzen die Planungs-Engine, um mit den verfügbaren Kennzahlen neue Projekte zu konzipieren. Die Projekte werden mit Begründungen und Kommentaren auf einer Seite beschrieben und im System abgelegt. Die Plattform unterstützt den kollaborativen Abstimmungsprozess mit automatisierten Workflows und Freigaberoutinen, zeigt den Planungsstatus und erinnert an Fristen und Termine.
Schlussbetrachtung
Empfehlenswert für die Einführung eines neuen Planungsansatzes ist ein schrittweiser und nachvollziehbarer Change-Prozess, der die Fachabteilungen und Mitarbeiter mitnimmt. Denn: Die verstärkte Zusammenarbeit zwischen Finanzabteilung und Fachabteilungen ist ebenso zwingend notwendig wie die Akzeptanz des neuen Ansatzes. Das Controlling fungiert als interner Berater im Unternehmen und hilft den Fachabteilungen bei der Einführung weiterer Kennzahlen. Die Fachabteilungen liefern die Fachexpertise für die Auswahl weiterer KPIs und für die Identifikation der Werttreiber.
"Die verstärkte Zusammenarbeit zwischen Finanzabteilung und Fachabteilungen ist ebenso zwingend notwendig wie die Akzeptanz des neuen Ansatzes."
Entscheidend für den Erfolg ist auch die Implementierung einer für das Unternehmen passgenauen BI-Plattform, die mehrere Funktionalitäten miteinander vereint und als Kommunikationsplattform dient. Unternehmen, die ihre Planung bisher mit Excel umgesetzt haben, werden sich in der Planungs-Software von Jedox schnell zurechtfinden. Die BI-Plattform orientiert sich bei der Handhabung bewusst an der Excel-Logik.
Erfahrene Planer können die Möglichkeiten von Advanced Analytics nutzen, ohne selbst über KI-Expertenwissen zu verfügen, denn die zusätzliche KI-Funktionalität ist bereits in die Software integriert. Zusätzliche externe Tools sind nicht mehr erforderlich. Zudem erleichtert die BI-Plattform die Integration weiterer (externer) Datenquellen durch fertige Integrations-Tools, da für Advanced Analytics eine wesentlich größere Datenbasis notwendig ist.
Zusammenfassung.
Die alte Finanzplanung wird immer wirkungsloser, da in einem volatilen Umfeld jährliche Festlegungen sehr schnell von der Wirklichkeit überholt werden.
Ein neues Planungsverständnis ist gefragt, das den Fokus nicht mehr auf die Kontrolle und Fortschreibung von Budgets legt, sondern die Möglichkeiten von Predictive Analytics nutzt.
Der neue Planungsansatz basiert darauf, die Treiber von Veränderungen zu identifizieren, mit Daten zu hinterlegen und die so abgesicherten Unternehmensziele in die Planung umzusetzen.
Handlungsempfehlungen.
Machen Sie die Planung schrittweise effizienter: Der Erfolg des neuen Planungsansatzes hängt von der Akzeptanz aller Unternehmensbereiche ab. Stellen Sie Ihre Planung deshalb schrittweise und nachvollziehbar um.
Beseitigen Sie isolierte Datensilos: Beginnen Sie mit der Ablösung der isolierten Excel-Datentöpfe. Nutzen Sie das Konversions-Tool von Jedox, um die Excel-Blätter in eine zentrale Datenbank zu konvertieren.
Harmonisieren und zentralisieren Sie die Daten: Wenn Sie die Daten zusammenführen und vereinheitlichen, können Sie mehrdimensionale Verknüpfungen und Berechnungen in großer Detailtiefe nutzen.
Nutzen Sie die Möglichkeiten von Predictive Analytics: Die Einführung einer KI-basierten Predictive Analytics mit Machine Learning und mehr Automatisierung ist ein nächster logischer Ausbauschritt.
Dr. Rolf Gegenmantel
leitet bei der Jedox AG in Freiburg als Chief Marketing & Product Officer (CMPO) die Bereiche Produkt-Management und Marketing. 
E-Mail: rolf.gegenmantel@jedox.com