Prognosen mit Präzision

Im Zuge der Digitalisierung halten innovative, automatisierte Analyseverfahren auch im Verantwortungsbereich des CFOs Einzug. Ein aktuelles Beispiel dafür ist die cloudbasierte Applikation Predictive Analytics Suite (PAS) von PwC. Predictive Analytics umfasst dabei die automatische Verbindung zwischen Big Data, statistischer Analyse und internen Unternehmensdaten. In Zusammenarbeit mit dem Fraunhofer-Institut hat PwC zudem weitere Komponenten aus den Bereichen Machine Learning und Artificial Intelligence integriert.

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Als Ergebnis können Entscheider präzise Maßnahmen zur Optimierung des Geschäfts auf Basis von objektiven Prognosen ableiten. Entsprechend wird die Planungsqualität durch die Nutzung von quantitativen und faktenbasierten Erkenntnissen erhöht.

„In einem globalisierten und digitalisierten Wirtschaftsumfeld, in dem sich die Rahmenbedingungen und Informationen schnell und häufig ändern, gilt es, vorhandenes Wissen gezielt und systematisch zu nutzen, um ein objektives Entscheidungsumfeld zu schaffen“, sagt Frauke Schleer-van Gellecom, Manager aus dem Team Economics Advisory bei PwC Deutschland und Expertin für Data Analytics, die das Instrument zusammen mit Tobias Flath aus dem Bereich Risk Consulting entwickelt hat. „Die Applikation filtert aus einer großen Menge an potenziellen Einflussfaktoren, sogenannten Treibern, die Wesentlichen heraus und stellt sie entsprechenden Planungsgrößen gegenüber. Im Ergebnis generiert sie nachhaltig mehr Planungssicherheit für die Unternehmenssteuerung.“ Der CFO bekommt Informationen zur Verfügung gestellt, die einen Zukunftsaspekt umfassen, der Entscheidungen zusätzlich fundiert.

Insbesondere die Bereiche Planung, Controlling und Risk Management werden durch Predictive Analytics präzisiert. „Plangrößen wie Absatzmengen oder Einkaufspreise und Daten aus dem Controlling können mittels der Predictive Analytics Suite prognostiziert werden. Das Risk Management profitiert durch eine Darstellung in Bandbreiten statt in einer Punktbetrachtung. Das erlaubt eine zuverlässigere Abschätzung der Entwicklung wesentlicher Größen als bisher. Dabei nutzt PwC’s PAS die Informationsflut, die eine effiziente Planung und Entscheidung in der Regel erschwert, und generiert daraus einen Informationsvorteil“, erläutert die PwC-Expertin.

In einem aktuellen Projekt wird bei einem deutschen Automobilhersteller PAS bereits zur zuverlässigeren Prognose der Absatzmengen eingesetzt, ein führender Energieversorger will zudem die Methode für den Energieeinkauf nutzen. In einem Pilotprojekt für eine deutsche Reederei kam die Methode ebenfalls zum Tragen. Durch die Identifikation von relevanten Treibern (zum Beispiel: Anzahl der Schiffe in Nutzung, Dax Global Shipping Index) für die Entwicklung der Preise von transportierten Containern – sogenannte Charter Rates – und die anschließende Prognose dieser Charter Rates konnte der Businessplan des Unternehmens objektiv verifiziert werden.

Dabei schürft PAS enorm tief. „Wir schauen uns gemeinsam mit dem Kunden die Daten sehr genau an, erstellen eine Longlist von potenziellen Treibern, die ein Betrachtungsobjekt beeinflussen könnten, und filtern anhand eines Algorithmus die relevanten Treiber heraus“, sagt Frauke Schleer-van Gellecom. Dabei wird bei der Zusammenstellung der Longlist unbedingt auch die Erfahrung des Kunden mit eingebunden. „Insgesamt kommen durch diese modellgestützte Datenanalyse mehr Bits als Bauch bei der Entscheidungsfindung zum Einsatz.“

Die Applikation wird ständig weiterentwickelt. Der nächste Schritt werden „Prescriptive Analytics“ sein. Die Frage: „Was wird passieren?“ wird dabei erweitert um die Frage: „Was muss getan werden?“, um so eine noch automatisiertere Planungs- und Entscheidungsgrundlage zu schaffen.

Bildnachweis: PwC(4)

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