Unternehmenssteuerung und Performance Management im digitalen Zeitalter

Die Digitalisierung verändert als strategisches Thema massiv Unternehmen und ganze Industrien. Nicht mehr nur klassische Bereiche wie Finanzen und Controlling als Business Partner des Managements sind auf die zunehmende Nutzung von Daten zur Entscheidungsfindung angewiesen, sondern vor allem auch Unternehmensbereiche wie beispielsweise Vertrieb, Marketing oder Personal, die bisher oftmals geringere Berührungspunkte mit Business Intelligence hatten.

Eine datengetriebene Entscheidungskultur betrifft das gesamte Unternehmen. Die Kompetenz, Daten zur Entscheidungsfindung und Steuerung zu nutzen sowie darin Muster und Auffälligkeiten zu erkennen, darf deshalb nicht mehr nur auf einen kleinen, elitären Kreis von Mitarbeitern beschränkt sein, sondern muss sich in allen Unternehmensteilen gleichermaßen ausbreiten.

Die wesentlichen Aufgaben, die im Rahmen des „Managements“ von Organisationen anfallen – Planung, Steuerung und Kontrolle der Unternehmensleistung – haben sich durch die Digitalisierung nicht verändert. Sehr wohl haben sich aber die Anforderungen an Geschwindigkeit, Vorausschau und Agilität gewandelt. Abbildung 3 zeigt, wie die genannten Managementaufgaben im Rahmen der Unternehmenssteuerung grundsätzlich als Kreislauf miteinander in Beziehung stehen, aber auch deren Verbindung zur Prozessausführung und dem Strategiemanagement.

Das BARC Decision Support Framework verdeutlicht dabei, wie Performance Management und Prozessmanagement zusammenhängen. Das Ziel von Performance Management ist es, die Strategie und Ziele eines Unternehmens mit den Geschäftsprozessen in Einklang zu bringen, um das bestmögliche Leistungsniveau auf strategischer, taktischer und operativer Ebene zu erzielen. Performance Management bedient sich hierzu Prozessen, Methoden, Metriken und Werkzeugen zur Planung, Steuerung und Kontrolle der Leistung und Rentabilität von Unternehmen.

Im Zeitalter der Digitalisierung ist Performance Management somit mehr denn je ein wesentliches Element zur Steigerung der Wettbewerbs- und Leistungsfähigkeit von Unternehmen, da die digitale Transformation den erläuterten Managementkreislauf massiv beschleunigt und dessen Frequenz erhöht:

  • Planung: Planungen und Forecasts müssen kurzfristiger, automatisierter sowie bei Bedarf rollierend unter Berücksichtigung treiberbasierter Ursache-Wirkungsbeziehungen erfolgen.
  • Steuerung: Eine datenbasierte, proaktiv-prognostizierende Steuerung muss eine rein reaktiv-analytische Vergangenheitsbetrachtung ersetzen.
  • Kontrolle: Advanced Analytics und Machine-Learning-Ansätze müssen automatisierte Analysen von Plan-Ist- Abweichungen ermöglichen, Treiberabhängigkeiten validieren sowie Muster in Daten erkennen für eine kontinuierliche Anpassung und Optimierung.

 

Ganze Unternehmen und insbesondere die Unternehmenssteuerung werden durch die Digitalisierung vor grosse Herausforderungen gestellt. Grössere Agilität in der Informationsversorgung bei gleichzeitig erhöhter Verfügbarkeit von Daten für die Entscheidungsfindung ist das Ziel. In diesem Zusammenhang gilt es für Unternehmen, neue Kompetenzen bei Mitarbeitern aufzubauen und diese zunehmend zu befähigen („Enablement“ und „Empowerment“), um die Transformation zur datengetriebenen Entscheidungskultur im Unternehmen zu bewältigen. Ein zentraler Aspekt ist dabei die optimale Nutzung und Analyse der wachsenden, verfügbaren Datenmengen für die Unternehmenssteuerung. Aufzubauende Kompetenzen sind unter anderem:

  • Datenkompetenz: Prozess- und bereichsübergreifende Datenintegration, Datenaufbereitung und unternehmensweite Bereitstellung von Daten für Entscheidungen (zur richtigen Zeit, in der richtigen Qualität, performant und ad hoc auswertbar).
  • Analysekompetenz: Durchführung fortgeschrittener explorativer Datenanalysen, Interpretation und Kommunikation der Analyseergebnisse für Entscheidungen.
  • Prognosekompetenz: Einsatz proaktiv-prognostizierender Ansätze und Technologien zur Entscheidungsunterstützung (Predictive/Prescriptive Analytics) sowie Methoden der künstlichen Intelligenz zur Automatisierung.
  • Technologiekompetenz: Einsatz integrierter, professioneller Softwarelösungen für Business Intelligence, Performance Management und Analytics zur datenbasierten Entscheidungsunterstützung.
  • Geschäftsverständnis: Daten- und analysegetriebene Prozessoptimierung/-automatisierung sowie Geschäftsmodelle.

Mit dem entsprechenden Wissen, den (digitalisierten) Prozessen und der technologischen Unterstützung sollten Entscheidungsträger somit in die Lage versetzt werden, datenbasiert nicht nur die Unternehmensleistung besser zu planen, zu steuern und zu kontrollieren, sondern völlig neue Erkenntnisse und Nutzen aus Daten zu ziehen.

 

 

Beim vorliegenden Text handelt es sich um einen Auszug aus der Research Note „Entscheidungsunterstützung im Zeitalter der Digitalisierung“ von Dr. Christian Fuchs, Senior Analyst und Head of Analytics & Data Management Practice am Business Application Research Center (BARC).

Lesen Sie hier die vollständige Research Note: https://www.board.com/de/barc-studie-entscheidungsunterstuetzung-im-zeitalter-der-digitalisierung

 

 

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