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Automatisierter Forecast und Szenarienplanung: Unternehmenssteuerung der Zukunft

Forecasting und Szenarienplanung: Schnelle Prognosen für die moderne Unternehmenssteuerung.

Forecasting und Szenarienplanung

In wirtschaftlich herausfordernden Zeiten müssen Unternehmen schnell und gezielt agieren. Das erfordert transparente und hoch aktuelle Informations- und Entscheidungsgrundlagen. Das Forecasting und die Szenarienplanung erweisen sich hier als schlagkräftige Instrumente der Unternehmenssteuerung. 

  • Der Planungshorizont des Forecasting ist kurzfristiger als die klassische Jahresplanung, und mit seinem meist geringeren Detailgrad bzw. dem Fokus auf steuerungsrelevanten KPI können die unterjährigen Prognosen schneller an neue Rahmenbedingungen angepasst werden.
  • Simulationsrechnungen ermöglichen es Unternehmen, Planszenarien als Modellrechnungen durchzuspielen. Sie sind ein (kosten)effizientes Mittel, um Auswirkungen von Markteinflüssen und anvisierten Maßnahmen auf das Unternehmensergebnis zu überprüfen, diverse Stellhebel auszuprobieren und Zukunftsszenarien zu vergleichen.

Advanced Analytics beschleunigt und optimiert das Forecasting

Die beiden Ansätze lassen sich wirkungsvoll verbinden, wenn automatisierte mathematisch-statistische Methoden und Trendanalysen in das üblicherweise manuell gepflegte Forecasting integriert werden. Immer mehr Unternehmen nutzen diese Möglichkeit, indem sie ihre historischen Kennzahlen mithilfe vordefinierter Algorithmen auswerten und die hochgerechneten Trends als maschinell generierte Vorschlagswerte in ihren Forecast einspeisen – derzeit meist noch parallel zu dem klassisch manuellen Forecasting.

Die Automatisierung spart enorm viel Zeit, und durch Machine-Learning-Methodik (ML) können die Vorschlagswerte stetig optimiert werden, so dass mit kontinuierlich wachsender Datenbasis eine sehr hohe Vorhersagegenauigkeit erreicht wird. Automatisierte Prognosen bedeuten auch, dass beliebig viele Varianten und Szenarien auf Knopfdruck simuliert werden und Benchmarks generiert werden können – mit jeweils geänderten Grundannahmen und Einflussfaktoren.

Single Point of Truth (SPOT) im Berichtswesen nach wie von hoher Relevanz  Das maschinelle Forecasting nutzt Methoden und Technologien der Künstlichen Intelligenz (KI). Entscheidender Erfolgsfaktor ist dabei eine ausreichende Datenbasis als Analysegrundlage. Im Rahmen von Planung und Forecasting hat sich erwiesen, dass für zuverlässige Analyseergebnisse Ist-Werte aus mehreren vorangegangenen Geschäftsjahren zur Verfügung stehen müssen. Im strukturierten Umfeld des Berichtswesens stammen diese üblicherweise aus einer zentralen Datenbank, die im Idealfall den Single-Point-of-Truth (SPOT) für die gesamte Finanzberichterstattung des Unternehmens bildet.

Der zentrale, konsistente Datentopf und durchgängige Datenströme im integrierten Informationssystem sind Voraussetzungen für innvoative Anwendungen wie das maschinelle Forecasting. Aber auch hinsichtlich der klassischen Berichtsprozesse werden die Vorteile dieser Systemkonstellation immer wichtiger. So können beispielsweise bei Erstellung des Forecasts Ist-Daten einfach per Knopfdruck aus dem SPOT oder den Vorsystemen eingespielt werden. Das macht das Forecasting schneller und flexibler und fördert die Erstellung unterjähriger Prognosen in kürzeren Perioden.

Fundierte Steuerung in unsicheren Märkten

Im globalisierten Geschäftsumfeld wird das "Management von Unsicherheiten" zunehmend zur Normalität in der Unternehmensführung. Der maschinell gefütterte, hoch aktuelle Forecast kann hier als aussagekräftiges Frühwarnsystem dienen, und bei sichtbarem Handlungsbedarf können alternative Szenarien präzise durchkalkuliert werden. Die Unternehmensleitung erhält damit sehr schnell verlässliche Steuerunginformationen, die auch bei überraschenden Marktveränderungen sachlich untermauerte Orientierung für zeitnahe strategische Entscheidungen bieten.

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