Controlling & Management Review Sonderheft 1-2016: Big Data - Zeitenwende für Controller

75 Pages·2016·2.61 MB·German

by  Utz Schäffer

Zeitschrift für Controlling & Management
Controlling & Management
Review
SONDERHEFT
1 | 2016 NUTZUNG Big Data in der Controlling-Praxis Fahrplan für Predictive Analytics IM DIALOG
(cid:3)(cid:81)(cid:3) (cid:3)(cid:81)(cid:3) (cid:3)(cid:81)(cid:3)
mit Rouven Morato: Der SAP-Boardroom der Zukunft Externe Daten gewinnbringend einbeziehen Big Data Analytics
(cid:3)(cid:81)(cid:3) (cid:3)(cid:81)(cid:3)
kompetent anwenden Reporting Design für Big Data IMPLIKATION Wie sich das Controlling für Big Data rüsten muss
(cid:3)(cid:81)(cid:3) (cid:3)(cid:81)(cid:3) (cid:3)(cid:81)(cid:3)
Ungenutzte Potenziale ausschöpfen Controller als Data Scientists? Mehr Methodenkompetenz gefragt
(cid:3)(cid:81)(cid:3) (cid:3)(cid:81)(cid:3)
Big Data
Zeitenwende für
Controller
Editorial
Big Data – Big Chance für Controller?
Liebe Leserinnen und Leser,
Big Data ist in aller Munde. Es klingt wie das Zauberwort für
ein erfolgreiches Management in der Cyberwelt. Wer hier zu
spät kommt, den bestraft ganz offensichtlich das Leben: Tra-
dierte Geschäftsmodelle fallen den neuen, scheinbar unbe-
grenzten Möglichkeiten zum Opfer. Derjenige gewinnt, der
die scheinbar unendlichen Datenwelten am konsequentesten
überschauen und nutzbar machen kann. Schon aus Gründen
eines aktiven Risiko-Managements müssten Controller in vor-
derster Front stehen, um die Möglichkeiten von Big Data für Utz Schäffer Jürgen Weber
das Unternehmen adäquat zu nutzen.
Nur: Was versteht man eigentlich genau unter „Big Data“? ten Fragen sind zugegebenermaßen nicht leicht zu beantwor-
Der Begriff ist auf der einen Seite weit genug, um darunter ten und bedürfen einer intensiven Auseinandersetzung mit
die unterschiedlichsten Themen subsumieren zu können: dem Thema. Dies kostet Zeit, die angesichts der stärkeren
Kunden- und Prozessdaten, Suchmaschinen, Predictive Ana- Rolle des Controllers als Business Partner und angesichts
lytics, Social Media, Realtime-Verarbeitung und viele andere notwendiger Maßnahmen zur Kostenreduzierung im eigenen
mehr. Der Begriff ist auf der anderen Seite intuitiv verständ- Bereich derzeit schon mehr als knapp geworden ist. Diese Zeit
lich. Er hat deshalb ein hohes Potenzial, zum Modewort zu ist aber gut angelegt. Controller werden nur so die neuen
werden – oder ist bereits zu einem solchen geworden. Con- Möglichkeiten von Big Data für eigene Zwecke nutzen kön-
troller sind also in einer weiteren Funktion gefordert, sich mit nen, und nur so werden sie Investitionen in entsprechende
Big Data auseinanderzusetzen, nämlich nüchtern die Chan- IT-Projekte oder neue internetorientierte Geschäftsmodelle
cen und Risiken von Themen zu analysieren, die sich hinter kompetent beurteilen können. Nur so werden sie Hilfes tellung
Big Data verbergen. leisten können, um die entsprechenden Aktivitäten in den
Wie gut fühlen Sie sich darauf vorbereitet? Wie viel wissen unterschiedlichen Unternehmensbereichen miteinander ab-
Sie über das Thema? Kennen Sie die entsprechenden Aktivi- zustimmen und in ein stimmiges Gesamtkonzept zu über-
täten in Ihrem Unternehmen, die Big Data zuzuordnen sind? führen. Das Feld ist derzeit noch etwas diffus und die Verhei-
Kennen Sie die relevanten Ansprechpartner? Haben Sie be- ßung deutlich strahlender als die – immer noch wenigen –
reits eine Idee, welche Rolle Sie im Zusammenhang mit Big Beispiele, anhand derer man das Potenzial von Big Data
Data spielen wollen? Sehen Sie sich eher als Nutzer für eige- fassbar machen kann. Nicht nur für das Unternehmen, son-
ne Analysen und Themen, oder glauben Sie, dass Ihre zent- dern auch für das Controlling ist Big Data aber ein zentrales
rale Funktion – zumindest aktuell – eher darin liegt, den strategisches Thema, das weder an der Blauäugigkeit des Um-
Überblick zu behalten, sicherzustellen, dass das im Unterneh- gangs damit („strategische Wolken“) noch an der mangeln-
men verstreute Wissen koordiniert wird und damit ein Ge- den Auseinandersetzung damit scheitern sollte.
samtbild der Erfahrungen und Einschätzungen entsteht, das
den weiteren Weg weist? Viel Spaß bei der Lektüre wünschen Ihnen
Wir glauben, dass Sie als Controller prädestiniert sind, bei
Big Data eine aktive, gestaltende Rolle zu spielen. Wer sich
Transparenzverantwortung auf die Fahnen geschrieben hat
und sich als „single source of truth“ für managementrelevan-
te Informationen sieht, kann an dieser Stelle nicht am Rand
stehen und das Spiel andere machen lassen. Die eben gestell- Utz Schäffer Jürgen Weber
Controlling & Management Review Sonderheft 1 | 2016 3
Inhaltsverzeichnis
Sonderheft Nutzung
08 Wie Controller von Big Data profitieren können
1 | 2016
Beispiele aus der Praxis zeigen, wie Controller Big Data bereits erfolgreich
für ihre Arbeit nutzen.
Petra Weichel, Jochen Herrmann
16 Predictive Analytics richtig einsetzen
Big Data für Prognosen einzusetzen, erfordert die Kenntnis der geeigneten
Analysetools und eine durchdachte Vorgehensweise.
Lars Iffert
24 „Wir ziehen Daten live und in Farbe raus, um sie im System
darzustellen“
Mit dem Boardroom der Zukunft stellt SAP eine Möglichkeit zur Verfü-
gung, Entscheidungen auf Basis von Echtzeitdaten zu treffen.
Rouven Morato IM DIALOG mit Jürgen Weber
32 Mit externen Big Data neue Möglichkeiten erschließen
Nicht nur Konzerne, sondern auch Mittelständer können durch Big Data
Analytics externe Daten für die Unternehmensführung nutzen.
Peter Gentsch, Andreas Kulpa
40 Wertschöpfung mit Big Data Analytics
Dynamische KPIs und Deep-Learning-Verfahren geben dem Controlling
eine neue Qualität. Erst aber müssen die Methoden gelernt werden.
Florian Buschbacher
46 Neue Visualisierungsformen auf dem Prüfstand
Controller können große Datenmengen auf sehr unterschiedliche Art und
Weise darstellen. Ein Test zeigt Vor- und Nachteile ausgewählter Konzepte.
Heimo Losbichler, Christoph Eisl, Thomas Plank
www.springerprofessional.de/cmr
4 Controlling & Management Review Sonderheft 1 | 2016
Inhaltsverzeichnis
Implikation Service
54 Wie Big Data die Rolle des Controllers verändert 03 Editorial
Organisation und Prozesse im Controlling wandeln sich durch Big Data. 06 Impressum
Eine Roadmap hilft, Chancen zu erkennen und Risiken zu reduzieren.
07 Tagcloud
Alexandra Schulte, Oliver Bülchmann
62 Die Möglichkeiten von Big Data voll ausschöpfen
Big Data sind ein Schatz, der erst gehoben werden muss. Controller sollten
sich schnellstens das notwendige Know-how über die neuen Möglichkei-
ten aneignen.
Andreas Gadatsch
68 Wird der Controller zum Data Scientist?
In vielen Unternehmen steht die Entscheidung an, wer in Zukunft die Rol-
le des Data Scientists übernehmen soll: Controller oder BI-Spezialisten.
Heinz Steiner, Peter Welker
74 Controlling und Big Data: Anforderungen an die
Methodenkompetenz
Controller sollten lernen, die neuen Informationsquellen und Analysemög-
lichkeiten für sich zu nutzen. Das stärkt ihre Position im Unternehmen.
Andreas Seufert, Karsten Oehler
Beilagenhinweis
Dieser Ausgabe liegen Beilagen
der Firmen Haufe Akademie
GmbH & Co. KG, Freiburg, und
Internationaler Controller Ver-
ein, Wörthsee, bei. Wir bitten un-
sere Leserinnen und Leser um
Beachtung.
Controlling & Management Review Sonderheft 1 | 2016 5
Impressum
Beirat
Die Controlling & Management Review versteht sich als Plattform eines regen Wissens- und Erfahrungsaustausches
zwischen wirtschaftlicher Praxis und Forschung. Um den Ansprüchen beider Zielgruppen optimal zu genügen, wer-
den die Herausgeber Prof. Dr. Utz Schäffer und Prof. Dr. Dr. h. c. Jürgen Weber von einem Praxisbeirat und einem
wissenschaftlichen Beirat unterstützt.
Praxisbeirat:
Mark Frese, Finanzvorstand Metro AG | Bernhard Günther, Finanzvorstand RWE AG | Guido Kerkhoff, Finanz vorstand
Thyssen-Krupp AG | Carsten Knobel, Finanzvorstand Henkel AG & Co. KGaA | Dr. Christian Bungenstock,
Partner CTcon GmbH
Wissenschaftlicher Beirat:
Prof. Dr. Andrea Dossi, Bocconi University, Mailand | Prof. Dr. Martin Glaum, WHU – Otto Beisheim School of Manage-
ment, Vallendar | Prof. Dr. Dirk Hachmeister, Universität Hohenheim, Stuttgart-Hohenheim | Prof. Dr. Frank Hartmann,
RSM Erasmus University, Rotterdam | Prof. Dr. Thomas Hess, Ludwig-Maximilians-Universität, München | Prof. Dr.
Bernhard Hirsch, Universität der Bundeswehr, München | Prof. Dr. Martin Jacob, WHU – Otto Beisheim School of
Management, Vallendar | Prof. Dr. Teemu Malmi, Aalto University – School of Economics, Helsinki | Prof. Dr. Markus
Rudolf, WHU – Otto Beisheim School of Management, Vallendar | Prof. Dr. Thorsten Sellhorn, Ludwig-Maximilians-Uni-
versität, München | Prof. Dr. Xianzhi Zhang, Dongbei University of Finance and Economics (DUFE), Dalian
Impressum
Controlling & Management Review Prof. Dr. Dr. h. c. Jürgen Weber Anzeigendisposition: Druck Alle Rechte vorbehalten.
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Sonderheft 1 | 2016 | 60. Jahrgang Management, Institut für Management Tel.: [phone] Hütte 53, 4700 Eupen, Belgien Beiträge einschließlich sämtlicher Abbil-
ISBN 978-3-658-13443-3 und Controlling (IMC), Burgplatz 2, Fax: [phone] dungen, Grafiken und Fotos sind urheber-
ISSN-Print 2195-8262 56179 Vallendar [email protected] rechtlich geschützt. Sofern eine Verwer-
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Bis 2012: ZfCM – Zeitschrift für Controlling vom 1. Oktober 2015.
bedarf jedwede Verwertung eines Teils die-
&VSpe Mrrilnaagngearg Gemabelnert / Springer Vieweg RMTee.lA.d: .a+ Bk4rtii9go i(nt0t We)2 B6Hr1Ua u6:n509-486 PDTeriplo.:ld. +-uKk4fmt9m (. 0aP)nh6ia1lig1pe p7m 8H7eo8nls-t2e:n 93 BDseeieczh uZsgemistmasclö hjägrhilfirtcl heickrhse.ci theenin t im Abonnement sZsoeurns tZdiemeirtems cfuhünrri gVft ed drevesir eV vlefoärrllhatigegreuisgn.e gDnei enssc, hgNriailftct hilnidcshrbuee-n-
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6 Controlling & Management Review Sonderheft 1 | 2016
Tagcloud
Big Data – Zeitenwende für Controller
Die Größe eines Wortes stellt die relative Häufigkeit in allen Beiträgen dar.
Controlling & Management Review Sonderheft 1 | 2016 7
Nutzung | Anwendungsmöglichkeiten
Wie Controller
von Big Data
profitieren können
Big Data polarisiert: Erfolgsgeschichten treffen auf Bedenken. Auch das
Controlling steht vor der Frage, wie die Vielzahl von heterogenen Daten
in die Arbeit der Controller integriert werden soll. Praxisbeispiele aus den
Branchen Handel, Energie und Automobil zeigen, wie es gehen kann.
Petra Weichel, Jochen Herrmann
U. Schäffer, J. Weber (Hrsg), Controlling & Management Review Sonderheft 1-2016,
DOI 10.1007/978-3-658-13444-0_1, © Springer Fachmedien Wiesbaden 2016
8 Controlling & Management Review Sonderheft 1 | 2016
Nutzung | Anwendungsmöglichkeiten
In vielen Unternehmen hat sich die Rolle des Controllers zunehmend in
Richtung eines Business Partners für das Management weiterentwickelt. In
dieser Rolle muss er sich mit Trends und deren Auswirkungen auf das Un-
ternehmen beziehungsweise den Unternehmenserfolg und mit neuen Fra-
gen an das Controlling auseinandersetzen. Dazu gehört heute auch die Be-
schäftigung mit Big Data und den Möglichkeiten, die sie für das Controlling
bieten.
Nach einer Umfrage der Bitkom e. V. nutzt rund jedes zehnte Unterneh-
men Big Data (vergleiche Bitkom 2014). Finanzen, Buchhaltung und Con-
Petra Weichel
trolling folgen dabei nach Vertrieb und Marketing an zweiter Stelle. Bisher
hat sich das Controlling auf die Auswertung von vorwiegend internen Da- ist Senior Manager bei Capgemini
ten konzentriert, die aus ERP-Systemen oder anderen Quellen stammen. Sie Consulting in Berlin.
werden üblicherweise in strukturierter Form in Data Warehouses abgelegt
und für das Berichtswesen und für Management-Informationssysteme ge-
nutzt. Nun stehen die Controller als „Gewährleister der betriebswirtschaft-
lichen Daten- und Informationsversorgung“ (International Group of Con-
trolling 2011, S. 17) vor der Herausforderung, sehr viel größere und stetig
wachsende Datenmengen aus ganz neuen Quellen zu integrieren, auszuwer-
ten und zu nutzen.
Big Data – womit sowohl die riesigen Datenmengen als auch die Techno-
logien zu ihrer Verarbeitung und Auswertung gemeint sind – ist dabei, das
klassische Controlling auf dynamische Art und Weise zu erweitern. Die Da-
tenmengen erhöhen die Entscheidungsgeschwindigkeit in vielen Organisa- Jochen Herrmann
tionen deutlich. Diesen tiefgreifenden Wandel gilt es zu meistern und auch ist Senior Manager bei Capgemini
zu gestalten, um in Unternehmen nicht an Bedeutung zu verlieren (verglei- Consulting in Offenbach.
che Abbildung 1).
Daten gelten als das neue Öl. Ihre Auswertung und Nutzung gilt als Er-
folgsfaktor für Unternehmen im 21. Jahrhundert. Mithilfe von Big Data er-
schließen Firmen neue Geschäftspotenziale oder bauen vollkommen neue
Geschäftsmodelle auf. Dabei unterscheidet sich Big Data von den bisher be-
kannten Datenmengen durch ihre Art (Volumen und Eigenschaften der Da-
ten, Häufigkeit und Schnelllebigkeit) sowie die Verarbeitungsweise (verglei-
che Gleich et al. 2014). Die Daten werden von Internetnutzern, mobilen
Endgeräten oder von Maschinen generiert. Sie sind sowohl externer als auch
„Big Data erhöht die Entscheidungsgeschwindigkeit
in vielen Organisationen deutlich.“
interner Herkunft. Das aufkommende Internet der Dinge, also ein erweiter-
tes Internet, das neben Rechnern und mobilen Endgeräten auch beliebige
Gegenstände in seine Infrastruktur mit einbindet, treibt das Wachstum der Petra Weichel
Datenmenge weiter an. Die Daten liegen häufig in nicht-strukturierter Form Capgemini Consulting, Berlin, Deutschland
E-Mail: [email protected]
vor, beispielsweise als Text. Ziel ist insbesondere, solche bisher nicht analy-
sierte Daten mit neuen Verfahren und Technologien auszuwerten und zu
Jochen Herrmann
kombinieren, um damit neue Erkenntnisse zu generieren. Für die Verarbei-
Capgemini Consulting, Offenbach, Deutschland
tung werden oftmals statistische Modelle herangezogen. E-Mail: [email protected]
Controlling & Management Review Sonderheft 1 | 2016 9
Nutzung | Anwendungsmöglichkeiten
kann es damit Aussagekraft und Aktualität seiner Berichte er-
Zusammenfassung
höhen. So erlauben beispielsweise Daten aus Wikis, sozialen
•
Big Data unterscheiden sich wesentlich von den Da- Medien wie Facebook und Twitter und Blogs, Markttrends
ten, die bisher durch das Controlling genutzt wurden. und Wettbewerbspositionen besser zu analysieren. Unter zu-
Controller stehen vor der Herausforderung, diese sätzlicher Hinzuziehung soziodemografischer Daten von
Daten für Reporting, Planungs- und Analysezwecke Drittanbietern können Controller zudem Kundenpräferenzen
nutzbar zu machen. stärker herausarbeiten. Berücksichtigen sie Kontextdaten zum
•
Im Reporting kann die Integration von Big Data die Wetter beziehungsweise Klima oder sozioökonomische Be-
Aktualität und Aussagekraft wesentlich verbessern. dingungen im jeweiligen Berichtszeitraum, erhalten sie wert-
•
In der Planung erhöhen Prognosemodelle unter Nut- volle Hinweise auf allgemeine Rahmenbedingungen, die be-
zung externer Datenquellen deren Effektivität. stimmte Geschäftsprozesse beeinflussen können.
Planung und Forecast verfeinern
Im Controlling gibt es vielfältige Einsatzbereiche für Big In vielen Unternehmen sind integrierte Planungsmodelle im
Data. Neue Möglichkeiten ergeben sich gerade in den Haupt- Einsatz, die über Funktionen und Hierarchien hinweg ein ein-
aufgaben Planung, Reporting und Analyse sowie in der Ent- heitliches Verständnis von Kennzahlen, Treibern und Pla-
scheidungsunterstützung. nungsannahmen sicherstellen sollen. Mit dem Einsatz von Big
Data und dem Aufbau von analytischen Modellen kann das
Reporting und Analyse verbessern Controlling die Planung effektiver machen. Insbesondere für
Das Controlling kann systematisch neue externe Daten er- die Teilbereiche integrierte Planung im Sinne einer integrier-
schließen und aufbereiten. Integriert es diese sowohl in das ten Mengen-Werte-Planung, Szenario-Planung sowie Fore-
interne, operative als auch in das Management Reporting, casting/Prognose ergeben sich gute Anwendungsmöglichkei-
Abb. 1 Herausforderungen durch Big Data im Überblick
Digitale  Transformation  Digitale  Transformation 
der Unternehmen der Unternehmensumwelt
(cid:2) erhöhte Kundenzufriedenheit (cid:2) zunehmende Nutzung de rsozialen  Medien
(cid:2) digital verbesserte operative Prozesse NaNcahcfhrfaragge  efür   (cid:2) mobile Endgeräte sind zunehmend 
(cid:2) geänderte und neue Geschäftsmodelle anfüarl ayntaislycthise  cAhues‐ „Standard“
(cid:2) Echtzeit‐Sichtbarkeit und ‐Überwachung / Auwsewretrutunnggeenn (cid:2) Smart Metering
-Analyse (cid:2) verbundene Endgeräte (ConnectedDevices)
(cid:2) u. a. (cid:2) cloudbasierte Lösungen
(cid:2) u. a.
Das Potenzial Das Dilemma
(cid:2) erhebliche Verbesserung der  (cid:2) schneller Datenzugriff und schnelle  Analys e
Unternehmensperformance  Die  Big‐Data‐ sind erforderlich, am besten in Echtzeit   
DieBig‐Data‐
(cid:2) Profitabilität und Wachstum durch  neu  HeraHusefroarudes‐rung (real-time)
gewonnene Kunden‐un dMarktkenntniss e forderung (cid:2) Datenmengen steigen exponentiell
(Insights)   (cid:2) nicht ausreichende unternehmensintern e
(cid:2) neue Spielräume für höhere Effizienz  und  Verarbeitungs‐und Analysekapazitäten 
Produktivität durch analytische  (cid:2) fehlende Experten in den Unternehmen 
Auswertungen in den  operativen  /
funktionalen Bereichen
Quelle: Capgemini Consulting 2015
10 Controlling & Management Review Sonderheft 1 | 2016
Nutzung | Anwendungsmöglichkeiten
ten, was weiter unten am Beispiel einer Absatzprognose in der werden, sind zum einen der kundenindividuelle Deckungs-
Automobilbranche deutlich wird. Neue Technologien wie In- beitrag und zum anderen das jeweilige Zahlungsverhalten
Memory-Plattformen, die Daten in Echtzeit und mit hoher einzelner Kundengruppen.
Geschwindigkeit analysieren, machen es zudem möglich, in- Cash Flow Analytics im Endkundenvertrieb für Strom und
tegrierte Planungsmodelle durchzuspielen und durchzurech- Gas vereint die grundsätzlichen Methoden des analytischen
nen. Bezieht der Controller Treiber, die etwa durch Sensoren Kunden-Managements (zum Beispiel Kundensegmentierung,
generiert werden, in die Planung beziehungsweise den Fore- Preissensitivitäten) und fügt der Analyse die Dimension
cast ein, kann er so leicht Umsatz- und Aufwandsplanungen „Zahlungsverhalten“ hinzu. Im folgenden Beispiel liegt der
aktualisieren. Sensoren an Maschinen und gewerblichen Schwerpunkt dabei auf der Analyse des Zahlungsverhaltens
Fahrzeugen erfassen beispielsweise neben der Laufzeit auch der Bestandskunden.
die Intensität der Beanspruchung sowie die Rahmenbedin-
gungen (Straßenverhältnisse, Wetterbedingungen) und erlau- Analyse des Zahlungsverhaltens der Bestandskunden
ben Rückschlüsse auf notwendige Wartungsintervalle. Eine Im ersten Schritt analysiert der Controller das Zahlungsver-
daraus abgeleitete vorausschauende Wartung vermindert Ma- halten der Bestandskunden auf Basis von historischen Trans-
schinenausfälle oder Stillstände und kann damit auch zu po- aktionsdaten und identifiziert mögliche Ausreißer wie zum
sitiven Umsatzeffekten führen. Beispiel Nicht-Zahler. Diese initiale Debitoren-Analyse er-
Drei Praxisbeispiele aus verschiedenen Branchen veran- möglicht eine verlässliche Segmentierung von Endkunden
schaulichen weitere Einsatzmöglichkeiten von Big Data, ins- entsprechend ihrem Zahlungsverhalten. Das Ergebnis ist eine
besondere für detaillierte Analysen („Analytics“), Sortiments- höhere Transparenz über die Kunden, die die relevanten
und Aktionsplanungen sowie Prognosemodelle. Kennzahlen (beispielsweise Umschlagsdauer der Forderun-
gen) negativ beeinflussen.
Beispiel 1: Cash Flow Analytics im Endkunden- Im zweiten Schritt kann der Controller die einfache Debi-
vertrieb der Energiebranche toren-Analyse durch Einbeziehung von intern und extern ver-
Viele etablierte Grundversorger müssen sich aufgrund der zu- fügbaren Daten bis auf Kundenebene anreichern. Zu den in-
nehmenden Preistransparenz und einer steigenden Anzahl an tern verfügbaren Daten zählen unter anderem Wohnort, Ver-
Marktteilnehmern in einem kompetitiven Marktumfeld be- tragstyp, Vertragslaufzeit, Verbrauchswerte und Kontaktdaten.
haupten. Preisvergleichsportale wie zum Beispiel Verivox.de, Ergänzend werden die verfügbaren Markt- und Geo-Daten
Check24.de oder Stromvergleich.de ermöglichen den Ver- genutzt, um einzelnen Debitoren eine spezifische Kaufkraft
brauchern einen schnellen und unkomplizierten Wechsel des (zum Beispiel entsprechend dem Straßenabschnitt) zuzuwei-
Strom- und Gasanbieters. Rückläufige Umsätze und ausste- sen. Das Ziel sind die Modellierung der potenziellen Nicht-
hende Forderungen verschärfen die ohnehin strapazierte Li- Zahler und die Identifikation von eindeutigen Merkmalen,
quiditätssituation einiger Stadtwerke und schwächen somit die eine weitere Analyse des Kundenbestands ermöglichen.
die Innenfinanzierungskraft sowie das für die externe Finan- Des Weiteren können über sogenannte Social Media Scans
zierung so wichtige Kreditrating.
Cash Flow Analytics im Endkundenvertrieb für Strom und „Mit dem Einsatz von Big Data und
Gas unterstützt dabei ein kundenindividuelles Forderungs-
dem Aufbau von analytischen Modellen
Management durch eine detaillierte Analyse der offenen Po-
kann das Controlling die Planung
sitionen (Debitoren). Zur Analyse und Klassifizierung stehen
den Unternehmen neben internen Kundendaten wie zum Bei- effektiver machen.“
spiel Vertragstyp, Zahlungsverhalten und Verbrauch auch ex-
terne Markt- und Geo-Daten wie etwa die Verfügbarkeit von zugängliche Quellen wie zum Beispiel Facebook, Twitter, Lin-
Solaranlagen, Gasanschluss, Kaufkraft oder Energiebedarf auf kedIn und Expert Blogs untersucht werden. Social Media
Häuserebene zur Verfügung. Letztere können von professio- Analytics ermöglicht somit die Gewinnung von relevanten
nellen Anbietern, wie beispielsweise Nexiga, bezogen werden. Hinweisen auf nicht-zahlende Kunden und ihre Beweggrün-
Wichtige Komponenten, die zum Beispiel im Rahmen der de, die beispielsweise in öffentlichen Bekundungen wie
Vertriebsaktivitäten bisher nur unzureichend berücksichtigt „Strom bei XY ist viel zu teuer, da zahle ich keine Rechnung
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