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Business Analytics. Einsatzpotenziale im Dienstleistungscontrolling

Mit einer Studie über den Reifegrad in Unternehmen

Forschungsarbeit 2017 36 Seiten

BWL - Controlling

Leseprobe

Inhaltsverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Tabellenverzeichnis

1. Einleitung

2. Dienstleistungen und Controlling
2.1. Dienstleistungen und ihre Probleme
2.2. Dienstleistungscontrolling
2.3. Arten des Dienstleistungscontrollings

3. Business Analytics und Potenziale im Dienstleistungscontrolling
3.1. Begriffsverstandnis
3.2. Anwendungsbereiche
3.2.1. Analyse
3.2.2. Prognose
3.2.3. Optimierung
3.2.4. Simulation
3.2.5. Weiteres
3.3. Anwendung im Dienstleistungscontrolling
3.3.1. ServiceAnalytics
3.3.2. Instrumente
3.3.3. Tools und Software fur das Anwenden von Business Analytics
3.4. Herausforderungen bei der Umsetzung von Business Analytics

4. Auswertung der Umfrage uber Business Analytics
4.1. Eingesetzte Datenarten und ihre Beschaffung
4.2. Der Einsatz von Business Analytics in Unternehmen
4.3. Hurden und Grunde fur die Einfuhrung
4.4. Ausblick

5. Fazit

Literaturverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1: Einsatzgebietvon Business Intelligence und Analytics

Abbildung 2: Entscheidungsbaum

Abbildung 3: Clusteranalyse

Abbildung 4: Graven der befragten Unternehmen

Abbildung 5: Kenntnis uber Business Analytics

Abbildung 6: Quellen fur die Datenbeschaffung, mehrfach Antwort

Abbildung 7: Einsatz und Test von BA in Unternehmen

Abbildung 8: Einsatz der Business Analytics Methoden, mehrfach Antwort

Abbildung 9: Eingesetzte Instrumente im Dienstleistungscontrolling

Abbildung 10: Veranderung des EBlTDAs durch Business Analytics

Abbildung 11: Hurden und Herausforderungen bei der Einfuhrung von BA

Abbildung 12: Grundefurden Einsatz von BA

Abbildung 13: Vorhandene Schulungsangebote

Tabellenverzeichnis

Tabelle 1: Liste der Tools und Software fur Business Analytics

Tabelle 2: Kontingenzanalyse

Tabelle 3: Informations- und Meinungsbild uber Business Analytics

1. Einleitung

Die Digitalisierung der Wirtschaft und dertechnische Fortschritt sind immer haufiger das Thema, wenn es um Wandel und Weiterentwicklung geht. Sie bieten unter- schiedliche Vorteile fur Unternehmen, indem sie zur Unternehmenssteuerung aktiv beitragen. Mithilfe von Big Data stehen Unternehmen zahlreiche und unterschiedli- che Daten zur Verfugung. Business Intelligence ist das Tool, was bisher von Unter­nehmen genutzt wurde, um IT-basiert das Management zu unterstutzen, wenn es Darum geht Analysen, Reporting und andere Auswertungen zu erstellen. Diese ba- sieren jedoch zunachst auf Daten, die bereits vergangen sind. Oft reichen die Ana­lysen nur um Fragen, wie „was ist geschehen?" und „warum ist das geschehen?“, zu beantworten. Mbchte man einen Schritt weitergehen und um die Fragen „was wird geschehen?" und „was ist zu tun?“ erweitern, so kommt der neue und erwei- terte Begriff des Business Intelligence, das Business Analytics, zum Einsatz. Busi­ness Analytics ist eine IT-basierte Entscheidungsunterstutzung, welches starker auf eine quantitative, mathematische Auswertung der Daten ausgerichtet ist. Diese ma- thematischen und statistischen Methoden ermoglichen Unternehmen die Gewin- nung neuer Erkenntnisse uber den Geschaftsbetrieb hinaus. Auch das Dienstleis- tungsgeschaft, welches unterschiedliche Schwierigkeiten beim Steuern aufweist, kann von BA profitieren. Hierzu werden in dieser Arbeit einige Beispiele genannt, anhand denen die Potenziale von BA im Dienstleistungscontrolling erkennbar ge- macht werden, sowie welche Instrumente und Methoden, die zum einsetzt kommen konnen.

Neben einer konzeptionellen Analyse der Einsatzpotenziale wurde anschlieftend ein empirischer Teil eingebaut. Im Rahmen einer Onlinebefragung von Controlling Mitarbeitern, hat diese Arbeit unter anderem das Ziel, den Reifegrad von Business Analytics in Unternehmen herauszufinden. Es soil erforscht werden, inwieweit BA bereits allgemein in Unternehmen und im Dienstleistungscontrolling eingesetzt wird. Aufterdem welche Instrumente und Methoden zum Einsatz kommen und ob diese bereits zu erkennbaren Vorteilen gefuhrt haben. Anschlieftend soil identifiziert wer­den, welche die grbftten Hurden bei der Einfuhrung sind und wie die Bedeutung von Business Analytics in Zukunft gesehen wird.

2. Dienstleistungen und Controlling

2.1. Dienstleistungen und ihre Probleme

Eine eindeutige Definition fur Dienstleistungen ist, wegen der Variationsbreite, bis heute nicht gefunden worden. Dennoch werden Dienstleistungen als immaterielle Leistungen bezeichnet, die durch interne und externe Produktionsfaktoren an einem externen, aberauch internen, Faktor erbracht werden. Fruherwurden uberwiegend technische Kundendienstleistungen als Dienstleistung bezeichnet, da Industriebe- triebe schon immer produktbegleitende Dienstleistungen angeboten haben. In die- sem Fall ware der externe Faktor bspw. eine Maschine und die Leistung die Repa- ratur, Wartung Oder Instandhaltung. Hierbei wird das eigentliche Geschaft mit den Dienstleistungen gemacht und nicht mit dem Verkauf der Maschinen, da diese nur eine Plattform darstellen. Somit sind die Unternehmen dann gebunden in Zukunft weitere Dienstleistungen der Firma in Anspruch zu nehmen. Ein anderes Beispiel ware die IT-Branche, wenn ein Unternehmen aufgrund seiner Software davon ab- hangig ist Softwarewartungen und -updates zu beziehen. Dienstleistungen sind schwer standardisierbar und zudem persbnlich, arbeitsintensiv und nicht lagerfa- hig.1

Interne Dienstleistungen waren bspw.:

- Informationstechnologie/Rechenzentrum

- Personalentwicklung

- Werkstatten

- Controllingberichte

- Etc.

Externe Dienstleistungen waren bspw.:

- Transportdienstleistung

- Personennahverkehr

- Unternehmensberatung

- Finanzdienstleistungen

- Personaldienstleistungen

- Etc.

Durch die besonderen Eigenschaften von Dienstleistungen ist das Management mit spezifischen Problemen behaftet. Ein Teil des Problems entsteht damit, dass der Nachfrager am Erstellungsprozess der Dienstleistung teilnimmt. Dies bedeutet, dass die Produktion nicht allein vom Dienstleister erstellt werden kann, denn der Kunde wirkt mit. Jeder Kunde ist anders und hat andere Wunsche. Aus diesem Grund ist das Erstellen von Dienstleistungen besonders schwierig, da sie individuell gestaltet werden und nur schwer standardisierbar sind.

Die Leistungen werden nur in Kontakt und auf Wunsch der Kunden erstellt und sind nicht lagerfahig, da sie nach der Leistungserbringung wieder vergangen sind. Pro­duktion auf Vorrat kann also nicht vorgenommen werden. Wenn also bspw. ein Flug- zeug mit leeren Platzen fliegen muss, so entgehen dem Unternehmen diese Um- satze. Leider ist das Kapazitatsmanagement im Bereich der Dienstleistungen nicht in der traditionellen Form anwendbar. Wenn die Nachfrage das Angebot ubersteigt, so kbnnen die Kunden nicht bedient werden Oder es kommt zu Warteschlangen. Im Bereich der Dienstleistungen sind die Fixkosten i.d.R. sehr hoch, weswegen die Dienstleister dafur Sorge tragen mussen, dass die Kapazitaten mbglichst ausgelas- tet sind.

Zudem kbnnen Leistungen nicht getestet werden. Auch ist das Ruckgangigmachen der erbrachten Leistung nicht mehr mbglich. Dies erfordert vom Anbieter, seine Kommunikationsfahigkeiten zu erweitern und mbglichst genau zu erfahren, was die Kunden wunschen.2 Weitere Probleme bzw. Schwierigkeiten stellen folgende Punkte dar:

- Dezentrale Leistungserbringung: Sehr viele Filialen zur regionalen Ab- deckung

- Distributionsoptimierung, Routengestaltung

- Problematische Qualitatskontrolle aufgrund Produktspezifikationen

- Variability der Preisbildung

2.2. Dienstleistungscontrolling

Ebenso wie der Begriff der Dienstleistung keine einheitliche Definition hat, so gibt es auch keine einheitliche Definition des Dienstleistungscontrollings. Uberwiegend wird fur eine einfache Definition der Begriff Controlling definiert, welches dann auf die Dienstleistungsbesonderheiten angewandt wird. Demnach ist das Dienstleis­tungscontrolling die Analyse, Planung und Kontrolle der Durchfuhrung und Koordi- nation aller kundenbezogenen Aktivitaten im Dienstleistungsmanagement. Durch die Immateriality und die Integration des Kunden ergeben sich spezielle Anforde- rungen, die berucksichtigt werden mussen. Diese sind bspw. die Intransparenz, feh- lende Lagerfahigkeit, Individuality und der Einfluss vom Kunden.3

Das Controlling von Dienstleistungen stellt eine Aufgabe dar, die unter Optimierung von Effektivitat und Effizienz wertschbpfungsorientiertes Handeln, mit Berucksichti- gung der speziellen Eigenschaften, sicherzustellen hat. Die Effektivitat hierbei ver- steht sich damit, dass das Dienstleistungsmanagement die Wunsche der Kunden zufriedenstellend befriedigen kann. Effizient ist das Handeln, wenn die Dienstleis­tung mit einem hohen positiven Erfolgsbeitrag erbracht werden konnte.4

2.3. Arten des Dienstleistungscontrollings

Das Dienstleistungscontrolling wird aus Anbietersicht in drei Arten eingeteilt. Diese waren zum einen das Institutionelle, Funktionelle und Leistungsbezogene Dienst­leistungscontrolling. Ersteres ist das Controlling von institutionellen Dienstleistun­gen als Hauptgeschaft. Diese Unternehmen sind dann z.B. Versicherungen, Ban- ken Oder Krankenhauser. Das funktionelle Dienstleistungscontrolling wird hingegen fur externe Oder produktbegleitende Dienstleistungen, aber auch fur interne wie z.B. Personalentwicklung, Sicherheit Oder Fuhrpark durchgefuhrt. Das leistungsbezo­gene Dienstleistungscontrolling betrachtet nicht (wie das institutionelle bzw. funkti­onelle) die Eigenschaften von Dienstleistungsbranchen Oder internen Dienstleistun­gen. Stattdessen orientiert es sich an Fragestellungen, die branchen- und funkti- onsubergreifend sind und sich aus der Natur der Dienstleistungen, sprich der Im­materiality und der Integrativitat, ergeben.5

3. Business Analytics und Potenziale im Dienstleistungs­controlling

3.1. Begriffsverstandnis

Die Entstehung des Begriffs Business Intelligence (Bl) hat ihren Ursprung in den 60er Jahren, in denen die ersten Versuche begannen, die Unterstutzung der Fuh- rungskrafte mit Hilfe von Informationssystemen zu verstarken. Im Laufe der Jahre wurden hierfur benutzergruppenspezifische und aufgabenorientierte Einzelsys- teme, die im Management eingesetzt wurden, entwickelt. Daraus entstanden zu- nachst Begriffe wie ..Management Support Systems" (MSS) Oder auf Deutsch „Ma- nagementunterstutzungssysteme" (MUS). Der Begriff wurde definiert als die Ver- wendung von Computern und Informationstechnologien zur Unterstutzung des Ma­nagements. Dies verdeutlichte, dass die Unterstutzung sich auf das gesamte Um- feld der Informations- und Kommunikationstechnologie umfasst. Daraus ist dann in den 90er Jahren in der betrieblichen Praxis der neue Begriff ..Business Intelligence" entstanden. Durch Business Intelligence und somit durch Datenanalysen, Reporting und Abfrage-Tools werden Unternehmen ein Meer von Daten bereitgestellt, aus de­nen sie wertvolle Informationen gewinnen kbnnen. Dies stellt eine Neuorientierung der IT-Basierten Managementunterstutzung dar. Zudem hat Business Intelligence weitere Funktionen, wie z.B. als Fruhwarnsystem, Data Warehouse und Informa­tions- und Wissensspeicherung.6

Dieser Tage wird neben dem bekannten Begriff Business Intelligence, zusatzlich uber den Begriff ..Business Analytics" (BA) als IT-basierte Entscheidungsunterstut- zung gesprochen, welches starker auf eine quantitative, mathematische Auswer- tung der Daten ausgerichtet ist. Diese mathematischen und statistischen Methoden sollen Unternehmen die Gewinnung neuer Erkenntnisse uber den Geschaftsbetrieb hinaus ermbglichen. Da diese Methoden auch bei Bl im Rahmen des Data Mining, der Simulation Oder der Datenexploration vorkommen, wird Business Analytics als Erweiterung von Bl betrachtet und wird oft unter dem Begriff Business Intelligence und Analytics dargestellt.7

Somit wird das deskriptive Bl um die explorativen Ansatze des BA erweitert, wel­ches das gesamte Analyse-Spektrum der Entscheidungsunterstutzung erweitert und ein zukunftsorientiertes Analysekonzept8 ermoglicht. Daraus ergeben sich dann insgesamt vier Entwicklungsstufen, die in derAbbildung 1 dargestellt sind.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Quelle: in Anlehnung an Ereth, 2016 S. 458

Abbildung 1: Einsatzgebiet von Business Intelligence undAnalytics

Mit Business Intelligence wurden bisher die Fragen „was ist passiert?" und „warum ist etwas passiert?" anhand vergangener Daten, durch Untersuchung und Interpre­tation, beantwortet. Mit der Erweiterung kbnnen jetzt Fragen, wie „was wird passie­ren?" und „was ist zu tun?", beantwortet werden und so Geschaftsentscheidungen unterstutzen. Algorithmen durchsuchen riesige Datenbestande und identifizieren Muster und Auffalligkeiten. Um zusatzlich zu erkennen welche dieser Daten gesucht wird, werden mit Hilfe des Visual Analytics Datenauswertungen in einem zweidi- mensionalen Raum farblich dargestellt. Dadurch kbnnen Muster erkannt werden, die Maschinen mbglicherweise ignorieren wurden. Diese Muster und Auffalligkeiten kbnnen dann im nachsten Schritt genutzt werden, um pradiktive Auswertungen durchzufuhren. Dabei werden dann automatisierte, mathematische Modelle entwi- ckelt, die beispielsweise auf Basis historischer Daten, vorhersagen treffen kbnnen.

Das hilft dem Unternehmen die Ergebnisse der Analysen in die Maftnahmenfindung einflieften zu lassen und sofort zu handeln.9

3.2. Anwendungsbereiche

In diesem Abschnitt wird erklart, wie Business Analytics fur Analysen, Prognosen, Optimierung, Simulation und fur Weiteres verwendet wird. Fur die Anwendung bildet Big Data die Datengrundlage, die untersucht werden soil. Diese Daten werden durch die Integration verschiedener Datenquellen gewonnen. Diese Quellen sind bspw. ERP- und CRM-Systeme Oder aber externe Markt- und Wettbewerbsdaten.10

3.2.1. Analyse

Mit Big Data stehen Unternehmen grofte Mengen an Daten zur Verfugung. Daten die sowohl strukturiert als auch unstrukturiert vorliegen. Diese Mengen benbtigen komplexe Analysen, urn brauchbares und gesuchtes von nicht relevanten Datenbe- standen trennen zu kbnnen. Business Analytics ist daher die Grundlage und ein Instrument, urn diese Analysen durchzufuhren und Big Data zu bewaltigen.11 Dabei sind Korrelations-/Assoziationsanalysen sowie Clustering Methoden, die zur Erken- nung von Strukturen, Regelmaftigkeiten, Auffalligkeiten sowie Zusammenhangen unerlasslich. Im Rahmen des deskriptiven Analytics wird zunachst die Frage, was geschehen ist betrachtet und mit dem klassischen Reporting beantwortet. Im nachs- ten Schritt besteht die Aufgabe des Analytics darin, Datenbestande bis auf Einzel- belegebenen zu detaillieren und somit die Ursache des Geschehenen zu identifizie- ren bzw. zu diagnostizieren.12 Analysiert werden auch aktuelle Geschehnisse mit der Real-Time-Analytics. Mit dem kontinuierlichen Streaming und das Laden von aktuellen operativen Datensatzen werden diese Geschehnisse beobachtet und aus- gewertet. Finanzdienstleister tun dies bspw. im Bereich des Wertpapierhandels, in- dem entscheidungsrelevante Daten mbglichst zeitnah zur Verfugung gestellt und ausgewertet werden.13

3.2.2. Prognose

Fur die Unternehmenssteuerung sind Prognosen von grower Bedeutung. So kann die Zielerreichung zu bestimmten Zeitpunkten vorhergesagt werden und helfen, kunftige Lucken rechtzeitig zu identifizieren und zu beheben. Mit der Predictive Ana­lytics kbnnen durch die Verwendung von stochastischen Modellen, Data Mining und Machine Learning, Vorhersagen uber die Zukunft abgeleitet werden, indem histori- sche und aktuelle Daten analysiert werden.14 Dies stellt allerdings keine vollstandig neue Entwicklung im Forecasting dar. Wasjedoch neu durch Predictive Analytic ist, ist die Verfugbarkeit von internen und insbesondere externen Daten. Auch mussen Rechner uber ausreichende Kapazitaten verfugen, um grofte Datensatze speichern und auswerten zu kbnnen. Hinzu kommen noch die wachsenden analytischen Kom- petenzen der Mitarbeiter. Um zu einer Prognose zu gelangen, werden quantitativ- statistische Zusammenhange permanent auf Validitat gepruft, Algorithmen erstellt und ziemlich prazise Prognosen getroffen.15

3.2.3. Optimierung

Das Verwenden von Business Analytics in den bishergenannten Bereichen Analyse und Prognose hilft den Unternehmen nicht nur anhand historischer Daten, Erkennt- nisse und Verbesserungen zu treffen. Mit der Aktualitat und Analysegenauigkeit be- kommen Unternehmen prazise Einschatzungen uber zukunftige Entwicklungen. So kbnnen Maftnahmen direkt beeinflusst und gar automatisch ausgefuhrt werden. Prescriptive Analytics ist ein Ansatz, bei denen konkrete Maftnahmen beschrieben werden. Unabhangig von Plan/lst- Oder Plan/Forecast-Abweichungen werden die Daten nach Optimierungspotenzialen durchsucht. Dadurch werden die Werttreiber stets optimiert und fuhren zur Verbesserung von Produktivitat und Effizienz. Die durch Business Analytics automatisierten Analysen ermbglichen Unternehmen die Reaktionszeit auf Lucken zu verkurzen, fruhzeitige Entscheidungen und laufende ad-hoc-Umsetzung von Optimierungsma^nahmen durchzufuhren.16

3.2.4. Simulation

Planungserstellung und Entscheidungsfindung werden haufig anhand von Simula- tionen unterstutzt. Dabei werden verschiedene Arten der Simulation eingesetzt, um unterschiedliche Auswirkungen und Planungswerte auszurechnen und so Wir- kungszusammenhange zu identifizieren. Statistische Simulationen kbnnen sich bspw. mit Auswirkungen von Ereignissen Oder die Erreichung von Zielen beschafti- gen.17 Simulationen erfordern allerdings einen hohen manuellen Aufwand und per- sonellen Einsatz, weswegen Unternehmen fur die Steuerung Simulationen nur im reduzierten Mafte verwenden und somit relevante Informationen verpassen. Mit Bu­siness Analytics in der Analyse und Prognose werden auch die Simulationen opti- miert und Entwicklungen zu bestimmten Zeitpunkten besser dargestellt. Die Simu- lationsszenarien werden durch das mathematische Verknupfen von Kennzahlen be- rechnet und dem Entscheidungsprozess bereitgestellt. Bei der Berechnung werden dafur verschiedene Maftnahmen, die einen positiven Einfluss auf das Unterneh- mensergebnis haben, miteinander verglichen und Experteneinschatzungen mit Prognosen kombiniert. So kbnnen dann Wahrscheinlichkeiten aufgestellt werden und die Auswirkung von Maftnahmen auf Steuerungsgrbften eingeschatzt werden. Mithilfe der Echtzeitverfugbarkeit der Daten und neuer Technologien kann somit der Nutzen von Simulationen mit geringem Aufwand gesteigert werden.18

3.2.5. Weiteres

Des Weiteren kann Business Analytics, mit Grundlage der Erkenntnisse aus den Anwendungsfeldern, strategische Entscheidungen diskutieren, um proaktiv auf fruhe Signale zu reagieren. Mit Hilfe der externen Daten kbnnen Kundenwahrneh- mungen und -zufriedenheit, in Bezug auf den Wettbewerb und sich selbst, analysiert und Trends sowie potenziale fur neue Produkte und Geschaftsmodelle erschlossen werden. Diese externen Daten lassen sich meist uber Social-Media-Kanale, aber auch aus frei verfugbaren Datenquellen, beschaffen. Zusatzlich kbnnen auch in­terne Daten bei der Identifikation von Signalen Oder Hinweisen behilflich sein. Mit diesen internen Daten kbnnen dann bspw. Schwachstellen des Unternehmens iden- tifiziert und anschlieftend behoben werden.19

[...]


1 Vgl. Siebold 2014,S.20

2 Vgl. Haller 2017, S. 23-28

3 Vgl. Siebold 2014,S.29-30

4 Vgl. Becker 2014, S. 53

5 Vgl. ebda, S. 54-55

6 Vgl. Kemper et al. 2010, S. 1-5

7 Vgl. Ereth et al. 2016, S. 458-459

8 Vgl. Kowalczyk2017, S. 4

9 Vgl. Ereth et al.2016,S.460

10 Vgl. InternationalerControllerVerein 2016, S. 6

11 Vgl. Gronau etal. 2013, S. 6

12 Vgl. Mehanna et al. 2016, S. 503

13 Vgl. Kemper et al. 2010, S. 93-94

14 Vgl. Gronwald 2015, S. 52-53

15 Vgl. Mehanna et al. 2016, S. 504

16 Vgl. InternationalerControllerVerein 2016, S. 5

17 Vgl. Kemper et al. 2010, S. 137

18 Vgl. Mehanna et al. 2016, S. 505-506

19 Vgl. ebda. 2016, S. 506

Details

Seiten
36
Jahr
2017
ISBN (eBook)
9783668687257
ISBN (Buch)
9783668687264
Dateigröße
603 KB
Sprache
Deutsch
Katalognummer
v421154
Institution / Hochschule
Fachhochschule Lübeck – Fachbereich Maschinenbau und Wirtschaft
Note
1,3
Schlagworte
Forschung Forschungsarbeit studie business analytics business analytics controlling bwl risiko risikomanagement dienstleistung dienstleistungscontrolling einsatzpotenzial unternehmenssteuerung prognose simulation

Autor

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