S. 715Abschnitt H – Auswirkungen der Digitalisierung

1. Der Einfluss der Digitalisierung auf das Controlling

1.1. Herausforderungen und Einflussfaktoren

Seit über 50 Jahren ist das Controlling in der deutschsprachigen Unternehmenspraxis etabliert, akzeptiert und wird als Unterstützungsfunktion des Managements wahrgenommen. Wie bereits in Abschnitt A skizziert, hat sich das Controlling in diesem Zeitraum stark verändert und weiterentwickelt.

Das Controlling und die Informationstechnologie bilden schon seit Jahrzehnten eine untrennbare Symbiose und der technologische Fortschritt (zB im Bereich der Digitalisierung) wird sich mehr denn je auf das Controlling auswirken. Die Veränderungen sind im Gange und sowohl die Forschung als auch die Praxis stehen vor noch nicht (vollständig) absehbaren Entwicklungen.

Der technologische Fortschritt durch die Digitalisierung wird viele Facetten des Controllings auch in Zukunft verändern. Unter Digitalisierung wird dabei der Transformationsprozess von analogen Daten (Texte, Sensordaten etc) in digitale Daten (abgegrenzte Zahlenwerte) verstanden. Der große Vorteil digitaler Daten liegt in den Möglichkeiten zur Verarbeitung, Verbreitung und Speicherung der Daten.

Der digitale Wandel verändert bestehende Geschäftsmodelle, die Wettbewerbssituation, Arbeitsplätze und Arbeitsweisen, Unternehmensprozesse und ‑strukturen, Instrumente und letztendlich auch die Produkte. Als logische Konsequenz besteht für das Controlling die absolute Notwendigkeit, sich schnell auf diese Änderungen einzustellen, selbst wenn die Entwicklungen nicht zur Gänze absehbar sind.

Die WHU (Otto Beisheim School of Management) identifizierte im Jahre 2016 in einer Zukunftsstudie acht zentrale Herausforderungen für das Controlling im S. 716Zusammenhang mit der Digitalisierung. Diese Herausforderungen sind in nachfolgender Abbildung zusammengefasst.

Abbildung 521: Herausforderungen der Digitalisierung

Mit diesen Herausforderungen gehen drei weitere Entwicklungen bzw Anforderungen an das Controlling einher, nämlich die Erweiterung von Funktionen, die Automatisierung und die Beschleunigung.

Funktionserweiterung

Die Digitalisierung führt zu rasch wachsenden Datenmengen, die in leistungsfähigen Informations- und Steuerungssystemen verarbeitet werden (müssen). Neue Möglichkeiten in der Datenverfügbarkeit (Möglichkeiten der Nutzung von großen, unstrukturierten und kontinuierlich entstehenden Datenmengen, auch als Big Data bezeichnet) wie auch in der Datenintegration sind die Folge.

Die Methoden in diesem Kontext sind vor allem als Business Intelligence und Business Analytics bekannt. Sie bieten dem Controlling und der Unternehmensführung eine Reihe von Vorteilen:

• Business Intelligence (BI) als Methode zur systematischen Analyse der Unternehmensdaten führt zu Kostensenkung, Risikoreduzierung und steigender Wertschöpfung in Unternehmen. Es werden vergangenheitsorientierte Geschäftsdaten analysiert (Descriptive Analytics, „Was ist passiert?“), Muster in den Daten sichtbar gemacht und mit zuvor aufgestellten Hypothesen verglichen (Diagnostic Analytics, „Warum ist es so passiert?“). Basis dieser BI-Lösungen sind Datenwürfel, die sowohl aus internen und externen Daten als auch aus strukturierten und unstrukturierten Daten bestehen. In neuen Datenbankformaten, wie beispielsweise NO-SQL bzw traditionellen relationalen Datenbanken, werden Daten auf Basis von Primärschlüsseln in Data Marts strukturiert und aggregiert.

• S. 717Business Analytics (BA) ist in der Literatur nicht einheitlich definiert, wird aber meist als Oberbegriff für die Sammlung von fakten- und datenbasierten Modellen, Methoden und Technologien von Big Data zur Unternehmenssteuerung verstanden. Ziel von Business Analytics ist es, Problemstellungen im gesamten Managementzyklus von Planung und Steuerung bis hin zur Kontrolle auf Basis von (verschiedenen unternehmensinternen und ‑externen) Daten zu nutzen, um begründete, objektive Einsichten in einen Sachverhalt zu gewinnen. Den Kern von Business Analytics bilden Kompetenzen in der Datenanalyse. An der Schnittstelle zwischen Mathematik, Statistik, Künstlicher Intelligenz, Datenmodellierung und IT-Kompetenz leitet Business Analytics Handlungsempfehlungen zielgruppengerecht ab. Zukunftsgerichtete Fragestellungen wie „Was wird passieren“ (Predictive Analytics) und „Was ist zu tun?“ (Prescriptive Analytics) betreffen die Anwendungsfelder von Business Analytics.

Automatisierung

Werden manuelle Arbeitsprozesse durch (Computer-)Technologien substituiert, so spricht man von Automatisierung. Für das Controlling bietet die Digitalisierung ein sehr großes Automatisierungspotenzial im Bereich des Work-Flow-Managements und durch die Anwendung von Robotic-Process-Automation-(RPA-)Systemen.

Work-Flow-Managementsysteme sind Softwarelösungen zur Automatisierung von Geschäftsprozessen. Die Idee hinter diesen Systemen ist nicht neu, doch aufgrund der fortschreitenden Technologisierung bieten die Lösungen in jüngster Vergangenheit ein noch größeres Automatisierungspotenzial. Dadurch reduziert sich die Fehleranfälligkeit und gleichzeitig erhöht sich die Stabilität in den Prozessen.

S. 718Robotic Process Automation (RPA) bezeichnet Software-Roboter, die selbständig standardisierte Prozesse automatisiert ausführen. Die Interaktivität mit dem Benutzer wird durch Imitation eines menschlichen Benutzers hergestellt. RPAs arbeiten systemunabhängig und weitgehend autonom, wenn die Stabilität der Prozesse sichergestellt ist.

Beschleunigung

Die Digitalisierung führt zu einer Beschleunigung der Prozesse. So stellen zum Beispiel In-Memory-Technologien und Cloud-Lösungen wesentliche Instrumente der Geschwindigkeitserhöhung dar.

• In-Memory-Technologien nutzen den (RAM) Arbeitsspeicher und sorgen für eine erhebliche Zugriffsverbesserung in der Datenabfrage und in der Datenanalyse.

• Cloud-Lösungen beinhalten die Nutzung und die Anwendung von verschiedenen IT-Dienstleistungen wie beispielsweise Speichermöglichkeiten, Rechenleistung oder Software über ein Netzwerk (zB das Internet).

Praktische Relevanz

Die skizzierten Entwicklungen – die Funktionserweiterung, die Automatisierung und die Beschleunigung – sind Treiber für das (digitale) Controlling. Daraus ergeben sich eine Reihe von zukünftigen Herausforderungen. Controlling nimmt in diesem Kontext eine Schlüsselstellung ein, da es – verstanden als Unterstützungsfunktion der Führung – verantwortlich für die Ingangsetzung und das Aufrechterhalten des Wertschöpfungskreislaufs ist. Damit wird der Überwachung der relevanten Stellschrauben im Prozess eine überragende Bedeutung beigemessen.

Allerdings steht der Praxis oftmals noch die Investition in diese leistungsfähigen Informations- und Steuerungssysteme bevor. Nicht zu vernachlässigen ist zudem die organisationale Komponente und hier insbesondere die Gefahr der Substitution von Personal, also beispielsweise des Controllers selbst, durch die Technologie.

Im weiteren Verlauf soll nun gezeigt werden, wie sich die Digitalisierung konkret auf den in Kapitel A beschriebenen Regelkreis des Controllings auswirkt.

Wissen kompakt

Veränderungen durch die Digitalisierung betreffen aktuell und in Zukunft auch das Controlling.

Datenmanagement, Self Controlling, Agile Unternehmenssteuerung, Effizienz im Controlling, Business Partnering, Analytics, Neue Fähigkeiten und Controlling Mindest sind Herausforderungen der Digitalisierung für das Controlling.

Business Intelligence und Business Analytics bieten Potenziale, um Problemstellungen im gesamten Managementzyklus von der Planung über die Steuerung bis hin zur Kontrolle auf Basis von (strukturierten, unstrukturierten, unternehmensinternen, unternehmensexternen) Daten zielorientiert lösen zu können.

S. 719Funktionserweiterung (zB durch Methoden wie BI und BA), Automatisierung (zB im Work-Flow Management und durch RPA-Systeme) und Beschleunigung (zB durch In-Memory-Technologien, Cloud-Lösungen) sind wichtige Entwicklungen, mit denen das (digitale) Controlling konfrontiert ist.

Kontrollfragen

• Mit welchen Herausforderungen ist das Controlling im Kontext der Digitalisierung konfrontiert?

• Welche Entwicklungen muss das Controlling berücksichtigen und wodurch sind diese charakterisiert?

• Was versteht man unter Business Analytics und Business Intelligence?

• Warum nimmt das Controlling im Kontext der Digitalisierung eine besondere Rolle ein?

Verwendete und weiterführende Literatur

• Arbeitskreis Baubetriebswirtschaft der Schmalenbach-Gesellschaft für Betriebswirtschaft e.V.: Die eigene Digitalisierungsstrategie finden. Auswirkungen der Digitalisierung auf die Geschäftsmodelle in der Baubranche, in: ZfbF Sonderheft (2018), 72, 193–202.

• Hauptmann, M./Schneider, Ch./Gegusch, D.: Auswirkungen der Digitalisierung auf den CFO-Bereich. Organisatorische und technologische Änderungen im Umfeld der Steuerabteilung, in: Der Betrieb (2017), 50, 2941–2944.

• Heimel, J./Müller, M.: Controlling 4.0. Wie veränderte Datenverfügbarkeit und Analysemöglichkeiten das Controlling erneuern, in: Erner, M. (Hrsg): Management 4.0 – Unternehmensführung im digitalen Zeitalter, Wiesbaden 2019, 389–430.

• Horváth, P.: Controlling, 14. Auflage, München 2020.

• Ideenwerkstatt im Internationalen Controller Verein (ICV): Business Analytics – Der Weg zur datengetriebenen Unternehmenssteuerung, Dream Car der Ideenwerkstatt 2016, https://www.icv-controlling.com/fileadmin/Assets/Content/AK/Ideenwerkstatt/Dream_Car_Business_Analytics_DE.pdf (abgerufen am 2.4.2020).

• Langmann, C./Turi, D.: Robotic Process Automation (RPA) – Digitalisierung und Automatisierung von Prozessen. Voraussetzungen, Funktionsweise und Implementierung am Beispiel des Controllings und Rechnungswesens, Wiesbaden 2020.

• Seiter, M.: Business Analytics. Effektive Nutzung fortschrittlicher Algorithmen in der Unternehmenssteuerung, 2. Auflage, München 2019.

• Vanini U./Krolak, T./Langguth, H.: Controlling. Grundlage einer entscheidungsorientierten Unternehmensführung, 2. Auflage, München 2019.

• WHU. Digitalisierung: Acht Herausforderungen für Controller, o.J, https://www.whu-on-controlling.com/zukunftsthemen/digitalisierung/ (abgerufen am 20.3.2020).

• Yildirim, K.: Kennzahlengestützte Steuerung neuer Geschäftsmodelle im digitalen Umfeld, in: Eppinger, C./Zeyer, F.: Erfolgsfaktor Rechnungswesen, Wiesbaden 2012, 148–161.

S. 7201.2. Einfluss der Digitalisierung auf den Regelkreis des Controllings

Planung

Durch die Digitalisierung ändert sich das Führungsverhalten und damit auch in weiterer Folge die Koordinationsfunktion. So kann beobachtet werden, dass sich die Führung zunehmend zu einer transformationalen anstelle einer transaktionalen Führung entwickelt. Kennzeichen der transformationalen Führung ist die Steigerung der intrinsischen Motivation der Mitarbeiter. Es wird versucht, durch die Vermittlung von Leistungsverständnis, Unternehmenszweck und ‑werten die Lern- und Leistungsbereitschaft innerhalb der Organisation zu steigern und so für eine gemeinsame Zielausrichtung zu sorgen.

Die Folge dieser Entwicklung ist in vielen Branchen beobachtbar und führt zu einer Abnahme des klassischen Hierarchiedenkens, also der transaktionalen Führung. Dementsprechend ändern sich auch die Koordinationsinstrumente. Zwar sind Pläne als Umsetzungsinstrument der Koordinationsfunktion für das Controlling unverzichtbar (und werden damit immer entsprechende Bedeutung haben), allerdings gewinnt der Selbststeuerungsaspekt als Koordinationsinstrument immer mehr an Bedeutung.

Aber auch die zunehmende Veränderungsgeschwindigkeit beeinflusst die Planung. Der zeitliche Planungshorizont nimmt immer mehr ab, die Planung muss sich noch schneller an veränderte Rahmenbedingungen anpassen. Zudem ist die Planung mit einem veränderten Risikoprofil konfrontiert, da vor allem digitale Geschäftsmodelle häufig das Ergebnis eines interaktiven Prozesses sind, in dem Produkte oder Dienstleistungen in einem frühen Entwicklungsstadium auf den Markt gebracht werden. Auch muss die Planung neue Werttreiber berücksichtigen, die es unter Umständen in traditionellen Geschäftsmodellen in dieser Form noch nicht gab.

Möglichkeiten zur Bewältigung der neuen Herausforderungen liegen in der zunehmenden Systemunterstützung. So können durch neue IT-Systeme einzelne Schritte innerhalb des Planungsprozesses vollautomatisiert durchgeführt werden und die Analysephase innerhalb der Planung kann durch statistische Verfahren verbessert werden. Langfristig gesehen könnten Systeme der Künstlichen Intelligenz (KI) in Verbindung mit weiter verbesserten IT-Systemen automatisierte Entscheidungsvorschläge vorlegen.

Steuerung

Die Funktion der Steuerung bleibt ein elementarer Bestandteil des Regelkreises, wird aber durch die Digitalisierung inhaltlich anders ausgestaltet. Im Fokus steht zunehmend die Prozessbetrachtung. Der ständige Effizienzdruck zwingt schon jetzt Unternehmen immer mehr dazu, Prozesse zu verschlanken und zu automatisieren. Dabei kann die Digitalisierung wertvolle Unterstützung bieten, vorausS. 721gesetzt die Prozesse sind standardisiert und alle relevanten Daten sind elektronisch verfügbar.

Künstliche Intelligenz und der Einsatz von Software-Robotern können (Routine-)Entscheidungen unterstützen bzw diese selbstständig abarbeiten. Die Verarbeitungsgeschwindigkeit erhöht sich und Informationen stehen in Echtzeit für Entscheidungs- und Steuerungsprozesse zur Verfügung. Dadurch wird ein neues Steuerungssystem geschaffen: Echtzeitbasierte Regelkreissysteme werden in die operativen Prozesse der (Unternehmens-)Steuerung integriert. Moderne IT-Systeme unterstützen durch die deutliche Funktionserweiterung diese Entwicklung. Folglich wird die Steuerung maßgeblich optimiert.

Möglichkeiten, die genannten Potenziale nutzen zu können, liegen zum einen in einer aktiven Beschäftigung mit diesen Potenzialen. Zum anderen müssen sich sowohl Unternehmer als auch Controller mit den technischen Möglichkeiten auseinandersetzen. Gemeinsames Ziel sollte es sein, eine 360-Grad-Sicht und Echtzeit-Verfügbarkeit zu entwickeln. Entwicklungsmöglichkeiten der Unternehmenssteuerung liegen in einer (noch) effektiveren Nutzung der Daten (sowohl in der Vielfalt als auch in der Tiefe) und dies vor allem durch Verwendung von jenen Daten, die bisher noch ungenutzt waren.

Zusammenfassend kann festgehalten werden, dass die Steuerung zum Teil automatisierter und mit deutlich geringerem Ressourcen- und Zeitbedarf erfolgt. Zudem steigt gleichzeitig die Vernetzung der unternehmensinternen und unternehmensexternen Prozesse. Dadurch kann sowohl die Effektivität als auch die Effizienz gesteigert werden.

Kontrolle

Aufgrund der Änderung des Koordinationsinstruments Plan wird sich konsequenterweise auch die Funktion der Kontrolle durch die Digitalisierung wandeln. Der klassische Führungskreislauf wird sich insofern verändern, als in vielen Fällen die Fremdkontrolle entfallen wird. Zudem wird das Ausführen und das Kontrollieren zu einem „Execute & Adjust“ verbunden.

Die Kontrollzyklen können durch die Digitalisierung massiv und wesentlich verkürzt und automatisiert werden, da sämtliche Dashboards, also grafische Darstellungen von wichtigen Informationen, auf eine einheitliche und in Echtzeit verfügbare Datenbasis zugreifen. So kann schnell von einer aggregierten Sichtweise hin zu einer individualisierten Auswertung gewechselt werden. Dies betrifft sowohl die Fortschrittskontrolle (Bestimmung des Umsetzungsgrades) als auch die Erfolgskontrolle (Soll-Ist-Vergleich).

Die Kontrolle wird zudem immer stärker mit dem Reporting verschmelzen. Sogenannte „Corporate War Rooms“ zeigen die aktuelle Entwicklung: Alle Informationen sind gebündelt, aufbereitet und – in Echtzeit – verfügbar. Damit wird inkrementelles Verbesserungspotenzial entlang der gesamten Prozesskette geschaffen.

S. 722Information

Informationen sind für das Ineinandergreifen der einzelnen Funktionen innerhalb des Regelkreises essenziell. Informationen sind besonders von den (nachhaltigen) Veränderungen im Rahmen der Digitalisierung gekennzeichnet. Die Veränderungen beziehen sich vor allem auf die Bereiche der Datenerfassung, der Datengewinnung, der Datenverarbeitung und der Datennutzung.

Im Rahmen der Datenerfassung werden die Daten gesammelt. Durch die Digitalisierung können Daten nunmehr in Echtzeit (automatisiert) beschafft werden. Dies betrifft alle relevanten Subsysteme eines Unternehmens. Es müssen allerdings die technologischen Vorrausetzungen vorliegen. Insbesondere eine Vernetzung zwischen den Akteuren (zB in Form der gemeinsamen Nutzung und Verwendung von Betriebsmitteln und Werkstoffen, des Einsatzes von Mitarbeitern in mehreren Unternehmensbereichen) und den Sensoren und sonstigen Messeinrichtungen müssen gegeben sein. Dadurch besteht die Möglichkeit einer automatisierten Datenerfassung, bei welcher beispielsweise Betriebszustand, Funktionsfähigkeit, Erfassung der Umgebung durch Sensoren und sonstige externe Datenquellen berücksichtigt werden können.

Durch die Möglichkeiten der Digitalisierung können völlig neue Datenquellen erschlossen und folglich neue Daten gewonnen werden. Sensor- oder Social-Web-Daten bieten beispielsweise Zugriff auf originäre, sehr detaillierte und granulare Daten. Die zentrale Herausforderung bei der Datengewinnung liegt hierbei in einer sinnvollen Strukturierung der Daten. Die strategische Nutzung dieser Daten steht erst am Anfang. Der Ansatz des Data Mining stellt den zukünftigen Wert und Nutzen von Daten und Auswertungen in den Mittelpunkt der Betrachtung.

Die Nutzbarmachung der Daten erfolgt in der Datenverarbeitung. Durch den Einbezug von analytischen Verfahren (Business Analytics) können die Rohdaten effektiver verarbeitet werden. Hohes Potenzial liegt in der Durchführung von Ursache-Wirkungs-Analysen, in der Erstellung von (automatisierten) Entscheidungsvorschlägen und in der Anwendung von Simulationsrechnungen.

Die gezielte Datennutzung ist nach wie vor wettbewerbskritisch und bedeutend für den Unternehmenserfolg. Die erweiterten Möglichkeiten in der Datenerfassung, ‑gewinnung und ‑verarbeitung können den Nutzen nachhaltig steigern und entscheidende Wachstumsimpulse geben. Durch die Digitalisierung können selektiv und spontan (oftmals in Echtzeit) einzelne Vorgänge innerhalb einer sehr großen Datenmenge sichtbar gemacht werden. Ziel ist es, sogenannte „Insights“ zu generieren. Diese werden durch die (selbstständige) Analyse von Informationen, deren Kategorisierung und das Ziehen von Schlussfolgerungen erzeugt. Damit wird ein individualisiertes Gesamtbild geschaffen, welches durch kontinuierliches Lernen (Deep Learning, Machine Learning und andere Formen der Künstlichen Intelligenz) erweitert wird. Erfolgsentscheidend sind dabei die Geschwindigkeit und die Agilität der Datennutzung.

S. 723Praktische Relevanz

Das Management von Informationen stellt seit jeher einen entscheidenden Wettbewerbsfaktor dar. Im Kontext der Digitalisierung steigt die Bedeutung von Informationen weiter. Es gilt die Fähigkeit, geschäftsentscheidende Informationen zu extrahieren, verfügbar zu machen und schnell auszuwerten, konsequent aufzubauen und gezielt einzusetzen. Als Konsequenz müssen Unternehmen den Umgang, die Verwaltung, die Verarbeitung und die Gewinnung von Daten an die neuen Gegebenheiten anpassen.

Dies stellt die unabdingbare Voraussetzung dar, um das Potenzial der Digitalisierung innerhalb des Regelkreises nutzen zu können. Beispielsweise können Planungsprozesse nur dann effektiver und effizienter werden, wenn Mitarbeiter und Führungskräfte die Bereitschaft zeigen, sich auf neue Informationssysteme und damit auf neue Daten einzulassen. Gleiches gilt für die Steuerungsprozesse: Erst eine Integration der neuen Systeme und Daten ermöglicht eine Verkürzung bzw Beschleunigung der Prozesse. Folglich werden auch die Kontrollprozesse detaillierter und vor allem viel schneller. Die Kontrolle in Echtzeit, gekoppelt mit einer individuellen und gleichzeitig interaktiven Benutzeroberfläche für unterschiedliche Zielgruppen stellt einen erheblichen Mehrwert für das Management dar.

Wissen kompakt

Die Digitalisierung verändert die Koordinationsinstrumente, die Selbststeuerung nimmt zu und der generelle Trend in der Planung geht von „reaktiv-analytisch“ in Richtung „proaktiv-prognostizierend“.

Die Prozessbetrachtung gewinnt innerhalb der Steuerung an Bedeutung.

Die Ausführung und die Kontrollen werden zu „Execute & Adjust“ verbunden. Die Kontrollzyklen verkürzen sich durch die fortschreitende Automatisierung.

Die Ressource Information wird noch wettbewerbsentscheidender. Business Intelligence und Business Analytics sind unverzichtbare Bestandteile von modernen Informations- und Kommunikationssystemen.

Kontrollfragen

• Warum ändert die Digitalisierung das Führungsverhalten?

• Wie verändert sich der Regelkreis des Controllings durch die Digitalisierung?

• Warum sind Informationen besonders von den (nachhaltigen) Veränderungen im Rahmen der Digitalisierung gekennzeichnet?

• Was versteht man unter „Insights“?

Verwendete und weiterführende Literatur

• Arbeitskreis Baubetriebswirtschaft der Schmalenbach-Gesellschaft für Betriebswirtschaft e.V.: Die eigene Digitalisierungsstrategie finden. Auswirkungen der Digitalisierung auf die Geschäftsmodelle in der Baubranche, in: ZfbF (2018), 72, Sonderheft, 193–202.

• S. 724Biel, A.: Was bedeutet die Digitalisierung für Controller? Interview mit Dr. Uwe Michel und Stefan Tobias, Horváth & Partners, in: Controller Magazin (2017), 5, 38–43.

• Friedl, G.: Auswirkungen der Digitalisierung auf das Controlling, in: prevero Whitepaper, https://info.unit4.com/rs/900-SZD-631/images/Whitepaper_Digitalisierung-des-Controllings.pdf (abgerufen am 5.4.2020).

• Heimel, J./Müller, M.: Controlling 4.0. Wie veränderte Datenverfügbarkeit und Analysemöglichkeiten das Controlling erneuern, in: Erner, M. (Hrsg): Management 4.0 – Unternehmensführung im digitalen Zeitalter, Wiesbaden 2019, 389–430.

• Hertwig, P.: Damit die digitale Agenda nicht an den IT-Grundlagen scheitert, in: Controlling & Management Review (2018), Sonderheft 3, 8–14.

• Martinetz, G.: Wie Unternehmen mit Humanized Big Data ihren Wettbewerbsvorteil sichern und erfolgreich ausbauen, in: Controller Magazin (2018), 3, 74–76.

• Möller, K.: Wirksame finanzielle Führung. Vom Abweichungs-Controlling zum Integrated Performance Management, in: Expert Focus (2017), 10, 689–693.

• Obermaier, R./Grottke, M.: Controlling in einer „Industrie 4.0“ – Neue Möglichkeiten und neue Grenzen für die Steuerung von Unternehmen, in: ZfbF (2017), 71, Sonderheft, 111–148.

• Seufert, A./Dannenberg, M./Reitzenstein, B./Zucker, K./Treitz, R.: Herausforderungen und Potentiale im Bereich Daten und Analytics. Die Digitalisierung wird Unternehmen und Controlling radikal verändern, in: Controller Magazin (2018), 1, 65–71.

S. 7252. Der Einfluss der Digitalisierung auf die Controlling-Prozesse

Bei der Frage des Einflusses der Digitalisierung auf die Controlling-Prozesse muss zunächst unterschieden werden, ob die Digitalisierung der Controlling-Prozesse selbst oder aber die (digitalen) Controlling-Prozesse in einzelnen funktionalen Teilbereichen (beispielsweise im Einkauf oder auch im Vertrieb) im Mittelpunkt der Betrachtung stehen.

Sowohl in der Forschung als auch in der Praxis wurde in den letzten Jahren eine Vielzahl von Ansätzen und Handlungsempfehlungen für die Umsetzung von (digitalen) Controlling-Prozessen entwickelt. Allerdings beziehen sich diese hauptsächlich auf die funktionalen Teilbereiche. Konkrete Aussagen über die Controlling-Prozesse selbst finden sich nur vereinzelt. Gerade darauf soll aber in weiterer Folge fokussiert werden.

Als Systematisierungshilfe dient das in Abschnitt A dieses Buches vorgestellte Controlling-Prozessmodell. Es hat sich in Theorie und Praxis als Orientierungsrahmen für die Ausgestaltung von Controlling-Prozessen etabliert.

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Abbildung 522: Controlling Prozessmodell 2.0

Nicht alle Hauptprozesse sind in der gleichen Intensität von der Digitalisierung betroffen. Um das Ausmaß des Einflusses der Digitalisierung zu priorisieren, kann als Orientierungshilfe ein von Horvath und Partners (2016) entwickeltes Bewertungsschema herangezogen werden.

In einer sogenannten, „Heatmap“ lässt sich – in unterschiedlichen Graustufen markiert – der Einflussgrad der Digitalisierung auf die Haupt- und die dazugehörigen Teilprozesse ablesen. Nachfolgende Abbildung zeigt die Prozesse.

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Abbildung 523: Einfluss der Digitalisierung auf die Haupt- und Teilprozesse

S. 728Festzuhalten ist, dass sich weniger die Ergebnisse verändern als die zugehörigen Prozesse. So beeinflusst die Digitalisierung maßgeblich die Qualität, die Geschwindigkeit und die Integration der Prozessschritte. Vor allem bei repetitiven Tätigkeiten wie etwa der Sammlung, Aufbereitung, Konsolidierung und Aufbereitung von Daten kann die Digitalisierung das wertschöpfende Potenzial voll ausnutzen.

Auffällig ist der hohe Einfluss der Digitalisierung in der (strategischen und operativen) Planung und im Management Reporting. Der Einsatz von Work-Flow-Systemen und der robotergesteuerten Prozessautomatisierung in Form von Machine-to-Machine-Kommunikation sind dabei die treibenden Kräfte.

Nachfolgend werden nun die von der Digitalisierung besonders betroffenen Haupt- und Teilprozesse beschrieben.

In der strategischen Analyse im Rahmen der strategischen Planung sind die Automatisierung und die Funktionserweiterung von großer Bedeutung. Die beteiligten Fachbereiche werden über Dialogsysteme schrittweise durch den Prozess begleitet. Robotergesteuerte Prozessautomatisierungen (RPA) unterstützen dabei in der Interaktion mit Benutzerschnittstellen (unterschiedlicher Softwaresysteme) und arbeiten so applikationsübergreifend, dass keine Programmierung von komplexen Schnittstellen erforderlich ist. Beispielsweise können RPAs automatisch E-Mail-Anhänge öffnen und bearbeiten sowie extrahierte Daten in andere Applikationen übertragen. Somit bilden unterschiedliche IT-Systeme keine Grenzen mehr, der Automatisierungsgrad kann – standardisierte Prozesse vorausgesetzt – im Bereich der Planung deutlich erhöht werden.

Der Analyseprozess kann durch die neuen Möglichkeiten des Informationsmanagements stark verbessert und erweitert werden. Durch die Möglichkeit der Echtzeitauswertung können Analysen zeit- und ressourcenschonend aufbereitet werden. Zukünftig werden selbstlernende Systeme (ohne explizites Programmieren und mit Hilfe historischer Daten) Lösungsmuster erzeugen, die wiederum auf neue Daten angewendet werden können. Ein konkreter Anwendungsfall wäre die datenbasierte Simulation von zukünftigen Umweltzuständen.

Auch bei der finanziellen Bewertung der Strategie im Rahmen der strategischen Planung spielen die Automatisierung und die Funktionserweiterung eine große Rolle. Aufgrund der immer schnelleren wirtschaftlichen Veränderungen sinkt die Reaktionszeit in Unternehmen. Durch die Automatisierung der Planung können Veränderungen in Echtzeit abgebildet werden. Starken Einfluss auf die finanzielle Bewertung von Strategien werden zukünftig automatisierte Simulationen haben. Ergänzt werden diese durch zukunftsorientierte KPIs (Key Performance Indicators), die automatisiert vor- und aufbereitet werden. Möglich wird dies durch die Funktionserweiterung im Bereich der Data Analytics.

Für die Erstellung von Einzelplänen und ‑budgets im Rahmen der operativen Planung sind Automatisierung und Beschleunigung relevant. In Zukunft wird die Cashflow-Planung aufgrund der verschärften Wettbewerbs- und Umweltbedingungen an S. 729Bedeutung zunehmen. Die Digitalisierung kann im Rahmen der Liquiditätsplanung die klassische Cashflow-Planung beschleunigen und automatisieren. Die indirekte Ermittlung des Cashflows gestaltet sich oft unflexibel, da dieser ja aus der Erfolgsrechnung abgeleitet wird. Abhilfe kann hier die direkte Ermittlung des Cashflows schaffen. Durch die digitale Verarbeitung der Buchhaltungsdaten wird erstmals eine automatisierte, beschleunigte und fehlerfreie Ermittlung des direkt ermittelten Cashflows sichergestellt. Ziel ist es, die wesentlichen Treiber der Liquidität schnell zu identifizieren. Ergänzt kann die Liquiditätsplanung durch eine szenarioorientierte Planung werden. Durch die nunmehr technisch mögliche Simulation von Änderungen unterschiedlichster Variablen können die früher sehr aufwändigen Planungen effektiver und effizienter umgesetzt werden. Somit ist man in der Lage, den Prozess robuster zu gestalten, da zukünftige Entwicklungen, die mit Eintrittswahrscheinlichkeiten hinterlegt sind, miteinbezogen werden. Zudem erweitern automatisierte Hochrechnungen auf Basis von Big Data – im Sinne eines „Digital Forecastings“ als Form von Predictive Analytics – die Planung. Intelligente Algorithmen können helfen, entsprechende Muster in der Datenbasis zu erkennen. Die Genauigkeit gegenüber einem konventionell gestalteten Forecast steigt, die Reaktionszeiten sinken und führen zu schnelleren Entscheidungen.

Einen zentralen Prozess des Controllings stellt das Management Reporting dar. Das Management Reporting versorgt das Management mit Informationen aus dem Planungs- und Kontrollprozess und zwar in Form von Berichten. Berichte dienen der Dokumentation und zur Planungs- und Entscheidungsunterstützung. Die Anforderungen an ein funktionierendes Berichtswesen sind hoch, denn aufgrund der zunehmenden Arbeitsteilung und den daraus resultierenden unterschiedlichen Adressatengruppen müssen sowohl interne als auch externe Berichte effizient und effektiv aufbereitet werden.

Der Prozess des Management Reportings wird am stärksten durch alle Treiber der Digitalisierung beeinflusst. Zukünftig wird demnach das Reporting interaktiver, schneller und einfacher werden.

Im Bereich der Funktionserweiterung ändert sich das Management Reporting durch „Self-Service Business Intelligence“. So wird das Management befähigt, sich selbst mit entscheidungsrelevanten Informationen zu versorgen. Entscheidungsträger können durch eine intuitive Benutzeroberfläche und Touch Screens selbständig Auswertungen erstellen. Das vorkonfigurierte Business Intelligence Portal dient dabei als Basis. Abweichungen sind sofort erkennbar und bei Bedarf können Gegensteuerungsmaßnahmen eingeleitet werden. Visual Analytics unterstützt die Anwender bei der explorativen Analyse von Datensets. Mehr Spielraum für Ad-hoc-Anfragen und andere mediale Formen der Aufbereitung und Darstellung der Ergebnisse sind die Folge. Außerdem enthalten Berichte zusätzliche Informationen, die durch die neue Art der Datenerfassung, ‑gewinnung und ‑verarbeitung einen Mehrwert bieten. Eine suchmaschinenartige Recherche ermöglicht eine 360-Grad-Sicht auf die Daten, die dann adressatenspezifisch aufbereitet werden. Zudem werden diese in Zukunft viel prognoseorientierter sein als dies derzeit der Fall ist.

S. 730Im engen Zusammenhang mit der Funktionserweiterung steht die Weiterentwicklung des Management Reportings. Die Zusammenführung separater Systemwelten und die Nutzung von Cloud-Diensten führen zu drastischen Verkürzungen der Berichterstellungszeit (bis hin zum Real-Time Reporting). Auch die „Self-Service-Funktion“ wird durch die Beschleunigung maßgeblich unterstützt. Bei großen Datenmengen spielt unter anderem die In-Memory Technik eine entscheidende Rolle.

Die Automatisierung des Management Reportings wird durch die RPAs maßgeblich unterstützt. Die Software-Roboter melden sich in den verschiedenen Quellsystemen selbständig an. Intelligente Algorithmen extrahieren dann entsprechende Informationen aus verschiedenen Datenquellen und bereiten diese – definiert nach bestimmten Regeln – individualisiert auf. Somit können beispielsweise KPIs (Key Performance Indicators) fast in „real time“ dargestellt werden. Damit übernehmen die Software-Roboter die nicht-wertschöpfenden Tätigkeiten, während das Controlling auf die fachliche Analyse der Zahlen und deren Kommentierung fokussieren kann.

Zusammenfassend ist festzuhalten, dass sich das Reporting maßgeblich verändern wird und zwar hinsichtlich der Verarbeitung und Bereitstellung von Echtzeitinformationen, größeren Datenmengen und neuen Zugriffstechnologien. Das klassisches Berichtswesen und die Papierform werden zunehmend durch individuelles Online-Reporting ersetzt werden.

Praktische Relevanz

Viele Unternehmen befinden sich derzeit in einer digitalen Umbruchphase. Auf der einen Seite bringt die Digitalisierung große Potenziale mit sich, auf der anderen Seite sind Unternehmen mit neuen Herausforderungen konfrontiert.

So können echtzeitbasierte Systeme sehr schnell Controlling-Abteilungen durch die Masse an Daten überfordern. Das Datenmanagement spielt eine zentrale Rolle. Ohne klare Strukturierung von Stamm- und Bewegungsdaten kommt es zwangsläufig in allen weitergehenden Analysen zu Fehlern. Daher gilt auch innerhalb der Digitalisierung, dass die Qualität von Managemententscheidungen von der Qualität der Daten und Information abhängig ist. Es werden zwar neue Formen der Unternehmenssteuerung möglich, gleichzeitig steigt aber die Komplexität der Datennachverfolgbarkeit. In diesem Sinne können beispielsweise Ergebnisse von automatisierten Forecasts für das Management mitunter schwer nachvollziehbar sein.

Daher wird auch im Zuge der Digitalisierung die Qualität der Managemententscheidungen im Sinne der Data Value Chain von der Qualität der zugrunde liegenden Daten und Informationen abhängen („garbage in, garbage out“). Nicht zu vernachlässigen sind die Risiken, die sich durch Big Data und Analytics hinsichtlich der Daten- und Informationsqualität ergeben.

Die Liste an Herausforderungen ließe sich noch beliebig fortführen, letztlich führt allerdings kein Weg an der Digitalisierung vorbei. Voraussetzung für das Gelingen S. 731von Digitalisierungsvorhaben ist neben einer (technischen) IT-Infrastruktur besonders die Bereitschaft des Managements zu digitalen Lösungen. Ratsam ist es daher, nicht im ersten Schritt den „perfekten Wurf“ zu erwarten, sondern die Systeme „Zug um Zug“ zu erweitern. Insbesondere für das Controlling ist zu empfehlen, mit Hilfe von gezielten Fragen in einem ersten Schritt Denkanstöße für eine wertsteigernde Umsetzung zu liefern. Exemplarisch könnten daher folgende Fragen gestellt werden:

• In welchen technischen Systemen werden die Kernprozesse derzeit abgebildet? Sind die Systeme zukunftssicher und haben die Systeme Integrationspotenzial?

• Welche neuen, steuerungsrelevanten Daten können in welcher Form erhoben werden (beispielsweise unstrukturierte Daten mit Hilfe von Sensoren)?

• Welcher Mehrwert kann in den Controlling-Hauptprozessen beispielsweise mit Hilfe von real-time Reporting, Work-Flows, RPAs oder szenariobasierter Planung generiert werden? Sind die Voraussetzungen dafür gegeben?

Wissen kompakt

Die Digitalisierung umfasst sowohl die Controlling-Prozesse selbst als auch deren einzelnen funktionalen Teilbereiche.

Die Hauptprozesse des Controllings sind nicht alle in der gleichen Intensität von der Digitalisierung betroffen, speziell die Bereiche Planung und Management Reporting unterliegen dabei sehr starken Veränderungen.

Die Automatisierung, Funktionserweiterung und Beschleunigung ändern die Abläufe in unterschiedlichen (Haupt-)Prozessen. Die Ergebnisse der Prozesse ändern sich hingegen durch die Digitalisierung nicht.

Kontrollfragen

• Was versteht man unter einer „Heatmap“ im Kontext der Digitalisierung des Controllings?

• In welchen Controlling-Hauptprozessen ist ein starker Einfluss der Digitalisierung festzustellen?

• Welchen Einfluss hat die Digitalisierung auf die operative und strategische Planung?

• Welchen Einfluss hat die Digitalisierung auf das Management Reporting?

Verwendete und weiterführende Literatur

• Arbeitskreis Finanzierungsrechnung der Schmalenbach-Gesellschaft für Betriebswirtschaft e.V.: Digitalisierung und Disruption: Auswirkungen auf die Finanzierungsrechnung und ‑planung, in: ZfbF (2018), 72, Sonderheft, 285–301.

• Gleich, R./Tschandl, M. (Hrsg): Digitalisierung & Controlling: Technologien, Instrumente, Praxisbeispiele, München 2018.

• Heimel, J./Müller, M.: Controlling 4.0. Wie veränderte Datenverfügbarkeit und Analysemöglichkeiten das Controlling erneuern, in: Erner, M. (Hrsg): Management 4.0 – Unternehmensführung im digitalen Zeitalter, Wiesbaden 2019, 389–430.

• S. 732Hertwig, P.: Damit die digitale Agenda nicht an den IT-Grundlagen scheitert, in: Controlling & Management Review (2018), Sonderheft 3, 8–14.

• Horváth, P.: Controlling, 14. Auflage, München 2020.

• Isensee, J.: Management Reporting im digitalen Kontext, in: Klein, A./Gräf, J.: Reporting und Business Intelligence, 3. Auflage, München 2017, 23–40.

• Keimer, I./Zorn, M./Gisler, M. G./Falleger, M.: Dimensionen der Digitalisierung im Controlling. Grundlagen und Denkanstösse zur Selbstanalyse und Weiterentwicklung, in: Expert Focus (2017), 11, 827–831.

• Kirchberg, A./Müller, D.: Digitalisierung im Controlling: Einflussfaktoren, Standortbestimmung und Konsequenzen für die Controllerarbeit, in: Gleich, R./Grönke, K./Kirchmann, M./Leyk, J. (Hrsg): Konzerncontrolling 2020, Freiburg 2016, 79–96.

• Kirchberg, A./Müller, D.: Digitalisierung im Finanz-/Controllingbereich. Standortbestimmung und Konsequenzen für die Controllerarbeit, in: Controller Magazin (2017), 1, 42–45.

• Klein, A./Gräf, J. (Hrsg): Reporting und Business Intelligence, 3. Auflage, München 2017.

S. 7333. Der Einfluss der Digitalisierung auf die Rolle und das Toolset des Controllers

In Abschnitt A dieses Buches wurde bereits auf unterschiedliche Rollenbilder Bezug genommen. Die Rollenbilder reichen vom Synonym des Erbsenzählers bis hin zum Business Partner. Zukünftig gehen wir davon aus, dass das Rollenbild des Business Partners – gerade im Kontext der Digitalisierung – in der Unternehmenspraxis noch stärker an Bedeutung gewinnen wird.

Die Rolle des Business Partners zeichnet sich dadurch aus, dass der Controller auf Augenhöhe mit dem Management kommuniziert und dieses in seiner Funktion des Sparringspartners in Fragen der Planung, der Steuerung und der Kontrolle unterstützt. Der Controller ist betriebswirtschaftlicher Berater, der gleichzeitig die Entscheidungsgrundlage für das Management sicherstellt. Charakteristikum dieses Rollenbilds ist das unternehmensorientierte und ganzheitliche Denken und Agieren.

Die Unterstützung des Controllers (in der Rolle des Business Partners) durch Information wird in Zukunft noch stärker im Fokus stehen als bisher. War in der Vergangenheit noch der Blick auf die Informationsaufbereitung gerichtet, so steht nun im Kontext der Digitalisierung die Nutzung der Information im Mittelpunkt. Die Nutzung erhöht sich, da die Digitalisierung eine zunehmende Vernetzung der Wertschöpfung zwischen unterschiedlichen Akteuren ermöglicht und Datenvielfalt und ‑umfang wachsen. Informationen sind nunmehr als strategische Ressourcen zu behandeln, da sie Geschäftsmodelle entscheidend verändern (können).

Um den steigenden Anforderungen gerecht werden zu können, muss sich auch das Aufgabenspektrum des Business Partners erweitern. Viele der am Beginn dieses Abschnitts skizzierten Faktoren der WHU Zukunftsstudie (2016) betreffen (direkt oder indirekt) die Nutzung der Ressource Information. Fasst man die (derzeit noch nicht vollständig absehbaren) Entwicklungen zusammen, so wird zukünftig im Zuge der digitalen Transformation eine noch stärker ausgeprägte Bereitschaft der Kooperation und IT-Kompetenz seitens des Business Partners erwartet.

Als Strukturierungshilfe zur Erfassung der erweiterten IT-Kompetenzen eignet sich das bereits skizzierte Controlling-Prozessmodell. Die Analyse und das Datenmanagement sind integrale Bestandteile aller Prozesse im Modell. Dazu sind vor allem S. 734Kompetenzen in den Bereichen Datenbereitstellung sowie Datenanalyse und Modellierung relevant. Nachstehende Abbildung gibt einen Überblick über Fach- und Methodenkompetenzen, die der Controller entwickeln muss.

Abbildung 524: Fachlich-methodische Kompetenzen von Controllern im digitalen Zeitalter

Für alle Anwendungsgebiete sind zudem Grundkenntnisse von Kausalzusammenhängen und Anwendungserfahrung in der Berechnung von Korrelationen erforderlich sowie Kenntnisse über die Anwendung von Analyse-Tools (zB RapidMiner, KNIME).

Controller sind angehalten, sich – so wie in der Vergangenheit – aktiv der (digitalen) Veränderung zu stellen und die dabei entstehenden Möglichkeiten zur Entwicklung der eigenen Rolle zu nutzen. Dazu ist ein permanenter Wissenserwerb vor allem in den Disziplinen Mathematik, Statistik und Informationstechnologie unabdingbar.

Es muss ein „digitales Skill-Set“ aufgebaut werden, um die bevorstehenden Aufgaben lösen zu können. Für die Lösung der (digitalen) Aufgaben sind (neue) Instrumente notwendig. Diese „neuen“ Instrumente sind vor allem dem Bereich der Datenanalytik zuzurechnen. Nachstehende Abbildung gibt dazu einen Überblick.

Abbildung 525: Instrumentenbündel zur Lösung der digitalen Aufgaben

Die in der Abbildung angeführten Instrumente sind im strategischen und operativen Bereich einsetzbar. Ihre Anwendung erfordert wiederum spezifische Kompetenzen, die sich der Controller gegebenenfalls angesichts der neuen Anforderungen S. 735aneignen muss und die stetig weiterentwickelt werden müssen. Auch das Mindset im Controlling muss sich entsprechend anpassen, nämlich dahingehend, dass es offen ist für Veränderung, dass es Flexibilität, Innovation und eine Kultur des Lernens fördert und traditionelle Rollenbilder aufbricht. Neben den klassischen Rollen des Controllers wird in einer digitalen, datengetriebenen Welt jene des Data Scientist verstärkt diskutiert. Der Data Scientist ist jener Fachexperte, der im Detail für Datenmodellierung, ‑management, ‑analyse, ‑aufbereitung und ‑verteilung zuständig ist. Unklar zum jetzigen Zeitpunkt ist die Entwicklungsrichtung: Wird der Controller gleichzeitig Data Scientist oder stellt die Rolle des Data Scientist eine geeignete Entwicklungsmöglichkeit für den Controller dar? Festzustellen sind allerdings in jedem Fall Schnittmengen zwischen den Rollen des Controllers, des Data Scientists und der Führungskraft, wie nachstehende Abbildung (als Erweiterung zu den Ausführungen in Abschnitt A dieses Buches) zeigt.

Abbildung 526: Zusammenhang zwischen der Führungskraft, dem Controller und dem Data Scientist

Praktische Relevanz

Die konkreten Auswirkungen der Digitalisierung auf die Rolle des Controllers sind noch nicht absehbar und die in Theorie und Praxis vorherrschenden Rollenbilder sind nicht überschneidungsfrei. So üben Controller als Business Partner in manchen Fällen auch die Funktionen des Erbsenzählers aus. Aktuell werden verschiedenste Szenarien und Rollenbilder mitunter sehr kontrovers im Kontext der Digitalisierung diskutiert.

Einerseits wird von einer Stärkung der Rolle des Controllers als Business Partner ausgegangen, da die Entscheidungsunterstützung durch Informationen erheblich erweitert wird. Andererseits könnte die Rolle als Business Partner von neuen RollenS. 736bildern abgelöst werden. Diskutiert werden in diesem Zusammenhang beispielsweise neue Ausprägungsformen wie jene des Business Analysts, des Data Scientists, des digitalen Controllers, des Chief Digital Performance Officers, des Pathfinders oder des Data Stewards. Viele dieser Rollenbilder befinden sich noch in einem zum Teil sehr frühen Entwicklungsstadium und eine überschneidungsfreie Abgrenzung ist bis dato nicht gelungen.

Da die Digitalisierung des Controllings noch nicht abgeschlossen ist, können auch die Auswirkungen auf die Rolle des Controllers noch nicht endgültig abgeschätzt werden. Festzuhalten sind jedenfalls veränderte Aufgabenfelder, die aber wiederum von vielen Kontextbedingungen und Eigenschaften des Unternehmens (zB Größe, Ressourcenausstattung, Digitalisierungsgrad) abhängig sind. Es ist deshalb auch nicht verwunderlich, dass über die zukünftige Rolle des Controllers derzeit noch Unklarheit herrscht. Das Spektrum reicht vom völligen Verschwinden der Berufsgruppe bis hin zu einer Stärkung der Rolle als Business Partner. Entscheidend wird der Mehrwert im Sinne des Wertbeitrags sein, den der Controller dem Management liefern kann.

In einer über drei Jahre andauernden empirischen Untersuchung von Oesterreich, T.D. et al aus dem Jahre 2019 (Analyse von 1922 Stellenanzeigen von DAX 30 Unternehmen, 2331 Social Media Jobprofile) wurde allerdings festgestellt, dass in der Praxis nach wie vor traditionelle Aufgaben des Controllings überwiegen und dass der in der Literatur postulierte Trend in Richtung digitales Controlling in der Praxis derzeit noch nicht bestätigt werden kann. Fähigkeiten im Bereich der Datenanalytik spielen in der Praxis noch eine untergeordnete Rolle, während Kenntnisse in ERP-Systemen, wie zum Beispiel SAP oder MS Dynamics und die Beherrschung von Standard-Office-Paketen ein „must have“ sind. Als mögliche Gründe nennen die Autoren einen noch nicht erreichten digitalen Reifegrad der Unternehmen und das mangelnde Vertrauen seitens des Managements in die Controller, sich mit Fragen der Datenanalytik auseinandersetzen zu können. Trotz aller Limitationen der Studie (zB Umfang des Literaturreviews, Größe und Zusammensetzung des Samples) zeigt die Erhebung mögliche Zukunftsszenarien: Die Digitalisierung schreitet kontinuierlich voran, in größeren Unternehmen werden Aufgaben der Datenanalytik von Data Scientists übernommen, während der Controller in Klein- und Mittelbetrieben verstärkt mit Datenanalytik in Berührung kommen wird. Dieses Ergebnis wird durch weitere empirische Erhebungen wie etwa der Analyse von Controlling-Stellenanzeigen gestützt. Unbestritten ist, dass angesichts der fortschreitenden Digitalisierung eine persönliche, digitale Weiterentwicklung des Controllers stattfinden muss. Controller sollten die Entwicklung nicht als Bedrohung, sondern als Chance sehen, nämlich in dem Sinn, dass sie mit der Digitalisierung die Chance erhalten, ihre Rolle als Business Partner zu festigen und bei gleichbleibendem Ressourceneinsatz stärker wertgenerierende Tätigkeiten übernehmen.

S. 737Wissen kompakt

Der Controller in der Rolle des Business Partners berät das Management aktiv und fungiert als Treiber bei der zielorientierten Unternehmensführung. Im Rahmen der Digitalisierung muss der Controller seine Rolle konsequent in Richtung Datenmanagement ausbauen, sonst läuft er Gefahr, seinen Platz als Berater zu verlieren.

Aufgrund des steigenden Datenumfangs und der wachsenden Datenvielfalt müssen Kompetenzen im Bereich der Data Science aufgebaut werden. Die Instrumente kommen aus unterschiedlichen Fachrichtungen, speziell aber aus den Ingenieurswissenschaften, der Informatik und aus der Betriebswirtschaftslehre.

Die Rolle des Controllers (als Business Partner) wird derzeit kontrovers diskutiert. Die Spannbreite reicht vom völligen Wegfall der Rolle bis hin zu einer wachsenden Bedeutung der Rolle. Entscheidend wird der Mehrwert sein, den der Controller im Zuge der Digitalisierung zu leisten im Stande ist.

Empirische Untersuchungen zeigen eine deutliche Zunahme der IT-Kompetenzen im Rollenbild eines Controllers. Allerdings beziehen sich diese überwiegend auf „klassische IT-Controller-Kompetenzen“ wie beispielsweise exzellente Kenntnis im Bereich der Datenbanken und von ausgewählten Anwendungsprogrammen. Die in der Forschung postulierten „neuen Kompetenzen“ in Form von „Data Science“ spielen derzeit in der Praxis noch eine untergeordnete Rolle.

Kontrollfragen

• Wodurch zeichnet sich das Rollenbild des Business Partners aus?

• Warum gewinnt die Ressource Information im Kontext der Digitalisierung immer mehr an Bedeutung?

• Welche Fach- und Methodenkompetenzen im Bereich der Data Science sollte der Controller erwerben, um auch zukünftig wertschöpfende Tätigkeiten ausüben zu können?

• Welche Instrumente werden zukünftig im Bereich Business Analytics an Bedeutung für den Controller gewinnen?

• Welche Komponente ergänzt die Schnittmenge zwischen Manager und Controller?

Verwendete und weiterführende Literatur

• Becker, W./Nolte, M.: Die Rolle des Controllings im Rahmen der Digitalisierung. Funktionen, Aufgaben und Instrumente, in: Becker, W./Eierle, B./Fliaster, A./Ivens, B./Leischnig, A./Pflaum, A./Sucky, E. (Hrsg): Geschäftsmodelle in der digitalen Welt. Strategien, Prozesse und Praxiserfahrungen, Wiesbaden 2019, 75–90.

• Braun, S.: In Kürze. Das Controlling muss sich in Zukunft auf radikale Brüche einstellen, in: Controlling & Management Review (2018), 5, 66.

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• Mödritscher, G./Wall, F.: Controlling als interner Dienstleister 4.0, in: Bruhn, M./Hadwich, K. (Hrsg). Dienstleistungen 4.0. Konzepte – Methoden – Instrumente, Wiesbaden 2017, 411–433.

• Mödritscher, G./Wall, F.: Controlling und Digitalisierung – Änderungen im Kompetenzprofil, in: Feldbauer-Durstmüller, B,/Mayr, S. (Hrsg): Controlling – Aktuelle Entwicklungen und Herausforderungen, Digitalisierung, Nachhaltigkeit und Spezialaspekte, Wiesbaden 2019, 65–81.

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• Weber, J./Schäffer, U.: Digitalisierung ante portas, Controlling (2018), Sonderheft, 5–11.

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