Vom Numbercruncher zum Data Scientist – die neuen Controller

Gartenparty. In Ihrem Glas klackern Eiswürfel, die Luft ist mild, die Stimmung entspannt. Jemand gesellt sich zu Ihnen. Kurz darauf fällt die All-time-Small-Talk-Frage: „Und: Was machen Sie so?“ „Ich bin Controller.“

Noch vor einiger Zeit hätte Ihre Antwort maximal eine lauwarme Reaktion wie „Oh, interessant“ hervorgerufen. Subtext: „Oh, öde.“ Controller waren oft die, die Daten jagten und sammelten, um sie dann anschließend artig dem Management vorzulegen. Kreative Eigenleistung? Steuerungsfunktion? Eher nein.

Heute stehen die Chancen gut, dass Ihr Gegenüber beeindruckt ist. Es hat sich weitgehend herumgesprochen: Aus dem unternehmenseigenen Rechnungsprüfer, Erbsenzähler und nerdigen Numbercruncher ist ein versierter Datenexperte mit Einfluss auf das Geschehen geworden. Als Controller sind Sie in der Regel auch interner Berater, findiger Zahlenanalyst und beauftragt, die richtigen Interpretationen und Beurteilungen anzustellen.

Mit diesem Attraktivitätsgewinn wachsen allerdings auch exponentiell Ansprüche und Aufgaben. Im Mittelpunkt Ihres Interesses: valide, möglichst genaue, konsistente und ausreichend viele Daten. Sprich Qualitätszahlen, die Sie und Ihr Unternehmen in die Lage versetzen, fundierte Erkenntnisse zu generieren und die besten Entscheidungen zu treffen.

Wie wir wissen Sie allerdings, wie komplex und fordernd hier allein das Thema Reportingsysteme daherkommt. Das Berichtswesen soll natürlich schlank, flexibel und standardisiert sein. Es soll eine Self-Service-Funktion haben und sich unkompliziert zum Planen von diversen Geschäftsvorgängen wie Forecasting und Budgetierung bis hin zur Produktionsplanung einsetzen lassen. Selbst für sehr erfahrene Spezialisten sind die Herausforderungen riesig.

Unsere Empfehlung: Advanced Analytics

Worauf Sie achten sollten:

• Treffen Sie Ihre Tool-Auswahl bewusst. Entscheiden Sie sich für wenige Werkzeuge. Achten Sie auf die Möglichkeiten zum Kommentieren und Interagieren.

• Bedenken Sie: Der größere Anteil in einem Advanced Analytics-Projekt findet sich immer im Backend. Für den Einsatz der fortschrittlichsten Methoden im Bereich des maschinellen Lernens oder künstlicher Intelligenz empfiehlt sich möglicherweise der Einsatz eines Hyperscalers wie Azure oder AWS.

• Definieren Sie Ihre Kennzahlen, nutzen Sie einen Kennzahlen- und Datenkatalog. Auf Basis der Kennzahlendefinition legen Sie die nötigen Quellsysteme offen, die angebunden werden müssen.

• Wählen Sie eine klare, nutzenstiftende und unmissverständliche Darstellung in den Berichten.

Welche neuen Controlling-Aufgaben zeichnen sich in Ihrem Unternehmen ab? Wir nehmen die Herausforderung gern mit Ihnen an. Kontaktieren Sie uns für ein unverbindliches und kostenloses Angebot.