Wer hat das noch nicht erlebt? Spontan wird ein Mitarbeitender aus der Controlling-Abteilung beauftragt, ein Reporting zu einem bestimmten Fall anzufertigen. Selbstverständlich ist es eilig, denn die Geschäftsleitung benötigt die Zahlen für ein anstehendes Entscheidungsmeeting.
Liegt es an einem neuen Konkurrenten oder an der allgemeinen Wirtschaftlichen Lage? Warum sich die Zahlen tatsächlich so drastisch verändert haben, ist auf den ersten Blick noch nicht erkennbar. Damit diese Abweichungen jedoch nicht nachhaltig zu wirtschaftlichen Einbußen führen, muss eine kurzfristige Entscheidung getroffen werden. Zeit für ein aufwändiges Reporting bleibt nicht. Wie ist es also möglich, trotzdem schnell an Informationen zu gelangen, die eine solide Entscheidungsgrundlage bieten? Die Antwort ist, es bedarf einer Ad-hoc Analyse, welche unmittelbar Unternehmensdaten auswertet und schnelle Antworten auf geschäftliche Fragestellungen liefert.
Warum ist die Ad-hoc Analyse wichtig?
Die Ad-hoc Analyse ist für Unternehmen wichtig, da wichtige Entscheidungen häufig zeitnah getroffen werden müssen. Aktuelle Entwicklungen und Veränderungen erfordern schnelle Entscheidungen, die zugleich auf einer fundierten Datenbasis erfolgen sollen. Anders als das vorgefertigte Standard-Reporting eines Unternehmens, folgt die Ad-hoc Analyse keiner vorgegebenen Struktur. Der Ersteller einer solchen Analyse kann die Inhalte sowohl hinsichtlich der Visualisierung als auch der Auswahlmöglichkeiten frei gestalten. Dabei werden unterschiedliche Datenquellen genutzt und miteinander verknüpft.
Der Controller hat somit die Möglichkeit, relevante Sachverhalte abseits vom Tagesgeschäft zu untersuchen und sehr schnell einen Informationsgewinn in ganz unterschiedlichen Bereichen zu erzielen. Ein häufiger Grund für eine Ad-hoc-Analyse sind beispielsweise Abweichungen von Kennzahlen bzw. die Suche nach deren Auslösern.
Erfolgsfaktoren für die Ad-hoc-Analyse
Die Ad-hoc Analyse bzw. deren Umsetzung hängt von verschiedenen Erfolgsfaktoren ab. Um eine Ad-hoc Analyse erfolgreich durchführen zu können, müssen verschiedene Voraussetzungen erfüllt sein. Zunächst sollten alle Unternehmensdaten bzw. -quellen konsolidiert auf einer einheitlichen Plattform zusammengeführt und bereitgestellt werden. Hierfür eignen sich beispielsweise multidimensionale OLAP-Datenbanken wie zum Beispiel IBM Planning Analytics TM1.
Somit ist das Controlling in der Lage auf Daten aus anderen Unternehmensbereichen zugreifen können. Die Daten müssen für den Anwender frei zugänglich sein und möglichst feingranular vorliegen, damit er sich ganz nach seinen Vorstellungen darin bewegen kann.
Das hat folgenden Vorteil: Liegen alle Daten zentral und integriert in einer Datenbank vor, dann erübrigt sich die manuelle Übertragung von Zahlen von einem System zum nächsten. Denn im Fokus soll die Datenanalyse, nicht die Beschaffung relevanter Daten stehen.
Nicht zuletzt ist es erfolgsentscheidend für eine Ad-hoc-Analyse, dass der Anwender mit den betreffenden Daten sehr vertraut ist. Nur dann ist er in der Lage, diese kompetent in Relation zu bringen, zu interpretieren und mehrwertige Erkenntnisse für das Geschäft daraus zu ziehen.
Fokussierung auf Auswahl an Datenquellen
Um schnell zum Ziel zu kommen, ist es notwendig, sich bei der Ad-hoc-Analyse im Controlling auf eine Fragestellung zu konzentrieren. Hierzu wird nur auf eine Auswahl der Daten zugegriffen. Zwar ergänzen Ad-hoc-Analysen das vorgefertigte Standard-Reporting eines Unternehmens, sie können aber von standardisierten Strukturen abweichen. Die Ad-hoc-Analyse bietet also zahlreiche Vorteile, wenn es schnell gehen muss:
- Der Ad-hoc-Bericht im Controlling ermöglicht dem Unternehmen ein hohes Maß an Agilität.
- Die Mitarbeitenden können spontan spezifische Fragestellungen analysieren.
- Es lassen sich kurzfristige Entscheidungen auf solider Basis treffen.
- Formelle Vorgaben orientieren sich am Standard-Report, können aber abweichen.
Multidimensionale OLAP-Datenbanken verfügen über außergewöhnlich kurze Antwortzeiten und topaktuelle Informationen in wenigen Sekunden – auch bei größtem Datenvolumen. Sie sind damit grundlegend geeignet für Anforderungen im Bereich Business Intelligence, Unternehmensplanung und Konzernkonsolidierung.
So können Anwender Anforderungen ohne jegliche Begrenzungen der Dimensionen anzeigen wie beispielsweise Verkäufe nach Zeitpunkt, Region und Modell eines Produkts. Sind die Daten im Vergleich hierzu in einer relationalen Datenbank gespeichert, können sie zwar multidimensional betrachtet werden, doch muss dazu für jede Dimension einer Datenaggregation eine Tabelle oder Ansicht geöffnet und verarbeitet werden. Einheitliche Strukturen, Regelwerke, sichere Datenhaltung und flexible Zugriffsrechte sind weitere Vorteile einer Unternehmensplanung auf Basis von einheitlichen Datenbanken.
Die starke OLAP-Datenbank: IBM Planning Analytics TM1
Es gibt unterschiedliche Anbieter und Lösungen zur Unternehmensplanung auf Basis von multidimensionalen Datenbanken.
Die am Markt erfolgreichste Lösung hierbei ist IBM Planning Analytics TM1, das strategische Unternehmensplanungsprodukt der IBM. Es ist ein Kernelement des IBM Performance-Management-Portfolio und bereits seit den 1980er Jahren auf dem Markt.
Aufgrund seiner umfangreichen Funktionalität für Planungs- und OLAP-Analysen und der zugrundeliegenden In-Memory TM1-Technologie spielt das Produkt eine strategische Rolle für IBM. Planning Analytics ist sowohl in der klassischen On-Premises- als auch in der Cloud-Version verfügbar. Im Wesentlichen ist Planning Analytics eine leistungsstarke, multidimensionale In-Memory-Datenbank für Budgetierung, Planung und Forecasting mit Excel- und Web-Frontends.
Das Produkt richtet sich an Business-Power-User für die Erstellung aller Arten von Anwendungen (Planung, Analytik, Strategiemanagement). Daher ist es nicht auf ein bestimmtes Thema ausgerichtet (Finanzen, Vertrieb, HR usw.).
In den letzten Versionen von Planning Analytics hat IBM die Benutzerfreundlichkeit des Webclients, die Diagrammoptionen und Visualisierungen sowie Workflow- und Vorhersagefunktionen auf der Grundlage von historischen Zeitseriendaten und einer Reihe von vordefinierten Algorithmen weiter ausgebaut und verbessert.
Seit 25 Jahren ein verlässlicher Partner
Als IBM Advanced Business Partner mit 25 Jahre Erfahrung im Bereich BI, Unternehmensplanung und Konsolidierung bietet elKomSolutions Software-Lösungen für Business Intelligence (elKomBI), Unternehmensplanung (elKomPLAN) und Konzernkonsolidierung (elKomKONS).
Hierbei erhalten unsere Kunden eine einfach bedienbare, hochflexible und kosteneffiziente Business Intelligence Technologie auf Basis IBM Planning Analytics TM1, mit der sie schneller entscheidungsrelevante Informationen für Ihr Unternehmen gewinnen können.
Die integrierte Finanzplanung mit detaillierten Teilplänen beschleunigen und transparenter gestalten, sowie die die Konzernkonsolidierung und das Reporting zu automatisieren, sind weitere Möglichkeiten für den Einsatz unserer Lösung.
