Dynamische Prognosen können Unternehmen in unsicheren Zeiten den Weg durch volatile Märkte weisen. Laut einer aktuellen Studie von Business Application Research Center (BARC) in Zusammenarbeit mit Workday reagieren Unternehmen auf den Agilitätsdruck, indem sie auf intelligente, echtzeitbasierte Prognosen umsteigen.
Das Geschäftsumfeld war noch nie so komplex wie heute. Moderne Führungskräfte müssen oft konkurrierende Prioritäten unter einen Hut bringen – darunter Umsatzwachstum, Kostensenkung, Innovationsförderung oder Investitionen in Programme zur ökologischen, sozialen und ethischen Unternehmensverantwortung. Dies ist keine leichte Aufgabe, insbesondere angesichts hochgradig dynamischer Marktbedingungen.
Finanzteams tragen eine große Verantwortung in Bezug auf Unternehmensstrategie und Wachstumsplanung: Sie müssen zuverlässige, evidenzbasierte Erkenntnisse liefern, die durch eine detaillierte Analyse der Finanz-, Personal- und Betriebsdaten des Unternehmens gewonnen werden und zu praktischen Maßnahmen führen. Um schnell fundierte Entscheidungen zu treffen, muss es möglich sein, Daten direkt abzurufen und verschiedene Szenarien zu modellieren, damit die Verantwortlichen die Auswirkungen möglicher Investitionen und Strategien abwägen können. Und da die Welt nicht stillsteht, müssen Pläne und Prognosen auch kurzfristig anpassbar sein.
In Zusammenarbeit mit Workday veröffentlichte Business Application Research Center (BARC) vor Kurzem die Studie „Dynamic Forecasts: How to Steer in Volatile Markets“. Die Ergebnisse zeigen, dass Unternehmen auf den Agilitätsdruck reagieren, indem sie sich zunehmend von dem traditionellen Planungsansatz mit jährlichen Zyklen lösen. An dessen Stelle treten rollierende Prognosen, auch dynamische Prognosen genannt.
Nur wenige Unternehmen haben den nötigen Reifegrad für ein fortschrittliches, integratives Analyse- und Planungsmodell erreicht.
Viele Unternehmen betrachten die Modernisierung ihrer Planungslösung als wichtige Investition, doch nur wenige haben den nötigen Reifegrad erreicht, um Planung, Umsetzung und Analyse in einem geschlossenen Kreislauf zu verbinden.
Ohne diese enge Verzahnung besteht die Gefahr, dass die Planung zu kurzsichtig ist. Trotzdem gibt es nur wenige Lösungen, die diese drei Funktionen vereinen. Dies sind laut unserer Studie die größten Planungshürden:
Integration von Planung und Budgetierung einerseits sowie Analyse und Business Intelligence andererseits (45 %)
Gewinnung fundierter Erkenntnisse aus Plänen und Prognosen zur Schaffung einer Entscheidungsgrundlage (40 %)
Engere Verzahnung von strategischen und operativen Plänen (38 %)
Kürzere Prognosezyklen und höhere Prognosefrequenz (36 %)
Eine Planungsstrategie, die unter diesen Defiziten leidet, kann zu Informationslücken bei der Entscheidungsfindung und Unternehmensführung führen.
Die Studie macht deutlich, dass Unternehmen die vier Aspekte eines lückenlos integrierten Planungsansatzes – Strategie und Umsetzung, Planung und Prognose, Betriebs- und Finanzplanung sowie Planung und Analyse – verbinden müssen. Doch was eignet sich als Bindemittel?
Der Studie zufolge bewerten 80 % der Befragten dynamische Prognosen als wertvoller als traditionelle Pläne und Budgets.
Die Pandemie hat den Agilitätsdruck für Unternehmen erhöht. Um nicht den Anschluss zu verlieren, sind sie gezwungen, schneller zu handeln, flexibler zu reagieren und sich anzupassen. Mit dynamischen Prognosen gelingt ihnen genau das. Dynamische Prognosen beruhen auf Echtzeit-Daten und werden auf rollierender Basis aktualisiert – üblicherweise vierteljährlich oder monatlich. Damit unterscheiden sie sich von traditionellen Budgetierungs- und Prognosemodellen auf jährlicher Basis sowie statischer Planung, die an manuellen Tabellenkalkulationsprozessen und langen Zyklen krankt.
Unternehmen profitieren in vielerlei Hinsicht von einem integrativen Ansatz, der dynamische Prognosen und Planung miteinander verbindet: Kürzere Zyklen und Echtzeit-Einblicke zählen ebenso zu dessen Vorteilen wie die Reduktion manueller Aufgaben und Datenfehler.
Bei einem dynamischen Prognoseansatz kommen Technologien wie die KI-gestützte Automatisierung zum Einsatz, die an die Stelle repetitiver und transaktionsbezogener Routineaufgaben tritt, sodass die Zahl manueller Eingriffe minimiert werden kann. Machine Learning-Funktionen ermöglichen eine effizientere Szenarioplanung auf Basis von Mustererkennung und Prozessanalyse. Augmented Analytics wiederum liefert wertvolle Erkenntnisse zur Unternehmensperformance für den nächsten Planungs- und Prognosezyklus.
Dynamische Prognosen haben zweifellos erhebliche Vorzüge. Das haben unserer Studie zufolge auch die Unternehmen erkannt. So betrachten 80 % der Befragten dynamische Prognosen als wertvoller als traditionelle Pläne und Budgets. 75 % halten vorausschauende Modelle für einen guten Resonanzboden, um Schwingungen im Markt frühzeitig zu erkennen, insbesondere in spezialisierten Funktionsbereichen.
Bessere Prognosen und Simulationen allein sind wirkungslos, wenn Planung, Analyse und Umsetzung getrennt voneinander gemanagt werden. Echter Mehrwert entsteht erst durch die Verzahnung von Planung und Prognosen einerseits sowie Umsetzung und Analysen andererseits, ergänzt um automatisierte Prozesse, die mehrere Datenquellen und Workflows zur Prozesssteuerung und Frühwarnmechanismen zur Vorhersage drohender Krisen nutzen.
Bessere Prognosen und Simulationen allein sind wirkungslos, wenn Planung, Analyse und Umsetzung getrennt voneinander gemanagt werden.
Dynamische Prognosen bieten Lösungen für viele Probleme der heutigen Geschäftswelt. Sie bieten Unternehmen die Möglichkeit, sich effektiv gegen künftige Herausforderungen zu wappnen, auf Black-Swan-Ereignisse und globale Krisen vorzubereiten und die betriebliche Reaktionsstärke und Anpassungsfähigkeit zu stärken.
Ein dynamischer Prognosemechanismus in Echtzeit auf der Basis von kooperativer Szenarioplanung erhöht die unternehmensweite Agilität, bietet eine flexible Planungs- und Entscheidungshilfe und festigt den Erfolg in einer Welt im Wandel.
Weitere Informationen zu dynamischen Prognosen finden Sie in unserer Studie.
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