Fassen Sie diesen Blogbeitrag wie folgt zusammen:
Auch wenn niemand von uns die Zukunft vorhersagen kann, tragen wir die Verantwortung, zukünftige Möglichkeiten zu bedenken und uns entsprechend vorzubereiten. Für den Finanzsektor bedeutet dies, intelligent zu arbeiten, um die richtigen Technologien und Mitarbeiter zu gewinnen und agil genug zu sein, um auf die unvermeidlichen Umbrüche reagieren zu können.
Ohne eine klare Vision und Strategie für den Finanzsektor in der digitalisierten Welt ist das unwahrscheinlich. Es ist an der Zeit, einen Schritt zurückzutreten und sicherzustellen, dass Ihr Plan zur Zielerreichung klar ist.
Planung, Budgetierung und Prognosen stellen viele Organisationen, unabhängig von Branche und Größe, vor unumgängliche Herausforderungen. Planung ist ein wesentlicher Bestandteil des Managements der finanziellen und operativen Leistungsfähigkeit und kann den Gesamterfolg eines Unternehmens maßgeblich beeinflussen, insbesondere in der heutigen wettbewerbsintensiven Geschäftswelt, in der selbst etablierte Branchen von disruptiven Wettbewerbern erschlossen werden. Trotz ihrer immensen Bedeutung wird die Planung, insbesondere der jährliche Budgetprozess, oft als aufwendig und zeitintensiv empfunden.
Die Budgetplanung umfasst Einnahmen, Ausgaben, potenziellen Cashflow und Schuldenabbau und beschreibt die monatliche Umsetzung des Plans. Unternehmen wählen ein Geschäftsjahr und erstellen einen Jahreshaushalt. Je nach tatsächlichem Einkommen kann der Haushalt angepasst werden. Zudem können die realen Finanzberichte mit dem Haushalt verglichen werden, um zu beurteilen, inwieweit dieser erreicht oder übertroffen wird.
Anhand historischer Daten und bestehender Marktszenarien liefert die Prognose Schätzungen über den Umsatz, den ein Unternehmen in den kommenden Monaten oder Jahren erzielen wird. Die Prognosen können je nach Verfügbarkeit neuer Informationen angepasst werden.
Einem IBM-Bericht zufolge betrachteten 81 % der Finanzchefs im Jahr 2015 die Optimierung ihrer Planung, Budgetierung und Prognose als entscheidende Geschäftsziele.
Doch nur wenige Jahre später gaben lediglich 14 % der Finanzchefs an, dass ihre Geschäftsprozesse technologisch „optimal“ seien und Systeme datengestützte Entscheidungen ermöglichten. Ein Wandel ist zweifellos überfällig. Laut zukunftsorientierten Führungskräften bietet eine dynamische Planung, die auf unternehmensweitem Feedback basiert, enormes Potenzial zur Steigerung der Prozesseffizienz und der Business Intelligence.
Diese Organisationen verstehen auch den erheblichen Mehrwert, den moderne Planungslösungen für Geschäftsabläufe, Marketing, Vertrieb, Lieferkettenmanagement, Personalwesen usw. bieten. Die Organisationen können ihre Maßnahmen besser koordinieren und sehen, wie sich ihre Entscheidungen auf die organisatorischen Aktivitäten auswirken.
Nach Abschluss der strategischen Planung ist es wichtig, Richtlinien für den Budgetierungsprozess zu entwickeln, die Nachhaltigkeitsaspekte und deren Verbindung zur Umsetzung von Geschäftsplänen und Wachstum berücksichtigen. Darüber hinaus sollten Leistungsbudgets für jede Geschäftsfunktion festgelegt und Top-down- sowie Bottom-up-Finanz- und Betriebspläne erstellt werden.
Nach Planung und Budgetierung erfolgt die Leistungsbeurteilung, um eine realistische Prognose der aktuellen und erwarteten Geschäftsentwicklung zu ermöglichen. Dieser Prognoseprozess führt zu zeitnahen Managemententscheidungen und Korrekturmaßnahmen.
- Es ist schwierig, einen Standardansatz für die Integration zu entwickeln, da die PBF-Prozesse in den verschiedenen Unternehmen unterschiedlich sind.
- Kein Bewusstsein für Nachhaltigkeit und den damit verbundenen Mehrwert für Unternehmen.
- Begrenzte Fortschritte aufgrund einer gescheiterten Strategie der Überschätzung des Budgets.
- Ein starrer Prozess führt zu verzögerten Ergebnissen.
- Unzutreffende Annahmen und mühsame manuelle Eingaben.
Für Fachbereichsleiter kann die Planung und Budgetierung mitunter wie eine sporadische Zeitverschwendung ohne nennenswerten Nutzen erscheinen. Sie fühlen sich möglicherweise unter ständigem Druck, mit weniger Ressourcen mehr zu erreichen, und werden von spezifischen Informationsanforderungen überhäuft.
Dies führt zu einer gescheiterten Strategie, Budgetanträge zu überschätzen, in der Hoffnung, dass die Haushaltsmittel nicht ausreichen, um den Bedarf zu decken. Diese Unannehmlichkeiten, so geringfügig sie auch im Vergleich zu den verpassten Chancen erscheinen mögen, können die Folge einer starren Planung und Prognose sein, insbesondere in wirtschaftlich volatilen Phasen.
Große Organisationen verfügen zwar über Millionen-Dollar-Budgets für Geschäftsanwendungen, haben aber Schwierigkeiten mit den eigentlichen Geschäftsbereichen, darunter Kassensysteme oder Produktionsanlagen, die Gigabytes an Echtzeit-Updates generieren, ERP-Systeme, Lieferketten, Personalwesen und Vertriebsplanung.
Viele Organisationen nutzen Business-Intelligence- oder Analysetools als Ergänzung zu ihren funktionalen Anwendungen, um strategische Entscheidungen zu treffen. Diese Tools helfen dabei, Daten in ansprechende Dashboards und präzise Berichte umzuwandeln.
Die beiden Ebenen sind dennoch weiterhin voneinander getrennt. Alle diese Unternehmensanwendungen geben Daten möglicherweise mit unterschiedlichen Geschwindigkeiten, in unterschiedlichen Dateiformaten oder sogar als Antwort auf völlig unterschiedliche Anfragen aus.
Daher lässt es sich nicht ohne Weiteres mit anderen Abteilungen oder Funktionen teilen, geschweige denn mit Analysetools. Stattdessen müssen die Fachbereichsleiter die benötigten Informationen manuell in Datenbanken oder Tabellenkalkulationen zusammenstellen, bevor sie diese für BI-Berichte verwenden können.
Als Folge davon kann es zu einer Zunahme von Tabellenkalkulationen kommen, die häufig veraltete oder widersprüchliche Daten enthalten (ganz abgesehen vom zusätzlichen Aufwand und Zeitbedarf).
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Betrachten wir eine Kaufhauskette, die in einem sich rasant verändernden Einzelhandelsumfeld ihre Rentabilität sichern will. Jede Funktion hat einen eigenen Geschäftsprozess, der durch verschiedene Anwendungen automatisiert wird.
Die Bedarfsplanung umfasst die Vorhersage der Kundenwünsche im kommenden Jahr; die Lieferkettenplanung beinhaltet die Lokalisierung und Terminierung der Lieferungen von Accessoires, Haushaltswaren und Bekleidung; das Personalmanagement umfasst die Verwaltung der Filialmitarbeiter und Lagerarbeiter; das Merchandising umfasst die Organisation von Marketingkampagnen; das Gebäudemanagement trägt zur Attraktivität und Sicherheit der Filialen bei; die Anreizplanung dient der Motivation der Verkäufer; und der Kundenservice kümmert sich um die Bedürfnisse der Käufer.
Natürlich hat jede dieser Funktionen eine oder mehrere spezifische Unternehmensanwendungen. Die Anaplan-Plattform unterstützt Sie bei der Entwicklung, dem Testen und der Feinabstimmung der Annahmen und hilft Ihrem Unternehmen, Risiken zu minimieren und Gewinne zu maximieren.
Finanzvorstände sehen in der Datenanalyse ein wichtiges Instrument, um neue Wachstumschancen zu identifizieren. Unterstützt wird dies durch die Integration interner Unternehmensdaten mit Daten von Wettbewerbern und externen Märkten. Darüber hinaus können Finanzvorstände mithilfe robuster Daten das Potenzial agiler Szenarioplanung und intelligenter Prognosen nutzen, um Akquisitionsmöglichkeiten zu bewerten.
Durch die Einbeziehung externer Datensätze, wie beispielsweise makroökonomischer Prognosen, kann die Szenarioplanung die Auswirkungen auf die Organisation umfassender simulieren. Tabellenkalkulationsbasierte Szenarioplanung kann sich aufgrund der schieren Datenmenge und der Notwendigkeit, Änderungen schnell vorzunehmen und gleichzeitig deren Auswirkungen zu verstehen, oft als schwierig erweisen.
Anwender im Finanzbereich benötigen eine skalierbare und anpassungsfähige technologische Lösung, um die geschäftlichen Auswirkungen verschiedenster Situationen schnell vorherzusagen und zu bewerten.
Unternehmen können mit Anaplan umfassende und detaillierte Szenarien erstellen, die alle wichtigen internen und externen Daten und Faktoren berücksichtigen, die das Geschäft beeinflussen. Die wichtigsten Bereiche, die von einer Änderung einer Szenariovariablen betroffen sind, werden sofort aktualisiert, sodass alle Pläne und Prognosen stets auf dem neuesten Stand sind.
Unternehmensleiter können die Auswirkungen interner und externer Veränderungen, wie beispielsweise neuer Kostensenkungsmaßnahmen oder einer Unterbrechung der Lieferkette, untersuchen. Anaplan bietet Ihnen einen schnellen Überblick darüber, wie sich diese Veränderungen auf verschiedene organisatorische Aspekte und Geschäftsergebnisse auswirken.
Die Abstimmung der Top-Down-Finanzziele mit den Bottom-Up-Planungen ist ein entscheidendes Merkmal effektiver Budgetierung und Prognose. Manche Organisationen legen jährliche Top-Down-Ziele fest und delegieren den Budgetierungsprozess anschließend an die Finanzabteilung mit dem Auftrag, diese Ziele zu erreichen.
Andere Organisationen fordern detaillierte, von unten nach oben erstellte Pläne, die anschließend von der Führungsebene an die vollständigen Unternehmensdaten angepasst werden, um strategische Ziele zu erreichen. Beide Strategien stellen jedoch keinen praktikablen Weg zu einer überlegenen Planung dar.
Moderne Unternehmen benötigen vielseitige Planungs-, Budgetierungs- und Prognosefunktionen, die sich über alle Prozesse im Unternehmen erstrecken – etwas, das veraltete Systeme nicht leisten können. Durch die Vernetzung von Mitarbeitern, Daten und Plänen über alle Unternehmensfunktionen hinweg erhalten Organisationen einen umfassenden Überblick darüber, was geschieht, warum es geschieht und wohin die Reise geht.
Unternehmen können Echtzeitberichte erstellen und Szenarien mithilfe fortschrittlicher Analysen bewerten, was zu besseren Geschäftsentscheidungen und -ergebnissen führt. Durch vernetzte Planung können Unternehmen die nötige Flexibilität und Teamarbeit entwickeln, um den ständigen Wandel in einen Wettbewerbsvorteil zu verwandeln.
Bis 2024 werden laut dem Gartner-Bericht „Strategic Roadmap for Cloud Financial Planning and Analysis Solutions“ aus dem Jahr 2020 70 % der neuen Finanzplanungs- und Analyseprojekte zu erweiterten Planungs- und Analyseprojekten (xP&A) werden, die ihren Umfang über den Finanzbereich hinaus auf andere Bereiche der Unternehmensplanung und -analyse ausdehnen.
Echtzeitinformationen, kontinuierliche Prognosen und funktionsübergreifende Planung sind für den Erfolg Ihres Unternehmens in der neuen Normalität unerlässlich. Allerdings sind nicht alle Finanzplanungssysteme in der Lage, diese Funktionen bereitzustellen.
In den letzten zehn Jahren hat die Menge an Unternehmensdaten explosionsartig zugenommen und damit neue Möglichkeiten für Erkenntnisse und Prognosen geschaffen. Einer der vielen großen Bereiche mit detaillierten Daten, die bei der Fokussierung und Feinabstimmung von Budgets, Prognosen und Plänen hilfreich sein können, ist das Lieferkettenmanagement.
Weitere Quellen für detaillierte Daten umfassen Umsatz-, Lager-, Suchverlaufs- und Kundenbeziehungsdaten. Bei einem solchen Umfang ist eine manuelle Bearbeitung jedoch schlichtweg unpraktisch; stattdessen erweisen sich fortschrittliche Tools wie KI und ML als äußerst zuverlässig und vorteilhaft. Ist eine breite Anwendung von Predictive Analytics angesichts der geringen Akzeptanz einiger moderner Buchhaltungsprozesse wie rollierender Prognosen und Szenarioplanung überhaupt möglich?
Eine Studie von FSN aus dem Jahr 2021 zeigt, dass nur 19 % der Unternehmen auf Prognosemethoden setzen, 13 % unternehmensweit die Nullbasisbudgetierung anwenden und 13 % Szenarioplanung nutzen, um ihren Planungs-, Budgetierungs- und Prognoseprozess (PBF) zu verbessern.
Die Nutzung der System- und Prozessanforderungen dieser modernen Rechnungslegungsansätze ist Voraussetzung für den Fortschritt hin zu prädiktiven Analysen (standardisierte, automatisierte und verifizierte Daten, effektive PBF-Systeme). Es erscheint unwahrscheinlich, dass drei Viertel der befragten Finanzverantwortlichen vor 2030 fortschrittliche Technologien wie prädiktive Analysen, KI und ML einführen werden.
Finanzverantwortliche streben an, prädiktive Analysen bis 2030 in 75 % der Unternehmen zum Standard zu machen. Ein Viertel glaubt jedoch weiterhin nicht, dass sie diese benötigen oder dass sie bis dahin nicht realisierbar sind. Sie bringen außerdem eine Checkliste mit Voraussetzungen mit, die erfüllt sein müssen, bevor prädiktive Analysen im leistungsorientierten Finanzmanagement (PBF) sinnvoll eingesetzt werden können. Die wichtigste Voraussetzung ist das Verständnis der internen Funktionsweise der eingesetzten Lösungen.
Finanzabteilungen, die prädiktive Analysen in ihre Planungs-, Budgetierungs- und Prognoseprozesse integrieren möchten, wünschen sich erklärbare Algorithmen, die innerhalb der Funktion selbst angepasst werden können. Zudem sollen die Lösungen genauso einfach zu bedienen und zu erstellen sein wie bestehende Business-Intelligence-Tools.
Darüber hinaus möchten sie die Prognosemodelle mit externen Markt- und Finanzdaten verknüpfen können. Sie wünschen sich all dies in der Prognosesoftware integriert, um eine bessere Geschäftsentwicklung zu ermöglichen.
Moderne Technologien und künstliche Intelligenz werden die Datenanalyse revolutionieren und ihre Leistungsfähigkeit erheblich steigern. Vor zehn Jahren bot Analysesoftware lediglich deskriptive Analysen. Lösungsanbieter entwickelten prädiktive Analysen, parallel zum Anstieg des generierten Datenvolumens.
Datenanalyseprogramme verändern sich und werden mit dem Fortschritt der KI immer komplexer. Die präskriptive Analytik stellt die nächste Stufe in der Entwicklung der Datenanalyse dar und nutzt frühere Iterationen, um potenzielle Ergebnisse aufzuzeigen.
Damit die Finanzabteilung ihre langfristigen Ziele hinsichtlich Prognose- und Planungsverbesserung erreichen kann, benötigt sie die richtigen Werkzeuge und Kompetenzen. Die jüngste Umfrage von FSN ergab, dass Data Scientists, Business Partner und Systembuchhalter gegenüber FP&A-Experten priorisiert werden, während Spezialisten für die gesetzliche Berichterstattung am wenigsten gefragt sind und trotz neuer Berichtspflichten in der Investitionspriorität weit hinter allen anderen Funktionen zurückliegen.
Trotz des derzeitigen Fachkräftemangels in vielen Branchen stellt die Lücke im Finanzbereich nach wie vor ein sehr gravierendes Problem dar. Laut einer Studie aus dem Jahr 2019 äußerten 42 % der Führungskräfte im Finanzwesen die Befürchtung, dass ihre mangelnden digitalen Kompetenzen sie in den nächsten drei Jahren daran hindern würden, neue Technologien zu nutzen.
Drei Jahre später geben 73 % der Finanzverantwortlichen an, dass sie ohne umfassende Spezialisierung und Weiterbildung ihre Ziele nicht erreichen können. Laut 45 % der Befragten wird ein Mangel an Finanzkompetenzen Unternehmen ausbremsen, und die Hälfte räumt ein, dass die Automatisierung von Finanzprozessen allein nicht genügend Zeit freisetzt, um die Ziele zu erreichen.
Werttreiber auf unternehmensweiter Ebene ausrichten
Überprüfen Sie die Datenstrukturen und -anforderungen, um sicherzustellen, dass der PBF-Prozess auf Daten basiert, die mit geschäftlichen Werttreibern verknüpft sind und langfristig eine Strategie versprechen.
Externe Daten bei Bedarf einbeziehen.
Daten zur Verbrauchernachfrage, Lieferanteninformationen, Wirtschafts- oder Regierungsdaten sowie Wettbewerbsinformationen sind von großer Bedeutung. Sie sollten in den PBF-Prozess integriert werden, um Genauigkeit und flexible Szenariomodellierung zu gewährleisten.
Einigung auf Leistungs- und Erfolgsmessungen
Das Unternehmen muss ein klares Verständnis davon haben, was erfolgreiche Planung, Budgetierung und Prognose ausmacht. Bedeutet die Einhaltung des Budgets, dass man eine Chance verpasst hat? Gewährleistet der Prognoseprozess Genauigkeit?
Eine bessere Daten-Governance einführen
Beseitigen Sie die funktionsbezogene Datensilo-Struktur und schaffen Sie unternehmensweit klare Verantwortlichkeiten für Daten. Dadurch entsteht eine einheitliche Datenbasis mit sauberen, konsistenten und vollständigen Daten zu den identifizierten wichtigen Prozessen.
Rollierende Prognosen optimieren
Ein aktuelleres Bild der erwarteten Unternehmensleistung im Hinblick auf die strategischen Ziele liefern monatliche rollierende Prognosen, die dem Betriebsmodell des Unternehmens entsprechen. Dies ermöglicht schnellere Entscheidungen und eine flexible Ressourcenumverteilung, wenn die Prognose vom Zielwert abweicht, und lenkt die Aufmerksamkeit des Managements auf die Zukunft.
Die Abstimmung von Technologie, Geschäftsprozessen und Best Practices ist für die erfolgreiche Implementierung einer Planungslösung unerlässlich. Als führender Anaplan-Partner unterstützen wir Sie umfassend bei Ihren Anaplan-Anforderungen, indem wir personalisierte Konnektoren, APIs und ETL-Tools für Ihren täglichen Geschäftsbetrieb entwickeln und implementieren.
Mit Anaplan und seinen vielfältigen Integrationsmodellen unterstützen wir Sie dabei, den Ansatz der vernetzten Planung optimal zu nutzen und die Datenverarbeitung in Tabellenkalkulationen zu eliminieren. Unternehmen können ihre finanzielle und operative Leistungsfähigkeit deutlich steigern, indem sie ihren PBF-Prozess an den Best Practices von Anaplan ausrichten. Die Experten von Polestar Analytics helfen Ihnen bei der Auswahl der besten Vorgehensweisen und ebnen Ihnen den Weg zu konkreten Ergebnissen und einem maximalen ROI.