Zusammenfassung
Der Beitrag untersucht, auf welche Faktoren der digitale Wandel im Controlling zurückzuführen ist und welchen Einfluss diese auf das gesamte Controlling-System haben. Es wird gezeigt, dass der digitale Wandel im Controlling im Wesentlichen von einer veränderten Datenverfügbarkeit (Big Data) und neuen Analysemöglichkeiten (Business Analytics) getrieben wird. Die zunehmende Bedeutung von Informationen und dem wachsenden Verständnis von Big Data schaffen neue Potenziale, aber auch Herausforderungen für das Controlling. So werden beispielsweise durch die intelligente Vernetzung von Maschinen und Anlagen enorme Datenmengen generiert, welche das Controlling in neues und gewinnbringendes Wissen transformieren kann. Die Analyseergebnisse zeigen, dass das Controlling herausgefordert ist, Prozesse, Systeme und Daten zu standardisieren, Prozesse zu automatisieren und Controller zu spezialisieren, um einen Nutzen aus der Digitalisierung schöpfen zu können.
„Daten sind das Öl des 21. Jahrhunderts, und Datenanalyse der Verbrennungsmotor.“ Peter Sondergaard, Head of Research & Advisory, Gartner Inc.
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Literatur
Appelbaum D, Kogan A, Vasarhelyi M, Yan Z (2017) Impact of business analytics and enterprise systems on managerial accounting. Int J Account Inform Syst 25:29–44
Baars H, Kemper HG (2015) Integration von Big-Data-Komponenten in die business intelligence. Controlling 27(4/5):222–228. https://doi.org/10.15358/0935-0381-2015-4-5-222
Bange C, Grosser T, Janoschek N (2015) Big data use cases. Getting real on data monetization. BARC Research Study
Becker A (2016) Controlling als reflexive Steuerung von Organisationen. In: Weber J, Schäffer U (2016) Einführung in das Controlling, 15. Aufl. Schäffer-Poeschel, Stuttgart (2003)
Bhimani A, Willcocks L (2014) Digitisation, „Big Data“ and the transformation of accounting information. Account Bus Res 44(4):469–490. https://doi.org/10.1080/00014788.2014.910051
Biel A, Michel U, Tobias S (2017) Was bedeutet Digitalisierung für Controller? CM Controller Magazin 05(2017):38–43
BITKOM (2012) Big Data im Praxiseinsatz – Szenarien, Beispiele, Effekte, Berlin
BITKOM (2015) Big Data und Geschäftsmodell-Innovationen in der Praxis. 40 + Beispiele, BITKOM, Berlin
Bremmer M (2017) Kollege Roboter, übernehmen Sie! Computerwoche. https://www.computerwoche.de/a/kollege-roboter-uebernehmen-sie,3331269. Zugegriffen: 10. Dez. 2017
Capital-Redaktion (2017) Vier Unternehmen, die schon heute digital denken. https://www.capital.de/wirtschaft-politik/vier-unternehmen-die-schon-heute-digital-denken. Zugegriffen: 26. Nov. 2017
Chartered Institute of Management Accountants (CIMA) (2013) About us. http//:www.cimaglobal.com/About-us/. London. Zugegriffen: 2. Jan. 2014
Chaudhuri S, Dayal U, Narasayya V (2011) An overview of business intelligence technology. Commun ACM 54(8):88–98
Columbus L (2016) McKinsey’s 2016 analytics study defines the future of machine learning. Forbes. https://www.forbes.com/sites/louiscolumbus/2016/12/18/mckinseys-2016-analytics-study-defines-the-future-machine-learning/#766d06b014eb. Zugegriffen: 10. Dez. 2017
Daimler AG (2017) Erfolgreicher Einsatz von Blockchain, Gemeinsames Pilotprojekt von Daimler und LBBW. https://www.daimler.com/investoren/refinanzierung/blockchain.html. Zugegriffen: 10. Dez. 2017
Davenport T (2013) The rise of analytics 3.0. International Institute for Analytics. https://iianalytics.com/research/the-rise-of-analytics-3.0. Zugegriffen: 15. Sept. 2018
Davenport T (2014) Big Data – Chancen erkennen, Risiken verstehen. Vahlen, München
Davenport T (2015) The rise of automated analytics. https://blogs.wsj.com/cio/2015/01/14/the-rise-of-automated-analytics/. Zugegriffen: 15. Sept. 2018
Davenport T, Harris J (2007) Competing on analytics – the new science of winning. Harvard Business Press, Boston
Davenport T, Harris J, Morison R (2010) Analytics at work: smarter decisions, better results. Harvard Business Press, Boston
Deyhle A, Steigmeier B, Autorenteam (1993) Controller und controlling. Haupt, Bern
DIN SPEC 1086 (2009) Qualitätsstandards im Controlling. Beuth, Berlin
Ereth J, Kemper HG (2016) Business analytics und business intelligence. Controlling 28(8/9):458–464. https://doi.org/10.15358/0935-0381-2016-8-9-458
Financial Executive Institute (Hrsg) (1962) Controllership and treasurership functions defined by FEI. The Controller 30, S 289
Finsterbusch S (2017) Warum Roboter jetzt sogar schwitzen. Frankfurter Allgemeine Zeitung. http://www.faz.net/aktuell/wirtschaft/unternehmen/kuenstliche-intelligenz-ki-warum-roboter-jetzt-schwitzen-14868306.html. Zugegriffen: 10. Dez. 2017
Fischer T, Möller K, Schultze W (2015) Controlling: Grundlagen Instrumente und Entwicklungsperspektiven. Schäffer-Poeschel, Stuttgart
Frey CB, Osborne M (2013) The future of employment: how susceptible are jobs to computerization? Working Paper. Obermaier R, Grottke M (2017) Controlling in einer „Industrie 4.0“- Neue Möglichkeiten und neue Grenzen für die Steuerung von Unternehmen, ZfbF-Sonderheft 71/17, S 111–144
Gadatsch A, Krupp A, Wiesehahn A (2017) Smart Controlling – Führungsunterstützung im digitalen Wandel. CM Controller Magazin 02(2017):72–75
Gänßlen S, Losbichler H, Niedermayr R, Rieder L, Schäffer U, Weber J (2013) Die Kernelemente des Controllings – Das Verständnis von ICV und IGC. WHU Control Manag Rev 57(3):56–61
Gleich R, Grönke K, Kirchmann M, Leyk J (Hrsg) (2014) Controlling und Big Data – Anforderungen, Auswirkungen, Lösungen. Haufe, München
Gray P (2017) Economists are obsessed with „Job Creation.“ How about less work? Evonomics. http://evonomics.com/less-work-job-creation-peter-gray/. Zugegriffen: 10. Dez. 2017
Grönke K, Heimel J (2015) Big Data im CFO-Bereich: Kompetenzanforderungen an den Controller. Controlling 27(4/5):242–248
Grönke K, Kirchmann M, Leyk J (2014) Big Data: Auswirkungen auf Instrumente und Organisation der Unternehmenssteuerung. Controlling und Big Data – Anforderungen, Auswirkungen, Lösungen. Haufe, München
Hahn D, Hungenberg H (2001) PuK. Planung und Kontrolle, Planungs- und Kontrollsysteme, Planungs- und Kontrollrechnung; wertorientierte Controllingkonzepte; Unternehmensbeispiele von DaimlerChrysler AG, Stuttgart, Siemens AG, München, Franz Haniel & Cie. GmbH, Duisburg. 6. Aufl. Wiesbaden
Heimel J (2014) Prozessorientiertes Controlling, Konzeptualisierung, Determinanten und Erfolgswirkungen. Springer Gabler, Wiesbaden
Holsapple C, Lee-Post A, Pakath R (2014) A unified foundation for business analytics. http://dx.doi.org/10.1016/j.dss.2014.05.013. Zugegriffen: 10. Dez. 2017
Horváth & Partners (2017) CFO Studie: Finance Excellence 2020. Digitalisierung im CFO Bereich. CFO-Panel, Competence Center Controlling & Finance. Horváth & Partners, Stuttgart
Horváth P, Gleich R, Voggenreiter D (2012) Controlling umsetzen, 5. Aufl. Schäffer-Poeschel, Stuttgart
Horváth P, Gleich R, Seiter M (2015) Controlling, 13. Aufl. Vahlen, München
IBM (2013) Descriptive, predictive, prescriptive: transforming asset and facilities management with analytics. Watson Internet of Things, New York
International Group of Controlling (IGC) (2011) Controlling-Prozessmodell: Ein Leitfaden für die Beschreibung und Gestaltung von Controlling-Prozessen, 1. Aufl. Haufe-Lexware, Freiburg
International Group of Controlling (Hrsg) (2015) Controller- Kompetenzmodell. Ein Leitfaden für die moderne Controller- Entwicklung mit Muster- Kompetenzprofilen, 1. Aufl. Haufe-Lexware, Freiburg
International Group of Controlling (IGC) (2017) Controlling-Prozessmodell 2.0: Leitfaden für die Beschreibung und Gestaltung von Controllingprozessen, 2. Aufl. Haufe-Lexware, Freiburg
Internationaler Controller Verein e. V. (ICV) (2015) Industrie 4.0. Controlling im Zeitalter der intelligenten Vernetzung. ICV, Wörthsee
Internationaler Controller Verein e. V. (ICV) (2016) Business Analytics Der Weg zur datengetriebenen Unternehmenssteuerung. ICV, Wörthsee
Internationaler Controller Verein e. V. (ICV) (o. J.) Controller Statements, Gauting. München
Kaiser S (2009) Controller-Leitbild weltweit. IPRI, Stuttgart
Kieninger M, Mehanna W, Michel U (2015) Auswirkungen der Digitalisierung auf die Unternehmenssteuerung. Controlling im digitalen Zeitalter. Schäffer-Poeschel, Stuttgart, S 3–13
Kirchberg A, Müller D (2016) Digitalisierung im Controlling: Einflussfaktoren, Standortbestimmung und Konsequenzen für die Controllerarbeit. Konzerncontrolling 2020, 1. Aufl. Haufe-Lexware, Freiburg, S 79–96
KPMG (2017) Mit Daten Werte schaffen. Report 2017:1–68
Küpper HU (2008) Controlling. Konzeption, Aufgaben, Instrumente, 5. Aufl. Schäffer, Stuttgart
Leyk J (2006) Rollierender Forecast: Budgetierungsaufwand senken und Unternehmensziele besser erreichen. In: Gleich R, Hofmann S, Leyk J (Hrsg) Planungs- und Budgetierungsinstrumente – Innovative Ansätze und Best Practice für den Managementprozess. Haufe, Freiburg
Lingnau V, Brenning M (2017) Komplexität, Flexibilität und Unsicherheit-Konzeptionelle Herausforderungen für das Controlling durch Industrie 4.0. In: Obermaier R, Grottke M (2017) Controlling in einer „Industrie 4.0“- Neue Möglichkeiten und neue Grenzen für die Steuerung von Unternehmen, ZfbF-Sonderheft 71/17, S 111–144 (2015)
Lippold D (2017) Marktorientierte Unternehmensführung und Digitalisierung. Management im digitalen Wandel. In: EBOOK PACKAGE Economics 2017 EBOOK PACKAGE COMPLETE 2017 DG OWV. Ebook Paket Lehrbücher Wirtschaftswiss. München
Mayer JH, Campagna C, Chamoni P, Hornung K, Kuhnert M, Quick R (2017) Die Buchhaltung macht der Roboter. Frankfurter Allgemeine Zeitung vom, 24. Apr. 2017, S 18
Mehanna W, Müller F, Tunco C (2015) Predictive Forecasting und die Digitalisierung der Unternehmenssteuerung. IM + io – Fachzeitschrift für Innovation, Organisation und Management 2015(4):28–32
Michel U, Tobias S (2017) Was bedeutet die Digitalisierung für Controller? CM Controller Magazin 5(2017), S 39–43
Müller M (2008) Single source of truth – Welche Chancen ergeben sich aus den Compliance-Anforderungen für das Management Reporting? In: Gleich R, Horváth P, Michel U (Hrsg) Management Reporting. Haufe, Freiburg
Müller A, Guido S (2017) Einführung in Machine Learning mit Python. dpunkt, Heidelberg
Müller M, Schmidt H (2011) Effizienz bleibt wichtig Unterstützung der Steuerung wird wichtiger. In: Gleich R, Gänßlen S, Losbichler H (Hrsg) Challenge Controlling Trends und Tendenzen. Haufe, Freiburg
Obermaier R, Grottke M (2017) Controlling in einer „Industrie 4.0“- Neue Möglichkeiten und neue Grenzen für die Steuerung von Unternehmen, ZfbF-Sonderheft 71/17, S 111–144
Pietsch G (2003) Reflexionsorientiertes Controlling Konzeption und Gestaltung. Deutscher Universitäts, Wiesbaden
Ploss R, Vaupel J, Eichler E (2017) Die Kernelemente des Controllings – Das Verständnis von ICV und IGC. Controller-Magazin 2017(1):48–52
Reifenberger S (2017) CFOs zwischen Automatisierungswunsch und technischen Zweifeln. Finance-magazin. https://www.finance-magazin.de/cfo/strategie/cfos-zwischen-automatisierungswunsch-und-technischen-zweifeln-1407651. Zugegriffen: 10. Dez. 2017
Reinsel D, Gantz J, Rydning J (2017) Data age 2025 – The evolution of data to life-critical. An IDC White Paper
Schäffer U, Weber J (2017) Die Digitalisierung wird das Controlling radikal verändern. WHU Control Manage Rev 60(6):34–40. https://doi.org/10.1007/s12176-016-0093-9
Scherm E, Pietsch G (2015) Controlling – Theorien und Konzeptionen. Vahlen, München, In: Fischer T, Möller K, Schultze W (Hrsg) (2015) Controlling: Grundlagen, Instrumente und Entwicklungsperspektiven. Schäffer-Poeschel, Stuttgart (2004)
Seiter M, Sejdic G, Rusch M (2015) Welchen Einfluss hat Industrie 4.0 auf die Controlling- Prozesse? Controlling- Zeitschrift für erfolgsorientierte Unternehmenssteuerung 27(8/9):466–474
Seufert A (2014) Das Controlling als Business Partner – Business Intelligence und Big Data als zentrales Aufgabenfeld. In: Gleich R, Grönke K, Kirchmann M, Leyk J (Hrsg) Controlling und Big Data – Anforderungen, Auswirkungen, Lösungen. Haufe, München
Stahlknecht P, Hasenkamp U (2005) Einführung in die Wirtschaftsinformatik, 11. Aufl. Springer, Berlin
Stoffel K (1995) Controllership im internationalen Vergleich. Deutscher Universitäts, Wiesbaden
Ulrich H (1970) Die Unternehmung als produktives soziales System, 2. Aufl. Haupt, Bern
Wagenhofer A (2006) Management accounting research in German-speaking countries. J Manage Account Res 18:1–19
Wall F (2008) Controlling zwischen Entscheidungs- und Verhaltenssteuerungsfunktion, Konzeptionelle Gemeinsamkeiten und Unterschiede innerhalb des Fachs. Die Betriebswirtschaft 68(4):463–482
Weber J, Schäffer U (1999) Sicherstellung der Rationaliät von Führung als Aufgabe des Controlling? Die Betriebswirtschaft 59(6):731–747
Weber J, Schäffer U (2016) Einführung in das Controlling, 15. Aufl. Schäffer-Poeschel, Stuttgart
Werder A von (2015) Führungsorganisation – Grundlagen der Corporate Governance, Spitzen- und Leitungsorganisation, 3. Aufl. Springer Gabler, Wiesbaden
Wisegeek (o. J.) What is advanced robotics? http://www.wisegeek.com/what-is-advanced-robotics.htm. Zugegriffen: 10. Dez. 2017
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