Skip to main content

Controlling 4.0

Wie veränderte Datenverfügbarkeit und Analysemöglichkeiten das Controlling erneuern

  • Chapter
  • First Online:
Management 4.0 – Unternehmensführung im digitalen Zeitalter

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.

This is a preview of subscription content, log in via an institution to check access.

Access this chapter

Chapter
USD 29.95
Price excludes VAT (USA)
  • Available as PDF
  • Read on any device
  • Instant download
  • Own it forever
eBook
USD 54.99
Price excludes VAT (USA)
  • Available as EPUB and PDF
  • Read on any device
  • Instant download
  • Own it forever
Softcover Book
USD 69.99
Price excludes VAT (USA)
  • Compact, lightweight edition
  • Dispatched in 3 to 5 business days
  • Free shipping worldwide - see info

Tax calculation will be finalised at checkout

Purchases are for personal use only

Institutional subscriptions

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

    Article  Google Scholar 

  • 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

    Article  Google Scholar 

  • Bange C, Grosser T, Janoschek N (2015) Big data use cases. Getting real on data monetization. BARC Research Study

    Google Scholar 

  • 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)

    Google Scholar 

  • 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

    Article  Google Scholar 

  • Biel A, Michel U, Tobias S (2017) Was bedeutet Digitalisierung für Controller? CM Controller Magazin 05(2017):38–43

    Google Scholar 

  • BITKOM (2012) Big Data im Praxiseinsatz – Szenarien, Beispiele, Effekte, Berlin

    Google Scholar 

  • BITKOM (2015) Big Data und Geschäftsmodell-Innovationen in der Praxis. 40 + Beispiele, BITKOM, Berlin

    Google Scholar 

  • 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

    Article  Google Scholar 

  • 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

    Google Scholar 

  • 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

    Google Scholar 

  • Davenport T, Harris J, Morison R (2010) Analytics at work: smarter decisions, better results. Harvard Business Press, Boston

    Google Scholar 

  • Deyhle A, Steigmeier B, Autorenteam (1993) Controller und controlling. Haupt, Bern

    Google Scholar 

  • DIN SPEC 1086 (2009) Qualitätsstandards im Controlling. Beuth, Berlin

    Google Scholar 

  • 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

    Article  Google Scholar 

  • Financial Executive Institute (Hrsg) (1962) Controllership and treasurership functions defined by FEI. The Controller 30, S 289

    Google Scholar 

  • 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

    Google Scholar 

  • 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

    Google Scholar 

  • Gadatsch A, Krupp A, Wiesehahn A (2017) Smart Controlling – Führungsunterstützung im digitalen Wandel. CM Controller Magazin 02(2017):72–75

    Google Scholar 

  • 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

    Article  Google Scholar 

  • Gleich R, Grönke K, Kirchmann M, Leyk J (Hrsg) (2014) Controlling und Big Data – Anforderungen, Auswirkungen, Lösungen. Haufe, München

    Google Scholar 

  • 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

    Article  Google Scholar 

  • 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

    Google Scholar 

  • 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

    Google Scholar 

  • Heimel J (2014) Prozessorientiertes Controlling, Konzeptualisierung, Determinanten und Erfolgswirkungen. Springer Gabler, Wiesbaden

    Chapter  Google Scholar 

  • 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

    Google Scholar 

  • Horváth P, Gleich R, Voggenreiter D (2012) Controlling umsetzen, 5. Aufl. Schäffer-Poeschel, Stuttgart

    Google Scholar 

  • Horváth P, Gleich R, Seiter M (2015) Controlling, 13. Aufl. Vahlen, München

    Book  Google Scholar 

  • IBM (2013) Descriptive, predictive, prescriptive: transforming asset and facilities management with analytics. Watson Internet of Things, New York

    Google Scholar 

  • International Group of Controlling (IGC) (2011) Controlling-Prozessmodell: Ein Leitfaden für die Beschreibung und Gestaltung von Controlling-Prozessen, 1. Aufl. Haufe-Lexware, Freiburg

    Google Scholar 

  • International Group of Controlling (Hrsg) (2015) Controller- Kompetenzmodell. Ein Leitfaden für die moderne Controller- Entwicklung mit Muster- Kompetenzprofilen, 1. Aufl. Haufe-Lexware, Freiburg

    Google Scholar 

  • International Group of Controlling (IGC) (2017) Controlling-Prozessmodell 2.0: Leitfaden für die Beschreibung und Gestaltung von Controllingprozessen, 2. Aufl. Haufe-Lexware, Freiburg

    Google Scholar 

  • Internationaler Controller Verein e. V. (ICV) (2015) Industrie 4.0. Controlling im Zeitalter der intelligenten Vernetzung. ICV, Wörthsee

    Google Scholar 

  • Internationaler Controller Verein e. V. (ICV) (2016) Business Analytics Der Weg zur datengetriebenen Unternehmenssteuerung. ICV, Wörthsee

    Google Scholar 

  • Internationaler Controller Verein e. V. (ICV) (o. J.) Controller Statements, Gauting. München

    Google Scholar 

  • Kaiser S (2009) Controller-Leitbild weltweit. IPRI, Stuttgart

    Google Scholar 

  • Kieninger M, Mehanna W, Michel U (2015) Auswirkungen der Digitalisierung auf die Unternehmenssteuerung. Controlling im digitalen Zeitalter. Schäffer-Poeschel, Stuttgart, S 3–13

    Google Scholar 

  • 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

    Google Scholar 

  • KPMG (2017) Mit Daten Werte schaffen. Report 2017:1–68

    Google Scholar 

  • Küpper HU (2008) Controlling. Konzeption, Aufgaben, Instrumente, 5. Aufl. Schäffer, Stuttgart

    Google Scholar 

  • 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

    Google Scholar 

  • 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)

    Google Scholar 

  • 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

    Google Scholar 

  • 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

    Google Scholar 

  • 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

    Google Scholar 

  • Michel U, Tobias S (2017) Was bedeutet die Digitalisierung für Controller? CM Controller Magazin 5(2017), S 39–43

    Google Scholar 

  • 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

    Google Scholar 

  • Müller A, Guido S (2017) Einführung in Machine Learning mit Python. dpunkt, Heidelberg

    Google Scholar 

  • 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

    Google Scholar 

  • 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

    Google Scholar 

  • Pietsch G (2003) Reflexionsorientiertes Controlling Konzeption und Gestaltung. Deutscher Universitäts, Wiesbaden

    Google Scholar 

  • Ploss R, Vaupel J, Eichler E (2017) Die Kernelemente des Controllings – Das Verständnis von ICV und IGC. Controller-Magazin 2017(1):48–52

    Google Scholar 

  • 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

    Google Scholar 

  • 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

    Article  Google Scholar 

  • 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)

    Google Scholar 

  • 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

    Article  Google Scholar 

  • 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

    Google Scholar 

  • Stahlknecht P, Hasenkamp U (2005) Einführung in die Wirtschaftsinformatik, 11. Aufl. Springer, Berlin

    Google Scholar 

  • Stoffel K (1995) Controllership im internationalen Vergleich. Deutscher Universitäts, Wiesbaden

    Book  Google Scholar 

  • Ulrich H (1970) Die Unternehmung als produktives soziales System, 2. Aufl. Haupt, Bern

    Google Scholar 

  • Wagenhofer A (2006) Management accounting research in German-speaking countries. J Manage Account Res 18:1–19

    Article  Google Scholar 

  • Wall F (2008) Controlling zwischen Entscheidungs- und Verhaltenssteuerungsfunktion, Konzeptionelle Gemeinsamkeiten und Unterschiede innerhalb des Fachs. Die Betriebswirtschaft 68(4):463–482

    Google Scholar 

  • Weber J, Schäffer U (1999) Sicherstellung der Rationaliät von Führung als Aufgabe des Controlling? Die Betriebswirtschaft 59(6):731–747

    Google Scholar 

  • Weber J, Schäffer U (2016) Einführung in das Controlling, 15. Aufl. Schäffer-Poeschel, Stuttgart

    Google Scholar 

  • Werder A von (2015) Führungsorganisation – Grundlagen der Corporate Governance, Spitzen- und Leitungsorganisation, 3. Aufl. Springer Gabler, Wiesbaden

    Google Scholar 

  • Wisegeek (o. J.) What is advanced robotics? http://www.wisegeek.com/what-is-advanced-robotics.htm. Zugegriffen: 10. Dez. 2017

Download references

Author information

Authors and Affiliations

Authors

Corresponding author

Correspondence to Jana Heimel .

Editor information

Editors and Affiliations

Rights and permissions

Reprints and permissions

Copyright information

© 2019 Springer-Verlag GmbH Deutschland, ein Teil von Springer Nature

About this chapter

Check for updates. Verify currency and authenticity via CrossMark

Cite this chapter

Heimel, J., Müller, M. (2019). Controlling 4.0. In: Erner, M. (eds) Management 4.0 – Unternehmensführung im digitalen Zeitalter. Springer Gabler, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-662-57963-3_10

Download citation

  • DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-662-57963-3_10

  • Published:

  • Publisher Name: Springer Gabler, Berlin, Heidelberg

  • Print ISBN: 978-3-662-57962-6

  • Online ISBN: 978-3-662-57963-3

  • eBook Packages: Business and Economics (German Language)

Publish with us

Policies and ethics