Zusammenfassung
Der Finanz-Forecast-Prozess war bei SAP traditionell entlang eines klassischen Bottom-up-Prinzips strukturiert. Nachdem 2015 die Unzulänglichkeiten dieser Prozessgestaltung in Bezug auf Steuerungsrelevanz und Simulationsmöglichkeiten deutlich wurden, wurde der Prozess grundlegend überdacht und schließlich 2017 erheblich weiterentwickelt und umstrukturiert. Dieser Artikel beschreibt den Transformationsprozess und erklärt den heute gelebten kombinierten Ansatz. Dieser besteht aus einer zentral erstellten Prognose der Geschäftsentwicklung der Gruppe für das Kalenderjahr, welche auf standardisierten und statistischen Berechnungsmethoden basiert sowie einem Finanz-Forecast für das laufende Quartal, welcher von dezentralen Einheiten geliefert wird (Die Autoren danken den Mitarbeitern der SAP SE Christian Cramer, Thorsten Rasig, Stephanie Rieder und Reinhild Rülfing für ihre hilfreichen Anregungen und die fachliche Unterstützung beim Erstellen dieses Beitrages).
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Notes
- 1.
Eine Ausnahme wurde im Monat Januar gemacht; hier wurde kein Forecast erstellt.
- 2.
SAP hat derzeit Niederlassungen in über 78 Ländern und deckt damit im operativen Geschäft ein breites Spektrum an Währungen ab. Da die externe Guidance auf Basis der Vorjahreswechselkurse publiziert wird, ist es wichtig, möglichst genau zu antizipieren, in welchem Währungsmix Umsätze und Kosten in das Gesamtjahresergebnis einfließen werden.
- 3.
Ein Anwendungsszenario könnte zum Beispiel eine Simulation zum Einfluss bestimmter Währungen sein, die in den vergangenen Perioden stark geschwankt haben. Hier würde der Referenzzeitraum dann in der nahen Vergangenheit liegen, um einen möglichst aktuellen Stand der Wechselkurse im Forecast-Szenario abzubilden.
- 4.
Gemessen anhand des Mean absolute percentage error MAPE, inklusive Gewichtung je nach Anzahl der offenen, vorherzusagenden Perioden. \( MAPE = 1/n \times \mathop \sum \limits_{i = 1}^{n} \left| {(IST_{i} - FC_{i} )/IST_{i} } \right| \).
- 5.
Unternehmenssoftware ist Computersoftware, die speziell für die Abbildung und Automatisierung von Geschäftsprozessen entwickelt wird.
Literatur
Harrell, F. E. 2015. Regression modeling strategies with applications to linear models, logistic and ordinal regression, and survival analysis, 2. Aufl. Cham, Heidelberg, New York, Dordrecht und London: Springer International Publishing.
Knöll, H.D., C. Schulz-Sacharow, und M. Zimpel. 2006. Unternehmensführung mit SAP BI: Die Grundlagen für eine erfolgreiche Umsetzung von Business Intelligence – Mit Vorgehensmodell und Fallbeispiel. Wiesbaden: Vieweg + Teubner.
Larose, D.T., und D.C. Larose. 2015. Data mining and predictive analytics, 2. Aufl. Hoboken: Wiley.
SAP. SAP Corporate Factsheet. 2019. https://www.sap.com/corporate/de/company.html#pdf-asset=16b2e4dd-b67c-0010-82c7-eda71af511fa&page=1. Zugegriffen: 23. Mai 2019.
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Raschig, S., Schulze, M. (2020). Weiterentwicklung des Finanz-Forecasts im Rahmen der digitalen Transformation am Beispiel der SAP SE. In: Keimer, I., Egle, U. (eds) Die Digitalisierung der Controlling-Funktion. Springer Gabler, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-29196-9_3
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DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-658-29196-9_3
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Publisher Name: Springer Gabler, Wiesbaden
Print ISBN: 978-3-658-29195-2
Online ISBN: 978-3-658-29196-9
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