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Wird der Controller zum Data Scientist? Herausforderungen und Chancen in Zeiten von Big Data, Predictive Analytics und Echtzeitverfügbarkeit

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Arbeitswelten der Zukunft

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Zusammenfassung

Berufsbilder wandeln sich und die sich vollziehende Entwicklungen in den Bereichen Industrie 4.0, Digitale Transformation sowie Neugestaltung der Arbeitswelt werden auch das Berufsbild des Controllers verändern. Der vorliegende Beitrag analysiert die technologischen Veränderungen im Arbeitsumfeld des Controllers. Nach Analyse der Möglichkeiten durch Big Data, Predictive Analytics und Echtzeitverfügbarkeit wird ein zukünftiges Bild für das Controlling 4.0 generiert. Ferner werden Implikationen für das zukünftige Berufsbild des Controllers abgeleitet.

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Literatur

  • Bachem, C. (2015). Big Data, ein Missverständnis? Oder: Warum Daten erst sprechen, wenn man über sie spricht. In T. Schwarz (Hrsg.), Big Data im Marketing (S. 28–34). Freiburg i. Br.: Haufe.

    Google Scholar 

  • Bakhshaliyeva, N., Chen, J. L., Dommer, U., Smlenski, E., Schmedt, H., Schulze, N., et al. (2016). SAP® Predictive Analytics. Bonn: Rheinwerk.

    Google Scholar 

  • Bauer, J. (2017). Produktionscontrolling und -management mit SAP® ERP (5. Aufl.). Wiesbaden: Springer Vieweg.

    Book  Google Scholar 

  • Bauernhansl, T., Hompel, M., ten & Vogel-Heuser, B. (2014). Industrie 4.0 in Produktion, Automatisierung und Logistik. Wiesbaden: Springer Vieweg.

    Google Scholar 

  • Baum, G., Borcherding, H., Broy, M., Eigner, M., & Huber, A. S. (2013). Industrie 4.0 Beherrschung der industriellen Komplexität mit SysLM. Heidelberg: Springer Vieweg.

    Google Scholar 

  • Baumöl, U. (2016). Die digitale Transformation und die erfolgsorientierte Unternehmenssteuerung – die Geschichte einer Revolution? Controlling, 28(4/5), 230–234.

    Article  Google Scholar 

  • Becker, J., & Winkelmann, A. (2006). Handelscontrolling Optimale Informationsversorgung Kennzahlen. Heidelberg: Springer.

    Google Scholar 

  • Becker, W., Reitelshöfer, E., & Prainer, A.-E. (2018). Industrie 4.0 Neue Herausforderungen für den Controller? Controller Magazin, 1, 84–88.

    Google Scholar 

  • Behringer, S. (2018). Controlling. Wiesbaden: Springer Gabler.

    Book  Google Scholar 

  • Biel, A. (2018). Quo Vadis Controlling, Controller und Internationaler Controller Verein ICV? Controller Magazin, 2, 4–10.

    Google Scholar 

  • Borell, N. (2016). Das Industrie 4.0 Arbeitsbuch: Sind Digitalisierung, Industrie 4.0 und Disruption unterschiedliche Dinge?! Hamburg: Tredition.

    Google Scholar 

  • Bornemann, H. (1985). Controlling heute: Eine Einführung in die Praxis mit Fallbeispielen. Wiesbaden: Gabler.

    Book  Google Scholar 

  • Botzkowski, T. (2017). Digitale Transformation von Geschäftsmodellen im Mittelstand. Wiesbaden: Springer Gaber.

    Google Scholar 

  • Brodnig, I. (2017). Lügen im Netz. Wien: Brandstätter.

    Google Scholar 

  • Busch, O. (2014). Realtime Advertising Digitales Marketing in Echtzeit: Strategien, Konzepte und Perspektiven. Wiesbaden: Springer Gabler.

    Google Scholar 

  • Buschbacher, F. (2016). Wertschöpfung mit Big Data Analytics. Controlling & Management Review, 1, 49–55.

    Google Scholar 

  • Dorschel, J. (2015). Praxishandbuch Big Data. Wiesbaden: Springer Gabler.

    Book  Google Scholar 

  • Drerup, B., Suprano, F., & Wömpener, A. (2018). Controller 4.0. Controlling, 30(1), 57–63.

    Article  Google Scholar 

  • Eiselmeyer, K. (2018). ICV als beruflicher Fitness-Partner. In A. Biel (Hrsg.), Quo Vadis Controlling, Controller und Internationaler Controller Verein ICV? https://www.icv-controlling.com/fileadmin/Wissen/Bericht/2018_Quo_Vadis_ICV_-_Interview_mit_den_Vorstandsmitgliedern.pdf. Zugegriffen 25. Juli 2018.

  • Eiselmayer, K., & Kottbauer, M. (2015). Trends im Controlling. Controller Magazin, 21(2), 24–25.

    Google Scholar 

  • Endres, H., & Helm R. (2015). Predictive analytics. IM + io Fachzeitschrift für Innovation, Organisation und Management – Predictive Analytics, 4, 59–61.

    Google Scholar 

  • Fasel, D., & Meier, A. (2016). Big Data Grundlagen, Systeme und Nutzungspotenziale. Wiesbaden: Springer Vieweg.

    Google Scholar 

  • Ganschar, O., Gerlach, S., Hämmerle, M., Krause, T., Schlund, S., & Spath, D. (2013). Fraunhofer-IAO – Produktionsarbeit der Zukunft-Industrie 4.0. Stuttgart: Fraunhofer.

    Google Scholar 

  • Geiselberger, H., & Moorstedt, T. (2013). Big Data – Das neue Versprechen der Allwissenheit. Berlin: Suhrkamp.

    Google Scholar 

  • Gentsch, P., & Kulpa, A. (2016). Mit externen Big Data neue Möglichkeiten erschließen. Controlling & Management Review, 1, 31–39.

    Google Scholar 

  • Halang, W. A., & Unger, H. (Hrsg.). (2014). Industrie 4.0 und Echtzeit. Heidelberg: Springer Vieweg.

    Google Scholar 

  • Hanstein, B. (o. J.). IT und IT-Infrastruktur im Kontext von Industrie 4.0. http://www.rittal.com/imf/none/5_2710/Rittal_Whitepaper_IT_und_IT-Infrastruktur_im_Kontext_von__5_2710/. Zugegriffen: 19. Jan. 2018.

  • Hartmann, M. (2017). Analyse beruflicher Handlungsprozesse und Planung beruflicher Kompetenzentwicklung vor dem Hintergrund von Industrie 4.0. In T. Vollmer, S. Jaschke, & U. Schwenger (Hrsg.), Digitale Vernetzung der Facharbeit: gewerblich-technische Berufsbildung in einer Arbeitswelt des Internets der Dinge, (S. 53). https://www.ssoar.info/ssoar/bitstream/handle/document/55985/ssoar-2017-vollmer_et_al-Digitale_Vernetzung_der_Facharbeit_gewerblich-technische.pdf?sequence=1. Zugegriffen: 29. Okt. 2018.

  • Hausladen, I. (2018). Instandhaltungscontrolling im Zeitalter von Industrie 4.0. Controlling, 30(1), 21–29.

    Article  Google Scholar 

  • Häusser, L. (2016). Controlling in mittelständischen Unternehmen in Russland. Wiesbaden: Springer Gabler.

    Google Scholar 

  • Henrichs, T.-P. (2018). Bausteine der Industrie 4.0. https://www.yokogawa.com/de/loesungen/industrie-4-0.html. Zugegriffen: 24. Apr. 2018.

  • Hippmann, S., Klingner, R., & Leis, M. (2018). Digitalisierung – Anwendungsfelder und Forschungsziele. In R. Neugebauer (Hrsg.), Digitalisierung – Schlüsseltechnologien für Wirtschaft und Gesellschaft (S. 9–18). Heidelberg: Springer.

    Google Scholar 

  • Horváth, P., Gleich, R., & Seiter, M. (2015). Controlling (3. Aufl.). München: Vahlen.

    Book  Google Scholar 

  • Kagermann, H. (2013). Umsetzungsempfehlungen für das Zukunftsprojekt Industrie 4.0. https://www.bmbf.de/files/Umsetzungsempfehlungen_Industrie4_0.pdf. Zugegriffen: 18. Jan. 2018.

  • Kahlen, C. (2017). Was ist Industrie 4.0? http://www.plattform-i40.de/I40/Navigation/DE/Industrie40/WasIndustrie40/was-ist-industrie-40.html. Zugegriffen: 18. Jan. 2018.

  • Kieninger, M., Mehanna, W., & Vocelka, A. (2016). Wie Big Data das Controlling verändert. Controlling 28(4/5), 241–247.

    Article  Google Scholar 

  • King, S. (2013). Big Data – Potential und Barrieren der Nutzung im Unternehmenskontext. Wiesbaden: Springer VS.

    Google Scholar 

  • Knauer, D. (2015). Act Big – Neue Ansätze für das Informationsmanagement. Wiesbaden: Springer Gabler.

    Book  Google Scholar 

  • Kohlhammer, J., Proff, D. U., & Wiener, A. (2013). Visual Business Analytics. Heidelberg: dpunkt.

    Google Scholar 

  • König, C., Schröder, J., & Wiegand, E. (2018). Big Data: Chancen, Risiken, Entwicklungstendenzen. Wiesbaden: Springer VS.

    Book  Google Scholar 

  • Krause, S., & Pellens, B. (2018). Betriebswirtschaftliche Implikationen der digitalen Transformation. Wiesbaden: Springer Gabler.

    Book  Google Scholar 

  • Kubek, M., Suwanich, W., & Wongyaowaruk, K. (2014). Mobile Echtzeitkontrolle von Kommunikationskanälen. In W. A. Halang, & H. Unger (Hrsg.), Industrie 4.0 und Echtzeit (S. 121–128). Heidelberg: Springer Vieweg.

    Google Scholar 

  • Kuglin, B., & Thielmann, H. (2005). Real-Time Enterprise in der Praxis. Heidelberg: Springer.

    Google Scholar 

  • Lubos, G. (2018). Schritt halten mit dem digitalen Geschäftsmodell. Controlling & Management Review, 19(3), 24–32.

    Article  Google Scholar 

  • Mayer-Schönberger, V., & Cukier, K. (2013). Big data (2. Aufl.). München: Redline.

    Google Scholar 

  • Mehanna, W., & Rabe, C. M. (2014). Big Data in der Konsumgüterindustrie: Kunden verstehen, Produkte entwickeln, Marketing steuern. In M. Buttkus & R. Eberenz (Hrsg.), Controlling in der Konsumgüterindustrie (S. 69–90). Wiesbaden: Springer Gabler.

    Google Scholar 

  • Meier, A. (2018). Werkzeuge der digitalen Wirtschaft, Big Data, NoSQL & Co. Wiesbaden: Springer Vieweg.

    Book  Google Scholar 

  • Mendrina, T. (2011). Targeting im Display-Engine-Marketing: Programmatischer Einkauf von Zielgruppen mit Realtime Bidding. In C. Bauer, G. Greve, & G. Hopf (Hrsg.), Online Targeting und Controlling (S. 55–67). Wiesbaden: Gabler.

    Chapter  Google Scholar 

  • Merkl, W. (o. J.). Industrie 4.0. https://it-motive-bcs.com/industrie-4-0. Zugegriffen: 31. März 2018.

  • Morato, R. (2016). Wir ziehen Daten live und in Farbe raus, um sie im System darzustellen. Controlling & Management Review, 1, 24–31.

    Google Scholar 

  • Obermaler, R. (2017). Industrie 4.0 als unternehmerische Gestaltungsaufgabe (2. Aufl), Wiesbaden: Springer Gabler.

    Google Scholar 

  • Ortega, I. (2015). Streaming Analytics: Management in Echtzeit. In T. Schwarz (Hrsg.), Big Data im Marketing (S. 55–65). Freiburg i. Br.: Haufe.

    Google Scholar 

  • Regelmann, P., Schmelting, J., & Kordus, P. (2018). Business-Partner oder Obsoleszenz. In H. Proff, & T. M. Fojcik (Hrsg.), Mobilität und digitale Transformation (S. 153–166). Wiesbaden: Springer Gabler.

    Chapter  Google Scholar 

  • Reichmann, T. (2008). Automotive-Netzwerke – Strategisches und Operatives Management & Controlling. Controlling, 20(4/5), 175–176.

    Article  Google Scholar 

  • Reinhart, G. (2017). Handbuch Industrie 4.0 – Geschäftsmodelle, Prozesse, Technik. München: Hanser.

    Google Scholar 

  • Rouse, M. (2014). Predictive analytics. http://www.searchenterprisesoftware.de/definition/Predictive-Analytics. Zugegriffen: 14. Febr. 2018.

  • Schleupner, L. (2016). Sichere Kommunikation im Umfeld von Industrie 4.0. In W. A. Halang, & H. Unger (Hrsg.), Internet der Dinge (S. 1–12). Heidelberg: Springet Vieweg.

    Google Scholar 

  • Schlotmann, R. (2018). Digitalisierung auf mittelständisch. Heidelberg: Springer.

    Book  Google Scholar 

  • Schlüchtermann, J., & Siebert, J. (2015). Industrie 4.0 und Controlling: Erste Konturen zeichnen sich ab. Controlling, 27(8/9), 461–465.

    Article  Google Scholar 

  • Schön, D. (2016). Planung und Reporting – Grundlagen, Business Intelligence, Mobile BI und Big-Data-Analytics (2. Aufl.). Wiesbaden: Springer Gabler.

    Google Scholar 

  • Seiter, M., Sejdic, G., & Rusch, M. (2015). Welchen Einfluss hat Industrie 4.0 auf die Controlling-Prozesse? Controlling, 20(8/9), 466–474.

    Article  Google Scholar 

  • Sendler, U. (2013). Industrie 4.0: Beherrschung der industriellen Komplexität mit SysLM. Heidelberg: Springer Vieweg.

    Google Scholar 

  • Spath, D. (2017). Echtzeitcontrolling in der Industrie 4.0. Die Zukunft des Controllers. Controlling, 29,11–14.

    Article  Google Scholar 

  • Steiner, H., & Welker, P. (2016). Wird der Controller zum Data Scientist. Controlling & Management Review, 1, 68–73.

    Google Scholar 

  • Tröbs, M., & Mengen, A. (2018). Big Data im Controlling – Chancen und Risiken. Wissenschaftliche Schriften des Fachbereichs Wirtschaftswissenschaften, Nr. 26. Koblenz: Hochschule Koblenz.

    Google Scholar 

  • Weichel, P., & Herrmann, J. (2016). Wie Controller von Big Data profitieren können. Controlling & Management Review, 1, 8–15.

    Google Scholar 

  • Winter, R. (2009). Management von Integrationsprojekten – Konzeptionelle Grundlagen und Fallstudien aus fachlicher und IT-Sicht. Heidelberg: Springer.

    Google Scholar 

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Heupel, T., Lange, V.W. (2019). Wird der Controller zum Data Scientist? Herausforderungen und Chancen in Zeiten von Big Data, Predictive Analytics und Echtzeitverfügbarkeit. In: Hermeier, B., Heupel, T., Fichtner-Rosada, S. (eds) Arbeitswelten der Zukunft. FOM-Edition. Springer Gabler, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-23397-6_12

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