Data Driven Controlling
Data Analytics und KI kennen und nutzen
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Description / Abstract
Den Controllerinnen und Controllern stehen immer mehr interne und externe Daten zur Verfügung, die gemanagt und genutzt werden wollen. Ein modernes, datengetriebenes Controlling weiß, wie diese Ressourcen genutzt und effektiv zur Entscheidungsunterstützung aufbereitet werden.
Dieses Buch bietet dazu die Grundlagen und Konzepte. Es richtet sich an alle, die das Controlling durch den Einsatz moderner Data-Analytics- und Machine-Learning-Tools modernisieren möchten. Es dient als Leitfaden, um die vielfältigen Möglichkeiten der datengetriebenen Entscheidungsfindung zu erkunden und sie gewinnbringend in Ihrem Unternehmen einzusetzen. Lösungsvorschläge und Best-Practice-Beispiele runden das Buch ab.
Inhalte:
- Data Governance und die Rolle des Controllings
- Datengetriebenes Risikocontrolling: Grundlagen, Beispiele, Anforderungen
- Datengestützte Entscheidungen in Insight Driven Organizations
- Data-Mining-Verfahren: Anwendung im Beschaffungscontrolling
- Nutzerzentriertes Controlling-Dashboard für bessere Entscheidungen
- Nachhaltigkeit: Datenbasierte Messung von Sustainability Performance und Risiken Organisation & IT
- Neue Möglichkeiten des prozessbezogenen Datenmanagements für das Controlling
Description
Professor Dr. Ronald Gleich ist Academic Director des Centers for Performance Management & Controlling der Frankfurt School of Finance & Management, Leiter der Ideenwerkstatt des Internationalen Controller Vereins sowie Mitgründer der Podcastreihe "Controlling-Vordenker".
Table of content
- Cover
- Vorwort
- Inhalt
- Die Autorinnen und Autoren
- Kapitel 1: Standpunkt
- Interview zum Thema „Datengetriebenes Controlling“
- Kapitel 2: Grundlagen & Konzepte
- Data Governance und die Rolle des Controllings
- Business-Intelligence-gestütztes Controlling liefert deutliche Mehrwerte für die Unternehmenssteuerung
- Datengetriebenes Risikocontrolling: Grundlagen, Beispiele und neue Anforderungen
- HR Analytics: Modernes Personalcontrollingim Fokus
- Kapitel 3: Umsetzung & Praxis
- Datengestützte Entscheidungen in Insight Driven Organizations: Praxisbeispiele aus der Finanzdienstleistungsindustrie
- Data-Mining-Verfahren: Anwendung im Beschaffungscontrolling
- Metrics that matter: Wie man ein nutzerzentriertes Controlling-Dashboard für bessere Entscheidungen entwirft
- Nachhaltigkeit: Innovative Daten zur Messung von Sustainability Performance und Risiken
- Kapitel 4: Organisation & IT
- Prozessbezogenes Datenmanagement: Neue Möglichkeiten für das Controlling
- Anwendungsgebiete künstlicher Intelligenz zur datengetriebenen Bestimmung von Verrechnungspreisen
- Natural Language Processing und Large Language Models: Chancen und Herausforderungen für das Controlling
- Erweiterte Planung & Analyse (xP&A): Vorteile, Herausforderungen und IT-gestützte Umsetzung
- Erweiterung des Machine Learning-gestützten Risikocontrollings mit Synthetic Control
- Kapitel 5: Literaturanalyse
- Literaturanalyse zum Thema „Datengetriebenes Controlling“
- Stichwortverzeichnis