Softwareanbieter für Echtzeitreporting: Beispiel datapine
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Analyse von Softwareanbieter für ein Echtzeitreporting im Kostenmanagement am Beispiel von datapine

 

Es ist allgemein zu beobachten, dass wenige Unternehmen ein Kostenmanagement umsetzen. Instrumente des Kostenmanagements, die in großen Unternehmen häufig ihre Verwendung finden, werden in kleinen und mittelständischen Unternehmen in der Regel ignoriert. Ein möglicher Grund ist die dafür notwendige Menge an Daten, welche nicht ausreichend vorhanden ist. [1] Zusätzlich dazu gibt es in diesem Bereich kaum Literatur, die sich mit dem Echtzeitreporting für das Kostenmanagement beschäftigt.

Nachstehend wird untersucht, inwiefern ein Echtzeit-Reporting Tool ein Kostenmanagement in kleine und mittlere Unternehmen mithilfe des Softwareproduktes datapine unterstützen kann. Die Analyse basiert auf einem für das Kostenmanagement zugeschnittenen Kriterienkatalog.

Kostenmanagement und Echtzeitreporting

Um die Aufgaben des Kostenmanagements zu erfüllen, werden Berichte als Planungs- und Koordinationsinstrument eingesetzt. Aufgaben des Kostenmanagements sind Kostenplanung, -steuerung und -kontrolle. Zur Erfüllung dieser Aufgaben können verschiedene Instrumente eingesetzt werden, wie Zielkostenrechnung, Prozesskostenrechnung, Product Life Cycle Costing, Benchmarking, Deckungsbeitragsrechnung, Kundenerfolgsrechnung / Absatzsegmentrechnung, Kaizen und Kontinuierlicher Verbesserungsprozess (KVP), Gemeinkostenwertanalyse, Wertanalyse oder Balanced Scorecard.

Berichtwesen (englisch: Reporting) ist eine Abkürzung für alle systematisch erstellten Berichte in schriftlicher oder elektronischer Form, die entscheidungs- und managementrelevante Informationen enthalten. Das Berichtwesen ist eine zentrale Aufgabe des Controllings und des externen Rechnungswesens. [2] Nach der Regelmäßigkeit, mit der Berichte erstellt werden, wird zwischen Standard- und Ad-hoc-Berichten unterschieden. Ein Ad-hoc-Bericht ist ein Bericht, der von Benutzern in Echtzeit erstellt wird und nicht anhand einer vordefinierten Vorlage. [3]

Unter Echtzeit-Reporting (englisch: Real-Time Reporting) wird in der Praxis das zu jeder Zeit zur Verfügung stehende Angebot von aktualisierten Informationen in einem System eines Unternehmens verstanden. Mit Echtzeit-Reports können Unternehmen jederzeit auf aktuelle Informationen zugreifen. Echtzeit-Berichte erlauben es dem Benutzer mit den Daten zu interagieren, Werte zu manipulieren und verschiedene Analysen durchzuführen. Darüber hinaus werden historische und aktuelle Daten berücksichtigt, um Voraussagen zu erstellen, damit Unternehmen zukünftige Trends prognostizieren können. [4]

Für eine erfolgreiche Unternehmenssteuerung müssen Informationen in kurzer Zeit beim Empfänger eintreten. Dynamisches Echtzeit-Reporting ermöglicht Unternehmen jederzeit Zugriff auf diese benötigten Daten. Im Vergleich zu einem statischen Reporting, welches auf statischen Daten oder Informationen beruht, die sich nicht mehr ändern und für historische Analysen verwendet werden können, werden beim Echtzeit-Reporting automatisch relevante Informationen, die verschiedenen Quellen entstammen können, in einer zentralen Datenbank gelagert und angepasst. Auch im Bezug zur Barrierefreiheit können verifizierte Benutzer durch das dynamische Echtzeit-Reporting auf Informationen über jegliche Geräte zugreifen, während beim statischen Reporting die Dokumente erst in richtigen Formaten digitalisiert werden müssen. [5]

Ein Teil des Echtzeit-Reportings ist die Echtzeit-Analyse. Die Echtzeit-Analyse basiert auf einer oder mehrerer Unternehmenssoftwares, die unter anderem maschinelles Lernen anwenden können, um benötigte Analysen zu erstellen. Bei Echtzeitanalysen werden Daten direkt in Erkenntnisse umgewandelt. Mithilfe historischer und aktueller Daten können so zukünftige Trends und Ereignisse vorhergesagt werden. Beispielsweise kann eine Echtzeitanalyse ergeben, dass ein bestimmtes Gerät im Unternehmen in naher Zukunft ausfallen wird. Das System kann nun die zuständigen Mitarbeiter warnen, bevor dies geschieht. [6]

An dieser Stelle wird zwischen In-Demand- und Streaming-Echtzeitanalysen unterschieden. In-Demand-Echtzeitanalysen warten auf Anfragen von Benutzern und liefern daraufhin die benötigten Analyseergebnisse. Streaming-Analysen hingegen informieren Benutzer direkt oder lösen Antworten aus, wenn neue Daten oder Ereignisse eintreffen. [7]

Letzte Änderung W.V.R am 01.09.2021
Autor(en): Prof. Dr. Marco Boehle, Rose Tchoumi, Phuc Tran, Daniel Hammer, Tristan Heermann, Nick Wittling
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