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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