Glossar

Die flexible Plankostenrechnung ist eine erweiterte Form der Plankostenrechnung, die es ermöglicht, die Kostenentwicklung in einem Unternehmen unter verschiedenen Produktions- und Beschäftigungsniveaus zu analysieren und zu steuern. Im Gegensatz zur starren Plankostenrechnung, bei der nur ein einziges Beschäftigungsniveau betrachtet wird, berücksichtigt die flexible Plankostenrechnung die Tatsache, dass die Kosten bei unterschiedlichen Auslastungen variieren können.

Die flexible Plankostenrechnung unterscheidet zwischen fixen und variablen Kosten. Fixe Kosten sind jene Kosten, die unabhängig von der Produktionsmenge anfallen, während variable Kosten proportional zur Produktionsmenge steigen. Durch diese Unterscheidung kann die flexible Plankostenrechnung die Kostenstrukturen des Unternehmens besser abbilden und somit eine genauere Grundlage für die Planung und Steuerung bieten.

Beispiel:

Ein Unternehmen produziert einen bestimmten Artikel. Die fixen Kosten betragen 10.000 Euro pro Monat (z.B. Miete, Abschreibungen), und die variablen Kosten liegen bei 5 Euro pro hergestelltem Stück (z.B. Materialkosten, Löhne).

Nun möchte das Unternehmen die voraussichtlichen Kosten für drei unterschiedliche Produktionsniveaus berechnen: 1.000 Stück, 2.000 Stück und 3.000 Stück pro Monat. Mit der flexiblen Plankostenrechnung können die Gesamtkosten für jedes Produktionsniveau wie folgt berechnet werden:

1. Produktionsniveau: 1.000 Stück Fixe Kosten: 10.000 Euro Variable Kosten: 5 Euro * 1.000 = 5.000 Euro Gesamtkosten: 10.000 + 5.000 = 15.000 Euro
2. Produktionsniveau: 2.000 Stück Fixe Kosten: 10.000 Euro Variable Kosten: 5 Euro * 2.000 = 10.000 Euro Gesamtkosten: 10.000 + 10.000 = 20.000 Euro
3. Produktionsniveau: 3.000 Stück Fixe Kosten: 10.000 Euro Variable Kosten: 5 Euro * 3.000 = 15.000 Euro Gesamtkosten: 10.000 + 15.000 = 25.000 Euro

Durch die flexible Plankostenrechnung erhält das Unternehmen einen detaillierten Überblick über die voraussichtlichen Kosten bei verschiedenen Produktionsniveaus und kann so fundierte Entscheidungen über die Produktionsplanung und Ressourcenallokation treffen.

Forecast bezeichnet die Vorhersage zukünftiger Ereignisse oder Entwicklungen auf Basis von historischen Daten und aktuellen Informationen. Im Controlling und Business Intelligence werden Forecasts verwendet, um Geschäftsentscheidungen zu treffen, Ressourcen effizienter zu verwalten und Risiken zu minimieren. Methoden der Prognose umfassen quantitative Ansätze wie Zeitreihenanalyse, Regressionsmodelle, künstliche Intelligenz und Machine Learning.

Praktisches Beispiel

Ein Unternehmen aus der Modebranche möchte seine Verkaufsprognose für das kommende Quartal erstellen, um die Produktion und den Lagerbestand besser planen zu können. Mithilfe von Business Intelligence-Lösungen und Forecasting-Ansätzen werden historische Verkaufsdaten, saisonale Schwankungen, Trends in der Branche und Informationen über geplante Marketingkampagnen analysiert.

Ein Machine Learning-Modell wird auf diese Daten angewendet, um Muster und Zusammenhänge zu erkennen, die für die Prognose des zukünftigen Verkaufsvolumens relevant sind. Die Ergebnisse werden in einem Dashboard visualisiert, das den Verantwortlichen im Unternehmen einen schnellen Überblick über die erwarteten Verkaufszahlen, potenzielle Engpässe und Chancen bietet. Basierend auf diesen Informationen kann das Unternehmen seine Produktion und Logistik anpassen, um den erwarteten Bedarf zu decken und Kosten zu optimieren.

Geschäftsjahr ist ein Zeitraum, in dem Unternehmen ihre Geschäftstätigkeit abwickeln und ihre finanziellen Ergebnisse aufzeichnen. Es kann ein Kalenderjahr oder ein vom Unternehmen festgelegtes Jahr sein, das sich von Januar bis Dezember oder von einem anderen Monat bis zum gleichen Monat im folgenden Jahr erstreckt. D.h. ein Geschäftsjahr muss nicht mit dem Kalenderjahr übereinstimmen. Das ist insbesondere von Vorteil, wenn der umsatzstärkste Monat am Anfang des Geschäftsjahres ist, um das Zittern auf den letzten Monat zu umgehen. Gehäuft kommt das abweichende Geschäftsjahr für die saisonale Abhängigkeit von Weihnachten oder Ostern vor.

Während des Geschäftsjahres sammelt das Unternehmen Informationen über seine finanzielle Leistung und verwendet diese Daten zur Entscheidungsfindung und zur Bewertung seines Erfolgs.

Beispiel

Ein Unternehmen, das sein Geschäftsjahr von Juli bis Juni festlegt, möchte die Verkaufsentwicklung des letzten Geschäftsjahres analysieren. Es kann Business Intelligence Ansätze oder Lösungen wie Data Mining und Reporting verwenden, um historische Verkaufsdaten zu sammeln und Trends im Geschäftsjahr zu identifizieren. Auf Basis dieser Daten kann das Unternehmen Entscheidungen treffen, um seine Verkaufsstrategie im nächsten Geschäftsjahr anzupassen, um bessere Ergebnisse zu erzielen.

Zusätzlich könnte das Unternehmen auch Daten zu Ausgaben, Einnahmen, Kosten und Gewinn über das Geschäftsjahr sammeln und nutzen, um Prozesse und Strukturen im Unternehmen zu verbessern und Einsparungen zu identifizieren. Die Verwendung von Business Intelligence Lösungen unterstützt das Unternehmen dabei, Daten in aussagekräftige und nützliche Informationen umzuwandeln, die eine effektive Entscheidungsfindung erleichtern und die Leistung des Unternehmens verbessern können.

Geschäftsregeln sind formale, strukturierte und verbindliche Vorgaben, die die Geschäftslogik, Entscheidungen, Prozesse, Verhaltensweisen, Richtlinien und Kriterien einer Organisation definieren und steuern. Geschäftsregeln sind dazu da, die Geschäftsziele, Strategien, Compliance-Anforderungen, Qualitätsstandards und Kundenerwartungen zu erreichen, zu messen und zu überwachen. Sie können auf verschiedenen Ebenen und Bereichen des Unternehmens angewendet und durchgesetzt werden, wie zum Beispiel Management, Vertrieb, Marketing, Produktion, Finanzen, Personal, IT und Recht.

Im Kontext von Business Intelligence, Datenmanagement und Datenanalyse sind Geschäftsregeln essenziell, um die Konsistenz, Integrität, Genauigkeit und Relevanz der Daten, Berichte, Dashboards und Prognosen zu gewährleisten. Geschäftsregeln können in Form von Validierungsregeln, Berechnungsformeln, Klassifikationsschemata, Segmentierungsmodellen, Workflows, Genehmigungen und Benachrichtigungen implementiert und automatisiert werden.

Geschäftsregeln werden oft innerhalb von ETL-Prozessen, Datenmodellen, Datenbanken, Analysewerkzeugen und Anwendungen definiert, konfiguriert, getestet und verwaltet, um die Datenqualität, Datenintegration, Datenabgleich, Data Governance und Datenverfügbarkeit zu optimieren.

Geografische Informationssysteme (GIS) sind computergestützte Systeme, die geografische Daten erfassen, speichern, analysieren und visualisieren, um raumbezogene Muster, Trends und Zusammenhänge zu erkennen. In Business Intelligence und Analytics können GIS eingesetzt werden, um Standortdaten in die Analyse einzubeziehen, Marktsegmentierungen vorzunehmen, Wettbewerbsanalysen durchzuführen und logistische Entscheidungen zu treffen.

Hadoop ist ein Open-Source-Framework für die verteilte Speicherung und Verarbeitung von großen Datenmengen. Hadoop verwendet das Hadoop Distributed File System (HDFS) und MapReduce-Programmiermodelle, um Skalierbarkeit, Fehlertoleranz und Flexibilität bei der Verarbeitung von Big-Data-Anwendungen zu gewährleisten. Hadoop wird häufig in Kombination mit Business Intelligence- und Advanced-Analytics-Tools verwendet, um komplexe Datenanalysen und -verarbeitung durchzuführen.

Eine Hochrechnung ist eine statistische Methode, bei der auf Basis von vorhandenen Daten zukünftige Ergebnisse oder Werte vorhergesagt werden. Die Hochrechnung basiert auf der Analyse von historischen Daten und identifizierten Mustern oder Trends. In der Regel werden hierbei statistische Modelle, Algorithmen und Extrapolationstechniken verwendet, um Prognosen für zukünftige Entwicklungen abzuleiten. Hochrechnungen sind in verschiedenen Bereichen wie Finanzen, Vertrieb, Produktion und Controlling ein wichtiges Instrument für Planung und Entscheidungsfindung.

Praktisches Beispiel für den Einsatz von Business Intelligence

Ein Unternehmen verwendet eine Business Intelligence-Lösung, um die Verkaufszahlen für das nächste Quartal zu prognostizieren. Die BI-Software analysiert dazu die historischen Verkaufsdaten, saisonale Muster und Trends der vergangenen Jahre. Basierend auf diesen Analysen erstellt die Software eine Hochrechnung für das kommende Quartal.

Die Verkaufsprognose hilft dem Unternehmen, seine Produktionskapazitäten und Lagerbestände besser zu planen und Ressourcen effizienter einzusetzen. Außerdem kann das Unternehmen auf Basis der Hochrechnung seine Marketing- und Vertriebsstrategien anpassen, um den erwarteten Umsatz zu maximieren und mögliche Risiken zu minimieren. Durch den Einsatz von Business Intelligence-Methoden kann das Unternehmen somit fundiertere Entscheidungen treffen und seine Wettbewerbsfähigkeit stärken.

In-Memory-Analyse ist eine Technologie, die es ermöglicht, Daten direkt im Arbeitsspeicher (RAM) des Computers zu speichern und zu verarbeiten, anstatt auf herkömmlichen Festplatten oder in Datenbanken. In-Memory-Analyse bietet eine schnellere Datenverarbeitung und verbesserte Leistung für Business Intelligence- und Analytics-Anwendungen, insbesondere bei der Analyse großer Datenmengen oder der Durchführung von Echtzeitanalysen.

Indikatoren, auch als Metriken oder Kennzahlen bezeichnet, sind messbare Größen, die verwendet werden, um den Fortschritt, die Leistung oder den Zustand eines Geschäftsprozesses, einer Funktion oder eines Ziels zu überwachen und zu bewerten. In Business Intelligence und Performance Management sind Indikatoren entscheidend für die Identifikation von Trends, die Erkennung von Problemen und die Messung der Effektivität von Strategien und Maßnahmen. Beispiele für Indikatoren sind Umsatz, Gewinnmarge, Kundenzufriedenheit und Mitarbeiterproduktivität.

Investitionsrechnung bezeichnet eine Methode zur Bewertung und Entscheidungsfindung von Investitionsvorhaben. Sie dient dazu, den finanziellen Erfolg von Investitionen zu prognostizieren und zu bewerten. Durch die Analyse von Cashflows, Kapitalwert, internem Zinsfuß und anderen finanzwirtschaftlichen Kennzahlen ermöglicht die Investitionsrechnung eine fundierte Entscheidungsfindung, indem sie die Rentabilität und Wirtschaftlichkeit von Investitionen ermittelt.

Praktisches Beispiel für den Einsatz von Business Intelligence Ansätzen oder Lösungen

Ein Unternehmen plant, in eine neue Produktionsanlage zu investieren. Um die Rentabilität und Wirtschaftlichkeit dieser Investition zu bewerten, kommt die Investitionsrechnung zum Einsatz. Mithilfe von Business Intelligence (BI) Lösungen können die benötigten Daten aus verschiedenen Quellen gesammelt und aufbereitet werden. Dabei werden Informationen über Kapitalkosten, prognostizierte Cashflows, Abschreibungen und sonstige finanzielle Aspekte berücksichtigt.

BI-Anwendungen ermöglichen die Durchführung von Szenarioanalysen, bei denen verschiedene Annahmen über zukünftige Entwicklungen (z.B. Umsatzwachstum, Kostensenkungen) simuliert werden. Diese Szenarien unterstützen das Management bei der Entscheidungsfindung, indem sie aufzeigen, wie sich unterschiedliche Entwicklungen auf die Rentabilität der Investition auswirken. Durch den Einsatz von BI-Tools können Entscheidungsträger auch Risiken besser abschätzen und geeignete Maßnahmen ergreifen, um diese Risiken zu minimieren oder zu steuern.