Wie Big Data das Controlling verandert
Modeling Data Algorithms Models Completeness Data Generation Sensitivity Scanners Sensors People Business Interpretation Visualization Formulation Comprehensiveness Abb. 1: Der Megatrend Digitalisierung verandert die Welt auf mehreren Ebenen Abb. 2: Das Big Data Gesamtkonzept Entwicklungen, methodischer Ansatze und innovativer mathematisch statistischer Modelle schafft mit rasant zunehmender Geschwindigkeit die Voraussetzungen, um die Potenziale der Digitalisierung heute und morgen praktisch zu nutzen (vgl. Brynjolfsson/McAfee, 2014, S. 37 ff. Technologische, organisatorische und methodische Entwicklungen haben inzwischen einen Reifegrad erreicht, der die Umsetzung der theoretischen Digitalisierungspotenziale in immer hoherer Geschwindigkeit vorantreibt. Diese digitalen Enabler sind zugleich die Voraussetzungen, die im eigenen Unternehmen geschaffen werden mussen, um die Chancen und Potenziale der digitalen Welt umzusetzen. 2. Die Macht von Big Data Die Nutzung von Big Data zur Analyse, Prognose und Optimierung von Daten erfordert ein durchgangiges Gesamtkonzept, das schematisch in Abb. 2 dargestellt ist. Diese vier Ebenen fassen alle wesentlichen Erfolgsfaktoren zur Nutzung von Big Data zusammen. Jede Strategie, die die intensive Nutzung von Daten zu einem Kernelement der Unternehmenssteuerung macht, muss die Entwicklung dieser Leistungselemente systematisch verfolgen. So generiert das Internet der Dinge seinen Datenbeitrag uber Sensoren in Produkten auf der untersten Ebene. Die Kernschicht der Wertschopfung aus Daten ist die Modellierungsebene. Hier finden Datenintegration, Datenaufbereitung, die System Modellierung und das Maschinenlernen ,Machine Learning" statt. Auf der Datenverarbeitungsund Speicherebene stellen die Bandbreite und die Rechenleistung selbst die grossen Herausforderungen dar. Die Visualisierung auf der vierten Ebene ist schliesslich wesentlich fur die Effektivitat bei der Nutzung der gewonnen Information in Form von Entscheidungen. Ohne eine umfassende Visualisierung ist die Wertschopfung durch den 4. Produktionsfaktor unvollstandig. Die Qualitat der aus Daten zu gewinnenden Fuhrungsinformationen hangt von der Verfugbarkeit moglichst umfangreicher, vieldimensionaler und fein granularer Daten ab. Big Data kann mit der gesamten Weltinformation gleich gesetzt werden. Die Praktikabilitat einer solch umfassenden Definition von Big Data wird offensichtlich, wenn man ein Unternehmen als komplexes System versteht und dieses konsequent durch alle verfugbaren Datendimensionen abbildet. Rasch stosst man auf die Frage, wo die Grenzen des Systems, also des Unternehmens, zu ziehen sind. Ein einfaches Beispiel ist die Variable Wetter. Noch vor 5 Jahren spielte sie fur viele Unternehmen eine eher untergeordnete Rolle. Heute kann man den Einfluss dieser Variablen in fast jedem Unternehmensmodell merklich in seiner direkten Wirkung messen. Die enge Definition klassischer Treibermodelle kann im Zeitalter von Big Data also durch globale Variablenmodelle substituiert werden. Mathematische Steuerungsmodelle werden deshalb so wichtig, weil komplexe Systeme nicht einfach linear zueinander in Bezug gesetzt oder in einer Excel Tabelle miteinander ,verrechnet" werden konnen. Zur Abbildung und Auswertung komplexer Beziehungen sind Assoziationsund Kausalmodelle erforderlich. Reine Korrelationsmodelle sind meist fur strategische Entscheidungen und viele Arten der Szenario Modellierung nicht ausreichend. Sie leisten keine Aussagen uber kausale Beziehungen der Variablen untereinander im Sinne des klassischen Treibermodells und bieten damit auch keine klaren Steuerungsansatze. Operative und strategische Steuerungsmodelle lassen sich nach Art ihrer Aussagekrafte in drei Kategorien einteilen: 1) Modelle mit hoher Erklarungskraft ,Explanatory Power" sind Modelle, die sich selbst und das abgebildete System z. B. ein Unternehmen, einen Unternehmensbereich, einen Prozess, hinreichend genau und fur einen Menschen verstandlich und umfassend in seiner Gesamtfunktion und wirkung beschreiben. 242 DIGITALISIERUNG CONTROLLING SCHWERPUNKT CONTROLLING ZEITSCHRIFT FUR ERFOLGSORIENTIERTE UNTERNEHMENSSTEUERUNG https:/doi.org/10.15358/0935 0381 2016 4 5 241 Generiert durch IP '54.70.40.11' am 21.05.2021, 18:19:58. Das Erstellen und Weitergeben von Kopien dieses PDFs ist nicht zulassig. Abb. 3: Bild eines Zwischenschritts aus dem Optimierungslauf eines Logistiknetzes 2) Die Vorhersagekraft ,Predictive Power" beschreibt die Fahigkeit von Modellen, moglichst weit in die Zukunft gerichtete, moglichst genaue Vorhersagen zu treffen. 3) Die Steuerungskraft ,Control Power" beschreibt die Fahigkeit eines Modells hinreichend viele und sensitive Steuerungsvariablen fur die interaktive Unterstutzung bei Strategiefindung, Szenario Modellierung und Simulationen nutzen zu konnen. Ein weiterer Paradigmenwechsel betrifft das Maschinenlernen ,Machine Learning" Klassische Modelle der Unternehmenssteuerung sind meist linear, pseudodeterministisch und statisch. Sie verbessern sich nicht durch die genutzten Daten und konnen ihre Aussagekraft somit nicht verbessern ausser der Mensch verandert das Modell. Bei Big Data werden die Veranderungen und das Lernen nicht mehr durch den Menschen sondern durch die Algorithmen, also die Maschinen vorgenommen. Algorithmen entwickeln Modellstrukturen und Modellparameter mit dem stetig zufliessenden Datenstrom und entwickeln sich sogar selbst evolutionar weiter (genetische Algorithmen) Damit verandert sich das Zusammenspiel von Mensch und Maschine. Wahrend bisher der Controller oder Analyst die vorhandenen Funktionen fur Data Mining und Analyse nutzt, ubernimmt nun die Maschine einen Teil dieser Tatigkeiten. Das Entscheidungsverhaltnis verschiebt sich mit hoher Geschwindigkeit zugunsten der Maschinen. Bei vielen operativen Aktivitaten ubernehmen Algorithmen heute schon den Grossteil der Entscheidungen, so z. B. bei automatisierten Ablaufen oder dem Algorithmenbasierten Trading von Wertpapieren. Zwei Beispiele sollen die Einsatzmoglichkeiten von Big Data Modellen und Algorithmen verdeutlichen und einen Einblick in ihre Leistungsfahigkeit geben. Beispiel ,Optimierung eines Logistiknetzes" Ein Logistiknetz zur Zwischenlagerung und Beforderung von Rohmaterialien und Halberzeugnissen, das im Wesentlichen bedarfsgesteuert wird, soll hinsichtlich Transportmenge maximiert und hinsichtlich der erforderlichen Transportkapazitaten minimiert werden. Als Basis fur eine modellgestutzte Optimierung des Logistiknetzes standen mehrere Terabyte an Systemdaten mit uber 400 Variablen und ca. 50 Randbedingungen zur Verfugung, unter denen das Logistiknetz funktionieren muss. Ziel war das Design eines optimierten Planund Steuerungsmodells, mit dem verschieWie Big Data das Controlling verandert 243 28. Jahrgang 2016, Heft 4/5 https:/doi.org/10.15358/0935 0381 2016 4 5 241 Generiert durch IP '54.70.40.11' am 21.05.2021, 18:19:58. Das Erstellen und Weitergeben von Kopien dieses PDFs ist nicht zulassig. Abb. 4: Traffic Safety Policy Model dene Zielmodelle auf ihre Wirkung auf Transportmenge und Transportkapazitat simuliert werden konnen. Mit speziellen Netzmodellen und lernenden Algorithmen wurden zwei Zielmodelle definiert. Mit den Modellen konnte entweder eine 24 %ige Reduktion der Leerkapazitat oder im Alternativmodell eine 21 %ige Erhohung der Transportkapazitat bei gegebenen Randbedingungen erreicht werden. Mittels komplexer Simulationen in Echtzeit konnten einschrankende Randbedingungen des Betriebsmodells in Frage gestellt und ein Effizienzpotenzial von uber 30 ermittelt werden. Abb. 3 illustriert die Komplexitat von Optimierungsproblemen. Jeder Knoten stellt eine Lade /Entladestation dar. Je grosser der Knoten, desto haufiger wird die Station angefahren. Die Graphiken geben im Verlauf der mehrstundigen Simulation unterschiedliche Zwischenschritte der Optimierung bildhaft wieder, die zusatzlichen Aufschluss uber die Effizienz des Modells und der Algorithmen gibt. Beispiel ,Entwicklung einer Safe Traffic Policy" Ein zweites Beispiel ist die Entwicklung eines Strategiemodells zur Simulation und Modellierung einer Safe Traffic Policy, die zum Ziel hat, Personenschaden bei Unfallen zu minimieren, ohne dabei den Wirtschaftsfaktor Verkehr zum Erliegen zu bringen. Auf Basis von ca. 8 Mio. Datensatzen aus der Aufnahme von Verkehrsunfallen mit Personenschaden aus uber 40 Jahren wurde eine quantitative verknupfte ,strategische Landkarte" zur Modellierung einer effizienten und effektiven Verkehrsregulation entwickelt. Das Zielmodell nutzte ca. die Halfte der uber 60 verfugbaren Variablen und erreichte eine Vorhersagegenauigkeit von uber 94 (vgl.