Planung – Datenintegration und KI-Algorithmen zur Optimierung

Die Unternehmensplanung befindet sich im Wandel. Zunehmende Marktvolatilität, wachsende regulatorische Anforderungen und der stetig steigende Datenreichtum fordern neue Ansätze.

Ein zentraler Erfolgsfaktor ist die Einführung moderner Planungsplattformen, kombiniert mit einer leistungsfähigen Data-Lakehouse-Architektur und dem gezielten Einsatz von Künstlicher Intelligenz. Insbesondere die KI-gestützte Unternehmensplanung ermöglicht es, fundierte Prognosen zu erstellen und schneller auf Veränderungen zu reagieren.

Unsere Kunden setzen vermehrt auf spezialisierte Tools wie Oracle EPM, Bissantz oder Jedox, um ihre Planungsprozesse effizienter zu gestalten. Diese Lösungen bieten nicht nur fortschrittliche Szenarioanalysen und multidimensionale Modellierungen, sondern fördern auch eine rollenbasierte Zusammenarbeit in Echtzeit.

Die Anbindung an ein zentrales Data Lakehouse eröffnet völlig neue Perspektiven. Denn dadurch lassen sich nicht nur klassische Finanzdaten integrieren, sondern auch granulare, unstrukturierte oder bisher ungenutzte Datenquellen, die bislang nur schwer in den Planungsprozesses eingebunden werden konnten.

Trotz moderner Technologien und einer zentralen Datenarchitektur behalten klassische Planungsansätze ihre Relevanz. Sie werden heute lediglich durch zentrale Speicherlösungen, integrierte Datenmodelle und den Einsatz von Künstlicher Intelligenz ergänzt.

So entstehen KI-gestützte Unternehmensplanungen, die auf bewährten Methoden basieren, aber durch technologische Unterstützung deutlich effizienter und transparenter gestaltet werden können.

In der Praxis dominieren drei Ansätze:

Beim Top-Down-Ansatz werden Zielvorgaben direkt aus der Unternehmensstrategie abgeleitet und entlang der Hierarchieebenen weitergegeben. Das sorgt für strategische Kohärenz, kann jedoch operative Gegebenheiten unzureichend abbilden.

Der Bottom-Up-Ansatz verfolgt das gegenteilige Prinzip: Hier liefern die Fachbereiche ihre Einschätzungen und Plandaten, die anschließend aggregiert werden. Das führt zu einer höheren Detailtiefe und besseren Akzeptanz bei den Beteiligten. Ohne klare strategische Leitplanken kann es jedoch zu Inkonsistenzen kommen.

In der Praxis bewährt sich meist eine hybride Variante. Sie verbindet die strategische Ausrichtung des Top-Down mit der operativen Genauigkeit des Bottom-Up, und bietet damit eine belastbare Basis für KI-gestützte Unternehmensplanung.

Ein weiterer innovativer Ansatz ist das Zero-Based Planning (ZBB). Statt auf Vergangenheitswerten aufzubauen, wird jeder Kostenblock in jedem Planungszyklus von Grund auf neu bewertet. Das schafft maximale Transparenz und Disziplin, vorausgesetzt, es existiert eine belastbare Datenbasis sowie eine klare Governance.

ERP-Systeme sind in vielen Unternehmen das Rückgrat der operativen Datenverarbeitung, insbesondere im Finanzbereich. Sie liefern verlässliche Ist-Daten und bilden zentrale Bewegungs- und Stammdaten ab.

Für eine KI-gestützte Unternehmensplanung ist es entscheidend, diese Daten effizient zu integrieren und zu harmonisieren. Durch die Einbindung in ein zentrales Data Lakehouse entsteht eine konsistente Sicht auf die Unternehmensrealität, über Abteilungs- und Systemgrenzen hinweg.

Ein besonderer Fokus liegt auf der Vereinheitlichung von Stammdaten. Kostenstellen, Profit-Center, Material- oder Kundendaten werden zentral gepflegt und strukturiert. Diese harmonisierten Daten bilden die Grundlage für ein konsistentes, nachvollziehbares und revisionssicheres Berichtswesen.

Auch für die Planung werden gezielt sogenannte Planstammdaten hinterlegt. Diese können, je nach Szenario, bewusst von den aktuellen Stammdaten abweichen, etwa bei Reorganisationen oder geplanten Umstrukturierungen.

Traditionelle Forecasting-Methoden geraten bei steigender Komplexität und wachsendem Datenvolumen zunehmend an ihre Grenzen. Klassische lineare Modelle reichen oft nicht mehr aus, um dynamische Entwicklungen präzise abzubilden.

KI-gestützte Unternehmensplanung bietet hier einen entscheidenden Fortschritt: Mit Verfahren wie Random Forests, Neuronalen Netzen oder Gradient Boosting lassen sich deutlich genauere Prognosen erstellen, auch bei hochkomplexen Datenzusammenhängen.

Diese Algorithmen nutzen die zentrale Datenbasis eines Data Lakehouse und integrieren sowohl interne Unternehmensdaten als auch externe Einflussfaktoren, wie Marktindikatoren oder saisonale Effekte. So entstehen belastbare Vorhersagen, die Unternehmen eine fundierte Entscheidungsgrundlage bieten.

Technologie ist nur ein Teil der Lösung. Für eine effektive und KI-gestützte Unternehmensplanung braucht es zusätzlich klare Prozesse, insbesondere im Bereich Review und Steuerung.

Ein gut strukturierter Review-Prozess stellt sicher, dass automatisierte Prognosen nachvollziehbar, überprüfbar und steuerbar bleiben. Regelmäßige Planungszyklen, fundierte Validierungen und ein abgestuftes Reporting sorgen dafür, dass alle Beteiligten verlässlich mit den Ergebnissen arbeiten können.

Durch die Integration in ein zentrales Data Lakehouse lassen sich diese Abläufe nicht nur automatisieren, sondern auch systematisch abbilden. Workflows werden konsistent dokumentiert, Genehmigungsprozesse revisionssicher hinterlegt und sämtliche Planungsaktivitäten lückenlos nachvollziehbar gestaltet.

Ohne eine zentrale Datenarchitektur geraten Planungs- und Forecastprozesse schnell an ihre Grenzen. Der Verzicht auf ein Data Lakehouse erschwert nicht nur die Nutzung moderner Technologien, sondern beeinträchtigt auch die Entscheidungsfähigkeit im gesamten Unternehmen.

Einige typische Herausforderungen:

Finanzdaten zählen zu den sensibelsten Informationen eines Unternehmens. Ihr Schutz erfordert höchste Sicherheitsstandards und eine präzise Zugriffssteuerung.

Ein bewährter Ansatz ist die sogenannte Matrix Security. Dabei erhalten Mitarbeitende ausschließlich Zugriff auf jene Informationen, die sie für ihre Aufgaben benötigen, ganz im Sinne des „Need-to-Know“-Prinzips. Das reduziert das Risiko von Datenmissbrauch und schafft Vertrauen in die Sicherheit der Planungslösungen.

Für eine sichere, KI-gestützte Unternehmensplanung empfiehlt sich die Umsetzung folgender Maßnahmen:

Die Kombination aus leistungsfähigen Planungsplattformen, durchdachter ERP-Integration, zentralem Stammdatenmanagement und KI-gestütztem Forecasting auf Basis eines modernen Data Lakehouse markiert die nächste Evolutionsstufe der Unternehmensplanung.

Unternehmen, die diese Komponenten ganzheitlich integrieren, profitieren von: