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Predictive Planning: Vorteile und Umsetzung in 5 Schritten

Yvonne Wicke | 18. Oktober 2023

Einführung

Predictive Planning ist die nächste Stufe in der Unternehmensplanung

Es handelt sich um einen Prozess, der Daten, Modelle und Algorithmen einsetzt, um mithilfe von Analytics zukünftige Entwicklungen in Unternehmen vorherzusagen. Es geht darum, Daten und Analyse-Verfahren effektiv zu nutzen, um Prognosen für die Unternehmensplanung zu treffen.

Diese Methode ist eine Weiterentwicklung der traditionellen Planungsmethoden und geht einen Schritt weiter, indem sie nicht nur historische Daten berücksichtigt, sondern auch aktuelle und potenzielle zukünftige Entwicklungen.

Laut einer BARC Studie setzt bereits ein großer Teil der Unternehmen predictive planning and forecasting Verfahren ein, um bessere, präzisere und schnellere Entscheidungen zu treffen.

Die Vorteile von Predictive Planning sind vielfältig:

Es bietet Unternehmen die Möglichkeit, ihre Planung zu optimieren, Ressourcen effektiver einzusetzen und letztlich bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen. Gleichzeitig kann es dazu beitragen, die Herausforderungen zu meistern, die die Digitalisierung und Automatisierung mit sich bringen.

Es ist ein entscheidender Schritt auf dem Weg zu einer datengesteuerten Unternehmenskultur.

Die Implementierung von Predictive Planning erfordert jedoch bestimmte Voraussetzungen und Schritte.

In den folgenden Abschnitten werden wir diese näher beleuchten und Tipps geben, wie Unternehmen diesen Prozess in fünf Schritten umsetzen können.

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Schritt 1: Verständnis der Geschäftslogik

Die Implementierung von Predictive Planning beginnt mit einem tiefen Verständnis der Geschäftslogik.

Die Unternehmen müssen ihre Geschäftsprozesse analysieren und tiefer in die Logik einsteigen, die diesen Prozessen zugrunde liegt, dafür ist ein tiefgehendes Verständnis der Geschäftslogik essentiell.

Dieser Schritt ist entscheidend, um die relevanten Datenquellen zu identifizieren, die für die Vorhersagen benötigt werden und hilft, die Zukunftsprognosen genauer zu machen. Es ist wichtig zu verstehen, welche Faktoren das Unternehmen beeinflussen und wie diese Faktoren miteinander interagieren.

Die Vorteile dieses Ansatzes sind vielfältig:

Unternehmen, die sich die Zeit nehmen, ihre Geschäftslogik zu verstehen, sind besser in der Lage, sinnvolle und nützliche Vorhersagen zu treffen. Sie können Ressourcen effizienter einsetzen und bessere Geschäftsentscheidungen treffen.

Schritt 2: Datensammlung und -aufbereitung

Der nächste Schritt in der Implementierung von Predictive Planning ist die Datensammlung und -aufbereitung.

In diesem Schritt sammeln Unternehmen die benötigten Daten aus den zuvor identifizierten Quellen.

Die Daten müssen dann aufbereitet und bereinigt werden, bevor sie in den Analyseprozess einfließen. Dies kann die Lösung von Datenqualitätsproblemen, die Konsolidierung von Daten aus verschiedenen Quellen und die Transformation von Daten in ein geeignetes Format für die Analyse umfassen.

Die Datenaufbereitung ist ein kritischer Schritt in jedem Datenanalyse-Projekt. Daten von schlechter Qualität oder ungereinigte Daten können zu ungenauen oder irreführenden Ergebnissen führen.

Daher ist es entscheidend, dass Unternehmen diesen Schritt sorgfältig und gründlich durchführen.

Schritt 3: Der Single Point of Truth

Die dritte Phase der Implementierung des Predictive Planning befasst sich mit der „Plattformisierung“ und Datenintegration, bei der ein „Single Point of Truth“ (SPOT) für alle Daten geschaffen wird.

Der SPOT dient als zentrale Datenquelle, in der alle relevanten Informationen gesammeltgespeichert und aufbereitet werden. Dies hilft dabei, Inkonsistenzen und Redundanzen in den Daten zu reduzieren.

Die Schaffung eines SPOT ist ein entscheidender Schritt im Predictive Planning Prozess.

Er hilft nicht nur dabei, die Genauigkeit der Prognosen zu verbessern, sondern auch dabei, die Effizienz des gesamten Planungsprozesses zu erhöhen. Unternehmen können schneller auf Änderungen reagieren und bessere Entscheidungen treffen, da sie auf eine einzige, verlässliche Informationsquelle zugreifen können.

Die Reduzierung von Datenredundanzen hat mehrere Vorteile.

Erstens kann sie dazu beitragen, die Genauigkeit und Glaubwürdigkeit von Prognosen und Analysen zu verbessern.

Zweitens kann sie dazu beitragen, die Betriebs- und Speicherkosten zu senken, da weniger Speicherplatz benötigt wird. Darüber hinaus kann sie die Zeit reduzieren, die benötigt wird, um Daten für Analysen und Prognosen aufzubereiten.

Die Implementierung eines SPOT ist jedoch kein einfacher Prozess. Sie erfordert eine sorgfältige Planung und Umsetzung, sowie die Integration verschiedener Datenquellen.

Schritt 4: Integration in die Planung

Die vierte Phase in der Implementierung von Predictive Planning konzentriert sich auf die Entwicklung eines durchgängigen Planungsmodells und die Verknüpfung der operativen Teilpläne mit der integrierten Finanzplanung.

Ein durchgängiges Planungsmodell stellt sicher, dass alle Teile der Organisation auf der Grundlage derselben Daten und Prognosen planen. Dies fördert die Konsistenz und Genauigkeit der Planung im gesamten Unternehmen und hilft auch dabei, die Effizienz zu verbessern.

Die Verknüpfung der operativen Teilpläne mit der integrierten Finanzplanung ermöglicht Unternehmen, einen ganzheitlicheren Ansatz für die Planung zu verfolgen. Statt einzelne Teilpläne in Isolation zu erstellen, werden alle Pläne in einem kohärenten, übergreifenden Rahmen erstellt. Dadurch erhält das Unternehmen die Möglichkeit, die Konsequenzen von Entscheidungen in sämtlichen Bereichen der Organisation zu erkennen und zu begreifen.

Die Integration von Predictive Planning in den Gesamt-Planungs-Prozess bietet viele Vorteile.

Unternehmen können bessere Geschäftsentscheidungen treffen, da sie auf der Grundlage einer vollständigeren und genaueren Informationsbasis arbeiten. Sie verbessern ihre Planungseffizienz und können schneller auf Veränderungen reagieren.

Schritt 5: Anwendung in der Planung

Der fünfte und letzte Schritt in der Implementierung von Predictive Planning ist die Anwendung in der Planung.

Hier geht es um die Flexibilisierung der Planung und die Steigerung der Effizienz durch Top-down-Orientierung und stochastische Verfahren.

Die Flexibilisierung der Planung ermöglicht Unternehmen, schneller auf Veränderungen in der Geschäftsumgebung zu reagieren. Sie können ihre Planungsprozesse anpassen und verfeinern, um bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen. Flexibilität in der Planung ist besonders wichtig in schnelllebigen und dynamischen Branchen, wo Veränderungen oft und unerwartet auftreten.

Die Top-down-Orientierung ermöglicht dem Management, die strategischen Ziele und Ausrichtungen des Unternehmens festzulegen, und diese dann auf die operativen Ebenen herunterzubrechen. Dies stellt sicher, dass alle Ebenen der Organisation auf die gleichen Ziele hinarbeiten und dass die Planung im Einklang mit den übergeordneten Zielen des Unternehmens steht.

Stochastische Verfahren sind statistische Methoden, die Zufall und Wahrscheinlichkeit nutzen, um Prognosen zu treffen. Sie können dazu beitragen, die Genauigkeit der Vorhersagen zu verbessern und Unsicherheiten zu berücksichtigen. Dies ist besonders wichtig in der Planung, wo viele Faktoren ungewiss sind und sich ständig ändern können.

Zusammengefasst bietet der Einsatz von Predictive Planning Unternehmen zahlreiche Vorteile

Durch die Implementierung von Predictive Planning können Unternehmen ihre Planung modernisieren und optimieren und sich so einen Wettbewerbsvorteil in der heutigen datengesteuerten Geschäftswelt verschaffen.

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Fazit und Ausblick

Predictive Planning ist mehr als nur eine Methode – es ist die nächste Stufe, die zukünftige Richtung der Unternehmensplanung. Es bietet Unternehmen tiefgreifende Vorteile, darunter verbesserte Genauigkeit der Prognosenhöhere Effizienz der Planungbessere Geschäftsentscheidungen und eine stärkere Ausrichtung auf die strategischen Ziele des Unternehmens.

Die Implementierung von Predictive Planning ist ein Prozess, der aus mehreren Schritten besteht, einschließlich der Verständnis der Geschäftslogik, Datensammlung und -aufbereitung, Schaffung eines einzelnen Wahrheitspunktes, Integration in die Planung und schließlich die Anwendung in der Planung.

Jeder dieser Schritte spielt eine wichtige Rolle bei der Nutzung der vollen Potenziale von Predictive Planning und trägt dazu bei, die Qualität, Geschwindigkeit und Effektivität der Planung zu verbessern.

Die zukünftige Entwicklung von Predictive Planning sieht vielversprechend aus.

Mit der weiteren Verbesserung der Algorithmen und Modelle und der zunehmenden Verfügbarkeit von Daten können wir erwarten, dass Predictive Planning immer noch genauer und nützlicher werden wird.

Im Hinblick auf die Zukunft ist es wichtig, dass Unternehmen nicht nur die Vorteile von Predictive Planning erkennen, sondern auch die Herausforderungen und Anforderungen, die mit seiner Implementierung verbunden sind. Nur so können sie das volle Potenzial von Predictive Planning ausschöpfen und sich einen Wettbewerbsvorteil in der datengesteuerten Geschäftswelt von heute sichern.

Zusammengefasst ist Predictive Planning eine leistungsstarke Methode, die Unternehmen dabei unterstützt, sich auf die Zukunft vorzubereiten und bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen. Unternehmen, die Predictive Planning heute implementieren, sind besser aufgestellt, um die Herausforderungen von morgen zu meistern.

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