Dynamische Prognosen sind der Schlüssel
Die Pandemie hat den Agilitätsdruck für Unternehmen erhöht. Um nicht den Anschluss zu verlieren, sind sie gezwungen, schneller zu handeln, flexibler zu reagieren und sich anzupassen. Mit dynamischen Prognosen gelingt ihnen genau das. Dynamische Prognosen beruhen auf Echtzeit-Daten und werden auf rollierender Basis aktualisiert – üblicherweise vierteljährlich oder monatlich. Damit unterscheiden sie sich von traditionellen Budgetierungs- und Prognosemodellen auf jährlicher Basis sowie statischer Planung, die an manuellen Tabellenkalkulationsprozessen und langen Zyklen krankt.
Unternehmen profitieren in vielerlei Hinsicht von einem integrativen Ansatz, der dynamische Prognosen und Planung miteinander verbindet: Kürzere Zyklen und Echtzeit-Einblicke zählen ebenso zu dessen Vorteilen wie die Reduktion manueller Aufgaben und Datenfehler.
Bei einem dynamischen Prognoseansatz kommen Technologien wie dieKI-gestützte Automatisierungzum Einsatz, die an die Stelle repetitiver und transaktionsbezogener Routineaufgaben tritt, sodass die Zahl manueller Eingriffe minimiert werden kann. Machine Learning-Funktionen ermöglichen eine effizientere Szenarioplanung auf Basis von Mustererkennung und Prozessanalyse. Augmented Analytics wiederum liefert wertvolle Erkenntnisse zur Unternehmensperformance für den nächsten Planungs- und Prognosezyklus.
Dynamische Prognosen haben zweifellos erhebliche Vorzüge. Das haben unsererStudiezufolge auch die Unternehmen erkannt. So betrachten 80 % der Befragten dynamische Prognosen als wertvoller als traditionelle Pläne und Budgets. 75 % halten vorausschauende Modelle für einen guten Resonanzboden, um Schwingungen im Markt frühzeitig zu erkennen, insbesondere in spezialisierten Funktionsbereichen.
Bessere Prognosen und Simulationen allein sind wirkungslos, wenn Planung, Analyse und Umsetzung getrennt voneinander gemanagt werden. Echter Mehrwert entsteht erst durch die Verzahnung von Planung und Prognosen einerseits sowie Umsetzung und Analysen andererseits, ergänzt um automatisierte Prozesse, die mehrere Datenquellen und Workflows zur Prozesssteuerung und Frühwarnmechanismen zur Vorhersage drohender Krisen nutzen.