Aussagekräftige Prognosen und Szenarioanalysen Business Resilience dank Cloud

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Viele Unternehmen haben sich damit abgefunden, dass sichere Prognosen in der Wirtschaft eher die Ausnahme sind. Sie dürften dennoch erstaunt sein, in welchem Ausmaß sich die Gegenwart angesichts der Corona-Pandemie als neues Zeitalter der Unsicherheit für Unternehmen erweist.

Gerade in solch einer Situation voller Widrigkeiten ist Widerstandsfähigkeit, auch Resilienz genannt, entscheidend für die Kontinuität des Geschäftsbetriebs. Ein unverzichtbarer Faktor dafür ist die Fähigkeit zur Voraussicht. Entscheider und Führungskräfte in der Wirtschaft benötigen daher entsprechende Tools, die ihnen helfen, vorausschauend zu handeln, in die Zukunft zu blicken, künftige Störungen vorherzusehen und sich entsprechend anzupassen.

Planung bei Unsicherheit

Doch wie können Unternehmen überhaupt genaue Prognosen abgeben, wenn sich alles um sie herum verändert hat und alte Modelle über Bord geworfen worden sind? Die Antwort: Konzepte zur Szenariomodellierung, integrierte Daten und automatisierte Geschäftsprozesse in der Cloud können Unternehmen dabei helfen, sich auf die nächste Hürde vorzubereiten.

Für den klaren Blick nach vorn sollten Unternehmen jedes Mittel aus ihrem Arsenal nutzen. Dabei ist es wichtig, zwischen Vorhersage, Szenariomodellierung und Planung zu unterscheiden. Bei einer Prognose handelt es sich um die Vorhersage, wo sich das Unternehmen oder der Markt an einem zukünftigen Zeitpunkt in der Zukunft befinden werden. Die Basis dafür liefern relevante historische Daten. Von Szenariomodellierung spricht man hingegen, wenn Analysten eine Reihe wahrscheinlicher Szenarien erstellen, indem sie mögliche entscheidende Wendepunkte einbeziehen. Planung umfasst die Maßnahmen und Entscheidungen, die Unternehmen auf der Grundlage dieser Erkenntnisse treffen.

Prognosen und Szenarioanalysen speisen den Planungsprozess und machen ihn zu einem entscheidenden Frühstadium bei der Anpassung an Störungen. Dennoch sind Vorhersagen im gegenwärtigen Umfeld zu einer Herausforderung geworden.

Mögliche Zukunftsszenarien durchspielen

Grundsätzlich sind Prognosen abhängig von enormen Mengen an Daten, die aus erster Hand stammen und öffentlich zugänglich sind. COVID-19 hat Unternehmen jedoch auf ein völlig unbekanntes Terrain geführt. Eine Erhebung von McKinsey zeigt, dass Unternehmen nach wie vor geteilter Meinung sind, was die Erholung von der Pandemie betrifft. Die allgemeine Erwartung tendiert in Richtung einer gedämpften, langsamen Erholung. Und genau hier liegt die Krux: Uns fehlen die historischen Daten, auf die wir normalerweise angewiesen sind, um eine Krise zu analysieren. Außerdem fehlen uns Trends für eine verlässliche Vorhersage, wie die Bedingungen nach dem Ende der Störung aussehen werden.

An dieser Stelle kommt die Szenariomodellierung ins Spiel: Sie hilft den Unternehmen, sich ein breites Spektrum möglicher Zukunftsszenarien vorzustellen, mehrere davon zu planen und zu beurteilen, wie auf jedes einzelne zu reagieren ist. Wenngleich der Prozess immer noch von Daten abhängt, benötigt er keine historischen Daten, die für ein bestimmtes Szenario relevant sind. Stattdessen wird eine Reihe von wahrscheinlichen Ergebnissen entworfen, auf die sich Unternehmen vorbereiten können – das ideale Hilfsmittel für eine Zukunft, in der wenig sicher ist.

Die jüngsten Erfahrungen deuten jedoch darauf hin, dass ein noch ausgereifterer Ansatz für die Szenariomodellierung erforderlich ist. Denn obwohl viele Organisationen vor der Krise aktiv Zukunftsszenarien modelliert haben, konnten nur wenige die Pandemie vorhersehen oder für sie planen. Die Lehre daraus: Man kann nicht für jedes Ergebnis planen, aber Unternehmen sollten anfangen, in Zukunft für ein breiteres Spektrum möglicher Szenarien vorzusorgen. Die Einrichtung dedizierter Analyse-Teams in jeder Abteilung kann dazu beitragen, die Szenariomodellierung in alltägliche Geschäftsprozesse zu integrieren.

Gute Daten, gute Zukunftsplanung

Bei aller Sinnfälligkeit werden auch regelmäßigere, umfassendere Szenariomodelle allein nicht ausreichen, um echte Business Resillience zu gewährleisten. Im Laufe der Zeit sammeln Organisationen immer mehr Daten, die Prognosen nach herkömmlichem Muster erleichtern. Beide Prognosemethoden sind notwendig, um Unternehmen bei der Zukunftsplanung zu unterstützen. Dennoch können beide auch leicht durch die Qualität der Daten und Systeme im Unternehmen untergraben werden.

Egal ob Daten über Kunden, Mitarbeiter oder Wettbewerber – die Erfahrung lehrt, dass massive Datenmengen mitunter schwer zu verwalten sind. Häufig werden sie innerhalb des Unternehmens segmentiert und in zahlreiche Silos aufgeteilt, was eine gemeinsame Analyse ausschließt. Allerdings erfordert die Planung des Verhaltens bei Störungen eine koordinierte Reaktion, Beratung und Zusammenarbeit. Genau das aber ist schwierig zu erreichen, wenn Silos vorherrschen.

Ein weiteres zentrales Thema ist die Reaktionsgeschwindigkeit. Die Zeit, die für manuelle und unnötige Aufgaben – einschließlich Datenbereinigung oder Eingabe für die Analyse – benötigt wird, ist pure Verschwendung kostbarer Zeit und Ressourcen. Zugleich nährt die Dominanz schwerfälliger Prozesse den Verdacht, das Unternehmen sei möglicherweise zu langsam, um auf sich rasch abzeichnende Trends, Herausforderungen oder Chancen zu reagieren.

Daten-Konsolidierung, am besten cloud-basiert

Die keineswegs zu unterschätzende Aufgabe können sich Unternehmen durch den Einsatz von Cloud-Tools und -Anwendungen erleichtern. Viele Unternehmen tun dies bereits: Gartner geht davon aus, dass die Cloud-Ausgaben im Jahr 2020 um 19 Prozent steigen – eine Wachstumsrate, die einst erst für 2023 prognostiziert war. Wenn Unternehmen ihren Datenbestand in der Cloud zentralisieren, fördern sie aktiv einen modernen Collaboration-Ansatz, denn Workflows und Daten existieren in einem statt in mehreren Systemen.

Die Konsolidierung in der Cloud von allem, was Prognosen betrifft, schafft auch mehr Vertrauen in die Gesamtheit aller Prozesse, da alle die gleichen Methoden und Tools verwenden. Cloud-Anwendungen können regelmäßig nach Maßgabe neuester Best Practices aktualisiert werden, sodass sämtliche Prozesse für alle Gruppen immer auf dem aktuellsten Stand sind.

Eingebettete KI-Anwendungen und -Lösungen können Prognosen und Vorhersagen durch die Automatisierung manueller Datenprozesse erheblich beschleunigen. Dies trägt zur Agilität bei, da Mitarbeiter weniger Zeit mit dem Sammeln und Verifizieren von Daten verbringen und mehr Zeit für die Planung für Störfälle haben. Mit den richtigen Informationen können Führungskräfte und Geschäftszweige schneller und sicherer Entscheidungen treffen.

Voraussicht und Resilienz sind zwei Seiten derselben Medaille

Wer sein Geschäft mithilfe einer kombinierten Planungs- und Prognose-Cloud-Lösung modernisiert, profitiert mehrfach: Sowohl die Szenariomodellierung als auch die Prognosefähigkeiten werden verbessert. Dasselbe gilt für die Fähigkeit, bei Bedarf agiler und transformativer aufzutreten. Sobald ein Unternehmen in der Lage ist, einen nahenden Trend oder eine Herausforderung zu antizipieren, gewinnt es einen unschätzbaren Vorsprung vor der Konkurrenz. Das verschafft ihm den nötigen Spielraum, um sich anzupassen und Mehrwert daraus zu generieren.

* Die Autorin Angela Mazza Teufer ist Senior Vice President ERP, EPM, SCM Western Europe bei Oracle.

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