Die LucaNet-App für Predictive Analytics - powered by prognostica

Die LucaNet-App für Predictive Analytics - powered by prognostica

Die LucaNet-App für Predictive Analytics vereinfacht Finanzplanung für Unternehmen. prognosticas Lighthouse bildet den methodischen Kern der App und damit die Basis für smarte und objektive Planungsaktivitäten. Was kann die App, was steckt dahinter, was macht sie besonders? Wir erläutern es Ihnen.

Liebe Besucher des ProgBlogs,

die Vorhersagelösungen der prognostica, sind bei jedem Kunden verschieden. Uns ist es nämlich ein Anliegen, die ganz eigenen Anforderungen eines jeden Geschäfts mit in Betracht zu ziehen. Was gebraucht wird, wird umgesetzt. Was nicht gebraucht wird, wird ausgelassen. So hat jede von uns erstellte Lösung etwas Besonderes: eigene Schnittstellen, eigene Visualisierung, ein ganz eigenes Vorhersagegütemaß, eigene Kovariaten oder eigene Regeln für bestimmte Zeitreihen - um nur einen Ausschnitt der Möglichkeiten zu nennen, die zumeist auch nicht alleine, sondern in Kombination auftreten. Natürlich wissen wir, dass mit der Einführung einer individuellen Vorhersagelösung auch ein gewisser Aufwand verbunden ist. Selbst wenn unsere Lösungen letztendlich einem Endanwender dienen, etwa dem Controlling, Management, der Produktion oder dem Einkauf, so ist es nicht selbstverständlich, dass sich jemand auch an solche neuen quantitativen Wege herantraut ohne selbst die Bezeichnung “Data Scientist” zu tragen.

Predictive Analytics ist nicht nur Sache von Konzernen

Und genau das wollen wir ändern. Wir möchten, dass jedes Unternehmen von Predictive Analytics profitieren kann, nicht nur Konzerne, sondern auch Kleinunternehmen und Mittelständler. Aus diesem Grund haben wir beschlossen, unsere über die Zeit gewachsene Expertise in eine Software zu gießen, die einen leichten Zugang zu Predictive Analytics schafft: unser Lighthouse.

Und da wir der Meinung sind, dass die Synergie zwischen ausgeklügelten Algorithmen und einer gut gepflegten und standardisierten Datenbasis das höchste Gut ist, kooperieren wir hier mit LucaNet. LucaNet ist eine Softwarefirma für Finanzkonsolidierung, Planung, Reporting und Analyse und erleichtert ihren weltweit über 2.000 Kunden die Erstellung von Konzernabschlüssen, die Finanzplanung und das Reporting. Der von LucaNet gemeinsam mit uns entwickelten App für Predictive Analytics liegt unser Lighthouse-Forecasting-Core zugrunde.

Eine einheitliche Datenbasis ist viel wert

Die App für Predictive Analytics ist eine Erweiterung des LucaNet-Moduls LucaNet.Planner, über das Kunden ein professionelles Finanzcontrolling und eine integrierte Finanzplanung durchführen können. Dieses einheitliche System ermöglicht die Automatisierung und das flexible Management von Planungsprozessen. Bereits in der Vergangenheit war ein Prognoseassistent Bestandteil dieses Moduls, auf dessen Basis detaillierte Planzeitreihen entwickelt werden konnten. Diese Funktionalität wird nun durch die ausgeklügelte Prognosemethodik von prognostica ergänzt, die im Forecastingbereich auf dem neuesten technischen Stand liegt und als Erweiterung des LucaNet.Planner erworben werden kann.

Die angesprochene Datenbasis für die Zeitreihen, für die von der App für Predictive Analytics Vorhersagen erzeugt werden sollen, liegt auf Konten, über die sämtliche Buchungen in der LucaNet-Software erfolgen. Auf diese Weise können z. B. verschiedene Positionen oder Kostenstellen geplant werden, etwa Umsätze, Material- oder Personalbedarfe. Neben Punktprognosen liefert die App auch einen Prognosekorridor, mithilfe dessen die Prognosequalität quantifiziert wird. Was am Ende so simpel aussieht, zieht im Hintergrund eine große Menge an Berechnungen nach sich.

Der große Vorteil der App ist, dass durch die standardisierte Datenbasis alle in LucaNet vorhandenen Funktionalitäten in vollem Umfang ausgenutzt werden können: Aus der Planung werden unmittelbar die Auswirkungen auf GuV, Bilanz oder Liquidität ersichtlich. Hinterlegte Buchungsregeln finden automatisch Anwendung. Berichte können ohne großen Aufwand erzeugt werden.

Finanzvorhersagen mit und ohne Einflussgrößen

Neben der rein historienbasierten Prognose (beispielsweise in der Form, dass für die Vorhersage des Materialaufwands nichts anderes als die historischen Materialaufwände herangezogen werden) können auch Prognosen unter Einbezug von weiteren Einflussgrößen (Kovariaten) durchgeführt werden. Dabei ist es möglich pro Zeitreihe bis zu fünf dieser Faktoren in die Software zu spielen. Die App bewertet und rankt deren Prognosekraft und gibt anschließend aus, welches Modell es für die Erzeugung der Prognosen empfiehlt. In der Wahl der Einflussgrößen ist der Planer flexibel. Wirtschafts- oder Branchenindikatoren (externe Informationen) kommen gleichermaßen in Frage wie interne Informationen, wie beispielsweise der Umsatz eines anderen Geschäftsbereichs oder einer Tochtergesellschaft.

Mit den bereitgestellten Funktionalitäten und Ergebnissen lässt sich zudem eine Szenarioplanung in LucaNet durchführen: Die unteren und oberen Grenzen der Prognoseintervalle lassen sich als Worst- und Best-Case-Szenarien interpretieren. Welche Auswirkungen auf GuV, Bilanz oder Cashflow zu erwarten sind, wenn sich die tatsächlich eintretenden Werte im Bereich der Prognoseintervallgrenzen befinden, kann man anschließend durchspielen. Auch können zukünftige Werte von prädiktiven Einflussgrößen angenommen und so verschiedene Szenarien der Zielzeitreihe simuliert werden, sei es beispielsweise aufgrund eines wirtschaftlichen Aufschwungs oder wachsenden Raumkosten.

An dieser Stelle, wie auch an vielen weiteren, wird in der App das Zusammenspiel zwischen automatisierter Datenanalyse und Planerinput großgeschrieben: Da der Planer in seinem Geschäftsbereich am besten weiß, worauf es ankommt, hat er das Wahlrecht. Eine automatisiert durch quantitative Methoden ausgewählte prädiktive Einflussgröße wird von ihm akzeptiert oder eben nicht bevor sie Einzug in die Prognosemodelle erhält. Das Gleiche gilt für Ausreißer. Diese werden von der App zwar automatisch erkannt und durch sinnvolle Ersatzwerte ausgetauscht, jedoch nur dann für die weitere Analyse herangezogen, wenn der Planer dies ausdrücklich wünscht. Auf diese Weise wird eine künstliche Beschönigung der Zeitreihe verhindert und die Gültigkeit von Prognoseintervallen gewährleistet. Nicht zuletzt kann der Planer die statistisch ermittelten Prognosewerte nach eigenem Ermessen überschreiben.

Objektive Planzahlen auf Knopfdruck

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die LucaNet-App für Predictive Analytics erfüllt, was sie verspricht und uns unserem Wunsch, dass jedes Unternehmen von Predictive Analytics profitieren kann, ein Stück näher bringt: Sie ermöglicht mittels objektiver Planzahlen eine Validierung der manuellen Planung. Im Handumdrehen erstellte, präzise Planzahlen ermöglichen, dass kürzere Intervalle zu deren Erhebung Realität werden und der Planungsprozess ohne Verzögerungen vonstatten gehen kann. Planzahlen der Tochterunternehmen können so von der Konzernmutter beispielsweise überprüft und ggf. angepasst werden. Und für all das ist kein Data Scientist nötig.

Erst kürzlich hat das Beratungs- und Analystenhaus BARC eine Studie zum Vergleich von Anbietern von Planungs- und Budgetierungssoftware durchgeführt. LucaNet hat mit dem LucaNet.Planner an dieser Stelle Top-Platzierungen eingefahren - und das noch ganz ohne die App für Predictive Analytics, die erst seit wenigen Monaten auf dem Markt ist. Wie das Ergebnis einer solchen Studie in Zukunft mit unserer App aussehen wird? Wir sind gespannt…

Wenn Sie mehr zu der App oder zum gemeinsam verfassten Whitepaper zum Thema Predictive Analytics: Smarte Technologie meets Zukunft wissen möchten, melden Sie sich bitte bei

Infobox:

Kovariate: Unter einer Kovariate versteht man in einem (statistischen) Vorhersagemodell eine Einflussgröße, die als Prädiktor fungiert, also potenziell Einfluss auf die vorherzusagende, abhängige Variable hat und daher in einem Vorhersagemodell berücksichtigt wird. So kann beispielsweise die Tageshöchsttemperatur eine Kovariate für die Modellierung und Vorhersage des täglichen Stromverbrauchs einer Stadt sein.