31.10.2018 – Lesezeit: 3 Minuten
Prozesse / Geschäftsführung
Planning Analytics: 5 häufige Fehler vermeiden

Über den Autor
Ngoc Le
Ngoc Le, Beraterin bei avantum consult AG, schaut auf jahrelange Erfahrung in Controlling, Management Reporting und Financial Planning zurück. Bevor sie 2018 in die Beratung gewechselt ist, war sie im Konzern-Controlling für einen Gesundheitsdienstleister tätig. Ihr Fokus sind insbesondere Konzeption und Implementierung von Systemeinführungen im Finanzbereich sowie Qualitätssicherung von Finanzprozessen.
Um den Erfolg einer neuen Planungslösung sicherzustellen, ist eine effiziente Herangehensweise an die Konzeption und Implementierung sowie die Vermeidung von Fehlern essenziell. Wir zeigen Ihnen, wie Sie fünf häufige Fehler umgehen.
IBM Planning Analytics ermöglicht es dem Management, schnell und flexibel eine Planung zu erstellen. Mit der Lösung können diverse Business Cases abgebildet werden – beispielsweise Vertriebsplanung, Personalplanung, integrierte Erfolgs-, Bilanz- und Finanzplanung, Top-Down-und Bottom-Up-Planung. Dabei steht die Lösung nicht nur On-Premise, sondern auch in der Cloud zur Verfügung und kann um beliebige Funktionalitäten – wie zum Beispiel eine Workflowunterstützung – erweitert werden.
1) Altlasten
Es ist einfach, in alte Muster zurückzufallen. Daher ist es umso wichtiger, klare Konzepte von Anfang an zu definieren. Bevor eine neue Planungslösung eingeführt wird, sollten Sie schauen, wo im Unternehmen prozessuale Verbesserungspotentiale existieren. Fachexperten aus den Abteilungen neigen oft dazu, an bestehenden Prozessen festzuhalten. Hier ist es wichtig, mit erfahrenen Beratern zusammenzuarbeiten, da diese Themen mit Abstand bewerten und effiziente Vorschläge und Alternativen erarbeiten.
2) Zu viel auf einmal
Bei einem neuen System verfallen Fachexperten schnell dazu, jede Feinheit des Unternehmens abbilden zu wollen – so zum Beispiel auch bei den Perspektiven oder Funktionen. Es wird nur schnell vergessen, dass all diese Details, die während des Projektes ausgearbeitet wurden, auch in der täglichen Arbeit gepflegt und gewartet werden müssen. Dies ist nicht immer sehr produktiv und im Alltag der Endnutzer oft zwecklos. Bei der Auswahl des richtigen Detailgrades ist es daher wichtig, ein klares Konzept zu erarbeiten und sich auf das Wesentliche zu konzentrieren.
3) Lückenhafte Anforderungsspezifikationen
Besonders beim Start eines Projektes neigen unerfahrene Projektgruppen dazu, Anforderungen in der Konzeptionsphase unspezifisch zu definieren. Dies geschieht vor allem unter Zeitdruck, jedoch geht man häufig auch davon aus, dass alle Themen im Laufe des Projektes klarer definiert werden können und nicht alles von Anfang an geklärt sein muss. Doch der Teufel liegt oft im Detail. Wenn der Projektstart bereits strukturiert und organisiert durchgeführt wird und alle essentiellen Anforderungen geklärt sind, werden ungewollte Überraschungen während der Implementationsphase vermieden.
4) Mangelnde Kommunikation
Viele Probleme entstehen meistens dann, wenn das Projektteam nicht miteinander redet. Insbesondere in der Implementierungsphase kann mangelnde Kommunikation zu Problemen führen. Um dies zu vermeiden, sind regelmäßig durchgeführte Statusmeetings vor Ort oder via Telefonkonferenz im Laufe des Projektes sehr wertvoll. Die Projektgruppe kann die Arbeitsstände von allen abrufen, Fragen direkt beantworten und Probleme proaktiv lösen.
5) Hohe Komplexität
Je komplizierter das Thema, umso schneller neigt ein Projektteam dazu, dieses in seiner Komplexität abbilden zu wollen. Das Ziel jedes Planungsprojektes sollte jedoch sein, auch die Lösung beherrschen zu können. Eine zu verschachtelte Anwendung und intransparente Prozesse sind für die Endnutzer im Alltag nicht brauchbar und werden schlussendlich nicht genutzt. „Keep it simple“ sollte stets der Leitfaden sein.
Wie Ihnen als mittelständisches Unternehmen das Thema Predictive Analytics weiterhilft, haben wir Ihnen in diesem Artikel verständlich zusammengefasst.
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