Der 26. März 2021, der dritte und letzte Tag der Webinar-Week, stand unter dem Motto „Maschinelles Lernen als Hebel der Datenqualität“. Dabei gingen die Experten auf existenzielle Themen ein und beantworteten Fragen rund um KI und Datenqualität. Auch diesmal gab es wieder genügend Raum für Fragen und Austausch.
Am 24. März 2021 ging die Webinar-Week in die zweite Runde. Unter dem Motto „Data-Governance-Organisations-modelle und die vertrauensvolle Nutzung von Daten“ gab es spannende Einsichten in Best Practices und Daten-ökosysteme sowie den Themenbereich „Trust in Data“. Zudem konnten sich auch diesmal alle Teilnehmenden mit den Experten austauschen.
Am 22. März 2021 startete die Webinar-Week erstmals unter dem Motto „Technologische Ansätze zur Effizienzsteigerung im Datenmanagement“. Neben Themen rund um Data Governance und spannende Best Practices gaben die Einzelwebinare zudem die Möglichkeit, sich mit Experten auszutauschen.
Die digitale Transformation schreitet immer weiter voran und hat längst Einzug in den Alltag von Unternehmen gehalten. Damit einhergehende Veränderungen der Arbeit zwingen zum Mit- und Umdenken und erfordern ein Verständnis für erfolgreiches Change-Management.
Dr. Brigitte W. Mühlmann ist Professorin am Babson College in Babson Park, Massachusetts, USA. Sie meldet sich regelmäßig mit ihrer „E-Mail from Bosten“ und berichtet über aktuelle Geschehnisse. Dabei gelingt es ihr immer auch einen Blick über den US-amerikanischen Tellerrand zu werfen: Was fällt Ihnen zum Jahr 2020 ein?
Daten im Unternehmen erfassen, Kennzahlen berechnen, Vorhersagen treffen und all das schließlich in einem managementkonformen Bericht zusammenstellen, ist für Mitarbeitende im Controlling Teil der täglichen Arbeit. Die zugrunde liegenden Mechanismen haben sich jedoch in den letzten Jahren enorm weiterentwickelt und mathematische Methoden aus dem Bereich Data Science halten immer selbstverständlicher Einzug in den Werkzeugkasten des klassischen Controllings. Die Übergänge zwischen beiden Bereichen sind fließend. Was die Frage aufwirft, wann Data-Science-Methoden notwendig werden und wie sie einen Mehrwert für die tägliche Arbeit im Controlling bringen können.
Forecasting und Predictive Modeling, also die Vorhersage zukünftiger Entwicklungen, ist im breiteren Sinn der gesamte Prozess der Planung. Im engeren Sinn, also im Rahmen der Zeitreihenanalyse, bedeutet Forecasting die Schätzung der zukünftigen Werte auf Basis der vergangenen Werte. Letzteres ist ein rein quantitativer Ansatz: Man verwendet historische Daten, sogenannte Zeitreihen, um mithilfe mathematischer und statistischer Verfahren Muster zu erkennen und zu einer Vorhersage zu gelangen.
Machine Learning und Künstliche Intelligenz (KI) gehören zu den wichtigsten Trends im Finanzbereich. Auf der Basis von Anwendungsbeispielen zeigt ein aktuelles Whitepaper, wie Controller diese neuen Technologien optimal für sich nutzen können.
Gewissheit zählt zu den ersten Opfern der Seuche. Mit Auftreten der Pandemie schrumpften Erfahrungen zu Erinnerungen und Fakten mutierten zu Fakes. Spielräume, die man sich einst erarbeitet hat, verflüchtigen sich seither wie Nebel in der Sonne. „Plötzlich stand alles in Frage“, erinnert sich Franz Hiesinger an die ersten Tage des März, als Nachrichten aus der chinesischen Ferne in Europa und Österreich zur Wirklichkeit wurden. Mit dem Lockdown-Beschluss der Regierung am 13. 3. 2020 war Corona endgültig in den letzten Ritzen des österreichischen Bewusstseins angekommen. Viele Entscheidungen mussten auf Verdacht getroffen werden. Denn Gewissheit gab es keine mehr.
Controller sind als betriebswirtschaftliche Instanz im Unternehmen geradezu prädestiniert für Führungsfunktionen. Dabei gibt es eine Vielzahl an Entwicklungsmöglichkeiten. Wir zeigen, was die Aufgaben eines Controllers sind und welche Kompetenzen dieser im Laufe seiner Karriere erlernen sollte.
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