Interview: Controller brauchen Fachwissen und Kompetenzen im Bereich Data Analytics

Das Controller Institut hat den international tätigen Motorrad- und Sportwagenhersteller KTM mit einem Digital Learning zur Kompetenzentwicklung im Bereich Data Analytics unterstützt. Im Gespräch tauschen sich nun Controller-Institut-Geschäftsführer Christian Kreuzer und Stefan Hagmair, Vice President Controlling über Chancen und Nutzen des Projekts aus.

Christian Kreuzer: Zu den Zukunftskompetenzen zählen Predictive Analytics und Machine Learning. Bei KTM haben Sie sich für unser Digital Learning zum Thema Data Analytics entschieden. Warum? Was waren die Pain Points in Ihrem Bereich?

Stefan Hagmair: Viele Entscheidungen können anhand von Datenmanagement qualifizierter getroffen werden. Mit der zunehmenden Digitalisierung gilt dies umso mehr. Die Thematik Data Driven Management gewinnt bei KTM an Relevanz. Große Datenmengen stehen zur Verfügung und stellen eine Quelle für bessere Unternehmensentscheidungen dar. Das betrifft beispielsweise die Vorhersage von unterschiedlichen Szenarien und Forecasts. Im Controlling sind Daten immer die Grundlage für Entscheidungen. Wir haben sicherzustellen, dass unsere Mitarbeiter die nötigen Grundlagen zum Aufbau dieser Zukunftskompetenzen mitbringen.

Kreuzer: Was waren für Sie die größten Learnings im Bereich Data Analytics? Und was waren die größten Learnings für Ihre Mitarbeiter? Wie konnte Ihnen das Programm des Controller Instituts dabei helfen?

Hagmair: Datenanalyse beginnt bei der Datenaufbereitung. Wenn wir unsere Datensätze nicht strukturiert und vollständig aufbereiten, dann können wir auch mit den besten Tools keine aussagekräftigen Ergebnisse gewinnen. Das heißt, von Beginn an braucht es die Grundkenntnisse aus der Fachdomäne.

Die Learnings waren vielfältig. Beginnend bei den notwendigen Schritten für eine effiziente Datenstruktur und
-aufbereitung bis hin zum Erproben von eigenen Datenanalysen. Besonders wertvoll war für uns die hohe Praxisrelevanz im Zuge des Trainings. Mitarbeiter konnten während der Sessions eigene Use Cases aus dem Berufsalltag einbringen. Mittels einer Open Source Software und unter Expertenbegleitung wurden so erste Erfahrungen bei der Datenanalyse mittels eines geeigneten Tools gesammelt. Zu Beginn war ein gewisses Umdenken bei den Controllern, die häufig sehr Excel-affin arbeiten, nötig. Mit den umfangreichen Möglichkeiten der Software wurde aber schnell eifrig mit Datensätzen experimentiert.

Entscheidend war für uns die Integration des Programms in den Arbeitsalltag. Die Kombination aus E-Learning-Modulen, die flexibel über die Lernplattform abrufbar sind und interaktive Experten-Sessions waren dafür ideal geeignet.

Kreuzer: Wie hat KTM Data Analytics im Unternehmen etabliert? Was waren die ersten Schritte?

Wir haben uns nach dem Programm dazu entschieden, ein Pilot-Projekt gemeinsam mit dem Controller Institut zu starten. Dabei haben wir ein kleines Team zusammengestellt und uns ein lohnendes Projekt im Bereich Spareparts & Accessories ausgesucht. In einigen Wochen konnten wir – unterstützt durch die Experten des Controller Instituts – die Problemstellung gut bearbeiten und erste Ergebnisse erzielen. Vor allem aber habe wir viel gelernt, praktische Erfahrungen gesammelt und – was nicht zu unterschätzen ist – Aufmerksamkeit im Unternehmen für das Projekt und das Thema geweckt.

Mittlerweile sind wir dabei ein Kompetenzzentrum für Advanced Analytics fix im Controlling zu verankern. Wir schaffen dadurch einen Anlaufpunkt für Data Analytics und erhalten zugleich die Flexibilität, unterschiedliche Mitarbeiter projektbezogen einzubinden.

Kreuzer: Inwieweit müssen Ihre Mitarbeiter der Controlling Abteilung auch „Data Scientists“ sein?

Hagmair: In der Controlling-Abteilung beobachten wir eine steigende Bedeutung von Data Analytics und damit einhergehend eine Veränderung in vielen Prozessen. Das Kompetenzprofil eines Controllers beschränkt sich nicht nur auf den souveränen Umgang mit Controlling-Fachwissen, sondern umfasst zunehmend auch ein Set an Kompetenzen aus dem Bereich Data Analytics. Es entstehen neue Datenquellen mit komplexen Strukturen. Data Analytics unterstützt eine zukunftssichernde datenbasierte Entscheidungsfindung. Oft erfordert dies aber ein tiefes technisches und mathematisches Verständnis, das häufig nur Data-Science-Experten mitbringen. Gleichzeitig kann ein unkritischer Einsatz von Data-Analytics-Methoden zu Fehlentscheidungen führen. Es braucht daher immer auch qualitativen Input, um aussagekräftige Handlungsmaßnahmen ableiten zu können. Unser Ziel ist es, Controller so weiterzuentwickeln, dass diese anschlussfähig im Bereich Data Analytics sind. Der Aufbau dieser zukunftsträchtigen Kompetenzen ist für viele Neuland, das es erst zu erlernen gilt.

Kreuzer: Was würden Sie anderen Unternehmen empfehlen, die Ihre Kompetenzen in diesem Bereich erweitern möchten?

Hagmair: Die erste Empfehlung ist, anzufangen. Auch kleine Schritte führen zu einem Kompetenzaufbau. Data Analytics hat den Vorteil, dass man auch mit relativ geringem Aufwand gute Ergebnisse erzielen kann.

Die zweite Empfehlung ist, anzufangen. Das Thema Data Analytics muss im Controlling verankert sein, allein schon um den „Single Point of Truth (SPOT) im Controlling zu erhalten. Data Analytics wird in vielen Bereichen des Unternehmens begonnen und das Controlling muss dabei als zentrale Funktion wahrgenommen werden.

Die dritte Empfehlung ist, anzufangen. Data Analytics ist ein Thema, das gerade für die Mitarbeiter im Controlling eine interessante Entwicklungsperspektive bietet. Entgegen der Meinung, dass Data Analytics ein enges Expertenthema ist, erfordert es ein gutes Gespür für das Geschäftsmodell, hohe interdisziplinäre Kompetenz und gute Kommunikationsfähigkeit zu anderen Unternehmensbereichen.

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