Die Studierenden sind in der Lage, neue Digitalisierungstechnologien relevant für das Controlling zu erläutern und im Controlling anzuwenden. Darüber hinaus können Sie die daraus gewonnenen Ergebnisse interpretieren und analysieren. Sie lernen eigenständig den Aufbau und sachgerechten Einsatz der Instrumente zur Digitalisierung (z.B. Data Analytics, RPA) anhand entsprechender Case-Studies (Fallbeispielen). Im Rahmen von Übungseinheiten in Gruppen zu den Fallstudien und fachspezifischen Fragestellungen lernen die Studierenden, die Fachinhalte adäquat zu verbalisieren und zu diskutieren. Durch den Besuch des Moduls erkennen die Studierenden die Möglichkeiten und Grenzen der Anwendung neuer Digitalisierungstechnologien im Controlling und entwickeln ein Verständnis dafür in der Unternehmenspraxis.
Inhalte:
- Einführung in relevanten Digitalisierungstechnologien für das Controlling
- Neue Rollenmodelle des Controllings und deren Veränderung durch die Digitalisierung
- Auswirkung der Digitalisierung auf die Organisation des Controlling
- Neue Technologien für die Planung und Forecasting als zentrale Controlling
- Reporting als zentraler Controlling-Prozesse und dessen Veränderung durch Digitalisierungstechnologien
- Storytelling als neuer Trend im Controlling
Eingesetzte Methoden der Betriebswirtschaftslehre:
· Modelle und Methoden der Analyse (z.B.: Forschungs- und Analysemodelle):
· Analyse und Bewertung von Geschäftsstrategien
· Quantitativ-Empirische Methoden (z.B.: Vergleichende – statistische, mathematische Methode, Datenanalysen):
· Berechnung und Analyse von Kennzahlen (z.B. im Rahmen der Balanced Scorecard)
· Qualitativ-Interpretative Methoden (z.B.: Experteninterview, Umfragen, standardisierte Erhebungen):
· Experteninterviews im Rahmen von Gastvorträgen
· Interpretation von Lösungen, Diskussionen
Lehr-und Lernmethoden:
· Seminaristischer Unterricht
· Bearbeitung von themenspezifischen Case-Studies (inkl. Aufstellung eigener Lösungen)
Literatur:
· Langmann, C. (2019): Digitalisierung im Controlling, Wiesbaden.
· Langmann, C./Turi, D. (2022): Robotic Process Automation (RPA) - Digitalisierung und Automatisierung von Prozessen, 2. Aufl., Wiesbaden.
· Carlberg, C. (2017) Predictive Analytics: Microsoft® Excel 2016. Que Publishing, 2017.