Erfahre, wie fundierte Forecasts dir helfen, smarter zu entscheiden und Risiken frühzeitig zu erkennen – mit dem richtigen Use Case und klaren KPIs.
Viele Unternehmen starten Forecast-Projekte oft technologiegetrieben. Was fehlt für wirklich gute Forecasts? Die fachliche Relevanz.
Forecasts sollten nicht aus „Tech-Begeisterung“ entstehen, sondern aus einem konkreten Bedarf aus dem Fachbereich heraus.
In diesem Zusammenhang stellen sich beispielsweise folgende Fragen:
Welche KPIs verursachen Unsicherheiten in der Planung?
Wo bestehen Risiken hinsichtlich Kosten, Personal oder Vertrieb?
Was hätte einen klaren Steuerungsnutzen, wenn es antizipierbar wäre?
Fachliche Relevanz vor Technik: Was du wirklich forecasten solltest
Nicht jede KPI ist gleich geeignet, weder aus daten- noch aus nutzenseitiger Sicht.
Die Auswahl der „richtigen“ KPIs braucht:
Gute Datenqualität und ausreichende Historie. Ohne diese Grundlagen können keine sinnvollen Modelle trainiert werden.
Fachliche Einschätzung, ob eine Prognose überhaupt steuerungsrelevant ist.
Tipp für Entscheider:innen: Frage dich oder dein Team:
„Würde eine Vorhersage dieser Kennzahl unsere Entscheidungen verbessern?“
Mehr als Zahlenspielerei: Das bringen dir Forecasts wirklich
Gut gemachte Forecasts haben klare Vorteile, über alle Bereiche hinweg:
Frühzeitiges Erkennen von Trends und Abweichungen
Entwicklungen wie Liquiditätsengpässe, sinkende Angebotserstellungen oder Personalnot lassen sich frühzeitig erkennen – bevor sie zum Problem werden. Das schafft realen Handlungsspielraum.
Bessere Planbarkeit und realistischere Zielvorgaben
Mithilfe belastbarer Prognosen entstehen realistische Werte für Budgets, Ressourcenplanung oder Umsätze. So verbessern sich Zielvereinbarungen und Planungsqualität in den Fachbereichen.
Risikominimierung durch fundierte Entscheidungsgrundlagen
Forecasts liefern Erwartungen und Wahrscheinlichkeiten auf Basis von Vergangenheitstrends. Das reduziert Unsicherheiten und unterstützt fundierte Entscheidungen – strategisch wie operativ.
Stärkere Einbindung des Fachbereichs
Ein guter Forecast bringt Data Teams und Fachbereiche enger zusammen: Modelle werden diskutiert, Ergebnisse gemeinsam bewertet. So verankert sich Data Thinking im Arbeitsalltag.
Proaktive Steuerung statt rückblickender Kontrolle
Wer früh weiß, worauf es hinausläuft, kann besser handeln. Forecasts ermöglichen eine echte Steuerung – nicht nur die Beobachtung vergangener Zielabweichungen.
Von der KPI zur Handlung: Forecasts in Prozesse integrieren
Ein Forecast ist kein Selbstzweck. Er entfaltet seinen Mehrwert nur, wenn er in Entscheidungsprozesse eingebunden ist.
Wichtig:
Forecasts müssen mit Verantwortlichkeiten verknüpft werden.
Data Owner und Fachbereiche müssen von Anfang an zusammenarbeiten.
So geht’s: Dein Forecast in 6 Schritten
Ziel definieren und Nutzen klären
Datenlage und Use Case abstimmen
Explorative Analyse (Trend, Saisonalität etc.)
Modellauswahl (z.B. Holt-Winters, ARIMA)
Forecast erstellen und evaluieren
Regelmäßiges Review und Anpassung
Fazit: Forecasts starten im Fachbereich – nicht im Tool
Technologie ist wichtig. Aber Forecasts entfalten ihren Wert erst, wenn sie echte Businessprobleme lösen. Dafür brauchst du relevante KPIs, gute Daten und die Zusammenarbeit zwischen Fach- und Datenwelt. Dann werden Forecasts zu deinem Steuerungsinstrument.
Quellen:
J. B. Kühnapfel, Vertriebsprognosen, 2. Aufl. Wiesbaden: Springer Fachmedien Wiesbaden, 2023, isbn: 978-3-658-42875-4
R. Hyndman und G. Athanasopoulos. “Forecasting: principles and practice, 3rd edition.” (2021), Adresse: https://www.otexts.com/fpp3 (besucht am 16.06.2025)
M. Hebing und M. Manhembué, Data Science Management : Vom ersten Konzept bis zur Governance datengetriebener Organisationen. Heidelberg, GERMANY: o’Reilly, 2024, isbn: 9783960108085
M. Lang Hrsg., Datenkompetenz. München: Carl Hanser Verlag GmbH & Co. KG, 2023, isbn: 978-3-446-47585-4.
Der Beitrag Forecasts mit Wirkung: Besser entscheiden, Risiken steuern erschien zuerst auf Business -Software- und IT-Blog – Wir gestalten digitale Wertschöpfung.
