Controlling

R verbindet statistisches Know-how mit moderner Datenanalyse und eröffnet Controllern neue Möglichkeiten bei Prognosen, Regressionen und datenbasierten Entscheidungen. Was die Sprache auszeichnet, welche Werkzeuge sie mitbringt und wann ihr Einsatz im Controlling sinnvoll ist, zeigt dieser Beitrag.

Industrieunternehmen müssen 2026 gleichzeitig Kosten senken und in Wachstum investieren. Die Duale Transformation verbindet beide Ziele: Effizienz finanziert Wachstum – Wachstum stabilisiert Effizienz. Wie Unternehmen die entscheidenden Faktoren skalierbare KI, klare Daten-Ownership und konsequente Übersetzung von Innovation in Umsatz realisieren können, erläutern Thomas Spanuth und Malte Pielkau-Eisenberg in diesem Beitrag.

Wie lassen sich internes und externes Rechnungswesen auf einer gemeinsamen Datenbasis vereinen und gleichzeitig manuelle Abstimmungen, Medienbrüche sowie doppelte Datenpflege reduzieren? Monika Heldenberg von der Schörghuber-Gruppe zeigte, wie ein klar definiertes Zielbild, harmonisierte Datenstrukturen und eine integrierte EPM-Plattform zu mehr Effizienz, Transparenz und Steuerungsfähigkeit führen.

Viele Unternehmen setzen große Erwartungen in KI-gestützte Lösungen für das Controlling – und erleben herbe Enttäuschungen. Florian Wagner, Geschäftsführer der Zendigma GmbH, erklärt, warum eine ganzheitliche KI-Unterstützung im Controlling vor allem eine Frage der Grundlagen ist: saubere Prozesse, konsistente Daten und ein klares Verständnis des Werteflusses. Dabei räumt er mit einem weit verbreiteten Irrtum auf.

Python hat sich längst als eines der mächtigsten Werkzeuge im modernen Controlling etabliert – weit über das klassische Excel hinaus. In diesem Beitrag erfahren Sie, wie Controller Python für Forecasting, Automatisierung und Datenanalyse nutzen können und wo die größten Potenziale liegen.