CAS AI & Advanced Analytics in Controlling HWZ

Die Teilnehmenden:

• kennen die aktuellen Herausforderungen, die sich aus der Digitalisierung des Controllings ergeben und beschreiben die Implikationen für das Kompetenzprofil und das Rollenverständnis des Controller bzw. des «Business Partners» in ihrer Organisation.

• erarbeiten eine digitale Roadmap für das Controlling und zeigen den konkreten Nutzen von Digitalisierungsmassnahmen auf.

• beurteilen den Nutzen und die Chancen von Data Analytics, Blockchain, Smart Contracts, Robotics oder Künstlicher Intelligenz (KI) für das Controlling in ihrem Unternehmen eröffnen.

• erkennen die Herausforderungen im Bereich «Data Gathering» und «Data Mining» und erarbeiten mögliche Lösungsansätze.

• wenden aktuelle Instrumente und Methoden des «Advanced Data Analytics» in konkreten Situationen an und bereiten Managemententscheidungen aus der Controlling-Perspektive adressaten- und stufengerecht vor.

• kennen die Möglichkeiten im Bereich der Automated Planning Tools für das Reporting, Planung und Auswertung.

• wenden die Instrumente der Künstlichen Intelligenz sowie der Robotic Process Automation (RPA) in konkreten Situationen an.

• visualisieren Daten adressatengerecht in Form von Cockpits bzw. Dashboards und binden die Daten in eine Geschichte («Storytelling») ein.

• sind ein unverzichtbarer Business Partner für das Management Ihres Unternehmens und leisten mit ihrer Daten- und Methodenkompetenz einen wichtigen Wertbeitrag. 

Dieser Studiengang richtet sich an Personen, welche in einem Tätigkeitsfeld des Finanz- und Rechnungswesens arbeiten. Sie können erste Projekt- bzw. Führungserfahrung vorweisen und wollen Ihre Controlling-Kompetenz umfassend erweitern oder sich auf den nächsten Karriereschritt vorbereiten.

Dieses Modul vermittelt Ihnen die Kompetenz, eine Digitalisierungsstrategie zu beurteilen sowie eine digitale Controlling-Roadmap zu erstellen. Zusätzlich lernen Sie, das Digitalisierungspotenzial der eigenen Controllingprozesse  anhand des Reifegradmodells zu beurteilen und mögliche Digitalisierungsmassnahmen zu definieren. Neben einer Einführung in Data Science, werden auch aktuelle Entwicklungen im Bereich «Digitalisierung von Geschäftsmodellen» sowie die «Data Driven Organisation» behandelt. Daten werden heute als wichtige strategische Ressource betrachtet, die Informationen über Kunden, Produkte, Mitarbeitende und Lieferanten enthalten. Im Rahmen des Master Data Managements soll sichergestellt werden, dass diese Daten konsistent, präzise und zuverlässig in allen Systemen und Geschäftsprozessen zur Verfügung stehen. In einem ersten Schritt müssen Daten generiert, gesammelt und bereinigt werden. Dieser Aspekt wird im Rahmen von «Data Gathering & Mining» beleuchtet.

Das Modul Advanced Data Analytics vermittelt Kompetenzen in den Bereichen maschinelles Lernen, Big Data Analytics und Predictive Analytics. Sie werden in die Lage versetzt, komplexe und umfangreiche Datensätze mit den gängigsten Werkzeugen zu analysieren, Muster zu erkennen und präzise Schlussfolgerungen bzw. Prognosen zu erstellen. Der Fokus liegt auf der Anwendung dieser Techniken, um präzise Entscheidungsgrundlagen für das Management zu erarbeiten.

Sie lernen die Einsatzmöglichkeiten von künstlicher Intelligenz in den Schlüsselbereichen des Controllings wie Datenanalyse, Prognose und Reporting kennen. Data Automation zielt darauf ab, manuelle und zeitaufwändige Prozesse so weit wie möglich zu reduzieren, damit sich das Controlling-Team verstärkt auf analytische und strategische Aufgaben konzentrieren kann. Mögliche Anwendungsfelder der Data Automation umfassen neben der automatisierten Datenintegration und der automatisierten Datenaufbereitung auch die (Teil-)Automatisierung der folgenden Controlling-Prozesse: Reporting, Prognose und Forecasting, Budgeterstellung und -überwachung sowie der Qualitätskontrolle. Das Modul zeigt zudem auf, wie insbesondere Routineprozesse durch Robotics Process Automation und Machine Learning erfolgreich automatisiert werden können und welche Voraussetzungen hierfür erfüllt sein müssen.

Dieses Modul umfasst die Auswahl und Interpretation entscheidungsrelevanter Daten, die Anwendung von Visualisierungstool zum Aufbau von Cockpits bzw.  Dashboards. Dabei werden auch die Designprinzipien für eine übersichtliche Darstellung vermittelt. Darüber hinaus zielt das Modul darauf ab, Controller:innen die Kompetenz zu vermitteln, komplexe Daten in überzeugende und adressatengerechte Geschichten zu verwandeln, um strategische Einblicke und Entscheidungsfindungen zu unterstützen und dadurch die Experten-Laien-Kommunikation zu verbessern.