M Business Administration and Business Economics; Marketing; Accounting
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Die vorliegende Arbeit lässt sich im Bereich der Bonitätsbewertung einordnen. Es gibt bisweilen kein gängiges System, mit welchem eine Debt Capacity oder eine Bonitätsbewertung ermittelt wird. In der Praxis erfolgt oftmals die Vereinfachung dieser Bewertung anhand des EBITDA. Mit dieser Arbeit soll untersucht werden, ob diese Vereinfachung sinnvoll ist. Dazu werden neben dem EBITDA auch der Free Cashflow und die Debt Capacity von Unternehmen genauer untersucht. Für 69 Unternehmen werden die Jahresabschlussdaten und Credit Ratings der Big Three zusammengestellt. Anhand der Korrelations- und Regressionsanalyse werden die Werte verglichen. Das EBITDA unterliegt dem Free Cashflow sowohl bei der Abschätzung der Debt Capacity als auch bei der Ermittlung von Credit Ratings. Beide besitzen jedoch zu wenig Aussagekraft, um nur aufgrund dieser Daten Managemententscheidungen treffen zu können. Die Vereinfachung kann in dieser Form nicht unterstützt werden, und es sollte immer eine detailliertere Prüfung vorgezogen werden. Es gibt jedoch statistisch signifikante Zusammenhänge, weshalb das EBITDA und der Free Cashflow zumindest einen Anhaltspunkt für die Bewertung bieten können.
Reporting der Zukunft
(2023)
Das Reporting als Kernkompetenz des Controllings befindet sich in einem Prozess der Veränderung. Die Digitalisierung und sich ändernde Anforderungen an das Controlling erfordern eine Weiterentwicklung und den Einsatz neuer Analysemethoden. Die deskriptiv ausgerichtete Welt des Reportings erfährt durch den Einsatz von Business Analytics eine Erweiterung um prädiktive und präskriptive Methoden, die Unternehmen in der Entscheidungsfindung unterstützen sollen. Voraussetzungen für den Einsatz von Business Analytics sind die in den Unternehmen eingesetzten Technologien zur Digitalisierung der Geschäftsprozesse und die für die Analyse verwendbaren Datengrundlagen. Neben sich ändern-den Prozessen innerhalb des Reportings, gilt es auch (Analyse-)Kompetenzen zu entwickeln.
Im Rahmen der Business Analytics kommen statistische Methoden zum Einsatz, die reale Umwelten modellierbar und somit quantifizier- und berechenbar machen. Doch welche Methoden werden im Bereich Business Analytics heute verwendet und dienen bereits jetzt oder zukünftig einer Datenanalyse und -aufbereitung im Sinne einer Advanced Analytics? Anhand einer Case Study mit vier befragten Unternehmen der Region wurde der aktuelle Entwicklungsstand des Reportings in eine fünfstufige Matrix eingestuft.
Die digitale Geschäftstransformation forciert Unternehmen regelrecht, grundlegende sowie neue Fähigkeiten zu entwickeln, um weiterhin wettbewerbsfähig zu bleiben. Unter anderem auch in der Supply Chain. Die Integration digitaler Anwendungen in diesem Bereich ist aller-dings äußerst mangelhaft. Aus diesem Grund wird zunächst der aktuelle Grad der Digitalisierung von global agierenden Unternehmen eruiert. Als ein weiteres Ziel dieser Arbeit wird die Erreichung einer nachhaltigen Wettbewerbsfähigkeit hinsichtlich einer Supply-Chain-4.0-Integration anhand der Theorie der Business Capabilities untersucht. Dazu wird die Forschungsfrage wie folgt definiert: „Was lässt sich fundiert über den Grad der Digitalisierung von global agierenden Unternehmen in ihrer Supply Chain sagen und welche Rolle spielt dabei das Business Capability Manage-ment?” Um die Forschungsfrage erfolgreich beantworten zu können, wird ein theoretisch-konzeptio-nelles Vorgehen angewendet. In Verbindung mit der Methode der konzentrischen Kreise wird eine umfassende Literaturrecherche ermöglicht. Die Auseinandersetzung mit der Literatur zeigt auf, dass die Anwendung der Digitalisierung in diesem Bereich in einer Vielzahl neuer Business Capabilities mit weiterführenden positiven Auswirkungen resultiert.
Durch das Voranschreiten der Digitalisierung hat die Technologie Robotic Process Automtion innerhalb der letzten Jahre an Bedeutung gewonnen und findet bereits in Bereichen des Rechnungswesens Anwendung. Ein Hauptargument für die Nutzung von sogenannten Software Robotern ist die dadurch generierte Steigerung der Prozesseffizienz. Dies ermöglich die Freisetzung von Mitarbeiterkapazitäten für wertschöpfende Tätigkeiten. Durch Automatisierung im Bereich des Cash Conversion Cycles kann der Geldumschlag in Tagen verringert werden, was wiederum zu mehr Liquidität führt. Trotzdem wird Robotic Process Automation in vielen Unternehmen noch nicht verwendet. Ziel dieser Arbeit ist es, die Gründe für oder auch gegen eine Implementierung von Robotic Process Automation zu untersuchen. Die Beantwortung der Forschungsfrage erfolgt mittels leitfadengestützter Experteninterviews. Dazu wurden Sieben Personen in leitenden Funktionen im Finanzbereich befragt. Die Ergebnisse der Untersuchung ergaben, dass einerseits die Eliminierung von manuellen Tätigkeiten und andererseits die Verringerung von Fehlerpotentialen als Gründe für eine Implementierung von Robotic Process Automation sprechen. Allerdings wurden auf der Gegenseite Gründe wie mangelnde Ressourcen und die skeptische Haltung seitens Mitarbeitenden und Management gegenüber der Technologie genannt. Einer der wesentlichen Gründe gegen die Einführung, welcher aus den Ergebnissen hervorging, war der bereits hohe Grad der Automatisierung.
Die persönliche Black-Box
(2023)
Die gemeinsame Betrachtung der zwei Megatrends „Nachhaltigkeit“ und „Digitalisierung“ findet derzeit bedingt in Großunternehmen statt, wenngleich Tomorrow’s Leaders Vorreiterunternehmen in beiden Bereichen sein werden. Die Zielsetzung dieser Masterarbeit besteht darin, den Einfluss der Digitalisierung auf die nachhaltige Entwicklung bei ATX-, DAX- und SMI-Unternehmen zu untersuchen. Auf Basis eines Mixed-Methods-Ansatzes wird quantitativ der lineare Zusammenhang zwischen offengelegten Informationen im Bereich Digitalisierung und dem ESG-Rating bzw. dem Rating der einzelnen ESG-Dimensionen empirisch erforscht. Diese Resultate wurden mithilfe von Experteninterviews vertiefend validiert sowie mit Handlungsempfehlungen für die erfolgreiche Berücksichtigung von Digitainability in Großunternehmen erweitert. Anhand der Regressionsanalyse wurde jedoch kein signifikanter Zusammenhang zwischen offengelegten Digitalisierungsinformationen und dem ESG-Rating sowie E-, S- und G-Rating bzw. eine Scheinkorrelation aufgrund der Marktkapitalisierung als Indikator für die Unternehmensgröße festgestellt. Laut den Experteneinschätzungen sind diese Forschungsergebnisse nachvollziehbar, da Digitalisierung bei Großunternehmen lediglich als Hilfsmittel zur Umsetzung der Nachhaltigkeit wahrgenommen wird. Das aktive Zusammendenken beider Megatrends ist aber aufgrund des regulatorischen Drucks sowie der Wahrung der Wettbewerbsfähigkeit anzutreiben und zu pflegen, womit die formulierten Handlungsempfehlungen als Unterstützung für Großunternehmen dienen.
Im Vertriebscontrolling halten zunehmend Verfahren aus dem Bereich Predictive Analytics Einzug. Hierdurch verändern sich die klassischen Arbeitsweisen mehr und mehr. Doch welche Faktoren sind dabei zu berücksichtigen und welche Einsatzmöglichkeiten finden sich für Predictive Analytics im Umfeld des Vertriebscontrollings? Dieser Frage wird in der vorliegenden Arbeit nachgegangen. Hieraus ergibt sich das Ziel, Einsatzmöglichkeiten für Predictive Analytics im Vertriebscontrolling herauszustellen und Schlüsselfaktoren herauszuarbeiten, die in diesem Kontext zu berücksichtigen sind. Außerdem sollen diesbezügliche Handlungsempfehlungen benannt werden. Dabei liegt der Fokus auf der Branche des Maschinen- und Anlagenbaus. Um diese Forschungsfragen zu beantworten, wurde mittels einer Literaturanalyse ein Reifegradmodell erarbeitet, das die verschiedenen Reifegrade über die relevanten Dimensionen Daten, Technologie, Prozesse, Methoden und Kompetenzen darstellt. Zudem wurden Bei-spiele für die Nutzung der häufigsten Methoden aus dem Bereich Predictive Analytics im Controlling-Umfeld zusammengetragen. Vor diesem Hintergrund konnten die Schlüsselfaktoren für den erfolgreichen Einsatz von Predictive Analytics im Vertriebscontrolling abgeleitet wer-den. Des Weiteren wurde eine qualitative Befragung in Form von Experteninterviews durch-geführt, wobei die in den Interviews thematisierten Unternehmen in das genannte Reifegradmodell eingruppiert wurden. Es zeigten sich bei der Analyse im Allgemeinen niedrige Reifegrade in den Dimensionen Methoden, Kompetenz und Technologie. Hieraus ergeben sich die folgenden Handlungsempfehlungen: die Einführung geeigneter Software aus dem Predictive-Analytics-Bereich, eine erste Anwendung von Predictive-Analytics-Methoden sowie der Aufbau von Wissen in den Bereichen Data-Science und Business-Analytics in Form von Fortbildungsmaßnahmen. Werden diese Empfehlungen befolgt, kann in Unternehmen aus dem Maschinen- und Anlagenbau ein erfolgreicher Einsatz von Predictive Analytics im Vertriebscontrolling gelingen. Hierdurch wiederum können die betreffenden Unternehmen bei der Prognose zukünftiger Entwicklungen unterstützt und wertvolle Entscheidungshilfen erlangt werden, was in weitergehend Forschungsarbeiten aufgegriffen werden kann.
Die vorliegende Masterarbeit untersucht die Rolle des Controllings für innovative Startups in Österreich, insbesondere in der Anfangsphase. Experteninterviews wurden durchgeführt, um Einsichten in die Herausforderungen, Chancen und Best Practices des Startup-Controllings zu gewinnen. Die gewonnenen Erkenntnisse wurden analysiert und in Kategorien zusammengefasst, um einen umfassenden Überblick über die wichtigsten Ergebnisse zu liefern. Die Arbeit betont die Bedeutung einer effektiven Controlling-Funktion für Startups, um fundierte Entscheidungen zu treffen, die finanzielle Leistungsfähigkeit zu verbessern und das langfristige Wachstum zu unterstützen.