blogpost Controller juggling

Neue Kompetenzprofile für Controller - smartPM.solutions

Vielleicht sollten das Controller lieber nicht lesen…

… dachte ich mir zumindest, als ich letzte Woche einen Artikel von Schäffer und Brückner (2019) zum Thema „veränderte Anforderungen an Controller durch die Digitalisierung“ las. Darin wird eine Delphi Studie vorgestellt, die alle erforderlichen Kompetenzen von Controllern im 21 Jahrhundert offenbart. Zu zahlreichen Fachanforderungen und vorteilhaften persönlichen Eigenschaften gesellen sich „neue, derzeit in Unternehmen kaum vertretene“ Kompetenzen, die auf den ersten Blick zahlreich scheinen. Doch am Ende des Artikels war ich wieder zuversichtlicher, dass die ohnehin schon multitaskingfähigen Controller auch den neuen Anforderungen gewachsen sind. Wie? Das habe ich mir so vorgestellt ...

Was sind die neuen Anforderungen an „moderne“ Controller?

Dazu lohnt es sich, einen näheren Blick auf das beachtliche Kompetenzpaket von Controllern und CFOs zu werfen. Beginnen wir mit den beruhigenden Dingen, die sich in den letzten Jahren nicht verändert haben. Dazu zählen Anforderungen wie Expertise und Geschäftsverständnis – einzeln und im Zusammenspiel:

  • Profundes Expertenwissen bezüglich der zentralen Prozesse, Konzepte und Rahmenbedingungen in der Finanzfunktion,
  • Kenntnisse des internen und externen Rechnungswesens
  • Kenntnis finanzieller und nicht finanzieller Kennzahlen
  • Projekt-/Portfoliomanagement
  • Veränderungsmanagement
  • das Geschäftsmodell und die Werttreiber des Unternehmens verstehen inkl. Branchenkenntnis

Von der Person her, sollen Controller integer sein, reflektieren können und analytisches Denken aufweisen. Optimal ergänzt werden diese Eigenschaften durch Problemlösungskompetenz, Durchhaltevermögen, Beharrlichkeit und Team- und Kommunikationsfähigkeit. Wünschenswert sind weiters Problemlösungskompetenz, Zielorientierung, das Verständlichmachen von Zusammenhängen und eine zielgerichtete, konstruktive Diskussion.

An welchen Kompetenzen hapert es?

So weit, so gut. Bis hierhin würden viele Controller von sich behaupten, diese Anforderungen problemlos zu erfüllen - das zeigt auch die WHU Studie. Aber nun zu den Kompetenzfeldern, wo es laut der Delphi Studie der WHU die größten Veränderungen gab, und zwar im Bereich Digitalisierung - Technologie und Analyse. Hier geht es v.a. um

Zudem wird Strategisches, Proaktives Denken unter sich verändernden Bedingungen und in den teils instabilen Märkten (z.B. in Krisenzeiten) als neue Schlüsselkompetenz gehandelt. Diese Anforderung kommt mir bekannt vor. Richtig – diesen Nr. 1 Erfolgsgaranten habe ich auf zahlreichen Controlling-Events des letzten Jahres immer wieder von den vortragenden CFOs, CEOs und Fachexperten gehört. Proaktives Entscheiden, strategisches Denken und keine Angst vor Veränderungen bringen den entscheidenden Vorteil und ermöglichen es, Krisen schadlos oder gar als Gewinner zu überstehen.

Bei Kompetenzen zum Thema Veränderungs-Management, agile Methoden, digitale Modelle und Technologie & Analyse fehlt es vielen Controllern an Sicherheit im Fach – so zeigt es die Studie. Sie konstatieren bei sich selbst mangelndes Wissen und Verständnis für Erfolgsfaktoren dieser Fachgebiete. Die Bereitschaft für Digitalisierung und das Bewusstsein, dass diese in Zukunft eine große Rolle einnehmen wird ist vorhanden, es stellt sich hier eher die Frage – Wie gehe ich vor? Welche Digitalisierungsschritte muss ich nacheinander setzen? Wie schaffe ich es, den größten Nutzen für mein Unternehmen daraus zu ziehen? Und: welche externen Experten soll ich jeweils hinzuziehen, um meine Controllingabteilung optimal bei der Umstellung zu unterstützen?

Was ist jetzt die Lösung – den perfekten Controller klonen?!

Na ja, diese Lösung wäre zwar auch nicht schlecht, aber sowohl die Autoren des WHU Artikels als auch wir haben da noch die eine oder andere bessere Idee (die auch funktioniert).

Lösungsmöglichkeit 1: Es gibt nicht "Das modernen" Controller in Person, sondern die Controlling-Community - ein schöner Gedanke

Das bedeutet, es gibt verschiedene spezialisierte Rollen in der Controllingabteilung, die natürlich auch gebündelt werden können und sich gegenseitig unterstützen. Dementsprechend gibt es mehrere Job-Profile mit unterschiedlichen Anforderungen. Die Kombination könnte aus folgenden Controllertypen bestehen:

    1. dem routinierten “operativen Controller“ mit Prozessverbesserungsideen
    2. dem „Data Engineer“, der für die Datenqualität und die (Weiter-)Entwicklung der Reporting-, Analytics- und Planungslösung zuständig ist und gemeinsam mit dem „Decision Scientist“, die Ergebnisse von Analysen in Initiativen überführt
    3. dem spezialisierten „Data Scientist“ der mit Machine-Learning Algorithmen arbeitet
    4. dem „Guardian“, der finanzielle Ziele im Auge behält und die über Einhaltung von Richtlinien wacht
    5. der „Business Partner“ und Entscheidungsunterstützer, der dem Management beratend zur Seite steht

Lösungsmöglichkeit 2: „Learning from Others“ und gleichzeitig von Arbeitserleichterung profitieren

Die WHU Delphi Studie zeigt hier, dass in Unternehmen vor allem die für die Digitalisierung so wichtigen Rollen des Data Engineer, Data Scientist und Decision Scientist kaum vertreten sind. Hier empfehlen die Autoren Schäffer und Brückner (2019) u.a. das das „Learning from Others“, weil das Lernen im gewohnten Arbeitsumfeld bei größeren notwendigen Veränderungen an seine Grenzen stößt. Experten auf diesem Gebiet, die auch viel Erfahrung mit Projekten in ähnlichen Branchen mitbringen sind hier Berater für Controllingsoftware, CPM-Lösungen oder auch Reporting-, Analytics- und Planungslösungen. Durch diese schlägt man „mehrere Fliegen mit einer Klappe“ und die Entlastung ist groß.

Durch die nahtlose Verknüpfung aller Unternehmensdaten können alle relevanten Abteilungen auf tagesaktuelle, 100% verlässliche Unternehmensdaten zugreifen und im gleichen System zahlreiche vordefinierte Analyse- und Reportingfunktionen inkl. Dashboards nutzen. Abstimmungsprozesse und Kommunikationstools minimieren den Koordinationsaufwand und erlauben es, Aufgaben einfach zu verteilen und zu überwachen. Erinnerungsfunktionen inklusive.

Dadurch bleibt (bis zu 50% mehr) Zeit für die eingehende Analyse und Prognose. Auch die nahtlose Einbettung intelligenter Empfehlungssysteme, wie z.B. bei Prognosen sind entlastend. Hier können verschiedene statistische Forecasting-Verfahren inkl. nahtlos integrierter ML/KI-Algorithmen angewendet werden. Die Varianten werden übersichtlich visualisiert und die beste Option begründet vorausgewählt. Der Controller wird somit von Data-Science-Aufgaben entlastet. Alle Parameter sind vorab optimiert, „Liebhabern“ der Statistik bleibt es aber frei, jederzeit mit Parametern zu experimentieren.

„Aller Anfang ist schwer.“ - Meist sind Veränderungen oder Neuerungen mit erheblichen Anstrengungen verbunden, aber schlussendlich auch mit Verbesserungen und manchmal mit viel Stolz, dass man es geschafft hat. Das gilt privat und beruflich. Oft muss man den Sprung ins kalte Wasser wagen.

Am besten die ohnehin schon umfangreichen Kompetenzen durch die eine oder andere „neue“ Kompetenz zu ergänzen und seine Position in der unternehmenseigenen Controller-Community finden. Sich ALLE Kompetenzen anzueignen schwächt die eigene Position – besser etwas gut können als alles mittelmäßig und sich noch dazu ein Burn-Out zu holen.

Sich ALLE Kompetenzen anzueignen, ist meiner Ansicht nach auch nicht sinnvoll, da Controllingsoftware bzw. CPM/BI-Tools für eine maximale Entlastung des Anwenders konzipiert sind und das „Learning from Others“ als massiven Kompetenzerwerb für Controller forciert. Praxiserprobte Lösungen erlauben es, von den Erfahrungen anderer zu profitieren und nicht das Rad neu erfinden zu müssen. Das spart Zeit, Geld und Nerven.

Ein letzter Tipp: Die Kompetenz der Berater und deren Fachwissen sollte vorab in Softwaredemos geprüft werden. Wie das geht? Mehr dazu im letzten Blogpost.

 

 

*Schäffer, U., Brückner, L. (2019), Rollenspezifische Kompetenzprofile für das Controlling der Zukunft. Controlling & Management Review 7/2019, S. 14-31

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