Oracle Predictive Planning ist eine integrierte Funktion von Oracle Cloud EPM, die sowohl in PBCS als auch in EPBCS verfügbar ist. Sie wendet maschinelles Lernen und statistische Zeitreihenmodelle auf historische Ist-Daten an und generiert so direkt innerhalb der Planungsumgebung eine strukturierte Prognosebasis. Es sind keine separaten Tools oder zusätzlichen Datenpipelines erforderlich. Die meisten Finanzteams sind besser denn je darin, die Vergangenheit zu erklären. Dashboards sind umfangreicher, Berichtszyklen sind kürzer und Ist-Zahlen liegen schneller vor. Doch wenn die Führungsebene fragt, wie das nächste Quartal aussehen wird, greifen viele Unternehmen immer noch auf dieselbe Antwort zurück: eine Tabelle, die auf den Zahlen des Vorjahres basiert und von demjenigen angepasst wurde, der gerade Zeit dafür hatte. Das ist kein Prognoseproblem. Es ist ein Prozessproblem. Und Oracle Predictive Planning wurde entwickelt, um dieses Problem an der Quelle zu lösen.
Ihre Daten wissen bereits, wohin die Reise geht. Ihre Prognose sollte das auch.
Die meisten Finanzteams sind besser denn je darin, die Vergangenheit zu erklären. Die Dashboards sind umfangreicher, die Berichtszyklen kürzer und die Ist-Zahlen liegen schneller vor. Doch wenn die Unternehmensleitung fragt, wie das nächste Quartal aussehen wird, greifen viele Unternehmen immer noch auf dieselbe Antwort zurück: eine Tabelle, die auf den Zahlen des Vorjahres basiert und von demjenigen angepasst wurde, der gerade Zeit dafür hatte.
Das ist kein Problem der Prognose. Es ist ein Prozessproblem. Und genau dafür wurde Oracle Predictive Planning entwickelt.
Warum Finanzteams durch Prognosen in Excel immer einen Schritt hinterherhinken
Die Prognoseerstellung verläuft in den meisten Unternehmen nach einem bekannten Muster. Ein Analyst ruft historische Daten ab, erstellt oder aktualisiert ein Modell in Excel, wendet eine Reihe von Annahmen an und ermittelt einen Wert. Dieser Wert wird geprüft, angepasst und konsolidiert. Bis er den Entscheidungsträger erreicht, sind bereits mehrere Wochen vergangen und die Marktbedingungen haben sich bereits verändert.
Die Arbeitsbelastung nimmt nicht ab, wenn die Prognosezyklen kürzer werden. Sie verdichtet sich vielmehr. Die Teams verbringen mehr Zeit damit, die Prognose zu pflegen, als darüber nachzudenken. Annahmen werden nicht deshalb übernommen, weil sie richtig sind, sondern weil keine Zeit bleibt, sie zu hinterfragen.
Dahinter verbirgt sich jedoch ein grundlegenderes Problem. Wenn eine Prognose manuell erstellt wird, spiegelt sie die Person wider, die sie erstellt hat: ihre Intuition, ihre Arbeitsbelastung und die Grenzen dessen, was sie in einer Tabellenkalkulation erkennen konnte. Dies führt zu Uneinheitlichkeiten zwischen den einzelnen Unternehmenseinheiten, zu einer Tendenz, auf vertraute Muster zurückzugreifen, und zu einer Prognose, die schwer zu verteidigen ist, wenn jemand in einer Vorstandssitzung fragt, wie die Zahlen zustande gekommen sind.
Finanzteams, die ihre Arbeit ernst nehmen, wissen das. Sie betrachten Automatisierung nicht als Selbstzweck. Sie wollen eine Prognose, hinter der sie wirklich stehen können.
So funktioniert die prädiktive Prognose in Oracle Cloud EPM
Oracle Predictive Planning ist eine Funktion innerhalb von Oracle Cloud EPM, die als Teil von PBCS und EPBCS verfügbar ist und maschinelles Lernen sowie statistische Zeitreihenmodelle direkt in der Planungsumgebung einsetzt. Es sind keine separaten Tools und keine zusätzlichen Datenpipelines erforderlich.
Wenn ein Prognosezyklus durchläuft, analysiert Oracle Predictive Planning historische Ist-Daten und wählt das statistische Modell aus, das am besten zu jeder Datenreihe passt, beispielsweise exponentielle Glättung oder ARIMA. Dabei werden saisonale Schwankungen, Wachstumstrends und unregelmäßige Muster berücksichtigt, die bei einem manuellen Prozess leicht übersehen werden können. Das Ergebnis wird als strukturierte Basislinie in das Planungsmodell übernommen und steht dort zur Überprüfung und Anpassung bereit.
Dadurch ändert sich, womit Finanzteams ihre Zeit tatsächlich verbringen. Anstatt Prognosen von Grund auf neu zu erstellen, gehen sie von einer statistisch fundierten Grundlage aus und bringen ihr Urteilsvermögen dort ein, wo es darauf ankommt. Umsatzprognosen auf Basis historischer Absatzmuster, Kostenprognosen, die sich am tatsächlichen Kostenverhalten orientieren, und Cashflow-Prognosen, die den tatsächlichen Zeitablauf widerspiegeln. Diese werden konsistent und ohne manuelle Datenaufbereitung erstellt.
Der Prognosezyklus wird schneller. Noch wichtiger ist, dass er fundierter wird. Jede Zahl basiert auf einer klaren Methodik und nicht auf einer manuellen Eingabe.
Wie eine bessere Ausgangsbasis die Gespräche über FP&A-Prognosen verändert
Die Predictive Planning ersetzt nicht das Urteilsvermögen eines guten FP&A-Teams. Sie nimmt dem Team die Arbeit ab, die einer guten Urteilsfindung im Wege steht.
Wenn bereits eine glaubwürdige Basis vorliegt, ändern sich die Planungsgespräche grundlegend. Die Frage lautet nicht mehr: „Welche Zahlen haben wir verwendet und warum?“, sondern: „Wo erwarten wir Abweichungen davon, und was sagt uns das?“ Unternehmer setzen sich mit ihren eigenen Annahmen auseinander, anstatt lediglich Zahlen vorzulegen. Die Finanzabteilung kann sich darauf konzentrieren, festzustellen, wo Abweichungen von Bedeutung sind und wie das Unternehmen darauf reagieren sollte.
Unternehmen, die diesen Wandel vollzogen haben, stellen häufig fest, dass sich die Art ihrer Planungsgespräche verändert hat. Anstatt darüber zu diskutieren, wie eine Prognose erstellt wurde, konzentrieren sich die Gespräche darauf, wo die geschäftlichen Annahmen von der statistischen Basis abweichen.
So sieht eine bessere Prognose in der Praxis tatsächlich aus.
Oracle EPM-Implementierung: Warum vorausschauende Planung mehr erfordert als nur die Aktivierung
Die Aktivierung von Oracle Predictive Planning ist nicht das Schwierige daran. Die meisten Unternehmen, die mit Oracle Cloud EPM arbeiten, haben bereits Zugriff darauf. Was wirklich Überlegung erfordert, ist die damit verbundene Konzeption.
Welche Datenreihen eignen sich für statistische Prognosen? In welchen Fällen muss der geschäftliche Kontext Vorrang vor den Modellergebnissen haben, und wie wird dies erfasst und geregelt? Wie führt man Planern, die es gewohnt sind, ihre eigenen Zahlen zu erstellen, eine maschinengenerierte Basislinie ein und schafft genügend Vertrauen, damit sie diese nutzen, anstatt sie zu umgehen?
Dies sind Fragen der Prozessgestaltung und der Unternehmensführung, keine technischen Fragen. Sie entscheiden darüber, ob die Predictive Planning zu einer Fähigkeit wird, die die Art und Weise verändert, wie das Unternehmen Prognosen erstellt, oder zu einer Funktion, die nie wirklich genutzt wird.
Bei unserer Arbeit mit Oracle-EPM-Umgebungen investieren diejenigen Unternehmen, die den größten Nutzen aus der Predictive Planning ziehen, von vornherein in die Klärung dieser Fragen. Sie legen fest, was sie prognostizieren möchten, wer für die Übersteuerungslogik verantwortlich ist und wie sich die Prognosegenauigkeit im Laufe der Zeit auf das Planungsverhalten auswirkt. Diese Vorarbeit ist es, die ein Tool zu einer strukturellen Verbesserung macht.
Eine bessere Grundlage für die Finanzplanung und -prognose
Prognosen sind immer mit Unsicherheiten verbunden. Märkte verändern sich, Annahmen ändern sich und es treten unerwartete Ereignisse ein. Predictive Planning beseitigt diese Unsicherheit nicht. Es bietet Finanzteams jedoch eine bessere Grundlage, um damit umzugehen.
Für Unternehmen , die bereits mit Oracle Cloud EPM arbeiten , ist die vorausschauende Planung in der Regel bereits innerhalb der Plattform verfügbar, ohne dass zusätzliche Infrastruktur erforderlich ist. Was es braucht, ist eine durchdachte Implementierung, ein klares Konzept für die Integration in den bestehenden Planungszyklus und der richtige Ansatz zur Einführung, damit sich das System etabliert.
Wenn Sie wissen möchten, welche Vorteile Oracle Predictive Planning für Ihren Prognoseprozess bieten könnte, zeigen wir Ihnen das gerne. Wir erläutern Ihnen, wie die Lösung in der Praxis funktioniert, wo sie in Ihrem spezifischen Modell den größten Mehrwert schafft und was erforderlich ist, um dieses Ziel zu erreichen.
