Was ist Forecasting?

Auf einen Blick

• Forecasts helfen, Chancen und Risiken frühzeitig zu erkennen und Maßnahmen abzuleiten.
• Rolling Forecasts aktualisieren Prognosen kontinuierlich und verlängern den Planungshorizont regelmäßig.
• Einsatz in Finanzplanung, Vertrieb, Produktion, Personal- und Ressourcenplanung.

Forecast Bedeutung

Der Begriff Forecast – auf Deutsch häufig als Prognose oder Vorausschau bezeichnet – beschreibt die systematische Vorhersage zukünftiger Entwicklungen auf Basis historischer Daten und statistischer Analysen. Im wirtschaftlichen Kontext dient Forecasting dazu, Trends und Kennzahlen wie Umsatz, Kosten, Cashflow oder Nachfrage abzuschätzen, um fundierte Aussagen über wahrscheinliche Zukunftsszenarien im Sinne der Kurzfristplanung zu treffen.

Im Controlling und Finanzmanagement ist das Forecasting ein zentrales Steuerungsinstrument: Es unterstützt Unternehmen dabei, Chancen und Risiken frühzeitig zu erkennen, Budgets gezielt einzusetzen und die Unternehmensplanung flexibel anzupassen. Durch den Vergleich von Ist- und Sollwerten können Abweichungen identifiziert und Maßnahmen zur Korrektur eingeleitet werden.

Moderne Forecasting-Methoden nutzen dabei zunehmend Verfahren der Künstlichen Intelligenz (KI) und des Machine Learnings, um Muster in großen Datenmengen zu erkennen und Prognosen präziser und dynamischer zu gestalten. Dennoch bleiben Forecasts Schätzungen, deren Aussagekraft von der Datenqualität, den verwendeten Modellen und dem betrachteten Zeithorizont abhängt.

Was sind gängige Forecasting-Methoden?

Unternehmen nutzen verschiedene Forecasting-Methoden, um zukünftige Entwicklungen möglichst präzise vorherzusagen. Grundsätzlich unterscheidet man zwischen quantitativen und qualitativen Methoden. Oft wird eine Kombination beider Ansätze eingesetzt, um valide und praxisnahe Prognosen zu erstellen.

Quantitative Forecasting-Methoden

Quantitative Methoden stützen sich auf historische Daten und mathematische Modelle, um Prognosen zu berechnen. Sie sind besonders geeignet, wenn umfangreiche und verlässliche Datenbestände vorhanden sind.

• Zeitreihenanalyse (time series forecasting): Analysiert zeitlich geordnete Daten, um Trends, Zyklen und saisonale Schwankungen zu erkennen. Ideal zur Prognose regelmäßig wiederkehrender Muster, etwa in Umsatz- oder Absatzdaten.
• Regressionsanalyse: Untersucht den Zusammenhang zwischen einer abhängigen Größe (z. B. Umsatz) und unabhängigen Variablen (z. B. Marketingausgaben, Preisentwicklung). So lassen sich Ursache-Wirkungs-Beziehungen modellieren.
• Machine Learning: KI-gestützte Modelle und neuronale Netze identifizieren komplexe Muster in großen Datenmengen. Sie können Prognosen laufend verbessern, indem sie sich automatisch an neue Informationen anpassen.
• Monte-Carlo-Simulation: Führt eine Vielzahl zufallsbasierter Berechnungen durch, um mögliche Zukunftsszenarios zu simulieren. Diese Methode hilft, Unsicherheiten zu quantifizieren und Risiken gezielt zu bewerten.

Qualitative Forecasting-Methoden

Qualitative Methoden basieren auf Erfahrungswissen, Marktbeobachtungen und Experteneinschätzungen. Sie kommen vor allem dann zum Einsatz, wenn historische Daten fehlen oder die Zukunft von schwer quantifizierbaren Faktoren abhängt.

• Expertenbefragung: Systematische Sammlung von Einschätzungen erfahrener Fachleute, um Trends und Entwicklungen abzuschätzen – besonders hilfreich bei neuen Produkten oder Märkten.
• Szenarioplanung: Entwicklung mehrerer Zukunftsszenarien (z. B. Best-Case, Worst-Case, Trendszenario), um mögliche Auswirkungen auf Unternehmensstrategie oder Marktposition zu bewerten.
• Delphi-Methode: Mehrstufiges Befragungsverfahren, bei dem Experten anonym ihre Prognosen abgeben. Nach jeder Runde werden die Ergebnisse zusammengeführt, bis ein gemeinsamer Konsens entsteht.

Was ist ein Rolling Forecast?

Ein Rolling Forecast (rollierender Forecast) ist eine dynamische Form des Forecastings, bei der Prognosen regelmäßig aktualisiert werden, anstatt nur bei Bedarf erstellt zu werden. Dabei wird der Betrachtungszeitraum kontinuierlich nach vorne verschoben – zum Beispiel werden monatlich oder quartalsweise die nächsten zwölf Monate prognostiziert. Dies ermöglicht Unternehmen, schneller auf Veränderungen im Markt, bei Kundenverhalten oder in der Lieferkette zu reagieren. Rolling Forecasts verbessern die Planungssicherheit, unterstützen eine flexible Budgetsteuerung und sind besonders in dynamischen Märkten ein wichtiges Instrument im Controlling und Business Intelligence.

Der Year-End-Forecast hingegen ist eine einmalige oder selten aktualisierte Schätzung des erwarteten Jahresergebnisses, meist erstellt im Laufe des Geschäftsjahres, um den voraussichtlichen Jahresabschluss abzuschätzen. Eine Hochrechnung basiert dagegen meist auf Ist-Daten bis zu einem bestimmten Zeitpunkt und projiziert diese linear oder mithilfe einfacher Annahmen auf den Jahresendwert – ist also weniger dynamisch und detailliert als ein Rolling Forecast.

Wo setzen Unternehmen Forecasts ein?

Unternehmen können Forecasts in zahlreichen Bereichen nutzen, um Entscheidungen datenbasiert zu treffen und Risiken zu minimieren. Typische Einsatzfelder sind unter anderem:

Was ist der Unterschied zwischen Forecasting und Predictive Analytics?

Forecasting und Predictive Analytics verfolgen beide das Ziel, zukünftige Entwicklungen auf Basis von Daten vorherzusagen, unterscheiden sich jedoch in Methodik und Anwendungsfokus.

• Beim klassischen Forecasting werden historische Daten analysiert, um Trends, Muster und Kennzahlen zu prognostizieren. Forecasting liefert konkrete Vorhersagen, etwa für Umsatz, Absatz, Cashflow oder Budget, und unterstützt die Planung.
• Predictive Analytics geht darüber hinaus, indem es das Ziel verfolgt, komplexe Zusammenhänge zu erkennen und Wahrscheinlichkeiten für zukünftige Ereignisse zu berechnen. Neben der reinen Prognose liefert Predictive Analytics auch Handlungsempfehlungen und unterstützt strategische Entscheidungen.

Beispiel: Forecasting zeigt, dass die Mitarbeiterfluktuation im kommenden Quartal steigen wird. Predictive Analytics liefert zusätzlich die Erklärung, welche Mitarbeiter besonders abwanderungsgefährdet sind – etwa jene ohne jüngste Beförderungen oder Weiterbildungsmöglichkeiten. Dadurch kann das Unternehmen nicht nur reagieren, sondern proaktiv steuern.

Praxisbeispiel: Forecasting mit DeltaMaster

Ein Handelsunternehmen erstellt seinen Umsatz-Forecast bisher quartalsweise in Excel – auf Basis manuell zusammengestellter Ist-Daten und Erfahrungswerten der Vertriebsleiter. Die Folge: Der Forecast ist beim Erstellen bereits veraltet, Abweichungen werden erst im nächsten Quartal sichtbar, und Gegenmaßnahmen kommen zu spät.

Mit DeltaMaster wird der Forecasting-Prozess grundlegend modernisiert: Aktuelle Ist-Daten fließen automatisch in das Modell ein, KI-gestützte Funktionen generieren Rolling-Forecast-Werte auf Basis historischer Muster und aktueller Entwicklungen. Abweichungen vom erwarteten Verlauf werden sofort signalisiert – mit automatisch generiertem Kommentar und Drill-down-Möglichkeit bis auf Produktgruppen- und Regionsebene.

Anwendungsbeispiele: Wo setzen Unternehmen Forecasts ein?

Unternehmen können Forecasts in zahlreichen Bereichen nutzen, um Entscheidungen datenbasiert zu treffen und Risiken zu minimieren. Typische Einsatzfelder sind unter anderem:

Zusammenfassung

Forecasting ist das Navigationsinstrument moderner Unternehmenssteuerung: Es macht Unsicherheit planbar, Risiken sichtbar und Entscheidungen fundierter. Von der einfachen Zeitreihenanalyse bis zum KI-gestützten Rolling Forecast reicht das methodische Spektrum – entscheidend ist, dass Prognosen aktuell, datenbasiert und in den Gesamtplanungsprozess integriert sind. Mit DeltaMaster und seiner Beratungskompetenz macht Bissantz Forecasting zum kontinuierlichen, automatisierten Bestandteil des Controllings – für Unternehmen, die nicht reagieren, sondern vorausschauend steuern wollen.