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Gehört zu den
SUCCESS-Regeln

2.2.5 und 2.2.6

Das Thema Analysen im Rahmen der SUCCESS-Regeln wird hier näher erläutert, da ihre Abgrenzung zu den den Messgrößen zugeordneten Kennzahlen nicht ganz einfach ist.

 

Um was soll es bei den Analysen gehen? Der Gedanke besteht darin, hier diejenigen Funktionen zusammenzufassen, die eine leistungsfähige Software-Lösung bietet oder bieten sollte, um aus den in unterschiedlichen Dimensionen bereitstehenden Messgrößen (einschließlich Kennzahlen) auszuwerten.  

Anschaulich könnte man sagen, Messgrößen sind Bestandteil des Datenmodells, Analysen sind Bestandteil der praktischen Anwendung.

   
 

Bei den Messgrößen (measures) unterscheiden wir Basisgrößen auf der einen und Kennzahlen auf der anderen Seite. Bei den Analysen unterscheiden wir zwei Gruppen: (A) Vergleiche und Abweichungen auf der einen und (B) Auswertungen auf der anderen Seite. Diese Unterscheidung ist etwas willkürlich, aber aus folgenden praktischen Gründen zu rechtfertigen: Vergleiche und Abweichungen spielen bei vielen Managementberichten eine besondere Rolle, so haben sie für sich genommen bereits eine hohe Komplexität, und sie gehören fachlich gewissermaßen eher zusammen als die anderen Analysen.

Beide Gruppen werden nachfolgend näher erläutert:

 

 

 

(A) VERGLEICHE UND ABWEICHUNGEN

Diese beiden Analysen werden aus den vorgenannten Gründen von den bei Auswertungen zusammengefassten Analysen abgegrenzt.

 

Wenn man unter Vergleiche und Abweichungen die typischen in Finanz- und Controllingberichten verwendeten Analysen betrachtet, so lassen sie sich mit der links stehenden Übersicht (Regel 3.2.6)  recht gut klassifizieren:

+Vergleiche (comparisons) stellen Messgrößen nebeneinander, beispielsweise die Istwerte eines Jahres neben die Vorjahres- oder Budgetwerte

+Abweichungen (deviations) absoluter oder prozentualer Art sind Differenzen von Messgrößen, beispielsweise die Vorjahresabweichung in Prozent des Vorjahreswerts einer Messgröße

 

Die Systematik im links gezeigten Bild hat sich praktisch bewährt, sie kann leicht durch Berücksichtigung weiterer Budget-, Plan- oder Prognosearten problemlos erweitert werden.

Von besonderer praktischer Bedeutung ist nicht nur die einheitliche Bezeichnung der unterschiedlichen Datenarten wie ACT und PY und Abweichungsarten wie ΔACT und ΔPY%, sondern vor allem auch eine einheitliche visuelle Darstellung.

Regel 2.2.2 zeigt unseren Vorschlag für die Standarddimension Periodenarten (period types), Regel 2.2.3 zeigt unseren Vorschlag für die Standarddimension Datenarten (data categories).
 

 

 

(B) AUSWERTUNGEN

Unter diesem Begriff werden alle anderen Analysen zusammengefasst, die dazu dienen, Messgrößen besser beurteilen zu können.

   

(1) Durchschnitt bilden: Unter Durchschnitt (average) versteht man meistens den Mittelwert (mean) verschiedener Werte, aber es kann auch der Median gemeint sein. Sowohl Fluss- als auch Bestandsgrößen eignen sich zur Durchschnittsberechnung. Durchschnitte werden sowohl für zeitlichen Analysen (beispielsweise die Monate eines Jahres) also auch Strukturanalysen (beispielsweise die Umsätze von mehreren Filialen) gebildet.

 

Typische zeitliche Durchschnitte sind:
+Durchschnittlicher Tageswert (eine Monats, Quartals oder Jahres)
+Durchschnittlicher Monatswert (eines Jahres oder Quartals)

+Durchschnittlicher Quartalswert (eines Jahres)

usw.

Hierbei werden gewisse Messgrößen für eine durchschnittliche Periode berechnet.

 

Typische Strukturdurchschnitte sind:

+Durchschnitt pro Produkt

+Durchschnitt pro Land

+Durchschnitt pro Kunde

usw.

Hierbei werden gewisse Messgrößen für ein durchschnittliches Element einer Dimension berechnet.

 

Wir zählen die folgenden Größen nicht zu den Auswertungen, sondern zu den Kenngrößen:

+Ergebnis pro Mitarbeitende

+Umsatz pro Quadratmeter

+Kosten pro Stück

usw.

Hierbei werden Quotienten (ratios) gebildet, die besser bei den Kennzahlen behandelt werden.  

   

(2) Kumulieren: Unter einer Kumulation (accumulation, year to date, ytd, Jahresfortschrittswert) soll hier die Summierung aufeinanderfolgender zeitlicher Periodenwerte von einem festen Startpunkt aus verstanden werden. Meistens werden die Monatswerte eines Kalender- oder Geschäftsjahres summiert, um zu erkennen, ob der bisher erreichte Jahreswert - meistens im Verhältnis zu den gleichen Zeiträumen des Vorjahres oder des Budgets - im erwarteten Verhältnis steht oder nicht.

Die Kumulation gilt im engeren Sinne nur für Flussgrößen wie Umsätze oder Kosten. Wir können aber bei Bestandsgrößen auch dann von Kumulation sprechen, wenn hier ein "kumulierter Durchschnitt" gebildet wird - beispielsweise der durchschnittliche Personalstand in den ersten vier, fünf oder sechs Monaten eines Jahres (diese Funktion wird bei Durchschnitt genannt, weil hier die zeitlich fortschreitende Durchschnittsbildung gemeint ist).

Selbstverständlich könnten auch Messgrößen in anderer Form als nach Perioden aufsummiert werden, beispielsweise nach den geltenden Strukturen einer Dimension wie Regionen oder Produkte - diese Analysen sollen aber nicht als Kumulation, sondern beispielsweise als Summenbildung bezeichnet werden.

   

(3) Rollieren: Unter der Auswertung Rollieren (rolling, moving  total, moving average) soll die Summe oder der Durchschnitt von einer bestimmten gleichbleibenden Anzahl von Perioden verstanden werden. Meistens werden die letzten zwölf Monatswerte eines Kalender- oder Geschäftsjahres summiert, um zu erkennen, ob der bisher erreichte Jahreswert - meistens im Verhältnis zu den gleichen Zeiträumen des Vorjahres oder des Budgets - im erwarteten Verhältnis steht oder nicht.

Hier wird sowohl bei Fluss- als auch bei Bestandsgrößen von Rollieren gesprochen - üblich sind die Bezeichnungen MAT (moving annual total) und MAA (moving annual average).

   

(4) Bereinigen: Bei betriebswirtschaftlichen Auswertungen werden unterschiedliche Formen der Bereinigung von Zahlenreihen verwendet:

+saisonbereinigt (season adjusted)

+inflationsbereinigt (inflation adjusted)

+währungsbereinigt (currency adjusted)

usw.

Diese Auswertungen haben sowohl für Fluss- als auch Bestandsgrößen Bedeutung. Wenngleich meistens zeitliche Bereinigungen zum Einsatz kommen (beispielsweise die Neutralisierung des Währungseinflusses über mehrere Jahre), gibt es auch strukturelle Bereinigungen (beispielsweise die unterschiedlichen Einkaufspreise für wichtige Rohstoffe an unterschiedlichen Standorten).

   

(5) Sortieren: Bei dieser Auswertung werden absteigende (descending) oder aufsteigende (ascending) Sortierungen (rankings) von Elementen verstanden. Meistens geht es hierbei um die Bildung von Reihenfolgen bei einer Strukturanalyse, derartige Sortierfunktionen sind bei Zeitanalysen selten sinnvoll einsetzbar. Selbstverständlich können Fluss- und Bestandsgrößen in gleicher Weise sinnvoll sortiert werden.

Man kann bei der Sortierung die Reihenfolgebildung nach Buchstaben (alphabetisch) und nach Zahlen (numerisch) unterscheiden.

   

(6) Selektieren: Die Auswertungsfunktion Selektieren ist mit der Funktion Sortieren verwandt: Meistens geht es darum, die besten (schnellsten, teuersten) Elemente oder die schlechtesten (langsamsten, billigsten) Elemente zu bestimmen: Top ten, last ten, erstes Quartil, letztes Percentil usw. sind übliche Selektierformen, die auch bei statistischen Betrachtungen zum Einsatz kommen.

   

(7) Summieren: Unter der Auswertungsfunktion Summieren (sum, add) soll die Addition von ausgewählten Elementen verstanden werden. Die bereits in der Hierarchie einer Dimension vorgegebene Addition - beispielsweise die Addition von einzelnen Ländern zu einem Kontinent - soll hier nicht dazu gerechnet werden.

Typische Anwendungen der Auswertungsfunktion Summieren sind Umsätze von Kunden oder Produkten mit bestimmten Eigenschaften.

   

(8) Indizieren: Unter der Auswertung Indizieren (indexing) werden unterschiedliche Funktionen zusammengefasst, bei denen es darum geht, díe Abweichung von einer mit 1 oder 100% bezeichneten Bezugsgröße zu analysieren:
+Abweichung vom Durchschnittswert

+Abweichung vom Maximalwert

+Abweichung vom Wert einer vorgegeben Größe

usw.

Es gibt hier sowohl zeitliches Indizieren (Entwicklung eines Währungskurses in Bezug auf einen Stichtag) als auch strukturelles Indizieren (Vergleich der Filialumsätze mit dem Durchschnittsumsatz). Flussgrößen und Bestandsgrößen eignen sich für diese Auswertungsfunktion in gleichem Maße. 

   

(9) Normieren: Unter der Auswertungsfunktion Normieren (norm) soll der zeitliche oder auch strukturelle Vergleich mehrerer Anteile des Ganzen in Prozent von der Summe verstanden werden. Beispiele hierfür sind die monatlichen Exportanteile mehrerer Produkte und die prozentualen Umsatzanteile beim Export eines Jahres in mehrere Länder.

Die Funktionen Indizieren und Normieren sind ähnlich: Während es aber beim Indizieren um die (meist als Prozentwerte angezeigten) Bezüge auf eine Größe geht, zeigt das Normieren die Gegenüberstellung mehrerer (meist als Prozentwerte angezeigten) Anteile eines Ganzen.

   

(10) besondere Auswertungen: Wie oben angedeutet, ist die Abgrenzung der Auswertungen von den anderen Analysen unter pragmatischen Aspekten enstanden, und die vorgenannte Auflistung ist sicher nicht vollständig.

Als weitere Funktionen sind zu nennen:

+Gegenüberstellungen (die nicht als Vergleiche verstanden werden)

+Differenzen (die nicht als Abweichungen verstanden werden)

+Ultimo (der letzte Tag einer Periode)

+Erster Tag einer Periode

+usw.

Als Beispiele für Gegenüberstellungen und Differenzen in diesem Sinne können wir alle Ad-hoc-Analysen verstehen, die einem einmaligen Zweck dienen - beispielsweise die Gegenüberstellung zweier Ausreißerwerte.

Regelmäßige Analysen dieser Art bezeichnen wir dagegen als Vergleiche und Abweichungen, siehe oben.

(Die praktische Arbeit wird zeigen, ob diese etwas komplizierte Abgrenzung aufrechterhalten werden kann...)