Was versteht man unter What-if-Analysen?
Der Begriff "What-if-Analysen" bezieht sich auf die Analyse von hypothetischen Szenarien, um die möglichen Auswirkungen verschiedener Entscheidungen oder Ereignisse auf ein Unternehmen zu bewerten. Durch das Durchspielen von "Was-wäre-wenn"-Szenarien können Unternehmen besser auf zukünftige Herausforderungen vorbereitet werden und fundierte Entscheidungen treffen.
Typische Softwarefunktionen im Bereich "What-if-Analysen":
- Szenarienerstellung: Erstellung und Verwaltung verschiedener hypothetischer Szenarien, die auf unterschiedlichen Annahmen basieren.
- Datenmodellierung: Nutzung von Datenmodellen zur Simulation der Auswirkungen von Änderungen in Variablen wie Umsatz, Kosten oder Marktbedingungen.
- Ergebnisvergleich: Vergleich der Ergebnisse verschiedener Szenarien zur Identifikation der optimalen Entscheidungswege.
- Risikobewertung: Analyse der potenziellen Risiken und Chancen, die mit jedem Szenario verbunden sind.
- Visualisierung: Darstellung der Szenarioergebnisse in Diagrammen und Grafiken für eine bessere Verständlichkeit.
- Berichterstellung: Automatisierte Erstellung von Berichten, die die Ergebnisse und Erkenntnisse der What-if-Analysen zusammenfassen.
- Integrationsfähigkeit: Möglichkeit, Daten aus verschiedenen Systemen zu integrieren, um umfassende Analysen durchzuführen.
- Echtzeit-Analyse: Durchführung von Analysen in Echtzeit, um schnell auf sich ändernde Bedingungen reagieren zu können.
Beispiele für „What-if-Analysen“:
- Absatzprognose: Analyse der Auswirkungen verschiedener Marktbedingungen auf die Verkaufszahlen.
- Budgetplanung: Bewertung, wie Änderungen im Budget die finanzielle Lage des Unternehmens beeinflussen würden.
- Preisänderungen: Untersuchung der Auswirkungen von Preisänderungen auf den Umsatz und die Rentabilität.
- Kostenreduzierung: Simulation der Einsparungen durch verschiedene Kostensenkungsmaßnahmen.
- Markteintritt: Bewertung der potenziellen Auswirkungen des Eintritts in einen neuen Markt.
- Lieferkettenunterbrechung: Analyse der Auswirkungen von Störungen in der Lieferkette auf die Produktion und den Umsatz.