Verbesserung der Prognosequalität im Personalcontrolling
- Für das langfristige Bestehen eines Unternehmens ist es notwendig, schnell und gezielt auf ständige Umweltveränderungen zu reagieren. Die Reaktionsgeschwindigkeit auf zukünftige Veränderungen hängt von der Fähigkeit des Unternehmens ab, mögliche Szenarien für die Entwicklung der internen sowie externen Umgebung vorherzusagen. Die Controlling-Abteilungen, welche regulär kurz-, mittel- und langfristige Prognosen vorbereiten müssen, erhalten heutzutage neue Möglichkeiten in der Auswahl der Forecast-Instrumentarien. Die Regressionsmodelle sowie Predictive Analytics und vor allem Machine Learning stellen keine neuen Analysemethoden dar, jedoch finden sie eher selten Anwendung in Controlling und Planung der Unternehmen. Einer der möglichen Anwendungsbereiche der fortgeschrittenen Analytics im Unternehmenscontrolling stellt die Krankheitsanalyse bzw. -vorhersage dar. Mit dem Ausfall der Arbeitskräfte sind abhängig von der Unternehmenstätigkeit hohe Kosten verbunden. Steigende Aufmerksamkeit zum Thema Gesundheitsmanagement in UnternehmenFür das langfristige Bestehen eines Unternehmens ist es notwendig, schnell und gezielt auf ständige Umweltveränderungen zu reagieren. Die Reaktionsgeschwindigkeit auf zukünftige Veränderungen hängt von der Fähigkeit des Unternehmens ab, mögliche Szenarien für die Entwicklung der internen sowie externen Umgebung vorherzusagen. Die Controlling-Abteilungen, welche regulär kurz-, mittel- und langfristige Prognosen vorbereiten müssen, erhalten heutzutage neue Möglichkeiten in der Auswahl der Forecast-Instrumentarien. Die Regressionsmodelle sowie Predictive Analytics und vor allem Machine Learning stellen keine neuen Analysemethoden dar, jedoch finden sie eher selten Anwendung in Controlling und Planung der Unternehmen. Einer der möglichen Anwendungsbereiche der fortgeschrittenen Analytics im Unternehmenscontrolling stellt die Krankheitsanalyse bzw. -vorhersage dar. Mit dem Ausfall der Arbeitskräfte sind abhängig von der Unternehmenstätigkeit hohe Kosten verbunden. Steigende Aufmerksamkeit zum Thema Gesundheitsmanagement in Unternehmen fordert ebenso die Erstellung aussagekräftiger Analytics, um die entsprechenden Maßnahmen strategisch zu planen. Anhand von Daten eines ostdeutschen Großunternehmens beantworten die Autoren die Frage, wie sich die Prognosequalität des Krankheitsstandes mittels Regressionsmodellen und Predictive Analytics verbessern lässt. Abschließend sind aus dem Beitrag der Nutzen und die Herausforderungen der Anwendung von fortgeschrittenen Prognosemethoden im Personalcontrolling zu entnehmen.…
Author: | Olga Sagradov, David MüllerORCiDGND |
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DOI: | https://doi.org/10.1007/978-3-658-36484-7 |
ISBN: | 978-3-658-36483-0 |
ISBN: | 978-3-658-36484-7 |
ISSN: | 2625-7114 |
ISSN: | 2625-7122 |
Title of the source (German): | Controlling & Innovation 2022, Gesundheitswesen |
Publisher: | Springer Gabler |
Place of publication: | Wiesbaden |
Editor: | Thomas Kümpel, Kay Schlenkrich, Thomas Heupel |
Document Type: | Part of a book (chapter) |
Language: | German |
Year of publication: | 2022 |
Tag: | Controller; Controlling Entwicklungen; Machine Learning in Controlling; Trends Controlling |
Number of pages: | 61 |
First Page: | 95 |
Series ; volume number: | FOM-Edition (FOMEDITION) |
Faculty/Chair: | Fakultät 5 Wirtschaft, Recht und Gesellschaft / FG ABWL, insbesondere Controlling |