Archiv des Autors: Rainer Pollmann

Über Rainer Pollmann

Rainer Pollmann ist Geschäftsführender Partner von Pollmann & Rühm Training in Augsburg. Er studierte Wirtschaftsprüfung, Controlling und Organisationslehre (BWL) an der Universität Augsburg und ist seit 1989 aktiv als Trainer und Berater für Controller aktiv. Seit 2006 entwickelt er aktiv Branchenstandards im Kommunikations-Management als stellvertretender Leiter des Fachkreis Kommunikations-Controlling im Internationalen Controller Verein (ICV) mit.

Wertschöpfung durch Kommunikation

Am 9. April 2019 zeichnete der Internationale Controller Verein (ICV) ein Webinar „Kommunikations-Controlling“ für die Controlling-Community auf. Der stellvertretene Leiter des ICV-Fachkreises Kommunikations-Controlling , Rainer Pollmann, führte in das Thema ein. Er stellte die Arbeitsweise des Fachkreises vor, erläuterte die Funktion, Aufgaben, das Management von Unternehmens-Kommunikation und ging auch auf den Sinn von Messgrößen bzw. den Unsinn von Kennzahlenwüsten ein. Schwerpunkt war die Wertschöpfung durch Unternehmenskommunikation und das Management dieses wichtigen Bereiches. Dieses Webinar richtet sich an Controller und erläutert nicht nur den Steuerungsansatz, sondern auch wie Unternehmenskommunikation wirkt.

Hier geht es zur Aufzeichnung des Webinars…

Sensitivitäts-Analyse mit zwei oder mehr Variablen

Controller arbeiten häufig in der Planungsphase mit Szenario-Technik und der Fragestellung „Was-wäre-wenn…“, bei der dann eine oder mehrere Variablen verändert werden. Das lässt sich bei bestimmten Fragestellungen, wie Kosten gut ermitteln. Schwieriger wird es aber, wenn es um Marktentwicklungen geht oder z.B. die Reaktion von Kunden auf Marketing-Maßnahmen unter Berücksichtigung der Marketing-Maßnahmen von Mitwettbewerbern. Häufig gibt es Aufgabenstellungen, bei denen es notwendig ist, unterschiedliche Wertekombinationen durchzurechnen. Dafür ist die Datentabelle aus der Was-wäre-wenn-Analyse von Excel hervorragend geeignet.

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Chart des Monats und die Fernsehsender (2)

Regelmäßig kommentieren wir Diagramme, die uns aufgefallen sind und erarbeiten Optimierungsvorschläge.

Das DWDL.de ist ein Internetmagazin, das sich mit der deutschen Medienwirtschaft befasst und sich selbst als „TV-Branchendienst“ versteht . Dieses Unternehmen hat uns im September 2019 das Chart des Monats zu den Quoten des ZDF und anderer Fernsehsender geliefert. Optimierungswürdig, wie wir finden. Daher haben wir natürlich dazu  einige Optimierungsvorschläge gemacht. Wie dort versprochen, zeigen wir heute dazu eine dynamische Variante.

Berichte aus SAP Success Factors mit Power Query optimieren

Seit letztem Jahr dürfen wir den Bereich HR eines DAX-Unternehmens unterstützen. Dieses setzt SAP Success Factors ein, um die Weiterbildung im Konzern zu organisieren.

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Power Query – Andere Spalten entfernen

Power Query ist ein mächtiges Feature, das seit Excel 2016 als Abrufen und Transformieren bekannt ist. Manchmal sind es auch hier die kleinen Tipps, die Performancegewinne bringen. Heute geht es um ein effizientes Entfernen von Spalten.

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Controlling-Berichte professionell gestalten (3)

Letzte Woche habe ich ein gebrauchtes Buch mit großer Wiedersehensfreude ausgepackt. Es muss 1988 gewesen sein, als mir irgendjemand Gene Zelaznys (heute berühmtes) Buch „Wie aus Zahlen Bilder werden“ in der 1. Auflage in die Hand gedrückt hat. Als junger Controller, technikbegeistert und -verliebt, erstellte ich mit 1-2-3 und Harvard Graphics beachtliche Reports, so dachte ich. Schließlich nutzte ich in beiden Programmen, was technisch möglich war. Zelazny´s Buch war ein Augenöffner. Ich begann meine Reports mit den Augen des Empfängers zu sehen. Aus dieser Perspektive waren sie technisch gesehen immer noch beeindruckend, aber schwer oder gar nicht verständlich und damit nutzlos.

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Predictive Analytics

Predictive Analytics verwendet Daten, um zukünftige Ereignisse vorherzusagen. Im Allgemeinen werden historische Daten verwendet, um ein mathematisches Modell zu erstellen, das wichtige Trends berechnet. Dieses prädiktive Modell (voraussagende Model) wird dann auf aktuelle Daten angewendet, um vorherzusagen, was als Nächstes passieren wird, oder um Aktionen vorzuschlagen, mit denen optimale Ergebnisse erreicht werden können.

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