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Mrz 06, 2026
Der CPM Trend Monitor 2026 sendet eine klare Botschaft an Finanzverantwortliche: Während künstliche Intelligenz die Roadmaps vieler Anbieter dominiert, steht Datenmanagement im Enterprise Performance Management (EPM) an erster Stelle der…
Der CPM Trend Monitor 2026 sendet eine klare Botschaft an Finanzverantwortliche: Während künstliche Intelligenz die Roadmaps vieler Anbieter dominiert, steht Datenmanagement im Enterprise Performance Management (EPM) an erster Stelle der Prioritäten.
Mit einer Wichtigkeitsbewertung von 8,2 von 10 rangiert Datenmanagement branchen-, regions- und unternehmensgrößenübergreifend auf Platz eins. Der Bericht stellt fest: „Hochwertige, konsistente und verlässliche Daten bilden die Grundlage für effektive Entscheidungsfindung und treiben Innovation voran. Der Aufbau dieser soliden Datenbasis ist zugleich eine wesentliche Voraussetzung für den Einsatz fortschrittlicher Technologien wie KI.“
Im Vergleich dazu belegen KI und Machine Learning für CPM nur Platz 12 von insgesamt 15 Trends – mit einem Wert von 5,1. Fachanwender bewerten das Thema mit 4,9 sogar noch niedriger als Anbieter mit 6,3. Der Unterschied ist aufschlussreich: Der Anspruch an KI ist hoch, doch die Umsetzung hinkt hinterher. Eine der am häufigsten genannten Hürden sind unzureichende Datenfundamente.
Diese Diskrepanz verdeutlicht ein grundlegenderes Problem. Eine starke interne Data Governance ist unerlässlich, reicht aber nicht aus. KI ist zunehmend in EPM- und FP&A-Lösungen integriert und unterstützt Predictive Forecasting, Anomalieerkennung und Szenariomodellierung. Unternehmen erwarten schnellere Erkenntnisse, präzisere Prognosen und fundiertere Entscheidungen.
Doch selbst gut strukturierte interne Daten spiegeln nur wider, was innerhalb des Unternehmens geschieht. Sie erfassen nicht die wirtschaftlichen Kräfte, Marktveränderungen und externen Signale, die die Performance maßgeblich beeinflussen. Ohne diesen Kontext laufen KI-Modelle Gefahr, historische Muster zu verstärken, Wendepunkte zu übersehen und in volatilen Phasen eine trügerische Sicherheit zu erzeugen.
Interne Daten bleiben das Rückgrat von Planung und Performance Management. Umsatzhistorien, Kostenstrukturen, Workforce-Kennzahlen und operative Volumina sind zentrale Inputgrößen für Forecasting und Analysen.
Forecasts, die primär auf historischen Trends basieren, setzen jedoch Kontinuität voraus. Entwickeln sich Märkte schrittweise, kann diese Annahme tragen. Beschleunigt sich die Disruption, gerät sie ins Wanken.
Interne Kennzahlen zeigen in der Regel, was passiert ist – aber nicht, warum es passiert ist. Sinkende Margen, rückläufige Umsätze oder steigende Kosten werden intern sichtbar, doch die zugrunde liegenden Treiber – Inflationsdruck, Lieferengpässe, Veränderungen am Arbeitsmarkt oder Wettbewerbsverschiebungen – entstehen häufig außerhalb des Unternehmens.
KI-Modelle, die ausschließlich mit internen Daten trainiert werden, übernehmen diese blinden Flecken. In stabilen Phasen erscheinen intern fokussierte Forecast-Modelle oft sehr präzise und stärken das Vertrauen. In Phasen der Disruption haben dieselben Modelle Schwierigkeiten, Wendepunkte oder strukturelle Veränderungen zu erkennen.
Volatilität ist längst kein episodisches Phänomen mehr. Wie die BARC-Studie „Resilient Planning in Volatile Markets“ zeigt, agieren Unternehmen heute in einem Umfeld anhaltender wirtschaftlicher Unsicherheit, regulatorischer Veränderungen, instabiler Lieferketten und sich wandelnder Kundenerwartungen. Historische Performance allein ist in diesem Kontext kein verlässlicher Wegweiser für die Zukunft.
Externe Daten erweitern den analytischen Blick über Unternehmensgrenzen hinaus. Sie liefern Signale, die finanzielle Ergebnisse beeinflussen, und ermöglichen es KI-Modellen, Prognosen und Szenarien in einen breiteren Kontext einzuordnen.
Ein regionaler Lebensmitteleinzelhändler, der Nachfrage, Bestände und Personaleinsatz auf Basis historischer Verkaufsdaten plant, erhält in stabilen Zeiten möglicherweise brauchbare Orientierung. Verändert sich das Konsumverhalten jedoch rasch oder verschärfen sich Lieferkettenengpässe, verlieren Prognosen, die ausschließlich auf Vergangenheitswerten basieren, schnell an Relevanz.
Die Einbindung externer Signale – etwa Marktnachfrage-Indikatoren, Mobilitätsdaten, volkswirtschaftlicher Kennzahlen oder Supply-Chain-Metriken – schafft frühzeitig Transparenz über sich verändernde Rahmenbedingungen. Steigende Nachfrage nach bestimmten Warengruppen, veränderte Einkaufsgewohnheiten oder logistische Engpässe können in externen Datensätzen erkennbar sein, bevor sie sich in internen Umsatzzahlen widerspiegeln.
Mit diesem erweiterten Kontext können Finanz- und Operations-Teams Forecasts proaktiv anpassen, Szenarien verfeinern und sicherer reagieren.
Typische Kategorien externer Daten sind:
Werden diese Daten strukturiert mit internen Informationen verknüpft, entwickeln sich Analysen von rein beschreibendem Reporting hin zu mehrdimensionalen Auswertungen mit stärkerer Erklärungskraft und robusterer Prognosebasis.
KI entwickelt sich zur Kernfunktion moderner EPM-Plattformen. Sie unterstützt Predictive Forecasting, intelligente Abweichungsanalysen, automatisierte Szenariogenerierung und treiberbasierte Planung. Darüber hinaus werden generative und agentenbasierte Ansätze erprobt, um Narrative Reporting und Entscheidungsunterstützung zu verbessern – in der Regel mit „Human-in-the-Loop“-Mechanismen zur Sicherstellung von Kontrolle und Kontext.
Das Versprechen ist klar: schnellere Erkenntnisse, höhere Effizienz und stärker zukunftsorientierte Analysen.
Die Wirksamkeit dieser Fähigkeiten hängt jedoch unmittelbar von der zugrunde liegenden Datenlandschaft ab. KI-Modelle sind nur so leistungsfähig wie Umfang, Relevanz und Qualität der Daten, die sie verarbeiten.
Interne Daten bleiben essenziell. Saubere, konsistente und gut gesteuerte Daten sind Voraussetzung für verlässliche Planung, Compliance und Performance-Messung. Doch eine rein interne Perspektive begrenzt die Fähigkeit von KI, Veränderungen frühzeitig zu erkennen.
Unternehmen, die externe Einflussfaktoren nicht in ihre Planung integrieren, laufen Gefahr, zu spät zu reagieren. Performance-Verschlechterungen werden dann erst sichtbar, wenn sie sich bereits in den Finanzzahlen niederschlagen – statt anhand von Frühindikatoren antizipiert zu werden.
Externe Daten liefern den Kontext, der es KI-gestützten EPM-Systemen ermöglicht:
Der CPM Trend Monitor macht deutlich, dass Datenmanagement die Grundlage für KI bildet. Der nächste Schritt besteht darin, diese Grundlage um relevante externe Signale zu erweitern.
KI ist kein Ersatz für Datendisziplin. Sie verstärkt die Stärken und Schwächen der bestehenden Datenumgebung. Unternehmen, die starke interne Governance mit strukturierter Integration externer Daten kombinieren, sind besser positioniert, das volle Potenzial von KI zu erschließen.
In einem volatilen Umfeld ist Kontext kein optionaler Zusatz. Er entscheidet darüber, ob Unternehmen auf Disruption reagieren – oder sie antizipieren.
KI ist nur so stark wie das Datenökosystem, das sie trägt. Und dieses Ökosystem muss über die Grenzen des Unternehmens hinausreichen.
Finanzverantwortliche sollten der Versuchung widerstehen, KI als bloßes Feature-Upgrade zu betrachten. Stattdessen gilt es, KI als Transformation der Datenstrategie zu verstehen.
Das bedeutet, interne Governance weiter zu stärken und gleichzeitig gezielt externe Signale einzubinden, die die Performance beeinflussen. Erfolgreich werden nicht die Unternehmen sein, die über die meisten KI-Tools verfügen, sondern jene mit dem vollständigsten Datenkontext.
In einem volatilen Umfeld entsteht Wettbewerbsvorteil für diejenigen, die Veränderungen antizipieren können – nicht nur über sie berichten.
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