Seminar Digitalisierung des Controllings

Termine

Hinweis

• Die Vorbesprechung findet online via Zoom statt. Nähere Hinweise hierzu erhalten Sie nach der Zusage zum Seminar. Es ist ein Rechner mit Kamera und Mikrofon bzw. ein Headset erforderlich.

Seminar-Moodle

Für das Seminar wird eine separate Moodle-Lernumgebung eingerichtet. Der Zugriff ist den Teilnehmenden des Seminars vorbehalten.

Abstract

Der Begriff der Digitalisierung erlebt aktuell sehr große Aufmerksamkeit, weil sie die Welt und damit auch die betriebswirtschaftliche Welt anscheinend revolutioniert. In Anlehnung an die Industrielle Revolution wird von einer Digitalen Revolution ausgegangen. Schlagworte wie Industrie 4.0, Big Data, Internet of Things, Realtime, Disruption, Cloud-Computing, Digital Natives (um nur eine kleine Auswahl zu nennen) deuten an, dass traditionelle Ansätze in einer solchen revolutionierten Welt ins Wanken geraten bzw. schlicht obsolet werden könnten.

Wie bei jedem Hype ist im Vorhinein nur schlecht zu prognostizieren, was wirklich relevant ist und dauerhaft in der Realität verankert werden wird und welche Aspekte unrealistische Visionen sind. Umso wichtiger ist es, sich mit der Digitalisierung wissenschaftlich fundiert auseinanderzusetzen, um realistische und relevante Aspekte von phantastischen und irrelevanten Gesichtspunkten zu unterscheiden.

Auch das Controlling ist hiervon betroffen, weil die Digitalisierung auch das Kerngeschäft des Controllings, die Informationsverarbeitung, betrifft. Zudem eröffnen sich durch digitale Technologien möglicherweise neue Möglichkeiten, um die Aufgaben des Controllings bei Planung, Steuerung und Kontrolle zu erfüllen.

In diesem Umfeld bewegt sich dieses Seminar. Ziel ist es, aus wissenschaftlicher Perspektive die Möglichkeiten und Grenzen der Digitalisierung des Controllings zu analysieren, zu diskutieren und kritisch zu reflektieren.

Spezielle Teilnahmevoraussetzungen

• Affinität zum behandelten Thema.

Einstiegsliteratur

• Gaur, V./Gaiha, A. (2020): Building a transparent supply chain, in: Harvard Business Review, 98. Jg., Heft 3, S. 94-103.

  Gupta, S. et al. (2020): Achieving superior organizational performance via big data predictive analytics: A dynamic capability view, in: Industrial Marketing Management, 90. Jg., S. 581-592.

  Madnick, S. (2020): Blockchain isn’t as unbreakable as you think, in: MIT Sloan Management Review, 61. Jg., Heft 2, S. 66-70.

  Martens, D./Provost, F./Clark, J./Junqué de Fortuny, E. (2016): Mining massive fine-grained behavior data to improve predictive analytics, in: MIS Quarterly, Jg. 40, Heft 4, S. 869-888.

  Petkov, R. (2020): Artificial Intelligence (AI) and the accounting function— A revisit and a new perspective for developing framework, in: Journal of Emerging Technologies in Accounting, 17. Jg., Heft 1, S. 99-105.

  Richins, G./Stapleton, A./Stratopoulos, T. C./Wong, C. (2017): Big Data Analytics: Opportunity or threat for the accounting profession? In: Journal of Information Systems, 31. Jg., Heft 3, S. 63-79.

  Sheldon, M. D. (2021): Auditing the blockchain oracle problem, in: Journal of Information Systems, 35. Jg., Heft 1, S. 121-133.

  Wang, Y./Chiu, T./Chiu, V. (2020): Redesigning business process to comply with the new revenue recognition standard using process mining, in: Journal of Emerging Technologies in Accounting, 17. Jg., Heft 1, S. 149-163.

  Werner, M./Gehrke, N. (2019): Identifying the absence of effective internal controls: An alternative approach for internal control audits, in: Journal of Information Systems, 33. Jg., Heft 2, S. 205-222.