A digitalizáció és a Big Data hatására a kontrolling rendszerek is folyamatos változáson mennek keresztül. Ezen változó környezetben a kontrolling rendszerek-predikciós modellek megfelelõ implementálásával, az adatok gyűjtési folyamatától kezdõdõen az információvá transzformálásán keresztül, a KPI-okkal történõ különbözõ matematikai-statisztikai módszerek felhasználásával, képesek pontos és hatékony elõrejelzést szolgáltatni a stratégiai döntésmeghozáshoz.
Controller Info 2019. VII.évf.(2) szám 23-29.
10.24387/CI.2019.2.4
Bevezetés
Az elmúlt évtizedekben a kontrolling fogalmát többen többféleképpen határozták meg. Abban azonban a legtöbb fogalmi meghatározás megegyezik, hogy a kontrolling nem csupán az ellenõrzés eszköze, annál összetetteb tevékenység. Segítségével a vállalati célok és nyereségterv elérhetõvé válik, valamint a koordinációban betöltött szerepkörével hozzájárul a szervezetek hatékony mûködéséhez. Koordinációs tevékenysége során a vezetés alrendszereként a tervezést, az ellenõrzést, valamint az információellátást hangolja össze (Horváth, 1997). A mai értelemben vett úgynevezett menedzsment kontroll az a folyamat, amelynek során a menedzserek a szervezet tagjait úgy befolyásolják, hogy azok munkavégzésük során a szervezet stratégiai végrehajtása érdekében cselekedjenek (Anthony, 1989). A menedzsment kontroll kifejezés a kontrolling fogalmával szinonimaként használatos, a vezetés és a kontrolling elválaszthatatlan kapcsolatának köszönhetõen (Dobák, 2008). Kapcsolatuk során a kontrolling kiemelten hangsúlyos szerepkört tölt be a tervezési, beszámolási rendszer kialakításában és a vezetõi döntések meghozatalához szükséges információk összehangolásában (Spremann, 1992). Amennyiben a kontrolling üzemgazdasági értelemben vett jelentõségét vizsgáljuk megfogalmazható, hogy a gazdasági folyamatok stratégiai és operatív tervezéséhez, végrehajtásához szükséges bázisinformációk megszerzését, értékelését, rendszerezését és értelmezését jelenti (Schwalbe,
1995). Lényegében egy olyan irányítási rendszer, amely segíti a vállalati tevékenységek, folyamatok megtervezését, nyomon követését, valamint információkat szolgáltat arról, hogy adott idõszakra lebontva a résztvevõk milyen módon és mértékben járulnak hozzá a vállalkozás eredményességéhez, mindezt a jövedelmezõség, a hatékonyság és a kiszámítható finanszírozás értékelési kritériumoknak megfelelõen (Véry et al. 2004). Megfogalmazható tehát, hogy a kontrolling fogalma három lényeges jellemzõ mentén írható le: célorientált irányítás, kontrolleri és vállalatvezetõi folyamatos együttmûködés, analitikus módszerek és soft tényezõk együttes alkalmazása.
Felhasznált iIrodalom
ALTMAN, E. I. (1968): Financial ratios, discriminant analysis and the prediction of corporate bankruptcy. The Journal of Finance. VOL 23, No: 4, 589–609. p.
ANTHONY R. N. (1989): The Management Controll Function. Harvard Business Scholl Press, Boston, MA.
BERNHARDT, V. (2004): Data Analysis (2nd Ed.). Eye on Education, Larchmont. 57-59 p.
BLUMNÉ B. K. – ZÉMAN Z. (2014): Controlling a vezetés szolgálatában. Történeti fejlõdés, perspektívák, Gazdálkodás- és szervezéstudományi folyóirat A Virtuális Intézet Közép-Európa Kutatására Közleményei, Vol. 6 No: 1-2, 440-442 p.
BODA GY. – SZLÁVIK P. (2005): Kontrolling Rendszerek, KJKKERSZÖV Jogi és Üzleti Kiadó Kft. Budapest 224-235. p.
BODA GY. – SZLÁVIK P. (2001): Kontrolling rendszerek tervezése,KJK-KERSZÖV Jogi és Üzleti Kiadó Kft. Budapest 15-28. p.
DEVAN, A. (2016): The 7 V’s of Big Data. Forrás: Impact Radius blog. https://www.impactradius.com/ blog/7-vs-big-data/) (olvasva:2019. 04. 15.)
DOBÁK M. (2008): Szervezeti formák és vezetés. Akadémiai Kiadó, Budapest 34-37. p.
FÜSTÖS L. – KOVÁCS E. – MESZÉNA GY. – SIMONNÉ MOSOLYGÓ N. (2004): Alakfelismerés. Sokváltozós statisztikai módszerek. Új Mandátum Kiadó. Budapest. 32. p.
GARTNER, INC. (2017): Big Data. IT Glossary. Forrás: http:// www.gartner.com/it-glossary/big-data/ (olvasva: 2019. 04. 11.)
GÉCZY P. (2014): Big Data Characteristics, The Macrotheme Review Vol. 3 No:6, 97-99 p.
GULYÁS, A. (2017): Forecasting 4.0: Miért érdemes a jövõ elõrejelzési módszerét használni?, Forrás: Menedzsment és Controlling Portál, https://www.controllingportal.hu/forecasting-4-0/ (olvasva: 2019. 04. 02.)
HANYECZ L. (2006): A controlling rendszere, Saldo Pénzügyi Tanácsadó és Informatikai Rt., Budapest, 52-57 p.
HORVÁTH P. (1997): Controlling: a sikeres vezetés eszköze, Közgazdasági és Jogi Kiadó, Budapest 47-48. p.
HUANG C.D. – HU Q. (2007): Achieving IT-Business Strategic Alignment via Enterprise-Wide Implementation. Information Systems Management Vol. 24, No: 2, 173 p.
IBM (2015): The four V’s of big data Forrás: https://www. ibmbigdatahub.com/sites/default/files/infographic_file/4-Vsof-big-data.jpg (olvasva: 2019. 04. 13.)
INTERNATIONAL GROUP OF CONTROLLING (2013): A controller 5 feladata – nemzetközi konszenzus. Forrás: http://www.controllingportal.hu/Tematikus_konyvtar/Controller_controlling_szerepdefiniciok/A_controller_5_feladata_%E2%80%93_nemzetkozi_konszenzus (olvasva 2019. 04. 13.)
KAPLAN R. S. – NORTON D. P. (2000): Balanced Scorecard. Kiegyensúlyozott stratégiai mutatószám-rendszer KJK-KERSZÖV Jogi és Üzleti Kiadó Kft. Budapest 14, 71-75 p.
KAPLAN R. S. – NORTON D. P. (1996): Using the Balanced Scorecard as a Strategic Management System, Harvard Business Review, Vol 15 No: 4, 83. p.
MAYER-SCHÖNBERGER V. – KENNETH C. (2014:) Big Data- Forradalmi módszer, amely megváltoztatja munkánkat, gondolkodásunkat és egész életünket, HVG Kiadó Zrt., Budapest, 11-17. p.
OOGHE, H.- CLAUS, H.- SIERENS, N.- CAMERLYNCK, J. (1999): International comparison of failure prediction models from different countries: an empirical analysis. Department of Corporate Finance, Vol 12, No: 1., 15-17 p..
OTLEY D. (1999): Performance management: a framework for management control systems research, Management Accounting Research, Vol. 10 No: 4, 363-382 p.
OXFORD DICTIONARIES (2007): Definition of Big Data, Forrás:https://en.oxforddictionaries.com/definition/big_data (olvasva: 2019. 04. 11.)
RIJMENAM, M. (2011): Why The 3V’s Are Not Sufficient To Describe Big Data, Forrás: Datafloq, https://datafloq.com/read/3vs-sufficient-describe-big-data/166 (olvasva: 2019. 04.17.)
SANJAY G. – HOWARD G. – SHUN-TAK L. (2003): The Google File System Proceedings of the 19th ACM Symposium on Operating Systems Principles, ACM, Bolton Landing, New York, 20-43 p.
SCHWALBE H. (1990): Gyakorlati marketing kis és középvállalkozások számára, KJK-KERSZÖV Jogi és Üzleti Kiadó Kft. Budapest 31. p.
SHAFER T. (2017): The 42 V’s of Big Data and Data Science, Forrás: https://www.elderresearch.com/blog/42-v-of-big-data (olvasva: 2019. 04. 15.)
SIRIYAMA K. H. (2007): A framework for management control research, Journal of Management Development, Vol. 26 No: 9, 898 p.
SPREMANN, K. (1992): Grundlagen- Informationssysteme- Anwendungen, Physica Kiadó, Gabler Wiesbaden 23. p.
STADLLER G. (2015): Big Data – tömeges adatelemzés gyorsan, HTE Medianet, Vol 70 No: 1, 44-47 p.
TAMÁS K. (2005): A csõdelõrejelzés sokváltozós statisztikai módszerei és empirikus vizsgálata, Statisztikai szemle, Vol 83 No: 9, 845-846, 851-854 p.
VÉRY Z. et. al (2004): Ágazati és funkcionális controlling, Saldo Pénzügyi Tanácsadó és Informatikai Rt., Budapest, 244 p.
VÉRY Z. (2012): Controlling – Menedzsment Fórum. Forrás:https://mfor.hu/cikkek/projektmenedzsment.html (olvasva: 2019. 04. 17.)
WHITE T. (2012): Hadoop: The Definitive Guide, Third Edition, O’Reilly Media, Inc. Sebastopol 17-22 p.
