Die Kostenschätzung bezieht sich auf die Analyse der Kosten von Projekten, Lieferungen und Aktualisierungen in Unternehmen. Analytik wird in der Regel über Software oder zumindest über einen festgelegten Prozess der Recherche und Berichterstattung durchgeführt. Kostenschätzungsmodelle sind ein bekannter Sektor von Daten- und Prozessmanagementsystemen und viele Arten, die Unternehmen basierend auf ihren Geschäftsmodellen verwenden können. Diese Modelle haben inhärente Stärken, weisen jedoch auch Schwächen auf, die die Verwendung in bestimmten Situationen möglicherweise erschweren.
Flexible Berechnungsbereiche
Kostenschätzungsmodelle interpretieren die Kosten. Einige verwenden ein Array algorithmischer Modelle, um bestimmten Faktoren Werte zuzuweisen, um die Kosten zu berechnen. Andere Modelle umfassen ein Expertenbeurteilungsmodell und eine Analogieschätzung.
Effizienz und Kostenkontrolle
Effizienz bezieht sich auf die Fähigkeit, eine Aufgabe schnell und genau auszuführen, wodurch das Unternehmen Zeit und Geld spart. Wenn der richtige Typ des Modells ausgewählt wird, kann das Unternehmen Effizienzgewinne erzielen, indem es Kostenschätzungen verwendet, um Ausgaben schnell zu berechnen und Entscheidungen zu Finanzierungsprojekten, Lieferanten und anderen Aktivitäten zu treffen.
Subjektivität
Nach unten ist die Kostenschätzung etwas subjektiv. Selbst bei algorithmischen Modellen ist es normalerweise Sache des Unternehmens, bestimmte Werte gegenüber anderen zu gewichten und den Faktoren die richtigen Werte zuzuweisen. Die anderen Modelloptionen sind noch subjektiver. Dies bedeutet, dass ein Manager manchmal bei der Verwendung eines Kostenschätzungsmodells genauso leicht Fehler machen kann wie ohne ein solches.
Variable Faktoren
In einer perfekten Welt bleiben die Faktoren stabil und Kostenmodelle liefern immer genaue Ergebnisse. Leider sind die Märkte in ständiger Bewegung, die Preise ändern sich und die Technologie entwickelt sich ständig weiter. Dies führt zu ständigen Preisänderungen, so dass die Kosten häufig aktualisiert und die Werte entsprechend angepasst werden müssen. Dies kann insbesondere bei hochkomplexen Modellen zu einem Zeitverlust führen.
