Wie FinOps Ihre Cloud-Prognose verbessert – Gruppenbasiertes Forecasting in der Praxis

Cloud-Kosten sind volatil, dynamisch – und ohne gute Prognosemodelle kaum kontrollierbar. Klassische Budgetmethoden stoßen bei der Cloud oft an ihre Grenzen. Der Grund: Cloud ist kein Fixkostenmodell mehr, sondern verbrauchsgetrieben, dezentral gesteuert und technisch getrieben. Hier setzt FinOps-Forecasting an – ein Ansatz, der Finanzen, Engineering und Business in die Lage versetzt, gemeinsam belastbare Prognosen zu erstellen.

Im Zentrum steht ein Prinzip: gruppenbasiertes Forecasting, auch als „collaborative forecasting“ bekannt. Es kombiniert reale Nutzungsdaten mit dem Wissen der Verantwortlichen – und macht Prognosen genauer, dynamischer und handlungsfähig.

Warum klassische Forecasting-Modelle in der Cloud versagen

In traditionellen IT-Strukturen werden Budgets jährlich oder halbjährlich geplant. Die tatsächlichen Ausgaben weichen davon oft nur geringfügig ab – Kapazitäten sind fest definiert, Investitionen planbar. Doch in der Cloud sieht das anders aus:

Ressourcen werden on-demand provisioniert und abgerechnet.
Die Zahl der Verantwortlichen (Teams, DevOps, Applikationseigner) ist groß.
Optimierungsmaßnahmen (z. B. Rightsizing) verändern den Ressourcenbedarf ständig.
Neue Services oder Projekte können innerhalb von Tagen entstehen.

Das Ergebnis: klassische Forecasting-Verfahren liefern keine realistische Prognose, und Controller stehen vor Blackboxes.

FinOps bringt Struktur in das Cloud-Forecasting

FinOps ist ein Framework, das Finanzen, Technik und Business an einen Tisch bringt. Im Forecasting bedeutet das:

Engineering kennt die technischen Hintergründe des Verbrauchs.
Finance kennt die Budgetvorgaben, wirtschaftlichen Ziele und Buchungsregeln.
Business kennt die strategischen Pläne und Auslastungsszenarien.

FinOps-Forecasting zielt auf kontinuierliche, realitätsnahe, anpassbare Prognosen auf Grundlage von Daten – kombiniert mit Erfahrungswissen der Teams.

Gruppenbasiertes Forecasting – das Prinzip

Beim gruppenbasierten Forecasting werden Forecasts nicht zentral im Controlling erstellt, sondern gemeinsam mit den Verbrauchsverantwortlichen. Das bedeutet:

Cloud-Kosten werden je Team, Applikation oder Projekt aggregiert.
Vergangenheitsdaten (Kosten, Nutzung, Trends) werden bereitgestellt.
Jedes Team prognostiziert seinen voraussichtlichen Bedarf, oft monatlich oder quartalsweise.
Der Forecast wird iterativ abgestimmt und mit dem Gesamtbudget abgeglichen.

➡️ Relevanter Artikel: Echtzeit-Transparenz im Cloud Financial Management – Daten überwachen und handeln

Die vier Säulen eines erfolgreichen FinOps-Forecasts

Verbrauchsdaten auf Team- und Applikationsebene

Grundlage ist eine saubere Cloud-Kostenstruktur. Forecasts müssen nicht auf Subscriptions, sondern auf Geschäftseinheiten bezogen sein – also:

Applikation A (Team X): 35.000 €/Monat
Projekt B (Team Y): 12.000 €/Monat

Voraussetzung: ein klares Tagging-Modell oder Account-/Projektstruktur in AWS, Azure, GCP etc.

➡️ Mehr zur Tagging-Basis: Tools & Technologien im Cloud Financial Management

Forecast-Zyklen und Review-Prozesse

Forecasts in der Cloud sollten monatlich überprüft und angepasst werden. FinOps-Teams führen dazu Forecasting-Zyklen ein:

Monatliches Forecast-Review mit allen Teams
Differenzanalyse (Forecast vs. Ist)
Ursachenanalyse bei Abweichungen

Das Prinzip: „Estimate Early, Adjust Often“

Forecasting-Support durch Visualisierung und Tools

Forecasts müssen für die Verantwortlichen leicht verständlich und editierbar sein. Geeignet sind:

Dashboards mit Kostenhistorie
Trendanalysen und Saisonalitäten
Eingabemasken für Forecasts
Alerts bei Budgetüberschreitung

➡️ Siehe dazu auch: Dashboards und KPIs im Cloud Financial Management

Verankerung im Governance-Prozess

Forecasts entfalten ihre Wirkung nur, wenn sie in Entscheidungsprozesse eingebunden sind:

Quarterly Business Reviews (QBRs)
Cloud Budget Planning Sessions
Architekturentscheidungen mit Kostenbetrachtung

FinOps ist kein Self-Service, sondern ein strukturierter Governance-Ansatz, der kontinuierlich angepasst wird.

Beispiel aus der Praxis: Forecasting bei einem SaaS-Unternehmen

Ein mittelgroßes SaaS-Unternehmen mit Multi-Cloud-Strategie hatte steigende Cloud-Kosten bei unklarer Budgetverantwortung. Nach Einführung eines FinOps-Forecasting-Prozesses:

Wurden alle Teams verpflichtet, monatliche Forecasts abzugeben.
Die Forecasts wurden über ein zentrales Dashboard aggregiert.
Abweichungen >10 % wurden systematisch analysiert.
Das Unternehmen reduzierte Kostenüberraschungen um 80 %.

Besonderer Erfolgsfaktor: Schulung der Entwickler in FinOps-Grundlagen und klare Verantwortlichkeiten.

➡️ Interessanter Vergleich: FinOps vs. Cloud Financial Management – Unterschiede und Synergien

Vorteile des gruppenbasierten Forecastings

Vorteil	Wirkung
Höhere Genauigkeit	Forecast basiert auf realem Wissen im Team
Höhere Akzeptanz	Teams verantworten ihre Zahlen selbst
Frühzeitiges Erkennen von Abweichungen	Zeitnahes Handeln möglich
Förderung der Kostenkultur	FinOps wird als gemeinsame Aufgabe verstanden

Herausforderungen – und wie man ihnen begegnet

❌ Mangelndes Kostenbewusstsein im Engineering

✅ Lösung: Trainings und Workshops, einfache Reports, Kosten in Deployments sichtbar machen.

❌ Fehlende technische Grundlage für Teamsplitting

✅ Lösung: Einführung von Cost Allocation Tags, Landing Zones mit Account Separation.

❌ Kein Forecasting-Tool etabliert

✅ Lösung: Start mit Excel oder Google Sheets, später Integration in FinOps-Tools wie CloudHealth, Apptio Cloudability oder OptScale.

Wie du mit FinOps-Forecasting startest

Kostenstruktur analysieren: Welche Services verursachen welche Kosten?
Verantwortlichkeiten klären: Wer forecastet was?
Forecast-Zyklus einführen: z. B. monatlich mit Review-Terminen
Tools und Visualisierungen bereitstellen: niedrigschwellig starten
Erfolge sichtbar machen: Forecast Accuracy im Zeitverlauf

Fazit: Prognose ist Teamarbeit – mit FinOps gelingt sie

Cloud-IT erfordert neue Denkweisen im Controlling. FinOps-Forecasting ist kein Ersatz für klassische Budgetierung, sondern ihre sinnvolle Erweiterung:
Datengetrieben. Adaptiv. Kollaborativ.

Gerade in dynamischen, skalierenden Cloud-Umgebungen ist ein gruppenbasierter Forecast der Schlüssel zu Planungssicherheit, Kostentransparenz und besserem Business-IT-Alignment.