Bedeutung und Nutzen von Business Intelligence
©2001
Diplomarbeit
211 Seiten
Zusammenfassung
Inhaltsangabe:Einleitung:
In der Theorie fehlt es nicht an Schlagworten, die auf einen effizienten Umgang mit der Ressource Wissen abzielen: BI, Organisatorische Wissensbasis, Knowledge Worker, Organizational Memory, Organisationales Lernen, Wissenskultur, Wissensdatenbanken und viele mehr. Die in der Theorie und Praxis immer wieder genannten wenigen Unternehmen, die das Thema Wissensmanagement zumindest partiell erfolgreich angegangen sind, wie z.B. Skandia, 3M, HP sowie viele der großen Unternehmensberatungen, zeigen, dass das Lösungspotenzial dieser Konzepte in der Praxis noch nicht umfassend entwickelt ist.
Die Motivation für die vorliegende Arbeit ist in der Diskrepanz zwischen Bedeutung, Forderungen und Problematisierungen auf der einen Seite und den tatsächlich in der Praxis anzutreffenden Lösungen, d.h. dem tatsächlichen Nutzen auf der anderen Seite zu sehen. Die Hauptzielsetzung der Arbeit liegt somit in der Einschätzung und der Beurteilung der Bedeutung und des Nutzens von BI. Um diesem Ziel gerecht zu werden, muss sowohl die konzeptionelle als auch die anwenderbezogene Perspektive genauer betrachtet und erforscht werden. Aus diesem Grund entwickelt sich die Zielsetzung der Arbeit aus folgenden vier Teilzielsetzungen:
Erste Teilzielsetzung ist die Herleitung und Darstellung der theoretischen und begrifflichen Grundlagen, um ein fundiertes Grundverständnis bezüglich der Thematik zu entwickeln.
Das zweite Teilziel ist die Ermittlung grundsätzlich möglicher Nutzenaspekte von BI, indem die Bedeutung und der Nutzen angesprochener Themen- und Funktionsbereiche näher untersucht wird.
Dritte Teilzielsetzung ist die empirische Untersuchung der Bedeutung der Nutzenaspekte aus Anbietersicht sowie die systematische Darstellung und Erläuterung konkreter BI-Lösungen.
Viertes Teilziel ist die Untersuchung der tatsächlichen Nutzenaspekte von BI. Zu diesem Zweck werden die Ergebnisse zweier in der betrieblichen Praxis durchgeführten Fallstudien dargestellt und die durch BI zur Verfügung gestellten Lösungen bezüglich ihrer Nutzeffekte und Grenzen bewertet.
Inhaltsverzeichnis:Inhaltsverzeichnis:
InhaltsverzeichnisI
AbbildungsverzeichnisVI
TabellenverzeichnisIX
AbkürzungsverzeichnisXI
1.Einleitung1
1.1Ausgangspunkt1
1.2Problemstellung3
1.3Zielsetzung der Arbeit6
1.4Aufbau der Arbeit7
2.Begriffliche Grundlagen und theoretischer Bezugsrahmen10
2.1Managementunterstützende Informations- und […]
In der Theorie fehlt es nicht an Schlagworten, die auf einen effizienten Umgang mit der Ressource Wissen abzielen: BI, Organisatorische Wissensbasis, Knowledge Worker, Organizational Memory, Organisationales Lernen, Wissenskultur, Wissensdatenbanken und viele mehr. Die in der Theorie und Praxis immer wieder genannten wenigen Unternehmen, die das Thema Wissensmanagement zumindest partiell erfolgreich angegangen sind, wie z.B. Skandia, 3M, HP sowie viele der großen Unternehmensberatungen, zeigen, dass das Lösungspotenzial dieser Konzepte in der Praxis noch nicht umfassend entwickelt ist.
Die Motivation für die vorliegende Arbeit ist in der Diskrepanz zwischen Bedeutung, Forderungen und Problematisierungen auf der einen Seite und den tatsächlich in der Praxis anzutreffenden Lösungen, d.h. dem tatsächlichen Nutzen auf der anderen Seite zu sehen. Die Hauptzielsetzung der Arbeit liegt somit in der Einschätzung und der Beurteilung der Bedeutung und des Nutzens von BI. Um diesem Ziel gerecht zu werden, muss sowohl die konzeptionelle als auch die anwenderbezogene Perspektive genauer betrachtet und erforscht werden. Aus diesem Grund entwickelt sich die Zielsetzung der Arbeit aus folgenden vier Teilzielsetzungen:
Erste Teilzielsetzung ist die Herleitung und Darstellung der theoretischen und begrifflichen Grundlagen, um ein fundiertes Grundverständnis bezüglich der Thematik zu entwickeln.
Das zweite Teilziel ist die Ermittlung grundsätzlich möglicher Nutzenaspekte von BI, indem die Bedeutung und der Nutzen angesprochener Themen- und Funktionsbereiche näher untersucht wird.
Dritte Teilzielsetzung ist die empirische Untersuchung der Bedeutung der Nutzenaspekte aus Anbietersicht sowie die systematische Darstellung und Erläuterung konkreter BI-Lösungen.
Viertes Teilziel ist die Untersuchung der tatsächlichen Nutzenaspekte von BI. Zu diesem Zweck werden die Ergebnisse zweier in der betrieblichen Praxis durchgeführten Fallstudien dargestellt und die durch BI zur Verfügung gestellten Lösungen bezüglich ihrer Nutzeffekte und Grenzen bewertet.
Inhaltsverzeichnis:Inhaltsverzeichnis:
InhaltsverzeichnisI
AbbildungsverzeichnisVI
TabellenverzeichnisIX
AbkürzungsverzeichnisXI
1.Einleitung1
1.1Ausgangspunkt1
1.2Problemstellung3
1.3Zielsetzung der Arbeit6
1.4Aufbau der Arbeit7
2.Begriffliche Grundlagen und theoretischer Bezugsrahmen10
2.1Managementunterstützende Informations- und […]
Leseprobe
Inhaltsverzeichnis
ID 5643
Rahn, Annette: Bedeutung und Nutzen von Business Intelligence / Annette Rahn - Hamburg:
Diplomica GmbH, 2002
Zugl.: Ludwigshafen, Fachhochschule für Wirtschaft, Diplomarbeit, 2001
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Diplomica GmbH
http://www.diplom.de, Hamburg 2002
Printed in Germany
Inhalte und Verzeichnisse Seite I
Inhaltsverzeichnis
Inhaltsverzeichnis... I
Abbildungsverzeichnis ...VI
Tabellenverzeichnis...IX
Abkürzungsverzeichnis ...XI
1
Einleitung ... 1
1.1 Ausgangspunkt ... 1
1.2 Problemstellung ... 3
1.3 Zielsetzung der Arbeit ... 6
1.4 Aufbau der Arbeit ... 7
2
Begriffliche Grundlagen und theoretischer
Bezugsrahmen... 10
2.1 Managementunterstützende Informations- und
Kommunikationssysteme ... 10
2.1.1 Management und Entscheidungsprozesse
10
2.1.2 Definition und Begriffsabgrenzung von Daten, Information und
Wissen 13
2.1.2.1 Daten
13
2.1.2.2 Information
14
2.1.2.3 Wissen
18
2.1.3 Bedeutung der Kommunikation
23
2.1.4 Einordnung und Überblick managementunterstützender IuK-
Systeme 25
2.1.4.1 Einordnung analytischer Informationssysteme in die
betriebliche Informationsverarbeitung
25
2.1.4.2 Historie managementunterstützender Systeme
27
Inhalte und Verzeichnisse Seite II
2.2 Grundzüge des Daten- und Informationsmanagements... 31
2.2.1 Aufgaben des Datenmanagements
31
2.2.2 Bedeutung des Informationsmanagements 32
2.3 Wissensmanagement und organisatorisches Lernen im Überblick ... 36
2.3.1 Begriffsverständnis und Bausteine des Wissensmanagements
37
2.3.2 Organisatorisches Lernen im systematischen Zusammenhang
40
2.4 Perspektiven von BI ... 42
2.5 Zusammenfassung und BI im systematischen Zusammenhang ... 45
3
Mögliche Nutzenaspekte von Business Intelligence ... 49
3.1 Mögliche Nutzenaspekte aus der Perspektive von BI als Funktion... 49
3.1.1 Sicherung der Wettbewerbsvorteile eines Unternehmens
50
3.1.2 BI als Instrument der Unternehmensführung
53
3.1.3 Einsatzbereiche von BI im Unternehmen
56
3.1.3.1 Controlling als zentraler Einsatzbereich
58
3.1.3.2 Wesentliche Einsatzbereiche von BI im Überblick
60
3.1.3.3 Gegenwärtig aktuelle Einsatzbereiche von BI
61
3.2 Mögliche Nutzenaspekte aus der Perspektive von BI als
Transformationsprozess... 65
3.2.1 Datenbereitstellung als notwendige Voraussetzung für den BI-
Transformationsprozess 65
3.2.2 Informationsgewinnung und -nutzung als weitere
Entwicklungsstufe des BI-Transformationsprozesses 67
3.2.3 Wissensentdeckung und Organisationales Lernen als oberstes
Ziel des BI-Transformationsprozesses
68
3.2.4 Kommunikation als prozessübergreifende Voraussetzung
72
3.3 Mögliche Nutzenaspekte aus der Perspektive von BI als
informationstechnologische Lösung ... 73
3.4 Zusammenfassung und Kerngedanken ... 75
4
Bedeutung der Nutzenaspekte aus Anbietersicht und
konkrete Lösungen ... 77
4.1 Empirische Erhebung bezüglich der Bedeutung der Nutzenaspekte
von BI aus Anbietersicht ... 77
4.1.1 Entwicklung des Untersuchungskonzeptes
77
Inhalte und Verzeichnisse Seite III
4.1.2 Auswertung: Zusammenfassende Analyse der schriftlichen
Anbieterbefragung... 79
4.1.2.1 Einschätzungen bezüglich der befragten Unternehmen
81
4.1.2.2 Einschätzungen bezüglich BI
83
4.1.2.3 Einschätzungen bezüglich der Kundenbedürfnisse
89
4.2 Konkrete Lösungen von BI im systematischen Zusammenhang... 94
4.2.1 Lösungen zur Datenbereitstellung
95
4.2.1.1 Lösungen zur Bereitstellung von quantitativen und
strukturierten Daten
95
4.2.1.2 Lösungen zur Bereitstellung von quantitativen und
qualitativen sowie wenig strukturierten Daten
98
4.2.2 Lösungen zur Entdeckung von Verhaltensmustern, Beziehungen
und Prinzipien
100
4.2.2.1 Lösungen zur hypothesengestützten Entdeckung von
Informationen und Wissen
100
4.2.2.2 Lösungen zur weitgehend hypothesenfreien Entdeckung
von Informationen und Wissen
103
4.2.3 Lösungen zur Kommunikation von Informationen und Wissen
108
4.3 Zusammenfassung und zentrale Erkenntnisse ... 110
5
Tatsächliche Nutzenaspekte von Business Intelligence 112
5.1 Fallstudie: Einsatz von BI-Lösungen im Controlling einer Bank ... 113
5.1.1 Informationen zu der Bank
113
5.1.2 Einsatz von BI-Lösungen im Controlling
114
5.1.2.1 Problemstellung
114
5.1.2.2 Lösung
115
5.1.2.3 Nutzen und Grenzen
117
5.2 Fallstudie: Experteninterview zum Einsatz von BI und dem Umgang
mit Wissensmanagement in einem börsennotierten Unternehmen
des Neuen Marktes ... 120
5.2.1 Informationen über das Unternehmen
120
5.2.2 Einschätzungen und Erkenntnisse des Unternehmens bezüglich
des Einsatzes von BI und des Umgangs mit
Wissensmanagement 121
5.2.2.1 Konkrete Bedeutung von BI und Wissensmanagement für
das Unternehmen
122
5.2.2.2 Nutzeneinschätzung bezüglich des Einsatzes der
Applikationen 124
5.3 Nutzeffekte und Abdeckungslücken der einzelnen BI-Lösungen im
systematischen Zusammenhang ... 125
Inhalte und Verzeichnisse Seite IV
5.4 Einschätzung des Gesamtnutzens von BI... 127
5.4.1 Direkt monetär quantifizierbare Nutzeffekte von BI
128
5.4.2 Indirekt monetär quantifizierbare Nutzeffekte
129
5.4.3 Qualitative, monetär nicht quantifizierbare Nutzeffekte
130
5.5 Mögliche Grenzen und Problembereiche des Einsatzes von BI... 133
5.6 Zusammenfassung der Erkenntnisse... 136
6
Fazit mit kritischer Würdigung... 137
6.1 Erarbeitete Ergebnisse im Überblick ... 137
6.2 Zusammenfassende Beurteilung der Bedeutung und des Nutzens
von BI... 139
6.3 Abschließender Ausblick auf zukünftige Entwicklungen... 140
Anhang ... i
Anhang 2-1: Unterscheidungsmöglichkeiten von Daten ... i
Anhang 2-2: Studie über den Einsatz von KM-Anwendungen ...ii
Anhang 2-3: Internetadressen zum Thema Wissensmanagement ...iii
Anhang 2-4: Marktanteile und Internetadressen der wichtigsten BI/OLAP-
Anbieter 1999 in Deutschland ...iv
Anhang 2-5: Business Intelligence als Bestandteil eines
Transformationsprozesses...vi
Anhang 3-1: Ausgewählte Aspekte der Unterstützung von
Wertschöpfungsstrategien ...vii
Anhang 4-1: Adressenverzeichnis führender Anbieter von IuK-Systemen
im deutschsprachigen Raum...ix
Anhang 4-2: Fragenkatalog zum Thema Business Intelligence ...xii
Anhang 4-3: Zwölf Regeln zur Evaluierung von OLAP-Produkten... xvii
Anhang 4-4: Produkte der Standardbereiche von BI ... xviii
Inhalte und Verzeichnisse Seite V
Anhang 5-1: Fragenkatalog für die Fallstudie bei der NAB bezüglich des
Einsatzes von BI-Lösungen im Controlling...xxi
Anhang 5-2: Screenshots der von der NAB eingesetzten BI-Lösungen der
MIK... xxii
Anhang 5-3: Fragenkatalog für das Experteninterview bei der Kabel New
Media AG ... xxvi
Anhang 5-4: Nutzeffekte ausgewählter BI-, OLAP- und Data Warehouse-
Produkte... xxvii
Literatur- und Quellenverzeichnis... xxxvi
Sachbücher... xxxvi
Aufsätze aus Sammelwerken ... xlii
Artikel aus Zeitschriften und Zeitungen...xlv
Sonstige Publikationen ... xlix
Expertengespräche...li
Software: Demo-Versionen und Produktinformationen...lii
Internetadressen...liv
Eidesstattliche Erklärung... lvi
Inhalte und Verzeichnisse Seite VI
Abbildungsverzeichnis
Abb. 1-1: Zusammenhang zwischen Technologie und Organisation
2
Abb. 1-2: BI Transformationsprozesse
4
Abb. 1-3: Informationssysteme im Managementprozess
5
Abb. 1-4: Herleitung der Zielsetzung
7
Abb. 1-5: Hauptbereiche der Arbeit
9
Abb. 2-1: Auffassungen des Managementbegriffs
11
Abb. 2-2: Beziehung zwischen Daten, Information und Wissen
13
Abb. 2-3: Informationsmerkmale
16
Abb. 2-4: Informationsbedarf, -angebot und -nachfrage
17
Abb. 2-5: ,,Wissen" als Wettbewerbsfaktor
20
Abb. 2-6: Vier Formen der Wissensumwandlung
22
Abb. 2-7: Die fünf wesentlichen Ebenen der Kommunikation
24
Abb. 2-8: Architekturkomponenten und Datenflüsse analytischer
Informationssysteme 26
Abb. 2-9: Analytische und operative Informationssysteme
27
Abb. 2-10: Managementunterstützende IuK-Systeme im historischen
Kontext 28
Abb. 2-11: Einordnung des Informationsmanagements
32
Abb. 2-12: Beziehungen der Aufgaben des Informationsmanagements
34
Abb. 2-13: Bausteine des Wissensmanagements
38
Abb. 2-14: Drei Ebenen des Wissensmanagements
40
Abb. 2-15: Ebenen und Leitfragen des organisationalen Lernens
41
Abb. 2-16: Wissensmanagement und BI als Stufenmodell
44
Abb. 2-17: BI als integrierter Ansatz von Konzept und Lösungen
46
Abb. 3-1: Direkte Produktivitätsverbesserung 50
Abb. 3-2: Diskrepanz zwischen verfügbaren Daten und Analyseressourcen 51
Abb. 3-3: Der Wissenskreislauf
52
Inhalte und Verzeichnisse Seite VII
Abb. 3-4: Überblick über die von der Praxis gewünschten Methoden
55
Abb. 3-5: Wahrnehmung und Suche im Mittelpunkt von BI
57
Abb. 3-6: E-Business Intelligence: Business Intelligence und E-Business
63
Abb. 3-7: End-to-End E-Business Intelligence
64
Abb. 3-8: Von Daten zur Einsicht
69
Abb. 3-9: Erwartungen an ein verbessertes Wissensmanagement
70
Abb. 3-10: Die Wissensbasis im Kontext des Innovationsmanagements
71
Abb. 3-11: BI-Komponenten im prozessualen Zusammenhang
76
Abb. 4-1: Einsatzort von BI bezüglich des Tätigkeitsfeldes
83
Abb. 4-2: Definitionen von BI aus Anbietersicht
85
Abb. 4-3: Konzentration von BI auf die Entdeckung von bislang nicht
erkannten Zusammenhängen
88
Abb. 4-4: Zusätzliche Eigenschaften von BI im Vergleich zu herkömmlichen
Lösungen 89
Abb. 4-5: Effektivitätsverbesserung durch BI
91
Abb. 4-6: Wissensgenerierung durch BI
93
Abb. 4-7: Möglichkeiten der Umwandlung von implizitem Wissen in
explizites Wissen durch BI
94
Abb. 4-8: Das Data Warehouse und seine Quelle
97
Abb. 4-9: Wesentliche Formate von Lotus Notes-, Internet- und Intranet-
Dokumenten 99
Abb. 4-10: Multidimensionaler Datenwürfel
102
Abb. 5-1: BI-Systemlandschaft bei der NAB
116
Abb. A2-1: BI/OLAP-Marktanteile in Deutschland 1999
iv
Abb. A2-2: Der Transformationsprozess
vi
Abb. A5-1: Ausgewählter MIK-ONE-Screenshot xxii
Abb. A5-2: Ausgewählter MIK-XLREPORT- Screenshot
xxiii
Abb. A5-3: Ausgewählter MIK-OLAP-Screenshot xxiv
Abb. A5-5: Datenanbindung der OLAP & BI-Werkzeuge
xxviii
Abb. A5-6: Datenanbindung der Data Warehouse-Werkzeuge
xxix
Inhalte und Verzeichnisse Seite VIII
Abb. A5-7: Modellbildung OLAP & BI-Werkzeuge
xxx
Abb. A5-8: Modellbildung Data Warehouse-Werkzeuge
xxxi
Abb. A5-9: Navigations-, Visualisierungs- und Auswertungsmöglichkeiten
OLAP & BI-Werkzeuge
xxxii
Abb. A5-10: Navigations-, Visualisierungs- und Auswertungsmöglichkeiten
Data Warehouse-Werkzeuge
xxxiii
Abb. A5-11: Betriebswirtschaftliche Methodenbibliothek OLAP & BI-
Werkzeuge xxxiv
Abb. A5-12: Betriebswirtschaftliche Methodenbibliothek Data Warehouse-
Werkzeuge xxxv
Inhalte und Verzeichnisse Seite IX
Tabellenverzeichnis
Tab. 2-1: Zwei Typen von Wissen ... 20
Tab. 2-2: Entwicklungsstufen des Umgangs mit Daten, Information und
Wissen in Unternehmen ... 35
Tab. 4-1: Produkt- und Dienstleistungsangebot im Rahmen von BI ... 81
Tab. 4-2: Einsatzort von BI bezüglich der Unternehmensgröße ... 82
Tab. 4-3: Bewertung von Aussagen bezüglich BI... 84
Tab. 4-4: Bausteine von BI ... 86
Tab. 4-6: Anwendungsfelder für Data Mining-Technologien... 106
Tab. 4-7: Termingetriggertes und ereignisgesteuertes Reporting ... 109
Tab. 5-1: Nutzeffekte der einzelnen Lösungen von BI... 126
Tab. A2-1: Unterscheidungsmöglichkeiten von Daten... i
Tab. A2-2: Einsatz von KM-Anwendungen im Vergleich ...ii
Tab. A2-3: Aktuelle Internetadressen zum Thema Wissensmanagement...iii
Tab. A2-4: Aktuelle Internetadressen der wichtigsten BI/OLAP-Anbieter... v
Tab. A3-1: Aspekte von Wertschöpfungsstrategien im Überblick...vii
Tab. A4-1: Adressenverzeichnis führender Anbieter von IuK-Systemen...ix
Tab. A4-2: Zwölf Regeln von Edgar F. Codd zur Evaluierung von OLAP-
Produkten... xvii
Tab. A4-3: Einzelne BI-Produkte im Überblick ... xviii
Tab. A5-1: Auswahl der getesteten Produkte ... xxvii
Tab. A5-2: Datenanbindung der OLAP & BI-Werkzeuge...xxviii
Tab. A5-3: Datenanbindung der Data Warehouse-Werkzeuge ... xxix
Tab. A5-4: Modellbildung OLAP & BI-Werkzeuge ... xxx
Inhalte und Verzeichnisse Seite X
Tab. A5-5: Modellbildung Data Warehouse-Werkzeuge ... xxxi
Tab. A5-6: Navigations-, Visualisierungs- und Auswertungsmöglichkeiten
OLAP & BI-Werkzeuge... xxxii
Tab. A5-7: Navigations-, Visualisierungs- und Auswertungsmöglichkeiten
Data Warehouse-Werkzeuge ...xxxiii
Tab. A5-8: Betriebswirtschaftliche Methodenbibliothek OLAP & BI-
Werkzeuge ... xxxiv
Tab. A5-9: Betriebswirtschaftliche Methodenbibliothek Data-Warehouse-
Werkzeuge ... xxxv
Inhalte und Verzeichnisse Seite XI
Abkürzungsverzeichnis
a.a.O.
am angegebenen Ort
Abb.
Abbildung
Aufl.
Auflage
BARC
Business Application Research Center
BI
Business
Intelligence
BRE
Business
Re-Engineering
B2B
Business
to
Business
B2C
Business
to
Customer
bzw.
beziehungsweise
ca.
circa
CBR
Case
Based
Reasoning
CIN
Cambridge
Information
Network
CIO
Chief
Information
Officer
CRM
Customer
Relationship
Management
DBMS
Datenbanksystem
bzw. Database Management System
d.h.
das
heißt
DM
Data
Mining
DSS
Decision
Support
Systems
DV
Datenverarbeitung
DWH
Data
Warehouse
E-BI
Electronic
Business
Intelligence
EDV
Elektronische
Datenverarbeitung
EIS
Executive
Information
Systems
ERP
Enterprise
Resource
Planning
ETL
Extraction
Transformation
Loading
et
al.
und
andere
EUS
Entscheidungsunterstützungssysteme
FAZ
Frankfurter
Allgemeine
Zeitung
ff
fortfolgend
Inhalte und Verzeichnisse Seite XII
FIS
Führungsinformationssysteme
HRM
Human
Resource
Management
Hrsg.
Herausgeber
HTML
Hyper Text Markup Language
IAO
Institut für Arbeitswirtschaft und Organisation
i.d.R.
in
der
Regel
i.e.S.
im
engsten
Sinne
inkl.
inklusive
IRB
Informationszentrum Raum und Bau
IT
Informationstechnologie
i.w.S.
im
weitesten
Sinne
IuK
Information und Kommunikation
KM
Knowledge
Management
KMS
Knowledge
Management
Systems
KNM
Kabel New Media AG
MIK
Management,
Information,
Kommunikation
MIS
Management-Informationssysteme
MU
Mittelständische
Unternehmen
Nr.
Nummer
OL
Organisatorisches oder organisationales Lernen
OLAP Online
Analytical
Processing
OMS
Organisational
Memory
Systems
S.
Seite
SCM
Supply
Chain
Management
Sp.
Spalte
Tab.
Tabelle
u.a.
unter
anderem
UCSF
University of California at San Francisco
vgl.
vergleiche
z.B.
zum
Beispiel
zfo
Zeitschrift Führung und Organisation
Kapitel 1: Einleitung Seite 1
1 Einleitung
,,Der Nachteil der Intelligenz besteht darin, dass man ununterbrochen gezwun-
gen ist, dazuzulernen."
nach
George
Bernard
Shaw
1.1 Ausgangspunkt
Bereits in den 80er Jahren intensivierten sich die Diskussionen über die Verän-
derungen der Wettbewerbsbedingungen, welche vor allem durch die beginnen-
de Globalisierung von Güter-, Arbeits- und Informationsmärkten initiiert wur-
den.
1
Aufgrund des hohen Innovationsgrades im Bereich der Computer- und
Kommunikationstechnologie, der Öffnung von Märkten, der Lockerung gesetzli-
cher Rahmenbedingungen sowie weiterer gravierender Veränderungen in der
ökologischen und ökonomischen Umwelt der Unternehmungen, hat diese Dis-
kussion in den letzten Jahren erheblich an Relevanz gewonnen.
2
Infolge dieser Veränderungen wird auch zunehmend deutlicher, dass neben
den traditionellen Erfolgsfaktoren der Kostenführerschaft und Produktdifferen-
zierung die Flexibilität und Innovationsfähigkeit einer Unternehmung die ent-
scheidenden Kriterien sind, die ihren Erfolg oder Misserfolg ausmachen.
3
Auf
diese veränderten Rahmenbedingungen reagieren die Unternehmungen mit
neuen Konzepten der Organisationsgestaltung.
4
Da in diesen innovativen Ge-
staltungskonzepten der Organisation die Informations- und Kommunikationsas-
pekte eine dominierende Rolle einnehmen bzw. diese Ansätze erst ermögli-
1
Vgl. Frese, Erich: Grundlagen der Organisation Konzept Prinzipien Strukturen, 6., über-
arbeitete Auflage, Wiesbaden 1995, S. 440.
2
Vgl. Macharzina, Klaus: Das internationale Managementwissen Konzepte Methoden
Praxis, 2., aktualisierte und erweiterte Auflage, Wiesbaden 1995, S. 17.
3
Vgl. Picot, Arnold/Reichwald, Ralf/Wigand, Rolf T.: Die grenzenlose Unternehmung Informa-
tion, Organisation und Management, 2., aktualisierte Auflage, Wiesbaden 1996, S. 10.
4
Vgl. Götzer, Klaus: Innovative Organisationsstrukturen mit Office-Reengineering Methoden,
Tools und Technik zum Umsetzen von Reengineering- und Lean-Konzepten, Baden-Baden
1995, S. 22 ff.
Kapitel 1: Einleitung Seite 2
chen, entwickelten sich parallel zu diesen neuen Organisationskonzepten eben-
falls neue Ansätze für eine angemessene Informations- und Kommunikations-
unterstützung.
5
Abb. 1-1: Zusammenhang zwischen Technologie und Organisation
Quelle: Vgl.
Leavitt, Harold J.: Applying Organizational Change in Industry: Structural, techno-
logical and humanistic approaches, in: March, James G. (Hrsg.): Handbook of Organizations,
Chicago 1965 abgebildet nach Lehner, Franz: Organisational Memory Konzepte und Systeme
für das organisatorische Lernen und das Wissensmanagement, München 2000, S. 48, Abb. 1-7.
In der zunehmend vernetzten Ökonomie ist der Umgang mit Information nicht
mehr taktisches Instrument, sondern strategischer Differenzierungsansatz ge-
worden. Dies bedeutet vor allem, dass sich die methoden- und instrumentbezo-
gene Unterstützung immer weiterentwickelt, um den Anforderungen der drasti-
schen Ausweitung und Beschleunigung des Unternehmensumfeldes gerecht zu
werden. Eine hohe Qualität der Entscheidungsfindung und Wissensentwicklung
sind unter anderem die zentralen Anforderungen der betrieblichen Praxis an
informationstechnologische Lösungen. Dazu müssen dem Anwender über die
Bereitstellung von Daten hinaus auch quasi intelligente Instrumente und Infra-
5
Vgl. Picot, Arnold/Reichwald, Rolf: Auflösung der Unternehmung? Vom Einfluss der IuK-
Technik auf Organisationsstrukturen und Kooperationsformen, in: Zeitschrift für Betriebswirt-
schaft, Nr. 5/94, S. 547 ff.
Aufgabe
Struktur
Mensch
Technologie
Kapitel 1: Einleitung Seite 3
strukturen zur Verfügung gestellt werden, um in der Lage zu sein, Beziehungen
und Muster in den ,,Datenbergen" zu erkennen. Vor diesem Hintergrund haben
sich konkrete Ansätze und Lösungen entwickelt, die immer häufiger unter dem
modernen Begriff Business Intelligence (BI) subsumiert werden. BI beschreibt
die analytische Fähigkeit, in vorhandener oder zu beschaffender Information
relevante Zusammenhänge und strategische Vorteilspotenziale zu entdecken
sowie diese zielgerichtet im Unternehmen zur Verfügung zu stellen. Mit Hilfe
von BI werden durch das Zusammenspiel von Mensch und moderner Informati-
onstechnologie die Wissensschätze im Unternehmen und Unternehmensumfeld
entdeckt und geborgen.
6
1.2 Problemstellung
Vor diesem Hintergrund lässt sich die wachsende Bedeutung und der Nutzen
von BI erklären, wenngleich aufgrund des Neuheitsgrades des Begriffs bis dato
keine einheitliche Begriffsdefinition vorliegt. Dies gilt sowohl für die gegenwärti-
ge Literatur als auch für die Anbieter- und Anwenderpraxis.
7
Das häufig ver-
wendete Zitat ,,Wir dürsten nach Informationen aber ertrinken in Daten"
8
, be-
schreibt treffend das Dilemma, dem sich viele Entscheidungsträger in Unter-
nehmen ausgesetzt sehen.
9
In den betrieblichen Informationssystemen und
zunehmend auch in externen Datenquellen liegen eine Vielzahl von Daten vor,
denen das Problem der entscheidungsorientierten Selektion, Verknüpfung und
Aufbereitung gegenübersteht.
Erst durch solche Verarbeitungsprozesse werden
6
Vgl. Grothe, Martin/Gentsch, Peter: Business Intelligence Aus Informationen Wettbewerbs-
vorteile gewinnen, München 2000, S. 10.
7
Vgl. in diesem Zusammenhang z.B. die Definition von Grothe, Martin/Gentsch, Peter (2000),
a.a.O., S. 19; Wu, Jonathan (2000), Business Intelligence: What is Business Intelligence?,
Online-Verbindung: http://www.dmreview.com/editorial/dmreview/printaction.cfm?EdID=1924,
S. 1-2 oder die Definition von Die Denkfabrik (2000), Geschäftsbereich Business Intelligence,
Online-Verbindung: http://www.manageering.de/html/business_intelligence.html, S. 1.
8
Einer der führenden Anbieter von BI-Lösungen ist die Firma Cognos GmbH. Diese hat zur
besseren Orientierung in der Begriffswelt von BI einen sich darauf beziehenden Leitfaden
erstellt. Vgl. Cognos BI Guide Der Business Intelligence Leitfaden, Frankfurt 1999, im Vor-
wort.
9
Vgl. Hecker, Martin: Informationsüberflutung und deren Vermeidung, Hamburg 1999.
Kapitel 1: Einleitung Seite 4
Wissen -
Langfristige
Zusammenhänge
Interne und externe
Daten -
Nicht zweckgebunden
Information -
Zweckgebunden
Erfahrung
Transformation
aus den Daten zweckorientierte Informationen, die letztlich auch langfristig als
problembezogenes Wissen in Entscheidungsprozessen eingesetzt werden
können. BI beschreibt diese intelligenten Transformationsprozesse (vgl. Abb. 1-
2).
10
Abb. 1-2: BI Transformationsprozesse
Quelle: In Anlehnung an Grothe, Martin/Gentsch, Peter (2000), a.a.O., S. 18.
BI wird u.a. verstärkt in aktuelle Diskussionen bezüglich der Weiterentwicklung
von Reporting- und Analysesystemen einbezogen. Grundsätzlich ist davon
auszugehen, dass es bei der Thematik primär um die Applikationsebene, d.h.
um den Einsatz von DV-Werkzeugen geht.
11
Analytische Informationssysteme,
die auf operativen Informationssystemen sowie externen Datenquellen aufsetz-
ten, generieren, wie beschrieben, durch intelligente Transformationsprozesse
nutzbares Wissen für betriebliche Entscheidungen. Somit bieten sie eine um-
fangreiche Funktionalität zur Unterstützung des Managementprozesses (vgl.
Abb. 1-3).
12
10
Vgl. Weber, Jürgen/Grothe, Martin/Schäffer, Utz: Business Intelligence, Vallendar 1999, S. 9.
11
Vgl. Fröhling, Oliver: Konzept und Anwendungsmöglichkeiten von Business Intelligence, in:
Controlling, Nr. 4/2000, S. 199.
12
Vgl. Walterscheid, Heinz: Effektivität computergestützter Management Entscheidungs-
prozesse, Wiesbaden 1996, S. 1.
Kapitel 1: Einleitung Seite 5
Abb. 1-3: Informationssysteme im Managementprozess
Quelle: Bruns, Hans-Jürgen: Organisationale Lernprozesse bei Managementunterstützungssys-
temen, Wiesbaden 1998, S. 45, Abb. 2.2-3.
Damit sind ,,Data Warehouse" (DW), ,,Online Analytical Processing" (OLAP) und
,,Data Mining" (DM) typische Platzhalter für das Konstrukt BI und werden derzeit
als State-of-the-Art entscheidungsgerichteter Unterstützung für Controlling,
Marketing und Unternehmensplanung propagiert.
13
Zunehmend gewinnen intel-
ligente, informationstechnologische Innovationen neben den traditionelleren
Informationstechnologien an Bedeutung. Sie bauen auf den bekannten DV-
Strukturen auf oder machen diese sogar erst effizient nutzbar.
14
Dennoch ist
deren tatsächliche Leistungsfähigkeit zu prüfen. Im Rahmen dieser Diplomar-
beit soll sowohl die konzeptionelle als auch die anwendungsbezogene Perspek-
tive von BI betrachtet und die Frage ,,Was ist und was leistet BI?"
15
beantwortet
13
Vgl. Chamoni, Peter/Gluchowski, Peter (Hrsg.): Analytische Informationssysteme Data
Warehouse, OLAP, Data Mining, 2., neubearbeitete Aufl., Berlin et al. 1999, S. 5 sowie
Grothe, Martin/Gentsch, Peter (2000), a.a.O., S. 10 und Compaq (2000): Business Intelli-
gence, Online-Verbindung: http://www.compaq.de/loesung/business/data.htm.
14
Vgl. Gentsch, Peter: Wissen managen mit innovativer Informationstechnologie Strategien
Werkzeuge Praxisbeispiele, Wiesbaden 1999, S. 12.
15
Vgl. Fröhling Oliver (2000), a.a.O., S. 199.
Planung
Problem-
identifikation
Informations-
beschaffung
Alternativen
Bewertungen
Dokumentation
Realisation
Kommunikationssystem (Mensch/Maschine)
Führungsinformations-
systeme
Entscheidungsunter-
stützungssysteme
Transaktionssysteme
Kontrolle
Kapitel 1: Einleitung Seite 6
werden. Somit ergibt sich die folgende Zielsetzung der Arbeit.
1.3 Zielsetzung der Arbeit
In der Theorie fehlt es nicht an Schlagworten, die auf einen effizienten Umgang
mit der Ressource Wissen abzielen: ,,BI", ,,Organisatorische Wissensbasis",
,,Knowledge Worker", ,,Organizational Memory", ,,Organisationales Lernen",
,,Wissenskultur", ,,Wissensdatenbanken" und viele mehr. Die in der Theorie und
Praxis immer wieder genannten wenigen Unternehmen, die das Thema ,,Wis-
sensmanagement" zumindest partiell erfolgreich angegangen sind, wie z.B.
Skandia, 3M, HP sowie viele der großen Unternehmensberatungen, zeigen,
dass das Lösungspotenzial dieser Konzepte in der Praxis noch nicht umfassend
entwickelt ist.
16
Die Motivation für die vorliegende Arbeit ist in der Diskrepanz zwischen Bedeu-
tung, Forderungen und Problematisierungen auf der einen Seite und den tat-
sächlich in der Praxis anzutreffenden Lösungen, d.h. dem tatsächlichen Nutzen
auf der anderen Seite zu sehen. Die Hauptzielsetzung der Arbeit liegt somit in
der Einschätzung und der Beurteilung der Bedeutung und des Nutzens von BI.
Um diesem Ziel gerecht zu werden, muss sowohl die konzeptionelle als auch
die anwenderbezogene Perspektive genauer betrachtet und erforscht werden.
Aus diesem Grund entwickelt sich die Zielsetzung der Arbeit aus folgenden vier
Teilzielsetzungen (vgl. Abb. 1-4):
· Erste Teilzielsetzung ist die Herleitung und Darstellung der theoretischen
und begrifflichen Grundlagen, um ein fundiertes Grundverständnis be-
züglich der Thematik zu entwickeln.
· Das zweite Teilziel ist die Ermittlung grundsätzlich möglicher Nutzenas-
pekte von BI, indem die Bedeutung und der Nutzen angesprochener
Themen- und Funktionsbereiche näher untersucht wird.
16
Vgl. Gentsch, Peter (1999), a.a.O., S. 12.
Kapitel 1: Einleitung Seite 7
· Dritte Teilzielsetzung ist die empirische Untersuchung der Bedeutung der
Nutzenaspekte aus Anbietersicht sowie die systematische Darstellung
und Erläuterung konkreter BI-Lösungen.
· Viertes Teilziel ist die Untersuchung der tatsächlichen Nutzenaspekte
von BI. Zu diesem Zweck werden die Ergebnisse zweier in der betriebli-
chen Praxis durchgeführten Fallstudien dargestellt und die durch BI zur
Verfügung gestellten Lösungen bezüglich ihrer Nutzeffekte und Grenzen
bewertet.
Abb. 1-4: Herleitung der Zielsetzung
1.4 Aufbau der Arbeit
Zur Erreichung der Zielsetzung wird für die Arbeit die folgende Struktur gewählt.
Neben den in Teil 1 dargelegten grundsätzlichen Ausführungen zum Aus-
gangspunkt der Thematik, zur Problemstellung, zur Zielsetzung und zum Auf-
bau der Arbeit, stehen die in Abb. 1-5 dargestellten Hauptteile im Vordergrund
der Betrachtung.
Im zweiten Teil der Arbeit werden die theoretischen und begrifflichen Grundla-
gen der Thematik hergeleitet und erläutert. Diese Ausführungen dienen primär
der Begriffsoperationalisierung und der Konzeptionalisierung für den nach-
Welche Metho-
den und
Lösungen stellt
BI der Praxis
zur Verfügung?
Bedeutung der
Nutzenaspekte
aus Anbieter-
sicht und
konkrete
Lösungen
In welches
theoretische
Umfeld ist BI
einzuordnen?
Begriffliche
Grundlagen
und theoreti-
scher Bezugs-
rahmen
Welchen
tatsächlichen
Stellenwert hat
BI in der
Praxis?
Tatsächliche
Nutzenaspekte
von BI
Bedeu-
tung
und
Nutzen
von BI
Welche mögli-
chen Themen-
und Funktions-
bereiche
werden durch
BI angespro-
chen?
Mögliche
Nutzenaspekte
von BI
Kapitel 1: Einleitung Seite 8
gelagerten Teil der Arbeit, liefern jedoch bereits erste relevante Erkenntnisse
über die Einordnungsmöglichkeiten der Thematik in das theoretische und kon-
zeptionelle Umfeld.
Teil 3 stellt grundsätzlich mögliche Nutzenaspekte von BI für Unternehmungen,
Management, traditionelle und aktuelle Funktions- und Themenbereiche sowie
den BI-Transformationsprozess im Überblick dar. Diese dienen u.a. als Ord-
nungsmuster für die in Kapitel 5 vorgenommene Nutzenbewertung der Lösun-
gen von BI.
Im vierten Teil der Arbeit wird die Bedeutung der Nutzenaspekte aus Sicht der
Anbieter untersucht und konkrete Lösungen vorgestellt. Zu diesem Zweck wur-
de eine explorative Untersuchung in Form einer Anbieterbefragung durchge-
führt, um durch die Erfahrungen und Einschätzungen der Anbieter neue Er-
kenntnisse bezüglich der Thematik zu gewinnen. Auf Basis entsprechender
Erkenntnisse wird nachfolgend ein Portfolio generiert, das die wesentlichsten
Lösungen von BI in einen systematischen Zusammenhang stellt. Diese konkre-
ten Lösungen werden im zweiten Teil des Kapitels im Einzelnen erläutert.
Teil 5 der Arbeit untersucht die tatsächlichen Nutzenaspekte von BI. Dazu wur-
den ausgewählte Fallstudien in einem börsennotierten IT-Unternehmen des
Neuen Marktes sowie im Controlling einer Schweizer Bank durchgeführt. Ziel
der Fallstudien ist es, neue Erkenntnisse über die Bedeutung und den tatsächli-
chen Nutzen des Einsatzes von BI in der betrieblichen Praxis zu gewinnen. Die
Einschätzung der tatsächlichen Nutzenaspekte sowie der möglichen Grenzen
und Problemfelder von BI werden abschließend durch die Bewertung der Lö-
sungen vorgenommen.
Teil 6 beschließt die Arbeit mit einem Fazit mit kritischer Würdigung. Zu diesem
Zweck werden die erarbeiteten Ergebnisse sowie die Beurteilung der Bedeu-
tung und des Nutzens von BI nochmals im Überblick dargestellt und ein Aus-
blick auf zukünftige Entwicklungen gegeben.
Kapitel 1: Einleitung Seite 9
Abb. 1-5: Hauptbereiche der Arbeit
Teil 2
Begriffliche Grundlagen und theoretischer Bezugsrahmen
Teil 4
Bedeutung der Nutzenaspekte aus Anbietersicht
und konkrete Lösungen
Teil 5
Tatsächliche Nutzenaspekte
von Business Intelligence
Teil 6
Fazit mit kritischer Würdigung
Teil 3
Mögliche Nutzenaspekte von Business Intelligence
Teil 1
Einleitung
Kapitel 2: Begriffliche Grundlagen und theoretischer Bezugsrahmen Seite 10
2 Begriffliche Grundlagen und theoretischer Bezugs-
rahmen
,,Where is the wisdom we have lost in knowledge?
Where is the knowledge we have lost in information?
Where is the information we have lost in data?"
nach
Thomas
S.
Eliot
und
Frieder
Nake
Das folgende Kapitel dient der konkreten Einführung in die Thematik sowie der
Einordnung in das theoretische und konzeptionelle Umfeld. Es versteht sich vor
allem als Herleitung und Operationalisierung der Schlüsselbegriffe, die für die
vorliegende Arbeit relevant sind.
2.1 Managementunterstützende Informations- und Kommunika-
tionssysteme
Die Bedeutung von managementunterstützenden Informations- und Kommuni-
kationssystemen (IuK-Systeme) hat, wie auch zahlreiche Anwenderberichte
17
zeigen, in den letzten Jahren verstärkt zugenommen. Sie sollen u.a. der intelli-
genten Unterstützung der Entscheidungsprozesse auf Führungsebene dienen.
2.1.1 Management und Entscheidungsprozesse
In der Literatur findet sich für den Begriff ,,Management" keine exakte Abgren-
zung. Übereinstimmung besteht jedoch darüber, dass Management sowohl eine
institutionelle als auch funktionale/handlungsorientierte Dimension aufweist.
18
Unter der institutionellen Begriffsbedeutung versteht sich Management als der
Personenkreis, welcher mit der Ausübung von Managementaufgaben beauf-
17
Vgl. Hichert, Rolf/Moritz, Michael (Hrsg.): Management-Informationssysteme Praktische
Anwendungen, 2., völlig neubearbeitete und erweiterte Aufl., Berlin et al. 1995, S. 1 ff.
18
Vgl. Krcmar, Helmut: Informationsmanagement, Berlin et al. 1997, S. 28.
Kapitel 2: Begriffliche Grundlagen und theoretischer Bezugsrahmen Seite 11
tragt ist. Man nimmt hier üblicherweise eine Differenzierung in Top-, Middle-
und Lower-Management vor.
19
Im Gegensatz dazu umfassen die analytisch-
funktionsorientierten und die empirisch-handlungsorientierten Forschungsan-
sätze sämtliche Aufgaben, die im weitesten Sinne mit der Planung, Steuerung
und Kontrolle einer Unternehmung zusammenhängen, d.h. nicht rein operativer
Natur sind.
20
Abb. 2-1 verdeutlicht die unterschiedlichen Auffassungen des
Managementbegriffs.
Abb. 2-1: Auffassungen des Managementbegriffs
Quelle: In Anlehnung an die Ausführungen in Staehle, Wolfgang H. (1999), a.a.O., S. 80 ff.
Als Ausgangspunkt für die weiteren Ausführungen soll exemplarisch ein geeig-
neter Ansatz der verschiedenen wissenschaftlichen Auffassungen und Theorien
dienen. Ein entsprechender Ansatz der empirisch-handlungsorientierten Kon-
zepte ist der entscheidungsprozessorientierte von March/Simon
21
. Bei diesem
Ansatz spielt die Art der Entscheidungsfindung eine zentrale Rolle, um das
Verhalten von Organisationen zu erklären. March/Simon unterscheiden in die-
sem Zusammenhang die Phase der Alternativensuche, die Phase der Ergeb-
19
Vgl. Frese, Erich: Unternehmensführung, Landsberg am Lech 1987, S. 18.
20
Vgl. Staehle, Wolfgang H.: Management Eine verhaltenswissenschaftliche Perspektive, 8.
Aufl., überarbeitet von Conrad, Peter/Sydow, Jörg, München 1999, S. 80 ff.
21
Vgl. March, James G./Simon, Herbert A.: Organisation und Individuum Menschliches Ver-
halten in Organisationen, Wiesbaden 1976, S. 131 ff.
Management
Management als
Institution
Management als
Funktion oder
Handlung
Top-Management
Middle-Management
Lower-Management
i.w.S.:
Planung
Steuerung
Kontrolle
Kapitel 2: Begriffliche Grundlagen und theoretischer Bezugsrahmen Seite 12
nisbestimmung der verschiedenen Alternativen sowie die Phase der Bewertung
einzelner Varianten. Sie vertraten erstmalig die Meinung, dass Entscheidungs-
prozesse in Organisationen nicht streng rational ablaufen. Diese Prozesse
unterliegen ihrer Auffassung nach bestimmten kognitiven Beschränkungen, wie
z.B. dem unvollkommenen Wissen über Alternativen, der individuellen Bewer-
tung verschiedener Alternativen oder der Unsicherheit der Alternativenergeb-
nisse. Demnach müssen sich Manager in aller Regel bereits mit satisfizieren-
den Lösungen begnügen. Ausschlaggebend für die Wahl der Lösungen sind
die, wenn auch häufig unvollständigen oder mangelhaften, Informationen, die
dem Entscheider zugänglich gemacht werden.
Aus der Existenz dieser kognitiven Beschränkungen seitens des Entschei-
dungsträgers kann man die Notwendigkeit der Systemunterstützung durch IuK-
Technologien ableiten.
22
Des weiteren lässt sich in der Praxis eine paradoxe
Situation erkennen. Aufgrund von wachsendem Entscheidungsdruck werden
immer mehr relevante Informationen verlangt, um so Probleme frühzeitig zu
erkennen und zu lösen. Bei der jedoch umfangreicher werdenden Menge an
verfügbaren Informationen wird die Selektion und das Setzen von Prioritäten
selbst immer stärker zu einem Problem. Somit stellt die informationstechnologi-
sche Unterstützung der Entscheidungsträger eine mögliche Lösung dar, durch
die Integration heterogener Wissensformen eine intelligente Unterstützung der
Entscheidungsprozesse zu ermöglichen.
23
In diesem Zusammenhang kommt sowohl der Information als auch der Kom-
munikation eine zentrale Bedeutung zu. Im Folgenden wird die Definition des
Informationsbegriffs und eine Abgrenzung gegenüber den Begriffen Daten und
Wissen vorgenommen, sowie der Begriff Kommunikation erläutert.
22
Vgl. Hofacker, Ingo: Systemunterstützung strategischer Entscheidungsprozesse, Wiesbaden
1999, S. 43-89.
23
Vgl. Hofacker, Ingo (1999), a.a.O., S. 1.
Kapitel 2: Begriffliche Grundlagen und theoretischer Bezugsrahmen Seite 13
2.1.2 Definition und Begriffsabgrenzung von Daten, Information und Wissen
Informationen werden aus Daten gewonnen. Erst durch die Nutzung von Daten
entstehen Informationen.
24
Information wiederum ist der Grundstoff, der Wissen
ergeben kann (vgl. dazu auch Abb. 1-2).
25
An dieser Stelle sei angemerkt, dass
es in der Literatur eine Vielfalt von Interpretationen und Erklärungsversuchen
gibt, die Beziehung zwischen Daten, Informationen und Wissen zu verdeutli-
chen. Einen weiteren denkbaren Beziehungszusammenhang soll Abb. 2-2
darstellen.
Abb. 2-2: Beziehung zwischen Daten, Information und Wissen
Quelle: Vgl. Watson, Richard T.: Data Management - An Organizational Perspective, New York
et al. 1996, S. 29 abgebildet nach Lehner, Franz (2000), a.a.O., S. 123, Abb. 2-16.
2.1.2.1 Daten
Der Begriff Daten wird in der Literatur häufig in Zusammenhang mit computer-
gestützten Informationssystemen verwendet. Festzustellen ist, dass Daten und
Informationen verschiedene Seiten eines einheitlichen Phänomens bezeichnen.
Während Daten auf der einen Seite das physische Substrat von Informationen
darstellen, werden Informationen auf der anderen Seite durch den Erkenntnis-
24
Vgl. Mag, Wolfgang: Grundzüge der Entscheidungstheorie, München 1990, S. 6.
25
Vgl. Dretske, Fred I.: Knowledge and Flow of Information, Cambridge, Massachusetts 1981,
S. 44.
Anfrage
Information
Wissen
Daten
Entscheidung
Umsetzung
Interpretation
Kapitel 2: Begriffliche Grundlagen und theoretischer Bezugsrahmen Seite 14
wert dieser Daten repräsentiert.
26
Der Begriff Daten kann u.a. wie folgt definiert werden:
27
· ,,Daten sind Informationen, die in Form von Zeichen vorliegen und in ei-
ner bestimmten Art strukturiert bzw. formatiert sind. Ihre Entwicklung er-
folgt nach den Regeln der Rechtschreibung."
28
· ,,Die Datendokumentation soll jedem berechtigten Mitarbeiter die Infor-
mation schnell verständlich machen."
29
· ,,Die Daten sollen so organisiert werden, dass sie für neue Anwendungs-
programme und Auswertungen möglichst flexibel verfügbar sind. In Da-
tenbanken werden Unternehmensdaten aufbewahrt und für verschiedene
Programme bzw. Benutzer bereitgestellt."
30
2.1.2.2 Information
,,Für die Betriebswirtschaftslehre ist der Begriff der Information von zentraler
Bedeutung. Information kann als eigenständiger Produktionsfaktor betrachtet
werden, ohne den keine ökonomische Aktivität möglich ist."
31
Dies würde einer
ressourcenorientierten Sichtweise entsprechen. Im Gegensatz dazu kann In-
formation auch als Erfolgsfaktor gesehen werden, was einer strategischen oder
wettbewerbsorientierten Sichtweise entsprechen würde.
32
Allgemein kann Information als zweckorientiertes, personen- bzw. arbeitsplatz-
26
Vgl. Frank, Matthias: Einführung in das Informationsmanagement Grundlagen, Methoden,
Konzepte, München/Wien 1996, S. 72.
27
Weitere Unterscheidungen zum Datenbegriff vgl. Anhang 2-1. Auf eine genauere Abgrenzung
kann in diesem Zusammenhang verzichtet werden, da sie für die folgenden Ausführungen
von geringer Bedeutung sind.
28
Olfert, Klaus/Rahn, Horst-Joachim: Lexikon der Betriebswirtschaftslehre, 2. Aufl., Ludwigsha-
fen 1997, Sp. 217.
29
Olfert, Klaus/Rahn, Horst-Joachim (1997), a.a.O., Sp. 221.
30
Olfert, Klaus/Rahn, Horst-Joachim (1997), a.a.O., Sp. 225.
31
Groffmann, Hans-Dieter: Kooperatives Führungsinformationssystem, Wiesbaden 1992, S. 1
und vgl. dazu Stoiner, T.: Expert systems and the knowledge revolution, in: Forsyth, Richard
(Hrsg.): Expert Systems principles and case studies, 2. Aufl., London 1989, S. 222 zitiert
nach Hofacker, Ingo (1999), a.a.O., S. 7.
32
Vgl. Lehner, Franz (2000), a.a.O., S. 11.
Kapitel 2: Begriffliche Grundlagen und theoretischer Bezugsrahmen Seite 15
orientiertes Wissen definiert werden, dessen Zweck darin besteht, Handlungen
vorzubereiten und durchzuführen. Damit kann Information sowohl Gegenstand
des Handelns selbst als auch Instrument sein. Aufgrund des Informationsflus-
ses zwischen den Hierarchieebenen eines Unternehmens, kann Information
auch als Führungsmittel verstanden werden. Generell wird unterstellt, dass
zweckorientierte Informationen zu entsprechend besseren Entscheidungen
führen, was der Grundhypothese der Entscheidungstheorie entspricht. Informa-
tionen haben immer einen Informationsträger, z.B. Daten, wobei der Informati-
onsgehalt von Daten in hohem Maße von der subjektiven Entscheidungssituati-
on des Empfängers abhängt.
33
Information kann nach den folgenden drei Ebenen voneinander abgegrenzt
werden:
34
· Die syntaktische Ebene: Auf dieser Ebene werden Informationen nur als
akustische, optische und elektronische Zeichen und deren formale Be-
ziehung zueinander gesehen.
· Die semantische Ebene: Auf dieser Ebene findet neben den syntakti-
schen Verknüpfungen der Zeichen zusätzlich eine Berücksichtigung de-
ren Bedeutung und Beziehung statt.
· Die pragmatische Ebene: Auf dieser Ebene stehen sowohl die Verwen-
dungsart der Zeichen durch ihre Sender bzw. Empfänger als auch die
damit verfolgten Ziele im Vordergrund.
Im Rahmen dieser Arbeit wird im Wesentlichen bezug auf den Informationsbe-
griff der pragmatischen Ebene genommen. Informationen werden demnach als
,,entscheidungsorientiertes Wissen"
35
verstanden, das in intelligenten Systemen
verarbeitet wird. Dennoch ist die weitere Unterscheidung von Informationen
über Merkmalsausprägungen von zentraler Bedeutung (vgl. Abb. 2-3).
33
Olfert, Klaus/Rahn, Horst-Joachim (1997), a.a.O., Sp. 434.
34
Vgl. Mag, Wolfgang.: Entscheidung und Information, München 1977 zitiert nach Walterscheid,
Heinz (1996), a.a.O., S. 5.
35
Vgl. Mag, Wolfgang (1990), a.a.O., S. 6.
Kapitel 2: Begriffliche Grundlagen und theoretischer Bezugsrahmen Seite 16
Abb. 2-3: Informationsmerkmale
Quelle: In Anlehnung an die Ausführungen Hoffmann, Friedrich.: Computergestützte Informati-
onssysteme, München/Wien 1984, S. 4 ff.
Unternehmensinterne Informationen können beispielsweise aus dem Rech-
nungswesen stammen, wogegen unternehmensexterne Daten z.B. von Markt-
forschungsinstituten angeboten werden. Der Unterschied zwischen Primär- und
Sekundärinformationen liegt darin, dass Primärinformationen, z.B. aus der
Verkaufsdatenerfassung, direkt erhoben werden und noch nicht statistisch
aufbereitet sind, wogegen Sekundärinformationen, z.B. aus dem Rechnungs-
wesen, schon nach bestimmten Verwendungszwecken bearbeitet wurden. Ein
Beispiel für die Unterscheidung nach dem Verdichtungsgrad sind Informationen
über den Absatz eines Produktes, die über einzelne Perioden, Regionen und
Zielgruppen aggregiert bzw. disaggregiert werden.
36
Ebenso kann stark vereinfacht zwischen drei Informationsmengen
37
unterschie-
den werden, die den Informationsstand eines Entscheidungsträgers bestimmen
(vgl. Abb. 2-4):
36
Vgl. Hoffmann, Friedrich (1984), a.a.O., S. 4 ff.
37
Vgl. Szyperski, Norbert: Informationsbedarf, in: Grochla, Erwin (Hrsg.): Handwörterbuch der
Organisation, 2. Aufl., Stuttgart 1980, Sp. 904-913.
Informationen-
merkmale
unternehmensintern
primär
unternehmensextern
aggregiert
disaggregiert
sekundär
Quelle
Zustand
Verdichtungs-
grad
Kapitel 2: Begriffliche Grundlagen und theoretischer Bezugsrahmen Seite 17
· Informationsbedarf
· Informationsangebot
· Informationsnachfrage
Abb. 2-4: Informationsbedarf, -angebot und -nachfrage
Quelle: Vgl. Berthel, Jürgen: Betriebliche Informationssysteme, Stuttgart 1975, S. 30 abgebildet
nach Frank, Matthias (1996), a.a.O., S. 33, Abb. 4.
Unter Informationsbedarf wird die Summe an Informationen verstanden, die zur
Lösung eines betrieblichen Entscheidungsproblems erforderlich sind. Zur Ge-
währleistung guter Entscheidungsfindungen sollte der Informationsbedarf so-
wohl quantitativ als auch qualitativ so weit wie möglich gedeckt sein, was in der
Praxis häufig nicht der Fall ist. Um dies zu erreichen, muss das Informationen-
angebot bedarfsgerechter und die Informationsnachfrage angeregt werden.
Dies kann zum einen durch die Erweiterung des Informationszugriffs erreicht
werden, wie z.B. durch den Anschluss an externe Informationsquellen, zum
Legende:
1. Information, die angeboten wird,
aber weder nachgefragt wird
noch notwendig ist
2. Information, die angeboten und
nachgefragt wird, die nicht not-
wendig ist
3. Information, die nachgefragt wird,
die aber weder angeboten wird
noch wichtig ist
4. Wichtige Information, die
nachgefragt, aber nicht
angeboten wird
5. Notwendige Information, die we-
der angeboten noch nachgefragt
wird
6. Information, die angeboten, aber
nicht nachgefragt wird, die aber
notwendig ist
7. Angebot, Nachfrage und Bedarf
decken sich
1
Angebot
3
2
Nachfrage
7
6 4
5
Bedarf
Kapitel 2: Begriffliche Grundlagen und theoretischer Bezugsrahmen Seite 18
anderen, indem die Informationsabfrage erleichtert wird, wie beispielsweise
durch ein benutzerfreundliches Informationssystem, bei dem die benötigten
Informationen auf dem jeweils gewünschten Verdichtungsgrad abgerufen wer-
den können.
38
In der Praxis ist festzustellen, dass Führungskräfte einen überdurchschnittlich
hohen Informationsbedarf haben, was u.a. durch die Umfrage eines
Wirtschaftsjournals bestätigt wird. Diese ergab, dass amerikanische Manager
im Durchschnitt 25 % ihrer Arbeitzeit, bzw. 60 Arbeitstage pro Jahr mit der
Suche nach Information verbringen. Diesem Aspekt wird zumindest teilweise
durch die permanente Weiterentwicklung der Informationssysteme Rechnung
getragen.
39
2.1.2.3 Wissen
Sowohl zwischen als auch innerhalb der verschiedensten Disziplinen, wie z.B.
der Philosophie, der Psychologie und so auch der Betriebswirtschaftslehre, liegt
kein explizites Verständnis des Begriffs Wissen vor. Gegenwärtige Definitionen
lauten beispielsweise:
· ,,Wissen ist gleich Information in Verbindung mit Erfahrung, Gedächtnis
(Know how)."
40
· Wissen ist die mit Erklärung verbundene richtige Vorstellung und kann
deshalb als dynamischer menschlicher Prozess der Erklärung persönli-
cher Vorstellungen über die ,,Wahrheit" gesehen werden.
41
· ,,Wissen ist, so steht es zumindest im Lexikon, der Inbegriff von in erster
Linie rationalen Kenntnissen; die begründet und begründbare Erkenntnis
im Unterschied zur Vermutung und Meinung oder zum Glauben."
42
38
Vgl. Walterscheid, Heinz (1996), a.a.o., S. 6.
39
Vgl. Lehner, Franz (2000), a.a.O., S. 7.
40
Bea, Franz Xaver: Wissensmanagement, in: Wirtschaftswissenschaftliches Studium Zeit-
schrift für Ausbildung und Hochschulkontakt, 29. Jahrgang, Nr. 7/2000, S. 362.
41
Vgl. Nonaka, Ikujiro/Takeuchi, Hirotaka: Die Organisation des Wissens Wie japanische
Unternehmen eine brachliegende Ressource nutzbar machen, Frankfurt/Main 1997, S. 70.
42
Stecking, Laurenz: Geteiltes Wissen ist doppeltes Wissen, in: Management Berater, Nr.
8/2000, S. 50.
Kapitel 2: Begriffliche Grundlagen und theoretischer Bezugsrahmen Seite 19
Wissen kann ähnlich wie Information in verschiedene Arten unterschieden wer-
den. Eine Möglichkeit wäre die Unterscheidung in externes Wissen, d.h. von
außen bezogenes Wissen und internes Wissen. Ebenso kann man Faktenwis-
sen, gemeint ist damit Wissen über reale Sachverhalte, Methodenwissen, z.B.
zur Analyse und Problemlösung, und Verhaltenswissen, wie beispielsweise
Regeln und Verhaltensnormen, die sich bewährt haben, voneinander unter-
scheiden. Besondere Aufmerksamkeit kommt immer häufiger den Unterschei-
dungsformen implizites/explizites und individuelles/organisationales Wissen zu.
Aus diesem Grund wird im Folgenden näher auf letztere Unterscheidungsfor-
men eingegangen.
43
Anschließende Ausführungen nähern sich dem Wissensbegriff nach No-
naka/Takeuchi
44
. Viele westliche Autoren benutzen die Begriffe ,,Daten", ,,Infor-
mation" und ,,Wissen" unterschiedslos. Sie legen ihr Hauptaugenmerk auf die
,,Wissensverarbeitung", was in der westlichen Managementtradition von Fre-
derick Taylor bis Herbert Simon tief verwurzelt ist. In diesem Sinne wird Wissen
als etwas Explizites aufgefasst, das sich problemlos in Worten und Zahlen
ausdrücken lässt und mit Hilfe von Daten, Formeln, festgelegten Verfahrens-
weisen und universellen Prinzipien mitteilbar ist. Dagegen setzen sich folgende
Ausführungen mit dem japanischen Verständnis von Wissen auseinander. Da-
bei kommt der Wissensunterscheidung in explizites und implizites Wissen eine
wesentliche Bedeutung zu (vgl. Tab. 2-1).
45
43
Vgl. Bea, Franz Xaver (2000), a.a.O., S. 362/363.
44
Vgl. Nonaka, Ikujiro/Takeuchi, Hirotaka (1997), a.a.O., S. 1-18.
45
Vgl. Osterloh, Margit/Wübker, Sigrid: Wettbewerbsfähiger durch Prozess- und Wissensma-
nagement Mit Chancengleichheit auf Erfolgskurs, Wiesbaden 1999, S. 64 ff.
Kapitel 2: Begriffliche Grundlagen und theoretischer Bezugsrahmen Seite 20
Tab. 2-1: Zwei Typen von Wissen
Quelle: Nonaka, Ikujiro/Takeuchi, Hirotaka (1997), a.a.O., S. 73, Tab. 3-1.
Nach japanischem Verständnis wird Wissen nicht als solches betrachtet, son-
dern als ,,die Schaffung von Wissen".
46
Diese Wissensschaffung wird zum zent-
ralen Erfolgs- und Wettbewerbsfaktor, wenn ein Unternehmen die Fähigkeit
besitzt, das erzeugte Wissen in der ganzen Organisation zu verbreiten und
dadurch in die Lage versetzt wird, einzigartige Innovationsformen hervorzubrin-
gen. Diese spiegeln sich in der permanenten, spiralförmigen Verbesserung der
Produkte, Dienstleistungen und Systeme wider.
47
Abb. 2-5: ,,Wissen" als Wettbewerbsfaktor
Quelle: Nonaka, Ikujiro/Takeuchi, Hirotaka (1997), a.a.O., S.16.
46
Vgl. Joppe, Johanna: Ziel muss sein, zusätzliches Wissen zu schaffen, in: Handelsblatt, Nr.
195/07.10.1999.
47
Vgl. Ellenbogen, Michael: Schlummerndes Wissen verfügbar machen, in: Raiffeisen-Zeitung,
Nr. 48/26.11.1998.
Implizites Wissen (subjektiv)
Explizites Wissen (objektiv)
Erfahrungswissen (Körper)
Verstandeswissen (Geist)
Gleichzeitiges Wissen (hier und jetzt)
Sequentielles Wissen (da und damals)
Analoges Wissen (Praxis)
Digitales Wissen (Theorie)
Wissensschaffung
Ständige Innovation
Wettbewerbsvorteil
Kapitel 2: Begriffliche Grundlagen und theoretischer Bezugsrahmen Seite 21
In diesem Zusammenhang wird Wissen hauptsächlich als etwas Implizites ge-
sehen, d.h. es ist sehr persönlich und, da es sich dem formalen Ausdruck ent-
zieht, auch nur schwer mitteilbar. Es spiegelt sich vielmehr in den Tätigkeiten,
den Erfahrungen, Idealen, Werten, Gefühlen, subjektiven Einsichten, Ahnungen
und Intuitionen des Einzelnen wider. Dieses implizite Wissen lässt sich in eine
technische Dimension, z.B. jahrelang aufgebautes Erfahrungswissen eines
Mitarbeiters, das er aber nur schwer beschreiben könnte und in eine kognitive
Dimension, z.B. selbstverständliche mentale Modelle, Wirklichkeitsauf-
fassungen oder Zukunftsvisionen unterteilen.
48
,,Um dem Unternehmen implizi-
tes Wissen zu vermitteln, muss dieses in allgemein verständliche Worte und
Zahlen umgewandelt werden. Und genau im Prozess dieser Umwandlung voll-
zieht sich die Schaffung von Wissen."
49
Grundsätzlich gibt es nach dieser Auf-
fassung vier Umwandlungsformen des Wissens (vgl. Abb. 2-6):
50
· Unter Sozialisation wird die Übertragung des impliziten Wissens von ei-
ner Person auf eine andere Person verstanden. Diese Übertragung kann
z.B. durch eigene Beobachtung, Nachahmung oder praktische Erfahrung
stattfinden.
· Mit Externalisierung ist ein Prozess der Artikulation von implizitem Wis-
sen in expliziten Konzepten gemeint, indem das implizite Wissen durch
Metaphern, Analogien, Hypothesen oder Modellen vertreten wird.
· Die Kombination versteht sich als die Neuzusammenstellung, z.B. durch
Systematisierung und Sortierung von explizitem Wissen. Dies kann bei-
spielsweise über Medien wie Dokumente oder Gespräche ablaufen.
· Bei der Internalisierung wird prozessual explizites Wissen in das implizite
Wissen eingegliedert, was dem Prinzip des ,,learning by doing" sehr nahe
kommt.
48
Vgl. Nonaka, Ikujiro/Takeuchi, Hirotaka (1997), a.a.O., S.18.
49
Nonaka, Ikujiro/Takeuchi, Hirotaka (1997), a.a.O., S. 19.
50
Vgl. Nonaka, Ikujiro/Takeuchi, Hirotaka (1997), a.a.O., S. 74 ff.
Kapitel 2: Begriffliche Grundlagen und theoretischer Bezugsrahmen Seite 22
Abb. 2-6: Vier Formen der Wissensumwandlung
Quelle: Vgl. Nonaka, Ikujiro/Takeuchi, Hirotaka (1997), a.a.O., S. 75, Abb. 3-2.
Da diese vier Formen im Idealfall in dynamischer Interaktion stehen, d.h. nicht
unabhängig voneinander sind, entsteht unter dementsprechend förderlichen
Voraussetzungen, wie z.B. Autonomie der Mitarbeiter oder kreativem Chaos,
eine Wissensspirale (vgl. Abb. 2-6). Diese Umwandlungsformen des Wissens
stellen aber nur eine Dimension der Wissensschaffung dar. Die zweite Dimen-
sion ist die Umwandlung von individuellem Wissen in Wissen der Gruppe und
schließlich des Unternehmens. Unter wiederum unterstützenden Voraussetzun-
gen entwickelt sich auch in dieser Dimension eine Wissensspirale. Der Trans-
formationsprozess innerhalb dieser zwei Wissensspiralen, d.h. die Interaktion
auf zeitlicher Ebene, erklärt den innovativen Charakter dieses Prozesses und
damit die Theorie der Wissensschaffung im Unternehmen nach der Auffassung
von Nonaka/Takeuchi.
51
Diesen Ausführungen zufolge kann Wissen nur vom Menschen generiert und
dementsprechend sinnvoll genutzt werden. Innovative IuK-Technologien kön-
nen jedoch den Menschen beim Umgang mit der Ressource Wissen effizient
51
Vgl. Hof: Ikujiro Nonaka Großmeister des Wissens, in: Wirtschaftswoche, Nr. 35/ 21. 08.
1997, S. 67.
Sozialisation
Externa-
lisierung
Interna-
lisierung
Kombination
Implizites Explizites
Wissen Wissen
nach
Implizites
Wissen
von
Explizites
Wissen
Kapitel 2: Begriffliche Grundlagen und theoretischer Bezugsrahmen Seite 23
und substanziell unterstützen.
52
In diesem Zusammenhang soll kurz auf die
Bedeutung der Kommunikation zwischen Mensch und/oder Maschine einge-
gangen werden.
2.1.3 Bedeutung der Kommunikation
Bislang wurde der Informationsbegriff lediglich im Kontext von Daten und Wis-
sen gesehen. Betrachtet man aber ein Unternehmen als ökonomisches Gebil-
de, in dessen Innenverhältnis Arbeitsteilung vorliegt, wird verständlich, dass das
Zusammenwirken der Funktionsträger unterschiedlichster Art letztlich auf
Kommunikation beruht. Entsprechende Veröffentlichungen dokumentieren die
Feststellung, dass jede Managementfunktion zu ca. 80 % aus Kommunikation
besteht.
53
Kommunikation kann als Austausch von Informationen zwischen Menschen
und/oder Maschinen definiert und in soziale und technische Kommunikation
unterschieden werden. Während die soziale Kommunikation eine interpersonale
Kommunikation ist und der gegenseitigen Information von Personen dient, ist
die technische Kommunikation als computer- bzw. technologiebezogener Aus-
tauschprozess zwischen einem Sender und einem Empfänger zu sehen. Stö-
rungen der Kommunikation, die es zu vermeiden gilt, um letztlich nicht die Er-
reichung der Unternehmensziele zu gefährden, könnten z.B. durch Missver-
ständnisse, Unklarheiten, Vorurteile oder technische Probleme hervorgerufen
werden.
54
Die Kommunikation bzw. Informationsübertragung zwischen Sender und Emp-
fänger kann in fünf Ebenen unterteilt werden (vgl. Abb. 2-7):
55
52
Vgl. Gentsch, Peter (1999), a.a.O., S. 13 ff.
53
Vgl. Lung, Matthias: Kommunikation und Kooperation im Unternehmen, in: Mandl, Heinz/
Reinmann-Rothmeier, Gabi: Wissensmanagement, München et al. 2000, S. 93.
54
Vgl. Olfert, Klaus/Rahn, Horst-Joachim (1997), a.a.O., Sp. 491-493.
55
Vgl. Gitt, Werner: Information die dritte Grundgröße neben Materie und Energie, in: Sie-
mens Zeitschrift, Nr. 4/1989, S. 6-9.
Kapitel 2: Begriffliche Grundlagen und theoretischer Bezugsrahmen Seite 24
· Auf der untersten Ebene der Statistik erfolgt lediglich die quantitative Be-
schreibung einer Nachricht.
· Auf der Ebene der Syntax befinden sich die Regeln zur Darstellung und
Verknüpfung von Zeichen, Wörtern und Sätzen.
· Die Ebene der Semantik gibt Aufschluss über den Sinn und die Botschaft
der dargestellten und übermittelten Information.
· Die Ebene der Pragmatik klärt durch die Art der Formulierung, welche
bestimmte Handlung bewirkt werden soll.
· Die Apobetik als höchste Ebene beinhaltet den Zielaspekt. Die darunter-
liegenden Ebenen können als Mittel zum Zweck gesehen werden, um
das beabsichtigte Ziel zu erreichen.
Abb. 2-7: Die fünf wesentlichen Ebenen der Kommunikation
Quelle: Gitt, Werner: Information die dritte Grundgröße neben Materie und Energie, in: Sie-
mens Zeitschrift, Nr. 4/1989, S. 9.
Gesen-
dete
Infor-
mation
Erwartete Ausgeführte
Handlung Pragmatik Handlung
Beabsichtigtes Erreichtes
Ergebnis Apobetik Ziel
Mitgeteilte Verstandene
Gedanken Semantik Bedeutung
Verwendeter Verstandener
Code Syntax Code
Übertragenes Empfangenes
Signal Statistik Signal
Emp-
fangene
Infor-
mation
Informationsübertragung
Sender
Empfän-
ger
Kapitel 2: Begriffliche Grundlagen und theoretischer Bezugsrahmen Seite 25
Wie diese Ausführungen zeigen, sind Information und Kommunikation zwei
korrespondierende Begriffe. Im betriebswirtschaftlichen Kontext sind vor allem
die obersten drei Ebenen von Interesse, d.h. die Bedeutung, das Handeln und
die Zielbezogenheit. Wichtig ist, dass die Kommunikation in Form des Informa-
tionsflusses ein integraler Bestandteil des betrieblichen Führungs- und Steue-
rungsprozesses ist.
56
Als Unterstützungswerkzeuge begleiten IuK-Systeme die
betriebswirtschaftliche Praxis seit mehreren Dekaden. Um die Tragweite der
Weiterentwicklungen entsprechend einordnen zu können, werden im Folgenden
u.a. die vorangegangen Entwicklungsstufen skizziert.
57
2.1.4 Einordnung und Überblick managementunterstützender IuK-Systeme
Fortfolgend wird auf die Einordnung der analytischen Informationssysteme in
die betriebliche Informationsverarbeitung eingegangen. Im Anschluss werden
die Entwicklungen, von den Ursprüngen der Systeme in den sechziger Jahren
bis heute, im Überblick dargestellt.
2.1.4.1 Einordnung analytischer Informationssysteme in die betriebliche Infor-
mationsverarbeitung
Managementunterstützende IuK-Systeme klassifiziert man als analytische In-
formationssysteme
58
, die der Informationsversorgung betrieblicher Fach- und
Führungskräfte zu Analysezwecken dienen. Je nach Entwicklungsstufe der
eingesetzten Technologie werden diese analytischen Systeme u.a. mit Daten
aus den operativen Vorsystemen versorgt (vgl. Abb. 2-8).
56
Vgl. Gutenberg, Erich: Grundlagen der Betriebswirtschaftslehre Band 1 Die Produktion,
22. Aufl., Berlin et al. 1976, S. 267.
57
Vgl. Grothe, Martin/Gentsch, Peter (2000), a.a.O., S. 13 ff.
58
Vgl. Chamoni, Peter/Gluchowski, Peter: Analytische Informationssysteme Einordnung und
Überblick in: Chamoni, Peter/Gluchowski, Peter: Analytische Informationssysteme Data
Warehouse, On-Line Analytical Processing, Data Mining, Berlin et al. 1998, S. 5 ff. Wird im
Folgenden der Arbeit nicht explizit darauf hingewiesen, werden ,,Informationssysteme" als
analytische Informationssysteme verstanden.
Kapitel 2: Begriffliche Grundlagen und theoretischer Bezugsrahmen Seite 26
Abb. 2-8: Architekturkomponenten und Datenflüsse analytischer
Informationssysteme
Quelle: Vgl. Gluchowski, Peter: Data Warehouse, in: Informatik-Spektrum, 20. Jahrgang, Nr.
1/1997, S. 47-48 abgebildet nach Chamoni, Peter/Gluchowski, Peter (1998), a.a.O., S. 12, Abb.
3.
Operative Systeme können heutzutage durch komplexe Standardsoftware-
pakete in hohem Maße abgebildet werden, da sie der Unterstützung von Ge-
schäftsprozessen dienen und es sich somit um wiederkehrende und weitge-
hend vorausschaubare Abläufe handelt.
59
Analytische Systeme dagegen dienen
der Unterstützung des Managementprozesses. Sie entziehen sich durch die
Individualität der unternehmensbezogenen Anforderungen und der schwerer
strukturierbaren Abläufe sehr viel stärker einer Standarisierung und erfordern in
der Regel individuelle EDV-Lösungen.
60
Über die unterschiedlichen Leistungs-
bzw. Funktionsorientierungen gibt die Abb. 2-9 einen Überblick.
59
Vgl. Pietsch, Thomas et al.: Strategisches Informationsmanagement: Bedeutung und organi-
satorische Umsetzung, 3. vollständig überarbeitete Aufl., Berlin 1998, S. 46.
60
Vgl. Chamoni, Peter/Gluchowski, Peter (1998), a.a.O., S. 10-13.
Data
Mining
OLAP Server
Data Marts
Operative
Informationssysteme
Zentrales Data Warehouse
Analytische Informationssysteme
Externe
Daten
Front-End-Werkzeuge
Kapitel 2: Begriffliche Grundlagen und theoretischer Bezugsrahmen Seite 27
Abb. 2-9: Analytische und operative Informationssysteme
Quelle: In Anlehnung an Hummeltenberg, Wilhelm: Realisierung von Management-
Unterstützungssystemen mit Planungssprachen und Generatoren für Führungsinformationssys-
teme, in: Hichert, Rolf/Moritz, Michael (Hrsg,): Management-Informationssysteme Praktische
Anwendungen, Berlin et al. 1992, S. 191 sowie Buch, Joachim: Skript zur Vorlesung Informati-
onsmanagement, Fachhochschule Ludwigshafen Wintersemester
1999/2000, S. 19, Abb. 8.
2.1.4.2 Historie managementunterstützender Systeme
Die Entwicklung der computerbasierten Managementunterstützung kann vor
dem Hintergrund verschiedener Kriterien analysiert werden. Ein wesentliches
Kriterium ist der sich vollziehende technische Fortschritt im Bereich der IuK-
Technologie. Ebenso unterlagen andere Rahmenbedingungen, wie z.B. das
Markt- und Wettbewerbsumfeld, das Informationsverständnis und das Ma-
nagementwissen, im Laufe der letzten beiden Dekaden gravierenden Verände-
rungen. Dadurch wurden die Anstrengungen um die Entwicklung bedarfsge-
rechter Systeme zur Managementunterstützung nachhaltig geprägt.
61
Die Abb. 2-10 positioniert auf einem Zeitstrahl die verschiedenen Subsysteme,
die einen stark prägenden Einfluss auf die Entwicklungen von Management-
61
Vgl. Chamoni, Peter/Gluchowski, Peter (1998), a.a.O., S. 6 ff.
Ebene: Lower-
Management
Operative
Informationssysteme
(i.w.S.)
Analytische
Informations-
systeme
Langfristige Planungs- und Entscheidungssys-
teme
Analysesysteme
Berichts- und Kontrollsysteme
Wertorientierte Abrechnungs-
systeme
Administrations- und
Dispositionssysteme
Ebene: Top-
Management
Ebene: Middle-
Management
Ebene:
Sachbe-
arbeiter
Kapitel 2: Begriffliche Grundlagen und theoretischer Bezugsrahmen Seite 28
Unterstützungssystemen in diesen Jahren hatten. An dieser Stelle werden
diese Subsysteme nur knapp erläutert, da eine detailliertere Betrachtung, vor
allem der jüngeren und ,,intelligenten" Werkzeuggeneration, im vierten Kapitel
erfolgt.
Abb. 2-10: Managementunterstützende IuK-Systeme im historischen
Kontext
Quelle: Vgl. Bullinger, Hans-Jörg et al.: Produktivitätsfaktor Information Data Warehouse,
Data Mining und Führungsinformationen im betrieblichen Einsatz, in: Bullinger, Hans-Jörg
(Hrsg.) IAO-Forum: Data Warehouse und seine Anwendungen. Data Mining, OLAP und Füh-
rungsinformationen im betrieblichen Einsatz. IRB, Stuttgart 1995, S. 11-3 in Anlehnung an
Schinzer, Heiko et al.: Management mit Maus und Monitor, München 1997, S. 5, Abb. 2-1.
Bereits in den 60er Jahren wurde durch den Aufbau von Management Informa-
tionssystemen (MIS) versucht, aus der vorhandenen Datenbasis Informationen
abzuleiten, um diese direkt in Planungs- und Kontrollprozesse einfließen zu
total integrierte
MIS
EUS/DSS
OLAP
FIS/EIS
Data
Warehouse
Data
Mining
i.w.S.
typische
BI-
Bausteine
1960 1970 1980 1990 2000
Unterstützungs-
niveau
partielle
MIS
Details
- Seiten
- Erscheinungsform
- Originalausgabe
- Jahr
- 2001
- ISBN (eBook)
- 9783832456436
- ISBN (Paperback)
- 9783838656434
- DOI
- 10.3239/9783832456436
- Dateigröße
- 2.4 MB
- Sprache
- Deutsch
- Institution / Hochschule
- Hochschule Ludwigshafen am Rhein – European Management + Controlling
- Erscheinungsdatum
- 2002 (Juli)
- Note
- 1,0
- Schlagworte
- informationsmanagement wissensmanagement informationstechnologie knowledgemanagement
