Wissensmanagement-Systeme
Architekturen und Konzepte
©2002
Diplomarbeit
107 Seiten
Zusammenfassung
Inhaltsangabe:Einleitung:
Die Ressource Wissen erlangt immer stärkere Bedeutung im globalen Wettbewerb. Die Fähigkeit, reine Informationen zu echtem Wissen zu veredeln, ist wesentlich für den Erfolg jeder Organisation. Zu dieser Fähigkeit kann Wissensmanagement einen wesentlichen Beitrag leisten. Das Wissensmanagement sollte deshalb ein zentraler Bestandteil strategischer Organisationsführung sein. Insbesondere in Zeiten permanenter Veränderung und zunehmender Vernetzung zwischen Mensch, Maschine und Organisation im E-Business gewinnt Wissensmanagement seine Bedeutung dadurch, daß Wissen gleichzeitig bindendes Element wie auch den Katalysator der Geschäftsprozesse darstellt. Es stärkt dadurch alle Stufen der Wertschöpfung in Organisationen und außerhalb.
Ziel dieser Diplomarbeit ist es, die für Wissensmanagement zentralen Begriffe zu skizzieren, einige für Wissensmanagement relevante Architekturen zu erläutern und wesentliche Konzepte von Wissensmanagement vorzustellen. Aufgrund des vorgegebenen Seitenumfangs dieser Arbeit und ihrer festgelegten Bearbeitungsdauer können einige Aspekte nur kurz angerissen werden.
Gang der Untersuchung:
Nach der Einleitung werden in Kapitel 2 die für Wissensmanagement und den Fortgang der Arbeit wichtigen Begrifflichkeiten erläutert. In Kapitel 3 werden die Prozesse, Funktionen sowie die Technologien von Wissensmanagement beschrieben.
In Kapitel 4 werden Konzepte zur Strukturierung des Wissensmanagements und zur Messung von intellektuellem Kapital vorgestellt. Kapitel 5 skizziert Wissensmanagement exemplarisch bei BMW, der Deutschen Telekom, Hewlett Packard sowie bei Siemens und beschreibt zusammenfassend die Faktoren erfolgreichen Wissensmanagements. Kapitel 6 versucht einen Ausblick zu geben.
Inhaltsverzeichnis:Inhaltsverzeichnis:
1.Problemstellung3
2.Begriffe4
2.1Wissen4
2.1.1Philosophie4
2.1.1.1Erkenntnistheorie5
2.1.1.2Fernöstliche Tradition6
2.1.2Eigenschaften von Wissen6
2.1.2.1Allgemeines7
2.1.2.2Ökonomische Aspekte8
2.1.3Konkrete Definitionen9
2.1.4Explizites Wissen10
2.1.5Implizites Wissen11
2.1.5.1Tacit Knowledge12
2.1.5.2Sonstiges implizites Wissen12
2.1.6Intellektuelles Kapital13
2.1.7Die hierarchische Sichtweise14
2.1.7.1Daten14
2.1.7.2Informationen15
2.1.7.3Wissen15
2.1.7.4Beispiel zur Begriffsabgrenzung16
2.1.7.5Das Informationsparadox16
2.2Wissensmanagement16
2.2.1Definitionen17
2.2.2Ziele19
2.2.3Umfang20
2.2.4Grundsätze20
2.2.5Wissensmanagement und […]
Die Ressource Wissen erlangt immer stärkere Bedeutung im globalen Wettbewerb. Die Fähigkeit, reine Informationen zu echtem Wissen zu veredeln, ist wesentlich für den Erfolg jeder Organisation. Zu dieser Fähigkeit kann Wissensmanagement einen wesentlichen Beitrag leisten. Das Wissensmanagement sollte deshalb ein zentraler Bestandteil strategischer Organisationsführung sein. Insbesondere in Zeiten permanenter Veränderung und zunehmender Vernetzung zwischen Mensch, Maschine und Organisation im E-Business gewinnt Wissensmanagement seine Bedeutung dadurch, daß Wissen gleichzeitig bindendes Element wie auch den Katalysator der Geschäftsprozesse darstellt. Es stärkt dadurch alle Stufen der Wertschöpfung in Organisationen und außerhalb.
Ziel dieser Diplomarbeit ist es, die für Wissensmanagement zentralen Begriffe zu skizzieren, einige für Wissensmanagement relevante Architekturen zu erläutern und wesentliche Konzepte von Wissensmanagement vorzustellen. Aufgrund des vorgegebenen Seitenumfangs dieser Arbeit und ihrer festgelegten Bearbeitungsdauer können einige Aspekte nur kurz angerissen werden.
Gang der Untersuchung:
Nach der Einleitung werden in Kapitel 2 die für Wissensmanagement und den Fortgang der Arbeit wichtigen Begrifflichkeiten erläutert. In Kapitel 3 werden die Prozesse, Funktionen sowie die Technologien von Wissensmanagement beschrieben.
In Kapitel 4 werden Konzepte zur Strukturierung des Wissensmanagements und zur Messung von intellektuellem Kapital vorgestellt. Kapitel 5 skizziert Wissensmanagement exemplarisch bei BMW, der Deutschen Telekom, Hewlett Packard sowie bei Siemens und beschreibt zusammenfassend die Faktoren erfolgreichen Wissensmanagements. Kapitel 6 versucht einen Ausblick zu geben.
Inhaltsverzeichnis:Inhaltsverzeichnis:
1.Problemstellung3
2.Begriffe4
2.1Wissen4
2.1.1Philosophie4
2.1.1.1Erkenntnistheorie5
2.1.1.2Fernöstliche Tradition6
2.1.2Eigenschaften von Wissen6
2.1.2.1Allgemeines7
2.1.2.2Ökonomische Aspekte8
2.1.3Konkrete Definitionen9
2.1.4Explizites Wissen10
2.1.5Implizites Wissen11
2.1.5.1Tacit Knowledge12
2.1.5.2Sonstiges implizites Wissen12
2.1.6Intellektuelles Kapital13
2.1.7Die hierarchische Sichtweise14
2.1.7.1Daten14
2.1.7.2Informationen15
2.1.7.3Wissen15
2.1.7.4Beispiel zur Begriffsabgrenzung16
2.1.7.5Das Informationsparadox16
2.2Wissensmanagement16
2.2.1Definitionen17
2.2.2Ziele19
2.2.3Umfang20
2.2.4Grundsätze20
2.2.5Wissensmanagement und […]
Leseprobe
Inhaltsverzeichnis
ID 6094
Reichenbacher, Henning: Wissensmanagement-Systeme - Architekturen und Konzepte
Hamburg: Diplomica GmbH, 2002
Zugl.: Essen, Fachhochschule, Diplomarbeit, 2002
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Printed in Germany
Inhaltsverzeichnis
1 Problemstellung...4
2 Begriffe ...5
2.1
Wissen...5
2.1.1 Philosophie ...5
2.1.1.1 Erkenntnistheorie ...6
2.1.1.2 Fernöstliche Tradition...7
2.1.2 Eigenschaften von Wissen ...7
2.1.2.1 Allgemeines...8
2.1.2.2 Ökonomische Aspekte ...9
2.1.3 Konkrete Definitionen...10
2.1.4 Explizites Wissen...11
2.1.5 Implizites Wissen...12
2.1.5.1 Tacit Knowledge...13
2.1.5.2 Sonstiges implizites Wissen ...13
2.1.6 Intellektuelles Kapital ...14
2.1.7 Die hierarchische Sichtweise ...15
2.1.7.1 Daten...15
2.1.7.2 Informationen ...16
2.1.7.3 Wissen ...16
2.1.7.4 Beispiel zur Begriffsabgrenzung...17
2.1.7.5 Das Informationsparadox ...17
2.2
Wissensmanagement...17
2.2.1 Definitionen ...18
2.2.2 Ziele ...20
2.2.3 Umfang ...21
2.2.4 Grundsätze ...21
2.2.5 Wissensmanagement und Informationsmanagement...23
3 Architekturen ...24
3.1
Prozesse...24
3.1.1 Wissenszieldefinition ...24
3.1.2 Wissensidentifikation...25
3.1.3 Wissensaufnahme ...26
3.1.3.1 Lernen ...27
3.1.3.2 Interne Wissensentwicklung...29
3.1.4 Externe Wissensbeschaffung...30
3.1.4.1 Auswahl externer Berater...31
3.1.4.2 Wissen anderer Organisationen...32
3.1.4.3 Stakeholder-Wissen ...33
3.1.4.4 Wissen von und in Produkten ...33
3.1.5 Wissensspeicherung...34
3.1.6 Wissensverteilung ...34
3.1.7 Wissensanwendung ...35
3.1.8 Wissensmessung ...35
3.2
Funktionen ...36
3.2.1 Aufgaben ...36
2
3.2.2 Eigenschaften ...36
3.2.3 Anforderungen ...37
3.2.4 Klassifikation ...38
3.3
Technologien ...39
3.3.1 Wissensbasis ...40
3.3.1.1 Datenbanksystem...41
3.3.1.2 Data Warehouse ...41
3.3.1.3 Internet ...42
3.3.1.4 Intranet ...45
3.3.1.5 Extranet...45
3.3.1.6 Dokumentenmanagement-Systeme...45
3.3.2 Kommunikationsinfrastrukturen für die Wissensverteilung..46
3.3.2.1 Workflowmanagement-Systeme ...46
3.3.2.2 Workgroup Computing/Groupware...47
3.3.3 Wissenserschließung...47
3.3.3.1 Online Analytical Processing...48
3.3.3.2 Data Mining ...48
3.3.4 Sonstige Technologien ...48
3.3.4.1 Expertensysteme...49
3.3.4.2 Virtuelle Softwareagenten ...49
3.3.4.3 Szenario-Technik ...50
3.3.4.4 Wissensflußdiagramm (Mapping)...50
3.3.4.5 Story-Telling ...51
4 Konzepte...52
4.1
Überblick ...52
4.2
Allgemeine Konzepte ...53
4.2.1 Probst und Romhardt ...53
4.2.2 Back, von Krogh und Seufert ...59
4.2.3 Stadelmann ...61
4.2.4 Wiig ...63
4.2.5 Nonaka und Takeuchi...65
4.2.6 Böhm...67
4.2.7 Becker...67
4.2.8 Borchert...70
4.2.9 Cap Gemini Ernst & Young ...70
4.2.10 Zusammenfassung der allgemeinen Konzepte...72
4.3
Konzepte zur Messung von intellektuellem Kapital ...73
4.3.1 Balanced Scorecard ...73
4.3.2 Intellectual-Capital-Modell und der Navigator von Skandia...77
4.3.3 Monitor für immaterielle Vermögenswerte ...79
5 Wissensmanagement in der Praxis ...81
5.1
Wissensmanagement bei der BMW AG...81
5.2
Wissensmanagement bei der Deutschen Telekom AG ...84
5.3
Wissensmanagement bei der Hewlett Packard GmbH...86
5.4
Wissensmanagement bei der Siemens AG ...88
5.5
Empfehlungen für Wissensmanagement in der Praxis...90
6 Ausblick...91
3
Anhang
Abbildungsverzeichnis
A-1
Abkürzungsverzeichnis
A-2
Literaturverzeichnis/Internetquellen
A-3
4
1 Problemstellung
Die Ressource Wissen erlangt immer stärkere Bedeutung im globalen Wett-
bewerb. Die Fähigkeit, reine Informationen zu echtem Wissen zu veredeln,
ist wesentlich für den Erfolg jeder Organisation
1
. Zu dieser Fähigkeit kann
Wissensmanagement einen wesentlichen Beitrag leisten. Das Wissensma-
nagement sollte deshalb ein zentraler Bestandteil strategischer Organisati-
onsführung sein. Insbesondere in Zeiten permanenter Veränderung und zu-
nehmender Vernetzung zwischen Mensch, Maschine und Organisation im E-
Business gewinnt Wissensmanagement seine Bedeutung dadurch, daß
Wissen gleichzeitig bindendes Element wie auch den Katalysator der Ge-
schäftsprozesse darstellt. Es stärkt dadurch alle Stufen der Wertschöpfung
in Organisationen und außerhalb.
Ziel dieser Diplomarbeit ist es, die für Wissensmanagement zentralen Be-
griffe zu skizzieren, einige für Wissensmanagement relevante Architekturen
zu erläutern und wesentliche Konzepte von Wissensmanagement vorzustel-
len. Aufgrund des vorgegebenen Seitenumfangs dieser Arbeit und ihrer fest-
gelegten Bearbeitungsdauer können einige Aspekte nur kurz angerissen
werden. Im einzelnen ist die Arbeit wie folgt aufgebaut: Nach der Einleitung
werden in Kapitel 2 die für Wissensmanagement und den Fortgang der Ar-
beit wichtigen Begrifflichkeiten erläutert. In Kapitel 3 werden die Prozesse,
Funktionen sowie die Technologien von Wissensmanagement beschrieben.
In Kapitel 4 werden Konzepte zur Strukturierung des Wissensmanagements
und zur Messung von intellektuellem Kapital vorgestellt. Kapitel 5 skizziert
Wissensmanagement exemplarisch bei BMW, der Deutschen Telekom,
Hewlett Packard sowie bei Siemens und beschreibt zusammenfassend die
Faktoren erfolgreichen Wissensmanagements. Kapitel 6 versucht einen Aus-
blick zu geben.
1
In dieser Arbeit wird grundsätzlich der Begriff der Organisation verwendet, der als überge-
ordneter Begriff für Unternehmen, Verbände und sonstige selbständig tätige Wirtschaftsein-
heiten steht.
5
2 Begriffe
Für das Verständnis der in den folgenden Kapiteln skizzierten Komponenten
und Ansätze ist es u.a. aus Gründen der einheitlichen Verwendung erforder-
lich, die Schlüsselbegriffe Wissen und Wissensmanagement zu erklären und
zu definieren. Dabei wird deutlich, daß wesentliche Ausdrücke interdiszipli-
när zu erschließen sind.
2.1 Wissen
Dieser Begriff wurde aus der Sicht ganz unterschiedlicher Fachrichtungen,
so z.B. der Geschichte, Informatik, Philosophie, Psychologie, Religions-
wissenschaften, Soziologie und Wirtschaftswissenschaften betrachtet. Im
folgenden geht es darum, aus diesem sehr weiten Spektrum des Wis-
sensterminus die unter dem Blickwinkel dieser Arbeit relevanten Erklärungs-
ansätze auszuwählen. Naturgemäß muß sich die Betrachtung im Rahmen
dieser Arbeit auf die wesentlichen Aspekte beschränken und kann keinen
Anspruch auf Vollständigkeit erheben und erfüllen.
2.1.1 Philosophie
Im folgenden wird ein vereinfachter Überblick über einige wichtige Ergebnis-
se der philosophischen Fachrichtung mit ihrer Ausprägung, der Erkennt-
nistheorie, die sich mit dem Wissensbereich auseinandersetzt, gegeben
werden.
6
2.1.1.1 Erkenntnistheorie
Moser unterscheidet im Rahmen seiner Klassifikation der Arten von Wissen
zwischen ,,Wissen-daß", ,,Wissen-von" und ,,Wissen-wie".
2
,,Wissen-daß"
bzw. propositionales Wissen kann in empirisches (a posteriori) Wissen und
nicht-empirisches (a priori) Wissen aufgeteilt werden.
3
,,Wissen-von" oder
Wissen durch Bekanntschaft kann am besten mit ,,Kenntnis" übersetzt wer-
den. ,,Wissen-wie" wird aufgeteilt in ,,Know-how" und ,,Skills".
4
Zur Beziehung
zwischen a priori- und a posteriori-Wissen lassen sich zwei Meinungen un-
terscheiden. Zum einen die von Rationalisten wie Descartes und Leibniz
vertretene Auffassung, daß jegliches Wissen a priori ist sowie auf der ande-
ren Seite die Sicht von Empirikern wie Locke und Hume
5
, daß sämtliches
Wissen auf tatsächlich erlebten Erfahrungen beruht.
6
Die transzendentale
Philosophie von Kant ist zwischen diesen beiden Hauptgedankenrichtungen
einzuordnen.
7
Die Suche nach der Auseinandersetzung mit Wissen kann nachweislich
mindestens bis auf Platon zurückverfolgt werden.
8
So ist nach Platon die Er-
kenntnis der Idee bildlich gesprochen Wiedererinnerung, d.h. ein Erfassen
der in allem Denken logisch immer schon vorausgesetzten Gegenstands-
strukturen (Gründe).
9
Platon ist sich der Schranken des menschlichen Wis-
sens bewußt.
10
2
Vgl. Moser, P.K.: Epistemology; in: Audi, R.: Cambridge Dictionary of Philosophy, Cam-
bridge, 1995, S. 233-238.
3
Vgl. Moser: a.a.O., S. 235.
4
Vgl. ebd..
5
Vgl. dazu z.B. Lühe, A. von der: David Humes ästhetische Kritik; Diss. Technische Univer-
sität Braunschweig 1993, Hamburg, 1995.
6
Vgl. Wilson, E. O.: Die Einheit des Wissens; Übs. Badal, Y., 2. Aufl., Berlin, 1998, S. 40ff.
7
Vgl. Zeise, H.: Philosophische Lesestücke, Bühl/Baden, 1972, S. 43.
8
Vgl. Jaspers, K.: Kleine Schule des philosophischen Denkens, 9. Aufl., München, 1983, S.
176.
9
Vgl. Zeise: a.a.O., S. 1 f.
10
Vgl. ebd..
7
2.1.1.2 Fernöstliche Tradition
Die zuvor erläuterte Erkenntnistheorie geht zurück auf die westliche intellek-
tuelle Tradition. Im fernen Osten und insbesondere im Buddhismus hat sich
die Erkenntnistheorie in anderer Form entwickelt.
11
Dabei wurde in Japan
der Zugang zum Begriff Wissen durch drei Leitlinien beeinflußt:
12
·
Die Einheit von Mensch und Natur
·
Die Einheit von Körper und Geist
·
Die Einheit von Ich und anderen
Das Prinzip der Einheit von Mensch und Natur, das wichtigste Kennzeichen
des japanischen Denkens, zeigt sich in der Sprache und im Denken während
des Sprechens durch die Verwendung zahlreicher Bilder, die sehr kontext-
spezifisch sind.
13
Diese andere Ausprägung der Erkenntnistheorie läßt sich
aus der Geisteshaltung erklären:
,,Japaner erblicken die höchste Realität in den zarten Übergängen eines
ständigen Wandels und in konkreten, sichtbaren Dingen statt in einer ewi-
gen, unveränderlichen, unsichtbaren und abstrakten Wesenheit. Für sie liegt
die Realität in der körperlichen Interaktion mit der Natur und anderen Men-
schen."
2.1.2 Eigenschaften von Wissen
In diesem Unterabschnitt geht es darum, Charakteristika von Wissen sowohl
in allgemeiner als auch in wirtschaftlicher Hinsicht zu skizzieren. Daraus ab-
geleitet werden dann im nächsten Abschnitt Definitionen von Wissen.
11
Vgl. dazu z.B. Steinkellner, E.: Die erkenntnistheoretisch-logische Tradition des Buddhis-
mus. Weiterbildendes Studium Buddhismus in Geschichte und Gegenwart, Band II. Ham-
burg, 1998, S. 63-86.
12
Vgl. Nonaka, I., Takeuchi, H.: Die Organisation des Wissens Wie japanische Unterneh-
men eine brachliegende Ressource nutzbar machen; Übs. Mader, R., Frankfurt am Main,
New York, 1997, S. 40ff..
13
Vgl. hierzu und zum folgenden wörtlichen Zitat Nonaka: a.a.O., S. 40f..
8
2.1.2.1 Allgemeines
Die Ressource Wissen weist folgende Eigenschaften auf, die im Hinblick auf
das Management von Wissen zu Schwierigkeiten führen können:
14
·
Individuelles Wissen kann nur zum Teil extrahiert und gespeichert wer-
den
·
Wissen ist oftmals an situative Zusammenhänge gebunden
·
Wissen ist nicht nur kognitiv vorhanden, sondern auch in sozialen Bezie-
hungen und kulturellen Traditionen
·
Wissen in Organisationen ist meist verteiltes Wissen
·
Wissen unterliegt bedingt durch Erfahrungen permanenten Transfor-
mationsprozessen
·
Wissen hat zumindest teilweise eine geringe Gültigkeitsdauer
So vermindert sich z.B. die Relevanz von Technikwissen von 100% auf 0%
innerhalb von fünf Jahren, die Relevanz von beruflichem Fachwissen sinkt
im gleichen Maße innerhalb von zehn Jahren, während die Relevanz von
Hochschul- und Schulwissen nur auf ca. 45% bzw. 50% zurückgeht inner-
halb von zehn Jahren.
15
Darüber hinaus kann die Ressource Wissen u.a. wie folgt beschrieben wer-
den:
16
·
Wissen ist an einen Träger gebunden
·
Wissen ist unendlich
·
Wissen wird durch häufigen Gebrauch nicht abgenutzt
14
Vgl. o. V.: Wissensmanagement; Folien zur Vorlesung Wissenspsychologie/Kognitionswis-
senschaft, Universität Freiburg WS 1999/2000, Folie 7, www.psychologie.uni-
freiburg.de/signatures/ploetz/lehre/ ws99-00/kogwiss/wissensmanagement.pdf 25.4.2002.
15
Vgl. o.V.: Wissensmanagement, a.a.O., Folie 8.
16
Vgl. Handlbauer, G.: Competing on Cognition? Möglichkeiten und Grenzen einer kostrukti-
vistischen Orientierung der Strategischen Unternehmensführung, in: Hinterhuber, J. et al.:
Das neue Strategische Management. Perspektiven und Elemente einer zeitgemäßen Unter-
nehmensführung, 2. Aufl., Wiesbaden, 2000, S. 134 und Mischak, R.: Von der Daten- zur
Wissensnavigation, in: Focus, 2. Jg., Ausgabe 4, 1999, S. 4.
9
2.1.2.2 Ökonomische Aspekte
Aus wirtschaftlichem Blickwinkel lassen sich u.a. folgende Eigenschaften von
Wissen festhalten:
17
·
Im Gegensatz zum materiellen Vermögen teilt die Organisation diesen
Produktionsfaktor mit ihren Mitarbeitern, die frei über ihr Eigentum verfü-
gen können
·
Wissen bringt ,,increasing return", wenn das Wissen einmal erarbeitet ist,
kann es auf große Mengen angewandt werden
·
Der Wert einer Investition in Wissen ist schwierig abzuschätzen
·
Wissen vermehrt sich im Gegensatz zum Austausch von knappen Gütern
durch Teilung eher, als daß es aufgebraucht wird; tauschen z.B. zwei
Personen jeweils einen Euro aus, haben beide je einen Euro; tauscht
man jedoch Wissen aus, haben beide nun das eigene und das fremde
Wissen; es ergibt sich eine Win-Win-Situation für beide Personen oder
anders formuliert: ,,The more I give you the more I have."
Wert wird insbesondere durch die Anwendung von Wissen vermehrt. Eine
solche Wertschöpfung, in der Value-add nicht über Mengen erzeugt wird,
unterscheidet sich in wesentlichen Aspekten von materieller Produktion, bei
der sich die Produktionsfaktoren Arbeit, Rohstoffe und Kapital im Prozeß
verbrauchen:
18
,,Um mehr zu produzieren, muß man mehr von ihnen einset-
zen. Im Gegensatz dazu ist Wissen eine Ressource, die sich nicht erschöpft,
sondern durch ihren Gebrauch sogar noch vermehrt."
19
Wissen ist die
Grundlage unternehmerischen Handelns
20
und zum einzig bedeutenden so-
wie vierten Produktionsfaktor
21
geworden.
17
Vgl. Handlbauer: a.a.O., S. 134 und Mischak: a.a.O., S. 4.
18
Vgl. Klotz, U.: Die Neue Ökonomie, in: FAZ, Nr. 96, 25.04.2000, S. 44.
19
Klotz: a.a.O., S.44.
20
Vgl. Drucker, P. F.: Innovations-Management für Wirtschaft und Politik, Übs. Reineke, U.;
Düsseldorf, Wien, 1985, S.18.
21
Vgl. Stewart, T. A.: Der vierte Produktionsfaktor; Wachstum und Wettbewerbsvorteile
durch Wissensmanagement; Übs. Eggert, U., München, Wien 1998, S. 10 und 67.
10
2.1.3 Konkrete Definitionen
In der Literatur findet sich eine Fülle von Definitionen zum Wissens-Begriff,
die meist stark vom Fachgebiet des Autors beeinflußt sind. Demgegenüber
gibt es wenige - fachübergreifende bzw. interdisziplinäre Begriffsbestim-
mungen. Im folgenden werden exemplarisch fünf Definitionen von Wissen
aufgezeigt:
·
Wissen aus Sicht der Management-Praxis:
Im Unternehmenskontext versteht man unter Wissen die Gesamtheit aller
Kenntnisse, Erfahrungen und Fähigkeiten, die zur Bewältigung von geschäft-
lichen Herausforderungen und Problemen eingesetzt werden.
22
Der wirt-
schaftliche Wert des Wissens ergibt sich nicht aus seinem puren Besitz,
sondern allein aus der Anwendung des Unternehmenswissens.
23
·
Wissen aus Sicht der Soziologie:
Wissen ist in einem extrem allgemeinen und nicht kulturspezifischen Sinne
kondensiertes Beobachten und in einem spezielleren Sinne, der evaluiertes
Unterscheidungsvermögen voraussetzt, eine als kognitives Erleben stilisierte
Erwartungshaltung.
24
·
Wissen aus Sicht der Psychologie:
Wissen repräsentiert das Ergebnis verarbeiteter Informationen.
25
Zum Wis-
sen gehören Kenntnisse, Meinungen, Auffassungen, Bewertungen und Zie-
le.
26
Wissen, mit dem sich ein hoher Grad von subjektiver Gewißheit
verbindet, wird als Überzeugung bezeichnet.
27
·
Wissen aus Sicht der Pädagogik:
In einer allgemeinen Form bezeichnet Wissen die von einer Person gespei-
cherten und reproduzierbaren Fakten, Kenntnisse und Einsichten über
Merkmale, Funktionen, Beziehungen, Zusammenhänge und Ursachen von
22
Vgl. Schneider, Ulrich, H.: Aus Erfahrung wird man klug ..., in: Wissensmanagement, 4.
Jg., Heft 2/2002, Ausgabe März/April, S. 51-53.
23
Vgl. Schneider, U.: a.a.O., S.52.
24
Vgl. Luhmann, N.: Die Wissenschaft von der Gesellschaft, Frankfurt am Main, 1992, S.
145.
25
Vgl. Eckerle, G.-A.: Innovatives Lernen; Frankfurt am Main, 1987, S. 51.
26
Vgl. Kraak, B.: Der riskante Weg von der Information zum Wissen; Göttingen, 1991, S. 12.
27
Vgl. Kraak: a.a.O., S. 12.
11
Wirklichkeitsbereichen. Wissen steuert menschliches Handeln, das als Un-
terkategorie des Verhaltens zielgerichtet ist und einer permanenten Regula-
tion bedarf.
28
·
Wissen aus Sicht der Informatik:
Wissen ist Information, die in einer bestimmten Situation für eine bestimmte
Person sinnvoll verwendet werden kann, d.h. nutzenstiftende Information.
29
2.1.4 Explizites Wissen
Die Art der Repräsentation von Wissen kann u.a. in zwei grundlegende Ka-
tegorien
30
eingeteilt werden:
·
Explizites bzw. deklaratives Wissen
·
Implizites bzw. prozedurales Wissen
31
Das Wissen, das in konventionellen Programmen
32
durch Daten, Tabellen
oder Datenbanken ausgedrückt ist, wird auf explizite Art dargestellt.
33
Des-
halb nennt man diese Art der Wissensvermittlung deklaratives bzw. explizites
Wissen. Wissen, das auf diese Art repräsentiert wird, ist flexibel, da es sich
leichter ändern läßt als ein Algorithmus. Explizites Wissen kann auch einfa-
cher an andere Problembereiche angepaßt werden als implizites Wissen.
Schließlich ist explizites Wissen leichter der Selbstbeobachtung zugänglich
als implizites Wissen, da ein System ,,weiß, was es weiß", es kann damit z.B.
28
Vgl. Riedl, A.: Verlaufsuntersuchung eines handlungsorientierten Elektropneumatik-
unterrichts und Analyse einer Handlungsaufgabe; Auszug Dissertation TU München; Frank-
furt am Main, 1998, S. 1, www.lrz-muenchen.de/~riedl/index.htm 25.04.2002.
29
Vgl. Heinsohn, J., Socher-Ambrosius, R.: Wissensverarbeitung, Eine Einführung; Heidel-
berg, Berlin, 1999, S. 1.
30
Romhardt führt 40 sogenannte Wissensdichotomien ein z. B. allgemein relevantes versus
höheres Wissen, Bewahrung versus Neugewinn und individuelles versus Gruppenwissen,
vgl. Romhardt, K.: Die Organisation aus der Wissensperspektive Möglichkeiten und Gren-
zen der Intervention; Diss. Universität Genève, Wiesbaden, 1998, S. 50 f. www.cck.uni-
kl.de/wmk/papers/public/DissRomhardt/pdf. 22.04.2002
31
Vgl. 2.1.5
32
Ein in konventioneller Programmiersprache (bspw. Pascal, Fortran, C) erstelltes Pro-
gramm beschreibt, wie etwas getan werden soll. Ein Programm, das in einer deklarativen
Programmiersprache wie z.B. Prolog geschrieben wurde, beschreibt, was getan werden soll.
33
Die Ausführungen dieses Unterabschnitts orientieren sich - soweit nicht anders vermerkt -
an Heinsohn, Socher-Ambrosius: Wissensverarbeitung, a.a.O. , S. 4 f..
12
Fragen über sein Wissen beantworten. Unter Berücksichtigung der drei öko-
nomischen Dimensionen Artikulationseffizienz (Ist Artikulation eine effiziente
Übertragungsform?), Artikulation (Sind die Wissenskomponenten artikuliert?)
und Bewußtsein der Problemrelevanz (Ist dem Träger bewußt, daß die Wis-
senskomponenten für die Lösung des Problems relevant sind?) läßt sich ex-
plizites Wissen beschreiben durch
·
effiziente
Artikulation
·
artikuliertes Wissen und
·
bewußte
Problemrelevanz.
34
2.1.5 Implizites Wissen
In einem Sortierprogramm z. B. ist das Wissen um die Eigenschaften von
Ordnungen und sortierten Listen implizit im Algorithmus dargestellt.
35
Man
nennt diese Art der Wissensrepräsentation prozedurales oder implizites
Wissen. Ähnliches gilt für das Wissen, das uns befähigt zu laufen, Rad zu
fahren oder zu schwimmen.
Bei konventionellen Programmen wird das Wissen durch Daten (explizites
Wissen) und durch Algorithmen (implizites Wissen) repräsentiert, wobei der
Schwerpunkt auf der Seite der Algorithmen liegt. Bei wissensbasierten Sy-
stemen liegt der Fokus dagegen auf dem expliziten Wissen. Hier ist zu un-
terscheiden zwischen ,,Wissen" und ,,Problemlösung". Von der Art der
Wissensdarstellung entspricht die Wissensbasis eines wissensbasierten Sy-
stems den Daten in konventionellen Systemen, denn beide sind explizit dar-
gestellt. Analog entspricht der Problemlösungsteil den Algorithmen, da es
sich hier um implizites Wissen handelt. Der Unterschied ist darin zu sehen,
daß die Wissensbasis viel mehr umfaßt als die Daten auf der Seite der kon-
34
Vgl. Rüdiger, M., Vanini, S.: Das Tacit knowledge-Phänomen und seine Implikationen für
das Innovationsmanagement, in: DBW Die Betriebswirtschaft, 58. Jg. 4/1998 (Juli/August),
467-480.
35
Die Ausführungen dieses Unterabschnitts orientieren sich - soweit nicht anders vermerkt -
an Heinsohn, Socher-Ambrosius: a.a.O., S. 4 f..
13
ventionellen Programme. Ein Großteil des algorithmischen Wissens ist in
wissensbasierten Systemen deklarativ dargestellt.
2.1.5.1 Tacit Knowledge
Als ,,Teilmenge"
36
von implizitem Wissen gilt Tacit Knowledge. Polanyi um-
schrieb es damit, ,,that we can know more than we can tell"
37
. Tacit Knowled-
ge umfaßt Formen von Wissen, die nicht artikuliert sind, weil entweder die
Problemrelevanz der Wissenselemente nicht bewußt ist, Artikulation keine
effiziente Form der Übertragung ist oder es sowohl an Problembewußtsein
als auch an Artikulationseffizienz fehlt.
38
39
Bei dem in Organisationen vor-
handenem Wissen handelt es sich meist um tacites Wissen.
40
2.1.5.2 Sonstiges implizites Wissen
Das sonstige implizite Wissen
41
ergibt sich als ,,Restmenge" durch Subtrakti-
on des Tacit Knowledge vom impliziten Wissen. Anders formuliert läßt sich
das sonstige implizite Wissen als die Teilmenge vom impliziten Wissen be-
schreiben, die nicht artikuliert wird, obwohl die Problemrelevanz der Wis-
senskomponenten bewußt ist und/oder Artikulation eine effiziente Art der
Übertragung ist.
36
Vgl. z. B. Arora, A.: Contracting for Tacit Knowledge: The Provision of Technical Services
in Technology Licensing Contracts, Journal of Development Economics, Bd. 50, 1996, S.
233-256.
37
Vgl. Polanyi, M.: The Tacit Dimension, London, 1966, S. 7.
38
Vgl. Rüdiger, Vanini, a.a.O., S. 472.
39
Die verwendeten Kriterien wurden unter 2.1.4 erläutert.
40
Vgl. Teece, D. J.: Managing Intellectual Capital, Oxford, New York, 2002, S. 38.
41
Der Begriff findet sich so nicht in der Literatur. Es erscheint jedoch aus Gründen u.a. der
Klarheit plausibel, ihn einzuführen.
14
2.1.6 Intellektuelles Kapital
Aus betriebswirtschaftlicher Sicht ist auf das intellektuelle Kapital als einer
besonderen Form von Wissen einzugehen. Für das intellektuelle Kapital
werden synonym die Begriffe Wissenskapital, intangible/nicht-finanzielle,
immaterielle, verborgene, unsichtbare Vermögenswerte oder auch Tobin's Q
(vgl. dazu 4.3.2) verwendet.
42
Es kann sich dabei handeln u.a. um Fähigkei-
ten, Know-how, Kreativität, Lern- und Innovationsfähigkeit, Software, Design,
Datenbank, Marken/-namen/-treue, Warenzeichen, Kundenvertrauen, Pa-
tente, Veröffentlichungsrechte/Copyrights, Lizenzen, Verträge, Netzwerke,
Unternehmenskultur, Ansehen, Mitarbeiterschulungen, Forschung und Ent-
wicklung, Ausbildung und Beziehungen zu Kunden/Lieferanten//Mitarbei-
tern.
43
Intellektuelles Kapital kann alternativ in zwei Kategorien zerlegt werden:
44
Zunächst in einen ,,halb dauerhaften Grundstock" an Wissen, d.h. Fachwis-
sen über ein bestimmtes Aufgabengebiet eines Mitarbeiters oder eines Un-
ternehmens. Daneben gibt es Tools, die diesen Grundstock erweitern, indem
sie z.B. neue Fakten bereitstellen.
Wissen wird zu intellektuellem Kapital, wenn es systematisiert wird, wenn es
eine schlüssige Form annimmt, bspw. in Form einer Adreßliste, einer Datei
oder einer Prozeßbeschreibung,
45
oder wenn es eine Form erhält, die be-
schreibbar, nutzbar und teilbar ist.
46
,,Intellektuelles Kapital ist eine An-
sammlung nützlichen Wissens."
47
42
Vgl. z.B. Hopfenbeck, W., Müller, M., Peisl, T.: Wissensbasiertes Management; Ansätze
und Strategien zur Unternehmensführung in der Internet-Ökonomie; Landsberg/Lech 2001,
S. 344 oder ähnlich bei Kurtzke, C., Popp, P.: Das wissensbasierte Unternehmen; Praxis-
konzepte und Management-Tools; München, Wien 1999, S. 209.
43
Vgl. Hopfenbeck et al.: a.a.O., S. 344.
44
Vgl. Stewart: a.a.O., S. 80.
45
Vgl. Stewart: a.a.O., S. 77.
46
Vgl. ebd..
47
Vgl. ebd..
15
Diese Definition von Stewart bietet u.a. zwei Vorteile im Vergleich zu ande-
ren Definitionen desselben Begriffs. Einerseits kann sie für jede Organisation
angewendet werden und gilt nicht ausschließlich für Unternehmen. Anderer-
seits erklärt diese Definition allein das intellektuelle Kapital und nicht das
intellektuelle Material. Ein Beispiel für das intellektuelle Material stellt z.B. die
Bedienungsanleitung für einen (erstmals) zu benutzenden PKW dar, die je-
doch in einer für den Fahrer nicht verständlichen Fremdsprache verfaßt ist.
Das Wissen ist somit für den Fahrer nicht nutzbar.
2.1.7 Die hierarchische Sichtweise
Wissen ist mehr als nur reine Daten oder Informationen. Wissen wird - ver-
einfacht ausgedrückt - aus Daten und Informationen abgeleitet. Im folgenden
wird dazu eine Verdeutlichung und eine hierarchische Systematisierung die-
ser Begriffe vorgenommen.
48
2.1.7.1 Daten
Daten entstehen bei sämtlichen Aktivitäten einer Organisation bzw. bei real-
weltlichen Sachverhalten. Sie lassen sich in technologischen Systemen
speichern, bearbeiten und übermitteln. Es ist grundsätzlich zu unterscheiden
zwischen internen und externen Daten sowie zwischen transaktionalen bzw.
relationalen, analytischen und sonstigen Daten.
49
Als Basiseinheiten beste-
hen sie aus Zahlen, Texten, Bildern usw. Sie charakterisieren einzelne Fak-
ten zu Ereignissen/Vorgängen. Das in Organisationen adressierbare Ele-
48
Die Ausführungen dieses Unterabschnitts orientieren sich soweit nicht anders vermerkt
an Hopfenbeck et al.: a.a.O., S. 210 ff.
49
Vgl. Zinow, R.: Der vierte Faktor Der Mitarbeiter im Mittelpunkt, in: sapinfo.net, das SAP-
Magazin, Nr. 69, 4/2000, S. 26-27.
16
ment sind Daten. Diese stellen Zustände dar, die quantifiziert werden kön-
nen und damit betriebswirtschaftliche Relevanz bekommen.
2.1.7.2 Informationen
Informationen sind digitalisierte, in quantitative Codes verschlüsselte Da-
ten/Fakten, die beobachtet, gemessen, geordnet und strukturiert werden.
Information bedeutet ursprünglich ,,Form geben". Informationen werden
übermittelt durch Netzwerke und besitzen im Gegensatz zu Daten Bedeu-
tung und Zweck. Aus Daten werden Informationen durch Einbindung in einen
ersten Zusammenhang von Bedeutungen, die für ein bestimmtes System
gelten.
50
Unter Information versteht man damit die Kombination relevanter
Daten, das Beschreiben zusammenhängender Aussagen und das Umsetzen
in einen Kontext, d.h. daß die Daten geordnet und strukturiert werden. Was
aus dem World Wide Web kommt, ist i.a. nur Information.
2.1.7.3 Wissen
Wissen ist das Ergebnis der Verarbeitung und Interpretation von Information
durch Intelligenz, Bewußtsein und Lernen. Wissen ist die Fähigkeit aus In-
formationen Entscheidungen abzuleiten, Erfahrungen zu machen, zu nutzen
und daraus zu lernen. Wissen stützt sich auf Daten und Informationen, ist im
Gegensatz zu diesen jedoch immer an Personen gebunden.
51
Es wird von
Individuen konstruiert und repräsentiert deren Erwartungen über Ursache-
Wirkungs-Zusammenhänge.
52
50
Vgl. Willke, H.: Systematisches Wissensmanagement, Stuttgart, 1998, S. 8.
51
Vgl. Probst, G., Raub, S., Romhardt, K.: Wissen managen: Wie Unternehmen ihre wert-
vollste Ressource optimal nutzen; 2. Aufl., Wiesbaden, 1998, S 44.
52
Vgl. Probst et al.: Wissen managen, a.a.O. S.44.
17
2.1.7.4 Beispiel
53
zur Begriffsabgrenzung
Daten über eine Marktsituation werden in Form einer Marktforschungsstudie
erhoben. Die Analyse des Datenmaterials erscheint in einem Bericht, der die
essentiellen Erkenntnisse in strukturierter Form darlegt. Diese Information
kann ein Experte als Basis für seine Entscheidungen heranziehen und auf-
grund seines Know-hows und seiner Erfahrungen interpretieren.
2.1.7.5 Das Informationsparadox
54
Das Informationsmanagement in den meisten Organisationen läßt sich heute
immer noch mit der Pareto-Regel darstellen. Danach existieren mehr als
80% der expliziten Informationen, die in einer Organisation vorhanden sind
nur auf dem Papier oder auf lokalen Festplatten der Mitarbeiter und weniger
als 20% der expliziten Informationen stehen in Datenbanken zur Verfügung.
Die Fähigkeit, durch Interpretation und Lernen aus Informationen neues
Wissen zu schaffen, ist durch die Ressource Mensch begrenzt. Dieses
Spannungsfeld aus Informationsflut und Wissensmangel wird als Informati-
onsparadox bezeichnet, da der Anteil des verfügbaren Wissens an den vor-
handenen Informationen kontinuierlich zurückgeht.
2.2 Wissensmanagement
Der Terminus Wissensmanagement setzt sich aus den Begriffen Wissen und
Management
55
zusammen. Es handelt sich daraus abgeleitet jedoch nicht
um eine exakte Wissenschaft. Zur Präzisierung wird deshalb im folgenden
53
Vgl. Fink, K.: Know-how-Management Architektur für den Know-how-Transfer; München,
Wien, 2000, S. 27.
54
Die Ausführungen dieses Unterabschnitts orientieren sich soweit nicht anders vermerkt
an Hopfenbeck et al.: a.a.O., S. 215.
55
Der Begriff ,,Management" wird hier als bekannt vorausgesetzt.
18
der Begriff des Wissensmanagements - soweit es im Rahmen der Bearbei-
tung dieser Arbeit möglich ist - einer genaueren Prüfung unterzogen. Es ist
jedoch darauf hinzuweisen, daß es keine allgemein gültige, einheitliche und
eindeutige Definition
56
gibt, sondern jede von der jeweiligen Perspektive und
was erreicht werden soll, geprägt ist. Darüber hinaus ist vorab anzumerken,
daß Wissensmanagement grundsätzlich nichts Neues ist, denn schon seit
Jahrhunderten vermitteln bspw. Handwerksmeister ihr Können an ihre Lehr-
linge und tauschen Berufstätige bei ihrer Arbeit Ideen und Know-how aus.
57
Trotzdem hat Wissensmanagement u.a. durch die beschleunigte Fortent-
wicklung der Informationstechnologie eine andere Dimension erlangt bzw. ist
dabei, sie zu erlangen.
2.2.1 Definitionen
In der Literatur finden sich zahlreiche Definitionen des Terminus Wissens-
management (engl. Knowledge Management). Drei für den weiteren Fort-
gang der Arbeit besonders geeignet erscheinende Definitionen werden
nachfolgend aufgeführt und kurz charakterisiert:
·
,,Wissensmanagement ist die zweckorientierte Selektion der Information
für die systematische Gewinnung von Wissen sowie der effiziente Aus-
tausch und die Reflexion von Wissen im Unternehmen zur Unterstützung
der strategischen Ziele."
58
Der Fokus liegt hier auf der Umwandlung von
Information in Wissen und der Förderung der Ziele.
56
Vgl. Page, R.: Die Gedanken sind frei, in: SAP Info Lösungen und Produkte, das Magazin
der SAP-Gruppe, Nr. 61, 8/1999, S. 46-47.
57
Vgl. Latzke, U.: Wissen ist Macht Vorsprung durch Wissensmanagement, in: Handels-
blatt 19.07.2000, www.handelsblatt.com/hbiwwangebot/fn/relhbi/sfn/cn_artikel_drucke.../
index.htm 01.08.2000.
58
Vgl. Schiava della, M., Rees, W. H.: Was Wissensmanagement bringt, Wien, Hamburg,
1999, S 49.
19
·
,,Knowledge Management is the collection of processes that govern the
creation, dissemination, and utilization of knowledge."
59
Hier wird die pro-
zessuale Sicht besonders betont.
·
,,Wissensmanagement ist ein Führungsansatz, der sich intensiv damit
beschäftigt, die organisatorische Intelligenz eines Unternehmens zu stei-
gern, um in der Zukunft wirksam handeln zu können und um die Struktu-
ren so zu gestalten, daß die Ziele erreicht werden können."
60
Nach dieser
Definition ist Wissensmanagement ein Konzept zur Zielrealisierung für
den dispositiven Faktor; dabei werden weder Information noch Wissen
gesondert hervorgehoben, sondern die ,,organisatorische Intelligenz" be-
tont.
Abbildung 1 verdeutlicht die Interdisziplinarität vom Wissensmanagement:
Abbildung 1: Wissensmanagement als fächerübergreifende Disziplin,
Quelle: o. V.: Wissensmanagement; Folien zur Vorlesung Wissenspsycholo-
gie, a.a.O., Folie 10.
59
Vgl. Neumann, B.: An Open Discussion of Knowledge Management, Auszug Einleitung,
o.O., 1991, in: The Knowledge Management Forum, What is Knowledge Management,
31.03.1996, , www.km-forum.org/what_is.htm, 25.03.2002.
60
Vgl. Güldenberg, S.: Wissensmanagement und Wissenscontrolling in lernenden Organisa-
tionen: ein systemtheoretischer Ansatz, Wiesbaden, 1997, S.22.
20
2.2.2 Ziele
Je nach Ebene der Betrachtung lassen sich unterschiedliche Ziele des Wis-
sensmanagements nennen. Werden die Ziele z. B. auf Abteilungsebene
heruntergebrochen, so geht es zum einen darum
61
, bestehendes Wissen zu
identifizieren, zu selektieren, weiter zu entwickeln und anzuwenden. Zum
anderen soll neues Wissen geschaffen werden.
62
Bei Betonung der Vorteil-
haftigkeit des Wissensmanagements auf einer höheren Ebene (z.B. Ge-
schäftsbereichsebene) können zwei Ziele angestrebt werden: Einerseits geht
es darum, die Best Practice zu identifizieren und zum Standard werden zu
lassen, womit Doppelarbeit vermieden, die Bearbeitung der Aufgaben be-
schleunigt und die Qualität verbessert werden kann.
63
Das zweite Ziel be-
steht dann darin, Informationen über Kunden und Problemlösungen zu
einem Gesamtbild zusammenzufügen, zu dem sämtliche Mitarbeiter Zugriff
haben.
64
Oder - formuliert als ein alleiniges Ziel es soll durch Wissensma-
nagement das vorhandene Wissen optimal genutzt, weiterentwickelt und in
neue Produkte, Prozesse und Geschäftsfelder umgesetzt werden.
65
Wird
Wissensmanagement auf der Geschäftsleitungsebene angesiedelt, dann ist
Ziel eines Wissensmanagement-Systems, durch einen Innovationsvorsprung
Wachstums- und Ertragsvorteile zu erreichen.
66
61
Vgl. Hopfenbeck et al.: a.a.O., S. 60.
62
Vgl. ebd..
63
Vgl. Sommerlatte, T.: Aus der Praxis: Wissensmanagement ist ein heißes Thema in füh-
renden deutschen Unternehmen, in: E-Learning News, Newsletter 4. Ausgabe, o. Datum, o.
S.; Beilage, S.1, in: Wissensmanagement, 4. Jg., Heft 2/2002, Ausgabe März/April.
64
Vgl. Sommerlatte, a.a.O., S. 1.
65
Vgl. Müller, Stefan: House of Knowledge, E-Learning and knowledge service providing bei
Metro C&C, Folien zum Fachseminar Wissensmanagement im Unternehmen, BA Lörrach,
11.11.2000, www.ba-loerrach.de/freundeskreis/mue101100.pdf
25.4.2002.
66
Vgl. Sommerlatte, T.: Marktrelevantes Wissen im Zeitalter der Informationsflut, in: Antoni,
C. H., Sommerlatte, T. (Hrsg.): Report Wissensmanagement, Berlin, 1999
www.symposion.de/wissen/wm_01.htm 02.04.2002. S. 1-6.
21
2.2.3 Umfang
Für ein umfassendes Wissensmanagement sind Qualifikationen zur Beein-
flussung von
·
Strategie (z. B Wissensziele)
·
Struktur (z.B. Anreizsysteme zum Wissenstransfer)
·
Prozessen (z. B. Transparenz von Entscheidungswegen)
·
Kultur (z. B. Umgang mit Fehlern und Konflikten)
·
Personal (z. B. Raum für Kreativität)
·
Technologie (z. B. Internet) und
·
räumliche Architektur (z. B. Bürogestaltung)
erforderlich.
67
Bei der Beschreibung des Umfangs vom Wissensmanage-
ment liegt ein besonderer Schwerpunkt auf seinen Prozessen. Es geht somit
u.a. um Wissenserwerb, -speicherung, -verteilung und -anwendung.
2.2.4 Grundsätze
Folgende Prinzipien, die mit kurzen Erläuterungen versehen sind, können
zur Umsetzung von Wissensmanagement in der Praxis genannt werden:
68
·
Wissensmanagement ist kostspielig.
Wissen ist ein Asset und Wissensmanagement erfordert Investitionen in
andere Assets (z. B. Dokumenten-Management-Systeme, Mitarbeiter-
schulung).
·
Wissensmanagement wird von Individuen getragen.
69
67
Vgl. Pircher, R.: Umfassendes Wissensmanagement, Folien zur Vorlesung Wissensma-
nagement 1, Wintersemester 2001/02 Donau-Universität Krems, Krems 2001, www.donau-
uni.ac.at/zim1/WM/umfassendes_WM_Pircher_010927.pdf 21.04.2002.
68
Vgl. - soweit nicht anders vermerkt - Davenport, T. H.: Some Principles of Knowledge Ma-
nagement, o.O., 1996, Auszug, www.bus.utexas.edu/kman/kmprin.htm 18.05.2002
69
Vgl. Henning, K.: Zur Sache: Welche Anforderungen stellt das Wissensmanagement an
den Einzelnen? in: FAZ 08.07.2000, S. 65.
Details
- Seiten
- Erscheinungsform
- Originalausgabe
- Jahr
- 2002
- ISBN (eBook)
- 9783832460945
- ISBN (Paperback)
- 9783838660943
- DOI
- 10.3239/9783832460945
- Dateigröße
- 773 KB
- Sprache
- Deutsch
- Institution / Hochschule
- FOM Essen, Hochschule für Oekonomie & Management gemeinnützige GmbH, Hochschulleitung Essen früher Fachhochschule – Informatik
- Erscheinungsdatum
- 2002 (November)
- Note
- 1,7
- Schlagworte
- wissensmanagement-systeme architekturen konzepte
