Business Intelligance-Tools im Kooperationscontrolling
©2003
Diplomarbeit
121 Seiten
Zusammenfassung
Inhaltsangabe:Einleitung:
Vor dem Hintergrund einer rasanten Veränderung der Marktsituation müssen Entscheidungsprozesse gestrafft werden, die auf schnellen und präzisen Analysen der Geschäftsdaten basieren. Parallel fallen durch die technologische Entwicklung riesige Mengen von Daten an, die es zu verarbeiten gilt. Den Unternehmen ist klar geworden, dass die traditionellen Erfolgsfaktoren nicht mehr ausreichen, um eine besondere Stellung auf dem Markt zu behaupten.
Für eine schnelle Entscheidungsfindung und die Beschleunigung von Kommunikationsprozessen sind DV-Systeme vonnöten, die alle Probleme auf eine einfache Weise zu lösen versuchen. Dabei stoßen die vorhandenen Management Support Systeme (MSS) oft an die Grenzen ihrer Möglichkeiten.
Aus diesem Grund und ob der Schwächen der Systeme haben sich konkrete Lösungen und Ansätze herausgebildet, die immer häufiger unter dem Begriff Business Intelligence zusammengefasst werden.
Der Begriff Business Intelligence wird in der letzten Zeit in Theorie und Praxis im Bereich entscheidungsunterstützender Systeme häufig diskutiert. Sicher ist, dass Business Intelligence kein neues oder innovatives Konzept beschreibt, sondern als eine begriffliche Klammer gesehen wird, die eine Vielfalt von unterschiedlichen Ansätzen zur Datenanalyse subsummiert.
Dabei besteht keine eindeutige Meinung, wie und in welchen Bereichen der Einsatz von Business Intelligence-Tools sinnvoll ist und sein kann. Informationstechnologien müssen mit Hilfe von Business Intelligence die Möglichkeiten bieten, aus externen oder internen Informationen relevante Zusammenhänge offenzulegen, um für die Entscheidungsunterstützung des Managements aussagekräftiges Datenmaterial zu generieren.
Neben der Behandlung der Business Intelligence-Thematik wird im Rahmen dieser Arbeit zusätzlich auf den Begriff der Kooperation eingegangen. Hierbei sollen die Synergieeffekte durch die Nutzung gemeinsamer Ressourcen beleuchtet werden, um eine erfolgreiche Unternehmenssteuerung durchzusetzen. Nach einer notwendigen Begriffsabgrenzung und der getrennten Betrachtung von Business Intelligence und Kooperationscontrolling wird anschließend die Umsetzung eines modellierten Gesamtkonzeptes beschrieben.
Zielsetzung der Arbeit ist daher die systematische Untersuchung des Business Intelligence-Konzeptes und die Implementierung in das Kooperationscontrolling eines Netzwerkes. Dabei wird anfangs durch die Beschreibung der begrifflichen Grundlagen ein […]
Vor dem Hintergrund einer rasanten Veränderung der Marktsituation müssen Entscheidungsprozesse gestrafft werden, die auf schnellen und präzisen Analysen der Geschäftsdaten basieren. Parallel fallen durch die technologische Entwicklung riesige Mengen von Daten an, die es zu verarbeiten gilt. Den Unternehmen ist klar geworden, dass die traditionellen Erfolgsfaktoren nicht mehr ausreichen, um eine besondere Stellung auf dem Markt zu behaupten.
Für eine schnelle Entscheidungsfindung und die Beschleunigung von Kommunikationsprozessen sind DV-Systeme vonnöten, die alle Probleme auf eine einfache Weise zu lösen versuchen. Dabei stoßen die vorhandenen Management Support Systeme (MSS) oft an die Grenzen ihrer Möglichkeiten.
Aus diesem Grund und ob der Schwächen der Systeme haben sich konkrete Lösungen und Ansätze herausgebildet, die immer häufiger unter dem Begriff Business Intelligence zusammengefasst werden.
Der Begriff Business Intelligence wird in der letzten Zeit in Theorie und Praxis im Bereich entscheidungsunterstützender Systeme häufig diskutiert. Sicher ist, dass Business Intelligence kein neues oder innovatives Konzept beschreibt, sondern als eine begriffliche Klammer gesehen wird, die eine Vielfalt von unterschiedlichen Ansätzen zur Datenanalyse subsummiert.
Dabei besteht keine eindeutige Meinung, wie und in welchen Bereichen der Einsatz von Business Intelligence-Tools sinnvoll ist und sein kann. Informationstechnologien müssen mit Hilfe von Business Intelligence die Möglichkeiten bieten, aus externen oder internen Informationen relevante Zusammenhänge offenzulegen, um für die Entscheidungsunterstützung des Managements aussagekräftiges Datenmaterial zu generieren.
Neben der Behandlung der Business Intelligence-Thematik wird im Rahmen dieser Arbeit zusätzlich auf den Begriff der Kooperation eingegangen. Hierbei sollen die Synergieeffekte durch die Nutzung gemeinsamer Ressourcen beleuchtet werden, um eine erfolgreiche Unternehmenssteuerung durchzusetzen. Nach einer notwendigen Begriffsabgrenzung und der getrennten Betrachtung von Business Intelligence und Kooperationscontrolling wird anschließend die Umsetzung eines modellierten Gesamtkonzeptes beschrieben.
Zielsetzung der Arbeit ist daher die systematische Untersuchung des Business Intelligence-Konzeptes und die Implementierung in das Kooperationscontrolling eines Netzwerkes. Dabei wird anfangs durch die Beschreibung der begrifflichen Grundlagen ein […]
Leseprobe
Inhaltsverzeichnis
ID 7369
Braatz, Sven: Business Intelligance-Tools im Kooperationscontrolling
Hamburg: Diplomica GmbH, 2003
Zugl.: Universität Dortmund, Universität, Diplomarbeit, 2003
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Diplomica GmbH
http://www.diplom.de, Hamburg 2003
Printed in Germany
Inhaltsverzeichnis
I
Inhaltsverzeichnis
Inhaltsverzeichnis ...I
Abkürzungsverzeichnis...III
Abbildungsverzeichnis... IV
1
Einleitung ...5
1.1
Ausgangspunkt ...5
1.2
Aufbau der Arbeit ...7
2
Begriffliche Grundlagen ...11
2.1
Daten, Information, Wissen, Kommunikation...11
2.2
Informations- und Kommunikationssysteme...14
2.3
Daten- und Informationsmanagement ...18
2.3.1
Datenmanagement... 19
2.3.2
Informationsmanagement... 19
2.3.2.1
Bedeutung des Internets im Informationsmanagement ...21
2.3.2.2
Interne Informationsdarstellung durch das Intranet ...22
2.4
Wissensmanagement und Wissenscontrolling ...23
3
Konzepte, Technologien und Einsatzbereiche für Business Intelligence...26
3.1
Einführung und Herausforderung...26
3.2
Definition ...28
3.3
Zielsetzung und Umfang von Business Intelligence ...29
3.4
Prozessphasen des Business Intelligence...31
3.5
Aufbau von Business Intelligence, Portfolio und zentrale Bausteine...33
3.5.1
Datenbereitstellung ... 34
3.5.1.1
Datenquellen ...34
3.5.1.2
Datenvorbereitung...37
3.5.1.2.1
ETL-Tools ... 37
3.5.1.2.2
Datenbereinigungstools und Archivierung... 39
3.5.1.3
Datenspeicherung...40
3.5.1.3.1
Data Warehouse... 41
3.5.1.3.2
Data Mart... 47
3.5.1.3.3
Projektstruktur bei Datenspeichersystemen... 48
Inhaltsverzeichnis
II
3.5.2
Datenentdeckung, Knowledge Discovery ... 49
3.5.2.1
Datenanalyse ...50
3.5.2.2
Online Analytical Processing (OLAP) ...52
3.5.2.3
Data Mining ...59
3.5.3
Datenkommunikation... 63
3.6
Zusammenfassung Business Intelligence-Tools ...64
4
Kooperationscontrolling...66
4.1
Formen von Kooperationen und Unternehmensnetzwerke ...66
4.2
Controlling- und Informationskonzeption ...70
4.3
Veränderungen der Controllingebene durch Einflüsse der Informationsgesellschaft...74
4.4
Kooperationscontrolling als Teilbereich eines Supply Chain (SC)-Controlling ...76
5
Unterstützung von Business Intelligence-Tools im Kooperationscontrolling ...83
5.1
Ziele des Kooperationscontrolling und Modellannahmen ...83
5.1.1
Allgemeine Ziele der Supply Chain (Ebene 3) ... 87
5.1.2
Ziele eines fokalen Unternehmens (Ebene 1)... 89
5.1.3
Ziele eines Netzwerkunternehmens (Ebene 2) ... 90
5.1.4
Zusammenfassung der Ziele eines Netzwerkes ... 92
5.2
Anforderungen eines Business Intelligence-Einsatzes im Supply Chain-Controlling...93
5.2.1
Analysephase ... 93
5.2.2
Entwurfsphase... 96
5.2.3
Realisierungsphase... 98
5.2.4
Einführungsphase ... 98
5.3
Potenziale beim Einsatz von Business Intelligence-Tools im Kooperationscontrolling ..99
5.4
Probleme und Lösungsansätze bei der praktischen Umsetzung ...100
6
Kritische Würdigung und weitere Forschungsansätze...106
Literaturverzeichnis ...109
Abkürzungsverzeichnis
III
Abkürzungsverzeichnis
BSC Balanced
Scorecard
DFÜ Datenfernübertragung
DV Datenverarbeitung
DWH Data
Warehouse
EDI Electronic
Data
Interchange
EDV Elektronische
Datenverarbeitung
ETL Extraction
Transforming
Loading
HOLAP Hybrides
OLAP
HTML
Hyper Text Markup Language
i.e. id
est
i.e.S.
im eigentlichen Sinne
IT Informationstechnologie
KDD
Knowledge Discovery in Databases
MOLAP Multidimensionales
OLAP
MSS Management
Support
Systeme
ODS
Operational Data Store
OLAP
Online Analytical Processing
OLTP
Online Transactional Processing
ROLAP Relationales
OLAP
SQL Structured
Query
Language
WWW
World Wide Web
Abbildungsverzeichnis
IV
Abbildungsverzeichnis
Abbildung 1: Wissen, Daten und Information... 13
Abbildung 2: Die Entwicklung von Managemant Support Systemen... 15
Abbildung 3: Informationspyramide Wunsch und Realität ... 17
Abbildung 4: Management von Informationen ... 20
Abbildung 5: Vom Management zum Wissensmanagement ... 24
Abbildung 6: Business Intelligence und Wissensmanagement als Stufenmodell... 30
Abbildung 7: Das Business Intelligence-Portfolio ... 33
Abbildung 8: Die Architektur eines Business Intelligence-Konzeptes ... 35
Abbildung 9: Der ETL-Prozess im Überblick... 38
Abbildung 10: Referenzarchitektur für ein Data Warehouse ... 45
Abbildung 11: Verschiedene Data Warehouse-Architekturen ... 46
Abbildung 12: Die vier Perspektiven der Balanced Scorecard ... 51
Abbildung 13: Slicing und Dicing ... 54
Abbildung 14: Unterscheidung der Konsolidierungsebenen... 58
Abbildung 15: Klassen von Data Mining-Anwendungen... 61
Abbildung 16: Formen betrieblicher Kooperationen ... 68
Abbildung 17: Die mehrdimensionale Controlling- und Informationskonzeption ... 71
Abbildung 18: Änderung der Controllingebene... 75
Abbildung 19: Darstellung einer Supply Chain ... 78
Abbildung 20: Modelle des Supply Chain Managements ... 79
Abbildung 21: Architektur eines polyzentrischen Netzwerks ... 81
Abbildung 22: Hauptziele des Kooperationscontrolling ... 84
Abbildung 23: Modell der Supply Chain... 87
Abbildung 24: Modelliertes Projektvorgehen ... 95
1 Einleitung
5
1 Einleitung
Dieses Kapitel dient der Erläuterung des Ausgangspunktes (Kapitel 1.1),
beschreibt die Zielsetzung und gibt im Abschnitt 1.2 einen Überblick über den
Aufbau der Arbeit.
1.1 Ausgangspunkt
Vor dem Hintergrund einer rasanten Veränderung der Marktsituation müssen
Entscheidungsprozesse gestrafft werden, die auf schnellen und präzisen
Analysen der Geschäftsdaten basieren. Parallel fallen durch die technologische
Entwicklung riesige Mengen von Daten an, die es zu verarbeiten gilt. Den
Unternehmen ist klar geworden, dass die traditionellen Erfolgsfaktoren nicht
mehr ausreichen, um eine besondere Stellung auf dem Markt zu behaupten.
Für eine schnelle Entscheidungsfindung und die Beschleunigung von
Kommunikationsprozessen sind DV-Systeme vonnöten, die alle Probleme auf
eine einfache Weise zu lösen versuchen. Dabei stoßen die vorhandenen
Management Support Systeme (MSS) oft an die Grenzen ihrer Möglichkeiten
1
.
Aus diesem Grund und ob der Schwächen der Systeme haben sich konkrete
Lösungen und Ansätze herausgebildet, die immer häufiger unter dem Begriff
Business Intelligence zusammengefasst werden
2
.
Der Begriff Business Intelligence wird in der letzten Zeit in Theorie und Praxis
im Bereich entscheidungsunterstützender Systeme häufig diskutiert. Sicher ist,
dass Business Intelligence kein neues oder innovatives Konzept beschreibt,
sondern als eine begriffliche Klammer gesehen wird, die eine Vielfalt von
unterschiedlichen Ansätzen zur Datenanalyse subsummiert
3
.
1
Vgl. Propach, Reuse (2003), S. 98.
2
Vgl. Kemper, Unger (2002), S. 665.
3
Vgl. Gluchowski (2001), S. 5.
1 Einleitung
6
Dabei besteht keine eindeutige Meinung, wie und in welchen Bereichen der
Einsatz von Business Intelligence-Tools sinnvoll ist und sein kann.
Informationstechnologien müssen mit Hilfe von Business Intelligence die
Möglichkeiten bieten, aus externen oder internen Informationen relevante
Zusammenhänge offenzulegen, um für die Entscheidungsunterstützung des
Managements aussagekräftiges Datenmaterial zu generieren.
Neben der Behandlung der Business Intelligence-Thematik wird im Rahmen
dieser Arbeit zusätzlich auf den Begriff der Kooperation eingegangen. Hierbei
sollen die Synergieeffekte durch die Nutzung gemeinsamer Ressourcen
beleuchtet werden, um eine erfolgreiche Unternehmenssteuerung
durchzusetzen. Nach einer notwendigen Begriffsabgrenzung und der
getrennten Betrachtung von Business Intelligence und Kooperationscontrolling
wird anschließend die Umsetzung eines modellierten Gesamtkonzeptes
beschrieben.
Zielsetzung der Arbeit ist daher die systematische Untersuchung des Business
Intelligence-Konzeptes und die Implementierung in das Kooperationscontrolling
eines Netzwerkes. Dabei wird anfangs durch die Beschreibung der begrifflichen
Grundlagen ein Grundverständnis aufgebaut. Anschließend wird ein Business
Intelligence-Konzept hergeleitet und beurteilt. Aus den Erkenntnissen der
Bereiche Kooperation und Controlling wird in den folgenden Ausführungen auf
die Begriffsfindung und einige Aspekte des Kooperationscontrolling
eingegangen. Anhand eines theoretischen Modells werden die Möglichkeiten
und die auftretenden Probleme bei der Realisation eines Business Intelligence-
Projektes im Kooperationscontrolling bewertet. Die daraus resultierenden
Lösungsvorschläge werden vom Autor durch persönliche praktische
Erfahrungen illustriert. Abschließend werden die gesammelten Aspekte kritisch
betrachtet und neue Forschungsansätze entwickelt.
1 Einleitung
7
1.2 Aufbau der Arbeit
Grundsätzlich besteht die Arbeit aus überwiegend theoretischen Überlegungen,
die mit Erfahrungen aus der Praxis kombiniert werden. Zunächst werden nach
der Einleitung im Kapitel 2 die grundlegenden Begriffe erläutert und die
entsprechenden Definitionen, die für das Verständnis der Arbeit unumgänglich
sind, beschrieben.
Dies ist notwendig, da die Bedeutung der Begrifflichkeiten in der Theorie und
Praxis häufig unterschiedlich aufgefasst werden. Dieses Kapitel dient der
Eingrenzung der Begriffe und Definitionen. Im Speziellen werden die Begriffe
Daten, Information, Wissen und Kommunikation aufgegriffen und für den Zweck
dieser Diplomarbeit voneinander abgegrenzt. Anschließend wird auf die
Bedeutung und die Entwicklung der Informations- und Kommunikationssysteme
eingegangen. Damit verknüpft ist die inhaltliche Ausgestaltung eines Daten-
und Informationsmanagements, das auf die Datenversorgung und den
Informationsfluss eines Unternehmens einwirkt. Zudem wird der Begriff Wissen
durch die Ausführungen zum Wissensmanagement und -controlling weiter
ergänzt und diesen Einsatzbereichen gegenübergestellt.
Wie bereits beschrieben, ist der Begriff Business Intelligence nicht immer
eindeutig definiert. Aus diesem Grund ist es notwendig, im Kapitel 3 die
grundlegenden Begriffe und alle damit zusammenhängenden Instrumente zu
diskutieren. Neben der Beschreibung der Situation und der notwendigen
Begriffsinhalte wird explizit auf die Entwicklung von Business Intelligence als
Prozess geachtet. Hier sind die Ausführungen an die Gedanken von Grothe,
Weber, Schäffer
4
angelehnt. Nach der strukturellen Eingrenzung und dem
Aufbau von Business Intelligence zielen die weiteren Teile ausführlich auf die
zentralen Bausteine und damit auf die konzeptionelle Sicht von Business
4
Vgl. diesbezüglich: Grothe, Weber, Schäffer (1999a).
1 Einleitung
8
Intelligence ab. Die Meilensteine und Eckpfeiler dieser Betrachtungen sind die
Datenbereitstellung, Datenentdeckung und die Datenkommunikation.
Im Fokus der Analyse der Datenbereitstellung stehen dabei die
unterschiedlichen Datenquellen, die Datenvorbereitung und anschließend die
Datenspeicherung. Hinter dem Begriff der Datenvorbereitung sind sowohl ETL-
Tools als auch Datenbereinigungstools zu nennen, die ein einheitliches
Datenformat im Hinblick auf die Datenspeicherung gewährleisten. Daran
anknüpfend wird im Rahmen der Datenspeicherung speziell auf die intensiv
diskutierten Konzepte des Data Warehouse und von Data Marts eingegangen.
Hiermit verbunden ist eine Betrachtung der Vorgehensweise bei
Datenspeichersystemen, die besonders für spätere Analysen in dieser Arbeit
von Bedeutung sind.
Mit der Datenanalyse im Rahmen der Datenentdeckung ist die Vorstellung von
OLAP und Data Mining sehr eng verbunden und unabkömmlich. Diese
beschreiben Techniken zu Analyse von Informationen.
Nach der Analyse werden die Daten innerhalb der Datenkommunikation
abgebildet. Hier werden die speziellen Formen dargestellt, die bei der
Informationsvisualisierung wichtig sind. Anschließend folgt eine
Zusammenfassung des gesamten Business Intelligence-Konzeptes. Neben der
Notwendigkeit einer systemtechnischen Lösung für die Informationsflut und die
steigenden Anforderungen auf den Märkten ist auch in anderen Bereichen eine
Optimierung der Prozesse notwendig. Die Bildung von geschäftlichen
Partnerschaften ist heute und in der Vergangenheit immer häufiger zu
beobachten. Unternehmen schließen sich zusammen, um sich so von der
Konkurrenz weiter abheben zu können. Eine naheliegende Beziehung im
Hinblick auf das Business Intelligence wird das Kooperationscontrolling als ein
wichtiges Instrument angesehen.
1 Einleitung
9
In Kapitel 4 wird detailliert auf diese spezielle Form des Controlling innerhalb
eines Supply Chain-Controlling eingegangen. Besondere Ausführungen werden
dabei über die verschiedenen Formen der Kooperationen gemacht. Zudem
werden Unternehmensnetzwerke beispielhaft dargestellt. Im Fokus der weiteren
Betrachtung liegt außerdem die Controlling- und Informationskonzeption von
Reichmann
5
, die in dieser Diplomarbeit den Begriff Controlling festlegt. Vor dem
Hintergrund der Änderung der Betrachtungsweise im Controlling sind die
Einflüsse der Informationsgesellschaft spezifisch auf den Sachverhalt
anzuwenden. Nach dieser Auflistung der zeitlichen Veränderungen im
Controlling, wird im Anschluss daran das Kooperationscontrolling als
Teilbereich des Supply Chain-Controllings gesehen.
Nachdem diese beiden Hauptthemen isoliert und unabhängig voneinander
betrachtet sind, wird in Kapitel 5 auf diese Ausführungen aufbauend ein Modell
entwickelt. Hierbei werden Business Intelligence-Tools in das
Kooperationscontrolling eingebettet. Das Modell beinhaltet die Implementierung
von Business Intelligence-Tools in einer Kooperationsbeziehung. Neben den
einzelnen Zielen der unterschiedlichen Parteien des Modells, wird
zusammenfassend auch auf die allgemeinen Ziele eines Netzwerkes
eingegangen. Das Modell setzt Annahmen voraus, die grundlegend erläutert
werden. Innerhalb dieser Betrachtungen wird eine Projektstruktur zugrunde
gelegt, die in mehrere Phasen einzuteilen ist. Anhand des gewählten Modells
werden von der Ist-Analyse bis zum Soll-Konzept alle Angaben gemacht. Bei
der Einführung und Realisierung eines Konzeptes entstehen einerseits
Potenziale, andererseits können bei der Implementierung Probleme auftreten.
Diese letztgenannten werden durch eigens entwickelte Lösungsansätze
komplettiert.
5
Vgl. Reichmann (2001), S. 10-13.
1 Einleitung
10
Die innerhalb der Arbeit entstandenen Erkenntnisse im Bezug auf den Einsatz
von Business Intelligence-Tools im Kooperationscontrolling werden
abschließend in Kapitel 6 einer kritischen Würdigung unterzogen. Hinsichtlich
der analysierten Potenziale und der Ergebnisse des Modells werden zudem
Vorschläge gemacht, um einen weiteren Forschungsbedarf zu rechtfertigen.
Hier werden Bereiche angedacht, die weitere Potenziale bieten und mögliche
Ansätze zur weiteren Bearbeitung dieses Themas liefern.
2 Begriffliche Grundlagen
11
2 Begriffliche
Grundlagen
In dem folgenden Kapitel werden zunächst die begrifflichen Grundlagen, die
zum einfacheren Verständnis des Themas Business Intelligence führen,
vorgestellt. Neben der Abgrenzung der Begriffe Daten, Information, Wissen und
Kommunikation in Abschnitt 2.1 werden im weiteren Verlauf sowohl
Informations- und Kommunikationssysteme als auch das Daten- und
Informationsmanagement erläutert (Abschnitt 2.2 und 2.3). Im Hinblick auf die
Thematik des Business Intelligence wird in Kapitel 2.4 explizit auf das
Wissensmanagement und Wissenscontrolling eingegangen.
2.1 Daten, Information, Wissen, Kommunikation
6
Um die Abhängigkeit der Begriffe Daten, Information, Wissen und
Kommunikation zu verstehen, ist es sinnvoll, zunächst die Komponenten
einzeln und unabhängig zu untersuchen. Dabei bildet Wissen den
Ausgangspunkt der Betrachtung, und die Gesamtheit sei hier definiert als die
Wahrnehmungen, Erfahrungen und Kenntnisse über die Realität des Menschen
und damit über Sachverhalte, Personen, Normen, Werte und Handlungen
7
. Um
Wissen weiter definieren zu können, wird als Systematisierungshilfe auf die
Erkenntnisse der Semiotik als allgemeine Sprach- und Zeichentheorie
zurückgegriffen. Diese ist in drei Ebenen zu gliedern, i.e. die Syntaktik, die
Semantik und die Pragmatik
8
.
Die Ebene der Syntaktik beschäftigt sich mit sprachlichen Zeichen (Wörter,
Sätze) und deren Verknüpfungen, wobei allein auf die Regeln zur Kombination
dieser Zeichen abgezielt wird.
6
Die aufgeführten Begriffe werden in der Literatur unterschiedlich dargestellt.
Die nachfolgenden Definitionen sollen einen Überblick geben, sind aber in der Praxis häufig
uneinheitlich diskutiert worden.
7
Vgl. Hesse (1994), S. 42.
8
Vgl. Streubel (2000), S. 61.
2 Begriffliche Grundlagen
12
Die Semantik thematisiert die Beziehungen zwischen dem sprachlichen
Zeichen und dem realen Objekt, aber auch zwischen dem Zeichen und seiner
inhaltlichen Bedeutung.
Die Ebene der Pragmatik hat schließlich die Beziehungen zwischen Zeichen
und ihren Benutzern zum Gegenstand. Es wird also eine Zweckorientierung der
verwendeten Sprachelemente untersucht
9
. Der Wissensbegriff kann
grundsätzlich auf alle drei Ebenen angewandt werden. Für die Abgrenzung der
Begriffe Information und Daten sind lediglich die syntaktische und die
pragmatische Ebene relevant. Die syntaktische Ebene unterscheidet Wissen
nach maschinenverarbeitbarer und nicht maschinenverarbeitbarer Form
(wie z.B. Gefühl, Angst, Glück).
Hieraus lässt sich die Definition von Daten ableiten. ,,Unter Daten versteht man
Wissen in maschinenverarbeitbarer Form."
10
In diesem Zusammenhang ist
festzuhalten, dass der allgemeine technische Fortschritt in der
Informationstechnologie zu einer immer komplizierteren Abgrenzung der
Begriffe Daten und nicht maschinenverarbeitbaren Wissen führt. Die Menge des
nicht maschinenverarbeitbaren Wissens wird immer kleiner.
In der pragmatischen Ebene können wir zwischen zweckorientiertem und nicht
zweckorientiertem Wissen unterscheiden
11
. In Bezug auf diese Unterscheidung
definiert man den Begriff der Information wie folgt: ,,Information wird als
zweckorientiertes Wissen betrachtet."
12
Informationen sollen sowohl
Entscheidungen und Handlungen vorbereiten. Sie sind wesentlich für die
Entscheidungsunterstützung des Managements in einem Unternehmen und
genießen in der heutigen Zeit eine enorm wichtige Stellung.
9
Vgl. Bode (1997), S. 451-452.
10
Streubel (2000), S. 62.
11
Erkennbar in Abbildung 1.
12
Wittmann (1959), S. 14.
2 Begriffliche Grundlagen
13
Auf die Besonderheit des Begriffes der Information wird im nächsten Kapitel
näher eingegangen.
Wissen
syntaktische
Ebene
pragmatische
Ebene
nicht maschinell
verarbeitbar
ohne
Zweckeignung
mit
Zweckeignung
mit
Zweckeignung
ohne
Zweckeignung
Informationen
und Daten
Daten
Informationen
maschinell
verarbeitbar
Wissen
syntaktische
Ebene
pragmatische
Ebene
nicht maschinell
verarbeitbar
ohne
Zweckeignung
mit
Zweckeignung
mit
Zweckeignung
ohne
Zweckeignung
Informationen
und Daten
Daten
Informationen
maschinell
verarbeitbar
Abbildung 1: Wissen, Daten und Information
13
Daten und Informationen sind also verschiedene Sichtweisen auf maschinell
verarbeitbares Wissen. Wissen lässt sich immer in Form von Daten darstellen,
allerdings ohne einen Zweckbezug. Unterstellt man, dass in einem
Unternehmen keine Daten zufällig produziert werden, dann erhalten Daten
einen Zweckbezug und könnten wie Informationen behandelt werden. Die
Übertragung von Informationen kann auf verschiedene Art und Weise
geschehen. Sender von Informationen können sowohl Mensch als auch
Maschine sein, während der Empfänger in der Regel nur der Mensch ist.
Unter Kommunikation verstehen wir die Übertragung der Information von
Mensch zu Mensch. Bei der Kommunikation geht es darum, Informationen,
13
Entnommen aus: Streubel (2000), S. 64.
2 Begriffliche Grundlagen
14
Gedanken oder Empfindungen so zu übermitteln, dass sie zufriedenstellend
empfangen oder verstanden werden
14
.
Zusammenfassend ist zu sagen, dass die Gesamtmenge des Wissens sowohl
in Daten und Nicht-Daten als auch in Informationen und Nicht-Informationen
eingeteilt werden kann. Man kann Daten und Informationen anhand der oben
ersichtlichen Unterscheidungsmerkmale kategorisieren
15
.
2.2 Informations- und Kommunikationssysteme
Informations- und Kommunikationssysteme prägen in der heutigen Zeit unseren
betrieblichen Alltag und sind sowohl für Großunternehmen als auch
mittelständische Unternehmen unumstritten und zwingend notwendig. Die
Information wird heute häufig als ein neuer Produktionsfaktor oder als Rohstoff
verstanden
16
. Es hat sich der Begriff der Informationslogistik gebildet, mit dem
ausgesagt werden soll, dass die richtige Information in der richtigen Qualität
zum richtigen Zeitpunkt und am richtigen Ort sein sollte
17
. Ein
Informationssystem ist ein System zur Verarbeitung von Informationen
18
.
In diesem Kapitel soll ein Überblick über die Einsatzmöglichkeiten von
Informations- und Kommunikationssystemen gegeben werden. Zunächst wird
kurz die Entwicklung von Informations- und Kommunikationssystemen
betrachtet, um dann eine Beschreibung der heutigen Technik vorzunehmen.
Diente in den 50er und 60er Jahren das Management Information System (MIS)
in der ersten Phase der Automatisierung vor allem im betrieblichen
Rechnungswesen als Hilfe bei Ergebnisdrucken, sollte in den 70er Jahren das
Decision Support System (DSS) der Entscheidungsunterstützung helfen. Hier
14
Vgl. Schönsleben (2001), S. 5.
15
Die Abbildung 1 veranschaulicht diesen Zusammenhang.
16
Vgl. Gabriel, Chamoni, Gluchowski (2000), S. 74.
17
Vgl. Reichmann, Baumöl (1998), S. 9.
18
Vgl. Schönsleben (2001), S. 6.
2 Begriffliche Grundlagen
15
wurden die vorstrukturierten Grundinformationen aus den 50er und 60er Jahren
durch Modellanalysen ergänzt. Dem schnell ansteigenden technischen
Fortschritt und der steigenden Dynamik des Wettbewerbs war es zu verdanken,
dass sich in den 80er Jahren Konzepte und Programme wie Executive
Information Support System (EIS System) und das Executive Support System
(ESS) etablierten, um kritische funktions- bzw. zielgruppenspezifische
Anwendungen der Informations- und Kommunikationssysteme möglich zu
machen.
Manager
substituieren mit
Unterstützung
des Computers
Stäbe und
Linien
- vorstr. Grundinfo.
- Modellanalysen
- nicht vorstr. Info.
- Büroautomatisierung
- Kommunikation
Reengineering,
Information
Highway,
Wissensmanage-
ment
Netzwerk,
Telematik,
Multimedia
Management Support System
1990
Multidimen-
sionale
Darstellung zur
Management-
unterstützung
- Kommunikation
- vollständige Analyse
in allen Unternehmens-
bereichen möglich
- Informations-
management
Wissensmanage-
ment, Controlling,
Vermeidung von
Medienbrüchen
Netzwerk,
Multimedia,
Datenbank
Business Intelligence
2000
Manager
reduzieren mit
Unterstützung
des Computers
Stäbe und
Linien
- vorstr. Grundinfo
- Modellanalysen
- nicht vorstr. Info
- Büroautomatisierung
- Kommunikation
Kritische
funktions- bzw.
zielgruppen-
spezifische
Anwendungen
Desk-Top
Executive Support System
1980
Manager treffen
Entscheidungen
mit
Unterstützung
des Computers
- vorstrukturierte
Grundinformation
(via Bildschirm)
- Modellanalysen
Entscheidungs-
unterstützung
Timesharing
Decision Support System
1970
Computer
substituiert
Manager
- vorstrukturierte
Grundinformation (auf
Papier)
Automatisierung
,,Papierarbeit"
Batch
Management Information System
1950
Vision
Funktionsbereiche
Fokus
IT-Phase
Systeme
Manager
substituieren mit
Unterstützung
des Computers
Stäbe und
Linien
- vorstr. Grundinfo.
- Modellanalysen
- nicht vorstr. Info.
- Büroautomatisierung
- Kommunikation
Reengineering,
Information
Highway,
Wissensmanage-
ment
Netzwerk,
Telematik,
Multimedia
Management Support System
1990
Multidimen-
sionale
Darstellung zur
Management-
unterstützung
- Kommunikation
- vollständige Analyse
in allen Unternehmens-
bereichen möglich
- Informations-
management
Wissensmanage-
ment, Controlling,
Vermeidung von
Medienbrüchen
Netzwerk,
Multimedia,
Datenbank
Business Intelligence
2000
Manager
reduzieren mit
Unterstützung
des Computers
Stäbe und
Linien
- vorstr. Grundinfo
- Modellanalysen
- nicht vorstr. Info
- Büroautomatisierung
- Kommunikation
Kritische
funktions- bzw.
zielgruppen-
spezifische
Anwendungen
Desk-Top
Executive Support System
1980
Manager treffen
Entscheidungen
mit
Unterstützung
des Computers
- vorstrukturierte
Grundinformation
(via Bildschirm)
- Modellanalysen
Entscheidungs-
unterstützung
Timesharing
Decision Support System
1970
Computer
substituiert
Manager
- vorstrukturierte
Grundinformation (auf
Papier)
Automatisierung
,,Papierarbeit"
Batch
Management Information System
1950
Vision
Funktionsbereiche
Fokus
IT-Phase
Systeme
Abbildung 2: Die Entwicklung von Managemant Support Systemen
19
Hier konnten gerade die Büroautomatisierung und die Kommunikation
wesentlich verbessert und beschleunigt werden. In den 90er Jahren hat sich die
technologische Ära erheblich verändert.
19
Leicht abgewandelte Darstellung von: Rechkemmer (1999), S. 4.
2 Begriffliche Grundlagen
16
Management Support Systeme (MSS), die mit den Stichwörtern Netzwerk,
Telematik und Multimedia geschmückt werden, legen ihren Focus auf
Reengineering, Information und Wissensmanagement
20
. Business Intelligence
stellt eine mögliche Alternative dar, um die Entscheidungsunterstützung des
Managements in der heutigen Zeit zu optimieren
21
.
Grundlage von Informationssystemen sind geeignete Datenverarbeitungs (DV)-
systeme, d.h. Hard- und Softwaretechnologien, die die Bereitstellung und
Verteilung von Informationen unterstützen. In dieser Arbeit wird besonders auf
den Einsatz von Softwareinstrumenten abgezielt. Deswegen gilt die Hardware
als notwendige Voraussetzung für einen geeigneten Einsatz von Informations-
und Kommunikationssystemen. Betriebliche Informationssysteme werden in
Unternehmen für verschiedene Aufgaben eingesetzt.
Informations- und Kommunikationssysteme vereinigen personelle,
organisatorische und technische Komponenten, die aufeinander abgestimmt
werden, um das Management des Informationseinsatzes zu unterstützen
22
. Im
Rahmen der Entwicklung und Konzeption von DV-Systemen unterscheidet man
zwischen der horizontalen und der vertikalen Datenintegration. Dabei führt die
vertikale Unterscheidung eine operative, eine administrative und eine
planerische Ebene ein.
Für das operative Geschäft dienen Administrations- und Dispositionssysteme
sowie Abrechnungssysteme. Innerhalb des Controlling existieren Berichts- und
Kontrollsysteme und für die Planungs- und Entscheidungsunterstützung werden
MSS eingesetzt. In der Vergangenheit sind die einzelnen
Anwendungsprogramme isoliert voneinander entwickelt und realisiert worden
23
.
20
Vgl. Rechkemmer (1999), S. 3-5.
21
Einen Überblick über die Entwicklung der Informations- und Kommunikationssysteme gibt die
Abbildung 2.
22
Vgl. Picot, Franck (1992), S. 70.
23
Vgl. Behme, Mucksch (2001), S. 13.
2 Begriffliche Grundlagen
17
Besonders Großunternehmen stehen vor dem Problem, viele Einzellösungen zu
haben. Diese versuchen für jeden Unternehmensbereich eine standardisierte
Softwarelösung zu generieren. Die horizontale Datenintegration orientiert sich
an der Wertschöpfungskette
24
. Das zentrale Problem bei der vertikalen Ansicht
liegt darin, dass bei dem Übergang aus dem operationalen in den
entscheidungsunterstützenden Teil ein Medienbruch und somit eine
Unterbrechung des Datenflusses vorliegt. Dadurch nimmt die Aktualität, Qualität
und Flexibilität der Daten und somit deren Wert für die Entscheidungsträger
ab
25
.
Personal
Unter-
nehmens-
planung
Controlling
Plankostenrechnung
Deckungsbeitragsrechnung
Beschaffung
Lager
Absatz
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Controlling
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Wunsch
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Manuelle
Datenübertragung
Medienbruch
Personal
Personal
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planung
Controlling
Plankostenrechnung
Deckungsbeitragsrechnung
Beschaffung
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Personal
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planung
Controlling
Plankostenrechnung
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Wunsch
Realität
Manuelle
Datenübertragung
Medienbruch
Personal
Abbildung 3: Informationspyramide Wunsch und Realität
26
Dies hat zur Folge, dass notwendige Informationen speziell für das Controlling
und die Managementunterstützungssysteme auf einem anderen Weg beschafft
werden müssen. Daten werden zum Teil manuell eingepflegt. Dies erfordert
einen sehr hohen Aufwand und zusätzliche Arbeit. Es entstehen enorme Kosten
für das Unternehmen.
24
Siehe dazu auch Abbildung 3.
25
Vgl. Behme, Mucksch (2001), S. 13.
26
Gesehen bei Behme, Mucksch (2001), S. 14.
2 Begriffliche Grundlagen
18
Im Bereich der Kommunikation von Computersystemen untereinander sollte der
Transport von Information mit Hilfe von Electronic Data Interchange (EDI)
festgehalten werden. Unter EDI wird der interventionsfreie Austausch
strukturierter Daten verstanden, die unter Nutzung der elektronischen
Datenverarbeitung zwischen Applikationen beteiligter Kommunikationspartner
transferiert werden, und deren automatische Weiterverarbeitung
27
.
Wünschenswert wäre es, wenn zwischen den Anwenderprogrammen
standardisierte Formate vorhanden sind, in denen ein menschliches Eingreifen
überflüssig ist und Fehlerquellen weitgehend ausgeschlossen sind. Da im
Hinblick auf die Kommunikation zwischen verschiedenen Unternehmen
Standards existieren müssen, werden seit einigen Jahren verschiedene
Lösungen auf dem Softwaremarkt angeboten. Hierbei stellen die
Verschiedenartigkeit der Systeme und nicht kompatible Schnittstellen in der
Informationskette die wesentlichen Probleme dar.
Informations- und Kommunikationssysteme stellen in unserer Zeit eine
wesentliche Voraussetzung für eine effiziente Entscheidungsunterstützung des
Managements dar. Ziel ist es, die aufgeführten Probleme zu beseitigen und
einen reibungslosen Informationsfluss zu schaffen. Medienbrüche und
Informationsunterbrechungen sollten in diesem Zusammenhang vermieden
werden. Die Anforderungen an Systeme des Daten- und
Informationsmanagements werden im folgenden Teil erläutert.
2.3 Daten- und Informationsmanagement
Wie schon zuvor beschrieben stehen Unternehmen vor der Frage, wie sie die
großen Datenmengen, die aus unterschiedlichen physischen Datenquellen
stammen, für die Informationssysteme und dadurch für eine
Entscheidungsunterstützung des Managements bereitstellen. Ein adäquates
Datenmanagement ist die unverzichtbare Voraussetzung für ein erfolgreiches
Informationsmanagement, was im Folgenden veranschaulicht wird.
27
Vgl. Georg (1995), S. 5.
2 Begriffliche Grundlagen
19
In diesem Unterpunkt wird außerdem auf die Relevanz der Begriffe Internet und
Intranet für das Informationsmanagement eingegangen.
2.3.1 Datenmanagement
Die zentrale Aufgabe des Datenmanagements ist es, ein Gesamtmodell aller im
Unternehmen benötigten Daten zu erstellen. Häufig stammen Daten, die für
Managementinformationen gebraucht werden, aus unterschiedlichen
Datenbasen. Die Datenquellen werden zunächst definiert, und es muss
dargelegt werden, in welchen Datenbasen sich die relevanten Datenelemente
befinden
28
. Grob können Datenquellen in interne und externe Daten unterteilt
werden. Interne Daten kommen aus eigenen operativen Systemen, externe
Daten kommen von Nachrichtendiensten und dem Internet
29
. Allerdings können,
wie bereits angesprochen, auch Daten aus anderen Unternehmen relevant
sein, und müssen im Kooperationscontrolling in das Kalkül der
Entscheidungsfindung mit einbezogen werden
30
.
Es sollte festgehalten werden, dass das Datenmanagement die
Datenbereitstellung zu koordinieren hat, um danach entsprechend innerhalb der
Datenanalyse fehlerfreies und aussagekräftiges Datenmaterial zur Verfügung
zu stellen.
2.3.2 Informationsmanagement
Die wesentliche Aufgabe des Informationsmanagements ist die Verdichtung der
Daten bis hin zu Führungsinformationen
31
. Unter dem Begriff
Informationsmanagement wird alles zusammengefasst, was mit der Führung
der Ressource Information zusammenhängt
32
.
28
Vgl. Hornung, Baumöl (1998), S. 305.
29
Vgl. Propach, Reuse (2003), S. 98.
30
Detaillierte Ausführungen über Datenquellen, Datenvorbereitung und Datenspeicherung im
Rahmen des Datenmanagements werden im Kapitel
3.5 gemacht.
31
Vgl. Hornung, Baumöl (1998), S. 305.
32
Vgl. Schönsleben (2001), S. 24.
2 Begriffliche Grundlagen
20
Informations-
zielbestimmung
Informations-
verbesserung
Informations-
bewertung
Informations-
identifikatio n
Informations-
akquisition
Informations-
speicherung
Informations-
verarbeitung
Informations-
nutzung
Informations-
übermittlung u.
präsentation
Informations-
zielbestimmung
Informations-
verbesserung
Informations-
bewertung
Informations-
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Informations-
akquisition
Informations-
speicherung
Informations-
verarbeitung
Informations-
nutzung
Informations-
übermittlung u.
präsentation
Abbildung 4: Management von Informationen
33
Die Abbildung 4 zeigt die Aufgaben des Informationsmanagements, die kurz
zusammengefasst werden sollen:
Die Informationszielbestimmung legt fest, was man mit den Informationen
eigentlich erreichen will. Unter der Informationsidentifikation versteht man die
Beschreibung bzw. die genaue Definition der Information. Alle Maßnahmen, die
zur internen bzw. externen Beschaffung der Information ergriffen werden,
bezeichnet man als Informationsakquisition. Die Informationsspeicherung ist die
zentrale Aufgabe des Informationsmanagements. Dabei sind
Informationsspeicher genau zu definieren
34
.
Bei der Informationsverarbeitung werden aus vorhandenen Daten neue
Informationen im Unternehmen generiert. Die Informationsübermittlung und
-präsentation sagt etwas über die Übermittlungsmedien und die Adressaten
aus, i.e. die Personen, die Informationen erhalten. Gerade die
Informationspräsentation ist entscheidend für den Erfolg des Managements von
33
Vgl. Schönsleben (2001), S. 25.
34
Im Hinblick auf Business Intelligence wird auf die Datenspeicherung besonders in
Kapitel
3.5.1.3 eingegangen.
2 Begriffliche Grundlagen
21
Informationen. Die eigentliche Absicht des Managements liegt in der
Informationsnutzung. Hier muss festgelegt werden, wie Informationen sinnvoll in
Wissen umgesetzt werden können.
Mit Hilfe der Informationsbewertung werden schließlich die Informationssysteme
beurteilt. Darauf aufbauend ist die Informationsverbesserung die kreativste
Aufgabe innerhalb des Informationsmanagements. Hier werden neue
Informationsziele festgelegt und bestehende ergänzt bzw. erweitert
35
.
Festzuhalten ist, dass das Informationsmanagement in Unternehmen eine
besonders wichtige Rolle einnimmt und ein wesentlicher Bestandteil der
Unternehmensphilosophie ist. Man spricht beim Informationsmanagement auch
von einem kontinuierlichen Verbesserungsprozess (KVP) innerhalb eines
Unternehmens
36
. Die Sicherstellung einer zweckgerechten, effizienten
Informationsversorgung des Managements wird heute als eine erste
Kernfunktion des Controllings angesehen
37
.
Nachdem die Strukturen, Voraussetzungen und ein Überblick über Daten- und
Informationsmanagement gemacht sind, folgen in den nächsten beiden
Abschnitten zwei Instrumente des Informationsmanagements zur
Datenbereitstellung, Datenverarbeitung und Datenkommunikation: das Internet
und das Intranet.
2.3.2.1 Bedeutung des Internets im Informationsmanagement
Die Nutzung des Internets für geschäftliche, wissenschaftliche und private
Zwecke hat Mitte der 90er Jahre einen Aufschwung ohnegleichen erlebt. Die
breite Verfügbarkeit des World Wide Web (WWW), eine nach dem Client-
Server-Prinzip betriebenen Hypertext-Netzstruktur, machte den Aufschwung
erst möglich
38
. Steigende Zahlen der letzten Jahre machen die Nutzung des
35
Vgl. Schönsleben (2001), S. 24-27.
36
Vgl. Schönsleben (2001), S. 27.
37
Vgl. Ahlert (1998), S. 6.
38
Vgl. Kurbel (1998), S. 41.
2 Begriffliche Grundlagen
22
Internets heutzutage schon fast für jeden selbstverständlich. Egal ob privat oder
dienstlich, fast jeder hat bereits Erfahrungen mit dem Internet gemacht.
Standardlösungen und Web-Browser (z.B. Internet Explorer von Microsoft)
machen es leicht, einen Zugang zum WWW zu bekommen.
In Bezug auf das Informationsmanagement kann die Internettechnologie
betriebliche Prozesse unterstützen und den Kundenwert transparent machen.
Zudem wird das Internet genutzt, um das Unternehmen nach außen zu
präsentieren
39
.
Die Informationsfunktion ist für das Internet von zentraler Bedeutung. Neben
der Informationsfunktion kann die Abwicklung von unterschiedlichsten
Vorgängen durch das Internet beschleunigt werden (z.B. Online-Bestellungen,
Briefverkehr über Electronic Mail etc.). Die Unterstützung durch das Internet in
den verschiedenen Unternehmensbereichen wie z.B. auf der Führungs- und
Planungsebene, dem Finanzbereich, dem Rechnungswesen oder dem
Personal, zeigt die Vielfalt der Einsatzbereiche und die Nutzung des Internets
40
.
2.3.2.2 Interne Informationsdarstellung durch das Intranet
Nicht nur für die Repräsentation und Gewinnung von Information und Wissen
außerhalb des Unternehmens
41
ist ein Einsatz der Internet-Technologie
relevant, sondern auch für interne Informationszwecke ist diese Technologie
unverzichtbar
42
. Befinden wir uns auf der unternehmensinternen
Informationsebene, sprechen wir vom Intranet.
Das Intranet stellt ein Internet für eine geschlossene Gruppe dar, das sich auf
die gleiche Technologie stützt und alle Internet-Dienste verwenden kann. Ein
Intranet nutzt Protokolle und Dienste des WWW für das unternehmenseigene
39
Vgl. Picot, Sennewald (1998), S. 72.
40
Vgl. Picot, Sennewald (1998), S. 68-70.
41
Gemeint sind hier externe Informationen.
42
Vgl. Gentsch (1999), S. 25.
2 Begriffliche Grundlagen
23
lokale Netzwerk. Es werden vor allem kritische Anwendungen über das Intranet
gesteuert, allerdings können auch Lieferanten und Kunden durch die Vergabe
von Zugriffsrechten eingebunden werden
43
. Dieser Funktionalität kommt bei der
Beobachtung von Kooperationsnetzwerken eine ganz besondere Bedeutung
zu
44
.
Sehr wichtig ist das Intranet auch im Hinblick auf das nächste Kapitel, in dem es
um die Nutzung von Wissen geht. Die benutzerfreundliche Eigenschaft des
Intranets ermöglicht eine einfache und schnelle Nutzung der Ressource
,,Wissen" und beschleunigt den internen Informationsfluss.
2.4 Wissensmanagement und Wissenscontrolling
,,Knowlegde is the only meaningful economic resource"
45
. Dieses Statement von
Drucker beschreibt die Aufgaben eines effizienten Wissensmanagements.
Unternehmen sind häufig über ihre versteckten Potenziale und deren
Möglichkeiten informiert, lassen aber in den meisten Fällen das Wissen um ihre
Mitarbeiter, Produkte und Prozesse ungenutzt. Die zentrale Aufgabe des
Wissensmanagements liegt also darin, geeignete Rahmenbedingungen für die
effiziente Wissensgenerierung und Wissensoffenlegung zu schaffen
46
. Es muss
gewährleistet sein, dass das Wissen zielorientiert genutzt wird, damit
Ineffizienzen ausgeschlossen werden.
Allgemein sind Lernprozesse in einem Unternehmen eng mit Informationen
verbunden. Informationen müssen ermittelt, verarbeitet und gespeichert
werden. Diese Informationen sind meist personengebunden und werden von
Mitarbeitern des Unternehmens verarbeitet. Durch die Vernetzung vieler
43
Vgl. Picot, Sennewald (1998), S. 68.
44
Mehr dazu im Kapitel
4.
45
Drucker (1995), S. 54.
46
Vgl. Helm, Meiler (2003), S. 201.
2 Begriffliche Grundlagen
24
Informationen in einem Unternehmen in vielen Fällen wiederum durch
Personen entsteht schließlich Wissen
47
.
Weber, Grothe, Schäffer unterteilen Wissensmanagement in vier Bereiche: die
Wissensgenerierung, den Wissenstransfer, die eigentliche Wissensaufgabe und
die zielgerichtete Wissensnutzung und Wissensspeicherung
48
.
Wissensmanagement beinhaltet demnach eine intelligente Sammlung von
Informationen durch die Schaffung von Anreizen für den Einzelnen sowie
gleichzeitig die intelligente zieladäquate Bündelung dieser Informationen.
Außerdem muss das Wissensmanagement eine geeignete Ausgangsbasis
schaffen, um die Weiterverarbeitung der Information zu gewährleisten
49
.
Grundlegendes Ziel ist es, den Umgang mit Wissen in Unternehmen planvoller,
rational und rationeller zu gestalten
50
.
Management
Wissen über
den effizienten
Einsatz der...
Wissensmanagement
Wissen über
den effizienten
Einsatz der...
...Ressource Wissen
...Ressource Arbeit
(= Produktion)
Management
Wissen über
den effizienten
Einsatz der...
Wissensmanagement
Wissen über
den effizienten
Einsatz der...
...Ressource Wissen
...Ressource Arbeit
(= Produktion)
Abbildung 5: Vom Management zum Wissensmanagement
51
47
Vgl. Zahn (2001), S. 378.
48
Vgl. Weber, Grothe, Schäffer (1999b), S. 12.
49
Vgl. Helm, Meiler (2003), S. 205.
50
Vgl. Soukup (2001), S. 91; außerdem liefert die Abbildung 5 den Unterschied vom
Management zum Wissensmanagement.
51
Entnommen aus: Soukup (2001), S. 91.
Details
- Seiten
- Erscheinungsform
- Originalausgabe
- Erscheinungsjahr
- 2003
- ISBN (eBook)
- 9783832473693
- ISBN (Paperback)
- 9783838673691
- DOI
- 10.3239/9783832473693
- Dateigröße
- 1 MB
- Sprache
- Deutsch
- Institution / Hochschule
- Technische Universität Dortmund – Wirtschafts- und Sozialwissenschaften
- Erscheinungsdatum
- 2003 (Oktober)
- Note
- 1,7
- Schlagworte
- wissensmanagement supply chain-controlling netzwerke data warehouse informationsmanagement
- Produktsicherheit
- Diplom.de
