Business Intelligence

Scholz, Andrej

Business Intelligence

Gegenwärtige Entwicklung und projektbezogene Konzeption eines Planungsinstruments anhand der Standardsoftware Cognos Enterprise Planning

von Andrej Scholz (Autor:in)

BWL - Controlling

Zusammenfassung

Inhaltsangabe:Einleitung:
Die vorliegende Arbeit ist vor dem Hintergrund meiner betrieblichen Erfahrungen während eines Praktikums bei der Intentia Switzerland AG entstanden. Die Intentia Switzerland AG ist ein Softwareunternehmen, das neben dem Vertrieb eines ERP-Systems umfangreiche Dienstleistungen im Bereich der betrieblichen Informationsverarbeitung anbietet. Das Unternehmen ist in Zug in der Zentralschweiz ansässig und beschäftigt ca. 50 Mitarbeiter. Im Rahmen des von März bis Mitte November 2005 dauernden Praktikums war ich in der Finanzbuchhaltung tätig.
Ich habe dort u.a. die monatlichen Kennzahlen für die Unternehmensleitung zusammengetragen, wobei mir als IT-Instrumente das unternehmens-eigene Reporting-System sowie ein Analysesystem von Cognos zur Verfügung standen. Außerdem habe ich neben einigen administrativen Aufgaben die Zusammenstellung verschiedener betriebswirtschaftlicher Auswertungen vorgenommen und eine Importroutine für die Cash-Collection (Debitorenabrechnung) durch VBA (Visual Basic for Applications) in Excel programmiert. Excel ist in der heutigen Unternehmensrealität nach wie vor das wichtigste Controlling-Instrument, um diverse betriebswirtschaftliche Auswertungen anhand von strukturierten Daten vorzunehmen.
Im Verlauf meiner intensiven Beschäftigung mit der betrieblichen Informationsverarbeitung nicht nur bei Intentia, sondern auch während einer früheren Werkstudententätigkeit bei Siemens in Düsseldorf bin ich immer wieder auf den Begriff Business Intelligence gestoßen und dabei zunehmend neugierig geworden, was sich hinter diesem Begriff verbirgt. Bei Siemens hatte ich im Wintersemester 2003/ 04 an dem Customer Relationship Management-Projekt mitgearbeitet und für dieses Projekt mit Hilfe von VB.NET (Visual Basic.NET) Importroutinen für das Data-Warehouse programmiert.
Erste Programmierkenntnisse hatte ich mirbereits während der Schulzeit angeeignet, die ich durch die Tätigkeit bei Siemens erheblich erweitern und vertiefen konnte. Im Studium habe ich zudem die Schwerpunkte Information Technology, General Management sowie Rechnungswesen und Controlling gewählt, wobei mich insbesondere die Verbindung von Informationstechnologie und Controlling gereizt hat.
Diese Verbindung ist im Zusammenhang mit Programmierkenntnissen, wie ich Rahmen meiner betrieblichen Tätigkeiten feststellen konnte, eine überaus sinnvolle Kombination, um große Datenmengen automatisiert aufbereiten und für komplexe Entscheidungen zur […]

Leseprobe

Inhaltsverzeichnis

ID 9522

Scholz, Andrej: Business Intelligence - Gegenwärtige Entwicklung und projektbezogene

Konzeption eines Planungsinstruments anhand der Standardsoftware Cognos Enterprise

Planning

Druck Diplomica GmbH, Hamburg, 2006

Zugl.: Fachhochschule Köln, Diplomarbeit, 2005

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Diplomica GmbH

http://www.diplom.de, Hamburg 2006

Printed in Germany

Inhaltsverzeichnis

Seite

Abbildungsverzeichnis ... 4

Tabellenverzeichnis ... 5

Abkürzungsverzeichnis ... 6

Einleitung ... 8

Ausgangssituation der Unternehmen ... 11

2.1 Information die Ressource der Zukunft ... 11

2.2 Erkenntnisse der Organisationslehre... 13

2.3

Zusammenwirken von Mensch, Organisation und

Informationstechnologie... 17

Wissensmanagement als gezielter Umgang mit der Ressource

Wissen im Unternehmen ... 18

3.1 Zeichen, Daten, Informationen, Wissen ... 18

3.2

Bausteine des Wissensmanagements ... 19

Historische Entwicklung der betrieblichen Informationsverarbeitung ... 24

4.1 Operative Systeme... 24

4.2

Managementinformations-, Entscheidungsunterstützungs-

und Führungsinformationssysteme ... 25

4.3 Data-Warehouse... 28

4.4 OLAP ... 37

Business Intelligence gegenwärtige Entwicklung in

Theorie und Praxis ... 43

5.1

Business Intelligence Abgrenzung, Definition und

Portfolio... 43

5.2

Applikationen zur Unterstützung des ganzheitlichen

Unternehmenssteuerungsprozesses ... 51

5.3

Vorgehensmodelle zur Entwicklung und Implementierung

integrierter BI-Anwendungssysteme ... 57

5.3.1

Traditionelle Vorgehensmodelle ... 57

5.3.2

Neuere Vorgehensmodelle... 58

5.3.3 BI-Vorgehensmodell ... 62

5.4

Wirtschaftlichkeitsbetrachtung ... 70

Projektbezogene Konzeption der Standardsoftware

Cognos Enterprise Planning... 73

6.1 Institutioneller Hintergrund und Projektidee ... 73

6.2

Komponenten und Systemarchitektur des

Cognos Enterprise Planners ... 75

6.3

Projetkbezogene Vorgehensweise:

Implex-Phasenmodell... 79

6.4

Realisierung des Projekts ... 82

6.4.1

Positionierung, Projektziel und -umfang ... 82

6.4.2

Definition der Dimensionen ... 83

6.4.3 Konfiguration des Prototyps... 85

6.4.4 Publizierung der Lösung ... 86

6.5

Ergebnis und Ausblick... 88

Schlussbetrachtung... 92

Literatur- und Quellenverzeichnis ... 94

Glossar... 101

Anhang... 107

Anhang 1: 24 Ways To Impact Your Business in 90 Days... 107

Anhang 2: BI-Anbieterübersicht ... 108

Anhang 3: BI-Marktzyklus ... 109

Anhang 4: BI-Anwendungsgrad in der betrieblichen Praxis... 110

Anhang 5: EP-Analyst ... 111

Anhang 6: EP-Contributor ... 112

Anhang 7: EP-Access Manager ... 113

Anhang 8: EP-Datensicht CEE ... 114

Anhang 9: EP-Datensicht Switzerland ... 115

Abbildungsverzeichnis

Seite

Abbildung 1: Rand des Chaos ... 14

Abbildung 2: Wissensmanagement und Business Intelligence als

Stufenmodell ... 16

Abbildung 3: Grundelemente des Wissens... 18

Abbildung 4: Bausteine des Wissensmanagements... 20

Abbildung 5: Ebenen der Wissensziele ... 23

Abbildung 6: Entwicklung der entscheidungsunterstützenden Systeme... 27

Abbildung 7: Prozesse der Datentransformation ... 30

Abbildung 8: Data-Warehouse Gesamtarchitektur ... 35

Abbildung 9: Multidimensionaler Würfel Dimensionen und

Elemente/ Attribute... 39

Abbildung 10: R-OLAP, M-OLAP und H-OLAP ... 42

Abbildung 11: Referenzarchitektur analytischer Informationssysteme ... 45

Abbildung 12: Business Intelligence Portfolio ... 47

Abbildung 13: horizontale und vertikale Integration in

Informationssystemen... 51

Abbildung 14: CPM-Managementzyklus... 54

Abbildung 15: Unternehmensweiter Bottom-Up-Planungszyklus ... 56

Abbildung 16: Ausbaustufen einer iterativen Systementwicklung... 60

Abbildung 17: BI-Vorgehensmodell ... 63

Abbildung 18: Iterativer BW-Implementierungsansatz... 66

Abbildung 19: Konzeptionelle Architektur einer BI-Gesamtlösung ... 67

Abbildung 20: BI-Wirksamkeit und BI-Wirtschaftlichkeit ... 72

Abbildung 21: Integration von Planungs- und Reportingdaten ... 78

Abbildung 22: Implex-Phasenmodell ... 80

Abbildung 23: Rollenbasierte Berechtigungsstrukur des Projekts ... 84

Abbildung 24: EP-Datensicht CEE... 87

Abbildung 25: EP-Datensicht Switzerland ... 88

Abbildung 26: Möglicher weiterer zukünftiger Roll-Out des

Planungssystems... 89

Abbildung 27: Weltweit integrierte Niederlassungen der IWC ... 91

Tabellenverzeichnis

Seite

Tabelle 1: Charakteristika operativer und dispositiver Daten... 28

Tabelle 2: Mängelklassifikation im Rahmen der Bereinigung ... 31

Tabelle 3: Meilensteine des Projekts ... 83

Tabelle 4: Dimensionstabelle des Projekts ... 85

Abkürzungsverzeichnis

BI Business

Intelligence

BiF

Build in Functions

BPM

Business Performance Management

BW Business

Warehouse

bzw. beziehungsweise

CEE

Central Europe East

CEO

Chief Executive Officer

CPM

Corporate Performance Management

CRM Customer

Relationship

Management

DBMS Database-Management-System

d. h.

das heißt

DSS

Decision-Support-System Entscheidungs-

unterstützungssystem

DV Datenverarbeitung

EIS

Executive-Informationssysteme Führungs-

informationssystem

EP Enterprise

Planner

ERM Entity-Relationship-Modell

ERP Enterprise-Ressource-Planning

ETL Extract-Transform-Loading

EUS Entscheidungsunterstützungssystem

F&E

Forschung und Entwicklung

FASMI

Fast Analysis of Shared Multidimensional Information

FIS Führungsinformationssysteme

GL General

Ledger

Hg. Herausgeber

H-OLAP Hybrides

OLAP

HR Human

Ressources

IIS

Internet Information Service

IMIS

Institut für Managementinformationssysteme e.V.

IS Informations-Systeme

IT Informations-Technologie

IuK

Informations- und Kommunikationstechnologie

MIS Management-Informationssysteme

M-OLAP Multidimensionales

OLAP

o. ä.

oder ähnliches

ODBC Open-Data-Base-Connectivity

ODS Operational-Data-Store

OLAP On-Line-Analytical-Processing

OLTP On-Line-Transaction-Processing

PC Personal

Computer

PuK

Planungs- und Kontrollsystem

R&D

Research and Development

RAM

Random Access Memory

ROI

Return on Investment

R-OLAP

Relationales OLAP

SAP BW

SAP Business Information Warehouse

SFC Sales-Forecast-Tool

SQL

Structured Query Language

u. a.

unter anderem

VBA

Visual Basic for Applications

VB.NET

Visual Basic .NET

vgl.

vergleiche

z. B.

zum Beispiel

,,Information is a difference that makes a difference."

(Gregory Bateson)

1 Einleitung

Die vorliegende Arbeit ist vor dem Hintergrund meiner betrieblichen

Erfahrungen während eines Praktikums bei der Intentia Switzerland AG

entstanden. Die Intentia Switzerland AG ist ein Softwareunternehmen, das

neben dem Vertrieb eines ERP-Systems umfangreiche Dienstleistungen im

Bereich der betrieblichen Informationsverarbeitung anbietet. Das

Unternehmen ist in Zug in der Zentralschweiz ansässig und beschäftigt ca.

50 Mitarbeiter. Im Rahmen des von März bis Mitte November 2005

dauernden Praktikums war ich in der Finanzbuchhaltung tätig. Ich habe

dort u.a. die monatlichen Kennzahlen für die Unternehmensleitung

zusammengetragen, wobei mir als IT-Instrumente das unternehmens-

eigene Reporting-System sowie ein Analysesystem von Cognos zur

Verfügung standen. Außerdem habe ich neben einigen administrativen

Aufgaben die Zusammenstellung verschiedener betriebswirtschaftlicher

Auswertungen vorgenommen und eine Importroutine für die Cash-

Collection (Debitorenabrechnung) durch VBA (Visual Basic for

Applications) in Excel programmiert. Excel ist in der heutigen

Unternehmensrealität nach wie vor das wichtigste Controlling-Instrument,

um diverse betriebswirtschaftliche Auswertungen anhand von strukturierten

Daten vorzunehmen.

Im Verlauf meiner intensiven Beschäftigung mit der betrieblichen

Informationsverarbeitung nicht nur bei Intentia, sondern auch während

einer früheren Werkstudententätigkeit bei Siemens in Düsseldorf bin ich

immer wieder auf den Begriff ,,Business Intelligence" gestoßen und dabei

zunehmend neugierig geworden, was sich hinter diesem Begriff verbirgt.

Bei Siemens hatte ich im Wintersemester 2003/ 04 an dem Customer

Relationship Management-Projekt mitgearbeitet und für dieses Projekt mit

Hilfe von VB.NET (Visual Basic.NET) Importroutinen für das Data-

Warehouse programmiert. Erste Programmierkenntnisse hatte ich mir

bereits während der Schulzeit angeeignet, die ich durch die Tätigkeit bei

Siemens erheblich erweitern und vertiefen konnte. Im Studium habe ich

zudem die Schwerpunkte Information Technology, General Management

sowie Rechnungswesen und Controlling gewählt, wobei mich insbesondere

die Verbindung von Informationstechnologie und Controlling gereizt hat.

Diese Verbindung ist im Zusammenhang mit Programmierkenntnissen, wie

ich Rahmen meiner betrieblichen Tätigkeiten feststellen konnte, eine

überaus sinnvolle Kombination, um große Datenmengen automatisiert

aufbereiten und für komplexe Entscheidungen zur Verfügung stellen zu

können. In der heutigen betrieblichen Praxis ist dies eine der wichtigsten

Aufgaben und gewissermaßen, wie in der vorliegenden Arbeit zu zeigen

sein wird, auch das, worum es im Kern bei dem Begriff ,,Business

Intelligence" geht.

Ziel dieser Arbeit ist eine Darstellung und Analyse des gegenwärtigen

Entwicklungsstandes der Informationsversorgung in den Unternehmen

bzw. von Business Intelligence als innovativer Ansatz zu einer

weitreichenden Informationsversorgung für komplexe Entscheidungs-

situationen. Dies beinhaltet auch eine Übersicht über die wichtigsten

Softwareangebote, z.B. ETL-Prozesse, OLAP-Technologien usw. und

deren Verwendungsfähigkeit im Rahmen des BI-Konzepts. Darüber hinaus

besteht die Aufgabe der Arbeit darin, das im Rahmen des Praktikums bei

Intentia durchgeführte eigene Projekt zur Entwicklung einer Business

Intelligence Standardsoftware vorzustellen, die auf verschiedenen schon

vorhandenen Softwarebausteinen aufsetzt.

Die Arbeit ist in 7 Abschnitte gegliedert. In Abschnitt 2 geht es zunächst um

das Bedürfnis nach einer weitreichenden Informationsversorgung, das ein

Charakteristikum der heutigen Unternehmensrealität ist. Dieser Gedanke

wird in Abschnitt 3 anhand eines Wissensmanagement-Konzepts vertieft,

da die Generierung von Wissen über die Bereitstellung von Informationen

auch eine zentrale Zielsetzung von Business Intelligence ist. Die

anschließend in Abschnitt 4 dargestellten Technologien zur Informations-

verarbeitung können und sollen den Prozess der Wissensgenerierung in

einem Unternehmen maßgeblich unterstützen. Die Darstellung ist als

historischer Überblick angelegt, um deutlich zu machen, welche ernormen

Entwicklungsprozesse gerade die Informationstechnologien in den letzten

Jahrzehnten durchlaufen haben. Dies ist zugleich die Voraussetzung für die

ehrgeizigen Ansätze und Lösungen in der betrieblichen Informations-

verarbeitung, die seit einigen Jahren unter dem Begriff ,,Business

Intelligence" zusammengefasst werden. In Abschnitt 5 folgt daher eine

ausführliche Auseinandersetzung mit dem Begriff, den in der Praxis

eingesetzten Technologien, den verschiedenen Modellen der

Implementierung sowie dem Nutzen von BI in einer abschließenden

Wirtschaftlichkeitsbetrachtung. Abschnitt 6 ist dann der Darstellung des

eigenen Projekts zur Entwicklung einer BI-Software für die

Unternehmensplanung (Enterprise Planning) gewidmet, und in der

Schlussbetrachtung in Abschnitt 7 werden schließlich die wichtigsten

Ergebnisse der Arbeit zusammengefasst und in einem Fazit gebündelt.

2 Ausgangssituation der Unternehmen

Neben den in der klassischen Betriebswirtschaftslehre identifizierten

Erfolgsfaktoren wie beispielsweise Kostenführerschaft und Produkt-

differenzierung sind heute Innovationsfähigkeit und Flexibilität die

entscheidenden Kriterien erfolgreicher Unternehmungen. Sie entscheiden

maßgeblich über Erfolg oder Misserfolg im Überlebenskampf in einer durch

ständigen Umbruch gekennzeichneten Umwelt. Dabei sind sowohl

Information und Wissen auf der einen Seite als auch strukturgebende

Erkenntnisse der Organisationslehre auf der anderen Seite elementar

wichtige Instrumente der Unternehmen, um auf diese Situation adäquat

reagieren zu können.

Durch die heutige vernetzte Ökonomie sind zudem Unternehmen aller

Branchen von der ansteigenden Komplexität und Wettbewerbsdynamik

betroffen. Ohne das frühzeitige Erkennen von Entwicklungen und

Tendenzen laufen Unternehmen Gefahr, rasch in eine dominierte

Wettbewerbsposition abgedrängt zu werden, in der sie zwar reagieren,

aber nur noch schwerlich aktiv mitgestaltend agieren können.

In diesem

Zusammenhang wurden in den letzten Jahren neuere Management-

konzepte wie beispielsweise ,,Lean-Management" und ,,Business

Reengeneering" diskutiert, die der Dringlichkeit der permanenten

Umstrukturierung des Organisationsaufbaus eines Unternehmens

Rechnung tragen, wobei für die Beurteilung der Reaktionsfähigkeit der

Unternehmen häufig das Stichwort ,,Time-to-Market" herangezogen wird.

2.1 Information die Ressource der Zukunft

Die wachsende Komplexität unserer Lebensverhältnisse und insbesondere

die gestiegene Dynamik der Veränderung unseres Umfeldes werfen am

Anfang des neuen Jahrtausends Fragen nach der Beherrschbarkeit der

sich auf allen Gebieten rasant beschleunigenden Entwicklungen durch den

Menschen auf.

Unternehmen sind heute gezwungen, im globalen

Vgl. Grothe, Gentsch: BI Aus Informationen Wettbewerbsvorteile gewinnen,

S. 22

Vgl. Bleicher, Das Konzept integriertes Management, S. 19

Wettbewerb zu agieren, und können nur überleben, wenn sie sich auf eine

kontinuierliche Zunahme der globalen Wettbewerbsintensität einstellen.

Dabei zieht die Beschleunigung des Wettbewerbs auf der einen Seite

zwangsläufig eine Verkürzung der Analyse- und Reaktionszeit auf der

anderen Seite nach sich. Das Management sieht sich in diesem

Zusammenhang der Herausforderung gegenüber, die Wertschöpfungs-

strukturen seiner Unternehmen den sich rastlos verändernden

Umweltbedingungen anzupassen. Hierbei lässt sich feststellen, dass die

klassischen Produktionsfaktoren Arbeit, Boden, Kapital inzwischen

weitgehend ausgereizt sind und nunmehr insbesondere Information und

Wissen als neue Produktionsfaktoren Innovation und Fortschritt

vorantreiben. Information und Wissen werden heute zur wichtigsten

Ressource der Unternehmungen, um nachhaltige Wettbewerbsvorteile

innerhalb der zunehmenden Wettbewerbsdynamik zu generieren und

auszubauen.

Die betriebswirtschaftlichen Disziplinen, die sich mit dem Umgang mit

diesen Ressourcen beschäftigen, sind noch vergleichsweise jung aber

gleichwohl hochaktuell, da auch die Flut an Informationen im

,,Informationszeitalter" unablässig fortschreitet. Nach einer Studie der

kalifornischen Berkeley University stieg allein im Jahre 2002 das weltweit

verfügbare Datenvolumen um ca. 5 Exabyte (etwa 5 Millionen Terrabyte)

an eine Datenmenge, die in digitalisierter Form etwa 37.000 neue

Bibliotheken mit jeweils 17 Millionen Büchern füllen könnte.

Kritische Stimmen behaupten trotzdem, dass Informationen immer noch

Mangelware seien und man sich nicht darauf verlassen könnte, ,,dass alle

Manager wissen, wie man von Daten zu Informationen kommt."

Es käme

gar zu ,,der paradoxen Situation, dass mit der Zunahme des

Informationsangebots die Wahrscheinlichkeit für ein gefühlsbetontes

Entscheidungsverhalten mit all seinen Risiken steigt."

Im heutigen

wissensintensiven Geschäftsalltag der Unternehmensrealität kommt es

deshalb vor allem darauf an, innerhalb dieser Informationsmassen die

Vgl.

Lyman, et al.: How much Information 2003 (Internet-Quelle)

Malik: Führen, Leisten, Leben, S. 350

Hannig (Hg.), Knowledge Management und Business Intelligence, S. 3

entscheidungsrelevanten Informationen zu identifizieren und in nutzbares

Wissen zu überführen. Die entscheidende Frage ist also die nach der

rechtzeitigen Verfügbarkeit der richtigen Informationen an der richtigen

Stelle, um rationales Handeln bei Entscheidungsträgern zu generieren und

orientierungslose ,,Bauchentscheidungen" zu vermeiden.

2.2 Erkenntnisse der Organisationslehre

Da Unternehmen selbst sehr komplexe Gebilde darstellen, kommt dem

Organisationsaufbau für die eigene Aktionsfähigkeit und Wissens-

verarbeitung in der sich beschleunigenden Umweltdynamik eine hohe

Bedeutung zu. Dabei tut sich eine große Bandbreite auf: Zum einen können

Unternehmen durch die Formulierung fester Regeln möglichst

standardisierte Richtlinien vorgeben, die jedoch in der Realität immer

wieder um Ausnahmetatbestände und Sonderregelungen erweitert werden

müssen und deshalb Gefahr laufen, das Regelwerk ausufern zu lassen

(Bürokratie), wodurch die ursprünglichen Intentionen nicht mehr erreicht

werden können. Strukturgeprägte Unternehmen mit ,,dominierenden

kollektiven Ordnungsmustern"

verlieren somit die Fähigkeit, sich auf ihre

Umwelt flexibel einstellen zu können. Sie sind nicht mehr agil genug, um

mit der externen Wettbewerbsdynamik Schritt halten zu können. Auf der

anderen Seite führen weitgehend fehlende Vorgaben oder Richtlinien im

Unternehmen dazu, dass die Fähigkeit für zielgerichtete Aktionen verloren

geht und unkoordinierte Arbeitsabläufe zur Leistungserstellung im Chaos

enden. Durch die Entkoppelung der betrieblichen Funktionen können im

Extremfall keine koordinierten Aktionsmuster mehr durch das System

,,Unternehmung" umgesetzt werden.

Ohne einen gezielten Organisationsaufbau können diese beiden Extreme

langfristig nur schwer vermieden werden, da bei Überschreiten einer

kritischen Grenze die Tendenzen in beide Richtungen durch die

Eigendynamik noch verstärkt werden. Allerdings existiert theoretisch ein

Punkt, der die Balance beider Extreme darstellt und in der

Vgl. Grothe, Gentsch: BI Aus Informationen Wettbewerbsvorteile gewinnen,

S. 22

Vgl. Weber, Grothe, Schäffer: Bussines Intelligence, Advanced Controlling,

S. 13

Komplexitätstheorie als ,,edge of chaos" bezeichnet wird,

wie die folgende

Abbildung verdeutlicht:

Abbildung 1: Rand des Chaos

Quelle: Eigene Darstellung in Anlehnung an Weber, Grothe, Schäffer: Business

Intelligence, Advanced Controlling, S. 9

Am ,,Rand des Chaos" existiert eine Grundmenge von wenigen

Kernstrukturen (,,frozen components"), die zusammen mit einer hohen

Aufnahmefähigkeit externer Entwicklungen eine agile Handlungsbasis und

damit letztlich strategische Wettbewerbsvorteile ermöglichen. Um diesen

Zustand zu erreichen, lassen sich in der Strategieforschung drei sich

ergänzende Leitgedanken zur Gestaltung von Organisationen finden:

1. Adaptive Unternehmenskulturen, die gedanklich die Anpassungen an

neue Entwicklungen integrieren, indem Überraschungen erwartet

werden und die Organisation auf einen stetigen Wandel ausgerichtet

ist. Die Offenheit bezüglich neuer Lösungswege ist Bestandteil der

Vgl. Schildhauer (Hg.), et. al.: BI Durch eBusiness Strategien und Prozesse

verbessern, S. 72

Vgl. Schildhauer (Hg.), et. al.: BI Durch eBusiness Strategien und Prozesse

verbessern, S. 73

Unternehmenskultur und wird besonders hervorgehoben, um eine

hohe Flexibilität gegenüber Umweltveränderungen zu erreichen.

2. Semi- oder Kernstrukturen geben zugleich als ,,frozen components"

eine begrenzte, aber akzeptierte Menge fester Strukturen vor, die die

Zusammenarbeit mittels definierter Prioritäten und klarer

Verantwortlichkeiten regeln. Aktivitäten, die über diese Kernstrukturen

hinausgehen, sind im Vorhinein nicht strukturiert, so dass die

Organisation für individuelles sowie erst entstehendes Wissen

aufnahmefähig bleibt.

3. Realtime-Kommunikation ermöglicht darüber hinaus den schnellen

Austausch von Informationen auf breiter Basis, wodurch relevante

Informationen rechtzeitig erkannt, weitergegeben und vor allem genutzt

werden können. Zusammenhänge, Verhaltens- und Informations-

muster sowie Diskontinuitäten können so frühzeitig erkannt und

zielgerichtet kommuniziert werden.

Eine Ausrichtung an den beschriebenen Gestaltungsleitsätzen lässt sich in

der Praxis jedoch nicht ohne Vorbereitung oder gar per Anordnung

erreichen. Die Leitgedanken zur Gestaltung von Organisationen bilden den

Rahmen, in dem sich die Unternehmen rechts oder links der ,,edge of

chaos" positionieren. Dies ist die Ausgangssituation für ein in der Theorie

vorgestelltes Stufenmodell, das einen Entwicklungsweg beschreibt, wie die

Arbeits- und Vorgehensweise innerhalb der Organisation auf ein höheres

Niveau gebracht werden kann.

Die folgende Abbildung veranschaulicht

diesen Prozess:

Vgl. Grothe, Gentsch: BI Aus Informationen Wettbewerbsvorteile gewinnen,

S. 24

Abbildung 2: Wissensmanagement und Business Intelligence als

Stufenmodell

Quelle: Eigene Darstellung in Anlehnung an Grothe, Gentsch: BI Aus

Informationen Wettbewerbsvorteile gewinnen, S. 24

In der ersten Ausbaustufe stoßen die Unternehmen den Wissens-

managementprozess an, der in hohem Maße von der Ausgangssituation

abhängig ist. Der Fokus liegt dabei einerseits auf dem bewussten

Verlernen fester Denkschemata, um wieder aufnahmefähig für Neues zu

sein, sowie andererseits auf dem Aufbau einer kollektiven Wissensbasis.

Die anschließend verbesserte Verfügbarkeit des vorhandenen Wissens

bildet die neue Grundlage für eine höhere Anpassungsfähigkeit der

Organisation und ihrer Mitglieder. ,,Durch wissensbezogen gestaltete

Prozesse wird gleichzeitig die interne Kommunikation in zeitlicher und

qualitativer Hinsicht verbessert."

In der höchsten Ausbaustufe dieses Entwicklungsmodells stehen

schließlich Informations- und Kommunikationsprozesse im Rahmen von

Business Intelligence im Vordergrund, die sich an den Kernstrukturen der

Unternehmung orientieren und das schnelle Erkennen von Mustern und

Unregelmäßigkeiten ermöglichen sollen, um die Organisation zu einer ziel-

gerichteten Nutzung der erkannten relevanten Zusammenhänge zu

befähigen.

Weber, Grothe, Schäffer: Bussines Intelligence, Advanced Controlling, S. 14

2.3 Zusammenwirken von Mensch, Organisation und

Informationstechnologie

Innerhalb dieser innovativen organisatorischen Gestaltungskonzepte

kommt darüber hinaus dem Einsatz geeigneter Instrumente der

Informationstechnologie (IT-Instrumente) eine entscheidende Rolle zu, so

dass sich parallel zur Gestaltung und Restrukturierung der Organisationen

die Unterstützung durch Informations- und Kommunikationstechnologie als

ein erfolgskritischer Faktor der Unternehmensführung herausgebildet hat.

,,Modern information technology is by far the most important enabler and

facilitator in today's business arena."

In der zunehmend vernetzten Ökonomie ist daher der Umgang mit

Informationen nicht mehr nur taktisches Instrument, sondern ein

strategischer Differenzierungsansatz der Unternehmen geworden. Eine

hohe Qualität der Entscheidungsfindung sowie der Wissensentwicklung

stellt eine zentrale Anforderung dar, die die betriebliche Praxis an die

informationstechnologische Unterstützung stellt. Dem Anwender sollen

über die reine Bereitstellung von Daten hinaus auch gewissermaßen

intelligente Instrumente und Infrastrukturen zur Verfügung gestellt werden,

um ihn in die Lage zu versetzen, Beziehungen und Muster in den

Datenbergen zu erkennen. Vor diesem Hintergrund sind konkrete Ansätze

und Lösungen entwickelt worden, die immer häufiger unter dem Begriff

,,Business Intelligence" (BI) zusammengefasst werden, wobei BI die

analytische Fähigkeit beschreibt, in vorhandenen und zu beschaffenden

Informationen relevante Zusammenhänge und strategische Vorteils-

potentiale zu entdecken, um diese im Unternehmensgeschehen

zielbewusst nutzen zu können. Durch das Zusammenwirken von Mensch,

Organisation und moderner Informationstechnologie, können ,,die

Wissensschätze im Unternehmen sowie in seinem Umfeld entdeckt und

geborgen werden."

Vgl. Bleicher, Das Konzept integriertes Management, S. 61; Chamoni,

Gluchowski: Analytische Informationssysteme, S. 21

Mattson: Embracing Change, S. 16

Grothe, Gentsch: BI Aus Informationen Wettbewerbsvorteile gewinnen, S. 10

3 Wissensmanagement als gezielter

Umgang mit der Ressource Wissen im

Unternehmen

3.1 Zeichen, Daten, Informationen, Wissen

Wie eingangs erwähnt, kommt es angesichts der zunehmenden

Informationsflut vor allem darauf an, entscheidungsrelevante Informationen

zu gewinnen. Sie sind die wichtigste Grundlage zum Aufbau der Ressource

Wissen im Unternehmen, die wie die ebenfalls benötigten Daten erst durch

Verknüpfung mit einem Kontext und durch Vernetzung Wissen generieren.

Damit Wissen entsteht, müssen Daten und Informationen also eine Art

,,Anreicherungsprozess" durchlaufen, d.h. durch Zuordnung und

Verknüpfung so miteinander verbunden werden, dass sie insgesamt einen

Sinnzusammenhang ergeben, auf den sich rationales Handeln stützen

kann.

Die folgende Abbildung verdeutlicht die einzelnen Elemente, die

zum Aufbau von Wissen notwendig sind:

Abbildung 3: Grundelemente des Wissens

Quelle: Eigene Darstellung in Anlehnung an Probst, Raub, Romhardt: Wissen

managen, S.16

Grundelemente zur Darstellung von Daten sind Zeichen, die durch einen

Zeichenvorrat (0-9, a-Z usw.) vorgegeben sind, wobei eine bestimmte

Syntax einzuhalten ist, zum Beispiel ,,A5". Durch Kombination, Analyse und

Strukturierung müssen Daten sodann in einen Kontext gestellt werden, um

Vgl. Probst, Raub, Romhardt: Wissen managen, S.15

für den Adressaten interpretierbar und damit zur Information zu werden.

Zum Beispiel ,,Stau auf der A5". Informationen sind also inhaltlich

strukturierte Daten, die in einem sinnvollen Kontext stehen. Werden

Informationen darüber hinaus miteinander vernetzt, entsteht daraus

Wissen, zum Beispiel ,,Ferienbeginn und Stau auf der A5", das für den

Besitzer immer einen konkreten Wert hat und ihn in die Lage versetzt, in

einer bestimmten Art und Weise zu handeln. Wissen ist somit stets etwas

Individuelles, also Personengebundenes, im Unterschied zu bloßen Daten

und Informationen: ,,Wissen bezeichnet die Gesamtheit der Kenntnisse und

Fähigkeiten, die Individuen zur Lösung von Problemen einsetzen. Wissen

stützt sich auf Daten und Informationen, ist im Gegensatz zu diesen jedoch

immer an Personen gebunden. Daher müssen Daten-, Informations- und

Wissensmanagement stets zusammenspielen."

3.2 Bausteine des Wissensmanagements

Die von Probst/ Raub/ Romhardt vorgestellten ,,Bausteine" des Wissens-

managements (siehe Abbildung 4) geben einen systematischen Überblick

über die unternehmerischen Problemstellungen im Umgang mit Wissen,

d.h. die diversen operativen und strategischen Aufgaben, die die

Kernprozesse des Wissensmanagements bilden. Daneben können sie

auch als Anleitung zur Konzeptentwicklung und als Leitfaden für

Interventionen dienen. Die allgemeine Akzeptanz in Bezug auf dieses

wichtige Thema ist bereits in den meisten Unternehmen vorhanden, aber

bis zur Umsetzung des Wissensmanagements in der täglichen Praxis ist es

vielfach noch ein weiter Weg.

Dies hängt vor allem mit der Komplexität des Problems zusammen. Denn

zwischen den einzelnen Bausteinen bzw. Kernprozessen bestehen mehr

oder weniger enge wechselseitige Beziehungen, die bei jedem Eingriff in

dieses Gefüge mitberücksichtigt werden müssen. Von einer isolierten

Optimierung einzelner Bereiche ohne Berücksichtigung der Auswirkungen

auf andere Bereiche sollte daher abgesehen werden.

Vgl. Hannig (Hg.), Knowledge Management und Business Intelligence, S. 15

Probst, Raub, Romhardt: Wissen managen, S.23

Vgl. Probst, Raub, Romhardt: Wissen managen, S.28

Abbildung 4: Bausteine des Wissensmanagements

Quelle: Vgl. Probst, Raub, Romhardt: Wissen managen, S. 32

Das Modell von Probst/ Raub/ Romhardt konzentriert sich auf sechs

Kernprozesse des Wissensmanagements, die die operative Ebene

darstellen und sehr anschaulich als ,,Bausteine" bezeichnet werden. Diese

werden durch zwei weitere Bausteine ergänzt, die außerhalb des inneren

Bezugsrahmens den strategisch koordinierenden Rahmen vorgeben. Alle

Bausteine in dem inneren Bezugsrahmen bilden trotz der sequenziellen

Anordnung einen netzwerkartigen Verbund und beeinflussen sich

gegenseitig. Im Folgenden sollen die einzelnen Bausteine des Wissens-

managements näher erläutert werden.

Wissensidentifikation: In diesem Aufgabenfeld geht es vor allem darum,

den Überblick über interne und externe Daten und Informationen zu

gewinnen und zu behalten und den einzelnen Mitarbeiter von

Unternehmensseite bei seinen Suchaktivitäten entsprechend zu

unterstützen.

Wissenserwerb: Unternehmen beschaffen sich einen erheblichen Teil ihres

Wissensbedarfs mittlerweile aus externen Quellen, indem sie z.B. Experten

oder Berater von außen heranziehen oder sich know-how durch die

Akquisition von anderen Unternehmen bzw. Wissensprodukten (Markt-

forschungsberichte, Patente) einkaufen. Allerdings treten bei der

Integration des externen Wissens in den bereits vorhandenen Wissens-

bestand des Unternehmens häufig Probleme auf. So ist z.B. das ,,not-

invented-here-Syndrom" eine relativ oft anzutreffende Abwehrreaktion von

Mitarbeitern gegenüber dem fremd beschafften Wissen, die nur durch eine

offene und experimentierfreudige Unternehmenskultur überwunden werden

kann.

Wissensentwicklung: Wissensentwicklung baut auf der Identifikation und

dem Erwerb von Wissen auf, das durch geeignete Maßnahmen so zu

erweitern ist, dass daraus neue Fähigkeiten, neue Produkte, bessere Ideen

und leistungsfähigere Prozesse entstehen.

Die ,,klassischen Bereiche" der

Wissensentwicklung in einem Unternehmen sind Forschung und

Entwicklung oder die Markforschung. Daneben kann für den

Unternehmenserfolg relevantes Wissen aber auch in allen anderen

Bereichen entstehen, wenn der Umgang mit neuen Ideen im Unternehmen

gezielt gefördert und die Kreativität der Mitarbeiter genutzt wird.

Wissens(ver)teilung: Um die in einem Unternehmen vorhandenen

Informationen und Erfahrungen für die gesamte Organisation nutzbar

machen zu können, müssen die zumeist isolierten Wissensbestände in

einem gezielten Prozess der Wissensteilung und -verteilung innerhalb des

Unternehmens verbreitet werden. In der Informations- und Kommunika-

tionstechnologie (IuK) gibt es inzwischen viele Instrumente, die diesen

Prozess unterstützen können, z.B. Groupware , Virtual Communities und E-

Learning.

Wissensnutzung: Der produktive Einsatz des Wissens zum Nutzen des

Unternehmens ist Ziel und Zweck des Wissensmanagements. Hier geht es

darum, durch gezielte Maßnahmen die Anwendung von Wissen

sicherzustellen und vorhandene Barrieren (z.B. Abwehrreaktionen von

Mitarbeitern, siehe oben) aus dem Weg zu räumen.

Vgl. Probst, Raub, Romhardt: Wissen managen, S.29

Wissensbewahrung: Einmal erworbenes Wissen kann im Laufe der Zeit

durch verschiedene Umstände z.B. technologischen Fortschritt,

Personalabwanderung (brain drain) oder durch Reorganisation wieder

verloren gehen. Es bedarf daher spezieller Managementanstrengungen,

um ein Unternehmen vor Wissensverlusten zu schützen und die

Verfügbarkeit und Nutzung organisationalen Wissens auch in Zukunft

sicherzustellen. Diese Managementaufgabe dient somit dem Aufbau und

der Pflege des organisatorischen Gedächtnisses (organizational memory)

des Unternehmens, das durch Selektion des Bewahrungswürdigen, eine

angemessene Speicherung und durch regelmäßige Aktualisierung bewusst

gestaltet werden kann.

Wissensbewertung: Dabei handelt es sich um eine Art abschließender

Erfolgsbewertung. Allerdings können die Wissensmanager dabei auf kein

erprobtes Instrumentarium von Indikatoren und Messverfahren

zurückgreifen,

so dass die Zielerreichungskriterien individuell und im

Unternehmenskontext bestimmt werden müssen. Die monetäre Bewertung

der Ressource Wissen und der damit einhergehenden Innovationsfähigkeit

eines Unternehmens stellt in der Praxis ein großes Problem dar. Das

betriebliche Rechnungswesen bietet keine Möglichkeit, Wissenskapital

bzw. ,,Intellectual Capital" zu bewerten. Eine solche Bewertung findet

allenfalls durch die Einpreisung des Eigenkapitals von Unternehmen an der

Börse statt.

Wissensziele: Die Wissensziele sind für die Aktivitäten der vorgenannten

sechs Kernprozesse des Wissensmanagements zielführend. Sie

determinieren die strategische Ausrichtung des Unternehmens im Umgang

mit Wissen. Wie in Abbildung 5 dargestellt, können drei Ebenen

unterschieden werden, die am Zielbildungsprozess beteiligt sind:

normative, strategische und operative Wissensziele.

Vgl. Probst, Raub, Romhardt: Wissen managen, S.30

Vgl. Probst, Raub, Romhardt: Wissen managen, S.31

Abbildung 5: Ebenen der Wissensziele

Quelle: Eigene Darstellung

Normative Wissensziele beinhalten die Entwicklung einer wissens-

bewussten Unternehmenskultur und sollten in einer Vision oder einem

Leitbild verankert sein, das die Vorraussetzung für ein effektives Wissens-

management schafft. Die überzeugende Kommunikation der normativen

Wissensziele innerhalb der Organisation stellt eine große Aufgabe und

Herausforderung für die Geschäftsleitung bzw. das Top- Management dar.

Strategische Wissensziele umfassen das organisationale Kernwissen in

Gegenwart und Zukunft und werden langfristig im Rahmen der

Unternehmensstrategie festgelegt. Sie beschreiben die zu erhaltenden

Kenntnisse und den zukünftigen Kompetenzbedarf eines Unternehmens

und beziehen sich vornehmlich auf die Ebene des Gesamtunternehmens,

können aber auch für die Wissensziele einzelner Geschäftsbereiche

herunter gebrochen werden.

Operative Wissensziele schließlich konkretisieren die Umsetzung der

normativen und strategischen Wissensziele durch handlungsorientierte

Teilziele auf der operativen Ebene der täglichen Aktivitäten des

Unternehmens.

Aufgrund der Kontrolle der erreichten Wissensziele durch die

Wissensbewertung entsteht ein Regelkreis, bei dem die normativen,

strategischen und operativen Wissensziele durch ein möglichst objektives

Feedback evaluiert und entsprechend angepasst werden.

4 Historische Entwicklung der betrieblichen

Informationsverarbeitung

4.1 Operative Systeme

In der Entwicklung der betrieblichen Anwendungssysteme bildete historisch

gesehen die Verarbeitung von Geschäftsprozessen mit häufig wieder-

kehrenden Tätigkeiten den Anfang der Entwicklung. Die so genannten

operativen Systeme verarbeiten hierfür die Daten sowohl für primäre

betriebliche Prozesse, z.B. Beschaffung oder Produktion, wie auch für

sekundäre Geschäftsprozesse, z.B. Finanzbuchhaltung oder Personal-

abrechnung. Da diese Systeme für die Verarbeitung von großen Mengen

an Transaktionsdaten ausgelegt sind, werden sie auch als On-Line-

Transaction-Processing-Systeme (OLTP-Systeme) bezeichnet.

Die zur

Verarbeitung der Geschäftsprozesse durchgeführten Transaktionen

generieren Daten, die in einer einheitlichen relationalen Datenbank

abgespeichert werden. Die Datenbankobjekte, ihre gegenseitige Beziehung

und betriebswirtschaftliche Logik werden durch ein semantisches

Datenmodell abgebildet, für das meistens das Entity-Relationship-Modell

(ERM) verwendet wird. Die theoretisch mögliche Erfassung der gesamten

betrieblichen Wertschöpfungskette würde zu einem Unternehmens-

datenmodell führen, jedoch ist die Erstellung solcher umfassender Modelle

in der Praxis durch den hohen, damit verbundenen Aufwand nur schwer zu

realisieren.

Heute werden Softwarelösungen, die zur Abwicklung des

internen betrieblichen Ablaufs eingesetzt werden, auch als Enterprise-

Ressource-Planning-Systeme (ERP) bezeichnet.

Ein Nachteil aller operativen Systeme in Bezug auf die Gewinnung von

entscheidungsrelevanten Informationen ist die Performanceorientierung

dieser Systeme auf die möglichst zeitnahe Verarbeitung der mengen- und

wertorientierten Daten des Wertschöpfungsprozesses. Um dies zu

erreichen, werden die Daten häufig auf horizontaler Ebene nicht in

einer einheitlichen Datenbank abgespeichert. Neben der physischen

Vgl. Schildhauer (Hg.) et al.: BI Durch eBusiness Strategien und Prozesse

verbessern, S. 25

Vgl. Stahlknecht, Hasenkamp: Wirtschaftsinformatik, S.329

Details

Seiten
Erscheinungsform: Originalausgabe
Jahr: 2005
ISBN (eBook): 9783832495220
ISBN (Paperback): 9783838695228
DOI: 10.3239/9783832495220
Dateigröße: 2.5 MB
Sprache: Deutsch
Institution / Hochschule: Technische Hochschule Köln, ehem. Fachhochschule Köln – Wirtschaftswissenschaften
Erscheinungsdatum: 2006 (April)
Note: 1,3
Schlagworte: data warehouse managementinformationssystem buttom-up systementwicklung online analytical processing

Autor

Andrej Scholz (Autor:in)