Konzept einer mittelständischen Controlling Lösung basierend auf einer Open Source Software

Bachelorarbeit von Jens O. Orlik

Einleitung:

Die wirtschaftliche Lage befindet sich in einer schwerwiegenden Krise. Viele Unternehmen müssen durch Stellenabbau und andere Maßnahmen Kosten einsparen. In den meisten Fällen wird auf eine ausführliche Kennzahlenbetrachtung verzichtet, da keine Gelder für die hohen Lizenzkosten der Software zur Verfügung stehen. Die Unternehmen sollten aber in ihrem Interesse versuchen, die Unternehmenserfolge nicht nur vergangenheitsorientiert abzubilden, sondern die Unternehmensentwicklung in aussagekräftigen Kennzahlen zu betrachten, um zukunftsorientiert eine Unternehmensplanung durchzuführen. Diese Aufgabe können so genannte Business Intelligence Systeme übernehmen. Diese Systeme ermöglichen eine Auswertung und Analyse von großen Datenbanken, die wiederum auf unterschiedliche Datenquellen zugreifen können. Aus diesen Analysen kann das Unternehmen profitable und zukunftsträchtige Entscheidungen ableiten und somit einen Wettbewerbsvorteil gegenüber der Konkurrenz generieren. Die Anschaffung und Realisierbarkeit einer solchen Software bei kleineren und mittelständischen Unternehmen ist aufgrund von finanziellen und personellen Restriktionen nicht uneingeschränkt zu verwirklichen. In diesem Fall bietet es sich an, auf Open Source Produkte zurückzugreifen, die wesentlich geringere Anschaffungs- und Umsetzungskosten verursachen. Diese Open Source Produkte sind meist frei verfügbar und können ohne zusätzliche Kosten selbst implementiert werden. Zumeist entstehen bei Open Source Business Intelligence Anbietern lediglich Kosten für die Beratung zum Beispiel bei Einführung der Software oder für Support und Unterstützung bei Problemen im laufenden Geschäft.

Die vorliegende Arbeit versucht eine Controlling-Lösung, im Speziellen eine Unternehmensplanung, mittels einer Open Source basierten Business Intelligence Software zu entwickeln. Die Unternehmensplanung wird im Hauptteil dieser Arbeit Schritt für Schritt mit Hilfe einer Fallstudie dargelegt. Die Grundlage dieser Fallstudie bilden die Daten eines fiktiven Beispielunternehmens sowie die Business Intelligence Open Source Software Palo vom Anbieter Jedox.

Aufbau der Arbeit:

Die Arbeit gliedert sich in sieben Kapitel. Das erste Kapitel gibt einen Überblick über die Motivation und die Zielsetzung der Arbeit. Anschließend wird der Aufbau der Arbeit dargestellt und der Begriff Mittelstand komprimiert erläutert.

Die Kapitel zwei und drei definieren die Begriffe Business Intelligence sowie Open Source bzw. Freie Software. Zunächst werden die begriffliche Abstammung und die Entwicklung von Business Intelligence und weiteren Informationssystemen vorgestellt. Danach wird eine Einordnung und Differenzierung vorgenommen sowie das Schichtenmodell von Business Intelligence veranschaulicht. Der Begriff Open Source wird daran anknüpfend von proprietärer Software abgegrenzt sowie verschiedene Lizenz- und Geschäftsmodelle auf Open Source Basis skizziert.

In Kapitel vier werden die Marktteilnehmer des Business Intelligence Marktes betrachtet und verschiedene Anbieter frei verfügbarer, also Open Source Software vorgestellt. Im anschließenden fünften Kapitel werden die Komponenten der Palo Software erläutert, ein Unternehmensprofil der Firma Jedox erstellt und kurz auf zwei Anwenderbericht eingegangen.

Das sechste Kapitel stellt den Hauptteil der Arbeit dar, in welchem die Aufgabenstellung präzisiert, die Grundfunktionen von Palo verdeutlicht und das fiktive Unternehmen Interquench vorgestellt werden. Im Anschluss daran wird die Unternehmensplanung in mehreren Schritten mit dem Ziel der Erstellung einer Gewinn- und Verlustrechnung durchgeführt.

Die Arbeit schließt im siebten Kapitel mit einem Fazit ab.

Wissenschaftliche Abgrenzung des Mittelstandes:

Der Begriff des Mittelstandes ist schwer zu definieren und nicht deutlich abzugrenzen. Daher werden in der Einleitung nur kurz Möglichkeiten der Klassifizierung dargestellt. Eine Sammlung von 190 Definitionen und Umschreibungen des Mittelstandes konstatiert Gantzel Anfang der sechziger Jahre. Diese Ansammlung kam zustande, weil die Begriffserklärungen nach unterschiedlichen Aspekten erörtert wurden. In der Literatur hat sich die Abgrenzung in quantitative und qualitative Merkmale durchgesetzt.

Als quantitative Merkmale bieten sich statistisch vergleichbare Werte wie Anzahl der Mitarbeiter, Höhe des Umsatzes oder beispielsweise die Wertschöpfung an. Das Institut für Mittelstandsforschung (IfM) Bonn definiert Unternehmen mit bis zu neun Beschäftigten beziehungsweise mit weniger als einer Million Euro Jahresumsatz als kleine und Unternehmen mit zehn bis 499 Beschäftigten respektive eines Jahresumsatzes zwischen einer und 50 Millionen Euro als mittlere Unternehmen.

Die seit dem 1.Januar 2005 geltende Empfehlung der EU-Kommission (96/280/EG) teilt alle Unternehmen in drei Kategorien der folgenden Tabelle entsprechend ein:

Mittleres Unternehmen:

< 250 Mitarbeiter, ≤ 50 Mio. EUR Jahresumsatz oder:

≤ 43 Mio. EUR Jahresbilanzsumme.

Kleines Unternehmen:

< 50 Mitarbeiter, ≤ 10 Mio. EUR Jahresumsatz oder:

≤ 10 Mio. EUR Jahresbilanzsumme.

Kleinstunternehmen:

< 10 Mitarbeiter ≤ 2 Mio. EUR Jahresumsatz oder:

≤ 2 Mio. EUR Jahresbilanzsumme.

Die qualitative Abgrenzung kann in zwei unterschiedliche Methoden eingeteilt werden. Bei der Methode der Merkmalskataloge spricht man von einem kleinen oder mittleren Unternehmen, sobald eine bestimmte Mindestanzahl von Merkmalen, aber nicht zwingend alle, zutrifft. Die Methode der Typologie teilt die Klein- und Mittelbetriebe aufgrund der Häufung von Merkmalen in Klassen ein, die sich dann deutlich von Großunternehmen unterscheiden.

Für diese Arbeit wird kein Mittelstandsbegriff definiert. Die Verantwortlichen jedes Unternehmens sollten entscheiden, ob es sinnvoll ist eine Business Intelligence Software einzuführen und ob diese auf Open Source basieren sollte. Im Folgenden werden die Begriffe Business Intelligence und Opern Source definiert und abgegrenzt.

Inhaltsverzeichnis:

Textprobe:

Kapitel V, Die Palo Software der Firma Jedox:

V.1 Firmenprofil:

Die Firma Jedox AG wurde 2002 vom heutigen Vorstandsvorsitzenden und CEO Kristian Raue in Freiburg gegründet. Sie gilt als ein führender Anbieter von Open Source Business Intelligence Software und Corporate Performance Management Lösungen. Kristian Raue gründete seine erste Softwarefirma mit dem Namen Graphitti Software GmbH im Jahr 1991, die er als geschäftsführender Gesellschafter leitete. Im Jahr 1997, nach der Übernahme durch die IntelliCube Software AG, wird er Vorstandssprecher des Anbieters von Analysesoftware für betriebswirtschaftliche Probleme. Nach dem Verkauf der IntelliCube Software AG an die MIS AG widmete sich Raue dem Projekt Jedox. Mit den Erfahrungen als Führungskraft und Entwickler auf dem Gebiet multidimensionaler OLAP-Server sowie dem Erlös aus dem Verkauf an die MIS AG bestanden gute Voraussetzungen, ein erfolgreiches Open Source Projekt auf die Beine zu stellen.

Das Kernprodukt ist die Software Palo, die den gesamten Bereich Business Intelligence inklusive Planung, Reporting und Analyse abdeckt. Ein großer Vorteil der Software gegenüber Wettbewerbern ist die Kompatibilität zu Excel. Die aus Palo erstellten und verdichteten Daten können direkt in Excel weiterverarbeitet werden. Mit der Einführung der neuen BI Suite 3.0 ist ein vollständig webbasierter Ablauf der Business Intelligence Komponenten durchführbar. Die Möglichkeit der Bearbeitung über einen Web-Browser generiert eine komplette Software-as-a-Service fähige BI-Lösung. Zu den Kunden zählen im In- und Ausland u.a. die Clariant International Ltd. aus der Schweiz, die Compass Group Deutschland GmbH aus Eschborn, die Dystar Textilfarben GmbH aus Frankfurt und die Quelle GmbH aus Fürth. Mittlerweile haben sich 20% der DAX 30Unternehmen für die Software der Jedox AG entschieden und diese erfolgreich implementiert. Der Umsatz ist wie oben bereits erwähnt laut BARC vom Jahr 2007 (0,7 Mio. Euro) zum Jahr 2008 (1,1 Mio. Euro) um 57,1 % gestiegen. Weiteres Wachstum soll zukünftig durch die Internationalisierung sowie die Erweiterung der Produktpalette erzielt werden. Derzeit arbeiten rund 60 Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter für Jedox.

Die Palo BI Suite besteht aus den auch separat verfügbaren Komponenten Palo OLAP Server, Palo Worksheet Server, Palo ETL Server und dem Palo Supervision Server, die im anschließenden Anschnitt erläutert werden. Die Suite kann sowohl in einer kostenlosen Community Version als auch in einer Enterprise Version erworben werden, wobei sich die Enterprise Version speziell durch professionellen Support und Software Assurance durch Extension Pakete auszeichnet.

V.2, Palo Software Komponenten:

V.2.1, Palo OLAP Server (Palo für Excel):

Der zentrale Baustein der Palo BI-Suite ist der Palo OLAP Server, welcher speziell für die Bereiche Planung, Analyse, Reporting und Konsolidierung in den Bereichen Finanzen, Vertrieb und Controlling entwickelt wurde. Die moderne und leistungsstarke multidimensionale In-Memory Datenbank unterstützt Write-Back, real-time Konsolidierung sowie zahlreiche Business Intelligence Basisfunktionen.

Durch die Mehr- bzw. Multidimensionalität der Datenbank werden nicht wie in relationalen Datenbanken (ROLAP) die Begriffe Tabellen, Datensätze und Felder verwendet, sondern man denkt in Würfeln (Cubes), Dimensionen und Zellen. Die Würfel sind die Grundlage der multidimensionalen Analyse. Die Kanten der Würfel werden von den Dimensionen aufgespannt, die jeweilige Kantenlänge ergibt sich aus der Anzahl der Elemente. Die Kenngrößen, zum Beispiel die Verkaufszahlen, werden in den Würfelzellen abgelegt und durch die Anzahl der Dimensionen charakterisiert. Auf diese Weise können in einem MOLAP (multidimensionaler OLAP) große und verschachtelte Tabellenstrukturen, die in Excel kaum noch darstellbar sind, mit bis zu 256 Dimensionen strukturiert werden. Ein weiterer Vorteil der MOLAP Datenbanken ist die Performance und die schnelleren Antwortzeiten. Ein relationales OLAP skaliert besser und ist für umfangreichere Datenbanken geeignet.

Die Palo Datenbank erlaubt nicht nur die Analyse von bestehenden Daten sondern auch das Zurückschreiben von Daten (‘Write-Back’), also die Eingabe neuer Daten in die Datenbank. Es wird sowohl eine Top-Down als auch eine Bottom-Up Planungsmöglichkeit unterstützt.

Palo ist speicherbasiert bzw. geschwindigkeitsorientiert. Die Datenabfragen von Basiszellen und auch von summierten Zellen erfolgen in Echtzeit; die Ergebnisse sollten in Millisekunden vorliegen.

Weitere besondere Merkmale von Palo sind die Subsets und Rules. Die Subsets sind geordnete Unter- bzw. Teilmengen einer Dimension. Die Elemente der Teilmengen können nach bestimmten Kriterien sortiert werden. Hilfreich sind die Subsets beispielsweise bei einer Auflistung der zehn umsatzstärksten Produkte (Top Ten) oder bei Ausgabe eines Ergebnisses über einen definierten Grenzwert. Die Rules erlauben es dem Anwender Regeln aufzustellen und damit umfangreiche Berechnungen mit mathematischen, logischen und sonstigen Funktionen durchzuführen.