Messung und Bewertung von Wissen in Unternehmen
- Art: Diplomarbeit
- Autor: Carsten Westmeier
- Abgabedatum: September 2001
- Umfang: 95 Seiten
- Dateigröße: 673,2 KB
- Note: 1,0
- Institution / Hochschule: Bergische Universität - Gesamthochschule Wuppertal Deutschland
- ISBN (eBook): 978-3-8324-5025-0
-
ISBN (Paperback) :
978-3-8324-5025-0 P - ISBN (CD) :978-3-8324-5025-0 CD
- Sprache: Deutsch
- Prämierung:
- Arbeit zitieren: Westmeier, Carsten September 2001: Messung und Bewertung von Wissen in Unternehmen, Hamburg: Diplomica Verlag
- Schlagworte: Wissensmessung, Wissensbewertung, Intellectual Capital, Wissenskapital, Wissensmanagement
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Diplomarbeit von Carsten Westmeier
Einleitung:
Die nachindustrielle Gesellschaft wird häufig als Wissensgesellschaft bezeichnet. Aus betriebswirtschaftlicher Sicht steht hier die Erkenntnis im Vordergrund, dass Wissen Ressource und Produktionsfaktor ist, der das wirtschaftliche Handeln bestimmt und somit zum entscheidenden Wettbewerbsvorteil von Unternehmen wird. Rückt Wissen in das Zentrum unternehmerischen Handelns, so ergibt sich konsequenterweise die Forderung nach einem systematischen Wissensmanagement. Wissensmanagement ist damit zu einem häufig gebrauchten Schlagwort geworden, um die verschiedensten Anstrengungen zu charakterisieren, wie Wissen im Unternehmen besser nutzbar gemacht werden kann.
Wissensmanagement ist in vielerlei Hinsicht aus der Praxis heraus entstanden, dementsprechend konzentrieren sich die vorhandenen Instrumente und Methoden auch auf den Umgang mit Wissen im operativen Geschäft. Ein bisher wenig betrachteter Teil des Wissensmanagements ist dabei die Wissensmessung und -bewertung. Dabei liegt die Notwendigkeit einer systematischen, durchdachten und gut strukturierten Wissensmessung auf der Hand: sie ist der Feedback-Mechanismus, der den Regelkreis der Planung, Organisation und Durchführung von Wissensmanagement-Maßnahmen schließt und eine Erfolgskontrolle erst zulässt.
Die Wissensmessung und -bewertung stellt eine der vielleicht schwierigsten Aufgaben des Wissensmanagements dar, da erprobte Messverfahren im Bereich der Messung immaterieller Ressourcen fehlen. Eine der größten Herausforderungen für Wissenschaft und Praxis ist es also, Messverfahren und Metriken zu entwickeln, die es erlauben, Wissensbestände und -prozesse abzubilden und damit ein Steuerungsinstrument für Wissensmanagement-Maßnahmen bereitzustellen. Die vorliegende Arbeit will an dieser Stelle einen Beitrag leisten.
Inhaltsverzeichnis:
| 1. | Einführung und Problemstellung | 6 |
| 1.1 | Hinführung zum Thema | 6 |
| 1.2 | Betriebswirtschaftliche Aspekte und Herausforderungen | 8 |
| 1.3 | Problemstellung und Aufbau der Arbeit | 9 |
| 2. | Wissen als Gegenstand ökonomischer Forschung | 11 |
| 2.1 | Geschichte des Wissensmanagements | 11 |
| 2.2 | Notwendigkeit einer theoretischen Fundierung | 13 |
| 2.3 | Wissen als Ressource | 15 |
| 2.3.1 | Wissen in der klassischen Betriebswirtschaftslehre | 15 |
| 2.3.2 | Eigentümlichkeiten der Ressource „Wissen“ | 17 |
| 2.4 | Epistemologischer Hintergrund | 19 |
| 2.4.1 | Allgemeines | 19 |
| 2.4.2 | Kognitivistischer Ansatz | 20 |
| 2.4.3 | Autopoietischer Ansatz | 23 |
| 2.4.4 | Diskussion | 25 |
| 2.5 | Explizites und implizites Wissen | 27 |
| 3. | Messtheoretische Grundlagen | 30 |
| 3.1 | Messung und Metrisierung | 30 |
| 3.2 | Nominale Metrik | 31 |
| 3.3 | Ordinale Metrik | 34 |
| 3.4 | Kardinale Metrik | 37 |
| 3.4.1 | Intervallskalen | 38 |
| 3.4.2 | Verhältnisskalen | 40 |
| 3.5 | Skalenhierarchie | 41 |
| 4. | Operationalisierung der Wissensmessung | 45 |
| 4.1 | Notwendigkeit der Messung von Wissen | 45 |
| 4.2 | Anforderungen an die Messung von Wissen | 48 |
| 4.2.1 | Terminologie | 48 |
| 4.2.2 | Ziel- und Erfolgsorientierung | 49 |
| 4.2.3 | Indikatoren | 51 |
| 5. | Ansätze der Messung und Bewertung von Wissen | 55 |
| 5.1 | Der Begriff der organisationalen Wissensbasis | 55 |
| 5.2 | Messung der Wissensbasis | 57 |
| 5.2.1 | Messung von Daten und Informationen | 58 |
| 5.2.2 | Messung von Wissen | 60 |
| 5.3 | Der Intellectual-capital-Ansatz | 66 |
| 5.3.1 | Allgemeines | 66 |
| 5.3.2 | Messung des Bestandes an Intellectual capital | 70 |
| 5.3.3 | IC-Systeme der zweiten Generation | 74 |
| 5.3.4 | Integrierte Steuerungssysteme für intellektuelles Kapital | 80 |
| 6. | Zusammenfassung und Ausblick | 84 |
| Bibliographie | 88 |
Management als Prozeß der Unternehmensführung ist erst vollständig, wenn der Regelkreis von Planung, Organisation und Durchführung durch den Schritt der Kontrolle geschlossen wird.2 Notwendige Voraussetzung für die Kontrolle von Wissensmanagement-Maßnahmen ist die Möglichkeit einer Messung und Bewertung. An erster Stelle steht dabei das Bemühen, den Bestand an Wissen im Unternehmen und seine Veränderungen sichtbar zu machen. Gemessen wird also das Wissen an sich. Ist das vorhandene Wissen erfaßt, besteht überdies ein Interesse, seinen Wert zu kennen. Im ökonomischen Sinne läßt sich überhaupt nur dann vom Wert des Wissens sprechen, wenn das sogenannte Wissenskapital an irgendeinem Punkt finanzielles Kapital hervorbringt.3 Es ist nun aber nicht ausreichend, dem vorhandenen und erfaßten Wissen einen potentiellen Wertschöpfungsbeitrag zuzumessen. Um Wissen für das Unternehmen zu verwenden, werden andere Ressourcen, namentlich finanzielle, mobilisiert. Gemäß dem ökonomischen Prinzip ist jeder Produktionsfaktor optimal einzusetzen, deshalb ist es notwendig, den konkreten Wertschöpfungsbeitrag des Wissens sichtbar zu machen. Fehlt es hieran, kann es zu Fehlallokationen von Ressourcen kommen.4 Aufbauend auf der Wissensmessung und -bewertung kann auch der Erfolg der initiierten Wissensmanagement-Projekte besser abgeschätzt werden.5 „Prozesse der Wissensbewertung [i. e. der Erfolgsmessung] schließen den Kreislauf und ermitteln die notwendigen Controlling-Daten, welche eine zielgerichtete Steuerung von Wissensmanagement-Projekten erst ermöglichen.“6 Ohne diesen Feedback-Mechanismus läuft Wissensmanagement Gefahr, sich zu verselbständigen oder ins Leere zu laufen. Probleme bei der Umsetzung von Wissensmanagement-Maßnahmen können nicht erkannt, Korrekturen können [...]
Die Analyse der Eigenschaften des Wissens hat ergeben, daß Wissen als Objekt oder als Prozeß gesehen werden kann. Jedesmal rücken andere Merkmale des Wissens in den Vordergrund. Ferner wurden die meßtheoretischen Grundlagen betrachtet. Ein besonderes Augenmerk ist auf die Entwicklung einer Sprache, also eines Begriffssystems, zu legen. Es wurde festgestellt, daß vor dem Meßprozeß die Metrisierung stehen muß, das heißt, die Suche nach dem geeigneten Maßstab. Dabei wurde herausgearbeitet, daß Messen sich keineswegs mit qualitativen und quantitativen Begriffen erschöpft. Vielmehr stehen komparative Begriffe als mächtiges Werkzeug dort zur Verfügung, wo eine kardinal skalierte Messung nicht oder noch nicht möglich ist. Im folgenden soll nun auf Grundlage der angestellten Überlegungen [...]
plus einem absoluten Nullpunkt. Die niedrigeren Skalenniveaus sind somit in den höheren eingeschlossen. Folglich bilden die Skalentypen aufgrund ihrer Eigenschaften eine kumulative Hierarchie.35 Aus diesem Grunde ist es auch möglich, die auf den einzelnen Meßniveaus zulässigen Auswertungen auch auf den jeweils folgenden Stufen durchzuführen. So kann man beispielsweise auch für kardinal skalierte Daten den Median ermitteln oder für ordinal skalierte Daten relative Häufigkeiten angeben. In der Regel ist dies allerdings mit einem Informationsverlust verbunden, man wird also versuchen, ein Skalenniveau bezüglich seines Informationsgehalts so gut wie möglich auszuschöpfen.36 Eine Übersicht über die vier Skalenniveaus und ihre wichtigsten Eigenschaften bietet Tabelle 1. Bei der vor allem in den Sozial- und Verhaltenswissenschaften verbreiteten Messung von „weichen“ Faktoren, zu denen wohl auch Wissen gerechnet werden muß, kommen im allgemeinen Skalen zum Einsatz, die der Äquidistanzforderung nicht genügen, so daß man nicht von Intervall- oder Ratioskalen sprechen kann. Bortz erklärt: [...]
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Link zur Arbeit:
http://www.diplom.de/ean/9783832450250
Arbeit zitieren:
Westmeier, Carsten September 2001: Messung und Bewertung von Wissen in Unternehmen, Hamburg: Diplomica Verlag
Schlagworte:
Wissensmessung, Wissensbewertung, Intellectual Capital, Wissenskapital, Wissensmanagement



