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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
2
Inhaltsverzeichnis
Seite
Abbildungsverzeichnis ... 4
Tabellenverzeichnis ... 5
Abkürzungsverzeichnis ... 6
1
Einleitung ... 8
2
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
3
Wissensmanagement als gezielter Umgang mit der Ressource
Wissen im Unternehmen ... 18
3.1 Zeichen, Daten, Informationen, Wissen ... 18
3.2
Bausteine des Wissensmanagements ... 19
4
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
5
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
3
6
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
7
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
4
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
5
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
6
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
7
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
8
,,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
9
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
10
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.
11
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.
1
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.
2
Unternehmen sind heute gezwungen, im globalen
1
Vgl. Grothe, Gentsch: BI Aus Informationen Wettbewerbsvorteile gewinnen,
S. 22
2
Vgl. Bleicher, Das Konzept integriertes Management, S. 19
12
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.
3
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."
4
Es käme
gar zu ,,der paradoxen Situation, dass mit der Zunahme des
Informationsangebots die Wahrscheinlichkeit für ein gefühlsbetontes
Entscheidungsverhalten mit all seinen Risiken steigt."
5
Im heutigen
wissensintensiven Geschäftsalltag der Unternehmensrealität kommt es
deshalb vor allem darauf an, innerhalb dieser Informationsmassen die
3
Vgl.
Lyman, et al.: How much Information 2003 (Internet-Quelle)
4
Malik: Führen, Leisten, Leben, S. 350
5
Hannig (Hg.), Knowledge Management und Business Intelligence, S. 3
13
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"
6
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.
7
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
6
Vgl. Grothe, Gentsch: BI Aus Informationen Wettbewerbsvorteile gewinnen,
S. 22
7
Vgl. Weber, Grothe, Schäffer: Bussines Intelligence, Advanced Controlling,
S. 13
14
Komplexitätstheorie als ,,edge of chaos" bezeichnet wird,
8
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:
9
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
8
Vgl. Schildhauer (Hg.), et. al.: BI Durch eBusiness Strategien und Prozesse
verbessern, S. 72
9
Vgl. Schildhauer (Hg.), et. al.: BI Durch eBusiness Strategien und Prozesse
verbessern, S. 73
15
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.
10
Die folgende Abbildung veranschaulicht
diesen Prozess:
10
Vgl. Grothe, Gentsch: BI Aus Informationen Wettbewerbsvorteile gewinnen,
S. 24
16
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."
11
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.
11
Weber, Grothe, Schäffer: Bussines Intelligence, Advanced Controlling, S. 14
17
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.
12
,,Modern information technology is by far the most important enabler and
facilitator in today's business arena."
13
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."
14
12
Vgl. Bleicher, Das Konzept integriertes Management, S. 61; Chamoni,
Gluchowski: Analytische Informationssysteme, S. 21
13
Mattson: Embracing Change, S. 16
14
Grothe, Gentsch: BI Aus Informationen Wettbewerbsvorteile gewinnen, S. 10
18
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.
15
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
15
Vgl. Probst, Raub, Romhardt: Wissen managen, S.15
19
für den Adressaten interpretierbar und damit zur Information zu werden.
16
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."
17
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.
18
16
Vgl. Hannig (Hg.), Knowledge Management und Business Intelligence, S. 15
17
Probst, Raub, Romhardt: Wissen managen, S.23
18
Vgl. Probst, Raub, Romhardt: Wissen managen, S.28
20
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
21
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.
19
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.
19
Vgl. Probst, Raub, Romhardt: Wissen managen, S.29
22
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.
20
Wissensbewertung: Dabei handelt es sich um eine Art abschließender
Erfolgsbewertung. Allerdings können die Wissensmanager dabei auf kein
erprobtes Instrumentarium von Indikatoren und Messverfahren
zurückgreifen,
21
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.
20
Vgl. Probst, Raub, Romhardt: Wissen managen, S.30
21
Vgl. Probst, Raub, Romhardt: Wissen managen, S.31
23
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.
24
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.
22
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.
23
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
22
Vgl. Schildhauer (Hg.) et al.: BI Durch eBusiness Strategien und Prozesse
verbessern, S. 25
23
Vgl. Stahlknecht, Hasenkamp: Wirtschaftsinformatik, S.329
Ende der Leseprobe aus 117 Seiten
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Details
- Arbeit zitieren
- , 2005, Business Intelligence, Hamburg, Bedey Media GmbH, https://www.diplom.de/document/224649
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