Tony Brychcy
Business Intelligence
Potentiale und Anwendung im operativen Vertriebscontrolling der Energieversorgung
ISBN: 978-3-8428-0770-9
Herstellung: Diplomica® Verlag GmbH, Hamburg, 2011
Zugl. Technische Fachhochschule Wildau, Wildau, Deutschland, Diplomarbeit, 2010
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http://www.diplomica.de, Hamburg 2011
II
Inhaltsverzeichnis
Abbildungsverzeichnis...IV
Tabellenverzeichnis... V
Anhangsverzeichnis ...VI
Abkürzungsverzeichnis ... VII
1
Einleitung ...1
1.1
Problemstellung ...2
1.2
Zielsetzung, Themenabgrenzung und Aufbau der Arbeit ...3
2
Grundlagen...4
2.1
Business Intelligence...4
2.1.1
Vorwort ...4
2.1.2
Business Intelligence als Management Support System...5
2.1.3
Verständnis für Business Intelligence...5
2.1.4
Grundlegende Anforderungen an BI-Systeme ...7
2.1.5
Anwendergruppen und Einsatzbereiche...8
2.1.6
BI-Architektur ...9
2.1.7
Exkurs: Begriffsverständnis Daten, Information, Wissen...10
2.2
Vertriebscontrolling im Energievertrieb ...11
2.2.1
Vertriebscontrolling als Grundlage der Vertriebssteuerung ...11
2.2.2
strategisch versus operativ ...12
2.2.3
Steuerungsgrößen und Betrachtungsdimensionen ...15
2.2.4
Ausgewählte Instrumente des operativen Vertriebscontrollings...17
3
BI-Potentiale für das operative Vertriebscontrolling ...23
3.1
Potentiale für das Vertriebscontrolling ...23
3.2
Informationstechnische Grundlagen ...25
3.2.1
Data Warehouse ...25
3.2.2
OLAP ...26
3.3
Reporting mit Business Intelligence ...28
3.3.1
Allgemeines...28
3.3.2
Standardberichtswesen...29
3.3.3
Ad Hoc-Berichte ...31
3.3.4
Kennzahlendarstellung...32
3.3.5
Exemplarische Einsatzszenarien im Reporting...33
3.4
DB-Rechnung als methodische Ermittlung des Vertriebserfolgs ...39
3.4.1
Eckdaten DB-Rechnung...39
III
3.4.2
Vorarbeiten im operativen System...41
3.4.3
Exemplarisches Einsatzszenario für die DB-Rechnung...44
3.5
Unterstützung im operativen Planungsprozess ...46
3.5.1
Allgemeines...46
3.5.2
Exemplarisches Einsatzszenario in der operativen Planung ...48
3.6
Visualisierung ...52
3.6.1
Allgemeines...52
3.6.2
Portale ...53
3.6.3
Frontends...53
3.6.4
Dashboard ...54
4
Potentialbewertung für das operative Vertriebscontrolling ...55
4.1
Reporting...56
4.1
Deckungsbeitragsrechnung ...57
4.2
Planungsprozess ...58
5
Problemfelder...59
5.1
organisatorisch-konzeptionell ...59
5.2
personell-methodisch ...61
6
Fazit...63
Literaturverzeichnis... VIII
Erklärung... XX
IV
Abbildungsverzeichnis
Abb. 1: Wesentliche Aspekte von BI...4
Abb. 2: Prozess der Informationsversorgung mit BI ...9
Abb. 3: Gestaltungsdimensionen von Berichten...18
Abb. 4: Dimensionsorientierte Sichtweise anhand eines Würfels ...27
Abb. 5: ausgewählte Kennzahlen des operativen Vertriebscontrollings...32
Abb. 6: Einstieg Kostenstellenbericht über ein Portal ...34
Abb. 7: Abfrageergebnis Kostenstellenbericht ...34
Abb. 8: Benutzeroberfläche des SAP Business Explorer Query Designer ...35
Abb. 9: Abfrageergebnis ...36
Abb. 10: Info-Cockpit Kennzahlen ...38
Abb. 11: Produktorientierte Kundensegmentierung in der Energieversorgung...40
Abb. 12: Exemplarisches DB-Schema in Energieversorgungsunternehmen...41
Abb. 13: Dimensionen und Zeilenstruktur im Business Explorer Query Designer...44
Abb. 14: Muster DB-Bericht Privatkunden ...45
Abb. 15: Muster manuelle Planung über das BI-Portal ...49
Abb. 16: Muster Planung mittels Upload-Verfahren und Darstellung im BI-Portal ...50
Abb. 17: ausgewählte Visualisierungsmöglichkeiten mit BI...52
V
Tabellenverzeichnis
Tab. 1: Übersicht strategisch vs. operativ ...13
Tab. 2: Allgemeine BI-Potentiale ...24
Tab. 3: Datenarten im Transformationsprozess ...26
Tab. 4: Zuordnung von Geschäftsvorfällen in die DB-Rechnung ...42
Tab. 5: Spezifische Felder in Kontierungsobjekten ...43
Tab. 6: Bewertung der BI-Potentiale ...55
VI
Anhangsverzeichnis
Anhang 1: Marktanteile der BI-Anbieter ...XVI
Anhang 2: Einsatzbereiche von BI... XVII
Anhang 3: Wissenspyramide nach A.Aamodt/M.Nygärd... XVIII
Anhang 4: Budgetierungsprozess...XIX
VII
Abkürzungsverzeichnis
Abb.
Abbildung
BI
Business Intelligence
CRM
Customer Relationship Management
DB
Deckungsbeitrag
EBIT
earnings before interest and taxes
FKS
Feinkundensegment
GKS
Grobkundensegment
GuV
Gewinn- und Verlustrechnung
i.d.R.
in der Regel
IT
Informationstechnologie
Mio.
Millionen
OLAP
Online Analytical Processing
PDA
Personal Digital Assistant
Pkt.
Punkt
Tsd.
Tausend
u.a.
unter anderen
vgl.
vergleiche
vs.
versus
z.B.
zum Beispiel
1
1
Einleitung
,,Der Erfolgreichste im Leben ist der, der am besten informiert wird."
1
Dieser Ausspruch von Benjamin Disraeli (1804-1881, britischer Premierminister und
Schriftsteller) hat seit dem 19. Jahrhundert nicht an Bedeutung verloren.
Für Unternehmen im heutigen Zeitalter ist es von existenzieller Bedeutung aus Daten
Informationen und daraus Wissen zu generieren. Aus Wettbewerbssicht, bei Energie-
versorgungsunternehmen, muss das Controlling neue zum Teil aber auch umfassendere
Aufgaben wahrnehmen. Um dabei eine Wertschöpfung für das Unternehmen zu errei-
chen, müssen die Informationen auf die sich das Controlling stützt, qualitativ hochwer-
tig sein. Das Controlling hat sich auch in der Energiebranche durch steigenden Wettbe-
werbsdruck gewandelt. Der Controller in der heutigen Zeit hat nur noch wenig mit dem
Klischee eines ,,Erbsenzählers" gemein.
Er ist Informant für die Geschäftsführung, klärt mit seinen Auswertungen auf und warnt
bei Zielabweichungen.
2
Er hat unterstützende Funktionen für Fachabteilungen sowie
das Management und ein umfassendes betriebswirtschaftliches Wissen.
3
Fachabteilun-
gen schauen oft nur in eine Richtung, der Controller schaut in alle Richtungen und er-
kennt Schnittstellen und Konflikte. Deshalb ist ein Controller auch zugleich Koordina-
tor der Probleme und Arbeitsaufgaben aus ganzheitlich unternehmerischer Sicht sieht
und bei der Lösungsfindung beteiligt ist.
4
Um diese erweiterte Rolle im Controlling
bewältigen zu können werden Controllingsysteme geschaffen, die dem Controller dabei
unterstützen, bestehende Handlungsweisen zu automatisieren. Ziel ist die Entlastung der
Führungsakteure und damit eine Erhöhung der Effizienz. Des Weiteren können analyti-
sche Controllingsysteme durch komplexe IT-unterstützte Methoden Problemlösungsver-
fahren ergänzen und somit einen ,,Beitrag zur Steigerung der Entscheidungsqualität lie-
fern"
5
. Business Intelligence ist eine moderne IT-unterstützte Ausprägung eines Cont-
rollingsystems, dass wichtige Informationen als Entscheidungsgrundlage liefern kann
und bei der Gestaltung von Unternehmensprozessen beteiligt ist.
Es bietet viele Potentiale für das Controlling in Energieversorgungsunternehmen die es
auszuschöpfen gilt. Die damit verbundenen Problemfelder müssen im gleichen Zuge
1
Schwanfelder, W. (2005), Sun TZU für Manager. Die 13 ewigen Gebote der Strategie, Frankfurt/a.M.,
S. 213.
2
Mehlan, A., (2007), Praxishilfen Controlling: Die besten Controlling-instrumente mit Excel,
Planegg/München, S. 64.
3
David, U., Prenzler, C. (2003), Gestaltung von Controllerbereichen, in: Weber, J., Kunz, J. (Hrsg.),
Empirische Controllingforschung. Begründung- Beispiele- Ergebnisse, 1. Aufl., Wiesbaden, S. 336.
4
Jäger, U. (2003), Wertbewusstes Controlling. Harte und weiche Faktoren integrieren, 1. Auflage, Wies-
baden, S. 195.
5
Grob, L.H., Bensberg, F. (2009), Controllingsysteme. Entscheidungstheoretische und
informationstechnische Grundlagen, München, S. 10.
2
beseitigt oder verringert werden, um für das Unternehmen den größtmöglichen Nutzen
zu erzielen.
1.1
Problemstellung
Durch die zunehmende Globalisierung, sich ständig ändernde Rahmenbedingungen in
Politik und Wirtschaft, den stetig technischen Wandel sowie durch die Liberalisierung
des Energiemarktes, sehen sich Unternehmen aus der Energiebranche, heute einem im-
mer stärkeren Wettbewerb ausgesetzt. Um auf Änderungen im Wettbewerbsumfeld
richtig und zeitnah reagieren zu können, müssen passende Maßnahmen ergriffen wer-
den, die diesen ständigen Anpassungsprozess mit gestalten und unterstützen. Es ergibt
sich ein Zwang zur frühzeitigen Erkennung von Potentialen um diesen Problemen zu
begegnen.
6
Der Datenanalyse und somit der Informationsbeschaffung wird in diesem
Zusammenhang eine zentrale Bedeutung attestiert. Das Vertriebscontrolling mit seinen
Instrumenten und Management Support Systemen spielt dabei eine wichtige Rolle. Für
die Unternehmensleitung bzw. andere Entscheidungsträger müssen entscheidungsrele-
vante Informationen in hoher Qualität zur Verfügung gestellt werden. Eine frühzeitige
Erkennung von Risiken und Chancen bezüglich des Wettbewerbsumfelds oder der Ab-
satzmärkte muss gewährleistet werden. Dazu müssen Daten transparent gemacht wer-
den. Die Praxis zeigt, dass bisher in vielen Subsystemen, beispielsweise mit Excel, ein
enormer, teils auch manueller Aufwand betrieben wird, um Unternehmensdaten aufzu-
bereiten. Teilweise sind diese Daten jedoch inkonsistent oder unvollständig. Um den
Anforderungen einer vollständigen und konsistenten Datensammlung gerecht zu wer-
den, wurden Verfahren, wie das Business Intelligence geschaffen, um den Prozess der
Datenanalyse zu unterstützen und zu verbessern. In den folgenden Ausführungen wird
der Begriff Business Intelligence aufgrund der besseren Lesbarkeit mit ,,BI" abgekürzt.
Um die Wettbewerbsfähigkeit und Effizienz zu erhöhen müssen jedoch einige Hürden
im Zusammenhang mit BI beseitigt werden. Dazu gehört auch, dass BI als ein Unter-
nehmensprozess verstanden wird.
7
Es werden grundlegende Optimierungen hinsichtlich
betrieblicher Abläufe auch im Zusammenhang mit vorgelagerten Systemen hergestellt.
Neben Problemen, die auf technischer Ebene zu lösen sind, werden auch auf organisato-
risch-personeller Ebene Probleme erzeugt, die nicht außer Acht gelassen werden dürfen.
6
Knöll, H.D.u.a. (2006), Unternehmensführung mit SAP
®
BI. Die Grundlagen für eine erfolgreiche Um-
setzung von Business Intelligence- mit Vorgehensmodell und Fallbeispiel, 1. Aufl., Wiesbaden, S. 2.
7
Bachmann, R., Kemper G. (2009), Raus aus der BI-Falle. Wie Business Intelligence zum Erfolg wird,
Heidelberg u.a., S. 21.
3
1.2
Zielsetzung, Themenabgrenzung und Aufbau der Arbeit
Im Rahmen dieser Diplomarbeit sollen Anwendungsfelder, Potentiale und Probleme
von BI, für das operative Vertriebscontrolling, an Beispielen der Energieversorgung
aufgezeigt werden. Durch die betriebliche Tätigkeit und aus praktischen Erfahrungen
her begründet, wird das operative Vertriebscontrolling bei den Betrachtungen in den
Mittelpunkt gestellt, wobei sich die Ausführungen vorwiegend auf Daten der Kosten-
und Leistungsrechnung beziehen.
Die Praxisrelevanz wird mit Erläuterungen anhand der BI-Bausteine des Marktführers
der SAP-AG hergestellt ( Anhang 1: Marktanteile der BI-Anbieter).
8
Dazu gehört der
SAP Netweaver 2004s - Business Intelligence SAP BI 7.0.
Die Arbeit baut sich so auf, dass zuerst begriffliche Grundlagen erläutert werden, die
Voraussetzungen für die weitere Bearbeitung des Themas sind (Kapitel 2).
Dabei soll zunächst ein Verständnis für BI entwickelt, der Begriff definiert und für die
Bearbeitung des Diplomthemas abgegrenzt werden. Des Weiteren werden grundsätzli-
che Anforderungen der Unternehmen an BI-Systeme sowie die zentralen Einsatzberei-
che beschrieben.
In einem zweiten Schritt soll das Grundverständnis und Zusammenspiel Unternehmens-
steuerung und Vertriebscontrolling erläutert werden. Im Anschluss erfolgt eine Abgren-
zung zwischen strategischen und operativen Vertriebscontrolling. Da sich die Arbeit auf
den Einsatz von BI im operativen Vertriebscontrolling aufbaut, werden Steuerungsgrö-
ßen und Betrachtungsdimensionen dargestellt, bevor auf ausgewählte operative Instru-
mente eingegangen wird.
Der Hauptteil (Kapitel 3) befasst sich mit Potentialen, die durch den Einsatz von BI
durch die verschiedenen Controllinginstrumente generiert werden. Dabei wird im spe-
ziellen auf das Reporting, die DB-Rechnung und den operativen Planungsprozess ein-
gegangen. Anhand exemplarischer Einsatzszenarien erfolgen praxisbezogene Erläute-
rungen. Im Anschluss wird eine Potentialbewertung anhand des vorangegangenen Kapi-
tels und im speziellen anhand der exemplarischen Einsatzszenarien durchgeführt (Kapi-
tel 4).
Schließlich werden Problemfelder und Lösungsansätze für die betriebliche Praxis unter
organisatorisch-konzeptionellen und personell-methodischen Gesichtspunkten betrach-
tet (Kapitel 5) bevor ein Fazit die Arbeit beendet (Kapitel 6).
8
Business Application Research Center BARC GmbH, Marktzahlenstudie BI,
http://www.barc.de/fileadmin/images/main/PDFs/BARC_Marktzahlenstudie_2009_210709.pdf,
25.11.2009.
4
2
Grundlagen
2.1
Business Intelligence
2.1.1 Vorwort
Überlegungen zu BI gehen u.a. auf Howard Dresner (Gartner Group) zurück, der An-
fang der 1990iger Jahre, damit die Verdichtung und Analyse von Informationen be-
schrieb, um als Effekt eine Wissensgenerierung zu erreichen. Zu den Systemen zählten
damals, das Data Warehouse, Data Mining, OLAP und CRM.
9
Eine reine IT-seitige Betrachtung des BI sollte in diesem Zusammenhang jedoch ver-
mieden werden.
Als Einleitung soll folgende erweiterte Abbildung Schrödls dienen, in der die wesentli-
chen Aspekte im Zusammenhang mit BI dargestellt sind.
Abb. 1: Wesentliche Aspekte von BI
10
Datensammlung, -aufbereitung und Informationsdarstellung sind Basis eines funktionie-
renden BI-Systems, um geschäftrelevante Informationen Entscheidungsträgern, als
Hilfsmittel zukommen zu lassen. In den folgenden Kapiteln soll ein grundlegendes Ver-
ständnis dafür entwickelt werden, wie BI den Prozess ausführt und unterstützt, um Ent-
scheidungsgrundlagen zu optimieren, Transparenz zu erhöhen und Zusammenhänge aus
dem Datenbestand sichtbar zu machen.
9
Pfaff, D. (2005), Competitive Intelligence in der Praxis. Mit Informationen über Ihre Wettbewerber auf
der Überholspur, Frankfurt/Main, S. 27.
10
Erweiterte Darstellung in Anlehnung an Schrödl, H. (2006), Business Intelligence, München u.a., S. 13.
5
2.1.2 Business Intelligence als Management Support System
Management Support Systeme sollen beim unternehmerischen Entscheidungsprozess
Hilfe leisten und die notwendigen Informationen liefern. Einheitliche Definitionen gibt
es nicht. In der Literatur wird der Begriff des Managementinformationssystems, der in
den 1960iger Jahren geprägt wurde, oftmals als Ausgangspunkt für klassische Systeme
genommen. Durch fortschreitenden technologischen Wandel wurden neuere Begriffe
initialisiert. Diese reichen von Decision Support System (DSS), Executive Information
System (EIS) bis hin zu Decision Intelligence System (DIS), je nach technischer Aus-
prägung. An dieser Stelle wird auf detaillierte Erläuterungen der verschiedenen Systeme
verzichtet, da auf die Allgemeingültigkeit Wert gelegt wird.
Eines haben diese Systeme jedoch gemeinsam. Im weiteren Sinne handelt es sich bei
allen, um Datenverarbeitungssysteme, ,,die problem- und entscheidungsrelevante In-
formationen, den Entscheidungsträgern in richtiger Form, zur richtigen Zeit, am richti-
gen Ort zur Verfügung" stellen sollen. Diese Definition soll für den weiteren Gebrauch
des Begriffs Managementsupportsysteme Anwendung finden. Moderne Management
Support Systeme werden häufig unter dem Begriff BI zusammengefasst.
11
Management Support Systeme sollen in all ihren Ausprägungen, ob klassisch oder mo-
dern, Fach- und Führungskräfte bei Ihren Entscheidungen unterstützen, indem Sie eine
qualitativ hochwertige Basis der Informationsbereitstellung schaffen und Prozesse die
der Informationsbeschaffung dienen, optimieren.
2.1.3 Verständnis für Business Intelligence
Wenn man den Begriff Business Intelligence hört, ist eine Assoziation mit dem Kürzel
des amerikanischen Geheimdienstes CIA (Central Intelligence Agency) für unbefangene
Dritte durchaus nicht abwägig. Auch wenn der Begriff rein formal übersetzt was mit
Geschäft und Intelligenz zu tun hat, sollte vor allem dem Wort ,,Intelligence" in diesem
Zusammenhang eine nicht so enorme Bedeutung wie der bei dem US-Geheimdienst
beigemessen werden. Im Folgenden soll ein Begriffsverständnis für BI hergeleitet wer-
den, welches für die weiterführende Betrachtung des Themas gelten soll.
BI als moderne Form eines Management Support Systems wird in der einschlägigen
Literatur verschieden beschrieben. Erklärungen reichen von BI als Informations- und
11
Gluchowski, P. u.a. (2008), Management Support Systeme und Business Intelligence. computergestütz-
te Informationssysteme für Fach- und Führungskräfte, 2. Aufl., Berlin u.a., S. 15.
6
Wissensspeicher, über BI als Frühwarnsystem bis hin zur Gleichsetzung mit dem Data
Warehouse.
12
Der Begriff wird zudem von verschiedenen Anbietern als IT-Schlagwort benutzt, um
Produkte zu vermarkten, auch wenn die Lösungen verschiedene Aufgabenstellung und
Zielgruppen adressieren. Ein enges BI-Verständnis kann als Anwendung für die Aufbe-
reitung und Präsentation von Daten verstanden werden. Wird für die zielgerichtete Ana-
lyse von Daten auf die Hilfe von BI-Tools in Form von z.B. Data Mining zurückgegrif-
fen, so spricht Gluchowski von analyseorientiertes BI. Eine Ausweitung erfolgt wenn
Systemkomponenten dazu gezählt werden, die Daten aufbereiten, speichern, auswerten
und präsentieren. Data Warehouses als auch analytische Systeme gehören zu diesen
Komponenten.
13
BI lässt sich demnach als Konzept verstehen, dass verschiedene Tech-
nologien im Umfeld der Management Support Systeme zusammenführt und dabei Da-
tenmaterial sammelt, aufbereitet und auswertet, um Entscheidungsrelevante Informatio-
nen für ,,(...) Analyse-, Planungs- und Steuerungszwecke (...)" zu liefern.
14
Folgende kurzgefasste Beschreibung Kempers soll für das grundlegende BI-Verständnis
dieser Arbeit gelten:
,,Unter Business Intelligence im weiten Sinne werden alle direkt und indirekt für die
Entscheidungsunterstützung eingesetzten Anwendungen verstanden. Dieses bein-
haltet neben der Auswertungs- und Präsentationsfunktionalität auch die Datenaufbe-
reitung und speicherung."
15
Ausgehend davon wird also kein konkretes Verfahren oder eine bestimmte Methodik
beschrieben sondern vielmehr eine Großzahl von Anwendungen und informationsverar-
beitende Technologien die in verschiedenen betrieblichen Prozessen eingesetzt werden,
mit dem Ziel der datenbasierten Informationslieferung und Wissensgenerierung für den
Entscheidungsprozess.
16
BI wird zu einem Prozess, der durch IT-Systeme unterstützt wird, um betriebliche Ab-
läufe zu optimieren und Potentiale für das Unternehmen zu generieren.
17
12
Kemper, H.G. u.a. (2006), Business Intelligence - Grundlagen und praktische Anwednungen.
Eine Einführung in die IT-basierte Managementunterstützung, 2. Aufl., Wiesbaden, S. 3.
13
Gluchowski, P.u.a. (2008), S. 89 ff.
14
Gluchowski, P.u.a. (2008), S. 93.
15
Kemper, H.G. u.a. (2006), S. 4.
16
committance AG, Business Intelligence, http://www.committance.de/downloads/ueberblick-bi.pdf, S.1.
17
Bachmann, R., Kemper G. (2009), S. 18.
7
2.1.4 Grundlegende Anforderungen an BI-Systeme
Um BI ökonomisch und betriebswirtschaftlich sinnvoll einsetzen zu können, müssen
verschiedene Anforderungen erfüllt werden.
Für die Nutzung in betrieblichen Prozessen ist es deshalb notwendig, dass eine Integ-
rierbarkeit in vorhandene Systeme gewährleistet wird sowie unternehmensspezifische
Anpassungen möglich sind.
18
BI-Lösungen können demnach nicht als ,,Fertigprodukt"
erworben werden, nach dem Grundsatz, gekauft, installiert und los geht's.
Für diesen Implementierungsaspekt muss innerhalb BI und mit anderen Systemen eine
Schnittstellenrealisation möglich sein, um Daten auszutauschen.
19
Diese Anforderung
muss sowohl für interne als auch für externe Quellen gegeben sein. Ist diese grundle-
gende Anforderung gewährleistet, ist es im Folgenden Schritt das Ziel, eine hohe Da-
tenquantität sowie Datenqualität zu erreichen. Oftmals werden Daten bei Analyseme-
thoden aufgrund der hohen Menge aber auch wegen der Datenhaltung in verschiedenen
Systemen einfach vergessen. Die Datenquantität bezieht sich auf die Vollständigkeit der
Daten in den verfügbaren Speichermedien. Die Datenqualität bezieht sich in diesem
Zusammenhang auf die Aufbereitung der Daten und damit auf verbesserte Grundlagen
der Informations- bzw. Wissensgenerierung. Im Zuge der Datenhaltungsanforderungen
ist weiterhin zu erwähnen, dass eine langfristige Speicherung der Daten notwendig ist,
um beispielsweise Trends oder Vorhersagen auf Grundlage eines fundierten Datenmate-
rials erstellen zu können.
BI-Lösungen sollen dem Nutzer, Informationen schnell und aktuell zur Verfügung stel-
len. Neben dem Standardberichtswesen mit vordefinierten Berichten müssen ebenfalls
flexibel angelegte Analysemethoden möglich sein. Deshalb schon, da die verschiedenen
Nutzergruppen auch verschiedene Anforderungen an das Berichtswesen haben aber
auch um die Analysemethoden an veränderte Rahmenbedingungen anpassen zu können.
Der Anwenderfreundlichkeit kommt dabei eine große Bedeutung zu, denn die Anwen-
der von BI, seien es die Unternehmensleitung, Fach- und Führungskräfte oder aber die
Mitarbeiter im operativen Geschäft, sind in den wenigsten Fällen IT-Spezialisten. Des-
halb müssen die Analysetools auch ohne große Programmierkenntnisse zu bedienen
sein, um im Reporting flexibel zu bleiben.
18
Kemper, H.G.,Baars, H. (2008), Business Intelligence-Arbeits- und Übungshandbuch. Glossar,
Aufgaben, Lösungsskizzen, 1. Aufl., Wiesbaden, S. 61.
19
Knöll, H.D. u.a. (2006), S. 153.
8
Um bei der Informationsverteilung nur den Nutzergruppen Informationen zugänglich zu
machen, die sie auch erhalten dürfen, ist es notwendig Berechtigungsstrukturen aufzu-
bauen die das gewährleisten. In der Regel erfolgt dies über rollenbasierte Zugriffssys-
teme, bei dem bestimmten Nutzergruppen aufgrund Ihrer Verantwortlichkeit eine be-
stimmte Rolle und somit Berechtigungen zur Anzeige von Berichten zugewiesen wird.
20
2.1.5 Anwendergruppen und Einsatzbereiche
BI-Anwendungen lassen sich in allen Unternehmensbereichen, angefangen beim Cont-
rolling über den Personalbereich bis hin zur Materialwirtschaft, bei denen betriebliche
Fachleute analyseorientierte Aufgaben wahrnehmen, sinnvoll einsetzen.
Dabei können drei Anwendergruppen unterschieden werden. Informationskonsumenten
greifen vornehmend auf standardisierte Berichte zu und geben sich mit dem vorher de-
finierten Datenbestand zufrieden. Analytiker hingegen brauchen flexible Navigations-
möglichkeiten um Auswertungen nach ihren Vorgaben zu erstellen. Spezialisten wid-
men sich komplizierten Datenanalysen, die erweiterte Kenntnisse im Umgang mit Ana-
lysetools voraussetzen.
21
Diese Anwendergruppen können je nach Ausprägung des BI
mit Informationen versorgt werden.
Als Einsatzbereiche wurden lt. einer Studie des Instituts für Business Intelligence (IBI)
(Anhang 2: Einsatzbereiche von BI) vor allem das Controlling/Unternehmensplanung
gefolgt vom Marketing/Vertrieb sowie der Unternehmensführung identifiziert.
22
Diese als zentrale Einsatzbereiche identifizierten Unternehmensteile sind eng miteinan-
der verknüpft. Sowohl die Unternehmensführung als auch der Vertrieb bauen stark auf
die Informationen, die das Controlling liefert, auf. Eine Anwendung findet BI auf allen
Managementebenen, angefangen beim Top-Management aber auch bei Fachkräften in
BI-tangierten Unternehmensteilen. Aus Prozesssicht wird BI demzufolge nicht nur von
Mitarbeitern genutzt, die aktiv mit den IT-Systemen arbeiten, sondern vor allem von
Personen, die auf Grundlage von optimierten Prozessen und den daraus resultierenden
Informationen, Maßnahmen ableiten und Entscheidungen treffen.
20
Kemper, H.G., Baars, H. (2008), S. 3.
21
Gluchowski, P.u.a. (2008), S. 105.
22
Competence Site; BI-Anwenderbefragung,
http://www.competence-site.de/downloads/67/7a/i_file_20291/IBI_DSAG_Expertenbefragung.pdf,
30.11.2009.
9
2.1.6 BI-Architektur
Um die Arbeits- und Wirkungsweise zu verstehen soll im Folgenden eine Einführung in
die grundlegende Architektur bzw. in die wesentlichen Bausteine eines BI IT-Systems
erfolgen. Im Grundaufbau besteht ein BI-System aus drei Bausteinen, der Bereitstel-
lungs-, Analyse- und Präsentationsschicht.
Abb. 2: Prozess der Informationsversorgung mit BI
23
In der Bereitstellungsschicht werden Daten aus Vorsystemen über externe Datenquellen
oder operative Datenbestände über interne Systeme integriert. Als operative Daten wer-
den in diesem Zusammenhang Bestände aus den operativen Systemen des Tagesge-
schäfts verstanden. Externe Daten hingegen werden gesondert integriert und kommen
beispielsweise aus Tabellenkalkulationen oder Online-Diensten hervor. Die aus diesen
Systemen generierten Daten werden in einem Daten-Pool, auch als Data Warehouse
bezeichnet, gespeichert und für weitere Prozesse bereitgestellt.
24
Ein Data Warehouse
ist als System zu verstehen in dem Daten aus verschiedenen Informationssystemen eines
Unternehmens gesammelt werden und folglich verschiedenen Anwendern zur Verfü-
gung gestellt werden können.
25
23
Eigene Darstellung in Anlehnung an Kemper H.G. (2006), S.10, Gluchowski, P., u.a. (2008), S.109
und Gomez, J.M.,u.a. (2009), Einführung in die Business Intelligence mit SAP Net Weaver 7.0, Berlin
u.a., S. 20.
24
Kemper, H.G. u.a. (2006), S. 10 ff.
25
Bea, X.F., Haas, J. (2005), Strategisches Management, 4. Aufl., Stuttgart, S. 357.
10
Äquivalent zum Data Warehouse lassen sich die Data Marts nennen, die im Gegenteil
zum Data Warehouse, dass unternehmensweit eingesetzt wird jedoch nur bereichs- oder
abteilungsbezogen sind.
26
Die Analyseschicht als zweiter Baustein der BI-Architektur befasst sich mit der Aus-
wertung der im Data Warehouse gespeicherten Daten. Diese Analysen können sowohl
durch freie Auswertung des Datenbestandes als auch durch methodische Auswertungs-
verfahren erfolgen.
27
In der Analyseschicht lassen sich Auswertungen von vordefinier-
ten Standardberichten über Kennzahlensysteme, Ad Hoc-Analysen bis hin zum kom-
plexen Data Mining Verfahren durchführen.
Der Dritte Baustein der BI-Architektur widmet sich der Präsentation und Bereitstellung
der Informationen für verschiedene Adressaten. Die angeforderten Informationen müs-
sen auf dem Präsentationsmedium problemorientiert dargestellt werden. Die Darstellung
der Informationen reicht von zweidimensionalen Tabellen vorwiegend für quantitative
Größen gedacht bis hin zu komplexen Geschäftgrafiken in Form von Diagrammen oder
Bildern.
28
Als Präsentationsmedium werden vorzugsweise Portale über das Inter- oder
Intranet bzw. verschiedene Frontendwerkzeuge genutzt.
2.1.7 Exkurs: Begriffsverständnis Daten, Information, Wissen
Im Zusammenhang mit IT-Systemen wird nicht sparsam mit den Begriffen Daten, In-
formationen und Wissen umgegangen, weshalb eine Abgrenzung zum Verständnis not-
wendig ist. (Anhang 3: Wissenspyramide nach A.Aamodt/M.Nygärd)
Daten, Informationen und Wissen sind in allen Bereichen der Betriebswirtschaft vorzu-
finden. In Datenverarbeitungssystemen, auf Papier oder in den Köpfen der Mitarbeiter.
Diese Ressourcen stellen für verschiedene betriebswirtschaftliche Prozesse Grundmate-
rial dar, dass koordiniert, gesammelt und verwertet werden muss, um für alle Anwen-
dergruppen auswert- und interpretierbar zu sein.
Als Daten werden Zeichenfolgen bezeichnet, die nach Syntaxregeln gebildet werden.
29
Durch solche vorgegebenen Sprachregeln sind Daten durch Datenverarbeitungssysteme
aber auch von Personen in der Regel zu verstehen und damit auch zu verarbeiten.
30
26
Meier, M. (2009),Integrierte Informationsverarbeitung 2. Planungs- und Kontrollsysteme in der
Industrie, 10. Aufl., Wiesbaden, S. 34.
27
Gluchowski, P.u.a. (2008), S. 111.
28
Gluchowski, P.u.a. (2008), S. 114.
29
Bodendorf, F. (2006), Daten-und Wissenmanagement, 2.Aufl., Berlin u.a., S. 1.
30
Scherm, E., Pietsch G. (2007),
Organisation. Theorie, Gestaltung, Wandel, München, S. 300.
11
Daten werden häufig in Form von Listen oder Berichten dem Benutzer zur Verfügung
gestellt. Generiert werden die Daten durch betriebswirtschaftliche Prozesse, denen im
Allgemeinen eine Datensammlung folgt.
Informationen hingegen werden aus Daten gewonnen, wenn den Daten durch menschli-
ches Urteilsvermögen eine Bedeutung assoziiert wird.
31
Die Daten werden dazu in einen
Kontext gestellt, um eine Problemstellung zu bewältigen.
32
Im Alltag wird in der Regel nicht zwischen Informationen und Wissen unterschieden.
Die Begriffe werden synonym verwendet. In der Betriebswirtschaft hingegen wird ver-
sucht eine Abgrenzung der beiden Begriffe vorzunehmen.
Wissen wird aus dem Zusammenhang, der Vernetzung, Gegenüberstellung und Inter-
pretation von Informationen generiert.
33
Wissen unterliegt nicht einer objektiven Wahr-
heit, sondern vielmehr einem Prozess menschlicher Realitätskonstruktionen.
34
Wissen
kann folglich als die Fähigkeit, Informationen zu nutzen, beschrieben werden.
2.2
Vertriebscontrolling im Energievertrieb
2.2.1 Vertriebscontrolling als Grundlage der Vertriebssteuerung
Um die Rolle des Vertriebscontrollings als Steuerungsinstrument zu erläutern soll zu-
nächst der Begriff des Controllings im allgemeinen Zusammenhang definiert werden.
Für den Begriff Controlling gibt es in der Literatur keine einheitliche Definition. Preiß-
ler versteht unter Controlling ein ,,(...) Steuerungsinstrument zur Unterstützung der Un-
ternehmensführung im unternehmerischen Entscheidungsprozess (...)"
35
. Brühl hinge-
gen unterscheidet die operative Steuerung, bei der es um Kostenanalysen und Budgetie-
rung geht und die strategische Steuerung die um Planungsaufgaben und Koordination
ergänzt wird.
36
Der Internationale Controller Verein beschreibt in seinem Leitbild, dass
Controller den Managementprozess, die Planung und Steuerung begleiten sowie eine
Mitverantwortung für die Zielerreichung tragen.
37
Im Allgemeinen ist das Controlling ein Aufgabenfeld, dass mit seinen Maßnahmen so-
wie Controllingsystemen aktiv am Entscheidungsprozess mitwirkt und durch ,,(...) eine
31
Dickel, P. (2008), Marktbezogenes lernen in akademischen Spin-offs. Gewinnung und Integration von
Marktinformationen in der frühen Phase technologiebasierter Ausgründungen, Wiesbaden, S.22.
32
Scherm. E., Pietsch, G. (2007), S. 301.
33
Bodendorf, F. (2006), S. 1.
34
Mandl,H., Reinmann-Rothmeier,G. (2000), Wissensmanagement. Informationszuwachs-
Wissensschwund?, die strategische Bedeutung des Wissensmanagements, München, S. 6.
35
Preißler, P. (2007), Controlling. Lehrbuch und Intensivkurs, 13. Aufl., München, S. 17.
36
Brühl, R. (2004), Controlling, München, S. 12.
37
International Group of Controlling, Controllerleitbild,
http://www.igc-controlling.org/DE/_leitbild/leitbild.php, 02.12.2009.
Ende der Leseprobe aus 85 Seiten
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Details
- Arbeit zitieren
- , 2010, Business Intelligence, Hamburg, Bedey Media GmbH, https://www.diplom.de/document/228181
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