I

Inhaltsverzeichnis

1  Einleitung  1

2  Grundlagen und Begriffsdefinitionen  2

2.1  Betriebswirtschaftlicher Entscheidungsprozess  2

2.2  Informationssysteme als Teil des unternehmerischen Entscheidungs-  

modells   3

3  Vorgehensmodell zur Entscheidungsfindung mit Unterst utzung durch In-  

formationstechnologien   9

4  Entscheidungsfindung mit Hilfe betrieblicher Informationssysteme an-  

hand  zweier Szenarien des Supply Chain Management  11

4.1  Die Balanced Scorecard als Grundlage f ur optimales Supply Chain  

Management   11

4.2  Corporate Performance Management f ur Supply Chain Prozesse  17

5  Zusammenfassung und Ausblick  21

Abbildungsverzeichnis

2.1 Entscheidungen als Prozesse der Informationsr¨ uckkopplung . . . . . . 4 2.2 Verst¨ andnisauspr¨ agungen des Business Intelligence . . . . . . . . . . . 5 2.3 Business Intelligence Ordnungsrahmen . . . . . . . . . . . . . . . . . 6

Glossar

Active Data Warehousing

Siehe Real Time Data Warehousing

Activity Based Management

Acitivity Based Management beinhaltet vornehmlich Entscheidungen hinsichtlich Preispolitik, Produktmix sowie Kunden-Lieferanten-Beziehungen. Prozesse, die f¨ ur das Unternehmen und die Kunden keinen zus¨ atzlichen Wert (Mehrwert) schaffen, sind zu lokalisieren und zu eliminieren.

Basel II

Unter Basel II sind die Eigenkapitalvorschriften zu verstehen, die vom Basler Ausschuss f¨ ur Bankenrichtlinien vorgeschlagen wurden. Seit dem 1. Januar 2007 m¨ ussen die Regelungen nach der EU-Richtlinie 2006/49/EG in den Mitgliedsstaaten der Europ¨ aischen Union angewendet werden.

Best Practice

Best Practice ist die effektivste und effizienteste, also optimale Methode, um ein Ziel zu erreichen oder eine Aufgabe zu erf¨ ullen.

Business Process Management

Business Process Management (kurz: BPM) befasst sich mit der ganzheitlichen Betrachtung und strukturierten, funktions¨ ubergreifenden und kontinuierlichen Verbesserung der Gesch¨ aftsprozesse.

Dashboard

Visualisiert Kennzahlen aus unterschiedlichen Unternehmensbereichen in einer einheitlichen Bildschirmdarstellung mittels einfacher Gesch¨ aftsgrafiken und Tabellen. Oftmals erfolgt die Darstellung in der Form eines Armaturenbretts mit Ampeln, Fiebergraphen oder Zeigerdarstellungen.

Data Mart

Kleine Version eines Data Warehouse, das nur einer bestimmten Zielgruppe Informationen zur Verf¨ ugung stellt.

Data Warehouse

Ein Data Warehouse (kurz: DWH) bezeichnet den aufbereiteten, nutzbaren gesamten Datenbestand einer Firma oder Verwaltung, auf den nach einem einheitlichen Verfahren zugegriffen werden kann.

Glossar IV

Executive Information System

Ein Executive Information System (kurz: EIS) ist ein besonders einfach bedienbares, grafisch orientiertes Abfrage- und Berichtssystem, das dem oberen Management zur Informationsversorgung auf Knopfdruck dient.

Just in Time

Just in Time (kurz: JIT) ist ein Organisationsprinzip, das die bedarfsgenaue Implementierung unternehmensinterner und -¨ ubergreifender G¨ uteraustauschprozesse zum Ziel hat. Die Just-in-time-Produktion und -Zulieferung strebt uber die Schaffung durchg¨ angiger Material- und Informationsfl¨ usse entlang ¨

der gesamten Wertsch¨ opfungskette (Fluss- statt Funktionsoptimierung) eine hohe Markt- und Kundenorientierung an, die sich in einem nachfragegerechten Lieferservice f¨ ur qualitativ hochwertige Leistungen konkretisiert.

Management Information System

Ein Management Information System (kurz: MIS) ist ein computergest¨ utztes Anwendungssystem bzw. Informationssystem, das Fach- und F¨ uhrungskr¨ aften (Management) verschiedener Hierarchieebenen erlaubt, detaillierte und verdichtete Informationen aus operativen Informationssystemen zu extrahieren.

Monte Carlo Simulation

Eine Monte Carlo-Simulation ist eine spezielle Art der Simulation bei der aufgrund eines Modells mit zuf¨ allig ausgew¨ ahlten Werten gearbeitet wird. Der Name leitet sich von der Stadt Monte Carlo ab.

Online Analytical Processing

Online Analytical Processing (kurz: OLAP) bezeichnet ein Datenhaltungskonzept, welches komplexe Gesch¨ aftsanalysen erm¨ oglicht, die vom Endanwender in einer mehrdimensionalen Umgebung durch Werkzeug- und IT-Unterst¨ utzung vorgenommen werden k¨ onnen. Hierbei werden Daten - relationale oder flache, eindimensionale - in einem f¨ ur die Analyse optimierten Cube (W¨ urfel) gespeichert, indem sie entlang von Dimensionen oder Achsen f¨ ur die unternehmensrelevante Gr¨ oßen gespeichert werden.

Operational Data Store

Der Operational Data Store (kruz: ODS) ist im Data Warehouse angesiedelt oder arbeitet als operativer Teil eines Data Warehouses. Die ODS-Datenbank enth¨ alt aktuellste, zeitnahe Daten der operativen Systeme, die f¨ ur die Weiterverarbeitung in den Anwendungsdiensten konsolidiert werden. Es sind Echt- zeitdaten f¨ ur tagesaktuelle Entscheidungsprozesse.

Glossar V

Real Time Data Warehousing

Im Gegensatz zum klassischen Data Warehouse werden beim Real Time Data Warehousing die Daten nicht zyklisch sondern in Echtzeit (ereignisgesteuert) aus den angebundenen Systemen abgerufen.

Sarbanes Oxley Act

Der Sarbanes Oxley Act of 2002 (SOX, SarbOx auch SOA) ist ein US-Gesetz zur verbindlichen Regelung der Unternehmensberichterstattung infolge der Bi-lanzskandale von Unternehmen wie Enron oder Worldcom.

Service Level Agreement

Ein Service Level Agreement (kurz: SLA) bezeichnet eine Vereinbarung zwischen Auftraggeber und Dienstleister, die wiederkehrende Dienstleistungen f¨ ur den Auftraggeber in den Kontrollm¨ oglichkeiten transparenter gestaltet, in dem zugesicherte Leistungseigenschaften wie etwa Reaktionszeit, Umfang und Schnelligkeit der Bearbeitung genau beschrieben werden.

Service Oriented Architecture

Service Oriented Architecture (kurz: SOA) ist eine Methode um vorhandene EDV-Komponenten (Programme, Datenbanken, Server, Websites) so zu koordinieren (orchestrieren), dass ihre Leistung zu Diensten (Services) zusammengefasst werden, die dann anderen Organisationseinheiten zur Verf¨ ugung gestellt werden k¨ onnen.

Supply Chain Management

Unter Supply Chain Management (kurz: SCM) versteht man das Zusammenf¨ uhren von Aktivit¨ aten, Funktionen und Prozessen, welche die Erzeugung von Produkten aus Rohmaterialien und deren Zustellung und Verbrauch durch den Kunden gew¨ ahrleisten. Zulieferer, Hersteller, Handel, Vertrieb und Kunden werden durchgehend gemanagt.

System Dynamics Ansatz

System Dynamics ist eine auf der Allgemeinen Systemtheorie und Regelungs-theorie bzw. Kybernetik aufbauende Methodologie, welche Entscheidungstr¨ agern in dynamischen, komplexen Situationen wirksame Unterst¨ utzung bieten will. Diese Situationen zeichnen sich sowohl durch verz¨ ogerte Ursache-Wirkungs-Beziehungen als auch durch R¨ uckkopplungsbeziehungen zwischen einzelnen Variablen aus.

1 Einleitung

Gutenberg wies schon in den 50er Jahren im Rahmen der von ihm gesch¨ atzten quantitativen Methoden darauf hin, dass das Wirtschaftlichkeitsprinzip als Grundlage der Unternehmensf¨ uhrung neben der F¨ ahigkeit des, oftmals intuitiven, Handelns insbesondere auch die F¨ ahigkeit zur methodischen Analyse erfordert (vgl. Gutenberg, 1957). In den sp¨ ateren 70er Jahren entstand eine gewisse Skepsis bez¨ uglich der Anwendung der quantitativen Methoden innerhalb der Unternehmensplanung, was im wesentlichen an den ¨ ubertriebenen Forderungen nach der Abbildung sogenannter Unternehmensgesamtmodelle lag (vgl. Homburg, 2000, S. 46ff). Mit zunehmendem Einsatz von Informations- und Kommunikationstechnologien und einer damit einher gehenden Verf¨ ugbarkeit enormer Kapazit¨ ats- und Rechenleistung hat die informationstechnische Entscheidungsunterst¨ utzung seit den 90er Jahren wieder Fahrt aufgenommen und vereint unter dem Schlagwort ” Business Intelligence“ verschiedene L¨ osungsans¨ atze und Technologien.

Im Rahmen dieser Seminarbeit werden ” Business Intelligence“ und ” Corporate Per-

formance Management“ - Konzepte zur Unterst¨ utzung betrieblicher Entscheidungsprozesse vorgestellt. Das Grundlagenkapitel bietet hierbei eine Einf¨ uhrung in die notwendigen betriebswirtschaftlichen Begrifflichkeiten und eine Vorstellung der technologischen L¨ osungskonzepte. Anhand eines in Kapitel 3 beschriebenen Vorgehensmodells wird auf Basis zweier Beispielszenarien in Kapitel 4 die Umsetzung von Business Intelligence und Corporate Performance Management Konzepten innerhalb des Supply Chain Managements vorgestellt und einer kritische W¨ urdigung unterzo- gen.

2 Grundlagen und Begriffsdefinitionen

2.1 Betriebswirtschaftlicher Entscheidungsprozess

Erfolgreiches wirtschaftliches Handeln erfordert ein st¨ andiges W¨ ahlen zwischen verschiedenen Alternativen. Das bewußte menschliche Vollziehen dieser Wahl gilt als Entscheidung und bildet die Konsequenz eines Vorgangs der Willensbildung ab (vgl. Heinen, 1976, S. 18). Anstatt dem bewußten Handeln spricht man auch vom rationalen Entscheiden, also der zielgerichteten Auswahl einer Alternative. Daneben stehen sogenannte Auswahlhandlungen, die durch Zufall, Emotion oder Intuition gelenkt werden (vgl. Bea/Friedl/Schweitzer, 2005, S. 346). In dieser Arbeit wird sich ausschließlich mit rationalen Entscheidungen besch¨ aftigt, da nur diese aufgrund ihrer nachvollziehbaren, mathematischen Logik durch Informationstechnologien hinreichend abgebildet werden k¨ onnen.

Eine komplexe Entscheidung basiert auf zahllosen, miteinander in Beziehung stehenden Variablen. Um diesen Komplex zu bew¨ altigen und die Variablenanzahl einzuschr¨ anken bedarf es einer gezielten Abgrenzung des Problems. Man spricht hier auch vom sogenannten Entscheidungsfeld (vgl. Bamberg/Coenenberg/Krapp, 2008, S. 15). Weiterhin m¨ ussen diese Variablen unterteilt werden in kontrollierte Variablen als selber durchzuf¨ uhrende Aktionen oder zu w¨ ahlende Alternativen und in sogenannte nichtkontrollierte Variablen, die unbeeinflußbare Umwelteinfl¨ usse oder -zust¨ ande darstellen. Alle Variablen zusammen bestimmen das Ergebnis und bilden durch ihre gegenseitigen Wirkzusammenh¨ ange ein Kausalmodell. Das Ergebnis des Kausalmodells wird dann auf Basis einer Zielfunktion in einen oder mehrere Zielwerte des Zielsystems transformiert. Die Vorstellung eines eindeutigen Kausalmodells wie auch einer allumfassenden Zielfunktion ist eine Idealvorstellung, die in der ¨ okonomischen Realit¨ at oftmals durch Zielkonflikte, wie zum Beispiel der Wunsch nach einer besseren Verf¨ ugbarkeit versus geringer Lagerkosten, beschr¨ ankt wird (vgl. Bea/Friedl/Schweitzer, 2005, S. 348f).

Bamberg/Coenenberg/Krapp (2008, S. 26ff) weisen darauf hin, dass insbesondere der Diskussion um das zu definierende Zielsystem in der entscheidungsorientierten Betriebswirtschaftslehre eine starke Bedeutung zukommt. Im Zielsystem werden den zu erreichenden Zielgr¨ oßen die auf die Zielerreichung hin bewerteten durchzuf¨ uhrenden Aktionen in einer Matrix gegen¨ ubergestellt. Diese Aufstellung erfordert vom Entscheidungstr¨ ager eine pr¨ azise Vorstellung der Handlungskonsequenzen sowie der eigenen Pr¨ aferenzen bez¨ uglich der Ergebnisse. Grundlegende betriebswirtschaftliche

Zielforderungen wie ” so in konkrete Aktionen wie ”

(vgl. Heinen, 1976, S. 50ff). Die Anforderungen an ein Zielsystem f¨ ur betriebswirt-

2.2. Informationssysteme als Teil des unternehmerischen Entscheidungsmodells 3

schaftliche Entscheidungsprobleme sind vielf¨ altig (vgl. Schneeweiss, 1991), so dass im Rahmen dieser Arbeit nur drei, von Bamberg/Coenenberg/Krapp (2008, S. 30), besonders wichtig eingesch¨ atzte Forderungen an das Zielsystem benannt werden:

1. Vollst¨ andigkeit des Zielsystems auf alle Zielgr¨ oßen sowie eine eindeutige Pr¨ aferenzrelation des Entscheidungstr¨ agers bez¨ uglich der Ergebnismerkmale.

2. Die pr¨ azise Formulierung operationaler Ziele, so dass deren Erf¨ ullungsgrad gemessen werden kann.

3. Koordinationsgerechte Ziele werden auch bei zeitlich versetzt durchgef¨ uhrten Aktionen (Teilentscheidungen) erf¨ ullt. Insbesondere diese Forderung kommt aus dem praktischen Einsatz, dass in Unternehmen Aktionen oftmals durch verschiedene Instanzen zu verschiedenen Zeitpunkten ausgef¨ uhrt werden.

Die Entscheidungsfindung basiert immer auf dem Dominanzprinzip, so dass nur undominierte Aktionen gew¨ ahlt werden. Diese sind in allen Kriterien mindestens gleich und in mindestens einem Kriterium besser als die alternativen Aktionen (vgl. Bamberg/Coenenberg/Krapp, 2008, S. 38). Der gegenseitige Vergleich der Aktionen kann wiederum auf Basis verschiedener Entscheidungsregeln basieren. Hierzu sei weiterf¨ uhrend auf zum Beispiel Homburg (2000, S. 460ff) oder auch Bitz (1981) verwiesen.

Neben den Anforderungen an die Gestaltung des Zielsystems ist die Auswahl und Gestaltung des liefernden Informationssystems ein weiterer wesentlicher Faktor zur Unterst¨ utzung betriebswirtschaftlicher Entscheidungen. Dies wird im n¨ achsten Abschnitt genauer erl¨ autert.

2.2 Informationssysteme als Teil des

unternehmerischen Entscheidungsmodells

Die betriebliche Informationswirtschaft liefert die notwendige Unterst¨ utzung f¨ ur betriebliche Entscheidungsprozesse. Außerdem gilt sie als Verbindung zwischen dem F¨ uhrungssystem und dem Ausf¨ uhrungssystem da sie das Planen, Organisieren und Kontrollieren erm¨ oglicht (vgl. Bea/Friedl/Schweitzer, 2005, S. 400). Im Rahmen des Entscheidungsmodells liefert das unternehmerische Informationssystem alle Informationen zu den Variablen des Entscheidungsfelds und ist somit Grundlage f¨ ur deren Transformation in das Zielsystem. Außerdem werden die durch die Entscheidungen und eingeleiteten Maßnahmen entstehenden Zustands¨ anderungen wieder aufgenommen um als zuk¨ unftige Datenbasis zu dienen. Dieser dynamische Prozess folgt dem System Dynamics Ansatz von Forrester (1994) und ist in Abbildung 2.1 dargestellt.

Das betriebliche Informationssystem enth¨ alt mindestens immer die Informationen