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Inhaltsverzeichnis………………………………………Seite

Abbildungsverzeichnis   IV

1  EINLEITUNG  1

1.1  Problemstellung und Zielsetzung der Arbeit  1

1.2  Aufbau der Arbeit  3

2  GRUNDPROBLEME DER  

INFORMATIONSVERSORGUNG   5

3  EINORDNUNG DER ANALYTISCHEN  

INFORMATIONSSYSTEME…………………………..   8

4  DATA MINING UND OLAP - ZWEI ANALYSE-  

INSTRUMENTE  IM VERBUND MIT EINEM  

DATA  -WAREHOUSE  10

4.1  On-Line Analytical Processing (OLAP)  10

4.1  Data Mining  11

5  DAS DATA WAREHOUSE  13

5.1  Konzeption des Data Warehouse  13

5.2  Komponenten des Data Warehouse  16

5.2.1  Transformationsprogramme  16

5.2.2  Metadatenbanksystem  17

5.2.3  Archivierungssystem  18

6  MANAGEMENTINFORMATIONSSYSTEME  19

6.1  Entwicklung der Informationssysteme  19

6.2  Übersicht über betriebliche Informationssysteme  21

6.3  Grenzen und Probleme der Entscheidungsunterstützung von  

Informationssystemen………………………………………………………………….   23

III

7  ANFORDERUNGEN AN MODERNE  

MANAGEMENTINFORMATIONSSYSTEME   25

8  VORAUSSETZUNGEN UND ANFORDERUNGEN  

DER  DEMEDIS DENTAL DEPOT GMBH  27

8.1  Technische Voraussetzungen für ein MIS  27

8.2  Anforderungen an ein MIS  28

9  AUFBAU UND ARCHITEKTUR DES MIS  31

10  UMSETZUNG DES MIS MIT MICROSOFT EXCEL  

UND  VISUAL BASIC FOR APPLICATIONS  35

10.1  Erstellen der Grundstrukturen mit Microsoft Excel  35

10.1.1  Exportierte Tabellen einfügen  35

10.1.2  Abbilden der monatlich aufgelaufenen Werte und Budgets  36

10.1.3  Aufbau der GuV-Rechnung  39

10.2  Programmieren von Makros mit Microsoft Visual Basic for Applications  41

10.2.1  Zuordnung der exportierten Salden  41

10.2.2  Automatisches Ermitteln der GuV  43

11  FAZIT  44

Literaturverzeichnis   V

Anhang VIII   

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Abbildungsverzeichnis   

Abbildung  1: Die Zeitschere im Entscheidungsprozeß  

Abbildung  2: Komponenten der betrieblichen Informationsverarbeitung  

Abbildung  3: Navigation in einem dreidimensionalen Datenwürfel  

Abbildung  4: Komponenten eines Data-Warehouse  

Abbildung  5: Integrierte Informationssysteme  

Abbildung  6: Komponenten des SAP R/3-Systems  

Abbildung  7: Grundstruktur des MIS  

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1 Einleitung

1.1 Problemstellung und Zielsetzung der Arbeit

Wachsender Wettbewerb durch Globalisierung und sich ständig verkürzende Innovationszyklen zwingen die Unternehmen zur kontinuierlichen

Effizienzsteigerung aller Tätigkeiten, da sie einer wachsenden Anforderungs-

vielfalt gegenüberstehen. 1

Die effiziente Gestaltung der Unternehmensabläufe führt zu Prozeßoptimierungen, die sich nicht nur auf die Fertigungsebenen usw. beziehen, sondern auch auf die Informationsversorgung. Eine schnelle Reaktion auf Wettbewerbs- und Umweltveränderungen setzt ein Informationssystem voraus, das schnell, relevante Daten verdichtet und aufbereitet. Dort setzen moderne Managementinformationssysteme (MIS) an, dessen Software dem Anwender zum richtigen Zeitpunkt gewünschte Informationen und Auswertungen zur Verfügung stellt. Zu den Unternehmensbereichen, die solche Systeme für tägliche Entscheidungen nutzen, zählen vor allem das Controlling, die Geschäftsführung, das Marketing sowie der Vertrieb. Im Jahr 2000 stellte bereits bei 52,6 Prozent von 323 befragten Firmen ein zentrales unternehmensweites Data Warehouse die Datenbasis für

Managementinformationssysteme. ² Derartige Software stammt in Deutschland zum größten Teil von Herstellern wie Oracle, Hyperion, SAS Institute oder SAP. R/3 von SAP ist eines der weltweit am häufigsten eingesetzten Produkte. Es besteht aus einer Datenbank, dem Data Warehouse, und einzelnen Modulen für jeden Geschäftsbereich. Die Vorteile dieser Standardsoftware sind die individuell programmier-und erweiterbaren Module, die Integration aller

betriebswirtschaftlichen Funktionen und die Möglichkeit Auswertungen in Tabellenkalkulationsprogramme wie Microsoft Excel zu exportieren. Die demedis dental depot GmbH, ein nationales Dental-Handelsunternehmen bestehend aus der Zentrale und den regionalen Vertriebsfilialen, wurde im Jahr 2001 komplett auf Produkt SAP R/3 umgestellt. Vor dieser Umstellung wurde lediglich in der Finanzbuchhaltung und dem Controlling mit SAP gearbeitet,

¹ Vgl. Winzer, P.: Chancen zur umfassenden Unternehmensgestaltung, Frankfurt, 1997, S. 13.

² Vgl. Data Warehouse und MIS 2000, in: Computerwoche, o. Jg. (2000), Nr. 37.

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während die operative Vertriebsabwicklung, Einkauf und Lagerhaltung über eigenständige Systeme abgewickelt und über Schnittstellen an SAP angebunden wurde. Seitdem wird die Datenverarbeitung sämtlicher betrieblichen Prozesse über SAP R/3 abgewickelt. Durch die Integration aller Funktionen entsteht ein „geschlossener Kreislauf“, so daß in dieser Software keine Eintragungen, ob Beleg oder Buchung, durch Inkompatibilitäten mit separaten, eigenständigen Systemen verloren gehen.

Die Informationsversorgung findet hauptsächlich über das zentrale Controlling statt, wo unter anderem auch die monatliche GuV erstellt wird. Die GuV stellt hierbei ein zentrales Element der Management-Information dar. Hierzu werden die aus dem SAP Finanzmodul stammenden Kontensalden in Microsoft Excel Dateien übertragen. Die Vorteile dieser Vorgehensweise sind die einfache und übersichtliche Darstellungsform (Istmonat, Planmonat; Budget, Forecast) und eine einfache Weitergabe an interne und externe Stellen (Management, Banken, Investoren und Filialleiter), da die Dateien mobil sind, so daß sie auch von Systemen ohne SAP R/3 genutzt werden können. Ausschlaggebende Gründe für den Einsatz von Microsoft Excel sind aber vor allem die große Auswahl an Darstellungsformen und die momentan besseren Aufbereitungsmöglichkeiten bei Präsentationen. Aufgrund dieser Möglichkeiten, beispielsweise für übersichtliche Auswertungen einzelner Monate oder Errechnen von Prognosen, sowie die einfachere Handhabung bei Modifikationen, ist Microsoft Excel speziell für Reports im Rahmen des Controllings momentan besser geeignet als SAP R/3.

Mit SAP-Einführung soll nun auch die Ergebnisrechnung der Gesellschaft und ihrer Filialen weitestgehend automatisiert, vereinfacht und an die neue SAP-Struktur angepaßt werden. Zudem soll hierdurch eine schnellere Erstellung der Ergebnisse gewährleistet werden.

Dadurch, daß diese Dateien schon vor der Umstellung auf SAP R/3 existierten, sind sie nicht mit SAP R/3 kompatibel. Die Salden der einzelnen Konten müssen manuell eingetragen werden, damit dann ein Programm (Makro), die Vorgänge, die manuell gesteuert werden müßten, automatisiert und die benötigten Auswertungen erstellt. Nachteil dieser Methode sind mögliche Eingabefehler bei der manuellen Übertragung der Kontensalden.

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Ziel dieser Diplomarbeit ist die Entwicklung und der Aufbau einer aktuellen GuV-Rechnung in Microsoft Excel, die sowohl die betriebswirtschaftliche Situation jeder einzelnen Filiale als auch aggregiert die des Gesamtunternehmens darstellt. Um die Effizienz für Anwender zu erhöhen, sollen dabei die Salden einzelner Konten, die in die GuV-Rechnung einfließen, durch Exportieren von vorher definierten Tabellen aus SAP R/3 automatisiert übertragen und zugeordnet werden.

Um eine schnelle Auswertung ohne zeitaufwendige, sich wiederholende Befehlsfolgen zu gewährleisten, werden mit Hilfe von Visual Basic for Applications (VBA) Programme, sogenannte Makros, erstellt, die diese automatisieren. So können in wenigen Schritten vorher definierte Auswertungen schnell und einfach erstellt werden.

Zudem sollen durch die einmalige Eingabe von Budgets und Vorjahreswerten aussagekräftige Reports über die wirtschaftlichen Kennzahlen der Filialen sichergestellt werden.

1.2 Aufbau der Arbeit

Um die Notwendigkeit für die Nutzung analytischer Informationssysteme zu verstehen, geht das zweite Kapitel auf die wachsende Bedeutung des Faktors „Information“ im Unternehmen ein. Das Dilemma der Unternehmensführung - immer komplexere Zusammenhänge in immer kürzeren Zeiten zu begreifen und danach zu entscheiden - läßt sich nur durch eine optimierte Informationsversorgung vermindern.

Um sowohl eine schnellere als auch effektivere Informationsversorgung herbeizuführen sind betriebliche Informationssysteme heute unerläßlich. Sie durchsuchen riesige Datenmengen nach betriebswirtschaftlich relevanten Zusammenhängen und sind in der Lage, die gewünschten Informationen sinnvoll zu verdichten und nach Belieben aufzubereiten. Eine Übersicht über die technischen Zusammenhänge und Komponenten betrieblicher Informationssysteme gibt Kapitel 3.

4

Als zwei Komponenten werden beispielhaft die Analyse-Instrumente On-Line Analytical Processing (OLAP) bzw. Data Mining und deren Eigenschaften sowie Vorteile im vierten Kapitel dargestellt.

Ein Vorteil moderner betrieblicher Informationssysteme ist die gemeinsame Datenbasis, das Data Warehouse. Es bildet die Grundlage aller Informationssysteme, denn darin sind alle Datensätze gespeichert und können bei Bedarf abgerufen und durchsucht werden. Im fünften Kapitel wird das Konzept des Data Warehouse und die Komponenten, wie Transformationsprogramme, Metadatenbank- und Archivierungssysteme, vorgestellt. Nachdem die technischen Voraussetzungen betrieblicher Informationssysteme aufgezeigt sind, widmet sich das sechste Kapitel den Management-informationssystemen (MIS). Im ersten Teil wird die Entstehung der Informationssysteme seit Beginn der fünfziger Jahre bis heute dokumentiert. Dann folgen die Begriffsdefinition und eine kurze Übersicht über die verschiedenen Informationssysteme. Zum Abschluß werden Grenzen und Probleme von MIS bei der Entscheidungsunterstützung aufgezeigt. Welche Anforderungen dabei an moderne Managementinformationssysteme gestellt werden und nach welchen allgemeinen Kriterien entsprechende Softwarelösungen ausgewählt werden, umreißt das siebte Kapitel.

Nach dem theoretischen Teil folgt im achten Kapitel die Beschreibung der Anforderungen an ein Informationssystem der demedis dental depot GmbH. Dabei werden sowohl die vorhandenen technischen Ressourcen mit einer kurzen Darstellung des SAP R/3-Systems als auch die Eigenschaften, die eine zukünftige - weitestgehend automatisierte - GuV-Rechnung auszeichnen soll, beschrieben. Im neunten Kapitel werden die Architektur und der systematische Aufbau des Managementinformationssystems unter Berücksichtigung der spezifischen Anforderungen festgelegt. Die Umsetzung mittels Microsofts Excel und Visual Basic for Applications wird sowie die Handhabung wird im zehnten Kapitel erläutert. Eine kurze Zusammenfassung und ein Ausblick sind im elften Kapitel zu finden.

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2 Grundprobleme der Informationsversorgung

Ökonomisches Handeln und Unternehmensführung vollziehen sich seit den achtziger Jahren in einem Umfeld verschärften Wettbewerbs bei ständig zunehmender Komplexität und Dynamik. Schlagworte, wie zum Beispiel „Globalisierung der Märkte“, „Time to Market“ oder „Management der Diskontinuitäten“ unterstreichen dabei die wachsende Bedeutung des Erfolgsfaktors Zeit bei der Initiierung und Durchführung betrieblicher Prozesse, die durch Vernetzung, Interdependenz und Variablenvielfalt immer komplexer werden.

Dies gilt nicht nur für betriebliche Produktions-, sondern analog auch für die Entscheidungsprozesse des Managements. Einerseits benötigen Führungskräfte in Entscheidungssituationen aufgrund der Komplexität von Informationen eine

immer längere Reaktionszeit, ³ andererseits macht der zunehmende Veränderungsdruck der Märkte immer kürzere Anpassungszeiten erforderlich. Die verfügbaren Zeiten zur Bewältigung komplexer Fragestellungen werden für Führungskräfte immer knapper.

Abbildung 1: Die Zeitschere im Entscheidungsprozeß 4

³ Vgl. in diesem Zusammenhang zur Komplexität in Entscheidungsprozessen Kirsch, W.: Die Handhabung von Entscheidungsproblemen: Einführung in die Theorie der Entscheidungsprozesse, München, 1988, S. 204-219.

⁴ Greschner, J./Zahn, E.: Strategischer Erfolgsfaktor Information, in: Krallmann et al. (Hrsg.): Rechnergestützte Werkzeuge für das Management: Grundlagen, Methoden und Anwendungen, Berlin, 1992, S. 11.

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Das Dilemma der Unternehmensführung - in der Grafik deutlich erkennbar - läßt Schlußfolgerungen für Verbesserungspotenziale erkennen. Da die Dynamik der Umwelt vorgegeben ist, kann die verfügbare Reaktionszeit nur durch frühzeitiges Erkennen und Prognostizieren der Entwicklungen verlängert werden. Hinsichtlich der erforderlichen Reaktionszeit gibt es zwei Ansatzmöglichkeiten. Eine Reduzierung der Komplexität kann durch Konzepte wie „Fokussierung auf Kernkompetenzen“ erreicht werden. Eine andere Möglichkeit ist die Komplexitätshandhabung und -beherrschung zu verbessern, was durch erhöhte Transparenz und Verbesserung der Informationsversorgung erreicht werden

kann. 5

Zusätzlich zu dem Interesse der Unternehmensführung an aufbereiteten und schnell verfügbaren Informationen, nimmt auch das Informationsbedürfnis externer Investoren und Banken zu. Dazu kommen immer kürzere Einarbeitungszeiten neuer Mitarbeiter aufgrund einer gestiegenen Häufigkeit von „Jobwechsel“, die auch eine schnelle Informationsversorgung erfordern. Hieraus wird die wachsende Bedeutung des Faktors Information als Schlüssel zur Überlebensfähigkeit der Unternehmen deutlich und wird von einigen Autoren

deshalb als vierter Produktionsfaktor bezeichnet. ⁶ Management von Informationen in einem Unternehmen gehört zu den grundlegenden Aufgaben des Controllings, da es für die Sicherstellung der Rationalität der Unternehmensführung - der heutigen Kernaufgabe des

Controllings - unerläßlich ist. ⁷ Im Vordergrund steht aber nicht nur eine zeitliche Verbesserung der Informationsversorgung sondern auch eine effektivere. Denn einer Flut von irrelevanten Daten steht häufig eine gleichzeitige Unterversorgung mit entscheidungsrelevanten Daten gegenüber.

Wie ineffizient mit dem Produktionsfaktor Information umgegangen wird, zeigen diverse Studien über die Durchlaufzeiten in informationsverarbeitenden Abteilungen. Die Durchlaufzeiten bestehen dort - ähnlich wie in der Fertigungzu 90-95 Prozent aus Liege- und Wartezeiten und nur zu 5 Prozent aus realen

⁵ Vgl. Kirsch, W.: a. a. O., S. 219-223.

⁶ Vgl. Picot, A.: Produktionsfaktor Nr. 1: Information, in: Siemens-Zeitschrift, o. Jg. (1988), Nr.4, S. 4-7.

⁷ Vgl. Weber, J./Schäffer, U: Sicherstellung der Rationalität von Führung als Aufgabe des Controlling?, in: Die Betriebswirtschaft, 59. Jg. (1999), Nr. 6, S. 731-747.

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Verarbeitungszeiten. ⁸ Zur Verbesserung dieser Situation müssen in der Informationslogistik prinzipiell die gleichen Überlegungen angestellt werden wie in der Fertigung.

Dies führt zu einem Just-in-Time-Prinzip in der Informationslogistik. Dieses Prinzip strebt die Herstellung eines Produkts zum spätmöglichsten Zeitpunkt an, um alle Vorgänge, die kosten- aber nicht wertsteigernd wirken, zu vermeiden.

Dabei sind vor allem drei sich ergänzenden Komponenten notwendig: 9

N Minimierung der Informationsdurchlaufzeiten,

N Optimierung der Informationsbestände und N Informationsverfügbarkeit „Just-in-Time“.

Um diese Ziele zu erreichen, ist ein „Informationspool“ als logisches Datenzentrum im Unternehmen notwendig, der als Basis für die einzelnen spezifischen Anwendungen der einzelnen Unternehmensbereiche fungiert.

⁸ Vgl. Augustin, S.: Informationslogistik - worum es wirklich geht!, in: io Management Zeitschrift, o. Jg. (1990), Nr. 9, S. 31-34.

⁹ Vgl. Webersinke. K./Lindenlaub, F.: Strukturwandel der Unternehmen und Folgen für die DV- Datenstruktur, in: Dorn, B. (Hrsg.): Das informierte Management, Berlin, 1994, S. 68.

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3 Einordnung der analytischen Informationssysteme

Eine übersichtliche Darstellung der grundlegenden Komponenten und Datenflüsse in der softwaregestützten betrieblichen Informationsverarbeitung ist in Abbildung 2 dargestellt.

Abbildung 2: Komponenten der betrieblichen Informationsverarbeitung

Ausgangspunkt sind die operativen Datenbestände wie Kundendaten aus den Abwicklungssystemen. Dazu kommen noch externe Daten, beispielsweise von Marktforschungsinstituten, deren meist heterogene Inhalte zusammen im Data-Warehouse in einheitliche Formate aufbereitet werden. Diese Daten können nun durch den Data Mining-Prozeß nach relevanten Zusammenhängen analysiert oder bekannte Zusammenhänge mit OLAP-Werkzeugen anschaulich dargestellt werden. Bei der Einführung eines Data Warehouse-Konzepts stellt sich die Frage, ob ein großer Informationspool vorhanden sein soll, der dann kleinere

¹⁰ Vgl. Gluchowski, P.: Data Warehouse, in: Informatik-Spektrum, 20 Jg. (1997), Nr. 1, S. 48-49.