Informationsverarbeitung zur Entscheidungsunterstützung im Unternehmen

Der Einsatz von Business Intelligence und Corporate Performance Management zur Unterstützung betrieblicher Entscheidungsprozesse


Seminararbeit, 2009
34 Seiten, Note: 1,3

Leseprobe

Inhaltsverzeichnis

Einleitung

2 Grundlagen und Begriffsdefinitionen
2.1 Betriebswirtschaftlicher Entscheidungsprozess
2.2 Informationssysteme als Teil des unternehmerischen Entscheidungs- modells

3 Vorgehensmodell zur Entscheidungsfindung mit Unterstu¨tzung durch In- formationstechnologien

4 Entscheidungsfindung mit Hilfe betrieblicher Informationssysteme an- hand zweier Szenarien des Supply Chain Management
4.1 Die Balanced Scorecard als Grundlage fu¨r optimales Supply Chain Management
4.2 Corporate Performance Management fu¨r Supply Chain Prozesse

5 Zusammenfassung und Ausblick

Abbildungsverzeichnis

2.1 Entscheidungen als Prozesse der Informationsru¨ckkopplung

2.2 Verst¨andnisauspr¨agungen des Business Intelligence

2.3 Business Intelligence Ordnungsrahmen

Glossar

Active Data Warehousing

Siehe Real Time Data Warehousing

Activity Based Management

Acitivity Based Management beinhaltet vornehmlich Entscheidungen hinsicht- lich Preispolitik, Produktmix sowie Kunden-Lieferanten-Beziehungen. Prozes- se, die fu¨r das Unternehmen und die Kunden keinen zus¨atzlichen Wert (Mehr- wert) schaffen, sind zu lokalisieren und zu eliminieren.

Basel II

Unter Basel II sind die Eigenkapitalvorschriften zu verstehen, die vom Bas- ler Ausschuss fu¨r Bankenrichtlinien vorgeschlagen wurden. Seit dem 1. Januar 2007 mu¨ssen die Regelungen nach der EU-Richtlinie 2006/49/EG in den Mit- gliedsstaaten 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 erfu¨llen.

Business Process Management

Business Process Management (kurz: BPM) befasst sich mit der ganzheitlichen Betrachtung und strukturierten, funktionsu¨bergreifenden 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 Verfu¨gung 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.

Executive Information System

Ein Executive Information System (kurz: EIS) ist ein besonders einfach be- dienbares, 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 -u¨bergreifender Gu¨teraustausch- prozesse zum Ziel hat. Die Just-in-time-Produktion und -Zulieferung strebt u¨ber die Schaffung durchg¨angiger Material- und Informationsflu¨sse entlang der gesamten Wertsch¨opfungskette (Fluss- statt Funktionsoptimierung) eine hohe Markt- und Kundenorientierung an, die sich in einem nachfragegerech- ten Lieferservice fu¨r qualitativ hochwertige Leistungen konkretisiert.

Management Information System

Ein Management Information System (kurz: MIS) ist ein computergestu¨tztes Anwendungssystem bzw. Informationssystem, das Fach- und Fu¨hrungskr¨aften (Management) verschiedener Hierarchieebenen erlaubt, detaillierte und ver- dichtete 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 Datenhaltungskon- zept, welches komplexe Gesch¨aftsanalysen erm¨oglicht, die vom Endanwender in einer mehrdimensionalen Umgebung durch Werkzeug- und IT-Unterstu¨tzung vorgenommen werden k¨onnen. Hierbei werden Daten - relationale oder fla- che, eindimensionale - in einem fu¨r die Analyse optimierten Cube (Wu¨rfel) gespeichert, indem sie entlang von Dimensionen oder Achsen fu¨r die unterneh- mensrelevante 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 fu¨r die Weiter- verarbeitung in den Anwendungsdiensten konsolidiert werden. Es sind Echt- zeitdaten fu¨r tagesaktuelle Entscheidungsprozesse.

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 zwi- schen Auftraggeber und Dienstleister, die wiederkehrende Dienstleistungen fu¨r 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 vorhande- ne EDV-Komponenten (Programme, Datenbanken, Server, Websites) so zu koordinieren (orchestrieren), dass ihre Leistung zu Diensten (Services) zusam- mengefasst werden, die dann anderen Organisationseinheiten zur Verfu¨gung gestellt werden k¨onnen.

Supply Chain Management

Unter Supply Chain Management (kurz: SCM) versteht man das Zusam- menfu¨hren 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 Kun- den 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 Unterstu¨tzung bieten will. Diese Situationen zeichnen sich sowohl durch verz¨ogerte Ursache-Wirkungs- Beziehungen als auch durch Ru¨ckkopplungsbeziehungen zwischen einzelnen Variablen aus.

1 Einleitung

Gutenberg wies schon in den 50er Jahren im Rahmen der von ihm gesch¨atzten quan- titativen Methoden darauf hin, dass das Wirtschaftlichkeitsprinzip als Grundlage der Unternehmensfu¨hrung neben der F¨ahigkeit des, oftmals intuitiven, Handelns insbesondere auch die F¨ahigkeit zur methodischen Analyse erfordert (vgl. Guten- berg, 1957). In den sp¨ateren 70er Jahren entstand eine gewisse Skepsis bezu¨glich der Anwendung der quantitativen Methoden innerhalb der Unternehmensplanung, was im wesentlichen an den u¨bertriebenen Forderungen nach der Abbildung soge- nannter Unternehmensgesamtmodelle lag (vgl. Homburg, 2000, S. 46ff). Mit zu- nehmendem Einsatz von Informations- und Kommunikationstechnologien und einer damit einher gehenden Verfu¨gbarkeit enormer Kapazit¨ats- und Rechenleistung hat die informationstechnische Entscheidungsunterstu¨tzung seit den 90er Jahren wieder

Rahmen

Fahrt aufgenommen und vereint unter dem Schlagwort Business Intelligence“ ver- schiedene L¨osungsans¨atze und Technologien. Im ” dieser Seminarbeit sollen

die Vor- und Nachteile moderner Business Intelligence“ und

Corporate Perfor- ”

mance Management“ - Konzepte zur Unterstu¨tzung betrieblicher Entscheidungspro-

zesse vorgestellt werden. Das Grundlagenkapitel bietet hierbei eine Einfu¨hrung in die notwendigen betriebswirtschaftlichen Begrifflichkeiten und eine Vorstellung der technologischen L¨osungskonzepte. Anhand eines in Kapitel 3 beschriebenen Vorge- hensmodells wird auf Basis zweier Beispielszenarien in Kapitel 4 die Umsetzung von Business Intelligence und Corporate Performance Management Konzepten in- nerhalb des Supply Chain Managements vorgestellt und einer kritische Wu¨rdigung unterzogen.

2 Grundlagen und Begriffsdefinitionen

2.1 Betriebswirtschaftlicher Entscheidungsprozess

Erfolgreiches wirtschaftliches Handeln erfordert ein st¨andiges W¨ahlen zwischen ver- schiedenen 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 r a- tionalen Entscheiden, also der zielgerichteten Auswahl einer Alternative. Daneben stehen sogenannte A uswahlhandlungen, die durch Zufall, Emotion oder Intuition ge- lenkt werden (vgl. Bea/Friedl/Schweitzer, 2005, S. 346). In dieser Arbeit wird sich ausschließlich mit rationalen Entscheidungen besch¨aftigt, da nur diese aufgrund ih- rer nachvollziehbaren, mathematischen Logik durch Informationstechnologien hin- reichend abgebildet werden k¨onnen.

Eine komplexe Entscheidung basiert auf zahllosen, miteinander in Beziehung ste- henden Variablen. Um diesen Komplex zu bew¨altigen und die Variablenanzahl ein- zuschr¨anken bedarf es einer gezielten Abgrenzung des Problems. Man spricht hier auch vom sogenannten Entscheidungsfeld (vgl. Bamberg/Coenenberg/Krapp, 2008, S. 15). Weiterhin mu¨ssen diese Variablen unterteilt werden in kontrollierte Varia- blen als selber durchzufu¨hrende Aktionen oder zu w¨ahlende Alternativen und in sogenannte nichtkontrollierte Variablen, die unbeeinflußbare Umwelteinflu¨sse 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 Ziel- werte des Zielsystems transformiert. Die Vorstellung eines eindeutigen Kausalm- odells 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 Verfu¨gbarkeit 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 durchzufu¨hren- den Aktionen in einer Matrix gegenu¨bergestellt. Diese Aufstellung erfordert vom Entscheidungstr¨ager eine pr¨azise Vorstellung der Handlungskonsequenzen sowie der eigenen Pr¨aferenzen bezu¨glich der Ergebnisse. Grundlegende betriebswirtschaftliche

Zielforderungen wie Maximiere den Gewinn“ oder

so in konkrete Aktionen wie

Senke die Lagerkosten“ mu¨ssen ”

Erh¨ohe das Logistikbudget um 5%“ u¨berfu¨hrt werden ”

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

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. V ollst ¨ andigkeit des Zielsystems auf alle Zielgr¨oßen sowie eine eindeutige Pr¨afe- renzrelation des Entscheidungstr¨agers bezu¨glich der Ergebnismerkmale.
2. Die pr¨azise Formulierung operationaler Ziele, so dass deren Erfu¨llungsgrad gemessen werden kann.
3. Koordinationsgerechte Ziele werden auch bei zeitlich versetzt durchgefu¨hrten Aktionen (Teilentscheidungen) erfu¨llt. Insbesondere diese Forderung kommt aus dem praktischen Einsatz, dass in Unternehmen Aktionen oftmals durch verschiedene Instanzen zu verschiedenen Zeitpunkten ausgefu¨hrt 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 weiterfu¨hrend 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 Unterstu¨tzung betriebswirtschaftlicher Entscheidungen. Dies wird im n¨achsten Ab- schnitt genauer erl¨autert.

2.2 Informationssysteme als Teil des unternehmerischen Entscheidungsmodells

Die betriebliche Informationswirtschaft liefert die notwendige Unterstu¨tzung fu¨r be- triebliche Entscheidungsprozesse. Außerdem gilt sie als Verbindung zwischen dem Fu¨hrungssystem und dem Ausfu¨hrungssystem 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 Informa- tionen zu den Variablen des Entscheidungsfelds und ist somit Grundlage fu¨r deren Transformation in das Zielsystem. Außerdem werden die durch die Entscheidungen und eingeleiteten Maßnahmen entstehenden Zustands¨anderungen wieder aufgenom- men um als zuku¨nftige 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

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 2.1: Entscheidungen als Prozesse der Informationsru¨ckkopplung (Anleh- nend an Bea/Friedl/Schweitzer, 2005, S.401)

u¨ber die betrieblichen Leistungs- und Austauschprozesse in unterschiedlich verdich- teten Formen. Als Beispiel sei hier auf das klassische Rechnungswesen mit seiner Kontenverdichtung und dem Fokus auf den internen Wertfluss vewiesen (vgl. Oehler, 2000, S. 8f). Neben diesen vergangenheitsorientierten Kontroll- und Regelungsinfor- mationen kann es zus¨atzlich auch zukunftsbezogene Planungs- und Steuerungsinfor- mationen enthalten. Unterstu¨tzt wird ein solches betriebliches Informationssystem heute durch den vermehrten Einsatz von Informationstechnologien. Der Zweck ei- aufgab nes solchen computergestu¨tzten Informationssystems ist die zielgerichtete Versor- gung von Entscheidungs- und Handlungstr¨agern mit ” enspezifischen Informa- tionen mittels Einsatz von Informationstechnologien“ (Bea/Friedl/Schweitzer, 2005,

S. 405). Eine umfangreiche Darstellung, zur Entwicklung der Ans¨atze und Metho- den von Informationstechnologien und deren Einbettung in ein umfassendes betrieb- liches Informationssystem findet man unter anderem bei Oehler (2000) und Kem- per/Mehanna/Unger (2004). Im Rahmen dieser Arbeit werden im Folgenden kurz die Konzepte des Business Intelligence und Corporate Performance Management vorgestellt.

2.2.1 Business Intelligence und Corporate Performance Management

Der Begriff Business Intelligence (abgeku¨rzt: BI) wurde maßgeblich in den 90er Jahren durch die Gartner Group gepr¨agt und stellte vorerst nur einen marketingori- entierten Sammelbegriff fu¨r verschiedene Informationstechnologieanwendungen dar (vgl. Gluchowski/Kemper, 2006, S. 12f). Auch heute existiert keine eindeutige Defi- nition, so dass als Busines Intelligence im engeren Sinne nur Informationssysteme auf

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 2.2: Verst¨andnisauspr¨agungen des Business Intelligence (Anlehnend an Kemper/Mehanna/Unger, 2004, S. 4)

Basis multi-dimensionaler Datenbanksysteme1 und im weiteren Sinne Architekturen mit vollst¨andig integrierten analyseorientierten und informationsversorgenden Syste- men gemeint sind. Eine U¨ bersicht zeigt Abbildung 2.2 von Kemper/Mehanna/Unger (2004), die noch ein weiteres analyseorientiertes Verst¨andnis aufweist. Eine umfas- sende technologische Erkl¨arung der verschiedenen Werkzeuge und Methoden erfolgt im Rahmen dieser Seminararbeit nicht. Fu¨r eine u¨bersichtsweise Einfu¨hrung sei ins- besondere auf Gluchowski (2001) und Mertens (2002) verwiesen.

Eine dem Rahmen dieser Seminararbeit entsprechende Definition von Business In- Unter Business Intelli- telligence findet man bei Gluchowski/Kemper (2006, S. 14): ” gence wird ein integriertes IT-Gesamtkonzept verstanden, das fu¨r die unterschiedli- chen Auspr¨agungen der Anforderungen an geeignete Systeme zur Entscheidungs- unterstu¨tzung tragf¨ahige und miteinander verknu¨pfte L¨osungen anbietet.“ Hier- bei weisen Gluchowski/Kemper (2006) noch darauf hin, dass insbesondere die rei- bungslose Zusammenarbeit dieser Systeme eine wichtige Rolle spielt. Weiterhin deu- tet die Definition als IT-Gesamtkonzept an, dass Business Intelligence unterneh- mensspezifisch konkretisiert werden muss. Diese Ausgestaltung erfolgt nach Kem- per/Mehanna/Unger (2004, S. 10) anhand des in Abbildung 2.3 dargestellten BI- Ordnungsrahmens. Dieser gibt die grunds¨atzliche Gestaltung fu¨r das Business In- telligence Konzept vor und erlaubt in den jeweiligen Bereichen unternehmensindivi- duelle Ausgestaltungen. Das dreistufige Modell des Ordnungsrahmens zeigt auf der untersten Ebene eine Datenbereitstellungsschicht auf Basis sogenannter Data Ware- house Konzepte. Hier werden alle Daten aus operativen und externen IT Systemen gesammelt. Konnte man in den 90er Jahren noch den gesamten Datenbestand des Data Warehouse mit Hilfe der Analysesysteme zeitnah auswerten, so mu¨ssen in der heutigen Zeit durch den Einsatz von Data Marts als Teilmengen des Data Warehouse

[...]

Ende der Leseprobe aus 34 Seiten

Details

Titel
Informationsverarbeitung zur Entscheidungsunterstützung im Unternehmen
Untertitel
Der Einsatz von Business Intelligence und Corporate Performance Management zur Unterstützung betrieblicher Entscheidungsprozesse
Hochschule
FernUniversität Hagen  (Lehrstuhl für Betriebswirtschaftslehre, insbesondere Informationsmanagement)
Veranstaltung
Seminar Business Intelligence
Note
1,3
Autor
Jahr
2009
Seiten
34
Katalognummer
V167829
ISBN (eBook)
9783640847655
ISBN (Buch)
9783640843893
Dateigröße
2094 KB
Sprache
Deutsch
Schlagworte
business intelligence, bi, corporate performance management, cpm, entscheidungsunterstützung, dwh, data warehouse, mis, olap, eis, entscheidungsprozess, balanced scorecard, supply chain management, scm, entscheidungsproblem, zielgrößen, umweltzustände
Arbeit zitieren
Alexander Broz (Autor), 2009, Informationsverarbeitung zur Entscheidungsunterstützung im Unternehmen, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/167829

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