Competitive Intelligence und Business Intelligence. Wo liegt der Unterschied?


Projektarbeit, 2015

20 Seiten, Note: 1,3


Leseprobe

Inhaltsverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Tabellenverzeichnis

1 Einleitung
1.1 Ausgangslage
1.2 Zielsetzung der Arbeit
1.3 Aufbau der Arbeit

2 Definitionen
2.1 Wissen
2.2 Business Intelligence
2.3 Competitive Intelligence

3 Business & Competitive Intelligence im Vergleich
3.1 Vergleich auf Prozessebene
3.2 Definitionsvergleich
3.3 Fazit

4 Folgen und Ausblick

Literaturverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

1 Beziehungsebenen der Begriffshierarchie nach (Entnommen aus (Krc- mar, 2014, S. 4))

2 Der Business-Intelligence-Prozess (Entnommen aus (Hummeltenberg, 2014))

3 Der Competitive-Intelligence-Prozess (in Anlehnung an (Michaeli, 2006, S. 4 & Gray, 2010, S. 32))

4 Die Prozesse im Vergleich (eigene Abbildung)

Tabellenverzeichnis

1 Prozessbeschreibung

2 Vergleich der Begriffsdefinitionen BI und CI

1 Einleitung

1.1 Ausgangslage

Dem hohen Verbreitungsgrad und Einsatz von modernen IT-Systemen in Unter- nehmen ist es geschuldet, dass durch die Nutzung der Systeme eine Vielzahl an Daten generiert werden. Diese werden im Tagesgeschäft erzeugt und sind ohne eine systematische Sammlung, Bearbeitung und Analyse nicht weiter für das Unternehmen nutzbar Unternehmen, die jedoch in der Lage sind, diese reichlich in den IT-Systemen erzeug- ten Daten effektiv und auf langfristige Art zu nutzen, erzeugen neue Informationen und können daraus einen Wettbewerbsvorsprung gegenüber den auf dem Markt agierenden Mitbewerbern erzeugen: Sie gewinnen ein besseres Kundenverständnis, erkennen Trends frühzeitig, und können diesen zeitlichen Vorsprung wirtschaftlich effektiver ausschöpfen, als dies ohne die Nutzung der Informationen möglich wäre (vgl. (Tapscott, 2008, S. 1)).

Um dies zu ermöglichen wurden zu Beginn der 1970er die ersten entscheidungsun- terstützenden Systeme eingeführt (vgl. (Power, 2013, S. 1)). Führungskräfte können durch die ergänzenden Informationen aus den System unter Berücksichtigung ihrer Erfahrung und ihrer Intuition eine ausgewogenere Entscheidungsperspektive erhalten. Dies soll das Treffen einer für die Situation erfolgreicheren Entscheidung ermöglichen.

(vgl. (Sadler-Smith und Shefy, 2004, S. 87))

Studien (vgl. (Khatri und Ng, 2000, S.77f)) haben gezeigt, dass das Verlassen auf die persönliche Erfahrung und das eigene Bauchgefühl bei der Entscheidungsfindung weiterhin eine hohe Anerkennung unter Managern genießt. Diese wird auch bewusst wahrgenommen und akzeptiert. Dabei spielt sie eine wichtige Rolle bei der Beantwor- tung von Strategiefragen. Durch die zunehmende Komplexität und Dynamik in vielen Unternehmensumfeldern spielt Intuition eine vermeintlich immer wichtigere Rolle bei der strategischen Entscheidungsfindung. Die Komplexität, die Entscheider in einer Entscheidungssituation erfassen müssen, nimmt durch die Entwicklung immer weiter zu. Im Kontrast dazu steht die begrenzte Aufnahmefähigkeit, was letztendlich darin mündet, dass die Nutzung von Intuition als einzige mögliche Lösung des Paradigmas erscheint. (vgl. (ebd., S. 77f)) Mit der Nutzung von entscheidungsunterstützenden Systemen kann der ”Intuitionsan- teil“ an Entscheidungen mit Hilfe von gesammelten, konsolidierten und aufbereiteten Daten ergänzt werden. Dies ermöglicht eine homogenere Entscheidungsperspektive für den Entscheider. Die Folge sind Entscheidungen, die die langfristige Unternehmen- sentwicklung positiv beeinflussen können. Eine Garantie ist aufgrund der Variabilität der Märkte jedoch nicht gegeben.

1.2 Zielsetzung der Arbeit

Der weit verbreitete Einsatz von Business Intelligence (BI) und Competitive Intel- ligence (CI) zeigt, dass Organisationen auf bestimmte Fähigkeiten, Technologien, Methoden und Verfahren zurückgreifen, die zur Unterstützung der Entscheidungsfin- dung verwendet werden können.1 Der Einsatz von BI und CI erzeugt Wissen aus den historischen, zeitgenössischen und vorausschauende Daten über die Wirtschaftslage einer Organisation. Aufgrund der auf den ersten Blick naheliegenden Überschneidung der Kompetenzgebiete von Business Intelligence und Competitive Intelligence soll mit der vorliegenden Arbeit eruiert werden, ob die Notwendigkeit einer begrifflichen Unterscheidung existiert. In diesem Kontext sollen die folgenden Forschungsfragen beantwortet werden:

1. Wie hoch ist die Überdeckung der Begriffsdefinitionen in der Literatur?
2. Wie ähnlich sind die dahinterliegenden Prozesse?
3. Können die Begriffe als Synonyme verwendet werden? Wenn ja/nein, warum?

1.3 Aufbau der Arbeit

Nach der Darstellung der Ausgangssituation und Zielsetzungen der Arbeit in den Ka- piteln 1.1 und 1.2 führt Kapitel 2 den Leser durch die relevanten Begriffsdefinitionen hinter BI und CI und erläutert die Zusammenhänge zwischen Daten, Information und Wissen. Dabei wird versucht, möglichst transparent die Hintergründe, Ziele und Vorgehensweisen, für welche die Begriffe stehen, darzustellen. Anschließend werden im Kapitel 3.1 die zuvor dargestellten Prozesse aus der recherchierten Literaturbasis miteinander verglichen und die gegenseitige Überdeckung herausgearbeitet.

Der Vergleich wird mit einer Gegenüberstellung der theoretischen Begriffsdefinitionen in Kapitel 3.2 abgeschlossen. Kapitel 3.3 gibt eine abschließende Stellungnahme und Fazit des Autors zum durchgeführten Vergleich und der Notwendigkeit einer begrifflichen Unterscheidung wieder. Hierbei wird insbesondere auf die Unterschiede und deren Gewicht eingegangen. Im abschließenden Kapitel 4 werden aus dem Fazit Handlungsempfehlungen abgeleitet und ein kurzer Ausblick auf die zukünftigen Herausforderung in den Bereichen Business Intelligence und Competitive Intelligence wiedergegeben.

2 Definitionen

2.1 Wissen

Zwischen den diversen Begriffen ”Wissen“, ”Information“, ”Daten“und ”Zeichen“ lässt sich ein linearer Zusammenhang bilden. Grundlage hierfür bildet ein Zeichenvor- rat, auf dem alle anderen Ebenen aufbauen. Eine strukturierte, zusammenhängende und definierte Darstellung von Zeichen wird als Daten bezeichnet. Das Hinzufügen eines speziellen Kontextes zu den Daten erzeugt eine Information. Die Kombinati- on von diversen Informationen erzeugt Wissen (Krcmar, 2014, 2ff) (vgl. Abb. 1).

Im Bereich der Betriebswirtschaft wird Informa- tion oftmals als zweckbezogenes Wissen definiert, die der Vorbereitung von ökonomischen Hand- lungen dienen soll (vgl. (Wittmann, 1959, S. 14)). ”ZweckorientierungbedeutetindiesemZusam- menhang, dass nur solches Wissen als Informa- tion zu bezeichnen ist, das dazu dient, Entschei- dungen oder Handeln vorzubereiten“ (Krcmar, 2014, S. 5).

Nichtsdestotrotz kann es auch als immaterieller Produktionsfaktor im betrieblichen Leistungser- stellungsprozess gesehen werden. Dies hat sich auch als generelle Behandlung von Information als Ressource durchgesetzt (ebd., S. 5; Szczut- kowski, 2014).

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 1: Beziehungsebenen der Begriffshier- archie nach (Ent- nommen aus (ebd., S. 4))

”WissenbestehtausvielenInformationen;ist eine Anhäufung (’Menge’) ideeller Modelle...“ (Steinmüller, 1993, S. 236). ”Wissenbildetreale Vorgänge und Zustände, auf für das Individuum bzw. die Organisation zugängliche Modelle, ab“ (Strohner, 1990, 215ff). Eine Transformation der Modelle in sprachliche Gebilde ergibt Aussagen über die Realität. Im Vergleich zur Information ist Wissen die begründete Kenntnis und steht im Gegensatz zur Meinung und zum Glauben (Mittelstrass, 1990, S. 52). Die zweckorientierte Informationsvernetzung benötigt die Zusammenhänge, in denen die Informationen zueinander stehen, um dem verfolgten Zweck zu erfüllen: Wissen ”Wissen-wovon-fürwen-wozu“(Steinmüller,1993,S.236 ).Darauslassensich diverse Aussagen in Analogie zur Information ableiten (vgl. (ebd., S. 237)):

- Wissen ist eine modellierte Wirklichkeit und nur spezifisch über etwas/jemanden.
ˆ- Wissen ist subjektiv und abhängig von dem Blickwinkel, in dem es transformiert wurde. Dies bedingt, dass das Wissen im Prinzip immer unvollständig ist. ˆ Wissen ist stets zweckorientiert und kann nur für den ursprünglich angedachten Zweck verwendet werden und ist außerhalb nur bedingt brauchbar
- Wissen ist zweckrelativ. ˆ Wissen hat keinen definierten bzw. absoluten Wert, sondern nur ”Wert-für- jemand“ (Steinmüller, 1993, S. 237). Die Kostbarkeit macht sich jedoch daran fest, welchen Mehrwert ein Subjekt zum richtigen Zeitpunkt am richtigen Ort mit dem richtigen Wissen erwirtschaften kann.
ˆ- Der Adressat kann durch das Modellsubjekt beeinflusst werden, muss es aber nicht: ”WissenistnichtMacht,sondernermöglichtMacht.“(Rehäuserund Krcmar, 1996, S. 6)

Aus der in diesem Kapitel aufgezeigten Definition lässt sich folgender Sachverhalt

ableiten:

”Wissenistzweckrelativ,kontext-undaspektabhängig,verhaltensrelevant, deshalb nie in einem schlichten Sinn ’objektiv’“ (Steinmüller, 1993, S. 237). ”Das bedeutet, daß bei der Verarbeitung von Wissen immer alle Rahmenbedingungen betrachtet werden müssen, um Interpretationsfehler zu minimieren“ (Rehäuser und Krcmar, 1996, S. 6).

2.2 Business Intelligence

Business Intelligence kann als betriebliche Entscheidungsunterstützung, die durch einen integrierten, unternehmensbezogenen IT-basierten Gesamtansatz gestützt wird, definiert werden (vgl. (Kemper, Mehanna und Unger, 2010, S. 10)). Eine spezifische Ausgestaltung des BI-Konzeptes und der BI-Strategie kann nur auf Unternehmensebe- ne geschehen und kann nicht generisch angewendet werden (vgl. (ebd., S. 10)). Die exponentielle Zunahme der entstehenden Daten, die Dynamik im Marktumfeld und steigende Anforderungen an Entscheidungen und Entscheidungssituationen zwingen die Entscheider zu dem oben erwähnten Gesamtansatz. Punktuell agierende und isolierte Einzelsysteme entsprechen nicht mehr den aktuellen Anforderungen. (vgl. (ebd., S. 8f)) Business Intelligence liefert die betriebliche Entscheidungsunterstützung durch den Durchlauf eines Prozesses.

”Intelligence“bedeutetindiesemKontext,dasszunächst die verfügbaren und dezentralen Daten eingesammelt, aggregiert und anschließend in Informationen bzw. Wissen transformiert werden (vgl. (Golfarelli, Rizzi und Cella, 2004, S. 1; Grünwald und Taubner, 2009, S. 398; Watson und Wixom, 2007, S. 97)).

Der Prozess ist beispielhaft in Abbildung 2 dargestellt und zeigt, wie aus den dezen- tralen Basisdaten in mehreren Schritten über die Generierung von Informationen hinweg, diese in Wissen transformiert werden können. Eine solche betriebliche Entscheidungsunterstützung hilft einer Organisation dabei, blinde Flecken innerhalb dieser zu eliminieren. Die daraus optimierte innere Struktur und inneren Prozesse eines Unternehmens können u.a. einen Wettbewerbsvorteil erzeugen (vgl. (Turban und Volonino, 2010)).2

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 2: Der Business-Intelligence-Prozess (Entnommen aus (Hummeltenberg, 2014))

2.3 Competitive Intelligence

Unter Competitive Intelligence wird ein systematischer Prozess über die Erhebung, Analyse und Anwendung von Informationen über Produkte, Wettbewerber, Liefe- ranten, Behörden, Partner und Kunden für die kurz- und langfristige Planung der Bedürfnisse einer Organisation verstanden (vgl. Michaeli, 2006, S. 1,3; Tyson und Group, 1986 zitiert nach Michaeli, 2006, S. 3; Vedder und Guynes, 2012, S. 49). Der Prozess beginnt mit der Beschaffung, Sichtung und Konsolidierung von Informa- tionen aus dezentralen Informationsquellen und soll Entscheidern eine betriebliche Entscheidungsunterstützung liefern, um so die Wettbewerbsfähigkeit des Unterneh- mens erhalten (vgl. auch Fitzpatrick, 2003, S. 81; o.V., 2013). Ziel von CI ist es, Vorhersagen darüber treffen zu können, wie sich die externen Einflussfaktoren des Un- ternehmens entwickeln und darauf basierend Handlungsempfehlungen und Szenarien auszusprechen. Eine beispielhafte Darstellung des abstrahierten Gesamtprozesses findet sich in Abbildung 3 (vgl. auch (Calof und Wright, 2008; Kahaner, 1998; Wright,

Eid und Fleisher, 2009, S. 942ff)). Die Gesellschaft der Society of Competitive Intelligence Professionals (SCIP) defi- niert CI als den Prozess des ethischen Sammelns, der Analyse und Verbreitung von Blinde Flecken innerhalb einer Organisation sind Abweichungen in der Selbst- und Fremdwahr- nehmung eines Unternehmens (vgl. auch (Angermeier, 2015)).

exakten, relevanten, spezifischen, zeitgerechten, vorausschauenden und verwertbaren Informationen über die Auswirkungen der Rahmenbedingungen für Unternehmen, Konkurrenten und Organisationen selbst (vgl. (Boncella, 2003, S. 327)).3 Hierbei bildet CI eine Möglichkeit, die Unternehmensstrategie und den daraus re- sultierenden Erfolg am Markt zu erhöhen. Dies wird durch eine höhere Sensibilität gegenüber den externen Unternehmenseinflüssen erreicht. (vgl. auch (Barson, 2002 & Lackman, Saban und Lanasa, 2000) zitiert nach (Trong Tuan, 2013, S. 221)) ”GeradeineinerZeitzunehmendenWettbewerbsdrucksundeinemkomplexen,schnell- lebigen Wettbewerbsumfeld ist es wichtig, der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein. Unternehmen müssen bei ihrer strategischen Ausrichtung die Aktivitäten ihrer Wettbewerber antizipieren“ (Michaeli, 2006, S. 1).

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 3: Der Competitive-Intelligence-Prozess (in Anlehnung an (Michaeli, 2006, S. 4 & Gray, 2010, S. 32))

Um nun die Übereinstimmung zwischen BI und CI bestimmen zu können, werden die in den Kapiteln 2.2 und 2.3 vorgestellten Grundlagen in zwei Abschnitten ge- genüber gestellt. Zunächst erfolgt ein Vergleich auf Prozessebene, im Anschluss auf Literaturebene.

3 Business & Competitive Intelligence im Vergleich

3.1 Vergleich auf Prozessebene

Um die in den Kapiteln 2.2 und 2.3 vorgestellte prozessuale Betrachtungen mit- einander vergleichen zu können, bedarf es zunächst einer Analyse der einzelnen Prozessschritte. Hierbei fällt in Abbildung 4 auf, dass eine sehr hohe Ähnlichkeit zwischen diesen besteht. Entsprechende Parallelen wurden in dieser markiert und Für weiterführende Informationen zur SCIP, siehe auch: https://www.scip.org/ die Gemeinsamkeiten werden in Tabelle 1 beschrieben (in Anlehnung an (Bose, 2008, S. 512f; Manhart, 2015; Michaeli, 2006, S. 117ff; Kemper, Mehanna und Unger, 2010)).

Offensichtlich ist, dass sich diese sehr ähnlich sind und die gleichen Ziele verfolgen, auch wenn unterschiedliche Begrifflichkeiten verwendet werden.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Tabelle 1: Prozessbeschreibung

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 4: Die Prozesse im Vergleich (eigene Abbildung)

[...]


1 Für weiterführende Informationen zur Verbreitung von Business Intelligence und Competitive Intelligence in Unternehmen, vgl. auch (Seidler, Mack und Bange, 2012; Michaeli, 2006, S. 10ff)

2 Blinde Flecken innerhalb einer Organisation sind Abweichungen in der Selbst- und Fremdwahrnehmung eines Unternehmens (vgl. auch (Angermeier, 2015)).

3 Fur weiterf ¨ uhrende Informationen zur SCIP, siehe auch: ¨ https://www.scip.org/

Ende der Leseprobe aus 20 Seiten

Details

Titel
Competitive Intelligence und Business Intelligence. Wo liegt der Unterschied?
Hochschule
FOM Hochschule für Oekonomie & Management gemeinnützige GmbH, München früher Fachhochschule
Note
1,3
Autor
Jahr
2015
Seiten
20
Katalognummer
V309335
ISBN (eBook)
9783668079984
ISBN (Buch)
9783668079991
Dateigröße
1104 KB
Sprache
Deutsch
Schlagworte
Competitive Intelligence, Business Intelligence, BI, CI, Vergleich Competitive und Business Intelligence, Wissen
Arbeit zitieren
Sebastian Storch (Autor), 2015, Competitive Intelligence und Business Intelligence. Wo liegt der Unterschied?, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/309335

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