Basistechnologien zur Unterstützung des Wissensmanagements


Diplomarbeit, 2001

95 Seiten, Note: 3,0


Leseprobe

Inhaltsverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis

1 Einleitung

2 Grundlagen des Wissensmanagements
2.1 Wissen
2.2 Wissensarten
2.2.1 Implizites und explizites Wissen
2.2.2 Individuelles und kollektives Wissen
2.3 Wissen als Produktions- und Wettbewerbsfaktor
2.4 Wissensmanagement
2.4.1 Entstehung
2.4.2 Begriffsdefinition
2.4.3 Wissensmanagement versus Informationsmanagement
2.4.4 Ziele eines Wissensmanagement
2.5 Ansätze des Wissensmanagements
2.5.1 Humanorientierter Ansatz des Wissensmanagements
2.5.2 Technologischer Ansatz des Wissensmanagements
2.5.3 Integrativer Ansatz eines Wissensmanagements

3 Phasenmodell des Wissensmanagements nach Probst
3.1 Wissensziele
3.1.1 Normative Wissensziele
3.1.2 Strategische Wissensziele
3.1.3 Operative Wissensziele
3.2 Wissensidentifikation
3.3 Wissenserwerb
3.4 Wissensentwicklung
3.5 Wissens(ver)teilung
3.6 Wissensnutzung
3.7 Wissensbewahrung
3.8 Wissensbewertung

4 Technologische Unterstützung des Wissensmanagements
4.1 Internet und Intranet
4.1.1 Grundlagen
4.1.1.1 Entwicklung
4.1.1.2 Kommunikationsprotokoll TCP/IP
4.1.1.3 DNS und Rechnernamen
4.1.2 Abgrenzung Internet und Intranet
4.1.3 Dienste
4.1.3.1 Electronic Mail
4.1.3.2 World Wide Web
4.1.3.3 Newsgroups
4.1.3.4 File Transfer Protocol
4.1.4 Informationsrecherche im Internet
4.1.5 Wissensmanagement-Unterstützung
4.2 Data Warehouse
4.2.1 Begriff
4.2.2 Architektur eines Data Warehouses
4.2.2.1 Datenschnittstelle und Transformationsprogramme
4.2.2.2 Datenbank, Metadaten und Archivierungssysteme
4.2.2.3 Benutzerschnittstelle
4.2.2.3.1 Data Access
4.2.2.3.2 Online Analytical Processing
4.2.2.3.3 Data Mining
4.2.3 Organisationsformen
4.2.4 Web Warehousing
4.2.5 Wissensmanagement-Unterstützung
4.3 Dokumentenmanagement-Systeme
4.3.1 Grundlagen
4.3.2 Dokumentenerfassung und -erstellung
4.3.3 Organisation und Speicherung
4.3.3.1 Komprimierung
4.3.3.2 Attributierung
4.3.3.3 Speicherung
4.3.4 Retrieval und Bereitstellung
4.3.5 Ausgabe
4.3.6 Dokumentenverwaltung
4.3.7 Wissensmanagement-Unterstützung
4.4 CSCW und Groupware-Systeme
4.4.1 Grundlagen
4.4.2 Systemklasse Kommunikation
4.4.2.1 E-Mail-Syteme
4.4.2.2 Konferenz-Systeme
4.4.3 Systemklasse gemeinsame Informationsräume
4.4.3.1 Bulletin-Board-Systeme
4.4.3.2 Verteilte Hypertext-Systeme
4.4.3.3 Verteilte Datenbanken
4.4.4 Systemklasse Workflow Management
4.4.5 Systemklasse Workgroup Computing
4.4.5.1 Planungssysteme
4.4.5.2 Gruppeneditoren
4.4.5.3 Entscheidungs- und Sitzungsunterstützungssysteme
4.4.6 Wissensmanagement-Unterstützung
4.5 Workflowmanagementsysteme
4.5.1 Workflow
4.5.2 Organisationsmodellierung
4.5.3 Definition von Vorgangstypen
4.5.4 Ausführung der Vorgänge
4.5.5 Ausführung einer Aktivität
4.5.6 Vorgangsmanagement
4.5.7 Architekturkonzept der Workflow-Management-Coalition
4.5.7.1 Workflow Enactment Service
4.5.7.2 Process Definition Tools
4.5.7.3 Workflow Client Applications
4.5.7.4 Invoked Applications
4.5.8 Wissensmanagement-Unterstützung

5 Lotus Notes als Werkzeug für ein Wissensmanagement
5.1 Grundlagen von Lotus Notes
5.1.1 Verteilte Datenbank
5.1.2 Internet / Intranetfunktionalität
5.1.3 Elektronische Kommunikation
5.1.4 Newsgroups
5.1.5 Information Retrieval
5.1.6 Workflow
5.1.7 Sicherheitskonzept
5.1.8 Erweiterungsfähigkeit
5.2 Lotus Notes und Wissensmanagement-Unterstützung

6 Zusammenfassung und Ausblick

Literaturverzeichnis

Abstract

Die vorliegende Arbeit stellt einleitend das Thema Wissensmanagement dar. Insbesondere werden in diesem - ersten - Teil der Arbeit die Begriffe Daten, Information und Wissen voneinander abgegrenzt, was vor dem Hintergrund einer techniklastigen Betrachtung des Themas Wissensmanagement dringend erforderlich scheint. In diesem Zusammenhang muss geklärt werden, ob Wissen einer EDV-technischen Verarbeitung zugeführt werden kann. Im Vordergrund stehen hier Fragestellungen wie: Ist Wissen speicherbar? Ist Wissen übertragbar? Anschließend wird mit dem Phasenmodell des Wissensmanagement nach Probst exemplarisch ein Modell herausgegriffen und ausführlich dargestellt. Probst bezeichnet sein Modell als „Bausteine des Wissensmanagement“ und sieht es als Vorschlag an die Praxis, das Thema Wissensmanagement im Unternehmen aufzugreifen.

Der Schwerpunkt der Arbeit liegt anschließend in der Untersuchung verschiedener Technologien hinsichtlich ihrer Eignung ein Wissensmanagement, wie es Probst darstellt, zu unterstützen. Untersuchte Technologien in diesem Zusammenhang sind Internet/Intranet, Data Warehouse, Dokumentenmanagement-Systeme, CSCW und Groupware-Systeme und Workflowmanagement-Systeme. Jede Technologie wird jeweils dargestellt und anschließend wird der Versuch unternommen, sie den Bausteinen des Wissensmanagements zuzuordnen.

Dies geschieht vor dem Hintergrund, dass einige Technologien nicht immer klar voneinander abzugrenzen sind und teilweise ineinander übergehen, was eine klare Betrachtung einzelner technologischer Ansätze bzw. Systeme erschwert. Ziel der Arbeit ist es, dennoch eine Zuordnung Technologie - Wissensmanagement-Bausteine zu finden.

Zum Abschluß soll mit Lotus Notes exemplarisch eine Softwarelösung herausgegriffen werden, in der mehrere der betrachteten Technologien zu einem Gesamtsystem vereint sind und das in der Praxis häufig in Bezug zu einer technikorientierten Wissensmanagement-Unterstützung eingeführt wird.

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1: Begriffshierarchie

Abbildung 2: Bausteine des Wissensmanagements

Abbildung 3: Wissenslandkarten

Abbildung 4: Todesspirale einer elektronischen Wissensbasis

Abbildung 5: Data Warehouse Architektur

Abbildung 6: Klassifikationsschema für Groupware-Systeme

Abbildung 7: WfMS-Referenzarchitektur der WfMC

Abkürzungsverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

1 Einleitung

Wissen ist in hochindustrialisierten Gesellschaften schon lange als wichtige Res-source und strategischer Erfolgsfaktor anerkannt.1 Dennoch fehlen in der Praxis Methoden und Konzepte für ein Management des Wissens,2 was in Problemen wie bspw.

- unnötiger Parallelentwicklungen,
- Neuentwicklungen bereits bestehender Lösungen, ñ Wissensmonopole,
- aufwendiger Wissenssuche,
- fehlenden Wissensaustausches

mündet. Probleme dieser Art resultieren u. a. aus der Globalisierung der Märkte, verschärftem Wettbewerb, kürzeren Time-to-Market, steigenden Kundenanforderungen, flachen Organisationsstrukturen oder zunehmender Dezentralisierung. Diese Tendenzen implizieren, dass Unternehmen gezielt Maßnahmen ergreifen müssen, die auf eine Verbesserung des Umgangs mit Wissen gerichtet sind3 und auch das Daten- und Informationsumfeld mit einbeziehen.4

Bevor aber in der vorliegenden Arbeit der Versuch unternommen wird, auszuloten, in wie weit Technologien ein Management der Ressource Wissen unterstützen können, müssen grundlegende Begrifflichkeiten mit Bezug zum Wissensmanage-ment geklärt werden. Dies schließt insbesondere eine Abgrenzung der Begriffe Daten, Information und Wissen ein und ist Gegenstand des Kapitels 2. Darüber hinaus werden die Begriffe Wissensmanagement und Informationsmanagement einander gegenüber gestellt und unterschiedliche Ansätze eines Wissensmanage-ments erläutert.

Mit den „Bausteinen des Wissensmanagements“ von PROBST soll ein Modell des Wissensmanagements vorgestellt werden. Dieses Modell wird seit 1995 in einem „Forum für Organisationales Lernen und Wissensmanagement“ am Lehrstuhl für Management und Organisation der Université de Genève in Zusammenarbeit mit Praktikern aus Unternehmen entwickelt.5 Es hat durch diesen Bezug zur Praxis in vielen Unternehmen bereits einen Eingang in Wissensmanagement-Projekte gefunden.6 Erfahrungen haben gezeigt, dass Praktiker mit Hilfe der Bausteine des Wissensmanagements oben angesprochene Probleme besser identifizieren, ein-ordnen und verstehen können, was eine Auswahl geeigneter Instrumente erleich-tert.7

Die Bausteine des Wissensmanagements zu Grunde legend, sollen im Schwerpunkt der Arbeit, dem Kapitel 4, Technologien betrachtet werden, die geeignet sind, das Modell von PROBST zu unterstützen.

Unter Technologien sollen in dieser Arbeit in Anlehnung an LEHNER8 Basiselemente oder Grundbausteine verstanden werden, die direkt zur Entwicklung von Wis-sensmanagementsystemen oder Teilkomponenten beitragen. „Basistechnologie“ versteht sich somit eher im Sinne von „Grundlegendes Element“, als der Definition von BULLINGER9 folgend. Daraus resultiert in dieser Arbeit eine nicht immer klar abgegrenzte Verwendung der Begriffe „Technologie“ und „System“. Darüber hinaus soll an dieser Stelle auch keine strikte Trennung der Begriffe „Technologie“ und „Technik“ vorgenommen werden.10

Nach der Darstellung einer Technologie, diese sind Internet/Intranet, Data Warehouse, Dokumentenmanagement-Systeme, Groupware-Systeme und Workflowmanagement-Systeme, wird der Versuch unternommen, sie den einzelnen Bausteinen des Wissensmanagements zuzuordnen.

In Kapitel 5 wird mit Lotus Notes/Domino ein Werkzeug herausgegriffen und kurz dargestellt, das einige der dargestellten Technologien zu einem „Knowledge Management Tool“ implementiert und als solches in der Praxis Einsatz findet.

2 Grundlagen des Wissensmanagements

Gegenstand dieses Kapitels ist die Herleitung eines dieser Arbeit zu Grunde lie-genden Begriffsverständnisses von Wissen, eine Systematisierung der Wissensarten sowie eine Einordnung von Wissen als Produktions- und Wettbewerbsfaktor. Des Weiteren werden die Begriffe Wissensmanagement und Informationsmanagement voneinander abgegrenzt und die Ziele eines Wissensmanagements dargestellt. Abschließend werden verschiedene Ansätze eines Wissensmanagements vorge-stellt.

2.1 Wissen

Der Begriff „Wissen“ wird in der Literatur nicht immer einheitlich definiert, was aus der Unterschiedlichkeit der Betrachtungsweisen und der Zielsetzung einer Definition resultiert.

Ein betriebswirtschaftlich geprägter Ansatz zur Definition des Begriffs Wissen gelangt über eine Begriffshierarchie (vgl. Abbildung 1) mit den Stufen Zeichen, Daten und Information zum Begriff Wissen.11

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 1: Begriffshierarchie [in Anlehnung an Rehäuser/Krcmar (1996), S. 6.)

Der Begriff „Zeichen“ bildet die unterste Stufe dieser Begriffshierarchie. Zeichen sind Buchstaben, Ziffern, Sonderzeichen (wie z. B. „+“, „-“, „*“, „#“ ) oder Leer-zeichen. Alle zur Verfügung stehenden Zeichen bilden den Zeichenvorrat.12 Als Beispiel seien die Zeichen „2“, „3“ und „1“ dem Zahlenvorrat der Ziffern entnommen und das Sonderzeichen „,“ dem Zahlenvorrat der Sonderzeichen. Die herausgegriffenen Zeichen sind in dieser Form noch zusammenhangslos.13

Daten bilden nach den Zeichen die nächste Stufe der Begriffshierarchie. Sie bestehen aus einem oder mehreren Zeichen, die nach vorgegebenen Regeln (Syntax) zum Zwecke der Verarbeitung aneinander gefügt werden.14 Die in dem obigen Beispiel herausgegriffenen Zeichen könnten so zur Zeichenkette „2,31“ zusammengefügt werden, was z. B. einen Preis darstellen könnte. Jedoch ist auf dieser Stufe der Begriffshierarchie noch keine Aussage über die Verwendung dieser Angabe möglich.

Daten werden durch einen sinngebenden Zusammenhang (Semantik) zu In-formation und somit interpretierbar.15 Informationen sind Daten, die in einen Pro-blembezug eingeordnet und zur Erreichung eines Ziels verwendet werden können.16

Das oben gebildete Datum „2,31“ kann beispielsweise als das Austauschverhältnis zwischen Deutscher Mark und Dollar angesehen werden. Für eine Bank wird dieses Datum zur Information, die sie nutzen kann um, Wertpapiergeschäfte im Auftrag des Kunden zu tätigen.

Der Begriff „Wissen“ bildet die oberste Stufe der Begriffshierarchie. Wissen ent-steht durch Vernetzung von Informationen, um einen bestimmten Zweck unter spezifischen Kontextbedingungen effizient verfolgen zu können.17 Dabei erfordert die Vernetzung von Informationen Kenntnisse über den Zusammenhang der Informationen zueinander und ihrer sinnvollen Vernetzung, um den damit ver-folgten Zweck zu erreichen.18 Wissen stellt die Abbildung (externer) realer Ver-hältnisse, Zustände und Vorgänge auf (interne) Modelle der Außenwelt dar, über die ein Individuum oder eine Organisation verfügt.19 Diese Modelle sind durch sprachliche Ausdrücke bzw. formale Aussagen über die Realität beschreibbar. Aussagen können in Satzform vorliegen, welche wiederum durch Zeichen dargestellt und als Daten gespeichert werden können.20

Liegt beispielsweise ein Devisenkurs von 2,31 DM zu einem Dollar als Information vor, so erlaubt diese Information einem Devisenhändler eine Spekulation am Devisenmarkt. Diese Spekulation vollzieht er mit Hilfe von - oder durch Vernet-zung mit - Wissen, das er sich über die Marktmechanismen am Devisenmarkt oder anderen Märkten angeeignet hat. Dieses Wissen wurde aus den Marktbeobach-tungen der Vergangenheit und deren Abbildung auf das Modell „Marktmecha-nismen“ gebildet.21

Wissen wird somit nicht ad hoc erworben, sondern entsteht durch eine Vielzahl von Informationen, die über einen längeren Zeitraum gesammelt, zusammengefügt und interpretiert werden.22

Die Definition von Wissen ist für den weiteren Verlauf der Arbeit von Bedeutung, da geklärt werden muss, ob Wissen speicher- bzw. übertragbar ist. REIMANN23 et al. schreiben hierzu:

„Wissen als solches kann nicht in Dokumenten oder Datenbanken abgelegt werden. Was gespeichert wird, sind Informationen, die individuell immer wieder zu Wissen zusammengesetzt und auf diese Weise nutzbar gemacht werden.“

An dieser Stelle muss betont werden, dass die Begriffsabgrenzung von Information und Wissen in der Literatur nicht immer einheitlich vollzogen wird. In diesem Zusammenhang muss auch unterschieden werden, aus welcher wissenschaftlichen Disziplin heraus Wissen definiert wird, da jeweils andere Ziele mit einer Begriffsabgrenzung vollzogen werden.24 PROBST bspw. grenzt die Begriffe Daten, Information und Wissen unscharf voneinander ab:25

„Statt eine strenge Trennung von Daten, Informationen und Wissen vorzu- nehmen, scheint die Vorstellung eines Kontinuums zwischen den Polen Daten und Wissen tragfähiger zu sein.“

Aufbauend auf der Begriffshierarchie Daten, Information und Wissen werden in der Literatur noch weitere Ebenen wie Weisheit, Intelligenz und Reflexionsfähig-keit unterschieden,26 deren Begriffsabgrenzung für diese Arbeit nicht bedeutungs-voll ist.

2.2 Wissensarten

In der Literatur werden neben der Vielzahl von Definitionen für den Wissensbegriff verschiedene Arten von Wissen unterschieden.27 Im Folgenden wird Wissen unterteilt in explizites und implizites sowie individuelles und kollektives Wissen.

2.2.1 Implizites und explizites Wissen

Der Begriff implizites Wissen geht zurück auf POLANYI.28 Implizites Wissen bildet sich aus einer logischen Zusammensetzung eines proximalen und eines distalen Terms, einer bekannten und beschreibbaren sowie einer unbekannten Komponente, welche das Wissen eines Individuums jedoch nicht unvollständig lässt.29

Implizites Wissen ist immer an Personen gebunden und, da kontextspezifisch, schwer kommunizierbar.30 Es kann nahe an einer expliziten Form liegen (indem es bspw. von einer Person niedergeschrieben wird) oder weit davon entfernt sein (z. B. kann man das Gesicht eines Menschen unter tausenden wieder erkennen, aber nicht beschreiben, wie wir es wieder erkennen)31.32

Die Existenz impliziten Wissens lässt sich auch für ein Kollektiv konstruieren.33

Explizites Wissen entsteht aus implizitem Wissen, das auf der Basis von Zeichen übertragen wurde. Explizites Wissen ist immer auch transferierbar und bildet eine Teilmenge des impliziten Wissens.34 Es lässt sich leicht kommunizieren und wei tergeben.35

2.2.2 Individuelles und kollektives Wissen

Neben der Unterscheidung von implizitem und explizitem Wissen findet sich in der Literatur die Unterscheidung in individuelles (oder auch privates) und kollektives Wissen. Individuelles Wissen befindet sich nur für einzelne Individuen im Zugriff, wohingegen kollektives Wissen mehreren Individuen zur gleichen Zeit zugänglich ist.36

SCHEUBLE definiert kollektives Wissen als Wissen, das in seiner Form und in seinem Inhalt durch die soziale Umwelt geprägt wird und sich - ähnlich einem Mosaik -aus individuellen Elementen zusammensetzt.37

2.3 Wissen als Produktions- und Wettbewerbsfaktor

Die klassische Betriebswirtschaftslehre baut auf den Produktionsfaktoren (1) Arbeit, (2) Betriebsstoffe und (3) Werkstoffe auf.38

Unter Produktionsfaktoren39 versteht man Güter, die zur Produktion anderer Güter dienen und das quantitative und qualitative Potenzial eines Unternehmens zur Leistungserstellung darstellen.40

Information wird als vierter Produktionsfaktor eingereiht, da Information als not-wendig erachtet wird, eine zielgesteuerte Kombination der klassischen Produkti-onsfaktoren im betrieblichen Leistungserstellungsprozess zu gewährleisten.41 Des Weiteren ist eine zweckorientierte Vernetzung dieser Informationen im Kombina-tionsprozess der Produktionsfaktoren notwendig. Wissen erweitert somit die klas-sischen betriebswirtschaftlichen Produktionsfaktoren als einen fünften Faktor42 und sollte somit auch auf einer logistischen Ebene die Eigenschaften erfüllen, die auch die klassischen Produktionsfaktoren im Wertschöpfungsprozess erfüllen: es muss zur rechten Zeit, in der richtigen Quantität und Qualität am rechten Ort verfügbar sein.43

Die Produktionsfaktoren Information bzw. Wissen unterscheiden sich aber in einigen Punkten in ihren Eigenschaften von den klassischen materiellen Produkti-onsfaktoren:44

- Wissen ist in seiner Form nicht greifbar und schwierig zu messen. Vor diesem Hintergrund gestaltet sich auch eine Bestandsbewertung schwierig.45
- Ein materieller Produktionsfaktor nutzt sich im Leistungserstellungsprozess ab und verliert durch Gebrauch an Wert. Wissen hingegen erfährt durch Nutzung einen Wertgewinn.
- Wissen ist - soweit nicht vollständig explizit - an Personen gebunden und somit nicht ohne weiteres beliebig transferierbar. Der Aufwand einer Distribution materieller Produktionsfaktoren wird durch die Art und Größe der Produkti- onsfaktoren bestimmt.
- Die Vervielfältigung materieller Produktionsfaktoren verursacht hohe Kosten. Hingegen kann Wissen, insbesondere explizites Wissen, sehr kostengünstig transferiert werden.

Es bleibt festzuhalten, dass sich die Produktionsfaktoren Information und Wissen von den materiellen Produktionsfaktoren recht deutlich unterscheiden.46 Dabei ist aber anzumerken, dass vereinzelt auch erhebliche Unterschiede zwischen den Produktionsfaktoren Information und Wissen ihrerseits bestehen.47

Obwohl eine Betrachtung von Wissen als Produktionsfaktor erklären kann, dass ohne ein Vorhandensein von Wissen eine Leistungserstellung nicht möglich ist, ist eine Erklärung von ausgeprägten Wettbewerbsvorteilen durch Wissen nur begrenzt möglich. Im Zuge dieser Problematik haben sich zwei komplementäre Sichtweisen in der Literatur herausgebildet, der umweltbezogene Ansatz und der ressourcen bezogene Ansatz.48

Der umweltbezogene Ansatz geht davon aus, dass strategische Wettbewerbsvor-teile einer Unternehmung oft aus einer Ungleichverteilung von Information und Wissen resultieren. Diese Ungleichverteilung führt zu Informations- und Wissens-vorsprüngen, mit deren Hilfe sich ein Unternehmen klar von seinen Mitwettbe-werbern am Markt hervorheben kann und somit seine Stellung am Markt festigt.49 Die Dynamik der Wettbewerbswirtschaft führt dazu, dass das Verhalten von erfolgreichen Unternehmen am Markt imitiert wird und dadurch Wettbewerbsvor-teile wieder aufgehoben werden.

Der ressourcenorientierte Ansatz sieht Wissen als potenziell wertgenerierende, seltene, schwer imitierbare und substituierbare Ressource. So ist eine Hauptauf-gabe der Unternehmensführung, diese Ressource strategisch zu pflegen und wei-terzuentwickeln.50

2.4 Wissensmanagement

Nachdem in den vorhergehenden Abschnitten der Begriff Wissen definiert und seine Bedeutung als strategischer Wettbewerbsfaktor dargestellt wurde, soll in diesem Abschnitt der Schwerpunkt auf dem Management der Unternehmensressource Wissen liegen.

2.4.1 Entstehung

Erste Ansätze in der Literatur zum Thema Wissensmanagement finden sich in den sechziger Jahren mit Publikationen, in denen der Fokus auf der Bedeutung des Wissens in einer sich wandelnden Gesellschaft sowie ökonomischen Zusammenhängen liegt.51 Besondere Aufmerksamkeit erlangte das Thema aber mit Beginn der Diskussion um das organisatorische Lernen Anfang der 90er Jahre.52

In der angelsächsischen Literatur finden sich erste Ansätze eines „Knowledge Management“53 Ende der 60er Jahre.54 Zu einer ausgeprägten Auseinandersetzung mit dem Thema Wissensmanagement kam es aber auch hier erst Mitte der 90er Jahre.55

2.4.2 Begriffsdefinition

In der Literatur hat sich noch keine einheitliche Sichtweise in Richtung einer Wis-sensmanagement-Definition herausgearbeitet. An dieser Stelle sind daher einige Definitionen exemplarisch herausgegriffen, die inhaltlich gleiche Schwerpunkte erkennen lassen.

Wissensmanagement ist „der gesamte Prozess von der Wissenserfassung, -ände-rung bis hin zum Finden und Strukturieren von Wissen“.56

HASENKAMP und ROßBACH definieren: „Wissensmanagement ist das Leitungshandeln in Bezug auf alle Aspekte des Wissens im Unternehmen.“57

„Wissensmanagement bildet ein integriertes Interventionskonzept, das sich mit den Möglichkeiten zur Gestaltung, Lenkung und Entwicklung der organisatorischen Wissensbasis befasst.“58

SCHÜPPEL definiert Wissensmanagement als „alle möglichen human- und technikorientierten Interventionen und Maßnahmenpakete, die dazu geeignet sind, die Wissensproduktion, -reproduktion, -distribution, -verwertung und -logistik in einer Organisation zu optimieren.“59

Ähnlich definiert Schneider, dass es beim Wissensmanagement „in seinem instru-mentellen Verständnis um die Vernetzung vorhandenen, Generierung neuen, Dokumentation von und Transfer von Wissen aus der Umwelt in die Unterneh-mung“ geht.60

2.4.3 Wissensmanagement versus Informationsmanagement

Ansatzpunkt für eine Abgrenzung beider Disziplinen auf einer übergeordneten Ebene bilden zum einen die unterschiedlichen Aufgabengebiete der jeweiligen Dis-ziplinen. Schwerpunkt des Informationsmanagements ist das Management der betrieblichen Informationsversorgungsprozesse, das betriebliche Informationsum-feld und der Aufbau von Informationssystemen - jeweils fokussiert auf den Faktor Information.61 Eine Betrachtung der kognitiven Dimension, der Unternehmens-kultur und einer Verhaltensorientierung bleibt beim Informationsmanagement außen vor.

Eine andere Abgrenzung von Wissensmanagement und Informationsmanagement resultiert aus der unterschiedlichen betriebswirtschaftlichen Fokussierung. Beim Informationsmanagement steht der Leistungserstellungsprozess im Vordergrund. Hier geht es primär darum, die einzelnen Geschäftsprozesse mit Informationen zu versorgen. Das Wissensmanagement verfolgt einen anderen Ansatz. Hier wird die an Individuen gebundene Ressource Wissen als wertvoll erkannt und als möglicher strategischer Wettbewerbsvorteil angesehen.62

Wissensmanagement berücksichtigt auch den subjektiven, weitgehend prozess- und personengebundenen Teil des Wissens Einzelner oder von Gruppen.63

Als Beispiel lässt sich anführen, dass es in erster Linie Aufgabe eines Informationsmanagements ist, einem Mitarbeiter die nötigen Informationen über einen Kunden bei einem Telefonkontakt am Bildschirm zur Verfügung zu stellen. Ob er die dargebotenen Informationen darüber hinaus nutzen kann und ggf. mit neuen Daten ergänzt, ist ein Problem des Wissensmanagements.64

2.4.4 Ziele eines Wissensmanagement

Als Ziele eines Wissensmanagements lassen sich anführen:65

- Kontinuierliche Innovation: Die Schaffung neuen Wissens durch Wissenser- werb oder Wissensentwicklung.
- Schaffung von Zusatzwert durch Nutzung vorhandenen Wissens: Reali sierbar durch Erschließung und Nutzung von bereits im Unternehmen vorhandener Wissensreserven (Wissensidentifikation).66
- Abbau von Wissensnutzungsbarrieren: Wissensmonopole, durch strategi-
sches Verhalten unter der Prämisse 'Wissen ist Macht' aufgebaut, sollen abgebaut werden.
- Verminderung der Abhängigkeit von Wissensträgern: Durch eine Entper- sonifizierung von Wissen (überführen von implizites in explizites Wissen mit anschließender Dokumentation) soll dem Abfluss von Wissen durch Weggang von Mitarbeitern vorgebeugt werden.
- Reflexive Wissensverarbeitung anstelle von Informationsanhäufung: Wissen soll sinvoll eingesetzt und seine Weiterentwicklungsmöglichkeiten nach jedem Einsatz reflektiert werden, anstatt das Ziel zu verfolgen, möglichst viele Informationen bereitzustellen.
- Schaffung von Wissensbeziehungen nach außen: Die Beschaffung der Res- source Wissen bei anderen Organisationen ist auszubauen, jedoch ist das eigene wettbewerbsrelevante Wissen vor Imitation zu schützen.

2.5 Ansätze des Wissensmanagements

In der Literatur finden sich unterschiedliche Ansätze zu einem Wissensmanagement. Je nach Betrachtungswinkel unterscheidet man einen humanorientierten, einen technikorientierten oder einen - beide Sichtweisen vereinenden - integrativen Ansatz eines Wissensmanagements.

2.5.1 Humanorientierter Ansatz des Wissensmanagements

Aus der Perspektive eines humanorientierten Ansatzes steht der Mensch als Wissensträger im Fokus der Überlegungen.67

Ziel ist es, die nicht vollständig genutzten Potenziale eines Individuums der Orga-nisation zugänglich zu machen und zur Entfaltung zu bringen. Dieser Ansatz baut auf Erkenntnissen der Psychologie und Soziologie auf und steht dem Personalma-nagement nahe. Die Fragestellung ist, wie ein Wandel des Unternehmens in orga-nisatorischer, kultureller und verhaltensorientierter Weise zur Verankerung und Förderung einer Kultur des organisationalen Wissensmanagements beitragen kann.

Des Weiteren wird nach Möglichkeiten gesucht, um Individuen zu motivieren, am organisatorischen Lernprozess teilzunehmen und das persönliche Wissen mit anderen Organisationsmitgliedern zu teilen. Konzepte einer personenabhängigen Speicherung und Verarbeitung von Wissen werden in diesem Ansatz vernachläs-sigt.68

2.5.2 Technologischer Ansatz des Wissensmanagements

Der technologische Ansatz des Wissensmanagements geht von einer organisatori-schen Wissensbasis aus, für die Konzepte entwickelt werden, um das in der Orga-nisation vorhandene Wissen zu erfassen, zu speichern, zu erweitern, zu verteilen und zu nutzen. Der Fokus liegt dabei auf Aspekten der Informationsverarbeitung, der Datenbankentwicklung, des Softwareeinsatzes etc. mit dem Ziel, Organisati-onsmitgliedern den Umgang mit der Ressource Wissen zu erleichtern.69 Der tech-nologische Ansatz beschäftigt sich mit den Problemen, die beim Entwurf solcher Systeme auftreten.70

2.5.3 Integrativer Ansatz eines Wissensmanagements

Während der technikorientierte Ansatz Aspekte der Humanorientierung außer Acht lässt und somit als zweite Stufe in einem Prozess des organisatorischen Wandels im Rahmen einer Einführung eines Wissensmanagements betrachtet werden kann, versucht der integrative Ansatz obige Ansätze in einem ganzheitlichen Konzept zu verbinden.71 Kernpunkt ist die Annahme, dass die kreativen und intellektuellen Fähigkeiten eines Individuums beim Umgang mit Wissen mit den daten- und informationsverarbeitenden Kapazitäten der Computertechnologie verbunden werden müssen, um adäquate Synergien zu erzeugen.72

3 Phasenmodell des Wissensmanagements nach Probst

Auf der Basis der angeführten Definitionen und Ziele eines Wissensmanagements soll im folgenden Kapitel anhand der „Bausteine des Wissens“ (vgl. Abbildung 2) von PROBST et al.73 auf die einzelnen Phasen74 eines Wissensmanagements einge-gangen werden.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 2: Bausteine des Wissensmanagements [Quelle:Probst/Raub/Romhardt (1999), S. 58]

Die Anordnung der Bausteine beschreibt zwei Regelkreise. Der äußere Kreislauf bildet den klassischen Managementprozess ab und enthält die Elemente Ziel-setzung, Umsetzung und Bewertung. Er soll die Wichtigkeit strategischer Aspekte im Wissensmanagement herausstellen und auf die Bedeutung eindeutiger und konkreter Zielsetzungen - inklusive einer abschließenden Zielerreichungskontrolle durch Messung und Bewertung - aufmerksam machen. Im inneren Kreislauf befinden sich die Bausteine Wissensidentifikation, Wissenserwerb, Wis-sens(ver)teilung, Wissensnutzung und Wissensbewahrung. Wissensprobleme einer Organisation können ihren Ursprung in der Vernachlässigung eines dieser Bau-steine finden.75

Vorteile in der Definition von Bausteinen des Wissensmanagements liegen in der Strukturierung des Managementprozesses in logische Phasen und in der Bildung von Ansatzpunkten für eine Intervention. Darüber hinaus liefert eine derartige Definition ein erprobtes Raster bei der Suche nach Ursachen von Wissenspro-blemen.

Die einzelnen Bausteine des Wissensmanagements stehen in Abhängigkeit zueinander und sollten nicht isoliert betrachtet werden.76

Das Modell von PROBST ist ein Vorschlag an Unternehmen, das Thema Wissensmanagement in der Praxis anzugehen und Führungskräften einen besseren Umgang mit der Ressource Wissen zu vermitteln.77

3.1 Wissensziele

Eine der Kernaufgaben des Managements ist die Ausrichtung der wesentlichen Prozesse des Unternehmens durch die Definition von Zielen.78 Wissensziele legen fest, wie sich die organisatorische Wissensbasis weiter entwickeln soll. Sie sind als bewusste Ergänzung herkömmlicher Planungsaktivitäten zu verstehen.79 Nach dem Modell von PROBST bildet der Prozess der Zieldefinition den Ausgangspunkt für ein Wissensmanagement.80

Dabei konkretisieren sich unter Anlehnung an das St. Galler Managementkonzept81 Wissensziele auf normativer, strategischer und operativer Ebene.

3.1.1 Normative Wissensziele

Normative Ziele bilden die oberste Ebene; ihre Inhalte sind vom Topmanagement festzulegende Leitbilder für das Unternehmen, welche die Unternehmenskultur prägen.82 Die normative Ebene bestimmt den unternehmenspolitischen und -kultu-rellen Rahmen des Unternehmens. Auf dieser Ebene formulierte Ziele sind durch die Ausrichtung an Anspruchgruppen und die Einbindung von Interessenvertretern geprägt.83 Des Weiteren sind Wissensziele im Bereich der Unternehmenskultur von Bedeutung. Neue Wissensziele erfordern eine Veränderung der bisherigen Wis sensbasis. Insbesondere wenn neues Wissen aus externen Quellen bezogen werden soll, ist eine offene Unternehmenskultur im Sinne eines angepassten Unterneh-mensleitbildes notwendig. Neben der Unternehmensführung haben jedoch auch Mitarbeiter mit hoher Eigenmotivation direkten Einfluss auf die Unternehmens-kultur, wenn sie Anreize bekommen, eigene Wissensziele zu formulieren.84

3.1.2 Strategische Wissensziele

Auf strategischer Ebene werden Wissensziele mittel- und langfristig determiniert. Strategische Wissensziele erweitern die üblichen strategischen Ziele des Unternehmens und geben dabei den aktuellen und zukünftigen Wissensbedarf und die Grundzüge ihrer Umsetzung vor.85

Weitere Wissensziele auf der strategischen Ebene sind:86

- Aufbau von Wissen über Wettbewerber im Rahmen der Wettbewerbsstrategie. Dies ermöglicht eine Bestandsaufnahme der eigenen Fähigkeiten und ermöglicht den Umgang mit Konkurrenten.
- Strategische Wissensziele sind im eigenen Unternehmen entlang der Kette eigener Aktivitäten zu formulieren. Wertvolle Hinweise für Wissensziele ergeben sich durch eine Betrachtung der unternehmensinternen Prozesse und bspw. durch einem Vergleich mit anderen Unternehmen (Benchmarking).
- Formulierte Wissensziele haben Einfluss auf die strategische Architektur von Strukturen und Informationssystemen, welche die entsprechenden Informa- tionen bereitstellen.

3.1.3 Operative Wissensziele

Operative Wissensziele konkretisieren die Ziele der normativen und strategischen Ebene und sind Voraussetzung für eine Umsetzung und ein Wissenscontrolling. Auf dieser Ebene müssen Ziele exakt beschrieben werden durch87

- Zielobjekt,
- Zieleigenschaften,
- den angestrebten Zielerreichungsgrad,
- einen Maßstab zur Bestimmung der Zielerreichung,
- einen bestimmten Zeitraum, in dem das Ziel erreicht werden soll,
- die Personen oder Instanzen, die Verantwortung für eine Zielerreichung tragen.

Bedingt durch das Fehlen einer „Wissenssprache“, durch Probleme der Instrumentalisierung sowie durch Gewohnheits- und Machtaspekte, stößt die Definition von Wissenszielen auf Hindernisse.88

3.2 Wissensidentifikation

Der gezielte Aufbau von Organisationstalent und Fähigkeiten wird oft dadurch behindert, dass Wissen über Wissensträger, Netzwerke und interne Fähigkeiten im Verborgenen bleibt. Dabei potenzieren Aspekte wie Dezentralisierung, Globalisierung, Lean Management und steigende Fluktuation von Mitarbeitern die interne Intransparenz vieler Organisationen.89

Hier ist die Wissensidentifikation ein zentraler Punkt, um Wissen in Organisationen transparent zu machen, Ineffizienzen und Redundanzen - bspw. das Erstellen von Marktstudien an mehreren Stellen der Organisation - zu vermeiden.90

Dabei verdeutlicht die Schaffung von Wissenstransparenz bestehende Wissenslücken der Organisation und schafft die Voraussetzungen, um über Wissenserwerb oder Wissensentwicklung zu entscheiden.91

Zur Unterstützung einer Identifikation von Wissen in internen und externen Quellen bieten sich Instrumente wie Wissenslandkarten (vgl. Abbildung 3), Yellow Pages oder Technologien an, auf welche in Kapitel 4 vertiefend eingegangen wird.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 3: Wissenslandkarten [Quelle: Probst/Romhardt (1997), S. 10.]

PROBST weist jedoch darauf hin, dass reine Technologielösungen allein nie die notwendige Transparenz innerhalb der Organisation schaffen können und immer durch den Faktor Mensch ergänzt werden müssen.92

3.3 Wissenserwerb

Sind Organisationen nicht in der Lage, erfolgsrelevantes Wissen aus eigener Kraft zu entwickeln, bietet sich durch den „Import“ von Wissen aus externen Quellen ein adäquater Weg, um Zukunftskompetenzen aufzubauen.93 Wissen wird somit wie andere Produkte auf Märkten (sog. Wissensmärkte) angeboten und nachgefragt.

Besonderheit von Wissensmärkten ist zum einen die geringe Markttransparenz, da angebotene „Produkte“ schwer zu vergleichen sind und darüber hinaus oft nur mit Potenzialen gehandelt wird. Des Weiteren sind Beziehungen zwischen Wissensnachfrager und Wissensanbieter häufig persönlicher Natur und beruhen dabei auf langfristig aufgebautem Vertrauen. Ebenso werden viele Produkte, die von Interesse wären, am Markt vorbei gehandelt.94

Mögliche Aktivitäten auf Wissensmärkten sind:95

- der Erwerb von Wissen externer Wissensträger bspw. durch den Einkauf externer Experten am Arbeitsmarkt,
- der Erwerb von Wissen anderer Organisationen durch unterschiedliche Koope- rationsformen bis hin zu Fusionen,
- der Erwerb von Stakeholderwissen96 ; als wichtigste Stakeholder im Kontext eines Wissenserwerbs werden Kunden, Lieferanten, Eigentümer, Mitarbeiter, Arbeitnehmervertreter, Politiker, Medien und meinungsbildende Personen, Finanzwelt sowie die allgemeine Öffentlichkeit bezeichnet.
- Als letzte Quelle externen Wissens werden Wissensprodukte wie bspw. Soft- ware, Blaupausen, Patente oder andere Wissensträger wie Bücher, Daten- banken, Videos etc. aufgeführt.

PROBST unterscheidet dabei den Erwerb von direkt verwendbarem Wissen und der Akquisition von Wissenspotenzialen.97

Die Grenzen des Wissenserwerbs werden durch die Kompatibilität des erworbenen Wissens bestimmt, d. h. extern aquiriertes Wissen darf einen bestimmten Grad an Fremdheit nicht übersteigen, um in die Organisation bzw. die Unternehmenskultur implementiert werden zu können.98

3.4 Wissensentwicklung

Im Mittelpunkt der Wissensentwicklung steht die Produktion neuer Ideen, neuer Fähigkeiten, leistungsfähigerer Prozesse und neuer Produkte. Wissensentwicklung umfasst alle Anstrengungen des Managements, bei denen sich die Organisation bewusst um die Produktion intern noch nicht bestehender oder die Kreierung intern und extern noch nicht vorhandener Fähigkeiten bemüht.99 Dabei ist Wissensent-wicklung nicht nur auf Forschungs- und Entwicklungsabteilungen beschränkt, sondern in allen Bereichen eines Unternehmens möglich und sinnvoll.100

Die Eigenentwicklung neuen Wissens folgt dabei dem ökonomischen Prinzip: Wissen oder Fähigkeiten werden dann durch das Unternehmen eigenentwickelt, wenn ein Fremdbezug am Markt zu teuer ist oder das Unternehmen aus strategi-schen Gründen die Kontrolle über gewisse zentrale Fähigkeiten behalten will.101

Eine Konzeptionalisierung der Wissensentwicklung kann dabei auf der individuellen oder der kollektiven Ebene vorgenommen werden.102

Individuelle Wissensentwicklung beruht auf Kreativität und systematischer Pro-blemlösungsfähigkeit.103 Kreativität (von PROBST als „chaotische Komponente“ angesehen) ist hierbei als angeborene Fähigkeit zu erachten. Die Fähigkeit zur Lösung von Problemen - als systematische Komponente - folgt hingegen eher einem Prozess, der durch mehrere Phasen beschrieben werden kann. Zur Unter-stützung der individuellen Wissensproduktion schlägt PROBST eine Revitalisierung und Neuinterpretation althergebrachter Instrumente (wie z. B. das Vorschlags-wesen) vor. Kollektive Prozesse der Wissensentwicklung bedürfen auf Grund ihrer differenzierten Logik einer Atmosphäre von Offenheit und Vertrauen, die durch eine hinreichende Kommunikationsintensität unterstützt und erzeugt werden kann. Diese Prozesse können dabei durch die Einrichtung interner „think tanks“, Lern-arenen104, Aufbau interner Kompetenzzentren oder Produktkliniken unterstützt werden.

3.5 Wissens(ver)teilung

Wissensverteilung bedeutet Weitergabe oder Bereitstellung von isoliert vorhandenem Wissen innerhalb der Organisation.105

Aufgabengebiete der Wissens(ver)teilung sind:106

1. Die Multiplikation von Wissen durch eine rasche Verbreitung auf eine Vielzahl von Mitarbeitern,
2. die Sicherung und Teilung vergangener Erfahrungen und
3. der simultane Wissensaustausch, der in der Entwicklung neuen Wissens mündet. Für eine effiziente Wissensverteilung muss der Wissensbedarf identifiziert werden. Darüber hinaus müssen die Mitarbeiter motiviert werden, ihr Wissen zu (ver)teilen.

[...]


1 Vgl. Allweyer (1998), S. 37; Abecker/Decker/Kühn (1998), S. 213.

2 Vgl. von Krogh/Venzin (1995), S. 417.

3 Vgl. Allweyer (1998), S. 37.

4 Vgl. Probst/Romhardt (1997), S. 1.

5 Vgl. Probst/Romhardt (1997), S. 3.

6 Vgl. Lehner (2000), S. 242.

7 Vgl. Bullinger/Wörner/Prieto (1998), S. 24.

8 Vgl. Lehner (2000), S. 332.

9 Bullinger definiert Technologie als „[...] das Wissen über Lösungswege zur technischen Pro blemlösung“ und versteht Basistechnologie als eine vorhandene Technologie, deren Veränderungspotenzial weitgehend ausgeschöpft ist. Vgl. Bullinger (1994), S. 34 und 97.

10 Vgl. Balzert (1996), S. 16f.; Bullinger (1994), S. 32f.

11 Vgl. Rehäuser/Krcmar (1996), S. 3 ff.; Augustin (1990), S. 15.

12 Vgl. Hansen (1996), S. 479.

13 Vgl. Rehäuser/Krcmar (1996), S. 3.

14 Vgl. Hasenkamp/Roßbach (1998), S. 956.

15 Vgl. Hasenkamp/Roßbach (1998), S. 957.

16 Vgl. Rehäuser/Krcmar (1996), S. 4. Eine ausführliche Diskussion des Begriffs Information findet sich bei Bode (1997), S. 449 ff.

17 Vgl. Steinmüller (1993), S. 236; Eine ähnliche Sichtweise des Wissens im Sinne von ver- netzter Information findet sich bei Schneider (1995), S. 12.

18 Vgl. Rehäuser/Krcmar (1996), S. 5.

19 Vgl. Strohner (1990), S. 215.

20 Vgl. Ortner (2000), S. 102 f.

21 Vgl. Rehäuser/Krcmar (1996), S. 5 f.

22 Vgl. Romhardt (1998), S. 40.

23 Reimann/Müller/Starkloff (2000), S. 275.

24 Vgl. Schüppel (1996), S. 182 f.; Nonaka/Takeuchi (1997), S. 33 f.; Romhardt (1998), S. 24.

25 Vgl. Probst/Raub/Romhardt (1999), S. 39.

26 Vgl. Romhardt (1998), S. 39.

27 Vgl. Albrecht (1993), S. 47 ff.

28 Vgl. Scheuble (1988), S. 22; Nonaka/Takeuchi (1997), S. 72.

29 Vgl. Scheuble (1998), S. 23.

30 Vgl. Nonaka/Takeuchi (1997), S. 72.

31 Vgl. Polanyi (1985), S. 14.

32 Vgl. Hasenkamp/Roßbach (1998), S. 957.

33 Vgl. Scheuble (1998), S. 23.

34 Vgl. Scheuble (1998), S. 26.

35 Vgl. Nonaka (1991), S. 98.

36 Vgl. Rehäuser/Krcmar (1996), S. 7.

37 Vgl. Scheuble (1998), S. 17 ff.

38 Vgl. Wöhe(2000), S. 5.

39 Produktionsfaktoren werden in der Literatur auch als Input-Güter, Inputfaktoren, Input, Einatz, Produktoren oder Einsatzfaktoren bezeichnet; vgl. Hoitsch (1993), S. 2; Kern (1990), S. 11.

40 Vgl. Corsten (1999), S. 173.

41 Vgl. Rehäuser/Krcmar (1996), S. 9.

42 Vgl. Rehäuser/Krcmar (1996), S. 9.

43 Vgl. Rehäuser/Krcmar (1996), S. 9; Augustin (1990), S. 23; Lullies/Bollinger/Welz (1993), S. 20.

44 Vgl. Rehäuser/Krcmar (1996), S.10 f.; Wiig/de Hoog/van der Spek (1997), S. 16.

45 Zur Messung von Wissen vgl. North/Probst/Romhardt (1998), S. 158 ff.

46 Eine ausführliche Einordnung des Produktionsfaktors Wissen in verschiedene Produktions- faktorsysteme gibt Albrecht (1993), S. 59 ff.

47 Vgl. Rehäuser/Krcmar (1996), S.13.

48 Vgl. North (1999), S. 64.

49 Vgl. Rehäuser/Krcmar (1996), S. 13 f.

50 Vgl. Krogh/Venzin (1995), S. 418; Zahn (1998), S. 45.

51 Vgl. Schüppel (1996), S. 186.

52 Vgl. Lehner (2000), S. 227. Zum organisatorischen Lernen siehe bspw. Argyris (1993), S. 99 ff.; Garvin (1993), S. 87 ff.

53 Um die Benutzung der Begriffe 'Information', 'Knowledge', 'Information Management' und 'Knowledge Management' sowie der damit verbundenen jeweiligen deutschen Übersetzung zu vereinfachen und konsistent zu halten, werden in der vorliegenden Arbeit aussschließlich die deutschsprachigen Begrifflichkeiten verwendet (Information, Wissen, Informationsmanage- ment und Wissensmanagement).

54 Vgl. Wiig (1997), S. 6.

55 Vgl. Schüppel (1996), S. 186.

56 Christmann/Jacoby/Maas (1997), S. 23.

57 Hasenkamp/Roßbach (1998), S. 958.

58 Romhardt (1998), S. 45.

59 Schüppel (1996), S. 189.

60 Schneider (1996), S. 31.

61 Vgl. Röpnack (1997), S. 14 f.

62 Vgl. Röpnack (1997), S. 14 f.

63 Vgl. Schoop (1999), S. 1348.

64 Vgl. Reimann/Müller/Starkloff (2000), S. 275.

65 Vgl. Röpnack (1997), S 11.

66 Vgl. Bullinger (1998), S. 19.

67 Vgl. Schüppel (1996), S. 188.

68 Vgl. Lehner (2000), S. 232.

69 Vgl. Schüppel (1996), S. 188.

70 Vgl. Lehner (2000), S. 232.

71 Vgl. Schüppel (1996), S. 188 f.

72 Vgl. Lehner (2000), S. 233.

73 Im Folgenden wird der Zusatz „et al.“ aus Gründen der Lesbarkeit weggelassen.

74 Die Begriffe 'Phasen' und 'Bausteine' werden im Folgenden synonym verwendet.

75 Vgl. Bullinger/Wörner/Prieto (1998), S. 24.

76 Vgl. Bullinger et al. (1998), S. 9.

77 Vgl. Probst/Raub/Romhardt (1999), S. 51 f.

78 Vgl. Bea/Haas (1995), S. 64.

79 Vgl. Romhardt (1998), S. 82.

80 Vgl. Probst/Raub/Romhardt (1999), S. 66.

81 Zum St. Galler Management Konzept siehe Gomez/Zimmermann (1993); Bleicher (1992).

82 Vgl. Probst/Raub/Romhardt (1999), S. 73.

83 Vgl. Probst/Deussen (1997), S. 6.

84 Vgl. Probst/Deussen (1997), S. 6 f.

85 Vgl. Probst/Raub/Romhardt (1999), S. 72.

86 Vgl. Probst/Deussen (1997), S. 7.

87 Vgl. Heilmann (1999), S. 11.

88 Vgl. Probst/Raub/Romhardt (1999), S. 92 ff.

89 Vgl. Probst/Raub/Romhardt (1999), S. 144.

90 Vgl. Bullinger et al. (1998), S. 12.

91 Vgl. Probst/Raub/Romhardt (1999), S. 144.

92 Vgl. Probst/Romhardt (1997), S. 10.

93 Vgl. Roehl/Romhardt (1997), S. 43.

94 Vgl. Probst/Raub/Romhardt (1999), S. 150.

95 Vgl. Probst/Raub/Romhardt (1999), S. 150.

96 Zum Begriff Stakeholder siehe Bleicher,K. (1992), S. 105 und 139.

97 Vgl. Probst/Raub/Romhardt (1999), S. 152.

98 Vgl. Roehl/Romhardt (1997), S. 43.

99 Vgl. Probst/Raub/Romhardt (1999), S. 179.

100 Vgl. Heilmann (1999), S. 11.

101 Vgl. Probst/Raub/Romhardt (1999), S. 180.

102 Vgl. Bullinger (1998), S. 15.

103 Vgl. zum Folgenden Probst/Romhardt (1997), S. 12 f.

104 Zum Lernarenakonzept vgl. Romhardt (1995).

105 Vgl. Bullinger (1998), S. 16.

106 Vgl. Probst/Raub/Romhardt (1999), S. 264.

Ende der Leseprobe aus 95 Seiten

Details

Titel
Basistechnologien zur Unterstützung des Wissensmanagements
Hochschule
Universität Duisburg-Essen  (Fachbereich Wirtschaftsinformatik und Operations Research)
Note
3,0
Autor
Jahr
2001
Seiten
95
Katalognummer
V9702
ISBN (eBook)
9783638163323
Dateigröße
955 KB
Sprache
Deutsch
Schlagworte
Knowledge Management, Wissensmanagement, Data Warehouse, Data Mining, Dokumentenmanagement, Workflow-Management, Internet, Intranet, Lotus Notes
Arbeit zitieren
Holger Himmel (Autor), 2001, Basistechnologien zur Unterstützung des Wissensmanagements, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/9702

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