Wissensmanagement für Controller - eine Bestandsaufnahme innovativer Tools Ontologien Ontologies Berichtswesen

Inhaltsverzeichnis

I Verzeichnis der Abbildungen

II Ziel der Arbeit

1 Wissensmanagement und Controlling

1.1 Einführung
1.1.1 Wettbewerbsvorteile durch Wissensmanagement
1.1.2 Der ruhende Pol: das Berichtswesen eines Controllers
1.2 Bausteine des Knowledge-Life-Cycle
1.2.1 Wissensgenerierung
1.2.2 Wissenserfassung
1.2.3 Wissenszugriff
1.2.4 Wissensnutzung
1.3 Zusammenfassung

2 Organisation des Wissens
2.1 Abbildung von Wissensstrukturen
2.1.1 Ontologien
2.1.2 Strukturierte Sprachen
2.2 Integration Wissensmanagement
2.2.1 Wissensplattformen in Unternehmen
2.2.2 Collaboration
2.2.3 Content Management
2.2.4 Visualisierung & Aggregation
2.2.5 Information Retrieval
2.3 Zusammenfassung

3 Fallbeispiel und Ergänzungen
3.1 Contropolis – Wissensportal für Controller
3.1.1 Ziele und Philosophie von Contropolis
3.1.2 Contropolis Module
3.1.2.1 Kommunikation
3.1.2.2 Content Management
3.1.2.3 Expertenraum
3.2 Zusammenfassung und Ausblick

III Literaturverzeichnis

I Verzeichnis der Abbildungen

Abbildung 1 Wissenselemente

Abbildung 2 Einordnung quantitativer und qualitativer Daten in das Berichtswesen

Abbildung 3 Bausteine eines einfachen Knowledge-Life-Cycle

Abbildung 4 Metawissen

Abbildung 5 Contentorientierung

Abbildung 6 Einflussfaktoren auf den Community Value Added (CVA)

II Ziel der Arbeit

Die Wichtigkeit, richtige Informationen klug zu nutzen, einen Wissensvor- sprung gegenüber seinen Wettbewerbern zu verbuchen und aus erkannten Fehlern zu lernen, scheint für den unternehmerischen Erfolg ohne jeden Zweifel von höchster Bedeutung zu sein. Niemand mag das bestreiten. Doch so richtig diese Aussage ist: Sie scheint viele offene Fragen ans Licht zu bringen und einen endlosen Diskussionsfaden über das Management von Wissen in Gang zu setzen. Ziel dieser Arbeit ist es, aus der Perspektive des Controllings einige wichtige Ansätze in diese Diskussion einzubringen.

Nach einer kurzen Einführung in die Begrifflichkeiten einer ganzheitlichen Betrachtung von Wissen und dessen Controlling sollen im ersten Kapitel dieser Arbeit systematisch Forderungen an ein solches System erarbeitet werden (Knowledge-Life-Cycle). Es gilt zu überlegen, wie das Controlling seiner Rolle als viel zitierter betriebswirtschaftlicher Redakteur im Hinblick auf die Einführung eines Wissenscontrollings gerecht werden kann. Immer lauter werden die Forderungen an die Ideenproduzenten, nicht nur neue ausgeklügelte Konzepte zu liefern und somit die Anzahl an Methoden, Tools oder Manuals in die Höhe zu treiben, sondern zudem nutzerorientiert sowie an ein ganzheitliches und mithin leicht verständliches Vorgehen zu denken.

Kapitel zwei soll versuchen, die vorherigen Forderungen mit genauen Emp- fehlungen zu untermauern. Die neuere Literatur versucht, Visionen früherer Beiträge zu Themen des Wissensmanagements in die Praxis umzusetzen.

Anerkannt scheinen Aphorismen, die Wissen als den einzigen Produktions- faktor titulieren, der sich mit zunehmender Nutzung fortschreitend vermeh- re. Regelkreise oder Spiralen des Wissensmanagements sollen das neue Paradigma verdeutlichen. Hieran soll diese Arbeit richtiger Weise anknüpfen, aber nicht versuchen, den hundertsten Regelkreis des Wissensmanagements zu zeichnen. Heutzutage unterstreichen einschlägige Werke die Notwendig- keit eines Content Managements oder eines Content Management Systems; Intranets von Firmen mutieren von einstigen digitalisierten Newsboards zu Contentmaschinerien. Das zweite Kapitel diskutiert einige Lösungsmöglich- keiten des Wissensmanagements aus dieser Perspektive heraus.

Das dritte und letzte Kapitel wird die Themen aus dem zweiten Teil anhand des Praxisprojektes Contropolis greifbarer machen. Contropolis ist ein web- basiertes, öffentliches Wissensportal für Controller im Internet. Als eine inte- rorganisationale Plattform konzipiert kann es überdies auch in einzelnen Unternehmen zum Einsatz kommen. Ein anschließender Ausblick diskutiert mögliche Erweiterungen von Contropolis.

Alle in den Fußnoten genannten und im Anhang aufgelisteten Aufsätze fin- den sich in digitalisierter Form auf: www.dirk-brinkmann.de

1 Wissensmanagement und Controlling

1.1 Einführung

Wissen ist der erste Rohstoff der sich mit laufender Nutzung zu vermehren scheint und ist nach Drucker nicht nur eines von mehreren traditionellen Produktionsmitteln – wie Arbeitskraft, Kapital, Grundbesitz-, sondern die einzige wichtige Ressource¹. Dieser einfache Satz birgt viele Veränderungen in der Art und Weise wie das Unternehmertum in Zukunft gedeutet werden kann. Ist Wissen im organisationalen Sinne verstanden Wissen über, in und entstanden durch Projekte und Prozesse, so stellt es hohe Anforderungen an ein System, das von sich behauptet, Wissen zu managen: es gezielt für den unternehmerischen Erfolg einzusetzen und in letzter Konsequenz dafür ver- antwortlich zu machen, diesen Erfolg erreicht oder verpasst zu haben. Wis- sen über das aktuelle Geschäft zu haben, das richtige Wissen in der betrieb- lichen Tätigkeit zu nutzen und aus Fehlern zu lernen, behauptet dann mehr als nur das Sammeln und Speichern von Daten, das Erstellen von Monatsbe- richten, die Dokumentation von Meetings, die Einführung von Projektrichtli- nien usw. Es impliziert die Forderung, bei Bedarf richtige Informationen in einem richtigen und verstandenen Kontext verfügbar zu haben. Kurzum: es erfordert den Umgang mit Inhalten – wir wollen diese Inhalte künftig syn- onym mit Content bezeichnen – unabhängig von der Art der verwendeten Medien. Wissensmanagement setzt genau hier an. „The trick is making sure that access to knowledge, information and data is available to the right person, at the right time and in the right place”². Dieser “Trick” ist der Motor eines jeden Wissensmanagements – also der gezielte Umgang mit organisationalem Wissen. Dieser Prozess soll in dieser Arbeit diskutiert und dem Controller gewissermaßen in Rechnung gestellt werden. Vielfach spricht man nämlich bereits vom Wissenscontrolling³.

Wissen entsteht durch die Verarbeitung und Verankerung wahrgenommener Informationen (Lernprozess)⁴. Informationen beschreiben dabei in einem Kontext befindliche Daten. Abbildung 1 zeigt die Grundelemente des Wis- sensbegriffs.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 1: Wissenselemente

Quelle: [Wissen managen], Seite 36.

Diese Aufteilung des Wissens in vorgelagerte Elemente zeigt die eingangs erwähnte Forderung, nicht mit Dokumenten, Videos, Handbüchern etc. son- dern mit Content umzugehen. Zeichen oder Fakten bilden dabei die unterste Stufe und werden durch Syntaxregeln (z. B. Dezimalsystem) zu Daten. Da- ten werden zu Informationen, wenn sie einem Kontext unterstellt werden (z. B. Die Bank ist in der Ortsmitte – wenn wir von einem Kreditinstitut und nicht von der Parkbank sprechen oder wie in der Abbildung, dass 1,70 der Preis in DM für einen Dollar ist). Wissensmanagement sorgt dann dafür, „daß das knappe Gut Wissen effektiv und effizient eingesetzt wird“⁵.

1.1.1 Wettbewerbsvorteile durch Wissensmanagement

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Da die meisten Unternehmen heute schlank sind nachdem sie ihre Wert- schöpfung immer mehr den eigenen Kernkompetenzen angepasst haben, eröffnen sich neue Schnittstellen im Unternehmen nach außen. Die Verlage- rung eigens abgewickelter Prozesse oder einzelner Teilschritte nach Außen involviert Dritte in den betrieblichen Informationsfluss immer intensiver. Stellen wir uns das folgende authentische Szenario einmal vor. Ein deut- sches Profit Center eines global tätigen Unternehmens hat sich darauf spezi- alisiert, seinen (Geschäfts-)Kunden unter anderem Logistikdienstleistungen anzubieten. Für namhafte Großkunden in Deutschland liefert es Produkte an Endkunden und den weiterverkaufenden Handel, übernimmt Fakturierungs- aufträge, den telefonischen Kundenservice und die Retourenabwicklung.

Unter anderem bedient es ein Profit Center im Endkundengeschäft einer anderen Strategischen Geschäftseinheit des eigenen Konzerns. Man mag annehmen, dass sich diese Unternehmen untereinander absprechen und Geschäftsaktivitäten planen. Zumal der Kunde des Logistikzentrums weltweit fast 80 Millionen Endkunden – zum Teil direkt, zum Teil über ausschließlich eigene Filialen – bedient und seine Abverkäufe große Schwankungen in kur- zen Zeitabständen aufweisen. Absprachen? Absprachen finden kaum bis gar nicht statt. Das Logistikzentrum ist allzu häufig auf sich allein gestellt. Es plant mit dem Blick aus dem Fenster die Abverkäufe eines seiner größten Kunden nach zufälligen Mustern. Man hat sich durchgerungen, Aufzeichnun- gen der vergangenen Marketingaktivitäten des Kunden zu Rate zu ziehen (Neuauflagen des Kataloges, Kundendirektanschreiben usw.) und diese den Auftragseingängen gegenüberzustellen, da mögliche, zu erwartende Auf- tragszahlen des Kunden in der Vergangenheit vollkommen falsch angegeben wurden. Anhand sorgfältiger Beobachtungen der Marketingaktivitäten des Kunden (im TV oder Radio) werden dann eigene Kapazitäten geplant – mit einer gelernten, höchstmöglichen Flexibilität im Einsatz aller Mitarbeiter.

Dieses Beispiel ist zugegebener Weise ein wenig dramatisch und mit einem Dringlichkeitsvermerk zu versehen, in der Informationsversorgung elemen- tarste Dinge zu regeln. Hier wird allerdings schnell ersichtlich, dass es Ziel sein muss, das dokumentierte und relevante Wissen allen Mitarbeitern uns sonstigen Stakeholdern für ihre Aufgabe zur Verfügung zu stellen.

Wissen impliziert mithin eine eindeutige Strategierelevanz⁶. Produkte werden immer wissensintensiver, aber auch wie im obigen Beispiel Prozesse. So wird in der Balanced Scorecard die Bedeutung des Lernens durch Anwendung von Wissen auf Informationen in ein Gesamtbild gerückt und behauptet, dass diese Perspektive die höchste Vorlaufzeit hätte und jeder betriebliche Erfolg (gemessen an meist finanziellen Größen) letztendlich hierauf aufbaue. Wenn auch diese Kausalität in manchen Scorecards aufgrund dieser langen Vor- laufzeiten erst nachgewiesen werden muss, scheint es dennoch angebracht, in solchen (nachvollziehbaren) Kaskaden zu denken, um den Begriff des Wissensmanagements richtig in die Unternehmensführung einordnen zu können.

1.1.2 Der ruhende Pol: das Berichtswesen eines Controllers

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Controller haben im Unternehmen die Aufgabe der Informationsversorgung übernommen⁷. Als in den eigenen Reihen oft erwähnter betriebswirtschaftli- cher Redakteur und Berater nimmt der Controller alles andere war als redak- tionelle Dienste. Er erzeugt ein ganzes Repertoire an Berichten: monatliche Deckungsbeitragsabweichungen, Produktgruppenanalysen, Overhead- Analysen, Cash-Flow Statements aber auch Strategische Dialoge etc. Im vorherigen Abschnitt wurde gezeigt, dass die Balanced Scorecard mit ihren Perspektiven nicht nur finanzielle Kennzahlen aufzeigt, sondern versucht, die finanziellen Ergebnisse mit einem Kontext zu untermauern bzw. ihnen quali- tative Informationen zuzuordnen. Diese qualitativen Informationen haben die vorteilhafte Eigenschaft, unter Berücksichtigung der Zeit logisch den finanziellen Kennzahlen vorangestellt zu sein (Leading Parameter). Die Be- richte im analytischen Dienst des Controllings sind allerdings zahlenlastig und häufig rechenintensiv. Zahlen innerhalb dieser Berichte sind immer für einen bestimmten Kontext gültig⁸. Planzahlen z. B. werden in einem Pla- nungsprozess kollaborativ im Unternehmen ermittelt und sollen künftige Strukturen abbilden sowie als Grundlage für Ressourcenzuweisungen dienen. Ein Plan besteht nun nicht nur aus einer anderen Struktur mit unterschiedli- chen Produktgruppen oder Vertriebsregionen verglichen zum Ist, sondern spiegelt einen komplett anderen Kontext unternehmerischen Handelns wi- der. Bestimmte Produkte aus dem Verkaufsgebiet X wurden aus dem Sorti- ment gestrichen, da sie sich als Komplexitätstreiber herausstellten. Die Ab- satzverdopplung der Premiummarke Y wird voraussichtlich nicht repräsenta- tiv sein, da der Umtausch von DM in € bevorsteht usw. All diese Kontextbei- träge symbolisieren einen erstellten Plan. Das Aggregieren des Gesamtum- satzes über alle Produktgruppen hinweg ist damit nur noch reine Abarbei- tung. Nun werden konventionelle Berichte mit signifikanten, vom Controller als wichtig erachteten Auffälligkeiten kommentiert wiedergegeben – Zahlen werden quasi mit beschreibenden Texten verknüpft. Aber: Stehen diese Kommentare in einer strukturierten Form zur Verfügung? Gibt es einen sys- tematischen Weg, diese „weichen“ Informationen zu einem Gesamtkontext zu verdichten (Wissens-Retrieval)? Kann z. B. der Controller aus den Routi- ne-Meetings der globalen Marketingteams die Einschätzungen der US- Amerikaner für den deutschen Markt einholen? Falls ja, wie lange mag so etwas dauern und wie valide sind die Antworten? Schnell wird deutlich, dass der Umgang mit qualitativen Daten keineswegs so professionell vonstatten geht wie das Aufstellen einer Kapitalflussrechnung oder Deckungsbeitrags- rechnung. Die folgende Abbildung 2 veranschaulicht dieses Phänomen.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 2: Einordnung quantitativer und qualitativer Daten in das Berichtswesen

Quelle: eigene Darstellung

In der Abbildungswelt existiert ein Kern mehr oder weniger persistent starrer Modelle von Geschäftsprozessen und Analysestrukturen (Kern in Abbil- dung 2). Umgeben von äußeren Einflüssen erfährt dieser ruhende Pol Druck- und Sogwirkungen. Eine Fähigkeit der Strukturadaption der Modelle kann durch Abbildung des Kontextes und somit durch eine bessere Erklärung der Modelle erreicht werden (mittiger Kreis). Es kann sicher nicht gefordert wer- den, den unternehmerischen Kontext mit allen Facetten abzubilden⁹. Ähnlich dem Aufbau eines Fragebogens kann aber versucht werden, sukzessive das Berichtswesen mit qualitativen Informationen anzureichern und zu verbin- den. So mag dann z. B. ein Beteiligungscontrolling bei der Analyse der Pro- duktumsätze seiner Einheiten nicht nur Zahlen erfragen, sondern einige wichtige Kennzahlen durch die Beantwortung eines Fragenkataloges relati- vieren. Nicht nur Fragebögen können der Erfassung strukturierter weicher Daten dienen, auch die systematische Strukturierung wichtiger Dokumente wie z. B. Stellenbeschreibungen, Konkurrenzanalysen oder Meetings können helfen, das organisationale Wissen zu externalisieren und weiche Fakten in geordneter Form zu erhalten. Von Informationsversorgern im Unternehmen wird genau solch eine tiefgreifende Analyse erwartet, um proaktiver handeln und letztendlich den Einfluss des Wissensmanagements auf den Unterneh- menserfolg besser messen zu können (äußerer, harmonisierender Kreis)¹⁰.

Auch rudimentäre Lösungsansätze sind hier meist hilfreich und stoßen sicher stets einen Lernprozess an. Dieser Lernprozess soll im Folgenden Abschnitt mit den Bausteinen des Knowledge-Life-Cycle näher beschrieben werden.

1.2 Bausteine des Knowledge-Life-Cycle

In fast allen einführenden Beiträgen zum Thema Wissensmanagement findet sich ein Regelkreis über die Thematik. Ausgehend von der Identifikation organisationalen Wissens über die Forderung einer Externalisierung und anschließenden Nutzung werden konkrete Handlungsempfehlungen aus diesen Evolutionsstufen des Wissens abgeleitet. Als geschlossenes System stellen diese Stufen Bausteine eines Knowledge-Life-Cycle dar¹¹. Häufig wird dieser Prozess am Anfang durch eine Zielvereinbarung im Wissensmanage- ment und am Ende durch eine die Zielgrößen verändernde Feedbackgröße angereichert¹². Folgende Abbildung 3 zeigt eine vereinfachte Form des Knowledge-Life-Cycles.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 3: Bausteine eines einfchen Knowledge-Life-Cylce

Quelle: [Knowledge-Life-Cycle], S. 7

1.2.1 Wissensgenerierung

Schnurr et. al. füllen den ersten Schritt dieses Prozesses mit der Externalisie- rung von Wissen. Hier steht nicht nur der Hinweis im Vordergrund, dass Wissensinhalte aus den Köpfen der Mitarbeiter geholt werden sollen, son- dern „so erzeugt oder konvertiert werden, dass sie den organisationseigenen Konventionen entsprechen“¹³. Die Erzeugung von Inhalten gegen einen defi- nierten „Namensraum“, d. h. einer systematischen Erfassung von Inhalten mit bekannten Termini, wird gefordert. Wir werden weiter unten mehr über die Möglichkeiten zur Schaffung solcher Namensräume erfahren. Die Heraus- forderung einer gezielten Extraktion von Informationen aus Dokumenten wie es in 1.1.2 angedeutet wurde, ist vorerst vollkommen ausreichend, um die Notwendigkeit solcher Konventionen zu verstehen. Es sei noch einmal er- wähnt, dass Konventionen keineswegs eine hohe Genauigkeit hinsichtlich des Formalisierungsgrades von Wissen aufweisen müssen. Auf der einen Seite können z. B. vollkommen unstrukturierte Textteile vorliegen, die viel- leicht nur mit „naiven“ Beschreibungsdaten (Metadaten) angereichert sind¹⁴ (z. B. Autor, Datum etc.), oder stark strukturierte Texte, deren Erstellung dem Ausfüllen von Formularen gleichkommt. Eine Kombination beider Ex- treme kann an manchen Stellen durchaus sinnvoll sein (z. B. die strukturier- te Darstellung einer Executive Summary, die einen mitgelieferten, nicht strukturierten Aufsatz beschreibt).

Eine Randbemerkung: Diese Ausarbeitung stellt primär die technischen As- pekte eines Wissensmanagements in den Vordergrund. Konzepte orientiert am Knowledge-Life-Cycle sollten bei allen technischen Raffinessen jedoch nicht verkennen, dass die Schaffung einer lernenden Organisation, in der Wissen in einem hohen Maße externalisiert wird, einem gewaltigen Change- Projekt im Unternehmen gleichkommt. Denn Wissen kann zwar in Handbü- chern, Memos, Videos etc. externalisiert werden, es haftet jedoch stets an Individuen (Individualwissen) oder Gruppen (Gruppenwissen) bzw. Organi- sationen oder Institutionen. Mit diesen Wissensträgern werden Wissensziele vereinbart. Eine Bestandsaufnahme vorhandenen Wissens ist somit ein ers- ter, nützlicher Schritt hin zur lernenden Organisation. Der frühere CEO von HP sagte dazu: „If HP knew what HP knows, we would be three times as profitable“.

Die folgende Abbildung 4 stellt Wissen sowie die Wissensbewusstheit ge- genüber und leitet allgemeine Zustände von Metawissen in Unternehmen ab.

[...]

¹ Vgl. [Organisation], S. 17.

² [Memory], S. 5

³ [BSC], S. 205

⁴ Vgl. [BSC], S. 204

⁵ Vgl. [BSC], S. 204.

⁶ Vgl. [Wissen managen], S. 26f.

⁷ Vgl. [Controlling], S. 175

⁸ Weiter unten wird mit Hilfe der Strukturbeschreibung XML ersichtlich, dass es möglich sein muss, Inhalte in verschiedenen Kontexten wiederzugeben.

⁹ Die Abbildung 4 wird zeigen, dass im Grunde ausgeschlossen ist, solch eine erschöpfende Darstellung des Kontextes zu erzielen.

¹⁰ Vgl. u. a. [Unternehmensberatung], S. 51.

¹¹ Vgl. [Ontologies1], S. 5

¹² Vgl. z. B. [Wissen managen], S. 58; [Wissensmanagement], S. 79

¹³ Vgl. [Ontologies1], S. 6.

¹⁴ Man spricht auch von flachen Metadaten