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Potenziale von Web 2.0 Anwendungen im Wissensmanagement

Bachelorarbeit 2010 79 Seiten

BWL - Allgemeines

Leseprobe

Inhaltsverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Tabellenverzeichnis

1 Einfuhrung

2 Wissen und Wissensmanagement
2.1 Der Begriff des Wissens
2.1.1 Wissensdimensionen
2.1.2 Wissenserzeugung
2.1.3 Wissensreprasentation
2.2 Wissensmanagement
2.3 Modelle des Wissensmanagements
2.4 Instrumente des Wissensmanagements

3 Web 2.0 und die Anwendung im Wissensmanagement
3.1 Charakterisierung von Web 2.0
3.2 Web 2.0-Instrumente im Wissensmanagement
3.3 Weblogs im Wissensmanagement
3.4 Wikis im Wissensmanagement
3.5 Semantisches Web im Wissensmanagement

4 Fallbeispiel: Messedesign-Wiki
4.1 Analyse und Zielidentifikation
4.2 Konzeption
4.3 Realisierung

5 Ergebnisse und Ausblick

Anhang

Glossar

Literaturverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1: Die Wissenstreppe nach North

Abbildung 2: Das Kontinuum von Daten uber Informationen zu Wissen

Abbildung 3: Die Wissensspirale nach Nonaka & Takeuchi

Abbildung 4: Das Schichtenmodell der Wissensbasis

Abbildung 5: Der Wissensmanagementkreislauf

Abbildung 6: Informationsangebot, -bedarf, -nachfrage

Abbildung 7: Die Objekt- und die Prozessperspektive auf das Wissen

Abbildung 8: Zusammenfuhrung der Wissensmanagementmodelle

Abbildung 9: Beispiel einer Tag Cloud

Abbildung 10: Informationsverteilung von Weblogs im Vergleich zum klassischen WWW

Abbildung 11: Nutzerrolle im Wikki-basierten Web im Vergleich zum klassischen WWW

Abbildung 12: Integration von Datenquellen in Conweaver

Abbildung 13: Benutzeroberflache des Messedesign Wikis

Abbildung 14: Kartenansicht des Messedesign Wikis

Tabellenverzeichnis

Tabelle 1: Uberblick uber Definitionen des Wissensmanagements

Tabelle 2: Wikis und Weblogs im Vergleich

1 Einfuhrung

„Das Wissen der Menschheit verdoppelt sich alle funf Jahre, wahrend die Halfte davon in ca. drei Jahren wieder veraltet."[1]

Das zwanzigste Jahrhundert ist gepragt vom Wandel industrialisierter Volkswirt- schaften in die sogenannte „Wissensgesellschaft''[2] Der Ausdruck wurde unter ande- rem durch den Okonomen Peter Drucker gepragt.[3] Er identifizierte als neue domi- nierende Gruppe nach der Klasse der Industriearbeiter die Wissensarbeiter[4] Statt Arbeit, Boden und Kapital zahlt heute Wissen als „die wichtigste Ressource einer entwickelten Wirtschaft"[5].

Die Verwendung dieser Ressource in Unternehmen stellt in Zeiten der Globalisie- rung, Technologisierung, sowie stetig kurzer werdender Produktionszyklen einen wettbewerbsrelevanten Faktor dar.[6] Laut einer Umfrage des Fraunhofer-Institut fur Arbeitswirtschaft und Organisation gab die Mehrheit der befragten Unternehmen an, dass der Produktionsfaktor Wissen mehr als 50% Anteil zur Wertschopfung beitragt und uber 62% erwarten, dass sie durch den Einsatz von Wissensmanagement die Kundennahe verbessern, die Qualitat der Produkte steigern, sowie die Innovations- fahigkeit erhohen kann.[7]

Wahrend Wissensmanagement von einigen Konzernen bereits erfolgreich einge- fuhrt wurde, stellt es fur mittelstandische Unternehmen noch keine Selbstverstand- lichkeit dar.[8]

Neben des Wandels zur Wissensgesellschaft hat vor allem die Etablierung des World Wide Web gegen Ende des zwanzigsten Jahrhunderts zu umfassenden Ver- anderungen in gesellschaftlicher wie auch technologischer Hinsicht gefuhrt. Breit- bandanschlusse und Drahtlose Netzwerke vernetzen immer mehr Nutzer uber den gesamten Globus.

Das Platzen der Dot-Com-Blase 2001 gilt als Einschnitt in der Entwicklung des WWWW. Wahrend manche Internetdienste von der Oberflache verschwanden, konnte sich eine neue Art von Anwendungen im WW etablieren.

Sogenannte Web 2.0 Anwendungen wie Wikipedia, Facebook oder Second Life wurden au&erst popular. Mittlerweile werden einige von ihnen von Millionen von Anwendern weltweit genutzt und besitzen Marktwerte in Milliardenhohe.[9]

Im Vordergrund von Web 2.0 Anwendungen steht der Umgang und die Kommunika- tion von Informationen.

Die uber das Internet ubertragene Menge an Informationen wachst stetig weiter. Die Ubertragungsrate wird laut einer Schatzung bis zum Jahr 2014 einem monatlichen Datenaufkommen von 64 Exabytes[10] entsprechen, vergleichbar mit dem Speicher- platz von 16 Milliarden DVDs.[11]

Es stellt angesichts dieser Datenmenge kein Problem mehr dar, an Informationen zu gelangen, sondern im Gegenteil die Informationsuberflutung zu regeln.

Durch die einfache und schnelle Verbreitung von Informationen beispielsweise uber Emails, entwickelt sich die Uberflutung auch zu einer Problematik fur Unternehmen, da die Mitarbeiter mit relevanten, genauso wie mit irrelevanten Informationen uber- hauft werden.

Einige Web 2.0 Anwendungen zielen daher darauf ab, den unkontrollierbaren Fluss an Informationen zu verarbeiten. Plattformen wie Wikis und Weblogs sollen Informa­tionen speichern und Instrumente wie Feeds und Tags deren Weitergabe und Ver- teilung effizienter gestalten.

Auch Unternehmen sehen mittlerweile in solchen Web 2.0 Anwendungen gro&es Potenzial. Der Einsatz solcher Software in Unternehmen wachst stetig, so dass bis 2013 laut Gartner 80% aller unternehmensubergreifenden Plattformen auf Web 2.0 Anwendungen basieren werden.[12] Schon heute experimentieren 77% der deutschen Unternehmen mit dem Wandel zum sogenannten Enterprise 2.0.[13] Die beiden meist genutzten Anwendungen stellen dabei Wikis und Weblogs dar.[14]

Unter Unternehmen, die bereits Web 2.0 Anwendungen eingefuhrt haben, sahen 65% den Einsatz im Wissensmanagement. Lediglich 35% sahen sie als unterneh- mensinternes Kommunikationswerkzeug und 33% als Software fur Marketing und PR.[15] Die Verwendung von Web 2.0 im Wissensmanagement wird auch von McKin- sey als der am meisten genutzte Einsatz identifiziert.[16]

Gegenstand und Ziele der Arbeit

Obwohl der Einsatz von Web 2.0 Anwendungen im Wissensmanagement noch rela- tiv neu ist, kann ein stetig wachsendes Interesse daran erkannt werden. Trotzdem haben 7% der von McKinsey befragten Unternehmen, welche diese Technologien einfuhrten, deren Einsatz wieder abgebrochen.

Welche Moglichkeiten aber auch welche Risiken sich bei einem Einsatz im Unter­nehmen verbergen, soll in dieser Arbeit untersucht werden. Explizit wird dabei auf den Nutzen von Web 2.0 Software fur den Produktionsfaktor Wissen und dessen Verwendung im Unternehmen eingegangen. Dabei mussen alle Aspekte des Wis- sensmanagements analysiert werden, um den Einsatz der Anwendungen klar ab- grenzen zu konnen.

Folgende drei Gegenstande sollen in dieser Arbeit erarbeitet werden:

1. Analysieren der Potenziale von Web 2.0 Technologien als Moglichkeit, Wis­sen maschinell abzubilden, zu speichern, zu reprasentieren und zu verarbei- ten. Dies bezieht speziell die Untersuchung hinsichtlich des Einsatzes von semantischen Technologien mit ein, da sie eine mogliche signifikante Ent- wicklung fur den Umgang mit Wissen darstellen.
2. Untersuchen der Potenziale von Web 2.0 Anwendungen in der Verwendung von Wissen als Produktionsmittel im Wissensmanagement.
3. Testen der praktischen Anwendbarkeit von Web 2.0 Software in Unterneh­men am Beispiel der Planung und Realisierung eines unternehmensinternen Wikis bei der XXXXX GmbH.

Aufbau der Arbeit

Es wird eine Untergliederung in drei hauptsachliche Kapitel vorgenommen.

Im ersten Kapitel wird zunachst eine Erklarung des Begriffs Wissen, die Abgrenzung zu Daten und Informationen, sowie Dimensionen von Wissen gegeben. Weiterhin wird die Wissenserzeugung und -representation hinsichtlich der spateren Analyse naher erlautert. Es folgt die Hinfuhrung zum Wissensmanagement und die Vorstel- lung zwei Wissensmanagementmodellen.

Das zweite Kapitel charakterisiert den Begriff des Web 2.0 und seine technischen Aspekte. Bei der Vorstellung von ausgewahlten Web 2.0 Instrumenten und Plattfor- men wird deren Potenzial hinsichtlich der ersten beiden oben genannten Untersu- chungsgegenstande erarbeitet.

Das dritte Kapitel behandelt die Konzeption sowie Realisation eines Wikis fur die XXXXX GmbH.

2 Wissen und Wissensmanagement

Um die Verwendung des Produktionsfaktors Wissen in Unternehmen managen zu konnen, muss dieser als solcher gesondert betrachtet werden. Wissen differenziert sich im Vergleich zu Arbeit oder Kapital in wesentlichen Punkten, beispielsweise der Teilbarkeit. Daher wird folgend der Gegenstand des Wissens naher erlautert, bevor danach dessen Verwendung in Organisationen beleuchtet wird.

2.1 Der Begriff des Wissens

In der Literatur hat sich bisher keine allgemein gultige, eindeutige Definition von Wissen herausgebildet. Anfange uber die Diskussion des Begriffs und seine Bedeu- tung finden sich z.B. in der „Theaitetos"[17] des griechischen Philosophen Platon. Die folgenden Ausfuhrungen sollen eine betriebswirtschaftlich relevante Erklarung von Wissen und die im Kontext gebrauchten Grundbegriffe geben. Denn je nach Per- spektive (z.B. Konstruktivismus, Positivismus, Systemtheorie) unterscheiden sich die Ansichten uber den Begriff und das Verstandnis von Wissen.

Daten, Informationen, Wissen

Die Abgrenzung von Wissen zu Daten und Informationen ist ein hilfreicher Einstieg zur Charakterisierung von Wissen und in der Literatur sehr verbreitet.[18] Einen um- fassenden Uberblick uber die verschiedenen Definitionen der drei Begriffe gibt bei­spielsweise Franz Lehner.[19]

In Betracht ihrer praxisorientierten und anschaulichen Darstellung wird folgend die Abgrenzung nach North verwendet. Dieser sieht Wissen als einen Prozess der Ver- netzung und verdeutlicht dies anhand des Modells der Wissenstreppe, welche in Abbildung 1 veranschaulicht wird.[20]

Auf der untersten Ebene steht das Zeichen. Es ist ein rein formales Gebilde, z.B. ein Buchstabe, eine Ziffer oder ein Sonderzeichen. Durch Ordnungsregeln, wie einem Code oder einer Syntax werden Zeichen fur den Empfanger syntaktisch und seman- tisch verstandlich und bilden Daten. Daten sind noch nicht interpretierte Symbole, wie beispielsweise Zahlen oder ein Verkehrsschild. „Data is what comes directly from sensors, reporting on the measurement level of some variable. Information is data that has been organized or given structure - that is, placed in context - and thus endowed with meaning."[21] Nur wenn ein Bezug zwischen diesen Daten hergestellt wird und ihnen eine Bedeutung zukommt, werden sie zu Informationen. „Diese In- formationen sind fur Betrachter wertlos, die sie nicht mit anderen aktuellen oder in der Vergangenheit gespeicherten Informationen vernetzen konnen"[22] Erst durch die Verknupfung von Informationen entsteht Wissen. Dieser Prozess lauft nur durch die bewusste Verarbeitung von Informationen ab, die wie Rohstoff fur einen Produkti- onsprozess dienen.

Die Unterscheidung zwischen Daten, Informationen und Wissen ist fur ein ganzheit- liches Verstandnis unerlasslich. Trotzdem sind diese Begriffe nicht strikt getrennt zu sehen, sondern in einem kausalen Zusammenhang zu setzen.

Probst et al. schlagen hier die Vorstellung eines Kontinuums zwischen den beiden Polen Daten und Wissen vor, wie in Abbildung 2 dargestellt.[23] Da der Mensch sich in einer Problemsituation nicht sprunghaft, sondern schrittweise durch das Verknup- fen und Interpretieren von Informationen an die Losung herantastet, ist diese Sicht- weise wesentlich realitatsnaher.[24]

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Quelle: (Probst; Raub; Romhardt, 2006) S. 17.

Abbildung 2: Das Kontinuum von Daten uber Informationen zu Wissen

Nach Boulding stellt Wissen eine Struktur dar, in die sich Informationen wie einzelne Bausteine einfugen. "Knowledge must itself be regarded as a structure, a very com­plex and frequent quite loose pattern,[...] with its parts connected in various ways by ties of varying degrees of strength.”[25] Diese Struktur wird durch die einzelnen Infor­mationen auf drei Weisen beeinflusst:[26]

Informationen erganzen: Informationen konnen bestehendes Wissen vervollstandi- gen und sich in die Struktur integrieren.

Informationen fundieren: Informationen konnen Wissen untermauern oder aber Zweifel daran aufkommen lassen.

Informationen modifizieren: Informationen konnen zu einer Uberarbeitung von exis- tierendem Wissen fuhren, indem Teilbereiche angelegt, erweitert oder redu- ziert werden.

Individualist des Wissens

Es wurde erortert, dass Wissen als Prozess der Informationsvernetzung entsteht. In der Kommunikationswissenschaft wird jedoch verdeutlicht, dass bei einer Informati- onsubermittlung die Einordnung der Information, Beurteilung und Deutung durch den Empfanger erfolgt.[27] Wissen ist also mehr als nur vernetzte Informationen. „Wissen setzt sich aus kognitiven, normativen und emotionalen Bestandteilen zu- sammen"[28] Bohnen schreibt ..Information tells the current or past status of some part of the production system. Knowledge goes further; it allows the making of predic­tions, causal associations, or prescriptive decisions about what to do.”[29] Wissen ist also kein rein objektiver Gegenstand, sondern Ergebnis eines individuel- len Prozesses.[30] [31] Diesen semantischen Prozess beschreiben Davenport/Prusak wie folgt: Aufgenommene Informationen werden mit bestehenden Informationen vergli- chen. Je nach Zweck und Relevanz der Informationen werden diese kategorisiert, mit den bestehenden Informationen in Bezug gesetzt und Konsequenzen daraus gezogen Hier lasst sich festhalten, dass Wissen als Struktur von vernetzten Informationen vorliegt. Fur Werkzeuge der Wissensspeicherung resultiert daraus die Bedingung, dass sie Informationen als vernetzte Bausteine in einem System speichern konnen mussen.

Trotzdem bleibt immer ein Teil des Wissens nicht abbildbar, da es individuell inter- pretiert wird. Ein Ziel muss daher sein, ein moglichst umfassendes Netz an Informa­tionen bereitstellen zu konnen, um die Wissensstruktur so genau wie moglich spei­chern und das Wissen so konkret wie moglich an Individuen transferieren zu kon- nen, um Fehlinterpretationen zu vermeiden.

2.1.1 Wissensdimensionen

Folgend wird die Differenzierung des Wissensbegriffs in die Dimensionen Natur, Verfugbarkeit und Wert in Anlehnung an North vorgenommen, da diese auch eine praxisrelevante Sicht auf Wissen ermoglicht.[32]

Verfugbarkeit

Wissen lasst sich hinsichtlich seiner Verfugbarkeit auf verschieden Weisen differen zieren. Eine Trennung in explizites und implizites Wissen bildet die Grundlage fur die spater angefuhrte Wissensspirale. dar. Diese Differenzierung wurde erstmals von Polanyi angefuhrt und von Nonaka und Takeuchi in ihrer Publikation „The Knowledge creating Company" aufgegriffen und weiter entwickelt.[33]

Implizites Wissen stellt das individuelle Wissen einer Person dar, das nicht oder nur teilweise kommunizierbar ist, da es auf den Erfahrungen, dem Zustand, der Intuition und der Entwicklung eines Individuums basiert. Es wird z.B. in der Erziehung vermit telt und ist teilweise im jeweiligen Trager verankert.

„Wir definieren implizites Wissen deshalb als Gesamtheit des Wis- sens im Kopf des Menschen, das in einem unbewussten (stilles Wissen), nicht bewussten (latentes Wissen) oder bewussten Zu- stand sein kann und aus kognitiven Elementen (die dadurch codierbar und artikulierbar sind) und aus operativen, kognitiv unzu- langlichen Elementen besteht (die nicht explizierbar, hochstens demonstrierbar sind)"[34].

Es existiert schlussfolgernd Wissen in Individuen, von dem diese gar nicht wissen, dass sie es wissen.

Explizites Wissen ist artikulier- und dokumentierbar. Es handelt sich um den Teil des impliziten Wissens, der bewusst vorliegt und kommunizierbar ist.[35] Durch Externali- sierung in Zeichen und Symbole wird dieses Wissen transferier- und speicherbar.

Eine weitere Moglichkeit der Differenzierung ist die Unterscheidung in individuelles und kollektives Wissen. Individuelles Wissen ist auf einzelne Individuen beschrankt, wahrend kollektives Wissen als das von allen Beteiligten gemeinsam genutztes Wissen (organisationales Wissen) betrachtet wird.[36] Hervorzuheben ist, dass kollek­tives Wissen mehr ist, als die blo&e Summe des Wissens der einzelnen Individu­en.[37]

In der Literatur werden noch einige weitere Differenzierungen von Wissen vorge- nommen, z.B. in deklaratives und prozedurales Wissen oder Kombinationen von Wissensarten, z.B. implizites, individuelles Wissen oder explizites, individuelles Wis­sen, wobei sich manche Unterscheidungen in ihrer Bedeutung uberschneiden. Ei- nen Uberblick bietet beispielsweise Barbara Muller.[38]

Natur

In der Literatur existieren zwei hauptsachliche Ansichten uber die Natur des Wis sens[39]:

Das ontologisches Modell: Wissen ist die realitatsgetreue Abbildung einer existie- renden Wirklichkeit und daher unabhangig vom Beobachter. Das daraus ent- stehende Wissensmodell wird daher von Mensch und Maschine gleicherma- Ben verstanden.[40]

Das konstruktivistisches Modell: Das Wissen wird immer subjektiv interpretiert, wo- raus eine individuelle Wissenskonstruktion entsteht.

Wert

Fur Unternehmen, deren Wert sich heute nicht mehr am Buchwert manifestiert, sondern auch im Marktwert widerspiegelt, ist der Wert des Produktionsfaktors Wis­sen eine wichtige GroBe. Als immaterielles Gut ist eine exakte Messbarkeit des Wertes allerdings nicht moglich. Er kann jedoch nach bestimmten Kriterien geordnet und skaliert werden. Grundsatzlich konnen die zwei Faktoren Knappheit und Wert- schopfungspotenzial angefuhrt werden, wobei beides nur schatzungsweise angena- hert werden kann. Es existieren eine Fulle an Indikatormethoden, um den Wert von Wissen zu ermitteln.[41] Folgend werden einige Kriterien gegeben, nach denen der Wert des Wissens eingeordnet werden kann:

zeitliche Gultigkeit: Hier wird die sogenannte „Halbwertszeit"[42] des Wissens, ange­fuhrt. Sie beschreibt, wie lange Wissen gultig ist. Dabei ist zu beachten, dass je spezieller das Wissen ist, es umso schneller uberholt ist.[43] inhaltliche Validitat: Akzeptiertes Wissen mit allgemeiner Gultigkeit ist weniger Wert, als erfahrungsbezogenes Wissen.

Einzigartigkeit: Geschutztes Wissen wie z.B. Patente sind wertvoller als allgemein verfugbares.

implizite/explizite Dimension: Liegt Wissen in impliziter Dimension vor, macht es den Transfer von Wissen schwierig, langsam, unsicher und kostenintensiv.[44]

Eine Besonderheit von Wissen als Produktionsfaktor ist, dass Wissen nicht ver- braucht wird, wenn es genutzt wird, sondern im Gegenteil sogar wachst, wenn es weitergegeben und mit bestehendem Wissen verknupft wird.[45] Fur die Messung und Bewertung von Wissen, um damit das intellektuelle Kapital eines Unternehmens bilanzieren zu konnen, wurden verschiedene Methoden entwi- ckelt, darunter beispielsweise das Tobin’s q, die Markt-Buchwert-Relation oder die Balanced Score Card. Eine Untersuchung der einzelnen Methoden biete zum Bei- spiel Bergmann[46]

Resultierend aus den drei Wissensdimensionen konnen fur die spatere Untersu­chung unter anderem die Aspekte festgehalten werden, dass Wissen nur in explizi- ter Form transferierbar ist und es daher Werkzeuge bedarf, die die Umwandlung von impliziten in explizites Wissen unterstutzen und die Speicherung dessen erleichtern. Des Weiteren mussen sie, um den Wert von Wissen zu bewahren, eine moglichst schnelle Aktualisierung ermoglichen, um die Gultigkeit des Wissens zu gewahren, sowie Wissen vor unbefugtem Zugriff bewahren um die Einzigartigkeit zu garantie- ren.

2.1.2 Wissenserzeugung

Anhand der in Kapitel 2.1.1 vorgenommenen Unterscheidung zwischen impliziten und explizitem Wissen wird ein Grundproblem fur Organisationen deutlich: Die Uberfuhrung von einem in das andere. Erst wenn Wissen in expliziter Form fur Un- ternehmen zur Verfugung steht, kann es gespeichert und fur andere zuganglich ge- macht werden. Andererseits konnen Individuen mit Hilfe explizit vorliegenden Wis­sens ihr implizites Wissen erweitern, lernen und dadurch neues Wissen entwickeln. Nonaka und Takeuchi definieren anhand implizitem und explizitem Wissen die „four modes of knowledge conversion"[47] (ins Deutsche meist als vier Arten der Wissens- umwandlung oder Wissenserzeugung ubersetzt).

Sozialisation

Bei der Sozialisation wird implizites Wissen in neues implizites Wissen umgewan- delt. Dies trifft zum Beispiel dann zu, wenn eine Person von einer zweiten durch Beobachtung oder Erfahrungsaustausch implizites Wissen direkt weitergibt. Das

Wissen wird dabei zu keinem Zeitpunkt in explizites umgewandelt. Die Sozialisation findet sich beispielsweise in der typischen Ausbilder-Schuler Situation in handwerk- lichen Berufen wieder.[48]

Externalisierung

Externalisierung beschreibt das Grundmuster, bei dem implizites Wissen zu, fur das gesamte Unternehmen nutzbarem, explizitem Wissen uberfuhrt wird. Die Uberset- zung von impliziten in explizites Wissen kann entweder durch analytische Methoden erfolgen, indem man versucht, Tatbestande objektiv zu erfassen. Oder durch nicht- analytische Methoden, zum Beispiel mit Hilfe von Metaphern oder Analogien. Aus der Externalisierung entsteht dokumentierbares Wissen beispielsweise in Form von Aussagen, Theorien, Modellen, Zahlen oder Fakten.[49]

Internalisierung

Internalisierung beschreibt den Prozess der Integration von explizitem Wissen in die Wissensbasis eines Individuums. „Das dokumentierte, explizite Wissen muss nun von den Mitarbeitern durch Aufnahme, Erganzung und Neuordnung ihres Wissens internalisiert werden."[50] Bei der dabei stattfindenden Verknupfung mit bestehendem Wissen kann wiederum neues Wissen entstehen.

Kombination

Bei der Kombination von explizitem Wissen kann neues, explizites Wissen entste­hen. Das systemische Kombinieren von Wissen vermehrt dabei nicht das Gesamt- wissen einer Organisation, da es ja de facto schon vorhanden ist, es aber in dieser Form noch nicht vorlag und erst zusammengefasst einen Mehrwert birgt.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Quelle: (Nonaka; Takeuchi, 1997) S. 87; entnommen aus (Hasler-Roumois, 2007) S. 215.

Abbildung 3: Die Wissensspirale nach Nonaka & Takeuchi

Die epistemologische Dimension in Abbildung 3 unterscheidet danach, ob das Wis­sen eher explizit oder implizit vorliegt. Die ontologische Dimension zeigt an, auf wel- cher Wissensebene sich das Wissen befindet (Individuum, Gruppe, Unternehmen, Unternehmensinteraktion).

Zusammenfassend fur die spatere Analyse von Werkzeugen wird unter anderem resumiert, dass diese die Externalisierung und die Internalisierung durch einerseits moglichst umfangreiche Darstellungsmoglichkeiten von Wissen (Texte, Bilder etc.), andererseits mit Hilfe von Selektion und Kategorisierung von angebotenem Wissen unterstutzen konnen.

Die Kombination von Wissen mit Hilfe von Werkzeugen stellt in technologischer Hinsicht die Frage, inwieweit Rechner in der Lage sind, selber Wissen als solchen zu verarbeiten. Um den Umgang von Maschinen mit Wissen naher zu beleuchten und die Moglichkeiten von Werkzeugen hinsichtlich Abbildung und Verarbeitung von Wissensstrukturen zu untersuchen, wird im folgenden Kapitel auf Wissensreprasen- tation eingegangen.

2.1.3 Wissensreprasentation

Die technische Realisierung der Wissensreprasentation stellt einen zentralen Aspekt in der Informatik dar, der mittlerweile unter dem Namen Computerlinguistik sogar als eigener Studiengang in Deutschland angeboten wird.[51] Unter Berucksichtigung der Komplexitat dieses Themenbereichs wird folgend vereinfacht auf den Wissen- schaftsbereich der Semiotik eingegangen. Ziel ist es, grundlegende Aspekte der Entwicklung vom reinen Datenspeicher hin zur Speicherung von komplexem Wissen aufzuzeigen.

In der Semiotik werden drei Teilgebiete differenziert:[52]

1. Die Syntaktik stellt dabei die Beziehung zwischen den Zeichen dar.
2. Die Semantik bezeichnet die inhaltliche Bedeutung von Zeichen und be- trachtet sowohl die Beziehung zwischen Zeichen, als auch die Beziehung zwischen dem Zeichen und dem bezeichneten Objekt (Sigmatik).
3. Die Pragmatik beschaftigt sich mit der Interpretation Zeichen, betrachtet also die Beziehung zwischen ihnen und dem Empfanger.

Die Syntaktik stellt veranschaulicht an der Wissenstreppe die Entwicklung von Zei­chen hin zu Daten dar.[53] Als Voraussetzung fur eine erfolgreiche Interaktion zwi­schen Mensch und technischer Wissensreprasentation gilt daher, dass dieselben Zeichen auf Grundlage derselben Syntaxregeln verwendet werden, sprich dieselbe Sprache benutzt wird. Wird den Daten nun zusatzlich eine Semantik zugeordnet, bekommen diese untereinander eine Bedeutung und man spricht von Informationen. Erst durch die Pragmatik, das hei&t die Interpretation und Einordnung von Wissen beim Empfanger, entsteht Handlungswissen.[54]

Fur die Untersuchung von Wissensmanagementwerkzeugen stellt sich daher die Frage, inwieweit diese nicht nur eine syntaktische, sondern auch eine semantische Wissensreprasentation ermoglichen.

2.2 Wissensmanagement

Als Hinfuhrung zum Begriff Wissensmanagement ist es hilfreich, die Verwendung der Ressource Wissen in Organisationen naher zu betrachten.

Organisationen konnen als „zeitlich relativ stabile, gegenuber der Umwelt offene, aus Individuen und Gruppen zusammengesetzte, zielgerichtet handelnde und struk- turierte Systeme"[55] betrachtet werden. Da Organisationen nicht wie Individuen uber ein physisches Gehirn verfugen, muss das Wissen in einem solchen System geson- dert betrachtet werden.

Die lernende Organisation

Der Schwerpunkt der Forschung bezuglich Wissens lag bis Ende der 80er Jahre auf den Fahigkeiten und Verhalten von Individuen. Da aber Differenzen zwischen indivi- duellem und kollektivem Wissen bestehen, wurden verschiedene Ansatze entwi- ckelt, die das organisationale Lemen, beziehungsweise die Lernende Organisation naher erlautern sollten. Als Hauptvertreter konnen March und Olson[56], Duncan und Weiss[57], sowie Argyris und Schon[58] genannt werden. Die Arbeiten uber das organi­sationale Lernen und der immer starker werdende Bedeutung von Wissen in Unter- nehmen mundete schlie&lich im Wissensmanagement.[59] Da nicht auf alle Ansatze eingegangen werden kann, wird folgend im Ansatz die Theorie von Pautzke als Bei- spiel angefuhrt, welche die Ansatze von Duncan und Weiss aufgreift und weiterent wickelt.[60]

1989 veroffentlichte Pautzke seine Theorie des organisationalen Lernens, in der er es als „die Art und Weise, wie die Wissensbasis einer Organisation genutzt, veran- dert und fortentwickelt wird"[61] beschreibt.

Er unterscheidet funf Schichten der Wissensbasis, wie Abbildung 4 veranschaulicht:

1. Schicht: Von allen geteiltes Wissen
2. Schicht: Der Organisation zugangliches Wissen
3. Schicht: Der Organisation nicht zugangliches individuelles Wissen
4. Schicht: Wissen der Umwelt, uber das ein Metawissen in der Organisation vorhanden ist
5. Schicht: Sonstiges kosmisches Wissen au&erhalb der Organisation, das nicht bzw. schwer zuganglich ist.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Quelle: Vgl. (Pautzke, 1989) S. 87.

Abbildung 4: Das Schichtenmodell der Wissensbasis

Aufbauend auf dem Schichtensystem konnen drei Arten von Wissensaustausch identifiziert werden:[62]

1. Beschaffung oder zur Verfugung stellen von latentem Wissen, durch den Abbau von Lernhemmnissen, sprich einer Wissensbewegung von Schicht 4 oder 5 zu Schicht 1 oder 2.
2. Verandern, bzw. Verbessern der aktuellen Wissensbasis, im Rahmen der bestehenden Kultur oder Sinnmodelle, sprich wenn Wissen der Schicht 2 in Schicht 1 diffundiert.
3. Fortentwicklung und Evolution der organisatorischen Wissensbasis.

Dies betrifft alle Schicht 1-5, im Sinne eines Ubergangs auf eine jeweils ho- here Entwicklungsstufe.

Um den Wissensaustausch fur die praktische Anwendung in Unternehmen zu In- strumentalisieren, bedarf es einer Eingliederung in betriebswirtschaftliche Prozesse. Erst dadurch kann es als zu delegierende Aufgabe von Unternehmensfuhrung wahrgenommen werden.

Begriff des Wissensmanagements

Wissensmanagement wird von Probst et al. „als eine pragmatische Weiterentwick- lung der Theorien und Perspektiven des Organisationalen Lernens"[63] angesehen.

[...]


[1] (Mertins; Seidel, 2009) S. 1.

[2] Vgl. (Drucker, 2004); vgl. dazu auch (Probst; Raub; Romhardt, 2006); (Reinmann- Rothmeier, 2001).

[3] Vgl. (Drucker, 1970).

[4] Vgl. (Drucker, 2004) S. 352 f.

[5] (Malik, 2007) S. 179.

[6] Vgl. (Alwert; Bornemann; Will, 2008) S. 7.

[7] Vgl. (Bullinger; Warnecke; Westkampe, 2003) S. 363.

[8] Vgl. (Mertins; Seidel, 2009) S. 1.

[9] Vgl. (Welt.de, 2009).

[10] Bytes bezeichnen die kleinste adressierbare Dateneinheit in der Informatik. 1 Exabyte entspricht dabei 1.000.000.000.000.000.000 Bytes.

[11] Vgl. (CiscoSystems, 2010)

[12] Vgl. (Gartner, 2009).

[13] Vgl. (Haida; Mai, 2010).

[14] Vgl. (Gohring; Niemeier; Vujnovic, 2010) S. 15.

[15] Vgl. (Gohring; Niemeier; Vujnovic, 2010) S. 18.

[16] Vgl. (McKinsey, 2008) S. 3.

[17] Die Theaitetos ist philosophisches Werk in Dialogform, indem Konzepte des Wissens dis- kutiert werden; Vgl. (Platon).

[18] Vgl. (Guldenberg, 2003) S. 157 ff.; ebenso (Bickhoff; Bieger; Caspers, 2004) S. 22 ff.; auch (North, 2005) S. 31 ff.

[19] Vgl. (Lehner, 2009) S. 47.

[20] Im Folgenden vgl. (North, 2005).

(Glazer, 1997) S. 9, zitiert aus (Probst; Raub; Romhardt, 2006) S. 271.

(North, 2005) S. 33.

[23] Vgl. (Probst; Raub; Romhardt, 2006) S. 17 f.

[24] Vgl. (Romhardt, 1998) S. 63 f.

[25] (Boulding, 1955) S. 103 f.; zitiert aus (Langlois, 1984) S. 30.

[26] Vgl. (Thiel, 2002) S. 15; in Anlehnung an (Boulding, 1956) S. 103 f.

[27] Vgl. (Geiger, 2005) S. 33 ff.

[28] (Geiger, 2005) S. 36.

[29] (Bohn, 1993) S. 1.

[30] Vgl. (North, 2005) S. 33.

[31] Vgl. (Davenport; Prusak, 1999) S. 30 ff.

[32] In Anlehnung an (North, 2005) S. 40 ff.

[33] Vgl. (Polanyi, 1985) und (Nonaka; Takeuchi, 1995) aus (Muller J. , 2009) S. 26 f.

[34] (Hasler-Roumois, 2007) S. 43.

[35] Vgl. (Hasler-Roumois, 2007) S. 43.

[36] Vgl. (Guldenberg, 2003) S. 197 ff.

[37] Vgl. (Probst; Raub; Romhardt, 2006) S. 21.

[38] Vgl. (Muller B. , 2009) S. 28 ff.

[39] Vgl. (Hasler-Roumois, 2007)S. 47 ff.

[40] Vgl. (Gausemeier, 2006) S. 130 f.; ebenso (Meinsen, 2003) S. 28 f.

[41] Vgl. (Schloderer, 2005) S. 226 ff.

[42] Als Halbwertszeit wird die Zeitspanne bezeichnet, in der Wert einer exponentiell abneh- menden GroBe halbiert hat.

[43] Vgl. (Prange, 2002) S. 18.

[44] Vgl. (Muller J. , 2009) S. 18.

[45] Vgl. (Grant, 1997) S. 451.

[46] Vgl. (Bergmann; Bodrow, 2003)

[47] (Nonaka; Takeuchi, 1995) S. 70.

[48] Vgl. (Herrmann; Scheer; Weber, 1999) S. 85.

[49] Vgl. (North, 2005) S. 45.

[50] (North, 2005) S. 45.

[51] Vgl. (Universitat-Heidelberg, 2010)

[52] Im Folgenden vgl. (Krcmar, 2005) S. 16 f.; ebenso (Haase, 2004) S. 59.

[53] Vgl. (North, 2005) S. 32.

[54] in Anlehnung an (Stock; Stock, 2008) S. 51 f.

[55] (Nerdinger, 2008) S. 20.

[56] Vgl. (March; Olsen, 1976).

[57] Vgl. (Duncan; Weiss, 1979) aus (Conrad; Schreyogg, 2000) S. 46 ff.

[58] Vgl. (Argyris; Schon, 1978).

[59] Vgl. (Schreyogg; Steinmann, 2000) S. 474.

[60] Vgl. im Folgenden (Pautzke, 1989).

[61] (Pautzke, 1989) S. 112.

[62] Vgl. (Pautzke, 1989) S. 112 ff.

[63] (Probst; Raub; Romhardt, 2006) S. VI.

Details

Seiten
79
Jahr
2010
ISBN (eBook)
9783640734665
ISBN (Buch)
9783640795772
Dateigröße
1.8 MB
Sprache
Deutsch
Katalognummer
v159863
Institution / Hochschule
Duale Hochschule Baden-Württemberg, Ravensburg, früher: Berufsakademie Ravensburg
Note
1,7
Schlagworte
Potenziale Anwendungen Wissensmanagement

Autor

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Titel: Potenziale von Web 2.0 Anwendungen im Wissensmanagement