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Performance-Measurement und -Management von Kennzahlen- und Informationssystemen

Doktorarbeit / Dissertation 2008 234 Seiten

Informatik - Wirtschaftsinformatik

Leseprobe

Inhaltsverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis

1 Einleitung
1.1 Forschungsgegenstand
1.2 Vorgehensweise und Aufbau

2 Grundlagen
2.1 Einführung und Einordnung
2.1.1 Forschungsschwierigkeiten
2.1.2 Forschungszielsetzungen
2.1.3 Definitionen und Abgrenzungen
2.1.4 Systemcontrolling und -management
2.2 Kennzahlen und Kennzahlensysteme
2.2.1 Kennzahlen
2.2.2 Kennzahlensysteme
2.3 Informationen und Informationssysteme
2.3.1 Informationen
2.3.2 Informationssysteme
2.4 Historische Entwicklung
2.4.1 Historie der Kennzahlen- und Informationssysteme
2.4.2 Total Approach, Erklärungsansätze und Tendenzen
2.5 Entscheidung und Führung
2.5.1 Entscheidungstheorie
2.5.2 Führungsunterstützung
2.6 Informationsmanagement
2.6.1 Konzept des Informationsmanagements
2.6.2 Management der Informationswirtschaft
2.6.3 Management der Informationsverarbeitung
2.6.4 Management der Informationssysteme
2.6.5 Management der Informationstechnologie

3 Typologien von Kennzahlen- und Informationssystemen
3.1 Definition und Einordnung
3.2 Typologien von primären Kennzahlensystemen
3.2.1 Definition und Typologiemerkmale
3.2.2 Logische Herleitung
3.2.3 Empirisch-theoretische Fundierung
3.2.4 Empirisch-induktive Gewinnung
3.2.5 Modellgestützte Rechtfertigung
3.2.6 Kombination verschiedener Verfahren
3.3 Typologien von primären Informationssystemen
3.3.1 Definition und Typologiemerkmale
3.3.2 Funktionsbereiche
3.3.3 Branchenspezifika
3.3.4 Aufgabenstellung
3.3.5 Hierarchieebenen
3.3.6 Wertschöpfungsketten
3.4 Typologien von sekundären Kennzahlensystemen
3.4.1 Definition und Typologiemerkmale
3.4.2 Traditionelle sekundäre Kennzahlensysteme
3.4.3 Moderne sekundäre Kennzahlensysteme
3.5 Typologien von sekundären Informationssystemen
3.5.1 Definition und Typologiemerkmale
3.5.2 Mögliche Ausgestaltung und Aufbau

4 Sekundäres Measurement-Konzept und Objekte
4.1 Performance-Measurement
4.1.1 Definition und Einordnung
4.1.2 Measurement, Management und System
4.1.3 Performance-Measurement-Konzepte
4.2 Effektivität und Effizienz
4.2.1 Definition und Einordnung
4.2.2 Abhängigkeiten, Darstellung und Priorisierung
4.2.3 Effektivitäts- und Effizienzkonzepte
4.3 Sekundäres Performance-Measurement-Konzept
4.3.1 Definition und Einordnung
4.3.2 Primäre Dimensionen der Effektivität
4.3.3 Primäre Dimensionen der Effizienz
4.3.4 Sekundäre Sonder- und Prozessdimensionen
4.4 Management- und Systemobjekte
4.4.1 Definition und Einordnung
4.4.2 Managementobjekte
4.4.3 Systemobjekte

5 Sekundäres Performance-Management-System
5.1 Sekundäres Management-System
5.1.1 Definition und Anforderungen
5.1.2 Ausgestaltung und Übersicht
5.2 Konzeptionelles System
5.2.1 Systembestandteile
5.2.2 Systemregelprozess
5.2.3 Zeitpunkte und Operationalisierung
5.3 Technologisches System
5.3.1 Business-Intelligence
5.3.2 Systemkomponenten
5.3.3 Systembeziehungen
5.4 Erfolgsfaktoren und Erweiterungen
5.4.1 Erfolgsfaktoren
5.4.2 Erweiterungen

6 Schlussbetrachtung
6.1 Zusammenfassung
6.2 Ausblick

Literaturverzeichnis

Lebenslauf

Erklärung

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1.1: Vorgehensweise und Aufbau

Abbildung 2.1: Wissenstreppe

Abbildung 2.2: Konzept des Informationsmanagements

Abbildung 2.3: Informationsangebot und -nachfrage

Abbildung 3.1: Typologien von Kennzahlen- und Informationssystemen

Abbildung 3.2: DuPont-Kennzahlensystem

Abbildung 3.3: Kosteneinflussgrößen nach Gutenberg

Abbildung 3.4: Funktionsbereiche

Abbildung 3.5: Branchenspezifika

Abbildung 3.6: Aufgabenstellung

Abbildung 3.7: Hierarchieebenen

Abbildung 3.8: Wertschöpfungsketten

Abbildung 4.1: Balanced-Scorecard

Abbildung 4.2: Performance-Pyramide

Abbildung 4.3: Quantum-Performance-Bewertungsmodell

Abbildung 4.4: Ernst & Young Performance-Measurement-Konzept

Abbildung 4.5: Effektivität und Effizienz

Abbildung 4.6: Effektivitäts- und Effizienzbetrachtung

Abbildung 4.7: 3-E-Konzept

Abbildung 4.8: 5-E-Konzept

Abbildung 4.9: Sekundäres Performance-Measurement-Konzept I

Abbildung 4.10: Sekundäres Performance-Measurement-Konzept II

Abbildung 4.11: Primäre Effektivitätsdimensionen

Abbildung 4.12: Primäre Effizienzdimensionen

Abbildung 4.13: Sekundäre Sonderdimensionen

Abbildung 4.14: Sekundäre Prozessdimensionen

Abbildung 4.15: Management- und Systemobjekte

Abbildung 5.1: Sekundäres Performance-Management-System

Abbildung 5.2: Konzeptionelles System

Abbildung 5.3: Business-Intelligence-Ordnungsrahmen

Abbildung 5.4: Technologisches System

Abkürzungsverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Geleitwort

Die Auseinandersetzung mit betrieblichen Kennzahlen- und Informationssystemen in Theorie und Praxis gründet auf einer langen Tradition. Speziell das Controlling und die Wirtschaftsinformatik als wissenschaftliche Teildisziplinen setzen sich intensiv mit Fragestellungen zur konzeptionellen und technologischen Systemgestaltung auseinander. Innovative Entwicklungen und neue Anforderungen führten in den letzten Jahren zur weiten und nachhaltigen Verbreitung dieser betriebswirtschaftlichen Systeme.

Die hohe Komplexität, ihr steigender Kostenanteil in Budgets, aber vor allem ihr Bedeutungszuwachs in Unternehmen fordern jedoch eine kritische Betrachtung. Diese Erkenntnis gewinnt an Bedeutung und führt dazu, dass nicht nur Unternehmen, sondern auch die in Unternehmen eingesetzten Systeme der Effektivitäts- und Effizienzbetrachtung unterliegen. Hierdurch werden zusätzlich zu den bestehenden neue, die Theorie und die Praxis betreffende Fragen speziell zu den Bereichen des Systemcontrollings und -managements aufgeworfen. Die aktuell in der internationalen Fachliteratur diskutierte Thematik des Performance-Measurements und -Managements zeichnet sich vor diesem Hintergrund als ein geeigneter Zugang zur Lösung dieser Problemstellung ab.

Die vorliegende Ausarbeitung von Herrn Maurice Syring stellt einen sehr wertvollen Beitrag dar, indem sie sich speziell dieser aktuellen, internationale Relevanz besitzenden, wissenschaftlich sehr anspruchsvollen Thematik widmet. Unter Anwendung fundierter Forschungsmethoden gelingt es Herrn Maurice Syring – trotz der Vielzahl an Forschungsschwierigkeiten – Forschungslücken durch die Unterteilung des Forschungsgegenstandes in Typologien zu identifizieren und diese anschließend durch die Entwicklung eines Sekundären Performance-Measurement-Konzepts sowie eines Sekundären Performance-Management-Systems zu schließen.

Das Buch ist aufgrund des logisch-analytischen Abstraktionsniveaus, der Vielzahl an einbezogenen Literaturquellen als auch der weitreichenden Erfahrungen des Autors sowohl für Wissenschaftler als auch für Praktiker von großem Wert. Ich wünsche der Arbeit große Verbreitung und Nutzenstiftung.

Tübingen, im Juni 2008 Univ.-Prof. Dr. Bernd Jahnke

Vorwort

Die vorliegende Arbeit wurde im Sommersemester 2008 von der Wirtschaftswissenschaftlichen Fakultät der Eberhard Karls Universität Tübingen als Dissertation angenommen. Mein herzlicher Dank gilt meinem Doktorvater Herrn Prof. Dr. Bernd Jahnke für die Betreuung der Promotion, die vielen hilfreichen und konstruktiven wissenschaftlichen Diskussionen und Anregungen sowie die stete Gesprächsbereitschaft. Ebenso danke ich Herrn Prof. Dr. Ralph Berndt für die Übernahme des Zweitgutachtens.

Der familiäre und kollegiale Umgang am Lehrstuhl zusammen mit Frau Monika Zein, Frau Sandra Seiz, Herrn Sven Bauer, Herrn Eike Mönkemeier, Herrn Thorsten Hinck, Herrn Florian Werner sowie den motivierten wissenschaftlichen Hilfskräften, ermöglichte in einer sehr guten Atmosphäre die Durchführung aller anstehenden Lehrstuhltätigkeiten und förderte, durch den intensiven und wertvollen persönlichen und wissenschaftlichen Austausch, eine zielstrebige Umsetzung des Promotionsvorhabens. Ebenfalls hierzu zählen die Kollegen benachbarter Lehrstühle, speziell Herr Philipp Hemper sowie Herr Jochen Mayer, denen ich ebenfalls herzlich danke und ihnen einen erfolgreichen Abschluss ihrer Promotion wünsche.

Sehr wichtig und förderlich waren für mich die Diskussionen und Anmerkungen zur wissenschaftlichen Thematik und zum Entwurf der vorliegenden Arbeit von Herrn Hugo Dettling, Herrn Marc Stiegele sowie Frau Damaris Fleckhammer, welche sich die Zeit genommen haben meine Arbeit kritisch zu hinterfragen und mir wertvolle Hinweise zu geben.

Ein ganz besonderer Dank gilt meinen Kollegen und den Kunden der Firma Infor Global Solutions. Die intensive Zusammenarbeit mit erfahrenen Beraterkollegen und Kunden in vielfältigen Projekten hatte neben dem sehr wichtigen fachlichen Austausch und damit verbundenen Lernprozess einen prägenden Einfluss durch die gelebte Vorbildfunktion.

In besonderer Weise gilt mein tiefer persönlicher Dank meinem Kollegen und Freund Herrn Dr. Tobias Thomas. Unvergesslich bleiben die gemeinsamen Lehrstuhltätigkeiten in Tübingen, die Seminare als Dozenten für die Berufsakademie Stuttgart, aber ganz besonders die Wochen und Monate in Davos-Monstein. Fernab jeglicher Ablenkung konnten wir uns gemeinsam unseren Dissertationen widmen. Der persönliche Charakter, geprägt durch den unbändigen Willen eines erfolgreichen Triathleten, die wertvollen persönlichen aber auch wissenschaftlichen Gespräche, die aufmunternden Worte, die gemeinsamen Erlebnisse sowie der tägliche Gang zum Kirchli bereicherte menschlich und sportlich in wohl einmaliger Weise mein Leben. Hiermit eng verbunden ist die Freundschaft zu Margrit und Hans Ambühl, welche uns während unserer Schweiz-Aufenthalte eng in ihr Familienleben integrierten und durch vielfältige Weise immer wieder neu unterstützten und motivierten.

Von Herzen zu tiefem Dank verpflichtet bin ich meinem Freund Herrn Swen Seemann. Er hat von Anfang an meinen eingeschlagenen Weg mit unterstützt und war in allen Lebenslagen ein kompetenter Ratgeber. Ihm gelang es immer wieder, meinen Blick im Sinn der persönlichen „Effektivität und Effizienz“ auf das Wesentliche im Leben eines von Gott geschaffenen Menschen zu lenken. Er hat damit viele gemeinsame Projekte in der christlichen Jugendarbeit und mein Engagement für soziale Einsätze in Südafrika und Rumänien sowie die damit verbundenen Erfahrungen erst ermöglicht. Ihm, meinen Geschwistern mit Familie Maik, Cornelia, Jannik, Samuel, Desirée, Madeleine sowie Mareike sowie allen meinen weiteren langjährigen Freunden Marc Oliver Bohn, Benjamin Kleinau, Thomas Truckses sowie Musa Mustafa danke ich herzlich für ihre Geduld und Rücksichtnahme.

Neben meinen Großeltern Marta und Paul Feucht sowie Elsbeth Syring bin ich meinen Eltern Hannelore und Hans-Martin Syring tiefem, herzlichem Dank verpflichtet. Ihrer uneingeschränkten Förderung meiner Ausbildung, ihren vermittelten Ansichten und Werten sowie ihre liebevolle Unterstützung hat die Arbeit in diesem Sinn erst möglich gemacht. Ihnen widme ich diese Arbeit.

Eberdingen, im Juni 2008 Maurice C. Syring

1 Einleitung

1.1 Forschungsgegenstand

Die wissenschaftliche Auseinandersetzung mit Kennzahlen- und Informationssystemen sowie ihre Umsetzung in der Praxis unterlagen in den letzten Jahrzehnten in der Betriebswirtschaftslehre im Allgemeinen und innerhalb der Wirtschaftsinformatik sowie des Controllings im Speziellen wechselnder Aufmerksamkeit.[1] Über den Zeitverlauf hinweg war zu beobachten, dass die den Kennzahlen- und Informationssystemen zugrunde liegenden betriebswirtschaftlichen Konzepte teils verworfen, häufig jedoch verbessert und weiterentwickelt wurden.[2] Diese konzeptionellen Fortschritte führten – verstärkt durch innovative Entwick­lungen unter Nutzung der informations- und kommunikationstechnologischen Poten­ziale – zum heute weitverbreiteten Einsatz.[3]

Die große Bedeutung der Auseinandersetzung mit dieser Art von Systemen für die Wissenschaft zeigt sich daran, dass die nachfolgende Arbeit dem ersten von fünf für die Wirtschaftsinformatik priorisierten Forschungszielen, der Schaffung eines „verbesserten Wissens über die Beherrschung von Komplexität in Informations- und Kommunikationssystemen“[4] zugeordnet werden kann. Eine Begründung der bis heute andauernden und mehr und mehr an Bedeutung gewinnenden Beschäf­ti­gung mit Kennzahlen- und Informationssystemen kann in der Wahrnehmung der hohen Relevanz von Information[5] und ihrer Einstufung als Wirtschaftsgut,[6] Produktions-[7] und Wettbewerbsfaktor[8] in der gegenwärtigen Informationsgesellschaft[9] gefunden werden.

Aufgrund der Erkenntnis, dass das effektive und effiziente Management der Informationen in Zeiten schneller wirtschaftlicher, technischer, politischer und sozialer Änderungen einen entscheidenden Faktor für eine erfolgreiche Unternehmensentwicklung darstellt,[10] muss sich das Informationsmanagement im Unternehmen neuen Herausforderungen stellen. Nur so kann es seiner zugewiesenen Aufgabe nachkommen, einen Beitrag zur Erreichung der Unternehmensziele zu leisten.[11]

Hierzu gehören bspw. die Wahrnehmung und richtige Reaktion auf die Erkenntnisse,[12]

- dass Informationen in nahezu allen Unternehmen und Organisationen einen geschäftskritischen Faktor darstellen,
- dass Informationen neben einer operativen vor allem eine strategische Bedeutung zukommt,
- dass die flexible und zeitnahe Informationsversorgung des Managements zur Entscheidungsunterstützung von hoher Wichtigkeit ist,
- dass moderne Informations- und Kommunikationstechnologien einen entscheidenden Beitrag als „Enabler“ leisten können,
- dass die Informationsvernetzung weiter ansteigt und Unternehmensgrenzen durchlässiger werden und
- dass durch diese Veränderungen neben dem Nutzen ebenso die Kosten berücksichtigt werden müssen.

Zur Erfüllung der steigenden Anforderungen und zur Bewältigung der Aufgabenvielfalt durch den Anwender, auch unter Zeitdruck,[13] werden in Unternehmen „System(e) zur Beschaffung, Verarbeitung, Übertragung, Speicherung und/oder Bereitstellung von Informationen“[14] eingesetzt.[15] Diese bestehen im weiteren Sinne aus den Komponenten Organisation, Mensch und Technologie[16] und verfolgen das Ziel, den Entscheidungsträger mit relevanten Informationen so zu versorgen, dass er in die Lage versetzt wird, die zur Erreichung der Unternehmensziele richtigen Entscheidungen treffen zu können.[17] Diese Systeme dürfen zu keinem Zeitpunkt einen Selbstzweck erfüllen, sondern sollen, abgesehen von rechtlichen Vorgaben, einen Beitrag zur Erhöhung des Unternehmenswertes leisten.[18]

Trotz der in der Vergangenheit durch nicht erfüllbare Anforderungen im Rahmen des „Total System Approach“[19] oder in heutiger Zeit durch unprofessionelles Projektmanagement erzeugten Negativmeldungen von gescheiterten Kennzahlen- und Informationssystemprojekten[20] wachsen die Zahl und die Vielfalt der erfolgreich eingeführten und genutzten Systeme und gleichzeitig ihre Bedeutung im Unternehmen und über Unternehmensgrenzen hinweg.[21] In der Theorie und Praxis finden sich verschiedene Arten und Bezeichnungen, sodass Kennzahlen- und Informationssysteme bspw. in Verlagsgesellschaften, Handelsunternehmen, bei Reiseveranstaltern, Versicherungen und Banken unter allgemeinen Bezeichnungen wie bspw. Managementinformationssysteme (MIS), Führungsinformationssysteme (FIS), Customer-Relationship-Management-Systeme (CRM-Systeme) oder firmenspezifischen Akronymen eingesetzt werden.[22] Aufgrund dieser Vielfalt und Individualität ist eine Einordnung oder Typologisierung nicht immer einfach.

Nicht die erfolgreich abgeschlossenen Systemimplementierungen, sondern vielmehr die öffentliche Diskussion von Fehlern, abgebrochenen Implementierungen und Investitionsruinen[23] sowie die verschiedenen Fachliteraturdiskussionen[24] und die verringerten Budgets[25] führen zu den allgemeinen, jedoch für jedes ökonomisch handelnde Unternehmen relevanten Fragen: Leisten die Systeme den erwarteten Beitrag im Rahmen der Ziel- und Aufgabenerfüllung? Welche Systemtypologien existieren und welche Systeme befinden sich diesbezüglich im Unternehmen? Welcher Ist-Zustand kennzeichnet die Systeme und welche Maßnahmen zur Erreichung des gewünschten Soll-Zustands sind notwendig? Führen die neuen Systeminvestitionen zu einer Erhöhung des Unternehmenswertes bzw. wo soll zukünftig investiert werden?[26] Denn ebenso wie Gebäude, Maschinen oder sonstige Investitionen unterliegen Kennzahlen- und Informationssysteme ökonomisch-rationalen Entscheidungen[27] und abgesehen von Ausnahmen aufgrund rechtlicher Vorgaben oder unumgänglichen Anforderungen des Umfeldes bestehen alternative Entscheidungsmöglichkeiten hinsichtlich des Investitionsumfangs.[28]

Aus der ansteigenden strategischen Bedeutung,[29] dem hohen Nutzenpotenzial,[30] der langen Laufzeit,[31] der steigenden Komplexität[32] und den hohen Lebenszykluskosten[33] stellt sich zunehmend die über eine rein monetäre Betrachtung hinausgehende und obige Fragestellungen einschließende Frage nach der Performance, spezieller der Effektivität und Effizienz dieser Systeme, den möglichen Verbesserungspotenzialen sowie der Ableitung von Maßnahmen, um die gesetzten Ziele zu erreichen.[34] Die umfassende, in der Betriebswirtschaftslehre vorherrschende Fragestellung der Effektivität und Effizienz, die in der freien Wirtschaft vorwiegend durch den Wettbewerbsdruck und in der öffentlich-rechtlichen Verwaltung durch Vorgaben erzeugt wird,[35] lässt sich, auf den Betrachtungsgegenstand der Kennzahlen- und Informationssysteme bezogen, nicht allein durch die in der Literatur diskutierten traditionellen Produktivitäts-, Wirtschaftlichkeits- und Investitionsrechenverfahren beantworten.[36]

Die Frage der Performance bzw. der Effektivität und Effizienz kann im Rahmen von Benchmarking-Vergleichen, speziellen Anlässen, wie bspw. Fusionen, Outsourcing-Projekten oder einer neuen strategischen Ausrichtung, wie folgt aufgeworfen werden:[37] „Ist das als Betrachtungsgegenstand vorliegende Kennzahlen- oder Informationssystem effektiv, d. h. welcher Zielerreichungsgrad wird insgesamt im Hinblick auf die Leistung, die Kosten und die Zeit erreicht?“ und als weitere Frage: „Ist das System effizient, d. h. produktiv und wirtschaftlich oder sind Maßnahmen bspw. zur besseren Nutzung der Ressourcen notwendig?“[38]

Die verschiedenen Fragestellungen sollen nachfolgend durch die Auseinandersetzung mit der im Rahmen dieser Arbeit aufgeworfenen Forschungsfrage beantwortet werden:

„Wie kann ein erfolgreiches, auf den Betrachtungsgegenstand der Kennzahlen- und Informationssysteme bezogenes Performance-Measurement und -Manage­ment, möglichst unabhängig von verschiedenen Kennzahlen- und Infor­mationssystemtypologien sowohl als theoretisches Performance-Measurement-Konzept als auch in der Weiterentwicklung als Performance-Management-System entwickelt und umgesetzt werden?“

Die Relevanz dieser Fragestellung wird deutlich, wenn erkannt wird, dass der Zustand der heutigen Systeme Auswirkungen darauf hat, wie Manager planen, Entscheidungen treffen und ihre Mitarbeiter führen.[39] In diesem Zusammenhang stellt sich zudem die Frage, wie schnell und mit welcher Qualität auf wirtschaftliche Trends, unternehmensinterne Strategien oder externe Marktveränderungen re­agiert werden kann.[40] Noch deutlicher kann die Bedeutung und Notwendigkeit einer intensiven und nachhaltigen Auseinandersetzung mit dem Forschungsgegenstand „Kennzahlen- und Informationssysteme“ und der Fragestellung zur Effektivität und Effizienz hervorgehoben werden, wenn die Aussage berücksichtigt wird: „Was ein Unternehmen in fünf Jahren tun möchte, hängt häufig davon ab, was seine (Kennzahlen- und) Informationssysteme dann leisten können.“[41]

1.2 Vorgehensweise und Aufbau

Die Auseinandersetzung mit der obigen Forschungsfrage wird nachfolgend im Kontext der Wirtschaftswissenschaft und insbesondere der Disziplin der Wirtschaftsinformatik erfolgen, welche sich definitionsgemäß an der Schnittstelle zwischen der Betriebswirtschaftslehre und der Informatik als Real-, Formal- und Ingenieurwissenschaft mit Informations- und Kommunikationssystemen oder spezieller mit der Konzeption, Entwicklung, Einführung, Nutzung und Wartung von betrieblichen Kennzahlen- und Informationssystemen aus Wirtschaft und Verwaltung befasst.[42]

Als wesentliche und deshalb explizit erwähnte wissenschaftliche Forschungsmethoden[43] zur Beantwortung der Forschungsfrage werden im Folgenden die Typologisierung, der Analogieschluss, die Deduktion sowie die Konstruktion Anwendung finden. Damit fügt sich die vorliegende Arbeit in den für die Wirtschaftswissenschaft im deutschsprachigen Raum typischen konstruktiven Forschungsansatz ein.[44]

Der wissenschaftliche Konfigurationsansatz ermöglicht durch die Auswahl von nachvollziehbaren Merkmalen die Bildung von Typologien.[45] Hierbei liegt die Annahme zugrunde, dass in gewissen Betrachtungsbereichen nur wenige Lösungsalternativen zur Verfügung stehen. Analytisch konstruierte Typologisierungen fassen mit Hilfe von gewählten Abgrenzungskriterien ähnliche Elemente eines Betrachtungsgegenstandes zusammen. Diese können anschließend auf einer abstrakteren Ebene gemeinsam betrachtet werden.[46]

Der Analogieschluss ermöglicht, durch Abstraktion von für relevant erachteten Literaturbestandteilen, die Übertragung von neuwertigen Erkenntnissen und deren Synthese zu einem neuen Gesamtbild auf bisher nicht in dieser Form berücksichtigte Forschungsbereiche.[47] Hierdurch ist, sofern sachlogisch nachvollziehbar, die Übertragung von Thesen und Theorien von einer Thematik auf eine andere, ohne die in dieser Forschungsphase oftmals verfügbaren empirischen Erkenntnisse, möglich.[48]

Durch die Deduktion, spezieller die analytisch-deduktive Methode, kann vom Allgemeinen auf das Besondere geschlossen, bzw. können aus logischen Sätzen mit höherem Informationsgehalt logisch implizite Sätze mit niedrigerem Informationsgehalt abgeleitet werden.[49] Das logische Schließen ermöglicht die Ableitung von Erkenntnissen und Konsequenzen aus Prämissen und Effekten eines anderen Themenbereichs.[50]

Neben einer deskriptiven Perspektive, die sich am aktuellen Stand orientiert, soll besonders die gestaltungsorientierte Perspektive im Verlauf der Arbeit Berücksichtigung finden. Diese stellt sich die Frage, wie der Forschungsgegenstand aufgrund der vorhandenen theoretischen Erkenntnisse und im Rahmen der technologischen Möglichkeiten gestaltet werden kann.[51] Durch die zuvor abgeleiteten Einzelerkenntnisse lassen sich durch Zusammenführung und Beachtung von bedeutsamen Verbindungen im Rahmen der Konstruktion neue Gesamterkenntnisse, Ansätze oder Konzepte erstellen.[52]

Grundsätzlich ist zu beachten, dass nach dem wissenschaftlichen Verständnis Ergebnisse dieser Art von Forschungsmethoden nicht endgültig verifiziert werden können. Sie bleiben aber so lange bestehen, bis sie durch eine Falsifizierung abgelehnt oder durch ein schlüssigeres Ergebnis ersetzt werden.[53] Die transparente Offenlegung der Vorgehensweise, des Aufbaus und der Zusammenhänge ist hierbei von großer Bedeutung. Aus dem nachfolgenden Aufbau wird ersichtlich, dass im Rahmen der Arbeit alle vier aus dem allgemeinen Selbstverständnis der Wirtschaftsinformatik abgeleiteten Ziele der Forschung berücksichtigt werden. Hierzu gehören das Erkenntnisziel, das Gestaltungsziel sowie die Berücksichtigung des methodischen und inhaltlich-funktionalen Auftrags.[54]

Abbildung 1.1: Vorgehensweise und Aufbau

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Die Vorgehensweise und der Aufbau wurden aus der Forschungsfrage und unter Berücksichtigung der bestehenden Forschungsschwierigkeiten abgeleitet.[55] Um einen schnellen Zugang zur Vorgehensweise und zum Aufbau zu ermöglichen, werden in Abbildung 1.1 die sechs Hauptkapitel mit ihren wesentlichen Schwerpunkten dargestellt. Diese Abbildung bildet die Grundlage für die sich daran anschließende Beschreibung der einzelnen Kapitel.

Nach der Einleitung werden im zweiten Kapitel die relevanten Grundlagen, beginnend mit einer Einführung und Einordnung, behandelt. Daran anschließend werden die Themenbereiche der Kennzahlen und Kennzahlensysteme sowie der Informationen und Informationssysteme, ihre historische Entwicklung, die Zielsetzung der Entscheidungs- und Führungsunterstützung und das Informationsmanagement grundlegend erläutert und diskutiert.

Der Untersuchungsgegenstand der Kennzahlen- und Informationssysteme wird im dritten Kapitel durch die Bildung von Typologien unterteilt. Es werden vier Bereiche der primären Kennzahlen- und Informationssysteme sowie der sekundären Kennzahlen- und Informationssysteme gebildet und diese explizit betrachtet. Je nach Eignung werden innerhalb der vier Bereiche beispielhaft aus der Literatur und Praxis ausgewählte Systeme, unter Berücksichtigung von identifizierten Abgrenzungsmerkmalen, eingeordnet.

Die theoretische Auseinandersetzung mit Performance-Measurement-Konzepten im vierten Kapitel beginnt mit der Einführung in das Performance-Measurement, führt über die Diskussion von Effektivität und Effizienz zur Entwicklung eines integrierten sekundären Performance-Measurement-Konzepts und endet mit der Erläuterung von denkbar möglichen Management- und Systemobjekten.

Unter Rückgriff auf die zuvor genannten Kapitel wird im fünften Kapitel ein sekundäres Performance-Management-System entwickelt. Nach einer einführenden Beschäftigung mit der Definition und den Anforderungen sowie der Ausgestaltung und Übersicht wird sowohl eine mögliche konzeptionelle als auch eine technologische Systemausgestaltung aufgezeigt. Abschließend werden ausgewählte Erfolgsfaktoren betrachtet und mögliche Erweiterungen exemplarisch vorgestellt.

Im sechsten Kapitel werden die im Rahmen der Arbeit als bedeutsam erachteten Schwerpunkte zusammengefasst und mit einem Ausblick über die weitere Entwicklung des Forschungsgegenstandes sowie der sekundären Performance-Measurement-Konzepte und -Management-Systeme abgeschlossen.

2 Grundlagen

2.1 Einführung und Einordnung

2.1.1 Forschungsschwierigkeiten

Grundlegend stellen sich die Fragen: „Warum wurde diese Fragestellung der Effektivität und Effizienz von Kennzahlen- und Informationssystemen nicht schon früher in dieser weiten, nicht nur auf die Produktivität und Wirtschaftlichkeit beschränkten Fassung betrachtet?“[56] bzw. „Liegen tatsächlich Defizite im theoretisch-wissenschaftlichen Bereich vor oder werden die vorhandenen Konzepte nicht konsequent verwendet und umgesetzt?“[57] Mögliche Erklärungsansätze sollen nachfolgend erörtert werden. Sowohl die teilweise aus bisherigen wissenschaftlichen Veröffentlichungen oder der Praxis bekannten als auch die im Rahmen der Auseinandersetzung mit der vorliegenden Themenstellung neu wahrgenommenen Forschungsschwierigkeiten können nachfolgend zwei Themenbereichen zugeordnet werden. Zum einem dem Forschungsgegenstand der Kennzahlen- und Informationssysteme selbst und zum anderen der spezifischen Fragestellung nach der Effektivität und Effizienz dieser Systeme.

Bei einer ersten Betrachtung der Schwierigkeiten des Forschungsgegenstandes der Kennzahlen- und Informationssysteme werden die begriffliche Unschärfe im Rahmen der Verwendung des Systembegriffs und die Vielfalt sowie Heterogenität bei der Definition von Kennzahlen- und Informationssystemen deutlich.[58] Diese Unschärfe, welche einen einfachen Zugang und ein klares Verständnis des Forschungsgegenstandes erschwert,[59] gründet sich zum einen in der langen theoretisch-wissenschaftlichen Entwicklung und zum anderen in der durch Wortneuschöpfungen sowie durch Projekt- und Produktmarketing geprägten Theorie und Praxis.[60]

Doch nicht nur die Fülle der Begriffe, sondern auch die dahinterstehende Vielzahl an Meinungen und Konzepten, die sich in allgemeinen Standard- oder aber selbst erstellten Individualsystemen bemerkbar macht, erschwert die Auseinandersetzung und Abgrenzung des Forschungsgegenstandes.[61] Die Vielzahl der an der Forschung beteiligten wissenschaftlichen Disziplinen[62] mit ihrer jeweiligen fachbezogenen Sichtweise, als auch die Breite der verschiedenen beteiligten Benutzergruppen[63] der Praxis, zeigen sehr deutlich die Weite und Vielschichtigkeit des interdisziplinären Forschungsgegenstandes.[64]

Erschwerend ist ebenfalls festzustellen, dass zum einen der Spannungsbogen zwischen Theorie und Praxis sehr hoch und zum anderen der Ist-Zustand häufig weit vom erwünschten oder möglichen Soll-Zustand entfernt ist.[65] Die erste Trennung ist bspw. bei Informationssystemen darin begründet, dass die wissenschaftliche Forschung ihren Schwerpunkt auf hierarchieebenenorientierte Informationssysteme gelegt hat, während in der Praxis funktionsbereichs-, branchen-, aufgabenstellungs- oder wertschöpfungskettenorientierte Informationssysteme bevorzugt entwickelt wurden.[66] Die Differenz zwischen Ist- und erwünschtem oder möglichem Soll-Zustand kann bspw. dadurch erklärt werden, dass das Leistungsvermögen der Technologie stärker gewachsen ist als die Fähigkeit der Unternehmen, diese einzusetzen.[67]

Um wirklichkeitsnahe Abbildungen des Unternehmensgeschehens und eine gelungene Einbettung in das sozioökonomische Umfeld zu erreichen, muss der Nachteil in Kauf genommen werden, dass Kennzahlen- und Informationssysteme nach wie vor äußerst komplex entwickelt werden.[68] Doch nicht nur die Abhängigkeit der Kennzahlen- und Informationssysteme vom ebenfalls komplexen System „Unternehmung“, sondern ebenso die einzelnen Komponenten Organisation, Mensch und Technologie sind sowohl einzeln als auch in ihrem Zusammenspiel mit verantwortlich für die hohe Komplexität.[69] Diese hat mit zur Folge, dass der Zugang zum Forschungsgegenstand erschwert und nur mit umfassendem Vorwissen möglich ist.[70]

Im Rahmen der Auseinandersetzung mit dem Forschungsgegenstand wird deutlich, dass Kennzahlen- und Informationssysteme selbst vielen kontinuierlichen, aber auch diskontinuierlichen Veränderungen unterliegen.[71] Die Tatsache, dass sich nicht nur der innerbetriebliche Unternehmenskontext, sondern auch die externen Gegebenheiten von Zeiten hohen Wachstums, geringen Wettbewerbsdrucks und stabiler Märkte zur heutigen Globalisierung und damit verbundenem hohen Wettbewerbsdruck und neuer, schnelllebiger Technologie geändert haben, bringen neue Anforderungen an Kennzahlen- und Informationssysteme, die in enger Wechselwirkung zu ihrem Umfeld stehen und einer stetigen Anpassung sowie Weiterentwicklung bedürfen.[72]

Neben den aufgeführten Forschungsschwierigkeiten aus dem Kontext der Kennzahlen- und Informationssysteme werden weiterführend ausgewählte Forschungsschwierigkeiten hinsichtlich Effektivität und Effizienz dieser Systeme detailliert betrachtet. Die damit verbundene Herausforderung wird offensichtlich, sobald sich die Frage nach der Definition, Einordnung und Abgrenzung der Begrifflichkeiten – wie bspw. Leistung, Wirtschaftlichkeit, Qualität, Kosten, Performance, Produktivität, Measurement oder Management – stellt. Neben vielen Definitions- und Abgrenzungsversuchen der genannten Begriffe, besonders der hier gefragten Effektivität und Effizienz, ist in der wissenschaftlichen Literatur kein Konsens bezüglich einer einheitlichen Definition und Einordnung erkennbar, wodurch der Vergleich von theoretisch-konzeptionellen Arbeiten und empirischen Studien größtenteils unmöglich wird.[73]

Die Auseinandersetzung mit Performance-Measurement und -Management und der darin enthaltenen Frage nach der Effektivität und Effizienz trifft auf eine ganze Reihe von Vorarbeiten, Ideen, verwandte Forschungsbereiche und verschiedene, sich teilweise widersprechende Konzepte.[74] Neben der Erstellung eines konsistenten Konzepts zur Messung und Gestaltung von Kennzahlen- und Informationssystemen unter Effektivitäts- und Effizienzaspekten besteht die Schwierigkeit hauptsächlich darin, die Verbindungen zu verwandten Forschungsbereichen aufzuzeigen. Die richtige Einordnung aber auch Abgrenzung z. B. von Performance-Measurement und -Management, dem IV- oder IS-Controlling, den Verfahren der Investitions- oder Wirtschaftlichkeitsrechnung stellt aufgrund vielfältiger Meinungen und Konzepten eine große Herausforderung dar.[75]

Informationsflut, Informationslawine, Informationswirrwarr, Datenwildwuchs oder Zahlenfriedhöfe sind bekannte Probleme im Kontext der allgemeinen Informationsverarbeitung und ebenso im Rahmen der Fragestellung nach der Effektivität und Effizienz von Systemen.[76] Der Umgang mit dieser Problemstellung bedarf einer besonderen Beachtung, damit die weit verbreitete Forderung nach dem richtigen Maß an Informationen, zum richtigen Zeitpunkt, im richtigen Verdichtungsgrad und am richtigen Ort Erfüllung findet und eine erfolgreiche sowie zielführende Entscheidung ermöglicht wird.[77] Die Herausforderung besteht zunehmend darin, nicht unbedingt „mehr relevante Informationen zur Verfügung zu stellen, sondern auf unbedeutende Informationen zu verzichten.“[78]

Zu den sowohl in der Theorie als auch in der Praxis bekannten Schwierigkeiten gehört die Operationalisierung entwickelter theoretischer Konzepte. Die Fragestellung der Effektivität und Effizienz fordert eine Operationalisierung und muss sich hierzu mit der Messbarkeit und der Bewertung auseinandersetzen.[79] Aufgrund der Komplexität des Forschungsgegenstandes ist ein schlüssiges und umsetzbares Vorgehen zu entwickeln, um geeignete Mess-, Bewertungs- und Gestaltungsobjekte identifizieren und eingrenzen zu können.[80] Nur so ist neben dem geforderten Measurement das darauf aufbauende Management möglich.

Die aufgezeigten Forschungsschwierigkeiten, sowohl aus dem Bereich des Forschungsgegenstandes der Kennzahlen- und Informationssysteme selbst als auch aus der Fragestellung der Effektivität und Effizienz, zeigen die Notwendigkeit einer detaillierteren Auseinandersetzung mit dem beschriebenen Forschungsgebiet. Um aus der Fülle möglicher Zielsetzungen den Blick auf das Wesentliche zu lenken, werden nachfolgend die Forschungszielsetzungen näher betrachtet.

2.1.2 Forschungszielsetzungen

Die verschiedenen Facetten der eingangs gestellten Forschungsfrage werden nachfolgend in Form von Forschungszielsetzungen diskutiert. Um eine möglichst differenzierte Betrachtung zu erreichen, soll zwischen den abstrakten und konkreten Forschungszielsetzungen, die die Grundintention dieser Arbeit darstellen und sich in der Vorgehensweise und dem Aufbau der Arbeit niederschlagen, unterschieden werden. Im Rahmen der abstrakten Zielsetzung wird eine Reihe von wissenschaftlichen Metazielen verfolgt. Diese Metaziele wurden zum Teil im Verlauf der Themenfindungs-, der Literaturanalyse- oder der Umsetzungsphase erarbeitet. Die vorliegenden Metaziele stellen eine bewusste Auswahl der als relevant erachteten Ziele dar, die sich über den Zeitverlauf gefestigt haben und die elementaren Grundfragen dieser Arbeit wiedergeben.

Die erste Zielsetzung betrifft die logische Fortführung der Erkenntnis, dass nicht nur die Unternehmen, sondern auch die im Unternehmen eingesetzten Systeme der Effektivitäts- und Effizienzbetrachtung unterliegen.[81] Analog zu der Feststellung, dass zur Überwachung und Verbesserung der Effektivität und Effizienz im Unternehmen Kennzahlen- und Informationssysteme eingesetzt werden, stellt sich die Frage, wie diese Performance-Aspekte auf abstrakterer Ebene auf die Kennzahlen- und Informationssysteme selbst angewandt werden können. Somit ist das im Lauf der Arbeit verfolgte Performance-Measurement-Konzept bzw. Management-System in vielen Fällen eine konsequente Fortsetzung bisheriger Konzepte und Systeme auf einer abstrakteren Ebene.[82]

Als zweite abstrakte Zielsetzung wird die Notwendigkeit erkannt, die unterschiedlichen Sichtweisen, Konzepte und Meinungen bezüglich der Arten von Kennzahlen- und Informationssystemen, die im Laufe der Zeit, teils abhängig oder unabhängig voneinander, entstanden sind, mithilfe geeigneter Abgrenzungskriterien zu typologisieren. Hierbei wird neben der höheren Transparenz besonders das Ziel verfolgt, Unterschiede bezüglich der Abstraktionsebene in Form von primären und sekundären Systemen zu erkennen und die entwickelten Systeme aus Theorie und Praxis einzuordnen.

Die dritte Zielsetzung betrifft die möglichst konsistente Verbindung der in der Literatur häufig getrennt betrachteten Bereichen des Controllings von Kennzahlen- und Informationssystemen mit dem Management von Kennzahlen- und Informationssystemen.[83] Diese Verknüpfung des Systemcontrollings und ma­nage­ments zieht sich konsequent, teils explizit erwähnt, teils implizit in den Ausführungen enthalten, durch die vorliegende Arbeit. Hierbei soll speziell für die Controllingaspekte ein Performance-Measurement-Konzept und für die Manage­mentaspekte ein Performance-Management-System entwickelt werden.

Betrachtet werden nachfolgend die konkreten Zielsetzungen, welche einzelne, aufeinander aufbauende Inhalte zur Zielerreichung umfassen. Eine erste Voraussetzung zur tiefer gehenden Beschäftigung mit der Forschungsfrage stellen die Nennung und Auseinandersetzung mit den im Forschungskontext benötigten Grundlagen in Form von Definitionen, Begriffen, Einordnungen und Abgrenzungen dar. Die späteren Ausführungen zu diesem Thema sollen als Grundlage oder Rahmen für spätere Vertiefungen sowie zur konsistenten Begriffsverwendung dienlich sein.

Aufgrund der Weite des Betrachtungsgegenstandes der Kennzahlen- und Infor­mationssysteme muss eine Typologisierung nach zuvor gewählten Abgrenzungskriterien erfolgen. Nur so kann die notwendige Transparenz des Forschungsgegenstandes ermöglicht und eine bezüglich Neuerungen stabilere Ausgangsbasis durch die damit verbundene höhere Abstraktion geschaffen werden. Der Typologisierung muss eine detaillierte Literaturanalyse vorhergehen, damit im Rahmen der Auswahl geeigneter Abgrenzungskriterien alle bekannten Kennzahlen- und Informationssystemarten möglichst überschneidungsfrei eingeordnet werden können.

Die Entwicklung eines konsistenten Performance-Measurement-Konzepts ist trotz der damit zu erwartenden Schwierigkeiten unabdingbar: Zum einen um die herrschende Begriffsvielfalt und damit implizit vorhandenen Widersprüche der gängigen, aber teilweise oberflächlichen Fachliteratur zu vermeiden, und zum anderen um eine stabile Grundlage für das später zu entwickelnde und in diesem Sinn neue System zu erhalten. Zudem bedarf die Operationalisierung des Performance-Measurement-Konzepts der Suche nach möglichen und geeigneten Objekten zur differenzierteren Betrachtung der Kennzahlen- und Informationssysteme.

Erst nach dieser Abfolge können, unter Einbezug des konsistenten Performance-Measurement-Konzepts und der identifizierten Typologien und Objekte des Betrachtungsgegenstandes, weiterführende Überlegungen zur Entwicklung eines Performance-Management-Systems vorgenommen werden.[84] Hierzu muss neben der konzeptionellen Systementwicklung auch die technologische Umsetzung durch hierzu geeignete Business-Intelligence-Komponenten erfolgen.[85] Eine kritische Betrachtung von Erfolgsfaktoren und möglichen Erweiterungen schließt die konkrete Zielsetzung dieser Arbeit ab.

2.1.3 Definitionen und Abgrenzungen

In der wissenschaftlichen Literatur ist die Verwendung und Einordnung der Begriffe Daten, Kennzahlen, Informationen und Wissen unterschiedlich vorzufinden.[86] Aufgrund der nachfolgenden Bedeutung von Kennzahlen und Informationen ist eine transparente Abgrenzung und Einordnung notwendig. In anschaulicher Weise können die verschiedenen Begriffe durch die Betrachtungsebenen der Semiotik[87] abgegrenzt, eingeordnet und grafisch in Form einer Pyramide oder Treppe veranschaulicht werden.[88]

Zeichen, an unterster Stelle stehend, werden einem Zeichenvorrat entnommen.[89] Aus Zeichen entsteht unter Anwendung von Syntaxregeln ein Datum (Syntaktik), welches durch die Zuordnung von Bedeutung (Semantik) zu Information wird.[90] Erst die zweckgerichtete Vernetzung von Information (Pragmatik) lässt Wissen entstehen.[91] In der Literatur werden weiterführend die Ebenen Weisheit, Intelligenz und Reflexionsfähigkeit[92] oder Können, Handeln, Kompetenz und Wettbewerbsfähigkeit in Form einer Wissenstreppe unterschieden.[93] Das Ziel der Wissensschaffung im Unternehmen und die Nutzung von hieraus entstehenden Wettbewerbsvorteilen zur Steigerung des Unternehmenswertes treten verstärkt unter dem Begriff Wissensmanagement in das Bewusstsein.[94]

Abbildung 2.1: Wissenstreppe

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Quelle: Erweiterung der Darstellung von North (2002), S. 39.

Um nach der Begriffsabgrenzung die im Kontext dieser Arbeit relevanten Begriffe Kennzahlen und Informationen besser verstehen zu können, werden Kennzahlen nachfolgend „als jene Zahlen betrachtet, die quantitativ erfassbare Sachverhalte in konzentrierter Form erfassen“,[95] während Informationen „als Aussagen verstanden werden, die den Erkenntnis- bzw. Wissensstand eines Subjekts (Informationssubjekt oder Informationsbenutzer) über ein Objekt (Informationsgegenstand) in einer gegebenen Situation und Umwelt (Informationskontext) zur Erfüllung einer Aufgabe (Informationszweck) verbessern.“[96]

Für Unternehmen wird die Fähigkeit, benötigte Kennzahlen und Informationen zum richtigen Zeitpunkt, der richtigen Person, in der richtigen Form, am richtigen Ort zur Verfügung zu stellen, immer bedeutsamer.[97] Zur Unterstützung dieser Aufgabe verwenden Unternehmen Kennzahlen- und Informationssysteme,[98] die in verschiedenen Typologien entsprechend den Anforderungen des Informationsmanagements im Unternehmen implementiert sind.[99] Die Gemeinsamkeiten des Systemgedankens[100] bei Kennzahlen- und Informationssystemen sowie dem System „Unternehmen“[101] bieten die Möglichkeit, den vorzufindenden Betrachtungsgegenstand in seine Subsysteme und Elemente zur Komplexitätsreduktion zu zerlegen[102] und anschließend – nach der Analyse und Beschreibung von Zusammenhängen und Strukturen – wieder neu zu modellieren.[103] Neben diesem statischen Aspekt des Systembegriffs muss der dynamische Ablauf zur Ausführung von Operationen in Form von Relationen betrachtet werden.[104] Hierbei liegt der Schwerpunkt auf formal geregelten Zusammenhängen und weniger auf informalen mit eigenen Regeln und Beziehungen.[105]

In der Literatur finden sich Unterschiede bezüglich der Weite und der Art der Systemabgrenzung.[106] Neben der vorfindbaren Top-down-Betrachtung, die über den weiten Informationssystembegriff, den betrieblichen Informationssystembegriff zum engen computerunterstützten Informationssystembegriff führt,[107] soll nachfolgend eine abweichende Sicht vorgestellt werden. Ein betriebliches Kennzahlen- oder Informationssystem lässt sich in Form einer Ebenen- oder Schalendarstellung von innen nach außen wie folgt beschreiben: In seiner engsten Abgrenzung als ein rein organisatorisches System umfasst es nur die konzeptionell-fachliche Aufgabe sowie deren Beziehungen. Im Unterschied hierzu legt das enge, organisatorisch-menschliche System den Schwerpunkt auf die fachliche Aufgabe, den Nutzer als Aufgabenträger sowie den Systemgestalter. In der weiten oder ganzheitlichen Fassung des organisatorisch-menschlich-technologischen Systems gehören ebenfalls die vielfältigen unterstützenden Informationstechnologien zum Systembegriff.[108] Die letztgenannte ganzheitliche Fassung von Systemen entspricht der Sicht, in der als Komponenten die Organisation, der Mensch und die Technologie gleichgewichtet betrachtet werden.[109] Nachfolgend werden, entsprechend der jeweiligen Zielsetzung, sowohl verschiedene Weiten der Systemabgrenzung als auch die Komponentensicht berücksichtigt.[110]

Hierauf bauend wird die weite Kennzahlen- und Informationssystemdefinition, wie sie im weiteren Verlauf der Arbeit verwendet wird, genannt, bevor sie später detaillierter diskutiert wird. Der weite Begriff des betrieblichen ganzheitlichen Kennzahlen- und Informationssystems[111] soll nachfolgend verstanden werden als ein aufeinander abgestimmtes Arrangement von organisatorischen, menschlichen und technologischen Komponenten, das dazu dient, Handlungsträger mit zweckorientierten Kennzahlen und Informationen für die Aufgabenerfüllung allgemein und spezieller für die Entscheidungsunterstützung zu versorgen.[112] Später wird erkennbar, dass ein Zusammenhang zwischen Kennzahlen- und Informationssystemen in der Form besteht, dass Kennzahlensysteme spezielle Informationssysteme darstellen.[113]

Im Rahmen der folgenden Performance-Diskussion mit dem Fokus auf das Performance-Measurement und -Management von Kennzahlen- und Informationssystemen soll unter Effektivität das Ausmaß oder der Zielerreichungsgrad und unter Effizienz die Produktivität oder Wirtschaftlichkeit verstanden werden.[114] Die Begriffe des Performance-Measurement und -Management können in der Form definiert und abgegrenzt werden, dass unter Performance-Measurement ein theoretisches integriertes Measurement-Konzept und unter Performance-Management dessen funktionaler und institutioneller Rahmen verstanden wird.[115] Das Performance-Management-System als Umsetzung des Performance-Measurement und -Management enthält als Kern das logische Measurement-Konzept und kann – unter Beachtung des Zusammenspiels von Organisation, Mensch und Technologie – in ein konzeptionelles und technologisches System unterteilt werden.[116]

2.1.4 Systemcontrolling und -management

Es besteht eine Notwendigkeit, Kennzahlen- und Informationssysteme im Rahmen einer eigenständigen Controlling- und Managementsicht näher zu betrachten. Gründe hierfür sind ihr steigender Kostenanteil in Budgets, ihre steigende Komplexität, aber vor allem ihr Bedeutungszuwachs in Unternehmen.[117] Um die bestehenden sowie die im Rahmen dieser Arbeit zu entwickelnden Konzepte und Systeme einordnen zu können, bedarf es zuvor einer grundlegenden Betrachtung der Begriffe Controlling und Management.

Der Controllingbegriff unterlag in der Vergangenheit kontinuierlichen Veränderungen.[118] Die enge, vergangenheitsorientierte Sicht der Kontrolle wurde schrittweise um den Informations- und Entscheidungsbezug erweitert.[119] In jüngerer Zeit werden zunehmend verschiedene Tätigkeiten unter dem Controllingbegriff zusammengefasst.[120] Auch wenn sowohl in der Theorie als auch in der Praxis aufgrund der drei Begriffssichten des informations-, des führungsphilosophie- sowie des koordinationsbezogenen Ansatzes kein einheitliches Controllingverständnis existiert,[121] soll nachfolgend, trotz der Offenheit gegenüber den beiden anderen Sichten, der koordinationsbezogene Ansatz im Mittelpunkt stehen.[122] Dies bedeutet, dass das Controlling im Rahmen der Koordination die analogen Ziele der Unternehmensführung, das Ziel der Effektivität und Effizienz verfolgt.[123]

Die Sicht der Effektivität und Effizienz wird ebenfalls unter dem Begriff des Performance-Measurement in der Literatur diskutiert[124] und nachfolgend auf den Forschungsgegenstand der Kennzahlen- und Informationssysteme bezogen.[125] In diesem Zusammenhang lassen sich in der Literatur weitere Begriffe mit Controllingbezug wie bspw. ADV-Controlling, DV-Controlling, EDV-Controlling, INF-Controlling, IV-Controlling, IS-Controlling oder IT-Controlling finden.[126] Sofern verwendbar, werden trotz der unterschiedlichen Definitionsnuancen aus diesen Bereichen Konzepte und Instrumente mit einbezogen.[127] Nachfolgend soll zum einheitlichen Verständnis nur der Begriff des Controllings von Kennzahlen- und Informationssystemen[128] verwendet und spezieller als Konzept das Measurement von Kennzahlen- und Informationssystemen vertieft werden.[129]

Der Begriff des Managements,[130] verstanden im funktionalen Sinn, mit Fokus auf die Aufgaben und Prozesse in und zwischen Unternehmen oder im institutionellen Sinn, mit Fokus auf die aufgabenwahrnehmenden Personengruppen, stellt neben Controlling den zweiten wichtigen Bereich der nachfolgenden Arbeit dar.[131] Die Gemeinsamkeit von Controlling und Management besteht darin, dass beide betriebliche Querschnittsfunktionen darstellen, die auf der Ressource Information aufbauen und der Führungsunterstützung dienen.[132] Die Abgrenzung zwischen Controlling und Management kann auf abstrakter Ebene derart vorgenommen werden, dass dem Bereich Controlling die Informations-, Transparenz- und Koordinationsverantwortung unterliegt, während dem Management die Führungs- und Entscheidungsverantwortung zukommt.[133] Alternativ oder ergänzend kann differenziert werden, dass die Bedeutung des Controllings auf der konzeptionellen Ebene mit der Verantwortung für den konzeptionellen Rahmen liegt, während die praktische Entscheidung und Umsetzung durch das Management erfolgen.[134] Aus dieser Abgrenzung kann, je nach Sicht und Verständnis, eine Gleich-, Über- oder Unterordnung vorgenommen werden.[135]

Wie im Rahmen dieser Arbeit nicht Controlling allgemein, sondern das Measurement von Kennzahlen- und Informationssystemen betrachtet wird, so wird nachfolgend nicht das Management, sondern das Management von Kennzahlen- und Informationssystemen im Fokus stehen. Abgeleitet aus dem Informationsmanagement kommt Management und Controlling die Aufgabe zu, für eine hohe Effektivität und Effizienz bei der Gestaltung und dem Betrieb von Kennzahlen- und Informationssystemen zu sorgen.[136]

Diese verbindende Gemeinsamkeit im Hinblick auf die Zielsetzung der Effektivität und Effizienz von Controlling und Management, in der Form des hier spezifisch betrachteten Performance-Measurement und -Management von Kennzahlen- und Informationssystemen, wird nach dem Grundlagenbereich und der Typologiebildung von Kennzahlen- und Informationssystemen weiter vertieft.[137]

2.2 Kennzahlen und Kennzahlensysteme

2.2.1 Kennzahlen

Der Begriff Kennzahl hat in der wissenschaftlichen Diskussion eine Entwicklung durchlaufen,[138] welche über die Definition, „Kennzahlen werden als Infor­mationen definiert, die Sachverhalte und Tatbestände in einer Ziffer relevant und knapp ausdrücken können“,[139] bis zum heute relativ einheitlichen und wie in Kapitel 2.1.3 bereits erwähnten Kennzahlenverständnis[140] „Kennzahlen werden als jene Zahlen betrachtet, die quantitativ erfassbare Sachverhalte in konzentrierter Form erfassen“[141] führt.[142] Zu beachten sind Unterschiede bezüglich der quantitativen Kennzahlenstruktur. Hierbei werden im Rahmen der angloamerikanischen Literatur – als der engeren Fassung – nur Verhältniszahlen[143] als Kennzahlen betrachtet, während in der deutschsprachigen Kennzahlenliteratur – als der weiteren Fassung – ebenfalls Absolutzahlen[144] als Kennzahlen definiert werden.[145] Nachfolgend wird die weitere Fassung wie folgt berücksichtigt: „Kennzahlen sind Zahlen, die zu einem bestimmten Zeitpunkt in bezug auf das Erkenntnisziel des Subjektes relevant sind und zwar unabhängig von ihrer quantitativen Struktur.“[146]

Als wesentliche Eigenschaften von Kennzahlen werden in der Literatur insbesondere der Informationscharakter, die Quantifizierbarkeit und die spezifische Form der Information genannt. Mit dem Informationscharakter wird ausgedrückt, dass Kennzahlen Informationen über wichtige Sachverhalte und Zusammenhänge darstellen und somit eine Urteilsbildung ermöglichen sollen. Die Quantifizierbarkeit als Merkmalsausprägung fordert, dass die Sachverhalte und Zusammenhänge quantitativ und möglichst präzise abgebildet werden, während die spezifische Form der Information die komplexen Sachverhalte möglichst knapp darstellen und einen schnellen und umfassenden Überblick ermöglichen soll.[147] Weiter werden in der Literatur die Zweckeignung, die Genauigkeit, die Aktualität und die Ökonomität genannt. Diese Eigenschaften werden im Folgenden jedoch nicht näher ausgeführt.[148]

Eine übersichtliche Charakterisierung und Identifizierung von Kennzahlen ermöglichen die acht Dimensionen einer Kennzahl.[149] Hierzu gehört der Untersuchungsgegenstand (bspw. Hard Facts, wie Umsatz oder Soft Facts, wie Mitarbeitermotivation),[150] die Einheit (bspw. Mengen oder Geldeinheiten), das betriebliche Aggregationsniveau (bspw. Filiale oder Gesamtunternehmung), das zeitliche Aggregationsniveau (bspw. Monat oder Jahr), der Zeitpunkt (bspw. Tag, Monat oder Jahr), die Zahlenart (bspw. Zugang, Abgang oder Veränderung), der Informationszweck[151] (bspw. Ist-, Soll-, Wird- oder Ziel-Wert) und die Informationsquelle (bspw. primäre oder sekundäre Datenquelle)[152]. Denkbar sind in diesem Zusammenhang als weitere Unterscheidungsmerkmale die Infor­mationsbasis, die statistische Form, die Zielorientierung, der Objektbereich oder der Handlungsbezug.[153] Die Informationsbasis bildet häufig die Kostenrechnung, die Betriebs- und Finanzbuchhaltung oder die Planung. Als die statistische Form wird die Einteilung in absolute oder relative Kennzahlen bezeichnet.[154] Die Zielrichtung betrachtet bspw. die Erfolgs- oder Liquiditätsausrichtung, während die Objektbereiche sich in gesamt- oder teilbetriebliche – in einigen Fällen auch tiefer gehend – in funktionale, divisionale oder organisatorische Gestaltungsbereiche unterteilen.[155] Die Unterscheidung im Hinblick auf den Handlungsbezug trennt zwischen normativen Kennzahlen als Handlungsaufforderungen in Form von Zielen oder internen Standards und deskriptiven Kennzahlen, die Sachverhalte beschreiben und eine weitere Analyse oder Erklärung benötigen.[156]

Neben den genannten Merkmalen kommen weitere alternative Systematisierungsmöglichkeiten für Kennzahlen in Betracht.[157] Je nach Kombination der Ausprägungen Menge, Zeit und Wert ergeben sich als Matrix neun unterschiedliche Kombinationsmöglichkeiten. Weiter können ebenfalls in einer Matrix die Kombinationen aus Bestands- und Bewegungsgrößen gebildet werden.[158] Häufig verbreitet ist die Unterteilung in Key- und darunterliegende Subkennzahlen oder Ergebniszahlen und Leistungstreiber.[159]

Kennzahlen können, nach Durchführung eines Veredelungsprozesses der zugrunde liegenden Daten,[160] für vielfältige Funktionen und Aufgaben im Unternehmen, bspw. zur Planung, Steuerung, Kontrolle, Dokumentation, Kommunikation, Anregung oder Komplexitätsreduktion, verwendet werden.[161] Insbesondere aber als Instrument der Planung in den Phasen der Willensbildung, Durchsetzung und Kontrolle können Kennzahlen im Rahmen des Führungsprozesses eingesetzt werden.[162] Auf abstrakter Ebene finden sich Kennzahlenabgrenzungen entsprechend ihrer Aufgabe in strategische, diagnostische und operative Kennzahlen. Diese Einteilung ist in der Hinsicht hilfreich, da hierdurch bspw. die Aufgabe der Strategieumsetzung oder des Standardvergleichs verfolgt werden kann.[163] Die Vielseitigkeit für interne und externe Zwecke, die Eignung für Gesamt- oder Teildarstellungen und ihre Tradition in den Bereichen Bilanzanalyse und Betriebsvergleich zeigen ihre Bedeutung und Anwendungsbreite auf.[164] Kennzahlen stellen in diesem Kontext ein Hilfsmittel zur effizienten Auswertung und Entscheidungsvorbereitung dar.[165]

Zur Ziel- und Aufgabenerfüllung müssen bei der Bildung betrieblicher Kennzahlen relevante Anforderungen berücksichtigt werden. Hierzu gehört die Unterscheidung, ob die Kennzahlen zu Analysezwecken oder Steuerungsaufgaben verwendet werden sollen. Abhängig davon werden bspw. laufende oder fallweise Kennzahlen benötigt.[166] Allgemeine Anforderungen sind bspw. der Grundsatz der Logik, der Aufbau nach einheitlichen Methoden, die Fixierung der Ausgangsfrage und die Auswahl der Kennzahlenkomponenten.[167]

Zur nachvollziehbaren Definition und Dokumentation von Kennzahlen wurden Kennzahlensteckbriefe[168] entwickelt, die selbst wiederum innerhalb von Kennzahlenbibliotheken verwaltet werden können.[169] Die Steckbriefstruktur, beispielhaft unterteilt in die verbale Beschreibung, die Berechnungsformel, die Granularität, den Erhebungszeitraum, die Datenquelle, die Vergleichsgrundlage und die Präsentation/Interpretation, stellt sicher, dass alle benötigten Infor­mationen zur Auswahl, Überprüfung und Weiterentwicklung bereitgestellt werden.[170]

2.2.2 Kennzahlensysteme

Die Einfachheit der Informationsdarstellung durch Einzelkennzahlen geht mit einem Verlust an Detailinformationen einher, da der Aussagewert einzelner Kennzahlen begrenzt ist.[171] Zur Vermeidung dieses Nachteils, um Mehrdeutigkeiten in der Interpretation zu vermeiden sowie die Abhängigkeiten zwischen den Kennzahlen übersichtlich darzustellen, werden die Kennzahlen in Form von organisatorischen Kennzahlensystemen, die eine konzeptionell-fachliche Aufgabe verfolgen, zueinander in Beziehung gesetzt.[172] Organisatorische Kennzahlensysteme werden als „eine geordnete Gesamtheit von Kennzahlen, die in einer Beziehung zueinanderstehen und so als Gesamtheit über einen Sachverhalt vollständig informieren“,[173] definiert. Sie ermöglichen durch die Unterscheidung in Ober- und Unterkennzahlen die Analyse eines Sachverhalts entlang der stimmigen Struktur über mehrere Kennzahlenarten hinweg.[174] Hiervon ist die Definition des ganzheitlichen Kennzahlensystems, welches alternativ zum engen organisatorischen System die Bereiche Mensch und Technologie zusätzlich berücksichtigt, zu trennen.[175]

Die Funktionen von Kennzahlensystemen können aus den Sach- und Formalzielen wie folgt abgeleitet werden. Als Sachziel kommt Kennzahlensystemen die Aufgabe zu, die Vielzahl an Daten in transparenter Weise als Entscheidungsgrundlage zur Verfügung zu stellen, mögliche Potenziale und bestehende Interdependenzen aufzuzeigen, als Instrument zur Erfolgssteuerung, zur Begründung von Maßnahmen oder zur Dokumentation sowohl intern als auch extern zu dienen sowie durch Informationsverdichtung Entscheidungsträger mit hinreichender Genauigkeit und Aktualität zu informieren.[176] Etwas differenzierter können die Formalziele von Kennzahlensystemen in Informations- oder Steuerungsinstrumente unterschieden werden.[177] Als Informationsinstrumente umfassen sie unterschiedliche Entscheidungsprämissen, Beurteilungsgrößen, Ursachen und Indikatoren. Alternativ als Steuerungsinstrumente lassen sie sich weiter in entschei­dungsproblem- oder stellenspezifische Kennzahlensysteme unterscheiden.[178] In der wissenschaftlichen Literatur ist ferner eine Unterteilung von Kennzahlensystemen entsprechend den Aufgaben in Planungs-, Vorgabe-, Kontroll-, Steuerungs- oder Analysekennzahlensysteme vorzufinden.[179]

Um den vielfältigen Funktionen gerecht werden zu können, müssen an Kennzahlensysteme grundlegende Anforderungen gestellt werden. Hierzu gehört die Zweckeignung, verstanden als die Übereinstimmung von Aussageninhalt des Systems und dem zur Problemlösung erforderlichen Informationsbedarfs, die Vollständigkeit und Genauigkeit, als Forderung einer bestimmten Qualität und Präzision der Erfassung und Verdichtung,[180] die Widerspruchsfreiheit zur Vermeidung konfliktärer Aussagen, ein Zuwachs an Transparenz[181] sowie die Aktualität und die Verhältnismäßigkeit[182] zwischen Aufwand und Nutzen.[183] Aufgrund der Heterogenität und Veränderungsmöglichkeit des Betrachtungsobjekts wird von Kennzahlensystemen eine hohe Flexibilität im Hinblick auf die notwendigen Modifikationen erwartet.[184] Ebenfalls als Anforderung, aber mit deutlich höheren Schwierigkeiten in der Umsetzung, kann eine Invarianz bei Zielveränderungen, Strukturstabilität und Vergleichbarkeit gefordert werden.[185]

Die Beziehungen und Abhängigkeitsverhältnisse zwischen den Kennzahlen sind von entscheidender Bedeutung für die Einsatzmöglichkeiten und Art des Kennzahlensystems sowie die daraus folgenden spezifischen Vor- und Nachteile. Die detaillierte Betrachtung und Diskussion der Alternativen im Hinblick möglicher Beziehungen, des Gestaltungsvorgangs und daraus ableitbarer Beziehungstypen von Kennzahlensystemen wird im Kapitel 3.2.1 weiter vertieft.

Aufgrund der Schwächen von Kennzahlen und Kennzahlensystemen im qualitativen Bereich werden nachfolgend Informationen und Informationssysteme näher betrachtet und Kennzahlen und Kennzahlensysteme hierzu eingeordnet.[186]

2.3 Informationen und Informationssysteme

2.3.1 Informationen

Information, eng verbunden mit dem Prozess des „sich Informierens“[187], kann im umgangssprachlichen Gebrauch als eine „gegenwarts- und praxisbezogene Mitteilung über Dinge, die […] (uns) im Augenblick zu wissen wichtig sind“[188] verstanden werden und lässt sich etymologisch aus dem lateinischen Substantiv „informatio“ ableiten, während das Verb „informare“ mit den enthaltenen Begriffen „in“ und „forma“ „etwas eine Form, eine Gestalt geben“ bedeutet.[189] Je nach wissenschaftlicher Forschungsrichtung sind verschiedene Informationsdefinitionen in der Literatur vorzufinden.[190] Innerhalb der Betriebswirtschaftslehre findet die nachfolgende Definition weite Verbreitung, die ebenfalls für die weitere Verwendung ausgewählt und in Kapitel 2.2.1 bereits genannt wurde:[191] „Informationen sollen als Aussagen verstanden werden, die den Erkenntnis- bzw. Wissensstand eines Subjekts (Informationssubjekt oder Informationsbenutzer) über ein Objekt (Informationsgegenstand) in einer gegebenen Situation und Umwelt (Informationskontext) zur Erfüllung einer Aufgabe (Informationszweck) verbessern.“[192] Kennzahlen, die innerhalb des vorangehenden Kapitels genauer betrachtet wurden, können bspw. neben Text, Ton und Bild dem Informationsbegriff untergeordnet werden.[193] Aufgrund ihrer hohen Bedeutung im weiteren Verlauf dieser Arbeit wurden Kennzahlen jedoch explizit erläutert.[194] Aus diesem Verständnis heraus wird im Folgenden der weite, Kennzahlen einschließende Informationsbegriff verwendet.[195]

Informationen als immaterielle Güter, die sich nicht verbrauchen, können verschiedene Eigenschaften zugeordnet werden.[196] Einen Einblick bietet die Unterteilung nach ihrem Gegenstand (bspw. Produkt oder Strategie), nach ihrer Abbildungsdimension (bspw. Menge, Zeit oder Werte), nach ihrer Informationsart (bspw. faktisch oder prognostisch), nach ihrer Genauigkeit (bspw. direkte oder indirekte Messung), nach ihrer Zuverlässigkeit (bspw. logisch oder empirisch) oder ihrem Alter.[197] Neben den einzelnen Informationen können Informationsmengen nach ihrem Volumen (bspw. subjektiv gewünscht oder objektiv benötigt),[198] Verdichtungsgrad (bspw. Produktgruppen oder Produkte) sowie Darstellung (bspw. verbal, tabellarisch oder grafisch) unterschieden werden.[199] Bei Informationen werden neben den quantitativen die qualitativen Merkmale wie Aktualität, Relevanz, Verfügbarkeit, Richtigkeit, Prüfbarkeit, Verständlichkeit, Knappheit in der Darstellung, Vollständigkeit und Wirtschaftlichkeit besonders betont.[200] Weiter können sie nach ihrem Ursprung (bspw. ursprüngliche oder abgeleitete),[201] ihrer Herkunft (bspw. interne oder externe),[202] ihrer inhaltlichen Reichweite (bspw. operative, taktische oder strategische), ihrer funktionalen Reichweite (bspw. spezielle oder generelle)[203] nach ihrer Bestimmung (bspw. zweckorientierte oder allgemeine), ihrem Zustand (bspw. primäre, aggregierte oder persönliche),[204] ihrer Struktur (bspw. qualitative oder quantitative sowie strukturierte oder unstrukturierte)[205] oder nach weiteren Kriterien wie bspw. ihrem Integrationsgrad oder ihrer Qualität[206] unterteilt werden.[207]

Eine alternative Unterscheidung von Merkmalen findet sich bei Gutenberg.[208] Analog seiner Unterteilung der Entscheidungsarten in die entscheidungsauslösenden und nicht entscheidungsauslösenden Bereiche lassen sich unterschiedliche Informationsarten trennen. Zu den Informationen, die keine Entscheidung auslösen, zählen Kontroll- und Berichtsinformationen, die in Unternehmen häufig in Routineberichten vorzufinden sind. Alternativ finden sich die Informationen, die eindeutige, alternative oder stimulierende Reaktionen auslösen. Der Nachteil dieser Unterscheidung ist darin zu finden, dass sie sich nur ex post verwenden lässt, da ex ante nicht ersichtlich ist, welche Informationen Entscheidungen auslösen können und welche nicht.[209]

Informationen finden für vielfältige Funktionen und Aufgaben Verwendung und können entsprechend des Controlling-, des Management- oder des Entschei­dungsprozesses bspw. zur Zielsetzung, Anregung, Planung, Entscheidung, Koordination, Durchführung und Kontrolle eingesetzt werden.[210] Je nach Aufgabenkontext und hierarchischer Funktion des Aufgabenträgers werden andersartige Informationen und Informationsmengen benötigt.[211] Häufig wird als Informationszweck die Vorbereitung der Entscheidung und des Handelns oder aber die Dokumentation und Risikoverminderung betont.[212]

Zur Erfüllung der Funktionen und Aufgaben müssen Informationen gewisse Anforderungen erfüllen. Hierzu gehören bspw. Genauigkeit, Aktualität, zeitgerechte Bereitstellung, Verständlichkeit, Eindeutigkeit, Verlässlichkeit, Vollständigkeit, Widerspruchsfreiheit, Vergleichbarkeit, leichte Zugänglichkeit, Sicherheit, Benutzerbezogenheit, Attraktivität, Kompaktheit, Wirtschaftlichkeit.[213] In der Literatur werden die einzelnen Anforderungen teilweise zu vier Anforderungskriterien der Informationsbreite und -tiefe, der Informationsqualität, der Informationszugänglichkeit oder der Informationsaufbereitung zusammengefasst.[214]

Analog der Vorgehensweise bei den Kennzahlen und Kennzahlensystemen sollen nachfolgend nach den Informationen die Informationssysteme näher betrachtet werden.[215] Hierbei erfolgt, ähnlich der Einordnung von Kennzahlen zu Informationen, die Einordnung von Kennzahlensysteme in Informationssysteme.

2.3.2 Informationssysteme

In der wissenschaftlichen Literatur wird der Begriff des betrieblichen Informationssystems teilweise nicht definiert, da aus der Begriffszusammensetzung als selbstverständlich aufgefasst wird, dass es sich um eine Art Informationsversorgungssystem aller Informationsbedürfnisse für Aufgabenträger handelt.[216] In anderen Quellen finden sich verschiedene Definitionen,[217] wobei nachfolgend im Rahmen dieser Arbeit, wie in Kapitel 2.1.3 vorgestellt, das betriebliche ganzheitliche Informationssystem als ein aufeinander abgestimmtes Arrangement von organisatorischen, menschlichen und technologischen Komponenten verstanden werden soll, das dazu dient, Handlungsträger mit zweckorientierten Informationen für die Aufgabenerfüllung allgemein und speziell für die Entscheidungsunterstützung zu versorgen.[218]

Im Folgenden wird sowohl für die erweiterte Begriffsform der Informations- und Kommunikationssysteme,[219] die Informationsversorgungssysteme[220] sowie das betriebliche oder rechnergestützte Informationssystem als Oberbegriff ausschließlich der Begriff „Informationssystem“ verwendet.[221] Analog der Einordnung von Kennzahlen als Teil von Informationen werden Kennzahlensysteme als Teil von Informationssystemen oder spezielle Informationssysteme verstanden und im Weiteren nur in wenigen Fällen explizit getrennt betrachtet.[222] Eine Differenzierung zwischen Anwendungs- und Informationssystem wird bei der Beschreibung und Betrachtung von Eigenschaften notwendig. Unter Anwendungssystemen werden nachfolgend für konkrete Anwendungsgebiete entwickelte Systeme verstanden, während ein Informationssystem zum einen mehrere Anwendungssysteme umfassen kann und zum anderen einen konzeptionelleren Charakter besitzt.[223]

Die Funktionen von Informationssystemen lassen sich anhand der Aufspaltung in Sach- und Formalziele detailliert aufzeigen.[224] Das elementare Sachziel von Informationssystemen ist die Bereitstellung von Informationen zur Unterstützung des Aufgabenträgers in allen Belangen seines Aufgabenkontextes und seiner Hierarchieebene.[225] Hierzu gehören die Erfassung, Klassifikation, Verarbeitung, Speicherung, Vermittlung und Ausgabe von Informationen, die Planung, Steuerung, Analyse und Kontrolle der betrieblichen Prozesse sowie die Bereitstellung der geeigneten Kommunikationsmöglichkeiten.[226] Neben dem genannten Sachziel finden sich, in vielfältigen Wechselbeziehungen stehend, Formalziele.[227] Hierzu gehören Ergebnisziele (bspw. Informationsqualität), Wirtschaftlichkeitsziele (bspw. Profitabilität), Potenzialziele (bspw. Flexibilität oder Verfügbarkeit) und Verhaltensziele (bspw. Nutzerakzeptanz oder -zufriedenheit).[228] Neben diesen Zielen finden sich Ordnungsziele (bspw. Erzeugung einer stabilen Erwartungshaltung durch gezielte Informationsbereitstellung), Sicherungsziele (bspw. Aufdeckung potenzieller Risiken durch Analysemöglichkeiten) und Optimierungsziele (bspw. Offenlegung der bestmöglichen Alternativen zur Entscheidung).[229]

Eine eindeutige Nennung und Priorisierung von Anforderungen wird durch die Vielzahl möglicher Arten und Schwerpunkte von Informationssystemen erschwert.[230] In der Literatur werden Neutralität und Nachprüfbarkeit (eine subjektive Manipulierbarkeit muss ausgeschlossen werden),[231] eine ganzheitliche Planung (bspw. Berücksichtigung vielfältiger Informationsbedarfe und unterschiedlicher Informationsquellen), eine aufgabenadäquate Informationsversorgung (bspw. relevante und qualitativ hochwertige Daten),[232] eine hohe Wirtschaftlichkeit (bspw. Abschätzung von Nutzen und Kosten neuer und bestehender Informationssysteme), flexible Anpassungs- und Erweiterungsmöglichkeiten (bspw. schnelle Umsetzung und Unabhängigkeit von Entwicklern), eine hohe Integration (bspw. von Daten und Funktionen) sowie eine hohe Nutzerakzeptanz (bspw. Verständlichkeit und Verfügbarkeit) genannt.[233]

Je nach Verständnis von Informationssystemen existiert im engeren Sinn ein Informationssystem des Unternehmens[234] oder im weiteren Sinn abhängig von Funktionsbereichen, Aufgaben, Ebenen oder Prozessen verschiedene Informationssysteme.[235] Für die nachfolgenden Betrachtungen ist es hilfreich – entsprechend der weiten Sicht der Wirtschaftsinformatik – verschiedene abgrenzbare partielle Informationssysteme zu bilden, die in ihrer Summe und durch die Möglichkeiten der Integration Teil des „Unternehmensinformationssystems“ sind.[236] Kriterien für die Abgrenzung sind in der Literatur in unterschiedlicher Weise und Verbreitung vorzufinden. Aufgrund der Vielzahl an Möglichkeiten und der Notwendigkeit einer transparenten Strukturierung wird diese Diskussion im Kapitel 3.3.1 detailliert betrachtet und werden darauf aufbauend verschiedene Abgrenzungsalternativen aufgezeigt.

2.4 Historische Entwicklung

2.4.1 Historie der Kennzahlen- und Informationssysteme

Für ein fundiertes Verständnis der heute existierenden Vielfalt von Kennzahlen- und Informationssystemen ist es hilfreich, nicht nur die gängigen Systeme zu kennen, sondern ebenfalls die historische Entwicklung zu betrachten.[237] Die Entwicklung von Kennzahlen- und Informationssystemen der letzten Jahrzehnte war eng mit der Geschichte der Informationstechnologie verbunden, auch wenn dies, je nach Weite der Definition in Kapitel 2.3.2 und späteren Ausführungen in Kapitel 2.5.1, nicht zwingend notwendig war und erste Kennzahlensysteme weit vor der Zeit der modernen Datenverarbeitung entwickelt wurden.[238]

Die Entwicklung der ersten Kennzahlensysteme liegt weit zurück und kann in den USA bis ins 19. Jahrhundert zurückverfolgt werden.[239] Kennzahlensysteme wurden je nach Region sehr unterschiedlich in ihrer Bedeutung wahrgenommen.[240] Beispielhaft kann hierbei das DuPont-Kennzahlensystem mit seiner Spitzenkennzahl Return-on-Investment (ROI) genannt werden.[241] Es wurde 1919 als DuPont-System of Financial Control vom amerikanischen Chemiekonzern I.E.DuPont de Numours & Co. entwickelt und im Laufe der Zeit sukzessive verbessert.[242] Im deutschsprachigen Raum sind die ersten Hinweise auf die Bedeutung von und Forderungen nach finanziellen Kennzahlensystemen in den 1930er Jahren zu finden, aber erst in den 1970er Jahren hat sich, angeregt durch die amerikanische Diskussion in der Literatur, der Systemgedanke durchgesetzt.[243] Die weiteren Kennzahlensysteme waren vorwiegend durch die einseitige Dominanz finanzieller Kennzahlen (vom Return-on-Investment bis zum Shareholder Value) geprägt.[244] Erst durch die Entwicklung der Balanced-Scorecard ab 1990 wurden neben monetären, meist vergangenheitsbezogenen Messgrößen vorauslaufende Indikatoren (Leistungstreiber) in den vier Perspektiven Finanzen, Kunden, Prozesse sowie Lernen und Entwicklung berücksichtigt.[245]

Die Bedeutungswahrnehmung von Informationssystemen und die Umsetzung der Ideen begannen in den 1960er Jahren mit den ersten Erfolgen der Informationstechnologie und der Fülle sich hieraus abzeichnender Potenziale.[246] Die chronologische Abfolge[247] führte in ihrer Entwicklung von den Managementinformationssystemen, die mit ihrem datenbezogenen Schwerpunkt und in Ermangelung von Interaktivität sowie fehlender Dialogverarbeitung in den 1970er Jahren schnell zur Frustration und Ernüchterung führten, zu den Entscheidungsunterstützungssystemen.[248] Die hierbei aufkommende Schwerpunktsetzung in der Unterstützung von Entscheidungsträgern unter Verwendung von Modellen und Methoden sowie Tabellenkalkulationsprogrammen führte zur weiten Verbreitung in Fachabteilungen und Stabsstellen, die bis heute noch anhält.[249] Mit der Verbreitung von anwenderfreundlichen Benutzerschnittstellen und zunehmender Vernetzung wurden Mitte der 1980er Jahre erste leistungsfähige Führungsinformationssysteme entwickelt, die mit ihren hohen Anforderungen ebenfalls Impulse für die Fachbereichssysteme setzten.[250] Neben der ebenenorientierten Entwicklung, die in der Literatur verstärkt diskutiert wurde, entwickelten sich in der Praxis verschiedene funktions-, branchen-, aufgabenbereichs- und wertschöpfungskettenorientierte Informationssysteme.[251]

2.4.2 Total Approach, Erklärungsansätze und Tendenzen

Die ursprüngliche, in den 1960er Jahren entstandene Idee der Informationssysteme zur Steuerung und Kontrolle ganzer Unternehmen vom Schreibtisch aus beinhaltete einen bis heute nicht erfüllbaren Anspruch einer Führungsphilosophie,[252] die umfassende, ganzheitliche Informationstotalsysteme forderte.[253] Dieser als „Total System Approach“ bezeichnete Ansatz führte zum Scheitern vieler Projekte, zu hohen Kosten sowie als Folge hieraus zu stark verringerten IT-Budgets.[254] Es folgte eine lang andauernde negative Begriffsbesetzung und damit verbundene Meidung des Managementinformationssystembegriffs.[255] Nach dem Scheitern wurden die Anforderungen tendenziell reduziert und auf die Bereitstellung von Zahleninformationen beschränkt.[256] Diese Entwicklung der Praxis lässt sich in der Literatur wiederfinden und ist für die Vielfalt der Informationssystembegriffe mitverantwortlich, indem versucht wurde, durch neue Ansätze, veränderte Zielgruppen und modernere Technologien Informationssysteme immer wieder erfolgreich einzusetzen.[257]

Die Gründe des Scheiterns waren vielseitig und sind neben den falschen, zu hohen Erwartungen und Anforderungen sowohl auf technologischer als auch betriebswirtschaftlicher Seite zu finden.[258] Technologisch können bspw. die mangelnde Leistungsfähigkeit der Hardware, unflexible Datenbanksysteme und fehlende Methoden der Softwareentwicklung genannt werden.[259] Betriebswirtschaftliche Schwächen zeigten sich in der falschen Einschätzung von Entscheidungsprozessen und des Nutzerverhaltens, der mangelnden Wirtschaftlichkeit durch zu hohe Entwicklungs- und Wartungskosten sowie der mangelnden Sensibilität für Widerstände bei Organisations- und Kommunikationsänderungen.[260]

Die technologischen Verbesserungen, bspw. in Form von leistungsfähigerer Hardware und flexiblerer Software, die Berücksichtigung des organisatorischen Kontextes und die Wahrnehmung der Bedeutung und Komplexität des Menschen als Systemnutzer führten im Laufe der Jahre nach und nach dazu, dass vor allem partielle Informationssysteme erfolgreich umgesetzt werden konnten.[261] Besonders benutzergruppenspezifische, funktionsbereichs- und aufgabenorientierte Informationssysteme fanden eine weite Verbreitung.[262] Die interne und externe Integration (bspw. intern über verschiedene Funktionsbereiche und extern mit Kunden oder Lieferanten) dieser Systeme stellt im weiteren Verlauf eine bedeutende Aufgabe für Unternehmen dar.[263] Diese Notwendigkeit wurde erkannt und in Ansätzen wie „Enterprise-Applikation-Integration“ in der Theorie und der Praxis diskutiert und weiterentwickelt.[264]

Neben der Eigenentwicklung von individuellen und unternehmensspezifischen Informationssystemen werden vonseiten der Softwareanbieter Standardinformationssysteme angeboten.[265] Es existieren sowohl große umfassende Standardinformationssystemanbieter, die durch ihre verschiedenen Softwaremodule mit Standardschnittstellen und betriebswirtschaftlichen Branchenlösungen bspw. für internationale Konzerne mit hohen Nutzerzahlen geeignet sind, als auch viele Nischenanbieter für kleine und mittelständische Unternehmen.[266]

2.5 Entscheidung und Führung

2.5.1 Entscheidungstheorie

Wirtschaftliches Handeln zeichnete sich schon immer durch das Treffen von Entscheidungen – teils unter vollkommener meist aber unvollkommener Information – aus.[267] Hierbei muss trotz des engen Zusammenhangs zwischen Information und Entscheidung beachtet werden, dass bessere oder zusätzliche Informationen nicht unbedingt zu besseren Entscheidungen führen.[268] Eine intensive Beschäftigung der betriebswirtschaftlichen Forschung mit Entscheidungen erfolgt im Rahmen der entscheidungsorientierten Betriebswirtschaftslehre und ermöglicht die Auseinandersetzung mit Entscheidungsproblemen im Unternehmensführungskontext.[269] Entscheidungen sollen nachfolgend zum einen „ganz allgemein [als] die (mehr oder weniger bewusste) Auswahl von einer oder mehreren möglichen Handlungsalternativen verstanden“[270] werden und zum anderen als „ein Prozess von Entscheidungsakten, der sich über einen längeren Zeitabschnitt erstreckt.“[271] Wichtig in diesem Zusammenhang ist, dass zur Entscheidung im weiteren Sinn die Entscheidungssituation, bestehend aus dem Entscheidungsproblem,[272] dem Entscheidungsprozess,[273] dem Entscheidungsverhalten und dem Entscheidungsumfeld, gehört.[274] Entscheidung umfasst weiterhin einen Ermessensspielraum, einen Willensimpuls und eine Zweckrichtung.[275] Durch diese Beschreibung wird als Erkenntnis ableitbar, dass Entscheidungen als intellektueller Wahlakt den Charakter der bewussten Stellungnahme für Maßnahmen darstellen und die Zukunft gestalten.[276]

Die Entscheidungstheorie kann nach verschiedenen Gesichtspunkten strukturiert werden.[277] Nach der Art der Entscheidungstheorie in eine präskriptive Vorgehensweise (normative), hier wird unter Verwendung von mathematischen Methoden und der Modellbildung die rationale oder vernünftige Entscheidung konstruiert, oder in eine deskriptive Vorgehensweise, die sich mit der Analyse von in der Realität getroffenen Entscheidungen beschäftigt und über empirische Untersuchungen und Hypothesenbildung Entscheidungsprobleme beschreiben und Prognosen erstellen möchte.[278] Nach der Art der Grundmodelle wird in aufbauorientierte Modelle, mit der Betrachtung von Merkmalen wie Strukturierungsgrad, Komplexitätsgrad, Häufigkeit, Programmierbarkeit, Geltungsbereich und Stellenwert, sowie ablauforientierte Modelle, die Entscheidungen als einen Prozess auffassen, der eine zu Beginn gegebene Problemkomplexität reduziert, unterschieden.[279] Weitere Strukturierungsmöglichkeiten bieten die Art der Entscheidung in individuelle und kollektive Entscheidungen,[280] in strategische, taktische oder operative Entscheidungen sowie die Einteilung in die verschiedenen Entscheidungsebenen.[281]

Im Folgenden wird die Prozesssicht von Entscheidungen in Form eines Phasenkonzepts näher betrachtet.[282] Entscheidungsprozesse können durch die Aufteilung in verschiedene Phasen dargestellt werden. Hierzu gehört bspw. die Intelligence-Phase (Problem erkennen), die Design-Phase (Handlungsalternativen entwickeln), die Choice-Phase (Selektion aus den möglichen Alternativen) und abschließend die bei einigen Autoren aufgeführte Implementation-Phase (Durchführung) und Control-Phase (Kontrolle).[283] Die enge Verbindung von Entscheidung und Führung, wie sie innerhalb von Unternehmen festgestellt werden kann, wird nachfolgend aufgegriffen und weiter vertieft.

2.5.2 Führungsunterstützung

Die Bedeutung des Zusammenhangs zwischen Entscheidung und Führung wird durch die Betrachtung des entscheidungsorientierten Führungsbegriffs nachvollziehbar. Führung wird hierbei funktionell als die „Willensbildung und Willensdurchsetzung gegenüber anderen (weisungsgebundenen) Personen zur Erreichung eines oder mehrerer Ziele – unter Übernahme der hiermit verbundenen Verantwortung“[284] verstanden. Aus der institutionellen Sicht „umfasst der Führungsbegriff den Personenkreis, dem aufgrund rechtlicher und organisatorischer Regelungen die Ausübung bestimmter Führungsaufgaben obliegt, bzw. abstrahierend von den Personen in anordnungsberechtigten Stellen in einer Unternehmung.“[285] Neben der Unternehmensführung, verstanden als Führungsbereich mit für das Gesamtunternehmen herausragender Bedeutung, spielen Entscheidungen auf allen tieferen Managementebenen eine große Rolle.[286]

Der Zusammenhang zwischen Führung und Management mit Kennzahlen und Informationen besteht darin, dass betriebliche Entscheidungen auf der Bewertung von Informationen basieren und somit Informationen als Grundlage der Entscheidung und als Führungsinstrument bezeichnet werden.[287] Dies bedeutet, „jede Führungskraft kann so gut führen wie sie informiert ist, d. h. sie ist von den Informationen abhängig, die sie erhält.“[288] Entscheidungen selbst werden im Hinblick auf das Unternehmensziel bzw. das Zielsystem[289] getroffen und die dem Entscheidungsträger zugängliche „Art und Güte betrieblicher Informationen“[290] besitzen einen maßgeblichen Einfluss auf die Qualität und das Risiko von Entscheidungen.[291] Doch nicht nur die Entscheidungsfindung, sondern auch die Entscheidungsdurchsetzung, bedarf zur erfolgreichen und wirksamen Umsetzung relevanter Informationen.[292]

Informationssysteme sowohl im engen als auch im weiteren Sinn dienen in diesem Kontext als Hilfsmittel oder Instrument zur Verbesserung der Entscheidungsvorbereitung, zur schnelleren Entscheidungsfindung und zur Wirksamkeit betriebswirtschaftlicher Entscheidungen.[293] Hierbei wurde erkannt, dass die Systematik von Informationssystemen sich positiv auf den Entscheidungsprozess auswirkt und einige grundsätzliche Probleme lösen kann.[294] Doch nicht jede Art von Entscheidungsproblem kann von Informationssystemen gleich gut unterstützt werden, und so finden sich in der Literatur verschiedene Klassifikationen.[295] Auf der einen Seite existieren strukturierte Entscheidungen mit wiederholt auftretenden Problemen. Für sie kann eine Methode zur Ermittlung der optimalen Lösung gefunden werden (bspw. Beschaffungsmengen in der Lagerhaltung), und eine Technologieunterstützung ist in vollem Umfang möglich. Auf der anderen Seite existieren unstrukturierte und unsichere Entscheidungen mit neuartigen unbekannten Lösungswegen. Für sie ist eine Technologieunterstützung nur bedingt möglich. Zwischen diesen genannten Extremen sind semistrukturierte Entscheidungsprobleme zu finden, die teilweise einer Technologieunterstützung zugänglich sind oder aber der Intuition bedürfen.[296] So vielfältig die Unterstützungsmöglichkeiten in dieser Hinsicht sind, ist festzustellen, dass mit zunehmender Heranreifung einer Entscheidung der Einfluss eines Informationssystems abnimmt und der Entscheidungsakt selbst im Bereich der menschlichen Schaffenskraft verbleibt.[297]

Nach der Darstellung der Zusammenhänge zwischen Entscheidungen und Informationen lässt sich die intuitive Schlussfolgerung ziehen, dass zusätzliche Informationen grundsätzlich zu besseren Entscheidungen führen. Dies ist zwar häufig, aber nicht grundsätzlich der Fall. Verdeutlicht werden kann dieser Sachverhalt an dem Beispiel, dass zwei Personen mit gleicher Erfahrung, gleichen Kenntnissen und gleichen Informationen auch bei einem großen Informationsangebot unterschiedliche Entscheidungen treffen können.[298] Die Gründe und Einflussgrößen hierfür sind vielfältig und müssen ebenfalls in nichtbetriebswirtschaftlichen Disziplinen gesucht werden.[299]

2.6 Informationsmanagement

2.6.1 Konzept des Informationsmanagements

Aus der Vielzahl von Zielen und Sichten des Informationsmanagements entwickelte sich im Laufe der Zeit eine Fülle von Begriffen, Konzepten, Methoden und Techniken.[300] Neben den problemorientierten Konzepten des amerikanischen Sprachraums existieren aufgabenorientierte Konzepte des deutschen Sprachraums sowie prozessorientierte, ebenenorientierte oder architekturorientierte Konzepte.[301] Die teilweise sehr weit gefassten Definitionen und Konzepte müssen sich im Kontext dieser Arbeit daran messen lassen, inwieweit sie geeignet sind, das grundlegende Ziel der Herstellung einer effektiven und effizienten Informationsversorgung des Managements zur Entscheidungsunterstützung und damit zur Erfüllung der Unternehmensziele erreichen zu können.[302]

Um eine Konzentration auf die im Rahmen dieser Arbeit verfolgten Ziele und eine logisch konsistente Begriffsverwendung zu erreichen, wird nachfolgend das Konstrukt Informationsmanagement als das Management der Informationswirtschaft, der Informationsverarbeitung, der Informationssysteme mit den drei Komponenten Organisation, Mensch und Technologie definiert.[303] Das hinter dieser Definition stehende Verständnis verbindet im Gegensatz zu den bestehenden Infor­mationsmanagementkonzepten die Prozessdarstellung in Form der Infor­mationsverarbeitung mit der Ebenendarstellung und lenkt den Blick von der abs­trakten Informationswirtschaft zu den spezifischen Komponenten. Grafisch kann das Konzept des Informationsmanagements wie in Abbildung 2.2 ersichtlich wiedergegeben werden.

Der Rahmen des Informationsmanagements wird durch die Informationswirtschaft und deren Zielsetzung, der Herstellung eines informationswirtschaftlichen Gleichgewichts, vorgegeben. Die Prozesssicht der Informationsverarbeitung umgibt die verschiedenen Weiten des Infor­mationssystemverständnisses.

Abbildung 2.2: Konzept des Informationsmanagements

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Diese Einteilung der Informationssysteme entspricht der Sicht, wie sie in Kapitel 2.1.3 im Rahmen der Systemabgrenzung, vom engsten organisatorischen, engen organisatorisch-menschlichen System zum weiten organisatorisch-menschlich-technologischen System, zu Beginn definiert wurde.[304] Die ganzheitliche Sicht der Informationssysteme mit den gleichgewichtigen Komponenten Organisation, Mensch und Technologie findet sich in dieser Abgrenzung in Form der weiten Sicht wieder. Diese von innen nach außen definierte Informationssystemsicht unterstützt die verbreitete Sichtweise, dass der grundsätzliche Aufbau eines Informationssystems in seiner engsten organisatorisch oder engen organisatorisch-menschlichen Fassung im Extremfall ohne Informationstechnologie erfolgen kann.[305]

Zusammenfassend kann als Grundprinzip des Informationsmanagements der Anspruch erhoben werden, dass die richtigen Informationen, zum richtigen Zeitpunkt, in der richtigen Menge, am richtigen Ort, in der erforderlichen Qualität den Aufgaben- und Entscheidungsträgern zur Verfügung stehen sollten.[306] Dieses Grundprinzip sowie die nachfolgenden Erläuterungen zur Informationswirtschaft lassen erkennen, dass es im Rahmen des Informationsmanagements auf abstrakter Ebene zuerst um grundsätzliche Fragestellungen geht. Erst nach und nach werden die Bereiche konkreter, bis abschließend die technologische Umsetzung betrachtet wird.

2.6.2 Management der Informationswirtschaft

Die Informationswirtschaft mit ihrer betriebswirtschaftlichen Sicht und dem Ziel der Herstellung des informationswirtschaftlichen Gleichgewichts oder des Informationsoptimums zur Zielerfüllung soll besonders im Hinblick auf das Informationsangebot und die -nachfrage betrachtet werden.[307] Die hohe Bedeutung liegt zum einen darin, dass dem progressiv fallenden Nutzen aus mehr Informationen progressiv steigende Kosten gegenüberstehen und zum anderen Informationsangebot und -nachfrage zur Erweiterung der gemeinsamen Schnittmenge, dem Informationsstand, einer Optimierung und Abstimmung bedürfen.[308]

Zur detaillierteren Betrachtung lässt sich die Informationsnachfrage, definiert als „die Art, Menge und Qualität der Informationsgüter, die ein Informationssubjekt im gegebenen Informationskontext zur Erfüllung einer Aufgabe in einer bestimmten Zeit und innerhalb eines bestimmten Raumgebietes benötigt“,[309] in den objektiven Informationsbedarf, das subjektive Informationsbedürfnis und die geäußerte Informationsnachfrage unterscheiden.[310]

Abbildung 2.3: Informationsangebot und -nachfrage

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Quelle: In Anlehnung an Berthel (1992), Sp. 875 und weitere Quellen.[311]

Der objektive Informationsbedarf ergibt sich aus der Menge an Informationen, die zur Lösung der jeweiligen Aufgabe benötigt werden.[312] Das subjektive Informationsbedürfnis ist nicht nur rein aufgaben-, sondern zusätzlich aufgabenträgerbezogen und berücksichtigt die individuelle Perspektive des handelnden Individuums.[313] Der von subjektiven Größen beeinflusste geäußerte Informationsbedarf ergibt die tatsächlich geäußerte Informationsnachfrage.[314] Diese kann mit dem objektiven Informationsbedarf übereinstimmen, während sie vom subjektiven Informationsbedürfnis abweichen wird. Der Grund kann darin gefunden werden, dass nicht alle Bedarfe, teils aufgrund fehlender Artikulierung oder Scham vor Offenlegung, geäußert werden.[315]

Im Zusammenhang mit der Fragestellung des Informationsbedarfs ist zu unterscheiden, ob dieser a priori, also vor Beginn der Aufgabenstellung, a posteriori, nach der Erledigung der Aufgabenstellung im Rückblick, oder nur prozessual und iterativ, während der Beschäftigung mit der Aufgabenstellung, erkennbar ist.[316] Hieraus leitet sich ab, ob eine Selbstermittlung, eine Fremdermittlung oder eine partizipative Ermittlung möglich und sinnvoll ist.[317] Zur Erhebung des Informationsbedarfs[318] werden subjektive Verfahren, hierzu gehören bspw. die offene Befragung oder der Wunschkatalog, objektive Verfahren, hierzu zählen bspw. die Entscheidungs- oder Aufgabenanalyse, und gemischte Verfahren, wie bspw. die strukturierte Befragung, unterschieden und angewandt.[319] Weitere Unterscheidungen trennen die verschiedenen Verfahren in deskriptive (bedarfsbeschreibende) und präskriptive (bedarfsfestsetzende) Methoden[320] oder in induktive (die Gegebenheiten beschreibende) und deduktive (systematisch bestimmte) Methoden,[321] die dann im Rahmen einer Total- oder Partialermittlung zum Einsatz kommen.[322]

Das Informationsangebot soll verstanden werden „als die Summe der zu einem bestimmten Zeitpunkt verfügbaren Informationen“.[323] Hierbei kann eine Unterscheidung in potenziell und tatsächlich verfügbares Informationsangebot vorgenommen werden.[324] Wichtig in diesem Zusammenhang ist, dass das Informationsangebot nur dann wirksam wird, wenn es auf eine artikulierte Nachfrage stößt.[325] Es darf in diesem Zusammenhang nicht nur das als Informationsangebot zur Verfügung gestellt werden, was leicht verfügbar ist, sondern was als Ergebnis der Informationsbedarfsanalyse benötigt wird.[326] Weiter ist darauf zu achten, dass die Bedeutung des nichtmonetär bewerteten Informationsangebots bei einer Vielzahl an kurzfristig zu treffenden Entscheidungen im Unternehmen zunimmt.[327] Das Informationsangebot bedarf in regelmäßigen Abständen einer kritischen Überprüfung, da der Informationsbedarf im Zeitverlauf einer inhaltlichen Veränderung unterliegt und eine Anpassung hieraus notwendig wird.[328]

Als generelles Ziel sind eine Übereinstimmung von Informationsangebot sowie nachfrage und somit ein größtmöglicher Informationsstand anzustreben.[329] Dies ist aus verschiedenen Gründen, wie bspw. nicht vorhandene Informationen, falsch artikulierte Nachfrage oder Veränderungen der Nachfrage, des Bedarfs oder des Angebots im Zeitablauf nicht möglich. Als Folge hieraus sind verschiedene Schnitt- und Teilmengen denkbar.[330] Aufgabe der Informationswirtschaft ist es, für einen guten Deckungsgrad zu sorgen, indem bspw. ein mögliches ineffizientes Informationsüberangebot verringert, die tatsächlich geäußerte Nachfrage durch Anreize erhöht oder eine bessere Informationsbedarfsanalyse vorgenommen wird.[331]

2.6.3 Management der Informationsverarbeitung

Informationsverarbeitung im Unternehmen kann als Prozess aufgefasst werden und umfasst die Informationsgewinnung, -aufnahme, -übertragung, -speicherung, -abgabe sowie die Informationsverwendung.[332] Die Informationsgewinnung kann „in unternehmensexterne und -interne Informationsquellen sowie nach der ‚Ursprünglichkeit‘ in originäre und derivative Informationen“ unterteilt werden.[333] Weiter umfasst die Informationsaufnahme den Empfang sowie die inhaltliche Erfassung der Informationen.[334] Die räumliche Weitergabe erfolgt im Rahmen der Informationsübertragung, während sich die Informationsspeicherung der zeitlichen Übertragung widmet.[335] Unter der Informationsabgabe wird der umgekehrte Prozess zur Informationsaufnahme verstanden, in der Umwandlung der Informationsinhalte in Signale und das abschließende Senden stattfindet.[336] Abschließend werden im Rahmen der Informationsverwendung die „Infor­mationen dem für sie wesensbestimmenden Zweck zugeführt.“[337]

Über nahezu alle Phasen hinweg beschäftigt sie sich mit den vier grundsätzlichen Informationsproblemen der Menge, Zeit, Qualität und Kommunikation.[338] Das Informationsmengenproblem betrifft alle Phasen der Informationsverarbeitung bis hin zur Informationsüberflutung des Benutzers.[339] Das Zeitproblem äußert sich in immer kürzeren Planungs- und Kontrollzyklen aufgrund der zunehmenden Umweltdynamik und den hierzu erforderlichen, immer aktuelleren Informationen. Das Qualitätsproblem hängt mit der Entscheidungsrelevanz der Informationen zusammen und besitzt aufgrund der vielen Einflussfaktoren einen hohen Komplexitätsgrad. Das Kommunikationsproblem beschäftigt sich mit der Übertragung und dem Austausch von Informationen, die die bestehenden und nicht gewünschten Informationsasymmetrien beseitigen sollen.[340]

Sowohl die Informationsverarbeitung als auch die zuvor genannte Informationswirtschaft müssen sich neben den Informationskosten und dem -nutzen mit dem Wert von Informationen befassen.[341] Hierbei ist zu beachten, dass der Informationswert sich nach der Verwendung bemisst und durch das Hinzufügen, Weglassen, Konkretisieren, Selektieren und Aggregieren Wertänderungen im Rahmen der kontext- und zeitspezifischen Verwendung möglich sind.[342] Die Schwierigkeit der Ermittlung des Informationswertes zeigt sich an den unterschiedlichen Wertbegriffen des normativen, realistischen und subjektiven Informationswertes und der darauf aufbauenden Frage, welche Informationen im jeweiligen Kontext tatsächlich zur Entscheidungsfindung herangezogen werden.[343] Neben dem in der Literatur diskutierten Zurechnungs- und Prognoseproblem stellt in diesem Zusammenhang das Zirkelproblem eine Herausforderung dar.[344] Die Nutzen- oder Wertbestimmung einer Information „setzt voraus, dass die zu beschaffende Information bekannt ist. Ist sie bekannt, so existiert aber das Problem der Informationsbeschaffung nicht mehr.“[345]

2.6.4 Management der Informationssysteme

Aufbauend auf die Definition der Kennzahlen- und Informationssysteme in Kapitel 2.2.2 und 2.3.3 wird nachfolgend das Management der Systeme als Teil des Informationsmanagements betrachtet.[346] Je nach Literatur und Sicht wird das Systemmanagement unterschiedlich definiert, abgegrenzt und eingeordnet.[347] Im Rahmen der Arbeit wird unter dem Management der Kennzahlen- und Informationssysteme sowohl die Entwicklung und Implementierung als auch die Nutzung betrachtet.[348] Dieser Prozess umfasst Aufgaben der Entwicklung (oder den Kauf)[349] von Kennzahlen- und Informationssystemen, die Einführung, Nutzung, Gestaltung und Wartung sowie die Stilllegung.[350] Aufgrund der Schnittstellen zum Controlling von Systemen in den Bereichen der Analyse und Kontrolle werden im Folgenden besonders die Planung und Realisierung im Hinblick einer Verbesserung der Effektivität und Effizienz im Mittelpunkt des Systemmanagements stehen.

Für ein erfolgreiches Systemmanagement muss der Gegenstand der Kennzahlen- und Informationssysteme in geeignete Objekte aufgeteilt werden. Je nach Zielsetzung sind unterschiedliche Kriterien zur Objektbildung, die einen Zugang im Sinne der Managementzielsetzung ermöglichen, denkbar. Beispielhaft ist eine Un­terteilung in Managementobjekte, wie das Systemportfolio-, Projekt-, Personal-, Technologie-, Daten-, Prozess-, Risiko-, Qualitäts-, Vertrags- und Finanzmanagement, oder in Systemobjekte, wie die Systemphasen, -ebenen, komponenten und die Schritte der Systeminformationsverarbeitung, möglich. Die hier genannten Kriteriendimensionen werden als denkbare Abgrenzungsalternativen später in Kapitel 4.4 erneut aufgegriffen und erläutert.

Die Schwierigkeit besteht darin, die geeigneten Objekte zu identifizieren und sie anschließend im Rahmen des Managements einer zielgerichteten Verbesserung zu unterziehen. Hierzu ist eine enge Abstimmung zwischen Informationssystemcontrolling und -management notwendig.[351] Diese wird im Kapitel 4 und 5 im Rahmen des Measurement-Konzepts, dessen möglichen Objekten und des Management-Systems weiter vertieft. Eine Trennung zwischen dem Management der Informationssysteme und dem Management der Informationstechnologie ermöglicht die weitgehend separate Betrachtung von zwei in der Praxis häufig unscharf getrennten Ebenen mit unterschiedlicher Zeitstabilität.[352]

2.6.5 Management der Informationstechnologie

Die Begriffe der Technologie und Technik bedürfen zum besseren Verständnis einer Abgrenzung. Im Folgenden soll Technologie als weiterer und Technik als engerer Begriff verstanden werden und hieraus, wie innerhalb der deutschsprachigen Literatur häufig vorfindbar, Informationstechnologie von -technik abgegrenzt werden.[353] Informationstechnologie soll als die Gesamtheit aller Verfahren, Methoden und Techniken der Verarbeitung von Informationen verstanden werden, während Informationstechnik die konkrete Umsetzung und somit die Ressourcen selbst umfasst.[354]

Je nach Branche oder Unternehmen sind die individuelle Bedeutung der Technologie und das Verständnis ihrer Einordnung und Gewichtung innerhalb der Zusammenhänge von Organisation, Mensch und Technologie unterschiedlich vorzufinden.[355] Die Gewichtung hat Einfluss auf die Gestaltung von Informationssystemen in Unternehmen, indem bspw. eine technozentrische Sicht, hier steht die Technologie und Technik im Mittelpunkt und für den Menschen verbleiben nur Hilfstätigkeiten, oder eine anthropozentrische Sicht, hier steht der Mensch mit seinen Bedürfnissen und seinem Verhalten im Zentrum und die Technologie hat zur Aufgabenerfüllung Unterstützungscharakter, vorherrscht.[356]

Die Zielsetzung und Aufgabe der Informationstechnologie besteht darin, durch ihr Unterstützungspotenzial[357] die festgelegten Gesamtziele eines Unternehmens im Sinn der Unternehmensstrategie bestmöglich umzusetzen.[358] Hieraus werden anschließend Anforderungen wie bspw. eine möglichst breite Technologieunterstützung und eine möglichst vollständige Integration aller betrieblichen Anwendungen abgeleitet.[359] Technologiegestützte Informationssysteme sind in der Praxis weit verbreitet und bieten in vielen Fällen erhebliche Effektivitäts- und Effizienzvorteile im Vergleich zu manuellen Verfahren.[360] Sie werden im Hinblick auf die Befriedigung steigender Leistungserwartungen eine immer weitere Verbreitung finden und die Bereiche der Informationsverarbeitung und des Controllings werden künftig zunehmend von den Unterstützungsmöglichkeiten der Informationstechnologie abhängen.[361]

Durch die Nutzung von Informationstechnologie in Informationssystemen kann die Informationsverarbeitungskapazität von Entscheidungsträgern im Unternehmen erhöht und als Folge hieraus der Umgang mit der vorhandenen Dynamik, Komplexität und Unsicherheit verbessert werden.[362] Einen weiteren wichtigen Vorteil bringt der Einsatz von Informationstechnologie im Rahmen der Verringerung von nicht gewünschten Informationsasymmetrien, die im Rahmen der Prinzipal-Agenten-Theorie näher betrachtet werden. Durch die vertikale Integration, die automatisierte Datenerfassung und -dokumentation und die Verringerung des Informationsvorsprungs des Agenten können Verfälschungen und eigennützige Zielverfolgungen reduziert werden.[363] Der offensichtliche Vorteil durch den Einsatz der Informationstechnologie wird durch die vielfältigen neuen Entwicklungen mit dem Ziel der schnelleren Verarbeitung sehr großer Datenmengen und die daraus ableitbaren Effizienzverbesserungen erkennbar.[364]

Die Nachteile durch den Einsatz von Informationstechnologien machen sich in Form von hohen Kosten, im Bezug auf die genannte Prinzipal-Agenten-Theorie als Prinzipal- oder Kontrollkosten bezeichnet, bemerkbar.[365] Weiter besteht die Gefahr, dass die Freiheitsgrade des Menschen und die Flexibilität der Organisation durch die Vorgaben in informationstechnologiegestützten Informationssystemen eingeschränkt werden.[366] Dies gilt im Besonderen dann, wenn implementierte Standardinformationssysteme nicht den Zielvorstellungen und den Arbeitsabläufen der Benutzer entsprechen und der Existenz von formalen und informalen Informationsprozessen keine oder eine zu geringe Beachtung geschenkt wird.[367]

Bei der Umsetzung von informationstechnologiegestützten Informationssystemen ist zu beachten, dass möglichst wenig Insellösungen aufgrund von herstellerspezifischen Technologien und Anwendungen entwickelt werden.[368] Die sich über die Zeit ergebenden Nachteile werden in der Praxis nach und nach in ihrer vollen Bedeutung erkannt und hieraus folgend wird dem Integrationsgedanken eine steigende Bedeutung beigemessen.[369]

Zum bewussten und richtigen Einsatz der Informationstechnologie unter besonderer Beachtung der Kosten[370] und der Zeit des Wechsels der Informationstechnologie auf den jeweils aktuelleren Stand[371] bedarf es im Unternehmen eines Technologiemanagements.[372] Hierzu gehören bspw. neben der Beobachtung der Technologieentwicklung am Markt die unternehmensindividuelle Bestimmung des strategischen Technologiebedarfs, das Vorbereiten und Treffen von Technologieeinsatzentscheidungen sowie das Management der im Unternehmen bereits eingesetzten Technologien und deren Kontrolle.[373] Das aktive Technologiemanagement muss sich daran orientieren, ob im Unternehmen eine Technologieführerstrategie (Pionierstrategie) oder eine Technologiefolgerstrategie (Imitationsstrategie) gewählt wurde.[374]

[...]


[1] Vgl. Kapitel 2.4. Zum Forschungsgegenstand vgl. Frackmann (1996), S. 169 ff. und Küpper (2001), S. 341 ff. Zum Kennzahlen- und Informationssystembegriff vgl. Kapitel 2.1.3.

[2] Vgl. Frackmann (1996), S. 1 ff.

[3] Vgl. Pietsch et al. (2004), S. 56 ff. Die weite Verbreitung erstreckt sich sowohl auf die freie Wirtschaft als auch auf das öffentlich-rechtliche Umfeld, da Informationsverarbeitung sich auf nahezu alle Tätigkeiten erstreckt. Vgl. Körner (1995), S. 237; Gabriel (1999), S. 418. Dies wird durch die Überzeugung bestätigt, „dass Kenntnisse über Informationssysteme für praktisch alle Mitarbeiter eines Unternehmens erforderlich sind, um effizient und profitabel arbeiten zu können.“ Vgl. Laudon et al. (2006), S. 27.

[4] Heinzl et al. (2001), S. 229 f. Vgl. Heinrich (2005), S. 106 f.

[5] Vgl. Picot (1989), S. 3 ff.; Picot und Maier (1993), S. 31 ff.; Bode (1997), S. 449 ff.; Appel (2000), S. 171 ff.; Gadatsch und Mayer (2005), S. 270 f.; Frackmann (1996), S. 26 f.; Rödler et al. (2003), S. 182 f.; Reichmann (1997), S. 566; Hannig et al. (1998), S. 29; Rostock (1995), S. 486. „Viele Unternehmen leben von der Information.“ Sokolovsky (1992), S. 24. Zur Bedeutung von Informationsströmen im Unternehmen vgl. Wall (1996), S. 8 f.; Pressmar (1980), S. 10 ff.; Dworatschek (1971), S. 18.

[6] Vgl. Krcmar (2005), S. 17 ff.; Schwarze (1998), S. 38.; Müller (1992), S. 25 f.

[7] Zur Produktionsfaktordiskussion vgl. Pietsch et al. (2004), S. 39 ff.; Biethahn et al. (2004), S.17 f.; Müller (1992), S. 24 f.; Wall (1996), S. 10 ff.; Wall (1999), S. 4 f.; Schinzer (1996), S. 41; Groffmann (1992), S. 1; Bartram (1999), S. 1; Becker (1994), S. 9; Dworatschek (1971), S. 19; Schoop (2004), S. 720 f.; Schwarze (1998), S. 29 ff.; Wild (1971b), S. 315 f.; Picot (1989), S. 3 ff.; Krcmar (1996), S. 720.

[8] Vgl. Biethahn et al. (2004), S. 48 ff.; Müller (1992), S. 26 f. Allg. vgl. Bode (1997), S. 449 ff.

[9] Vgl. Pietsch et al. (2004), S. 17 ff.; Hübner (1985), S. 339 ff.; Schwarze (1998), S. 16 ff. Allg. vgl. Heinrich (1993), S. 106 ff.

[10] Vgl. Herget (1999), S. 165 ff.; Becker (1994), S. 115; Fritz und Kusterer (1993), S. 151; Griese et al. (1987), S. 515 ff.; Bode (1997), S. 450.

[11] Vgl. Laudon et al. (2006), S. 47 f.; Lix (1995), S. 184; Heib (1992), S. 3. Wichtig ist die Erkenntnis, dass im Rahmen des Informationsmanagements die „Informationshandhabung und nutzung im Unternehmen geplant, organisiert und gesteuert werden muss.“ Pietsch et al. (2004), S. 37. Hierzu gehören ebenfalls die Kennzahlen- und Informationssysteme vgl. Krcmar et al. (2000), S. V; Benson (1993), S. 196 f.

[12] Vgl. Pietsch et al. (2004), S. 29 ff. Zur möglichen Kausalkette bei fehlender Wahrnehmung und Reaktion vgl. Mertens (1985), S. 82.

[13] Vgl. Struckmeier (1997), S. 3 f.

[14] Schwarze (1998), S. 14. Vgl. Vetschera (1995), S. 4; Schreiber (1995), S. 1.

[15] Vgl. Becker (1994), S. 10.

[16] Vgl. Kapitel 2.1.3.

[17] Vgl. Laudon et al. (2006), S. 37; Biethahn et al. (2004), S. 13; Meyersiek (1995), S. 1; Löbbe (1995), S. 85; Österle et al. (1992), S. 17. Weitere Unterziele von Informationssystemen finden sich bspw. bei Schinzer (1996), S. 46 oder Schreiber (1995), S. 1 ff.

[18] Vgl. Laudon et al. (2006), S. 37.

[19] Vgl. hierzu Kapitel 2.4.2.

[20] Siehe zwei in der Literatur genannte Gründe für das Scheitern von Systemen: „Wirtschaftlichkeit“ und „Akzeptanz“. Vgl. Mertens und Griese (2000), S. 243; Keusch (1994), S. 104 ff.

[21] Zur Vielzahl und Vielfalt vgl. Walterscheid (1996), S. 1. Es lässt sich die Behauptung aufstellen, dass nicht mehr die Frage nach dem grundsätzlichen Einsatz von Informationssystemen gestellt wird, sondern nur noch deren beste Ausgestaltung diskutiert wird. Vgl. Franke (1995), S.217. Zum erweiterten Einflussbereich der Informationssysteme vgl. Laudon et al. (2006), S.51.

[22] Vgl. Pietsch et al. (2004), S. 105 f. und Hichert und Moritz (1995), S. 1 ff. Vgl. Kemper et al. (2004), S. 114 f.

[23] Vgl. Davenport (2004), S. 31 ff.; Keil und Montealegre (2004), S. 48 ff.; Chamoni und Gluchowski (1999a), S. 15.

[24] Zum Beispiel über das Produktivitätsparadoxon, im Rahmen dessen behauptet wird, dass zwischen IT-Investitionen in Informations- und Kommunikationstechnologie und der Produktivität auf unternehmens oder volkswirtschaftlicher Ebene kein Zusammenhang besteht. Vgl. Krcmar (2005), S. 398 ff.; Meyer-Piening (1988), S. 18 ff.; Laudon et al. (2006), S. 618 f.; Pietsch et al. (2004), S. 37; Teubner et al. (2000), S. 75 ff. Vgl. Carr (2003), S. 41 ff. und Goodhue und Thompson (1995), S. 213 ff.

[25] Vgl. Reichmann (1997), S. 568 f.

[26] Vgl. Laudon et al. (2006), S. 35 f., S. 60 ff. und S. 62 f.

[27] Vgl. Jahnke (1992), S. 128; Dworatschek (1971), S. 178; Sokolovsky (1992), S. 29. Vgl. allgemein Ward (1995), S. 1.

[28] Vgl. Becker (1994), S. 51; Laudon et al. (2006), S. 35 f.; Geitner (1993), S. 290; Biethahn et al. (2004), S. 360 f. Es liegt eine Wechselbeziehung zwischen Controlling und Management sowie Kennzahlen- und Informationssystemen in der Form vor, dass nicht nur das Controlling und das Management Systeme einsetzen, sondern die Systeme selbst Gegenstand von Controlling und Management sind. Vgl. Biethahn und Fischer (1994), S. 31 f. sowie Brockhaus und de Boer (1994), S. 69 f.; Heib (1992), S. 4. Zu Besonderheiten bei IT-Investitionen vgl. Laudon et al. (2006), S. 41; Krcmar (2005), S. 399; Brugger (2005), S. 1 ff. und S. 62 ff.

[29] Vgl. Pietsch et al. (2004), S. 97 f.; Vetschera (1995), S. 217. Informationssysteme werden nicht mehr nur als Rationalisierungsinstrumente zur Kostensenkung betrachtet, sondern bringen mit ihren vielfältigen Einsatzmöglichkeiten häufig einen vielfachen Nutzen. Vgl. Schreiber (1995), S. 3 ebenso Pietsch (2003), S. 13. Zur Bedeutung vgl. Elm (1972), S. 188.

[30] Vgl. Bartram (1999), S. 2.

[31] Je nach Aufgabe, Umfeldstabilität, Flexibilität, Transparenz und Wartungsmöglichkeit kann die Laufzeit Jahre oder Jahrzehnte betragen. Vgl. bspw. Kunerth (1976), S. 11.

[32] Vgl. Becker (1994), S. 31; Biethahn et al. (2004), S. 23 ff.

[33] Zum Verlauf der Systemkosten im Rahmen des Lebenszyklus vgl. Heinrich (2002), S. 237 ff.

[34] Diese Fragestellung rückte besonders nach der Veröffentlichung von empirischen Studien in den Mittelpunkt, die darauf hinwiesen, dass in vielen Fällen die Investitionen in Informations- und Kommunikationstechnologien nicht zu den erwarteten Produktivitäts- und Rentabilitätssteigerungen führten. Vgl. Tschandl und Ortner (2004), S. 3; Martin et al. (2004), S. 25 ff.

[35] Vgl. Körner (1995), S. 242 und allg. Naschold et al. (1999), S. 9 ff. Zum veränderten Leistungsverständnis in Verwaltungen vgl. Klingebiel (1999), S. 38.

[36] Die Frage der Wirtschaftlichkeit ist seit langer Zeit Forschungs- und Diskussionsgegenstand. Vgl. Jahnke (1992), S. 119; Biethahn und Schimmelpfeng (1994), S. 7. Die Frage der Effektivität und Effizienz ist weiter gefasst und weist Schnittpunkte zu modernen Performance-Measurement- und -Management-Theorie auf. Die Wirtschaftlichkeitsberechnungen und Investitionsrechenverfahren betrachten häufig nur den Bereich der Effizienz. Vgl. Kaiser (1999), S.146 und Dobschütz (1992), S. 42 ff. Zur technischen Leistungsbewertung vgl. Ambichl und Heinrich (1992), S. 24 ff.

[37] Vgl. Laudon et al. (2006), S. 627 f. Der Zeitpunkt der Auseinandersetzung mit dieser Frage kann ebenfalls als Problemanstoß bezeichnet werden. Vgl. Biethahn et al. (2004), S. 257 ff.

[38] Die Unterscheidung zwischen Effektivität und Effizienz wurde bewusst vorgenommen und wird im weiteren Verlauf der Arbeit vertieft, wenngleich die Trennung und Operationalisierung eine Herausforderung darstellt. Vgl. Vetschera (1995), S. 19.

[39] Vgl. Laudon et al. (2006), S. 50.

[40] Vgl. Becker (1994), S. 10.

[41] Laudon et al. (2006), S. 50. Zu Wechselwirkungen vgl. Laudon et al. (2006), S. 126.

[42] Vgl. Mertens et al. (1992), S. 1; Krcmar (2005), S. 24 f.; Laudon et al. (2006), S. 44; Knittel (2002a), S. 3 f.; Biethahn et al. (2004), S. 2; Mertens (2002a), S. 11 und Scheer (1998), S. 1. Vgl. ebenfalls Heinrich (2002), S. 11 f. und Heinrich (1993), S. 3 f.

[43] Vgl. zur Situation der Forschungsmethoden Schauenberg (2005), S. 46 ff.; Heinrich (2005), S. 104 ff. Vgl. ebenfalls Grochla (1971b), S. 206 ff.

[44] In Abgrenzung dazu liegt bspw. der Schwerpunkt der nordamerikanischen Forschung bei der quantitativen empirischen und behavioristischen Forschung. Vgl. Laudon et al. (2006), S. 46.

[45] Vgl. das analoge Vorgehen bei Mintzberg (1989), S. 93 ff.; Scherer und Beyer (1998), S.332 ff.; Miller und Friesen (1984), S. 32 f.

[46] Hiervon abzugrenzen ist die Taxonomiebildung. Vgl. die Ausführungen in Kapitel 3.1.

[47] Zum Hintergrund der Analogie vgl. Wittmann (1959), S. 126 f.; Wöhe und Döring (2000), S.25.

[48] Teilweise findet sich eine Unterteilung in Analogie und Homologie. Unter Analogie kann die Funktionsähnlichkeit und unter Homologie die Strukturähnlichkeit verstanden werden. Vgl. Wall (1996), S. 65.

[49] Vgl. Wöhe und Döring (2000), S. 35.

[50] Vgl. Bea und Göbel (2002), S. 32 f.; Eichhorn (2000), S. 9.

[51] Vgl. Vetschera (1995), S. 1; Heinrich (1982), S. 25 ff.

[52] Vgl. Wall (1996), S. 1; Heinrich (1993), S. 77; Wöhe und Döring (2000), S. 36 f.

[53] Vgl. Popper (1984), S. 13 ff.

[54] Das Erkenntnisziel umfasst das Verstehen gegebener Sachverhalte, während das Gestaltungsziel die Gestaltung oder Veränderung derselben beinhaltet. Der methodische Auftrag beinhaltet das Verstehen und Entwickeln von Methoden und Techniken speziell zur Beschreibung, Entwicklung Einführung und Nutzung von Systemen. Der inhaltlich-funktionale Auftrag setzt sich abschließend mit dem Verständnis und der Gestaltung von Systemen auseinander. Vgl. Becker et al. (2001), S.5 ff. sowie Becker et al. (2003), S. 11 ff.

[55] Vgl. Kapitel 2.1.1. Die Forschungsfrage wird durch die Zielsetzungen in Kapitel 2.1.2 konkretisiert.

[56] Die Effizienz, spezieller die Wirtschaftlichkeit wurde in der Literatur ergiebig diskutiert. Vgl. bspw. Hauschildt (1983), S. 211 ff.; Tewald (2001), S. 92; Roithmayr (1986), S. 352 ff.; Futh (1980a), S. 38 ff.; Schumann und Linss (1993), S. 69 ff.; Schumann (1993), S. 167 ff.; Dobschütz (2000b), S. 431 ff. Vgl. ebenfalls Ambichl und Heinrich (1992), S. 24 ff. Eine Ausnahme findet sich bei Vitale und Mavrinac (1995), S. 43 ff.

[57] Diese Fragestellung findet sich ähnlich bei Jahnke (1992), S. 120 im Kontext zum Informationsverarbeitungscontrolling wieder und kann hier ebenso gestellt werden.

[58] Zur Bedeutung einer eindeutigen und konsistenten Begriffsbildung vgl. Bode (1997), S. 450 f.

[59] Verschiedene Begriffsbeschreibungen besonders im Bereich der Informations- und weniger im Bereich der Kennzahlensysteme finden sich bei Biethahn und Fischer (1994), S. 28 f.; Lix (1995), S. 184 ff.; Chamoni und Gluchowski (1999a), S. 9 ff. sowie Kraege (1998), S. 1 und S.67.

[60] Diese Feststellung, die in der Literatur als „Begriffsverwässerung“ bezeichnet wird, ist nicht neu, sondern spiegelt sich bereits in den Ausführungen von Elm wider. Vgl. Elm (1972), S. 11. Vgl. Möller (1995), S. 330 und Dworatschek (1971), S. 9.

[61] Sehr häufig finden sich in der Praxis Überschneidungen von in der Theorie logisch getrennten Informationssystemen, bspw. zwischen aufgabenstellungs- und funktionsbereichs- oder wertschöpfungskettenorientierten Informationssystemen. Zu den Begriffen siehe Kapitel 3.3.

[62] Hierzu gehören bspw. die Psychologie, die Soziologie, die Mathematik, die Betriebswirtschaftslehre, die Informatik oder die Wirtschaftsinformatik. Vgl. Elm (1972), S. 82; Dworatschek (1971), S. 9; Wiegand et al. (2003), S. 6 ff.

[63] Zu den Benutzergruppen zählen bspw. Unternehmensberater, Controller, Projektleiter, Informatiker oder die Assistenten der Geschäftsführung.

[64] Zum Untersuchungsfeld und Forschungsgegenstand vgl. Frackmann (1996), S. 169 ff. und allg. Heinrich (1993), S. 91 ff.

[65] Vgl. Gabriel und Beier (2003), S. 24 f.; Österle et al. (1992), S. 26.

[66] Diese Erkenntnis wurde im Rahmen der Beratungstätigkeit des Autors offensichtlich. Als weiteres Beispiel könnten die in der Theorie geforderte ganzheitliche Integration und die in der Praxis umgesetzten Insellösungen genannt werden. Der Spannungsbogen zwischen Utopie, der Wunsch nach universellen, plattformneutralen und weltweit nutzbaren Systemen, vgl. Hichert und Moritz (1995), S. 362, und der Wirklichkeit mit einer fragmentierten und inkompatiblen Systemlandschaft, vgl. Laudon et al. (2006), S. 62, wird trotz der Integrationsbestrebungen auch noch in Zukunft anzutreffen sein.

[67] Vgl. Laudon et al. (2006), S. 61.

[68] Vgl. Riebel (1992), S. 251; Becker (1994), S. 31 f.; Biethahn et al. (2004), S. 15 und S. 24 f. Informationssysteme gehören mit zu „denjenigen betriebswirtschaftlichen Teilfunktionen, die am wenigsten konkret faßbar sind und sich einer allgemeinen Theorie noch weitgehend entziehen.“ Hichert und Moritz (1995), S. 119. Zur Systemkomplexität vgl. Luhmann (2006), S. 167ff. Hieraus folgt häufig ein mangelnder Überblick. Vgl. Gabriel und Beier (2003), S. 24.

[69] Vgl. Wall (1996), S. 1 zur Komplexität des Systems Unternehmung und den davon abhängigen Systemen. Zur Komplexität von Entscheidungen und den Gründen vgl. Struckmeier (1997), S.3f. Als Beispiel für einen Bereich mit hoher Komplexität wird häufig neben dem Menschen die Technologie mit ihrer Vielzahl an heterogenen Systembestandteilen innerhalb der Unternehmung genannt. Vgl. hierzu die Entwicklung der Informationstechnologie bei Saleck (2004), S. 15.

[70] Die Komplexität und die verschiedenen Komponenten sind neben weiteren Gründen mit dafür verantwortlich, dass Informationssysteme ungleich schwieriger bewertet werden können als bspw. Produktionsanlagen. Zu weiteren Gründen vgl. Kunerth (1976), S. 11 ff.

[71] Hierzu können bspw. politische, strategische, organisatorische oder technologische Veränderungen genannt werden. Einen Einblick bieten Bea und Haas (2001), S. 6 ff. Es ist im Rahmen von zeitintensiven Konzepten und Projekten darauf zu achten, dass die technologische Entwicklung den bisherigen Stand nicht überrundet. Vgl. Hichert und Moritz (1995), S. 362.

[72] Vgl. Meyersiek (1995), S. 2; Laudon et al. (2006), S. 27 ff.; Piechota (1995), S. 74. In der Feststellung, dass diese Systeme eigentlich nie fertig werden, liegt nach Meinung von Hoch eine, wenn nicht sogar die Herausforderung. Vgl. Hoch (1995), S. 167. Eine Feststellung von Hichert und Moritz ist, dass es Fälle gibt, in denen aufgrund der Vielzahl von Veränderungen „die Ideen, Forderungen und Wünsche der Nutzer quasi hinter den technischen Möglichkeiten herhinken.“ Hichert und Moritz (1995), S. 126. Die Vorgabe der möglichst langen Nutzung von Kennzahlen- und Informationssystemen wird durch die unternehmensinternen sowie -externen Veränderungen und daraus folgenden notwendigen Anpassungsmaßnahmen verkürzt. So erklärt sich die beobachtbare Abweichung zwischen Ziel-, Ist- und Soll-Zustand, die oben bereits angesprochen wurde. Vgl. Tschandl und Ortner (2004), S. 15.

[73] Die Definition und das Verständnis von Effektivität und Effizienz im Buch von Kempis und Ringbeck und deren darauf aufbauende empirische Studien weichen bspw. so stark von den Definitionen des Sammelbandes von Tschandl und Ortner ab, dass kein sinnvoller Vergleich möglich ist. Vgl. Kempis et al. (1998), S. 17 ff.; Tschandl und Ortner (2004), S. 4 ff. Die Definition hat wiederum Auswirkungen auf die betrachteten Effektivitäts- und Effizienzkriterien. Bspw. verwendet Kraege (1998), S. 77 f. andere Kriterien, als sie im Rahmen dieser Arbeit verfolgt werden oder als sie sich bei Schulze (1980), Sp. 267 f. oder Klingebiel (2000), S. 309 f. finden.

[74] Je nach Schwerpunkt bestehen bspw. Veröffentlichungen, die einen ganz speziellen Sachverhalt betrachten. Die Offenlegung von Zusammenhängen im Rahmen einer weit gefassten Fragestellung, wie sie im Rahmen der Effektivität und Effizienz von Systemen verfolgt wird, geht in gewissen Inhalten jedoch deutlich darüber hinaus.

[75] Zu den Begriffen Performance-Measurement und -Management vgl. Kapitel 4.1.1 und 4.1.2.

[76] Vgl. Fritz (1996), S. 1 f.; Raithel (1990), S. 282 ff.; Pietsch et al. (2004), S. 42; Kraege (1998), S. 8; Gabriel und Beier (2003), S. 25; Wild (1971b), S. 316; Windel (1980), S. 9 ff.

[77] Vgl. Reichmann (1990), S. 159; Hannig et al. (1998), S. 1; Lix (1995), S. 183 f.; Röhrle (2004), 167; Fritz (1996), S. 114 f.

[78] Meyersiek (1995), S. 11. Vgl. Ackoff (1967), S. 147 f.; Frackmann (1996), S. 100. Das Ziel ist die Lösung der „Informationsarmut in der Informationsflut“. Horváth (1983), S. 349. Vgl. Groffmann et al. (1995), S. 1.

[79] Vgl. Krcmar (2005), S. 398; Welge und Fessmann (1980), Sp. 589 f.; Huber (1999), S.109ff. Bisherige Aussagen sind oft allgemeiner Art. Vgl. bspw. Möllmann (1995), S.281.

[80] Die Schwierigkeit liegt in den verschiedenen Möglichkeiten, Typologien des Forschungsgegenstandes zu bilden. Hierzu bedarf es der bewussten Auswahl einer geeigneten Typologie und der Aufteilung des Betrachtungsgegenstandes in geeignete Phasen, Ebenen, Komponenten oder Elemente. Der Wunsch, Benchmarking für Vergleichszwecke durchzuführen, kann nur dann berücksichtigt und umgesetzt werden, wenn der Betrachtungsgegenstand in derselben Art und Weise erschlossen wurde.

[81] Vgl. Krcmar (2005), S. 213 ff.; Gabriel und Beier (2003), S. 142 f.; Bleicher (1987), S.381f. Zur Erkenntnis der mangelnden Effektivität und Effizienz bestehender Informationssysteme vgl. Kraege (1998), S. 9 f. In Zeiten, in denen alle Unternehmensbereiche nach Effektivitäts- und Effizienzpotenzialen durchforstet werden, müssen ebenfalls die Kennzahlen- und Informationssysteme einer genaueren Betrachtung unterzogen werden. Vgl. Bertram (1999), S. 1 f.; Küpper (2001), S. 109 f. Dies gilt nicht nur für Profit- sondern ebenfalls für Non-Profit-Organisationen. Vgl. Küng und Wettstein (2003), S. 3.

[82] Hinter dieser Zielsetzung steckt die Forderung, den Bereich der Kennzahlen- und Informationssysteme vom bisher passiven Reagieren zum aktiven Agieren zu wandeln. Analog dieser Metazielsetzung findet sich in der Literatur ein Controlling des Controllings, vgl. Gleich (2001), S. 142 f., oder ein Management des Managements, vgl. Frackmann (1996), S. 29 f.

[83] Die Notwendigkeit eines Systemcontrollings wurde Ende der 50er / Anfang der 60er Jahre erkannt, doch bis heute existiert die Diskussion zum Kontext des Controllings und Managements von informationstechnologiegestützten Systemen. Vgl. Jahnke (1992), S. 119 ff.

[84] Die Entwicklung eines Performance-Management-Systems in dieser Form schließt eine bis dahin bestehende Forschungslücke im Bereich der sekundären Informationssysteme. Vgl. Kapitel 3.5.

[85] Vgl. hierzu das Kapitel 5.3.1.

[86] Vgl. Dworatschek (1971), S. 46 f.; Willke (2001), S. 7 ff.; Kern (2003), S. 8 ff. Kennzahlen werden in dieser Aufzählung aufgrund ihrer Bedeutung erwähnt, aber im Sinne des späteren Verständnisses als Teilmenge von Informationen eingeordnet. In Kapitel 2.2.1 und 2.3.1 werden Kennzahlen und Informationen explizit betrachtet.

[87] Vgl. Krcmar (2005), S. 16 f.; Biethahn et al. (2004), S. 4 ff.; Wall (1999), S. 26; Heinrich (1993), S. 104 ff. Semiotik, verstanden als die allgemeine Lehre von Zeichen und Zeichenreihen, besitzt die Aspekte Syntaktik, Sigmatik, Semantik und Pragmatik, wobei die Sigmatik als die Beziehung zwischen Zeichen und dem bezeichneten Objekt nicht näher betrachtet wird. Vgl. Berthel (1975), S. 23 f.; Gabriel und Beier (2003), S. 29 f.

[88] Vgl. Bodendorf (2003), S. 1 f.; North (2002), S. 39. Für eine alternative Darstellung in der Systematik der kommunikationstheoretischen Grundbegriffe vgl. Dworatschek (1971), S. 55.

[89] Vgl. Oelsnitz und Hahmann (2003), S. 38.

[90] Zur tiefer gehenden Betrachtung von Daten und Informationen vgl. Struckmeier (1997), S. 8; Dworatschek und Donike (1972), S. 20 ff.; Langefors (1976), S. 207 f.

[91] Vgl. Biethahn et al. (2004), S. 8 f.; Heinrich (2002), S. 256; Roehl (2002), S. 20.

[92] Vgl. Probst et al. (2003), S. 16; Voss und Gutenschwager (2001), S. 12 f.

[93] Vgl. North (2002), S. 39 ff.

[94] Vgl. Nonaka und Takeuchi (1997), S. 13; Pawlowsky (1998), S. 13 ff.

[95] Reichmann (1997), S. 19. Vgl. Reichmann und Lachnit (1976), S. 706; Reichmann et al. (1990), S. 265.

[96] Szyperski (1980a), Sp. 904.

[97] Vgl. Reichmann (1990), S. 159; Hannig et al. (1998), S. 1; Lix (1995), S. 183 f.

[98] Vgl. ebenfalls den älteren Begriff Arbeitssystem bei Karg und Staehle (1982), S. 17 ff.; Knittel (2002b), S. 256 ff.

[99] Zu den späteren Typologien vgl. Kapitel 3. Je nach Sicht und Situation werden sie bewusst implementiert oder sind mit oder ohne Computerunterstützung im Unternehmen vorhanden. Vgl. Hoffmann et al. (1996), S. 2 f.

[100] Ein System kann definiert werden als eine Gesamtheit von Elementen, die miteinander durch Beziehungen verbunden sind und gemeinsam einen bestimmten Zweck erfüllen. Der Systemgedanke findet sich in unterschiedlichen Disziplinen wieder und bietet den Vorteil, einen Zugang zur Struktur und zum Verhalten von komplexen Sachverhalten zu ermöglichen. Vgl. Ulrich (1970), S. 105 ff.; Kargl (2000a), S. 86; Koreimann (1976), S. 13 ff.; Ferstl und Sinz (2001), S. 11 ff.; Biethahn et al. (2004), S. 138 ff.; Vetter (1988), S. 45 ff.; Witulski (1989), 11 f.; Dworatschek (1971), S. 29 ff.; Elm (1972), S. 13.; Lachnit (1976), S. 221 f.; Gabriel und Beier (2003), S. 43 f.; Reif-Mosel (2002), S. 102 ff. Eine Klassifizierung von Systemen findet sich bei Ulrich (1970), S. 133 f.; Dworatschek (1971), S. 32; Luhmann (2006), S. 45; Biethahn et al. (2004), S. 143 f.; Ahituv und Neumann (1990), S. 95 ff.

[101] Zum betrieblichen System siehe Amberg (1999), S. 9 f.; Schwarze (1998), S. 25 ff.; Ralfs (1995), S. 18; Ferstl und Sinz (2001), S. 59 ff.; Hahn und Hungenberg (2001), S. 7 ff. Der Zusammenhang zwischen Kennzahlen- und Informationssystemen und dem System Unternehmen besteht darin, dass eine Zweck-Mittel-Relation besteht. Dies bedeutet, ein Informationssystem wird eingesetzt, um die Unternehmensziele zu erreichen. Vgl. Wall (1996), S. 1. Zur Abgrenzung zwischen System und Subsystem vgl. Ulrich (1970), S. 107 f.

[102] Vgl. Kapitel 4.4, Biethahn et al. (2004), S. 142 ff. und Gabriel und Beier (2003), S. 45 ff.

[103] Vgl. Wall (1999), S. 54 ff.; Dworatschek (1971), S. 105 ff.

[104] Vgl. Ulrich (1970), S. 105 ff.; Langefors (1976), S. 208.

[105] Vgl. Küpper (2001), S. 109; Horváth (2003), S. 348; Hoffmann (1993), S. 5; Elm (1972), S.39 ff.; Mintzberg (1972), S. 97.

[106] Vgl. Sinz (1983), S. 33 f.; Wall (1996), S. 24 f.; Wall (1999), S. 42 ff.; Gabriel und Beier (2003), S. 21.

[107] Vgl. bspw. Ballensiefen (2000), S. 16 ff.

[108] Je nach Sichtweise ist eine andere Abgrenzung denkbar. Siehe hierzu bspw. Laudon et al. (2006), S. 34 f.; Wall (2006), S. 104 ff.; Heinrich (1993), S. 13 f.; Lutz (1971), S. 103 ff.

[109] Es findet sich ebenfalls die Einteilung in Mensch, Aufgaben und Technik, die aber im Kontext dieser Arbeit aufgrund der unterschiedlichen Begriffsebenen und der Schwerpunktsetzung auf Technologien anstelle von Technik nicht weiter beachtet wird. Speziell zum Unterschied von Technologie und Technik vgl. Kapitel 2.6.5. Vgl. Knittel (2002a), S. 5 ff.

[110] Vgl. bspw. die Systemobjekte in Kapitel 4.4.3 sowie die Komponentensicht mit der Unterscheidung in ein konzeptionelles und technologisches System in Kapitel 5. Das konzeptionelle System umfasst in diesem Sinne die enge, organisatorisch-menschliche Sicht, wobei aufgrund der theoretischen Konzepterstellung der Mensch vernachlässigt wird.

[111] Zum Begriff des betrieblichen Informationssystems vgl. Sinz (1983), S. 23 sowie Schoop (2004), S. 718 ff.

[112] Vgl. Picot und Maier (1992), Sp. 923. Der Begriff Informationsinfrastruktur wird nachfolgend nicht verwendet, da im Zusammenhang mit dem gewählten Betrachtungsgegenstand der Definitionsbereich zu weit gefasst wäre. Vgl. Heinrich (2002), S. 67 ff.

[113] In einigen Fällen wird nachfolgend anstelle des Begriffs der Kennzahlen- und Informationssysteme der allgemeine Begriff System verwendet.

[114] Zur Begriffsdefinition vgl. Kapitel 4.2.1.

[115] Vertiefend zur Abgrenzung vgl. Kapitel 4.1.2.

[116] Zur Umsetzung als sekundäres Performance-Management-System vgl. Kapitel 5.

[117] Vgl. Gadatsch und Mayer (2005), S. 52 ff.; Heinrich (2002), S. 691 f.; Jahnke (1992), S.119 f.; Heib (1992), S. 5; Gernert und Ahrend (2002), S. 49 ff.; Gremillion und Pyburn (1988), S. 247; Österle (2004), S. 2 f.; Zillessen (1992), S. 151; Krcmar (1990), S. 6.

[118] Zu den Ursprüngen und der etymologischen Erklärung vgl. Horváth (2003), S. 23 ff.

[119] Vgl. Reichmann (1990), S. 159 f.; Reichmann (1997), S. 1 ff.

[120] Zu den neuen Herausforderungen des Controllings vgl. Hartung (2002), S. 501 ff.

[121] Vgl. Weber (2004), S.22 ff.; Küpper (2001), S. 10 ff.; Gladen (2005), S. 7; Wall (1999), S.64 ff.

[122] Sowohl Küpper als auch Weber weisen darauf hin, dass die Koordinationsfunktion am häufigsten genannt wird und somit als dominierend angesehen werden kann. Vgl. Weber (2004), S. 29 f.; Küpper (2001), S. 13. Speziell zu Informationssystemen vgl. Gladen (2005), S. 8.

[123] Vgl. Weber (2004), S. 29; Horváth (2003), S. 720; Dobschütz (2000a), S. 15; Krcmar (2005), S. 420 ff.; Krcmar und Buresch (2000), S. 4 f.; Heinrich (2002), S. 168; Gleich (2001), S. 142; Bartram (1999), S. 92. Das Effektivitäts- und Effizienzziel findet sich bspw. auch in der informationsorientierten Sicht bei Reichmann (1997), S. 66 ff. und weiteren Sichten wie Dyckhoff und Ahn (2001), S. 111 ff. wieder. Zur Effektivität und Effizienz vgl. Kapitel 4.2.1.

[124] Vgl. hierzu bspw. Gleich (2001), S. 11 ff.; Gladen (2005), S. 1 ff.; Horváth (2003), S.585f.

[125] Vgl. Biethahn und Schimmelpfeng (1994), S. 9 f. Bei Horváth wird im Rahmen des Controllings in systembildende Koordination (Aufbau der Systeme) und systemkoppelnde Koordination (Aufrechterhaltung und Anpassung der Systeme) unterschieden. Vgl. Horváth (2003), S. 125 f.; Heib (1992), S. 1 ff.

[126] Die Begriffe sind anders als bei Siebertz (2004), S. 21 nicht synonym zu verstehen. Vgl. Gadatsch und Mayer (2005), S. 31 ff.; Bartram (1999), S. 15; Jahnke (1992), S. 121 oder Heib (1992), S. 3.

[127] Vgl. bspw. Heib (1992), S. 1 ff.

[128] Vgl. Brockhaus und de Boer (1994), S. 71 ff.; Biethahn et al. (2004), S. 73 f. Zur organisatorischen Einordnung vgl. Bartram (1999), S. 45 ff.

[129] Vgl. Bartram (1999), S. 15 f. Vgl. Gleich (2001), S. 30 f.

[130] Zur geschichtlichen Betrachtung des Managementbegriffs vgl. Elm (1972), S. 21 ff.; Gabriel und Beier (2003), S. 39 ff. Der Begriff des Managements kann organisatorisch in Top-Management, Middle-Management und Lower-Management eingeteilt werden. Nachfolgend wird im Rahmen der Entscheidungsunterstützung in Kapitel 2.5.2 der Begriff Führung verwendet. Ähnlich wie Leitung ist Führung verstärkt auf den oberen Managementebenen anzutreffen, während nach unten die Ausführung zunimmt.

[131] Vgl. Krcmar (2005), S. 23 f.; Bea (2001), S. 1 ff.; Biethahn et al. (2004), S. 51 ff.; Frackmann (1996), S. 25 f.

[132] Vgl. Krcmar (1990), S. 6; Krcmar (2005), S. 433; Lange (1995), S. 174 f.; Biethahn et al. (2004), S. 18; Pietsch et al. (2004), S. 139 ff.; Lix (1995), S. 182 ff.

[133] Vgl. Heinrich (2002), S. 167; Kütz (2003), S. 2; Horváth (2003), S. 167 f.

[134] Vgl. die Übertragung auf das Informationsmanagement bei Fritz (1996), S. 69 ff.

[135] Vgl. Biethahn und Schimmelpfeng (1994), S. 3 ff. Dies hängt davon ab, welcher Stellenwert dem Controlling im Unternehmen zukommt. Es gibt Fälle, in denen bspw. IT-Controlling als Teil des Informationsmanagements gesehen wird. Vgl. Krcmar (2005), S. 295; Bartram (1999), S.16. Zu den verschiedenen Sichten vgl. Voss und Gutenschwager (2001), S. 92 ff.; Jahnke (1992), S. 124 ff. Zur Verbindung zwischen Controlling und Management vgl. Fritz (1996), S.67ff.; Gernert und Ahrend (2002), S. 3 ff.

[136] Vgl. Horváth (2003), S. 692; Horváth und Rieg (2001), S. 9 f.; Gabriel (1999), S. 421.

[137] Vgl. hierzu das Kapitel 4.

[138] Vgl. Reichmann (1997), S. 19.

[139] Reichmann (1997), S. 19 und die etwas längere Formulierung im Originaltext bei Heinen (1970), S. 227. Vgl. ebenfalls Rödler et al. (2003), S. 35.

[140] Ausnahmen siehe Groffmann (1992), S. 68 und dortige Quellen.

[141] Reichmann (1997), S. 19. Vgl. Reichmann und Lachnit (1976), S. 706; Reichmann et al. (1990), S. 265.; Staehle (1967), S. 62; Fritz (1996), S. 116; Horváth (2003), S. 566. Ähnlich Fritz und Kusterer (1993), S. 153.

[142] Eine Unterscheidung in betriebliche Mess-, Richt-, Standard-, Kern-, Netzzahl, Kennziffer oder Führungsgröße wird nicht vorgenommen. Vgl. Brogli (1996a), S. 24 ff.; Hofmann (1973), S.207; Nowak (1966), S. 708 f.; Caduff (1981), S. 5 ff.; Wissenbach (1967), S. 27 und S.34ff.; Antoine (1958), S. 21 ff.; Schulz (1954), S. 142 f. Weitere Begriffe bei Maluche (1979), S. 4. Bei Meyer werden nur Messergebnisse aus dem kardinalen Messbereich als Kennzahlen bezeichnet. Vgl. Meyer (1976), S. 11. Siehe hierzu das Kapitel 5.2.3.

[143] Verhältniszahlen oder relative Zahlen entstehen, wenn Zahlen zueinander in Beziehung gesetzt werden. Sie können als Gliederungs-, Beziehungs- oder Indexzahlen auftreten. Vgl. Gladen (2005), S. 16 ff.; Küpper (2001), S. 341; Berschin (1980), S. 26 ff.; Hartung et al. (2002), S.55ff.; Groffmann (1992), S. 70 f.; Wall (1999), S. 251; Hofmann (1977), S. 209 ff.; Siegwart (1987), S.13 ff.; Wissenbach (1967), S. 45 ff.

[144] Grundzahlen oder absolute Zahlen können unabhängig von anderen Zahlengrößen dargestellt werden und kennzeichnen einen Zustand, einen Vorgang oder eine Erscheinung. Sie treten in der Form Einzelzahl, Summe, Differenz oder Mittelwert auf. Vgl. Hofmann (1977), S. 209; Gladen (2005), S. 16 ff.; Berschin (1980), S. 26 ff.; Siegwart (1987), S. 13.

[145] Einblicke in die angloamerikanische, französische und deutschsprachige Kennzahlenliteratur bei Wissenbach (1967), S. 23 und S. 37 ff.; Caduff (1981), S. 14 ff.; Sturm (1979), S. 1 ff. Maluche (1979), S. 3 f.; Staudt et al. (1985), S. 22 ff.; Antoine (1958), S. 23 f.; Staehle (1967), S. 56 ff.; Hofmann (1977), S. 208; Meyer (1976), S. 11; Nowak (1966), S. 704 f.; Dellmann und Pedell (1994), S. 106. Eine kurze Übersicht ist bei Jahnke et al. (1999), S. 2 vorzufinden. Etwas abweichend vgl. Gladen (2005), S. 11 f.; Radke (1970), S. 13 f. oder Zwicker (1976), S. 226.

[146] Groffmann (1992), S. 69. Vgl. ebenfalls Staudt et al. (1985), S. 24. Neben Kennzahlen können Indikatoren verwendet werden. Indikatoren sind keine über Verdichtung gewonnenen Informationen, sondern „Ersatzgrößen, deren Ausprägung oder Veränderung den Schluss auf die Ausprägung oder Veränderung einer anderen als wichtig erachteten Größe zulassen.“ Gladen (2005), S. 14. Vgl. Baumgärtner (2002), S. 18 f.

[147] Vgl. Reichmann (1997), S. 19 f.; Wall (1999), S. 251; Heinrich (2002), S. 406. Zur Kennzahlenklassifikation vgl. Staudt et al. (1985), S. 29.

[148] Vgl. Lippold (1985), S. 111; Kütz (2003), S. 42; Meyer (1976), S. 28 ff.

[149] Vgl. nachfolgend Groffmann (1992), S. 84 ff.

[150] Vgl. Rödler et al. (2003), S. 70 f.

[151] Vgl. Kütz (2003), S. 54 f. und vgl. Elm (1972), S. 121.

[152] Vgl. Groffmann (1992), S. 72 ff.

[153] Vgl. Reichmann (1997), S. 21 ff. Vgl. ebenfalls Lippold (1985), S. 110.

[154] Vgl. Reichmann (1997), S. 21 f. und die Anmerkungen auf der vorhergehenden Seite.

[155] Vgl. Nowak (1966), S. 709 ff. und vgl. Reichmann (1997), S. 21 f. Systematisierungen nach Funktionsbereichen sind ebenfalls vorzufinden und gliedern sich bspw. in Kennzahlen des Rechnungswesens, des Vertriebs oder der Informationstechnologie. Vgl. Kütz (2003), S. 42.

[156] Vgl. Reichmann (1997), S. 21 f.

[157] Vgl. hierzu die sehr detaillierte Übersicht zu alternativen Systematisierungsmerkmalen und daraus abgeleiteten Kennzahlenmerkmalen bei Meyer (1976), S. 13 oder die nachfolgend betrachtete Systematik nach Kütz (2003), S. 61.

[158] Vgl. Kütz (2003), S. 61. Diese Kennzahlen werden ebenfalls als zeitraum- und zeitpunktbezogene Kennzahlen bezeichnet. Vgl. Kütz (2003), S. 57 und Schott (1981), S. 22 ff.

[159] Vgl. Rödler et al. (2003), S. 30 und S. 39. Weitere Typologisierungen sind denkbar. Vgl. Groffmann (1992), S. 69.

[160] Vgl. Kaiser (1999), S. 35 f. Hierzu gehört ebenfalls die bewusste Entscheidung von stimmenden und stimmigen Daten. Vgl. Kaiser (1999), S. 23.

[161] Vgl. Gladen (2005), S. 24 f.; Gentner (1994), S. 17 f.

[162] Vgl. Heinen (1970), S. 228 ff.; Groffmann (1992), S. 80 f.; Gladen (2005), S. 24 ff.

[163] Vgl. Gladen (2005), S. 287 ff.

[164] Vgl. Reichmann (1997), S. 20 f. Siehe ebenfalls Wittmann (2002), S. 12.

[165] Vgl. Bartram (1999), S. 71.

[166] Vgl. Gladen (2005), S. 29 ff. und als Folge die Unterteilung in daraus gebildete Analyse- und Steuerungskennzahlensysteme S. 161 ff.

[167] Vgl. Schulz (1954), S. 148; Sturm (1979), S. 11.

[168] Diese werden in der Literatur vereinzelt ebenfalls als Kennzahlenstammblätter bezeichnet. Vgl. Fritz (1996), S. 142. Zur Transparenz von Kennzahlen siehe bspw. den Nummerierungsvorschlag bei Joswig (1992), S. 107 f.

[169] Vgl. Kütz (2003), S. 46 ff.

[170] Vgl. Rödler et al. (2003), S. 105.

[171] Vgl. Weber (2004), S. 254; Jahnke et al. (1999), S. 31 f.

[172] Vgl. Bartram (1999), S. 71; Küpper (2001), S. 342; Reichmann (1997), S. 22; Kruppa (1999), S. 71; Lachnit (1976), S. 216; Lachnit (1988), S. 22. Zum Kennzahlennetz vgl. Nowak (1966), S. 709. Nach dem Verständnis dieser Arbeit stellt der Begriff Kennzahlennetz ebenfalls einen engeren auf die Beziehung zwischen den Kennzahlen beschränkten Begriff dar. Kritisch hierzu Zilahi-Szabó (1988), S. 187.

[173] Horváth (2003), S. 568. Alternative Definitionen finden sich bei Fritz (1996), S. 116 f.; Fritz und Kusterer (1993), S. 153; Groffmann (1992), S. 75; Wall (1999), S. 251 f.

[174] Vgl. Gentner (1994), S. 161 f.

[175] Zur Unterscheidung zwischen organisatorischem und ganzheitlichem System vgl. Kapitel 2.1.3.

[176] Vgl. Reichmann (1997), S. 23 f.; Rödler et al. (2003), S. 65 f. Die Informationsverdichtung kann qualitativer oder quantitativer Art sein. Vgl. hierzu Gladen (2005), S. 12 f.

[177] Vgl. Dellmann und Pedell (1994), S. 109 ff.

[178] Vgl. Küpper (2001), S. 345; Wall (1999), S. 252 ff.

[179] Vgl. Lachnit (1976), S. 216 ff.; Gladen (2005), S. 68 ff.; Reichmann (1997), S. 25 ff. Reichmann unterscheidet weitergehend in Kennzahlensysteme zur internen und externen Analyse.

[180] Die Kennzahlenverdichtung kann quantitativ oder qualitativ erfolgen. Die quantitative Verdichtung kann weiterhin unterteilt werden in die homogene Verdichtung, bei der gleichartige Elemente additiv verknüpft werden (bspw. Aktivposten zur Bilanz), und in die selektive Verdichtung, bei der mehrdimensionale Einzelinformationen, die nur in Teilmerkmalen übereinstimmen, aggregiert werden (bspw. Produkte zu Produktgruppen nach Anteil am Gesamtumsatz). Vgl. Groffmann (1992), S. 74 f. und Dressel et al. (1971), S. 7 ff.

[181] Vgl. Gentner (1994), S. 157; Gladen (2005), S. 156 f.

[182] Die Verhältnismäßigkeit schließt schwer quantifizierbare Kennzahlen aus einem Kennzahlensystem aus. Vgl. Vetschera (1995), S. 27. Neben der Verhältnismäßigkeit wird in der Literatur häufig die Minimalität in der Hinsicht gefordert, dass Kennzahlensysteme nur solche Kennzahlen umfassen sollen, die wirklich benötigt werden. Vgl. Kütz (2003), S. 5, 38 und S. 51.

[183] Vgl. Bartram (1999), S. 73; Vetschera (1995), S. 27.

[184] Vgl. Vetschera (1995), S. 27.

[185] Vgl. Kütz (2003), S. 51 f.; Gladen (2005), S. 156 f.

[186] Zu den Grenzen und Schwächen vgl. Lachnit (1976), S. 219 ff.; Jahnke et al. (1999), S. 31 f.

[187] Vgl. Krcmar (2005), S. 15.

[188] Seiffert (1971), S. 24.

[189] Hierfür finden sich dann folgende Bedeutungen: formen, bilden, gestalten, ein Bild entwerfen, darstellen, schildern, durch Unterweisung bilden, unterrichten oder befähigen. Vgl. Seiffert (1971), S. 25 ff.

[190] Vgl. Elm (1972), S. 14; Kramer (1965), S. 21 ff. Zu verschiedenen Definitionen vgl. Zehnder (2005), S. 13 ff. Einen Überblick über Informationen und ihre Charakteristika bieten Stoyan (2004), S. 683 ff.; Struckmeier (1997), S. 5; Kirsch (1977), S. 78 ff. sowie Wall (1996), S. 5. Zur Unterscheidung der Enge oder Weite der jeweiligen Informationsbegriffe vgl. die Abbildung bei Bode (1997), S. 451 ff.

[191] Ebenfalls weit verbreitet sind innerhalb der Betriebswirtschaftslehre folgende Definitionen: „Information ist zweckorientiertes Wissen, als solches Wissen, das zur Erreichung eines Zweckes, nämlich einer möglichst vollkommenen Disposition eingesetzt wird“, vgl. Wittmann (1959), S.14 oder die hieraus erweiterte Definition: „Information (ist) zweckgerichtetes, speziell entscheidungssteuerndes Wissen“, vgl. Bronner (1999), S. 29. Kritisch hierzu Bode (1997), S.455ff. Der Informationsbegriff wird hier top-down aus dem Wissensbegriff abgeleitet, wodurch Informationen als „Stücke von Wissen“ betrachtet werden. Vgl. Heinrich (1993), S. 104 f. Vgl. allg. Keller (1995), S. 8 f.

[192] Szyperski (1980a), Sp. 904.

[193] Vgl. Fritz (1996), S. 160 f. Zur späteren Verarbeitung in Informationssystemen vgl. Groffmann (1992), S. 67.

[194] Vgl. Küpper (2001), S. 341. Er bezeichnet Kennzahlen als „speziell herauszuhebende Informationen“.

[195] Aus dem jeweiligen Kontext nachvollziehbare Ausnahmen stellen bspw. das Kapitel 3.2 oder 3.4 dar. Des Weiteren wird Informationsmanagement, -wirtschaft, -technologie jeweils als weite Begriffsbezeichnung, die Kennzahlen mit einschließt, verwendet.

[196] Vgl. Wild (1971b), S. 318; Ballensiefen (2000), S. 9 oder Hoffmann et al. (1996), S. 4 f. Vgl. Keller (1995), S. 142 ff.; Wall (1999), S. 31; Wall (1996), S. 22 ff.; Müller (1992), S.32 ff.

[197] Vgl. Küpper (2001), S. 138 ff.; Berthel (1975), S. 39 f.; Wild (1971b), S. 327 f. Alternativ zum Alter der Informationen wird häufig die Aktualität oder Frequenz der Informationsbereitstellung diskutiert. Vgl. Kraege (1998), S. 84.

[198] Siehe Kapitel 2.6.2.

[199] Vgl. Küpper (2001), S. 139 ff.

[200] Vgl. Koreimann (1976), S. 87 und vgl. Wieth (1995), S. 32 f. Siehe hierzu ebenfalls die Überschneidungen zu Kapitel 2.2.1.

[201] Vgl. Kramer (1965), S. 70 ff.; Nowak (1966), S. 704.

[202] Vgl. Biethahn und Fischer (1994), S. 46; Morgenstern (1951), S. 21.

[203] Vgl. Vetschera (1995), S. 6.

[204] Vgl. Vetschera (1995), S. 5 f.

[205] Vgl. Kaiser (1999), S. 10 f.

[206] Vgl. Elm (1972), S. 25; Rittberger (2004), S. 315 ff.

[207] Vgl. Biethahn und Fischer (1994), S. 36 ff.; Elm (1972), S. 52 f. Weitere Informationsarten und -eigenschaften finden sich bei Wild (1982), S. 121 ff.

[208] Vgl. Gutenberg (1983), S. 133 ff. und die Zusammenfassung bei Schinzer (1996), S. 20.

[209] Vgl. Schinzer (1996), S. 22.

[210] Vgl. Elm (1972), S. 53 ff.; Lange (1995), S. 174 f.; Niggemann (1973), S. 17 ff.

[211] Vgl. Biethahn und Fischer (1994), S. 39 f.; Fritz (1996), S. 16 f.; Elm (1972), S. 56. Siehe hierzu die genannten Informationseigenschaften und -mengen. Führungsinformationen zur Lösung von Aufgaben im Topmanagement-Bereich benötigen bspw. verdichtete, verknüpfte und als relevant akzeptierte Informationen. Vgl. Struckmeier (1997), S. 7.

[212] Vgl. Struckmeier (1997), S. 3; Wittmann (1980), Sp. 894; Radke (1970), S. 14 f.

[213] Vgl. Lix (1995), S. 194 f.; Kalberer (1995), S. 509 f.; Stegmann (1995), S. 311; Oehler (2006a), S. 6.

[214] Vgl. Hoch (1995), S. 160 f. Abweichend vgl. Radke (1970), S. 16 f.

[215] Der Zusammenhang ist wie folgt: Informationen sind die Objektart, die durch Informationssysteme verarbeitet werden können. Vgl. Walterscheid (1996), S. 5.

[216] Vgl. Biethahn et al. (2004), S. 10. Zum Nervensystembegriff vgl. Amberg (1999), S. 11 und S. 42.

[217] Vgl. Koreimann (1976), S. 20 ff.; Keller (1995), S. 18 ff. Häufig wird in diesem Definitionskontext von sozio-technischen oder Mensch-Maschine-Systemen gesprochen. Es sind sowohl technische als auch nichttechnische Definitionen vorzufinden. Vgl. Dworatschek (1971), S.33f.; Neidhart (1980), Sp. 2077 ff.; Mertens (1980), Sp. 1313 ff.; Kaiser (1999), S. 3; Schinzer (1996), S. 43 f.; Voss und Gutenschwager (2001), S. 86 f. Vgl. aus der Informatiksicht Schreiber (1995), S. 9. Hierzu kann angemerkt werden, dass rein betriebswirtschaftlich orientierte Definitionen nicht zwingend einer technischen Unterstützung bedürfen und ein Informationssystem ohne den Einsatz von Informationstechnologien existieren kann. Vgl. Ferstl und Sinz (2001), S. 8 f.; Wall (1996), S. 24 f. Siehe hierzu Kapitel 2.6.5. Zur Definition von Informationssystemen vgl. Tschandl und Ortner (2004), S. 9 und Ballensiefen (2000), S.16ff. Vgl. die etwas abweichende Schwerpunktsetzung bspw. bei Lehner (2003), S. 1 ff.

[218] Vgl. Picot und Maier (1992), Sp. 923. Der Begriff des Informationssystems soll nachfolgend als Oberbegriff für verschiedene Typologien verwendet werden. Vgl. Bartram (1999), S. 15.

[219] Vgl. Krcmar (2005), S. 25; Appel (2000), S. 3; Heinrich (1993), S. 12 f.

[220] Vgl. Horváth (2003), S. 352.

[221] Vgl. Amberg (1999), S. 11. Der Schwerpunkt liegt nachfolgend auf betrieblichen Informationssystemen aus dem Verwaltungskontext und nicht im produzierenden Bereich des Unternehmens. Hierbei erfolgt eine Orientierung an Informationssystemen mit Ausrichtung auf die verschiedenen Managementebenen und Aufgaben. Weitere stakeholderbezogene Informationssysteme finden keine tiefer gehende Berücksichtigung. Zum Zusammenhang von Informations- und Kommunikationssystem vgl. Elm (1972), S. 19 und Dworatschek (1971), S. 58. Etwas abweichend vgl. Lutz (1973), S. 7 ff.

[222] Zu den Ausnahmegründen einer expliziten Betrachtung gehören bspw. die Kapitel 3.2 oder 3.4 Kennzahlensysteme als integrativer Bestandteil von Informationssystemen. Vgl. Groffmann (1992), S. 68; Reichmann und Lachnit (1976), S. 706; Kütz (2003), S. 43; Vetschera (1995), S. 25 und S. 34.

[223] Vgl. Biethahn et al. (2004), S. 12 f.; Laudon et al. (2006), S. 31 f. und S. 82 ff.; Heinrich (1993), S. 12; Lehner (1989), S. 1 f. Eine synonyme Begriffsverwendung findet sich bei Wollnik (1988), S. 37 f.

[224] Zu Sach- und Formalzielen von Informationssystemen vgl. Heinrich und Sterrer (1987), S.48 ff.

[225] Vgl. Biethahn und Schimmelpfeng (1994), S. 21; Dworatschek (1971), S. 142; Schreiber (1995), S. 12 ff.; Jahnke (1993a), S. 30 f.; Wall (1996), S. 57 ff. Zusammengefasst werden Informationssysteme als Servicesysteme des jeweiligen Aufgabenträgers beschrieben. Vgl. Szyperski (1980b), Sp. 926; Struckmeier (1997), S. 9; Hoffmann et al. (1996), S. 13 f.; Sprague und Watson (1996), S. 6 f.

[226] Vgl. Amberg (1999), S. 11; Biethahn und Fischer (1994), S. 35; Picot und Maier (1992), Sp. 923; Stickel (1991), S. 1; Schaufelbühl (1992), S. 37.

[227] Zu Formalzielen vgl. Heinrich und Sterrer (1987), S. 48 ff.

[228] Vgl. Wall (1996), S. 57 ff.

[229] Vgl. Hoffmann et al. (1996), S. 15 f. Den in der Literaturquelle genannten Funktionen kommt bei bewusster Anwendung ebenfalls Zielcharakter zu.

[230] Vgl. Kraege (1998), S. 67; Frackmann (1996), S. 88 f.

[231] Vgl. Hoffmann et al. (1996), S. 15 f.

[232] Siehe die Anforderungen an Kennzahlen und Informationen in Kapitel 2.2.1 und 2.3.1.

[233] Vgl. Biethahn und Fischer (1994), S. 46 ff.; Biethahn et al. (2004), S. 115 ff. Zur Flexibilität und Integration vgl. Österle et al. (1992), S. 24. Weitere Anforderungen sind je nach Zielsetzung und Gewichtung des Informationssystems individuell zu erfassen und einzuordnen. Vgl. Klingebiel (2000), S. 184 ff.; Meyersiek (1995), S. 9 ff.; Kaiser (1999), S. 28 ff. und S. 68; Hoffmann et al. (1996), S. 16 ff.; Futh (1980c), S. 218 f.

[234] Diese Sicht aus der Organisationstheorie ist die ältere, engere Sicht von Informationssystemen. Vgl. Grochla (1971a), S. 21; Groffmann (1992), S. 19; Krcmar (2005), S. 26. Etwas abweichend findet sich ebenfalls die Sicht, dass Unternehmen selbst Informationssysteme sind. Vgl. Brombacher et al. (1993), S. 175; Reif-Mosel (2002), S. 99 ff. sowie Gabriel (2002), S. 157.

[235] Diese Sicht der Wirtschaftsinformatik zerlegt das Gesamtunternehmensinformationssystem in Subsysteme. Vgl. Krcmar (2005), S. 26 und Horváth (2003), S. 359, der von Teilsystemen spricht. Vgl. ebenfalls Frackmann (1996), S. 166 f.; Grochla (1971a), S. 26 ff.

[236] Vgl. Biethahn und Schimmelpfeng (1994), S. 21; Heinrich (1993), S. 176; Stahlknecht (1990), S. 266; Mertens (2001), S. 1 ff.; Scheer (1998), S. 4 ff. Diese Sicht ist ebenfalls mit dem verteilten Komponentenansatz von Informationssystemen identisch. Vgl. Amberg (1999), S. 31 f.; Koreimann (1976), S. 38 ff.

[237] Vgl. Vetschera (1995), S. 9; Frackmann (1996), S. 8 f. Vgl. Ward (1995), S. 2 ff.

[238] Die Ursprünge der modernen Datenverarbeitung lassen sich bis in die 1930er Jahre zurückverfolgen, während die Entstehung wichtiger Software in den 1960er Jahren zu finden ist. Vgl. Petzold (1989), S. 77 ff.; Bischoff (1989), S. 136 ff.

[239] Vgl. Hofmann (1973), S. 208; Giacomino und Mielke (1993), S. 55; Reichmann und Lachnit (1976), S. 708 f.; Jahnke et al. (1999), S. 3 f.

[240] Vgl. Reichmann (1997), S. 23.

[241] Siehe hierzu die Vor- und Nachteile bei Horváth (2003), S. 572.

[242] Vgl. Horváth (2003), S. 569; Rödler et al. (2003), S. 79 ff.; Weber (2004), S. 257 f.

[243] Vgl. Hofmann (1977), S. 208; Jahnke et al. (1999), S. 3 f.; Reichmann (1997), S. 23.

[244] Vgl. Gleich (2001), S. 6; Kaplan und Norton (1997), S. 2; Rödler et al. (2003), S. 34 f.; Reichmann (1997), S. 26.

[245] Vgl. Kaplan und Norton (1997), S. 8 ff.; Kaplan und Norton (1996), S. 75 ff.; Gladen (2005), S. 354; Rödler et al. (2003), S. 34 ff.; Weber (2004), S. 261 ff.

[246] Vgl. Chamoni und Gluchowski (1999a), S. 6; Hannig et al. (1998), S. 1; Vetschera (1995), S. 10 f.; Hoffmann (1993), S. 3 f.; Heinrich (1993), S. 174 ff.

[247] Die chronologische Abfolge wird in der Literatur häufig entsprechend der Ebenenorientierung beschrieben, wobei sich phasenweise nach Erfolgen und Misserfolgen die Adressaten und die zur Verfügung stehende Technologie änderten. Vgl. Chamoni und Gluchowski (1999a), S. 8; Vetschera (1995), S. 10 ff.; Schinzer (1996), S. 51. Alternative Chronologien finden sich bei Yamaguchi (1995), S. 59 ff.; Koll und Niemeier (1995), S. 131 ff. und Franke (1995), S. 211; Oehler (2006a), S. 13; Elm (1972), S. 163 f.

[248] Vgl. Vetschera (1995), S. 10 ff.; Chamoni und Gluchowski (1999a), S. 6 f.; Sprague und Watson (1996), S. 3 f.; Reichmann et al. (1990), S. 266.

[249] Vgl. Chamoni und Gluchowski (1999a), S. 7 f.; Vetschera (1995), S. 105 ff.

[250] Vgl. Jahnke (1993b), S. 131 ff.; Chamoni und Gluchowski (1999a), S. 8 f.

[251] Vgl. Kapitel 2.3.2 und Kapitel 3.2. Vgl. Chamoni und Gluchowski (1999a), S. 6; Groffmann (1992), S. 25. Die verschiedenen Systemtypologien lassen sich unter dem Begriff des Management-Support-System (MSS) oder im deutschen Sprachraum geläufiger als Managementunterstützungssystem (MUS) einordnen. Vgl. Kemper et al. (2004), S. 1; Chamoni und Gluchowski (1999a), S. 9; Behme und Schimmelpfeng (1993), S. 4 f.; Voss und Gutenschwager (2001), S. 323 ff.; Gabriel (2002), S. 184 ff.; Kleinhans et al.(1992), S. 2. Diese Einordnung ist in der Literatur nicht einheitlich, wie bei Biethahn und Fischer (1994), S.29 sowie Hannig et al. (1998), S. 1 verglichen werden kann.

[252] Vgl. Voss und Gutenschwager (2001), S. 326; Stahlknecht (1990), S. 265 f. Vgl. Mintzberg (1972), S. 92 ff.; Jahnke (1991), S. 45 f.; Schinzer (1996), S. 51; Hoch (1995), S.159; Fritz (1996), S. 88.

[253] Als Ziel des totalen Informationssystems wurde gefordert, dass jegliche Information, die zu einem beliebigen Zeitpunkt von den Nutzern gewünscht wird, bereitgestellt werden kann. Vgl. Groffmann (1992), S. 25. Bei Radke wird hierzu der Wunsch nach einem geschlossenen System geäußert. Vgl. Radke (1970), S. 9.

[254] Vgl. Wall (1999), S. 312; Oehler (2006a), S. 15; Frackmann (1996), S. 2 und S. 164 ff.; Edvinsson und Brünig (2000), S. 88 f.; Schaufelbühl (1992), S. 36; Fritz und Kusterer (1993), S. 152; Kruppa (1999), S. 65 f.; Mattessich (1975), S. 342 f.

[255] Die negative Begriffsbesetzung äußerte sich in Begriffen wie MIES, MIST oder Management Misinformationssysteme. Vgl. Vetschera (1995), S. 11 ff.; Hichert und Moritz (1995), S.116f.; Dearden (1972), S. 90 ff.; Ackoff (1967), S. 147 ff.

[256] Erst durch die Reduktion der Anforderungen, z. B. auf reine Kennzahlen, wurden erste erfolgreiche Anwendungen möglich. Vgl. Schinzer (1996), S. 54 f.; Grossmann (1995), S. 13 f. In dieser Folge entstanden aufgrund der großen Datenbestände, bei gleichzeitiger geringer Flexibilität, die sogenannten Zahlenfriedhöfe. Vgl. Kruppa (1999), S. 66.

[257] Vgl. Hoffmann (1993), S. 4; Lix (1995), S. 185; Vetschera (1995), S. 3.

[258] Vgl. Dearden (1972), S. 93 ff.; Hichert und Moritz (1995), S. 116 f.; Struckmeier (1997), S. 11 f.; Fritz (1996), S. 74 ff.; Kemper et al. (2004), S. 1; Nobs (1995), S. 43 f. Eine alternative Betrachtung der Problembereiche beim Einsatz von Informationssystemen findet sich bei Laudon et al. (2006), S. 620 ff. Vgl. ebenfalls Gerrity (1971), S. 60.

[259] Vgl. Oehler (2006a), S. 14; Struckmeier (1997), S. 11 f.; Jahnke (1991), S. 46; Voss und Gutenschwager (2001), S. 327.

[260] Vgl. Biethahn und Fischer (1994), S. 28; Vetschera (1995), S. 10; Chamoni und Gluchowski (1999a), S. 8 f.; Schinzer (1996), S. 55; Struckmeier (1997), S. 11 f.; Mintzberg (1972), S. 92 ff.; Gorry und Scott Morton (1971), S. 58 f. Das zu realisierende System muss bereits in der Phase der inhaltlichen Konzeptionierung auf die Bedürfnisse der Entscheidungsträger zugeschnitten sein. Eine Systementwicklung mit anschließender Umerziehung des Benutzers ist nicht erfolgversprechend. Vgl. Fritz (1996), S. 114 ff. Weiterführend vgl. Dearden (1972), S. 92 f.; Ackoff (1967), S. 147 ff.

[261] Vgl. Groffmann (1992), S. 25; Wall (1999), S. 312; Grossmann (1995), S. 14 f.; Möllmann (1995), S. 281 f.; Vetschera (1995), S. 10 ff. und S. 120; Kruppa (1999), S. 69 f.; Jahnke (1991), S. 46 ff.; Struckmeier (1997), S. 14; Schinzer (1996), S. 55; Fritz (1996), S.27 ff. Trotz der sichtbaren Fortschritte besteht besonders in den Bereichen der Einbindung von weichen und externen Informationen noch ein deutliches Verbesserungspotenzial. Vgl. Yamaguchi (1995), S. 67; Fritz (1996), S. 160 f.

[262] Vgl. Kemper et al. (2004), S. 1; Groffmann (1992), S. 25; Fritz (1996), S. 76 f.

[263] Vgl. Nussdorfer (2001), S. 9; Wiegand et al. (2003), S. 79 ff.; Mertens (2001), S. 1 ff.

[264] Einblicke in die Theorie bei Kaib (2002), S. 1 ff. und in die Praxis bei Keller (2002), S.115ff.

[265] Vgl. Krcmar (2005), S. 135 ff.

[266] Vgl. bspw. Maassen et al. (2005), S. 1 ff.; Türk et al. (2003), S. 23 ff. oder Schimitzek (2001), S. 33 ff.

[267] Vgl. Heinen (1971), S. 21 ff.; Heinen (1969), S. 207 f.; Heinen (1982), S. 22 ff.; Wittmann (1980), Sp. 897; Link (1982), S. 262. Zum Entscheidungsbegriff vgl. Szyperski und Winand (1974), S. 3 ff.

[268] Zum Zusammenhang zwischen Information und Entscheidung vgl. Höflinger (1974), S.35ff.; Ackoff (1967), S. 150; Wieth (1995), S. 31 f.; Link (1982), S. 262; Voss und Gutenschwager (2001), S. 1 f. Zum Zusammenhang von Informationsstand und Risiko vgl. Wild (1971a), S. 688 ff.

[269] Vgl. Heinen (1971), S. 21 ff.; Heinen (1969), S. 207 ff.; Schinzer (1996), S. 9; Wissenbach (1967), S. 116 ff. Zum entscheidungsorientierten Ansatz vgl. Pfohl (1977), S. 29 ff.; Staehle (1989), S. 484 ff.

[270] Laux (2005), S. 1. Vgl. Kirsch (1977), S. 71.

[271] Staehle (1989), S. 485. Vgl. Witte (1980), Sp. 634 und Groffmann (1992), S. 7.

[272] Als Entscheidungsproblem wird die Situation bezeichnet, wenn mindestens zwei sich gegenseitig ausschließende Handlungsalternativen gegeben sind und genau eine davon auszuwählen ist. Vgl. Laux (2005), S. 4.

[273] Siehe nachfolgende Phasen des Entscheidungsprozesses im weiteren Verlauf dieses Kapitels.

[274] Vgl. Walterscheid (1996), S. 7 ff.; Schinzer (1996), S. 22 und nachfolgende Erläuterungen.

[275] Vgl. Witte (1980), Sp. 634. Anstelle des Begriffs der Zweckrichtung wird teilweise in der Literatur der speziellere Begriff des Entscheidungsziels verwendet. Hier kann dann in eine Arten-, Höhen-, Zeit- und Sicherheitspräferenz detaillierter unterschieden werden. Vgl. Wall (1999), S.50 f. und Witte (1980), Sp. 638 f.

[276] Vgl. Witte (1980), Sp. 634.

[277] Vgl. Pfohl und Braun (1981), S. 22 f.

[278] Vgl. Biethahn et al. (2004), S. 160 f.; Höflinger (1974), S. 19 ff.

[279] Vgl. Gutenberg (1983), S. 131 ff.; Höflinger (1974), S. 19 ff.; Gemünden (1983), S. 24 ff.

[280] Vgl. Vetschera (1995), S. 114 ff. und S. 193 f.; Witte (1980), Sp. 634; Kirsch und Esser (1980), Sp. 652 ff.; Kirsch (1977), S. 53.

[281] Vgl. Fritz und Kusterer (1993), S. 153; Witte (1980), Sp. 637; Walterscheid (1996), S.10; Fritz (1996), S. 15 ff. Eine Übersicht zur möglichen Typologisierung betriebswirtschaftlicher Entscheidungen findet sich bei Heinen (1978), S. 42.

[282] Vgl. Simon (1960), S. 2; Walterscheid (1996), S. 11 f.; Witte (1980), Sp. 635; Hummeltenberg (1995), S. 259 ff.; Laux (2005), S. 8 ff.

[283] Vgl. Simon (1960), S. 2; Pfohl (1977), S. 24 ff.; Kirsch (1977), S. 70 ff. Bezug nehmend auf Simon vgl. Gerrity (1971), S. 65 f. sowie Gorry und Scott Morton (1971), S. 60 ff. Einen kurzen Überblick bieten Vetschera (1995), S. 109 ff. und grafisch Schinzer (1996), S. 25. Vgl. Wild (1971a), S. 682 ff.; Wild (1980), S. 33 ff.; Kuhn (1990), S. 16 f. Alternative Phasenaufteilungen bspw. bei Hauschildt (1983), S. 234; Heinrich (1976), S. 20 ff.; Szyperski und Winand (1974), S. 6 ff.; Reichmann (1997), S. 8; Heinen (1978), S. 53 ff.; Niggemann (1973), S. 12 ff.; Semen und Baumann (1994), S. 46 ff.

[284] Hahn und Hungenberg (2001), S. 35; Kraege (1998), S. 19. Vgl. allg. Eichhorn (2000), S.279 ff.

[285] Kraege (1998), S. 19. Weiter zur Führung vgl. Schinzer (1996), S. 10 f.; Struckmeier (1997), S. 3; Kuhn (1990), S. 215 ff.

[286] Vgl. Kraege (1998), S. 19. Zur Abgrenzung von Führung und Management vgl. Krcmar (2005), S. 23 f.; Schinzer (1996), S. 10 f.; Staehle (1989), S. 65 ff. Weitere Auseinandersetzungen mit Führungsentscheidungen finden sich bei Gutenberg (1983), S. 131 ff.; Schinzer (1996), S. 16 ff.; Hungenberg (1995), S. 55 ff. Zu Veränderungen vgl. Leavitt und Whisler (1958), S. 41 ff.

[287] Vgl. Schinzer (1996), S. 19; Groffmann (1992), S. 10; Müller (1992), S. 27 ff.; Semen und Baumann (1995), S. 38 ff. Zum Dualitätsverhältnis zwischen Entscheidung und Information siehe Dworatschek (1971), S. 86. Vgl. Gutenberg (1983), S. 131 ff. und Schinzer (1996), S. 19 ff.

[288] Elm (1972), S. 116. Vgl. Schinzer (1996), S. 19; Biethahn et al. (2004), S. 9; Semen und Baumann (1995), S. 38 ff.; Wild (1971a), S. 682. Allg. ist festzustellen, dass trotz eines häufigen „information overloads“ im spezifischen Kontext oft ein „information underload“ existieren kann. Wild spricht hier von einem „Mangel im Überfluss“. Vgl. Wild (1971b), S. 316. Ackoff (1967), S. 147 f.; Rockart (1979), S. 81 f.; Sturm (1979), S. 56.

[289] Unternehmen verfolgen i. d. R. mehrere Ziele, die gemeinsam ein Zielsystem bilden. Die Ziele selbst können in einem konkurrierenden, komplementären oder indifferenten Verhältnis zueinander stehen. Vgl. Heinen (1976), S. 94 ff.

[290] Schinzer (1996), S. 20.

[291] Vgl. Wall (1996), S. 8 f.; Elm (1972), S. 102; Struckmeier (1997), S. 8. Siehe hierzu die Anmerkungen von Heinen, dass die Güte einer Entscheidung in unmittelbarem Zusammenhang mit den verfügbaren Informationen steht. Vgl. Heinen (1976), S. 24.

[292] Vgl. Dworatschek (1971), S. 53 f. und S. 86. Ein Überblick über die weiteren vielfältigen Nutzungsmöglichkeiten von Informationen findet sich bei Schäffer und Steiners (2004), S.377ff. sowie grafisch bei Gladen (2005), S. 37.

[293] Zum Verständnis der Informationssysteme im engen und weiten Sinn vgl. Kapitel 2.1.3. Vgl. Meyersiek (1995), S. 1; Elm (1972), S. 103; Semen und Baumann (1995), S. 43 ff.; Schinzer (1996), S. 27; Witte (1980), Sp. 640; Dworatschek (1971), S. 85 f.; Gutenberg (1983), S.133; Schaufelbühl (1992), S. 37. Bei Meyersiek werden überblicksartig vielfältige Einsatzmöglichkeiten von Informationssystemen aufgezeigt. Vgl. Meyersiek (1995), S. 1 f. Ein „Informationssystem bewirkt aber weder eine Garantie für eine erfolgreiche Unternehmenssteuerung noch nimmt es den Führungskräften Entscheidungen ab.“ Yamaguchi (1995), S. 59. Vgl. kritisch die Darstellungen bei Meyhak (1971), S. 508 ff.

[294] Vgl. Elm (1972), S. 102 und S. 116. Zur Problemlösung gehören bspw. die Herstellung von Transparenz, die Integrationsfunktion und Reduzierung von Informationsasymmetrien. Ebenso werden in der Literatur die Offenlegung von Störfaktoren sowie fehlende Informationen genannt. Vgl. Elm (1972), S. 100 ff. Auf abstrakterer Ebene wird den Informationssystemen eine Verbesserung des Informationsgrades und des Informationsstandes zugesprochen. Vgl. Elm (1972), S.117; Schinzer (1996), S. 19 und Wittmann (1980), Sp. 897. Zu Systemen zur Erhöhung der Leistungsfähigkeit des Managements vgl. Koll und Niemeier (1995), S. 152.

[295] Vgl. Simon (1960), S. 5 ff.; Vetschera (1995), S. 107 f.; Witte (1980), Sp. 635 ff.; Gorry und Scott Morton (1971), S. 60 ff.; Schaufelbühl (1992), S. 40. Vgl. ebenfalls Meyhak (1971), S. 505 ff.

[296] Vgl. Elm (1972), S. 173; Witte (1980), Sp. 637; Walterscheid (1996), S. 10. Eine Tabelle mit den verschiedenen Möglichkeiten von Entscheidungstyp und Entscheidungstechnik findet sich bei Elm (1972), S. 174. Eine weitere Abbildung bei Dworatschek (1971), S. 87.

[297] Vgl. Elm (1972), S. 103.

[298] Vgl. Gutenberg (1983), S. 131 f.; Wieth (1995), S. 31; Horváth (1983), S. 356.

[299] Vgl. Wieth (1995), S. 31; Gutenberg (1983), S. 131 ff.

[300] Zur geschichtlichen Entwicklung vgl. Gabriel und Beier (2003), S. 26 f.; Herget (2004), S.245 ff. Zur Begriffsvielfalt wie bspw. Information-Resources-Management, Informatikmanagement, Management der Informationsversorgung, Management der Informationsverarbeitung, Management von Informationssystemen vgl. Krcmar (2005), S. 28 ff.; Seibt (1993), S. 6 ff.; Heinrich (2002), S. 8 ff.; Biethahn et al. (2004), S. 18 ff.; Laudon et al. (2006), S.48ff.; Scheer (1998), S. 684 ff.; Voss und Gutenschwager (2001), S. 1 und S. 58 ff.; Wollnik (1988), S. 34 f. Für einen Überblick zu Definitionsschwerpunkten vgl. Schwarze (1998), S. 44. Vgl. ebenfalls Frackmann (1996), S. 100 ff., speziell das dortige Kapitel Informationsmanagement im Wandel. Zur Abgrenzung der Begriffe Ansatz, Konzept oder Modell vgl. Heinrich (2002), S. 9 und S. 34 f. und Biethahn et al. (2004), S. 30 ff. Zu den Methoden und Techniken vgl. Heinrich (2002), S. 38 ff.

[301] Einen Überblick hierzu geben Krcmar (2005), S. 28 ff. und Wall (2006), S. 38 f.

[302] Vgl. zu Ziel und Aufgabe Heinrich (2002), S. 21 ff.; Krcmar (2005), S. 1 und S. 49 ff.; Laudon et al. (2006), S. 46 ff.; Reichmann et al. (1993), S. 480; Schwarze (1993), S. 638 ff.; Seibt (1992), S. 72 ff. Einen Überblick zum Informationsmanagement und den verschiedenen Definitionen bieten bspw. Biethahn et al. (2004), S. 18 ff. oder Pietsch et al. (2004), S. 48 ff. Eine Kritik zu den Konzepten findet sich bei Heinrich (2002), S. 34. Zum Spannungsfeld des Informationsmanagements vgl. Pietsch et al. (2004), S. 77 ff.

[303] Die hier gewählte Definition versucht, möglichst abgrenzbare Bereiche festzulegen. Dass diese Einteilung im Kontext des Informationsmanagements nicht überschneidungsfrei möglich ist, muss aufgrund der Komplexität akzeptiert werden.

[304] Vgl. Kapitel 2.1.3. Vgl. Krcmar (2005), S. 40 f. und S. 47; Steinbock (1994), S. 20 f.; Wollnik (1988), S. 38.

[305] Vgl. Jahnke und Groffmann (1993), S. 1; Sinz (1983), S. 34; Appel (2000), S. 3. Informationen flossen auch vor der Implementierung von Informationstechnologien in Informationssystemen, allerdings nicht in der eleganten und effizienten Form. Vgl. Kaiser (1999), S. 94 und Frackmann (1996), S. 108 f.

[306] Vgl. Reichmann (1990), S. 159; Hannig et al. (1998), S. 1; Lix (1995), S. 183 f.

[307] Zum Ziel der Informationswirtschaft vgl. Link (1982), S. 265. Zu den verschiedenen Definitionen in der Praxis vgl. Bredemeier und Müller (2004), S. 579.

[308] Vgl. Groffmann (1992), S. 12 ff.; Pressmar (1980), S. 23 f.; Stöppler (1985), S. 541 ff.; Röhrle (2004), S. 181; Kirsch (1977), S. 58 ff. Besonders die Erkenntnis, dass der Aufwand zur Erstellung einer Information mit der Höhe des Genauigkeits- und Sicherheitsgrades überproportional zunimmt, muss beachtet werden. Vgl. Stegmann (1995), S. 310.

[309] Szyperski (1980a), Sp. 904. Weitere Ausführungen hierzu bei Wall (1996), S. 21 ff.

[310] Vgl. Küpper (2001), S. 141 f.; Berthel (1975), S. 27 ff.; Garbe (1975), Sp. 1873 ff.; Szyperski (1980a), Sp. 905; Gladen (2005), S. 4; Wall (2006), S. 47; Picot (1989), S. 4 f. Allg. zur objektiven und subjektiven Information vgl. Seiffert (1971), 71 f. Etwas abweichend Schaufelbühl (1992), S. 41 ff. Kritisch zur Trennung Struckmeier (1997), S. 20.

[311] Vgl. Bea und Haas (2001), S. 253; Wieth (1995), S. 37; Struckmeier (1997), S. 23. Alternative Darstellungen finden sich bei Schinzer (1996), S. 44; Lix (1995), S. 186 oder Groffmann (1992), S. 16. Vgl. ebenfalls die Abbildung in der Mengenschreibweise bei Wall (1999), S. 34 ff.

[312] Vgl. Küpper (2001), S. 141. Einen Überblick über die Einflussfaktoren auf den Informationsbedarf bietet Klingebiel (2000), S. 2 ff. Zum objektiven Informationsbedarf vgl. Elias et al. (1985), S. 236.

[313] Vgl. Krcmar (2005), S. 59 f.; Wersig (1980), S. 164 ff.

[314] Zur Abweichung zwischen objektiv benötigter und nachgefragter Information vgl. Ackoff (1967), S. 149 f.

[315] Vgl. Küpper (2001), S. 141; Berthel (1992), Sp. 873. Weitere Einflussgrößen auf das Informationsbedürfnis und die -nachfrage finden sich bei Szyperski (1980a), Sp. 907.

[316] Vgl. Szyperski (1980a), Sp. 907 f.; Wall (1999), S. 40; Struckmeier (1997), S. 27; Horváth (2003), S. 364 f.

[317] Vgl. Szyperski (1980a), Sp. 908 f.

[318] Zu den Bestimmungsgrößen des Informationsbedarfs vgl. Küpper (2001), S. 142 ff.

[319] Vgl. Krcmar (2005), S. 61 ff.; Höflinger (1974), S. 47 ff.; Koreimann (1976), S. 61.

[320] Vgl. Szyperski (1980a), Sp. 910.

[321] Vgl. Küpper (2001), S. 144 ff.

[322] Vgl. Szyperski (1980a), Sp. 910 f. Weitere Informationen zur Bedarfsanalyse finden sich bei Struckmeier (1997), S. 28 ff.; Becker (1994), 65 ff.; Biethahn und Fischer (1994), S. 41; Elias et al. (1985), S. 192 ff.; Fritz (1996), S. 120 f. und Kaiser (1999), S. 72 f. Zum operativen und strategischen Informationsbedarf vgl. Horváth (2003), S. 371 f.

[323] Koreimann (1976), S. 67.

[324] Teilweise findet sich in der Literatur eine Unterteilung in potenzielles, objektives und subjektives Informationsangebot. Vgl. Wall (1996), S. 15 ff. Abhängig von der Differenz und den Folgen ist über Lösungsmöglichkeiten, bspw. in Form von Anreizen, nachzudenken. Vgl. Wall (1999), S. 14 f. Zu Unterschieden aus den Informationsversorgungsstrategien und -typen vgl. Szyperski (1980b), Sp. 928.; Rockart (1979), S. 82 ff.

[325] Vgl. Szyperski (1980a), Sp. 905.

[326] Vgl. Vetschera (1995), S. 27; Yamaguchi (1995), S. 64; Voss und Gutenschwager (2001), S. 135 ff.

[327] Vgl. Klingebiel (2000), S. 173.

[328] Vgl. Szyperski (1980a), Sp. 906. Die Gründe sind teils extern, wie bspw. bei geänderten rechtlichen Vorschriften, oder intern, wie bspw. durch den erweiterten Kenntnisstand des Informationssubjekts, zu suchen. Vgl. Horváth (2003), S. 364; Struckmeier (1997), S. 27 f.

[329] Vgl. Ballensiefen (2000), S. 22 ff. Etwas abweichend Walterscheid (1996), S. 6; Struckmeier (1997), S. 26. Sowohl eine Informationsüber- als auch Informationsunterversorgung ist zu vermeiden. Vgl. Schwarze (1998), S. 88.

[330] Weitere Gründe für die Abweichung von Informationsangebot und -nachfrage finden sich bei Groffmann (1992), S. 15 und Struckmeier (1997), S. 25 ff. Einen Einblick in verschiedene Übereinstimmungsgrade bietet Groffmann (1992), S. 20.

[331] Vgl. Struckmeier (1997), S. 24 ff.

[332] Zur Abgrenzung von Daten- und Informationsverarbeitung im engeren und weiteren Sinn vgl. Gabriel und Beier (2003), S. 33 ff.; Wall (1999), S. 36 ff.; Wall (1996), S. 16 ff.; Wall (2006), S. 38 f. Vgl. Picot und Maier (1992), Sp. 929 f.; Horváth (1983), S. 351 ff.; Horváth (2003), S. 347 oder S. 359. Die Abbildung des Informationsverarbeitungsprozesses wird bei Elm als Zyklus im Informationssystem beschrieben. Vgl. Elm (1972), S. 73 f. Verschiedene Blickwinkel der Informationsverarbeitung unterteilt in abstrakt, funktions-, kommunikations- und informationsbezogen sowie ideal finden sich bei Riggert (1998), S. 2 f. Den während des Verarbeitungsprozesses stattfindenden Transformationsprozess unterteilt in räumliche, zeitliche und sachliche Transformation beschreibt Dworatschek (1971), S. 16 f. Siehe ebenfalls Berthel (1975), S. 15 ff.; Kramer (1965), S. 82 ff. und Hoffmann et al. (1996), S. 5 ff. Vgl. ein abweichendes Begriffsverständnis bei Mertens et al. (1992), S. 175 ff. und Sokolovsky (1993), S.546.

[333] Wall (1999), S. 37. Zu den externen und internen Informationsquellen vgl. Krcmar (2005), S. 70 ff. Originäre Informationen werden direkt durch den Vorgang der Messung oder Uraufschreibung gewonnen, während derivative Informationen durch Transformation oder Verarbeitung indirekt erzeugt werden. Vgl. Wall (1999), S. 37. Vertiefend Horváth (2003), S.418ff. In einer etwas älteren Fassung aber hierzu analog Elm (1972), S. 49 f.

[334] Vgl. Wall (1999), S. 37 f.

[335] Die räumliche Übertragung benötigt einen Übertragungskanal, während die zeitliche Übertragung einen menschlichen oder materiellen Informationsträger benötigt. Vgl. Wall (1999), S.37 f. Je nach Definition muss unterschieden werden, ob Daten oder Informationen übertragen und gespeichert werden. Vgl. Wall (1996), S. 69 f.

[336] Vgl. Wall (1999), S. 38.

[337] Wall (1999), S. 38. Vertiefend Horváth (2003), S. 607 ff.

[338] Vgl. Horváth (2003), S. 350.

[339] Vgl. Krcmar (2005), S. 52 ff.; Fritz (1996), S. 159; Gladen (2005), S. 2. Zur Bewältigung der Informationsmenge und -ströme bieten sich Informationssystemtechnologien an, wobei eine Beschäftigung mit Ursachen des „information overload“ der Bekämpfung von Symptomen vorzuziehen ist. Vgl. Wild (1971b), S. 316 f.; Ackoff (1967), S. 147 f.; Rockart (1979), S. 81 f.

[340] Hierzu können Informationstechnologien einen unterstützenden Beitrag leisten.

[341] Vgl. Heinen und Sabathil (1978), S. 778; Hoffmann et al. (1996), S. 191 f.

[342] Vgl. Ahituv und Neumann (1990), S. 44 ff.; Krcmar (1996), S. 721. Vgl. allg. zum Informationswert Höflinger (1974), S. 101 ff.

[343] Vgl. Ahituv und Neumann (1990), S. 44 ff.; Wieth (1995), S. 40.

[344] Vgl. Berthel (1975), S. 54 ff.; Wild (1971b), S. 333; Horváth (2003), S. 374 ff.

[345] Horváth (2003), S. 376; Wild (1971b), S. 333.

[346] Vgl. hierzu die Einordnung im Konzept des Informationsmanagements in Kapitel 2.6.1.

[347] Die hohe Bedeutung von Informationssystemen im Rahmen des Informationsmanagements wird dann deutlich, wenn Informationssysteme als der zentrale Gestaltungsgegenstand des Informationsmanagements bezeichnet werden. Vgl. Laudon et al. (2006), S. 46; Kempis et al. (1998), S. 117 f. Anders bspw. bei Krcmar (2005), S. 102 ff.; Heinrich (2002), S. 25 f.; Fritz (1996), S. 66 f. oder Steinbock (1994), S. 21. Bei Heinrich findet sich für das Systemmanagement der Begriff Information Engineering. Vgl. Heinrich (2002), S. 27. Etwas abweichend vgl. Österle et al. (1992), S. 29; Seibt (1992), S. 75 ff.; Sokolovsky (1992), S. 24 ff.

[348] Die Begrifflichkeiten des Managementprozesses unterscheiden sich teilweise in ihrer Detaillierung. Grundsätzlich finden sich aber logisch ähnliche Schritte wieder. Vgl. Österle et al. (1992), S. 26; Heinrich (2002), S. 27; Biethahn et al. (2004), S. 52 ff. sowie die Übersicht bei Elm (1972), S. 32.

[349] Hier stellt sich die Frage, ob Kennzahlen- und Informationssysteme überhaupt gekauft werden können. Nach dem weiten Verständnis können bspw. nur die Technologie sowie die Beratungsleistung eingekauft werden.

[350] Vgl. den Lebenszyklus von Kennzahlen- und Informationssystemen in Kapitel 4.4.3.

[351] Vgl. Fritz (1996), S. 64 f.

[352] Eine eindeutige Trennung ist nicht möglich. Der Grund liegt mit darin, dass Rückkopplungen zwischen neuen technologischen Möglichkeiten und ideal gestalteten Informationssystemen bestehen. Vgl. Krcmar (2005), S. 51.

[353] Im englischen Sprachraum wird für beide Begriffe der Term „Technology“ verwendet. Eine vergleichende Betrachtung oder Übersetzung von englisch- und deutschsprachiger Literatur muss hieraus folgend bezüglich des Begriffsverständnisses kritisch betrachtet werden. Vgl. Krcmar (2005), S. 27 f.; Heinrich (2002), S. 151.

[354] Vgl. Leavitt und Whisler (1958), S. 41; Krcmar (2005), S. 27; Bea und Haas (2001), S.538; Wall (2006), S. 261 f. Allg. ist zu berücksichtigen, dass in diesem Zusammenhang nicht explizit die Kommunikation erwähnt wird. Der Grund ist darin zu finden, dass Information und Kommunikation zusammengehören. Vgl. Heinrich (2002), S. 7; Heinrich (1993), S. 12 und Appel (2000), S. 9 f. Ein Einblick in die Meilensteine der Informations- und Kommunikationstechnologieentwicklung findet sich bei Bekavac (2004), S. 323 ff. Zur Kommunikation vgl. Kuhn (1990), S. 192 ff.

[355] Grafisch kann dies in Beziehungsstrukturdiagrammen ausgedrückt werden. Vgl. hierzu auf abstrakterer Ebene Nobs (1995), S. 45 f. oder auf konkreterer Ebene Groffmann (1992), S. 3, wobei Arbeitsmittel aus dem Technologie- und Ressourcenbereich stammen.

[356] Vgl. Heinrich (2002), S. 113 ff.; Groffmann (1992), S. 33.

[357] In diesem Kontext findet sich der Hinweis, dass der Informationstechnologie die spezielle Rolle eines Potenzial- oder Enabling-Faktors zukommt. Vgl. Tschandl und Ortner (2004), S. 10; Heinrich und Pomberger (2001), S. 19; Eccles (1991), S. 133.

[358] Vgl. Wall (2006), S. 43 f.

[359] Vgl. Riggert (1998), S. 11. Eine weitere Operationalisierung der Ziele auf der Management-, Abteilungs- oder Mitarbeiterebene findet sich bei Riggert (1998), S. 12.

[360] Vgl. Krcmar (2005), S. 27; Ralfs (1995), S. 10; Köhler (1995), S. 430 f.; Dworatschek (1971), S. 71. Zur Erfüllung der aktuellen Anforderungen ist eine Technologieunterstützung notwendig. Vgl. Köhler (1995), S. 434; Elm (1972), S. 117 und Reichmann et al. (1990), S. 264 ff. Vgl. hierzu kritisch Dearden (1972), S. 91. Anmerkungen zur höheren zeitlichen Frequenz und Flexibilität finden sich bei Fritz (1996), S. 48 ff.

[361] Vgl. Fritz (1996), S. 13 ff. Zur älteren Sicht der Technologieunterstützung vgl. Biethahn und Fischer (1994), S. 30. Zur neueren Sicht vgl. das Kapitel 5.3 zu Business-Intelligence. Zu den Wechselwirkungen zwischen Informationssystemen und Technologien vgl. Frackmann (1996), S. 101; Wollnik (1988), S. 36 f.; Schimitzek (2001), S. 41; Krcmar (2005), S. 51.

[362] Vgl. Fritz (1996), S. 153 f.; Elm (1972), S. 61; Schreiber (1995), S. 2.

[363] Vgl. Wall (1999), S. 328 ff.

[364] Vgl. Kaiser (1999), S. 3; Biethahn und Fischer (1994), S. 26; Schreiber (1995), S. 2. Ein geschichtlicher Einblick in die Verbreitung, Bedeutung und Entwicklung des Informationstechnologieeinsatzes und des steigenden Datenaufkommens findet sich bei Elm (1972), S. 60 f.

[365] Vgl. Wall (1999), S. 330 f. Besonders im Hinblick auf die steigenden Fixkosten und Bereitschaftskosten vgl. Elm (1972), S. 61. Bei Krcmar findet sich der Hinweis, dass Probleme in der Plan- und Kontrollierbarkeit des Informations- und Kommunikationstechnologie-Einsatzes bestehen vgl. Krcmar (1992), S. 10.

[366] Vgl. Elm (1972), S. 61.

[367] Vgl. Hoffmann (1993), S. 5. Vergleiche die Grafik zur Wechselwirkung zwischen firmenspezifischen Anforderungen und angebotenen Leistungen eines standardisierten Informationssystems. Vgl. Hichert und Moritz (1995), S. 125. Einen Überblick über Individual- und Standardsoftware findet sich bei Amberg (1999), S. 12 f.

[368] Vgl. Fritz (1996), S. 14.

[369] Vgl. Riggert (1998), S. 5 f.

[370] Teilweise hohe Fixkosten der Informationstechnologie und auf der anderen Seite ein erkennbarer, teils drastischer Preisverfall von Hardwarekomponenten. Vgl. Wall (1999), S. 280 ff. Zur Kostenerfassung vgl. Wendler (2004), S. 17 ff.

[371] Zur Klärung der Frage des Zeitpunkts eines Technologiewechsels trägt das S-Kurvenkonzept von McKinsey bei. Vgl. Bea und Haas (2001), S. 543 f.; Krcmar (2005), S. 238 ff. Hierzu gehört bspw. die Abschätzung von zeitlichen Entwicklungsstadien. Vgl. Steinbock (1994), S. 31 ff.

[372] Vgl. Heinrich (2002), S. 151 ff.; Krcmar (2005), S. 213 ff.

[373] Für weitere Beispiele vgl. Heinrich (2002), S. 152 ff.; Steinbock (1994), S. 22 ff.; Krcmar (2005), S. 213 ff. und S. 280 f.

[374] Vgl. Krcmar (2005), S. 218.

Details

Seiten
234
Jahr
2008
ISBN (eBook)
9783668281172
ISBN (Buch)
9783668281189
Dateigröße
1.5 MB
Sprache
Deutsch
Katalognummer
v336861
Institution / Hochschule
Eberhard-Karls-Universität Tübingen – Wirtschaftswissenschaftlichen Fakultät
Note
magna cum laude
Schlagworte
performance-measurement kennzahlen- informationssystemen

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Titel: Performance-Measurement und -Management von Kennzahlen- und Informationssystemen