Die Beschaffung und die Integration externer Informationen ... · Dies führte nicht nur zur seiner...

Betriebswirtschaft

Sandra Lohmann

Die Beschaffung und die Integration externer Informationen zur situierten und rollenbasierten Entscheidungsunterstützung

Die Beschaffung und die Integration externer Informationen zur situierten und rollenbasierten

Entscheidungsunterstützung

Inaugural-Dissertationzur Erlangung des akademischen Grades

eines Doktors der Wirtschafts- und Sozialwissenschaften(Dr. rer. pol.)

der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg

vorgelegt von Sandra Lohmann

ausMönchengladbach - Rheydt

Erstgutachter: Prof. Dr. Dr. h.c. mult. P. Mertens

Zweitgutachter: Prof. Dr. H. Diller

Promotionstermin: 6. Februar 2007

Vorwort

Bewahre mich vor dem naiven Glauben, es müsste im Leben alles glatt gehen. Schenke mir die nüchterne Erkenntnis, dass Schwierigkeiten, Niederlagen, Misserfolge, Rückschläge eine selbstverständliche Zugabe zum Leben sind, durch die wir wachsen und reifen. (Antoine de Saint Exupéry)

Ebenso wie ein Menschenleben viele Stationen durchläuft, hat auch die vorliegende Arbeit von der Entstehung der Idee bis zur Fertigstellung einen Reifungsprozess erlebt.

Am Anfang stand Prof. Mertens mit seinen Ausführungen zur betrieblichen Informationsversorgung Pate. Dies führte nicht nur zur seiner geistigen, sondern auch zu seiner Doktor-Vaterschaft der vorliegenden Dissertation. Und auch wenn die beteiligten "Erziehungsberechtigten" sich nicht immer einig waren, wie die Evolutionsstufen der Arbeit im Detail ausgestaltet sein sollten, so führte diese Zusammenarbeit doch zum vorliegenden positiven Ergebnis.

Zur Weiterentwicklung und "Erziehung" dieses Themas trugen aber selbstverständlich auch andere Personen und Ereignisse bei.

Allen voran sind die vielfältigen und umfangreichen Diskussionen mit den Kollegen und Studenten des Bereichs Wirtschaftsinformatik I der Wirtschafts- und Sozialwissenschaftlichen Fakultät der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg sowie die sehr gute Zusammenarbeit im Rahmen des Bayerischen Forschungsverbunds für Situierung, Individualisierung und Personalisierung in der Mensch-Maschine-Interaktion (FORSIP) zu nennen.

Nicht nur hilf-, sondern häufig auch lehrreich waren die Teilnahmen an Kongressen, Workshops und vor allem dem Doctoral Consortium der Wirtschaftsinformatik in Dresden.

Durch Korrekturlesen, Zuspruch und viel Verständnis halfen außerdem vor allem in der schwierigen Endphase Freunde, Familie und neue Arbeitskollegen bei der DATEV eG sehr.

Last but not least übernahm dankenswerter Weise Prof. Diller die "Reifeprüfung" der Dissertation als Korreferent.

Und auch wenn manchmal kein Tadel genug Lob sein sollte, möchte ich jedem, die auf seine Weise zur erfolgreichen Fertigstellung dieser Arbeit beigetragen hat, meinen ausdrücklichen Dank aussprechen. Ohne Sie/Euch wäre ich nicht so weit gekommen.

Widmen möchte ich diese Arbeit dem Leben - symbolisch für dieses standen in dieser Zeit die Geburt meiner beiden Patenkinder, der umfangreiche Familienzuwachs durch zwei wunderbare Hochzeiten sowie der Abschied von meinen geliebten Großeltern und meiner Patentante.

Sandra Lohmann

Inhaltsverzeichnis VI

Inhaltsverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis.................................................................................................................... X

1 Einleitung........................................................................................................................................1

1.1 Motivation und Zielsetzung..................................................................................................... 1

1.2 Inhaltliche und methodische Vorgehensweise....................................................................... 3

2 Entscheidungen in Unternehmen................................................................................................... 7

2.1 Entscheidungsfindung............................................................................................................ 7

2.1.1 Begriffsabgrenzung......................................................................................................... 7

2.1.2 Präskriptive Entscheidungstheorie..................................................................................8

2.1.3 Deskriptive Entscheidungstheorie...................................................................................8

2.1.4 Entscheidungsfindung als betriebswirtschaftliche Aufgabe............................................ 9

2.2 Entscheidungsunterstützung................................................................................................ 11

2.3 Entscheidungsarchitektur..................................................................................................... 11

2.4 Einfluss der Situationsorientierung....................................................................................... 12

2.5 Einfluss der Individualisierung.............................................................................................. 12

2.5.1 Einfluss der Rollenorientierung..................................................................................... 13

2.5.2 Einfluss der Personalisierung....................................................................................... 14

2.6 Interne und externe Informationsbedarfe der Entscheidungsfindung...................................15

3 Die externe Beschaffung von Methoden und Informationen zur Entscheidungsunterstützung....17

3.1 Eigenschaften von Methoden und Informationen................................................................. 17

3.1.1 Methoden...................................................................................................................... 17

3.1.2 Informationen................................................................................................................ 18

3.2 Content-, Wissens- und Daten-Management....................................................................... 21

3.3 Wandlung von Daten zu Entscheidungen............................................................................ 22

3.4 Nutzen und Kosten .............................................................................................................. 23

3.5 Rechtliche Aspekte............................................................................................................... 24

Inhaltsverzeichnis VII

3.5.1 Neuere Rechtsprechung............................................................................................... 25

3.5.3.1 Paperboy.............................................................................................................. 25

3.5.3.2 Elektronische Pressespiegel................................................................................ 26

3.5.2 Konsequenz.................................................................................................................. 27

3.5.3 Lösungsansätze............................................................................................................ 27

3.6 Bedeutung und Verwendung von Metadaten....................................................................... 27

3.7 Berücksichtigung der Datenqualität...................................................................................... 28

3.8 Möglichkeiten der Integration................................................................................................28

3.8.1 Inhaltliche Rahmenbedingungen.................................................................................. 30

3.8.2 Ausgewählte Beispiele für technische Möglichkeiten................................................... 32

3.8.2.1 Produkt- und Datenbank-Schnittstellen ...............................................................32

3.8.2.2 XML/NewsML....................................................................................................... 33

3.8.2.3 Web Services....................................................................................................... 34

3.8.2.4 RSS...................................................................................................................... 34

3.9 Bestimmungsfaktoren der Quellen und Lieferanten............................................................. 35

3.10 Möglichkeiten und Grenzen des Micro Purchase .............................................................. 37

4 Bestandsaufnahme ..................................................................................................................... 40

4.1 Informationsmanagement-Software..................................................................................... 40

4.1.1 Aidos Software.............................................................................................................. 42

4.1.2 BusinessObjects .......................................................................................................... 43

4.1.3 Cognos .........................................................................................................................44

4.1.4 Hummingbird ................................................................................................................45

4.1.5 IBM ...............................................................................................................................46

4.1.6 Information Builders...................................................................................................... 47

4.1.7 MicroStrategy................................................................................................................ 49

4.1.8 MIS................................................................................................................................50

4.1.9 Oracle ...........................................................................................................................51

Inhaltsverzeichnis VIII

4.1.10 ProDato Integration Technology................................................................................. 52

4.1.11 RedDot Solutions........................................................................................................ 54

4.1.12 SAP............................................................................................................................. 55

4.1.13 SAS ............................................................................................................................ 56

4.1.14 Six Offene Systeme.................................................................................................... 58

4.1.15 Zusammenfassung der Bestandsaufnahme............................................................... 59

4.2 Bezahlsysteme..................................................................................................................... 61

4.3 Datenquellen und -lieferanten...............................................................................................63

4.3.1 Besonderheiten der Datenquellen................................................................................ 63

4.3.2 Besonderheiten der Datenlieferanten........................................................................... 65

5 Anwendungsszenarios für den externen Bezug von Methoden und Informationen.....................70

5.1 Umsetzung der Entscheidungsarchitektur in der SIPRUM-Datenbank................................ 70

5.1.1 Entscheidungsrelevante Methoden...............................................................................71

5.1.2 Methodenrelevante Informationsbedarfe...................................................................... 74

5.1.3 Datenquellen und -lieferanten....................................................................................... 75

5.2 Prototypische Umsetzung der Informationsintegration.........................................................77

5.2.1 Hinzufügen von Informationen...................................................................................... 79

5.2.1.1 Link-, Flat- und Rich-Objekte im Browser-Formular anlegen............................... 80

5.2.1.2 Informationsbedarfe zuweisen............................................................................. 82

5.2.2 Rollenbasierter Informationsabruf.................................................................................83

5.2.2.1 Anzeigen der Informationen................................................................................. 84

5.2.2.2 Bewertung der Informationsqualität......................................................................86

5.2.3 Unterstützung des Redakteurs..................................................................................... 88

5.2.4 Kritische Würdigung des Prototyps...............................................................................93

5.3 Prototypische Gestaltung einer Benutzungsoberfläche........................................................93

5.3.1 Datenbankaufbau..........................................................................................................94

5.3.2 Umsetzung der Benutzungsoberfläche.........................................................................94

Inhaltsverzeichnis IX

5.3.3 Abfrage der Daten.........................................................................................................95

5.3.4 Benutzungsprofile......................................................................................................... 97

5.3.5 Gestaltung der Oberfläche............................................................................................ 99

5.3.6 Komponenten des Prototyps.......................................................................................102

5.3.6.1 Objektprofile....................................................................................................... 103

5.3.6.2 Empfehlungen.................................................................................................... 104

5.3.6.3 Hierarchiebäume................................................................................................ 106

5.3.6.4 Kontextsensitive Suche...................................................................................... 107

5.3.6.5 Vergleiche.......................................................................................................... 108

5.3.6.5.1 Asymmetrische Ähnlichkeit ........................................................................108

5.3.6.5.2 Symmetrische Ähnlichkeit...........................................................................109

5.4 Assistent zur Entscheidungsfällung bei der Kreditvergabe an KMU.................................. 110

5.4.1 Bedeutung und Auswirkungen von Basel II................................................................ 110

5.4.2 Hinzunahme von externen Informationen................................................................... 111

5.4.3 Zuteilung der Informationsbedarfe.............................................................................. 112

5.5 Individualisierte und situierte Entscheidungen in der Finanzplanung.................................113

5.5.1 Erstellung von Anlagevorschlägen..............................................................................114

5.5.2 Anpassung an individuelle Bedürfnisse...................................................................... 115

5.5.3 Architektur und Funktionsweise des Prototyps........................................................... 116

5.5.4 Beschaffung externer Ratings (TRUSTEE)................................................................ 117

6 Zusammenfassung, Entwicklungsmöglichkeiten und Ausblick.................................................. 118

6.1 Zusammenfassung............................................................................................................. 118

6.2 Entwicklungsmöglichkeiten.................................................................................................118

6.3 Eine Vision: Lieferung von Entscheidungen....................................................................... 119

Anhang A Checkliste am Beispiel WebFOCUS von Information Builders................................. 138

Anhang B Tabellen- und Datenbankstruktur.............................................................................. 140

Anhang C Ausgewählte Beispiele für Datenlieferanten und deren Quellen................................144

Abkürzungsverzeichnis X

Abkürzungsverzeichnis

AG Aktiengesellschaft

AGB Allgemeine Geschäftsbedingungen

ASP Active Server Pages

B2B Business to Business

BDSG Bundesdatenschutzgesetz

BfAI Bundesstelle für Außenhandelsinformation

BGH Bundesgerichtshof

BI Business Intelligence

BVM Berufsverband Deutscher Markt- und Sozialforscher

CHAID Chi2 Automated Interaction Detector

COBRAS Client Oriented Branch Reporting and Analysis System

CRM Customer Relationship Management

CSV Comma-separated Values

DFG Deutsche Forschungsgemeinschaft

DIW Deutsches Institut für Wirtschaftsforschung

dpa Deutsche Presse-Agentur

DWH Data Warehouse

e. V. eingetragener Verein

ebXML electronic business Extensible Markup Language

ERP Enterprise Resource Planning

EU Europäische Union

EUS Entscheidungsunterstützungssystem

FMEA Fehlermöglichkeits- und Einflussanalyse

FORSIP Bayerischer Forschungsverbund für Situierung, Individualisierung und Personalisierung in der Mensch-Maschine-Interaktion

Abkürzungsverzeichnis XI

GmbH Gesellschaft mit beschränkter Haftung

GPRS General Packet Radio Service

GUI Graphical User Interface

HTML Hypertext Markup Language

HTTP Hypertext Transfer Protocol

Inc. Incorporated

INTEX Integration von Controlling- und Marktforschungsdaten in einem Expertisesystem

IPTC International Press Telecommunications Council

JDBC Java Database Connectivity

KG Kommanditgesellschaft

KI Künstliche Intelligenz

KMU Kleine und mittelständische Unternehmen

LLC Limited Liability Company

Ltd. Limited

MCIRS Minimum Convex Input Requirement Set

MIS Management-Informations-System

MIT Massachusetts Institute of Technology

MMS Mensch-Maschine-Schnittstelle

NewsML News Markup Language

NITF News Industry Text Format

OASI Organization for the Advancement of Structured Information Standards

ODBC Open Database Connectivity

OHG Offene Handelsgesellschaft

OLAP Online Analytical Processing

OLE Object Linking and Embedding

PDA Personal Digital Assistant

PDF Portable Document Format

Abkürzungsverzeichnis XII

PIN Personal Identification Number

PLC Public Limited Company

POS Point of Sale

QFD Quality Function Deployment

RBAC Role-based Access Control

RDF Resource Description Framework

ROI Return on Investment

RPC Remote Procedure Call

RSS Rich Site Summary

RT Retrograde Terminierung

SAP BW SAP Business Information Warehouse

SCM Supply Chain Management

SIPRUM Situative und personalisierte Rollen- und Unternehmensmodellierung

SOAP Simple Object Access Protocol

SQL Structured Query Language

TAN Transaktionsnummer

UDDI Universal Description, Discovery and Integration

UMTS Universal Mobile Telecommunication System

UrhG Urheberrechtsgesetz

URL Uniform Resource Locator

VDMA Verband deutscher Maschinen- und Anlagenbau

VG Verwertungsgesellschaft

W3C World Wide Web Consortium

WBS Wissensbasiertes System

WEFA Wharton Economic Forecasting Associates

WSDL Web Service Description Language

WSIS World Summit on the Information Society

Abkürzungsverzeichnis XIII

WWW World Wide Web

XML Extensible Markup Language

XPS Expertensystem

Aus Gründen der Einfachheit und Kürze wird in dieser Arbeit nur die männliche Form verwendet. Selbstverständlich sind damit aber auch alle weiblichen Personen gemeint.

Produktnamen werden nur zur Identifikation der Produkte verwendet und können eingetragene Marken der entsprechenden Hersteller sein.

In dieser Arbeit können keine rechtsverbindlichen Aussagen getroffen werden, da es sich um eine wissenschaftliche Arbeit aus dem Umfeld der Betriebswirtschaft und nicht um ein rechtswissenschaftliches Manuskript handelt.

Einleitung 1

1 Einleitung

1.1 Motivation und Zielsetzung

Zur Unterstützung unternehmerischer Entscheidungen benötigte Informationen können – wie in vielen operativen Bereichen – aus internen, aber ebenso aus externen Quellen stammen. Der Einsatz externer Daten ist nicht ungewöhnlich, haben doch beispielsweise Wirtschaftsdienste und Marktforschung eine lange Tradition. Die Bedeutung externer Informationen für Managemententscheidungen wurde unter anderem von Löbbe [Löbb1995] beschrieben. Möglichkeiten der Integration für das Controlling und Marketing stellten Cas [Cas1999] und Meier [Meie2000] dar. Speziell für die Rolle des Umweltschutzbeauftragten entwickelten Lindner/Schmidt ein adaptives Information-Retrieval-System, welches dem Benutzer einen Zugriff auf spezielle Informationen aus einer externen Datenbank für Gefahrenstoffe erlaubt [LiSc1992].

Die Schwierigkeit für den Anwender besteht häufig darin, dass er die für ihn relevanten Informationen aus einer sehr großen Menge und Vielfalt von Quellen herausfiltern muss. Das Ziel ist es daher, eine Struktur zu schaffen, die einerseits die Rolle und Persönlichkeit des Entscheiders, andererseits die Situation des Unternehmens berücksichtigt. Mit ihrer Hilfe sollen die erforderlichen Angaben genau zum richtigen Zeitpunkt, in der richtigen Menge und in passender Weise für den Benutzer zur Verfügung stehen. Dieser Ansatz ist auch unter dem Begriff der Informationslogistik zusammenzufassen [Lien2001].

Die direkte Verknüpfung von Daten mit Entscheidungen stellt einen weiteren Schritt dar, welcher von traditionellen Informationsdiensten bisher nur sehr selten vollzogen wurde. Auch wenn die Notwendigkeit der Entscheidungsunterstützung schon sehr viele Jahre bekannt ist, scheint der Bedarfssog weiter zuzunehmen. Dem gegenüber steht ein Technologiedruck, welcher durch unterschiedliche Entwicklungen gefördert wird. Anzeichen für diese beiden Tendenzen sind beispielsweise:

1. Die teils wissenschaftlichen, teils eher praxisbezogenen Untersuchungen, die sich mit der Informationsüberflutung von Mitarbeitern, Führungskräften und sogar Privatpersonen beschäftigen (z. B. [FaDr2002/Hein2002/ ReGH2004]), stellen den Bedarfssog heraus. Gleichzeitig gelten die Informationssysteme, welche den Kenntnisstand verbessern sollen, als unvollkommen [BaCo2004/Bern1989]. Die Menge der – auch kurzfristig – zur Verfügung stehenden Informationen ist durch die modernen Kommunikationstechnologien noch weiter angestiegen [LyVa2003], was die Komplexität der Entscheidungsfindung zusätzlich erhöht. So stellte Postman bereits 1990 die Risiken der Informationsflut durch die Fortschritte der Informationstechnologie dar [Post1990].

2. Vonseiten der Ministerien geförderte neue Aus- und Fortbildungsgänge unter anderem im Bereich des Wissensmanagements, wie beispielsweise der

Einleitung 2

Bildungsgang „Knowledge-Beauftragte/r in kleinen und mittelständischen Unternehmen“ des IT-Kompetenzzentrums ForumF [Foru2003], zeigen ebenfalls den Bedarf an.

3. Mannigfaltige Varianten an Disziplinen befassen sich unter wechselnden Begriffen mit der Unterstützung der Entscheidungsfindung durch die Informationstechnologie. So haben Business Intelligence (BI), Decision Support und Wissensmanagement alle das Ziel, Fach- und Führungskräften bei der Lösung von Entscheidungsproblemen zur Seite zu stehen.

4. Stetig wächst der Markt für so genannte Business-Intelligence-Lösungen. Basierend auf dem klassischen Kernelement „Data Warehouse“ finden sich immer neue Angebote zur Steigerung der betriebswirtschaftlichen Leistung [META2002].

5. Neben der BI ist Competitive Intelligence (CI) ein weiteres neues Schlagwort. Hinter diesem verbirgt sich eine umfangreiche Wettbewerbsbeobachtung, bei der man im Gegensatz zur Marktforschung auch subjektive Einschätzungen und Einzelinformationen ohne breite Datenbasis in die Beurteilung einbezieht. Neben dem direkten Einsatz von CI-Projekten zur Entscheidungsunterstützung sind das CI-Scanning (Identifikation von Veränderungen des Unternehmensumfelds) sowie das CI-Monitoring (Beobachtung von bereits bekannten Recherchegegenständen) bekannt, die Auslöser („Trigger“) für eine Entscheidungssituation sein mögen [Mich2006].

6. Mittlerweile sind Balanced Scorecards verbreitet, die zum Benchmarking teils auf Informationen aus Branchendatenbanken zugreifen [GlKi2002].

Diese Fakten dienen als Motivation, um verschiedene Bereiche, die bisher nur peripher oder losgelöst von der direkten Entscheidungsunterstützung betrachtet wurden, näher zu untersuchen.

Zum einen gilt es, Möglichkeiten der Integration von externen Daten und ggf. von Methoden in direkter Abhängigkeit von der Entscheidung zu prüfen. Hier ist insbesondere deren Lieferung aus externen Quellen in Echtzeit von Interesse. Zum anderen stellt sich die Frage, in welcher Form die Situation eines Unternehmens sowie die Rolle und Präferenzen des Entscheiders einen Einfluss auf Informations- bzw. Methodenbedarfe haben.

Gefördert durch die zunehmende Bereitschaft der Anwender, für qualitativ hochwertige Inhalte zu zahlen [ECIN2005c], bildet sich außerdem eine steigende Anzahl von Anbietern heraus, die Daten und Informationen über das Internet zur Verfügung stellen. Nach einer Studie von PriceWaterhouseCoopers soll das europäische Marktvolumen für kostenpflichtige Inhalte im Zeitraum von 2003 bis 2007 auf bis zu 3,1 Mio. € pro Jahr ansteigen [PWC2003]. Dies wiederum schafft die Voraussetzungen, um den vorhandenen Bedarf, beispielsweise mit Mitteln des Micro Purchase, in Echtzeit zu decken.

Einleitung 3

Um eine zeitnahe, entscheidungsbezogene Informationsversorgung der Funktionalbereiche in Unternehmen aus externen Quellen zu ermöglichen, sollen verschiedene Teilaspekte untersucht und am Ende zusammengeführt werden.

Als Basis hierfür dient eine Entscheidungsarchitektur (siehe Abbildung 1). In dieser ist einerseits der Einfluss der Individualisierung in Bezug auf den Anwender, andererseits die Relevanz der Situation des betrachteten Unternehmens berücksichtigt. Auf die Bedeutung der Architektur für die vorliegende Arbeit geht Abschnitt 2.3 näher ein.

Abbildung 1 Entscheidungsarchitektur (in Anlehnung an [MeGr2002, 63])

Während sich das Projekt „Situative und personalisierte Rollen- und Unternehmensmodellierung“ des Bayerischen Forschungsverbundes für Situierung, Individualisierung und Personalisierung in der Mensch-Maschine-Interaktion mit der Individualisierung und Situierung beschäftigt, liegt der Fokus dieser Arbeit darauf, den Einfluss der Entscheidungen auf Methoden- und Informationsbedarfe sowie der Beschaffung von externen Daten zu prüfen. Gleichzeitig wird ein System erstellt, welches die Identifikation, Integration und schließlich die Verknüpfung von externen Informationen mit Entscheidungen ermöglicht. In Anlehnung an Davenport/Glaser [DaGl2002] soll die Integration der Daten möglichst „just-in-time“ geschehen. Sind die Informationen kostenpflichtig und online beziehbar, so müssen außerdem Möglichkeiten und Grenzen des Micro Purchase und Micro Payment untersucht und klassifiziert werden.

1.2 Inhaltliche und methodische Vorgehensweise

Als erstes werden die Anforderungen betrachtet, welche sich durch Situierung und Individualisierung auf Basis der Entscheidungsarchitektur ergeben. Im Anschluss sind Methoden- und Informationsbedarfe sowie zugehörige Quellen und deren Lieferanten zu identifizieren. In einem nächsten Schritt werden Möglichkeiten des zeitnahen Bezugs der Informationen mithilfe von

legen Aufbereitungennahe, z. B. Kennzahlen

determinierenInformationsbedarf

Branche/Betriebstyp/Lebens-phasen desBetriebes

determinierentypische Entscheidungen

werden durch entschei-dungsunterstützendeMethoden/Systemevorbereitet

bedingen Datenbedarf

Beschaffungvon innen

Beschaffungvon außen

Pflichtenaus Rollen

Präferenzen vonEntscheidern

Individualisierung

Situierunglegen Aufbereitungennahe, z. B. Kennzahlen








Pflichtenaus Rollen


Individualisierung

Situierung

Einleitung 4

Micro Payment untersucht. Den Abschluss bilden mögliche Szenarios, in denen Nutzenpotenziale durch die Integration externer Daten zu finden sind.

Den Ausgangspunkt der vorgestellten Architektur bilden Entscheidungen, die einerseits durch die Rolle des Benutzers, andererseits durch die Situation des Unternehmens bestimmt werden. Daher sind in einem ersten Schritt die theoretischen Grundlagen der betriebswirtschaftlichen Entscheidungsfindung sowie bisherige Ansätze ihrer Unterstützung durch die Informationsverarbeitung zu betrachten. Im Anschluss werden die Besonderheiten der gewählten Problemlösung erörtert.

Die in Abbildung 2 gezeigten Komponenten von Entscheidungsunterstützungssystemen (EUS) dienen hierbei als Gliederung.

Abbildung 2 Komponenten von Entscheidungsunterstützungssystemen

Verschiedene frühere Untersuchungen beleuchteten die Teilaspekte. Aus den Funktionalbereichen wurden im Rahmen des von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) geförderten Projekts INTEX (Integration von Controlling- und Marktforschungsdaten in einem Expertisesystem) ca. 50 Entscheidungsfälle im Controlling und Marketing gesammelt und bezüglich der notwendigen Methoden und Kennzahlen detailliert beschrieben. Hierbei hat man die Situation der Unternehmen berücksichtigt, welche durch die Branche und den Betriebstyp (mit den Kriterien „Unternehmensgröße“, „Vertriebsnetzstruktur“ und „Internationalität“) bestimmt wird [MUGE2001]. Eine komprimierte Darstellung der Ergebnisse bieten Mertens/Cas [MeCa2003]. Die Entscheidungsarchitektur ist im Anschluss daran um weitere Aspekte ergänzt worden.

Theorien zur Entscheidungs-

findung und -unterstützung

Kapitel 2(2.1-2.2)

Methodik: Situierung,

Rollenorientierung, Personalisierung

Kapitel 2(2.3-2.5)

Methodik: Methoden,

Informationsbedarfe,Datenquellen

Kapitel 3(3.1-3.3)

UnterstützungEntscheidung System

EUS

Umsetzung: Rahmenbedingungen

Kapitel 3(3.4-3.11)

Umsetzung: Bestandsaufnahme

Kapitel 4

Kapitel 5

Umsetzung: Abbildung der

Entscheidungs-architektur in einer

Datenbank



Kapitel 2(2.1-2.2)



Kapitel 2(2.1-2.2)



Kapitel 2(2.3-2.5)



Kapitel 2(2.3-2.5)

Methodik: Methoden,


Kapitel 3(3.1-3.3)

Methodik: Methoden,


Kapitel 3(3.1-3.3)

UnterstützungEntscheidung System

EUS


Kapitel 3(3.4-3.11)


Kapitel 4

Kapitel 5



Datenbank


Kapitel 3(3.4-3.11)


Kapitel 4

Kapitel 5



Datenbank

Einleitung 5

Im Rahmen einer Analyse des betrieblichen Umfelds wurden in einem ersten Schritt mögliche Datenlieferanten klassifiziert und im Internet vorhandene Quellen aus verschiedenen Kategorien erfasst. Die daraus folgende Darstellung schließt die Art der erhältlichen Daten, deren Formate, die Beschreibung der Lieferanten sowie deren Herkunft ein. Zusätzlich sind Informationen zu Abonnements oder zur erforderlichen Registrierung festgehalten.

Der nächste Schritt war die Untersuchung der Abrechnungsmöglichkeiten. Hierzu wurden die deduktiv hergeleiteten Bestimmungskriterien des Micro Payment in Form eines Morphologischen Kastens gegliedert, in welchen anschließend beispielhaft ca. 20 am Markt befindliche Systeme eingeordnet wurden, um die Bedeutung der ausgewählten Merkmale zu verifizieren.

Um die Praxistauglichkeit des Themas zu belegen, entstanden am Bereich Wirtschaftsinformatik I der Universität Erlangen-Nürnberg verschiedene Prototypen, für welche die entscheidungsbezogene Integration externer Daten von Belang sein kann. Die in Abbildung 1 beschriebene Entscheidungsarchitektur findet sich in einer Datenbank wieder, welche die Sammlung und Verknüpfung der einzelnen „Stufen“ enthält. Das Mengengerüst der für diese Arbeit relevanten Inhalte sieht wie folgt aus:

Kriterium/Merkmal Anzahl (ca.)

Entscheidungen 830

Methoden 280

Informationsbedarfe 1700

Datenquellen 500

Datenlieferanten 330

Stand: 2006-05-01

Tabelle 1 Mengengerüst Datensammlung

Des Weiteren sind verschiedene Kriterien zur Situationsorientierung von Unternehmen abgebildet. Diese Datenbank bildet das Fundament für zwei verschiedene, in den Abschnitten 5.2 und 5.3 beschriebene Prototypen. Der erste ist vorwiegend zur Identifikation und Integration von konkreten Informationsobjekten sowie zu deren Bewertung zu nutzen. Er bedient die Zielgruppe der Administratoren oder Redakteure. Ein zweiter stellt eine grafische Benutzungsoberfläche der zu Grunde liegenden Datenbank dar. Dieses Tool zeigt einem Interessenten bzw. „einfachen“ Rollenträger in einem Web Browser unter anderem die Details einzelner Datensätze an und listet ähnliche Objekte auf. Will man Ratings aus externen Quellen anonymisiert beschaffen, so stellt der Trustee eine Alternative dar. Er entstand innerhalb von FORSIP am Lehrstuhl für Informatik 8 (Künstliche Intelligenz) der Universität Erlangen-Nürnberg und wird im Abschnitt 5.5.4 kurz vorgestellt.

Einleitung 6

Den Abschluss der Arbeit bilden in Kapitel 6 die Zusammenfassung, eine Aufstellung der Entwicklungsmöglichkeiten sowie die Beschreibung einer Vision: Warum sollte man nur externe Informationen beziehen, wenn man sich doch direkt die gesamte Entscheidungsvorbereitung liefern lassen kann?

Einen Überblick über den Aufbau der Arbeit gibt Abbildung 3.

Abbildung 3 Aufbau der Arbeit

2.2 Entscheidungsunterstützung 2.3 Entscheidungsarchitektur 2.1 Entscheidungsfindung

2.5 Individualisierung 2.6 Informationsbedarfe2.4 Situationsorientierung

1.2 Inhaltliche und methodische Vorgehensweise 1.1 Motivation und Zielsetzung

3 Die externe Beschaffung von Methoden und Informationen

1 Einleitung

3.2 Content-, Wissens- und Daten-Management

3.3 Von Daten zu Entscheidungen

3.1 Methoden und Informationen

3.5 Rechtliche Aspekte 3.6 Metadaten3.4 Nutzen und Kosten

3.8 Integrationsmöglichkeiten 3.9 Datenquellen3.7 Datenqualität3.10 Micro Purchase von Daten

4.2 Bezahlsysteme 4.3 Datenquellen und -lieferanten

4.1 Informationsmanagement-Software

4 Bestandsaufnahme

5.2 Informationsintegration 5.3 Benutzungsoberfläche5.1 SIPRUM-Datenbank

5.4 Kreditvergabeassistent

5 Anwendungsszenarios

5.5 Finanzplanungsentscheidungen

6.2 Entwicklungsmöglichkeiten 6.3 Eine Vision6.1 Zusammenfassung

6 Zusammenfassung, Entwicklungsmöglichkeiten und Ausblick

2 Entscheidungen in Unternehmen

2.2 Entscheidungsunterstützung 2.3 Entscheidungsarchitektur 2.1 Entscheidungsfindung

2.5 Individualisierung 2.6 Informationsbedarfe2.4 Situationsorientierung

1.2 Inhaltliche und methodische Vorgehensweise 1.1 Motivation und Zielsetzung

3 Die externe Beschaffung von Methoden und Informationen

1 Einleitung


3.3 Von Daten zu Entscheidungen

3.1 Methoden und Informationen

3.5 Rechtliche Aspekte 3.6 Metadaten3.4 Nutzen und Kosten

3.8 Integrationsmöglichkeiten 3.9 Datenquellen3.7 Datenqualität3.10 Micro Purchase von Daten

4.2 Bezahlsysteme 4.3 Datenquellen und -lieferanten


4 Bestandsaufnahme

5.2 Informationsintegration 5.3 Benutzungsoberfläche5.1 SIPRUM-Datenbank

5.4 Kreditvergabeassistent

5 Anwendungsszenarios

5.5 Finanzplanungsentscheidungen

6.2 Entwicklungsmöglichkeiten 6.3 Eine Vision6.1 Zusammenfassung



Entscheidungen in Unternehmen 7


2.1 Entscheidungsfindung

In den nachfolgenden Abschnitten werden die theoretischen Hintergründe der Entscheidungsfindung beleuchtet und deren Auswirkungen im betriebswirtschaftlichen Umfeld erläutert.

2.1.1 Begriffsabgrenzung

Fraglich ist, ob hier die klassischen Entscheidungstheorien eine Hilfestellung bieten. Nach Bamberg/Coenenberg [BaCo2004] kann man den Entscheidungsverlauf als Interaktionsprozess begreifen, in welchem sich die unterschiedlichen Ansatzpunkte der Theorien verdeutlichen lassen. Von diesem in Abbildung 4 links unter „A“ dargestellten Prozess ausgehend [BaCo2004] modifizieren wir den Entscheidungsverlauf, wie Abbildung 4 rechts unter „B“ zeigt, indem wir die in unserem Zusammenhang relevanten Faktoren ergänzen:

Abbildung 4 Entscheidungsverlauf als Interaktionsprozess

Hierbei wird das Objektsystem als relevantes Umfeld des Subjektsystems in dessen Informationssystem abgebildet und durch Aktionen in einen wünschenswerten Zustand gebracht. Dies bedeutet, dass die Auswahl der möglichen Entscheidungen in Abhängigkeit von objektiven Be

Interne + externe Daten

Personalisierung

Objektive Begrenzungsfaktoren des Handlungsspielraums:

Situierung + Rolle

Objektsystem

Informations-system

Entscheidungs-logik

Info

rmat

ione

n

Met

hode

n

Zielsystem

Subjektsystem

Entscheidungsfeld

Objektsystem

Informations-system

Entscheidungs-logik

Info

rmat

ione

n

Aktio

nen

A B


Personalisierung


Situierung + Rolle

Objektsystem

Informations-system

Entscheidungs-logik

Info

rmat

ione

n

Met

hode

n

Zielsystem

Subjektsystem

Entscheidungsfeld

Objektsystem

Informations-system

Entscheidungs-logik

Info

rmat

ione

n

Aktio

nen

A B


Personalisierung


Situierung + Rolle

Objektsystem

Informations-system

Entscheidungs-logik

Info

rmat

ione

nIn

form

atio

nen

Met

hode

n

Zielsystem

Subjektsystem

Entscheidungsfeld

Objektsystem

Informations-system

Entscheidungs-logik

Info

rmat

ione

nIn

form

atio

nen

Aktio

nen

A B

Entscheidungen

Methoden

Informationsbedarf

Externe Daten

Externe Quellen

Situierung/Individualisierung

Entscheidungen

Methoden

Informationsbedarf

Externe Daten

Externe Quellen

Situierung/Individualisierung


grenzungsfaktoren, nämlich der Situation des Unternehmens und der Rolle des Anwenders im Betrieb, getroffen wird.

Die zur Entscheidungsfindung notwendigen internen und externen Informationen werden im Rückschluss bezogen auf die empfohlenen Methoden ausgewählt. An dieser Stelle berücksichtigt man die subjektiven Präferenzen des Entscheiders mithilfe der Personalisierung. Hinsichtlich der Forschungsinhalte bedeutet dies, dass zwei Fragestellungen zu untersuchen sind:

1. Wie kommt der Anwender im Gesamtsystem zur Entscheidung?

2. Wie lassen sich Teilsysteme bestimmen und wie sind sie zu gestalten?

Während die präskriptive Entscheidungstheorie zu erklären versucht, wie der Mitarbeiter unter der Voraussetzung rationalen Handelns zu entscheiden hat, betrachtet die deskriptive Entscheidungstheorie die einzelnen Teilsysteme nicht als gegebene, sondern als zu erklärende Größen.

2.1.2 Präskriptive Entscheidungstheorie

Da im Mittelpunkt dieser Theorie die Entscheidungslogik steht, ist diese besonders für die Individualisierung und dort vor allem für die Personalisierung von Bedeutung.

Es sind in diesem Kontext zwei Formen der Rationalität relevant. Die objektive Rationalität überprüft die Übereinstimmung der Annahmen und Informationen mit der Wirklichkeit. Sie würde vollkommene Voraussicht erlauben, was aber für praktische Zwecke in der Regel nicht vorausgesetzt werden kann.

Die subjektive Rationalität stellt die individuell wahrgenommenen Informationen des Adressaten zusammen und berücksichtigt Kosten der Informationsbeschaffung. Sie dient somit als Grundlage für das Entscheidungsmodell.

2.1.3 Deskriptive Entscheidungstheorie

Im Gegensatz zur präskriptiven untersucht die deskriptive Entscheidungstheorie, wie Entscheidungen in der Wirtschaft tatsächlich getroffen werden und warum auf eine bestimmte Weise vorgegangen wird. Hierbei sind Prämissen nicht irgendwie gegebene Voraussetzungen, sondern ein wichtiger Gegenstand der Untersuchung.

Gemäß der deskriptiven Theorie sind zwei verschiedene Probleme gegeben, die es im Rahmen der Forschung zu lösen gilt:

1. Explikative AufgabeSie verlangt, dass exakte Begriffe gebildet werden sowie ein begriffstheoretischer Bezugsrahmen geschaffen wird. Im Fall dieses Forschungsthemas wurden die


relevanten Begriffe in der Entscheidungsarchitektur umgesetzt; sie sind in den jeweiligen Abschnitten erläutert.

2. Explanatorische AufgabeDiese soll empirische Zusammenhänge aufdecken und erklären. Des Weiteren sind Gesetze und Regeln zu finden, die eine Vorhersage über das Eintreten von Ereignissen bei bestimmten Anfangsbedingungen erlauben. Dieser Pflicht wird durch die Sammlung von Entscheidungsfällen aus der Praxis entsprochen. Als Anfangsbedingungen sind in unserem Fall die Situierung und die Rollenorientierung zu sehen.

2.1.4 Entscheidungsfindung als betriebswirtschaftliche Aufgabe

Der Inhalt einer betrieblichen Entscheidung hängt von der funktionalen Stellung des Entscheiders ab. Gleichzeitig ist die Position der Person in der Hierarchie des Betriebs zu berücksichtigen, die beispielsweise Einfluss auf die Handlungsfähigkeit, die Tragweite der Disposition, aber auch auf die Beschaffung der externen Informationen hat. So wird die Bestellung einer Studie, welche mehrere Tausend Euro kostet, für ein Vorstandsmitglied sicherlich eher genehmigt als für einen einfachen Mitarbeiter in der Produktion.

Außerdem mag man für eine Entscheidung, die zuerst einfach erscheint, je nach Branche und Betriebstyp eines Unternehmens sehr unterschiedliche Daten benötigen. So spielt es für den Entschluss, eine neue Filiale zu eröffnen, eine Rolle, ob es sich dabei um die erste oder fünfzigste Zweigniederlassung handelt. Soll man entscheiden, ob neue Lieferanten für Autofenster hinzukommen, stellen Automobilhersteller besondere Anforderungen an deren IT bzw. an die Kompetenz zur Teilnahme am Supply Chain Management (SCM). Diese Informationen sind von einem Zulieferer, der zwar ebenfalls Fenster produziert, diese aber in anderen Branchen absetzt, nicht immer erforderlich.

Kritische Momente können generell an unterschiedlichen Stellen des Entscheidungsprozesses entstehen. Zum einen ist die Frage der Vollständigkeit bzw. der Unvollständigkeit der Informationen nur schwer zu beantworten. Unter Umständen ist ein Entscheidungsträger über die Existenz bestimmter Daten, die die Entscheidungsqualität verbessern würden, nicht informiert, die Menge der nützlichen Informationen wäre in diesem Fall größer als von ihm angenommen. Aus seiner Sicht würde er trotzdem von vollkommener Information ausgehen, was zu einer vorschnellen und möglicherweise falschen Entscheidung führte. Des Weiteren ist die Frage nach der Qualität bzw. der Zuverlässigkeit der Informationen zu stellen. Dies wird in der Literatur häufig auch als Unbestimmtheit der Information bezeichnet. Die letzte Dimension ist die Unsicherheit, sie bezieht sich auf die Wahrscheinlichkeit, dass eine Aussage nicht zutrifft bzw. ein vorhergesagtes Ereignis nicht eintritt. So wird schlussendlich die überwiegende Menge der betrieblichen Entscheidungen, wenn es nicht sogar alle sind, auf Basis von unvollkommenen Informationen getroffen [Laux2005].


Eine andere Möglichkeit wäre eine vollkommene Informationsbeschaffung. Diese mag allerdings zu einer regelrechten Überflutung mit Daten führen. Die Entscheidungen können sich verzögern, die Kosten für die Informationsbeschaffung explodieren, und die Mitarbeiter wären überlastet. Darum seien an dieser Stelle drei mögliche Mittel bzw. Methoden genannt, welche helfen können, der Informationsflut Herr zu werden:

1) Information FilteringDie Technik des Filterns wird angewendet, um die Anzahl der Informationen zu verringern und möglichst treffgenaue Daten zur Verfügung zu stellen. Eine gute Abgrenzung und Beschreibung hierzu findet man bei Belkin/Croft [BeCr1992] sowie bei Mertens/Griese [MeGr2002].

2) Data MiningIm Gegensatz zum Filtering geht es beim Data Mining nicht allgemein um die Reduktion der angebotenen Informationen, sondern vielmehr darum, in der Fülle von Daten nichts zu übersehen. Es sollen Informationsschätze „ausgegraben“ werden, nach denen der Nutzer gar nicht gezielt gesucht hat. Es wird nach Auffälligkeiten gesucht, die dem Anwender „auf dem Silbertablett serviert“ werden. Während man bei Han/Kamber [HaKa2006] grundlegende Informationen zu Data-Mining-Verfahren und Anwendungsmöglichkeiten findet, kann man beispielsweise bei Cheung et al. [ChKL2003] spezielle Mining-Verfahren für personalisiertes Produktmarketing und bei Neeb [Neeb1999] Einsatzmöglichkeiten im Bereich Financial Services finden.

3) RankingBeim Ranking wird versucht, dem Anwender möglichst die Daten oder Informationen an erster Stelle anzubieten, die für ihn besonders interessant sind. Während Veröffentlichungen zum Thema Ranking früher vor allem mathematisch motiviert waren (wie z. B. [BeKS1968]), finden sich mit zunehmender Bedeutung des Internets auch immer mehr Schriften aus der Informatik. Ein Beispiel, welches sich zudem noch mit den Möglichkeiten der Personalisierung von Rankings befasst, ist Leubner/Kiesling [LeKi1999].

Für die Entscheidungsunterstützung ist außerdem zum einen der Zeitpunkt der Beschaffung von essenzieller Bedeutung. Besorgt man die Informationen zu früh, so steigt die Gefahr, dass die Daten zum Zeitpunkt der Nutzung veraltet sind. Leitet man den Informationsbeschaffungsprozess zu spät ein, so können unter Umständen interessante Details nicht mehr berücksichtigt werden. Gerade deshalb ist die oben erwähnte Beschaffung in Echtzeit besonders wichtig.

Zum anderen ist bei der Qualitätssicherung daran zu denken, dass bestimmte zuverlässige Informationsquellen bereits gespeichert sein sollten. Bewertet man diese regelmäßig und sichert dadurch eine kurzfristige Verfügbarkeit der relevanten Daten ab, so verringert dies den Aufwand der Datenbeschaffung in dem Moment, in dem man aktuelle Informationen benötigt. Genauere Ausführungen zur Bedeutung einer Qualitätsrichtlinie für die Auswahl von Informationssammlungen finden sich bei Belcher et al. [BKPB2000].


2.2 Entscheidungsunterstützung

Keen/Morton beschrieben bereits vor ca. 25 Jahren, welche grundsätzlichen Aufgaben Computer im Rahmen der Entscheidungsunterstützung wahrnehmen können und sollen [KeMo1978]. Dazu gehören:

1. Hilfestellung für Manager bei der Entscheidung in Bezug auf semi-strukturierte Aufgaben.

2. Eher Unterstützung der Urteilsfällung durch Manager, anstatt sie zu ersetzen.

3. Die Effektivität der Entscheidungsfällung steigern, nicht ihre Effizienz.

Noch genauer differenzieren Hichert/Moritz [HiMo1995], indem sie gegenüberstellen, was ein Management-Informations-System (MIS) zu leisten hat und was nicht:

Nicht Sondern

Mittelpunkt Teil des Management-Denkens

Große Datenbank Hierarchische Teilsysteme

Alle verfügbaren Informationen Nur relevante Informationen

Flut von Basiszahlen Vor allem Kennzahlen

Unstrukturierte Daten Hauptsächlich formalisierte Daten

Für sporadische Anfragen Für Routineberichte

Durch Standardlösungen Mit individuellen Anpassungen

Am technisch Möglichen orientiert Am Nutzbaren orientiert

Nur für Ist-Analyse Auch für Planung und Simulation

Tabelle 2 Anforderungen an ein MIS (in Anlehnung an [HiMo1995, 121])

2.3 Entscheidungsarchitektur

Die im Rahmen dieser Arbeit angewandte Entscheidungsarchitektur (vgl. Abbildung 1), reflektiert die von Keen/Morton vorgeschlagenen grundsätzlichen Aufgaben des Computers [KeMo1978]. So ist die Auswahl der Entscheidungen, ebenso wie die der zugeordneten Methoden und Informationen, strikt auf typische, gut strukturierbare Fälle begrenzt. Dies soll die Wiederverwendbarkeit für verschiedene Branchen, Betriebstypen und auch Funktionalbereiche gewährleisten.

Auch ist es nicht Ziel, Entscheidungen selbstständig zu treffen. Es soll lediglich eine Vorauswahl der notwendigen Methoden erfolgen und Informationen sind möglichst automatisiert zur Verfügung zu stellen. Hierin zeigt sich auch, dass es vor allem die Effektivität und die Effizienz der


Entscheidungsfindung zu steigern gilt, indem das System beispielsweise den „Information Overflow“ begrenzt.

Doch selbst wenn in der Literatur Grundlagen und Parallelen zur Forschung zu finden sind, so fehlt dort unseres Wissens bisher eine direkte Verknüpfung von der Situation des Unternehmens und der Individualisierung des Anwenders mit der Entscheidungsunterstützung. Auch die direkte Verbindung von Entscheidungen mit Methoden und mit der Lieferung erforderlicher Informationen wurde bislang noch nicht umfassend betrachtet, geschweige denn umgesetzt. So ist im Bereich des Marketing die Notwendigkeit für die Hinzunahme von externen Informationen, vor allem in Form von Marktforschungsdaten, schon länger bekannt und wird auch berücksichtigt, wie Diller bereits in den 70er Jahren feststellte [Dill1975]. Doch in anderen Funktionalbereichen der Unternehmen findet dies häufig nur geringe Beachtung.

Aus diesen Bestimmungsgründen heraus entstand die in Abbildung 1 gezeigte Entscheidungsarchitektur, welche die beschriebenen neuen Ansätze vereint. In welcher Form die Faktoren, die auf den Entscheidungsprozess an sich einwirken, direkt oder indirekt von Bedeutung für die Beschaffung externer Daten sind, wird im Folgenden erläutert.

2.4 Einfluss der Situationsorientierung

Bedingt durch die Branchenzugehörigkeit, den Betriebstyp und die verschiedenen Lebensphasen, welche ein Unternehmen durchläuft, ändern sich die zu fällenden Entscheidungen, die anzuwendenden Methoden und die zu beschaffenden Informationen situativ [SüGG2004, 7-22].

Geht es beispielsweise um eine Entscheidung, ob man den Vertrieb ins Ausland ausweiten soll, so sind Informationen über Zölle, Steuern, Einfuhrvorschriften oder Transportbeschränkungen häufig branchenbezogen.

Auch für die Frage, ob weitere Mitarbeiter eingestellt werden sollen, sind je nach Betriebstyp (in diesem Fall besonders bezogen auf die Größe des Unternehmens) unterschiedliche Informationen wichtig, beispielsweise zum Kündigungsschutz oder zu gesetzlichen Vorschriften für Betriebsräte.

In der Gründungsphase sind Entscheidungen über die Rechtsform, Anzahl der Produktionsstätten und Zielmärkte auf einer anderen Basis zu treffen, als wenn die gleichen Entscheidungen in der Schrumpfungsphase anstehen.

Dies gilt analog für die Auswahl der anzuwendenden Methoden, die außerdem stark von der Rolle des Entscheiders abhängen. So scheint es einleuchtend, dass z. B. die Fishbein-Methode zur Einstellungsmessung von Testpersonen [Kosc2005a/Müll2001] eher ein Unternehmen nutzt, welches im Konsumgütermarkt tätig ist, als eines, das Industriemaschinen produziert. Mithilfe dieser Methode kann man situationsabhängige Einstellungen messen, was Entscheidungen in der bedarfsorientierten Produktpolitik zu verbessern vermag.

2.5 Einfluss der Individualisierung


Die Individualisierung sehen Süßmilch-Walther/Gilleßen [SüGi2003b] als zentralen Begriff an, der sich in Rollenorientierung und Personalisierung unterteilen lässt, wie Abbildung 5 zeigt.

Abbildung 5 Einflussfaktoren auf Informationsbedarfe [SüGi2003b]

Während nur objektiv feststellbare Merkmale die Unternehmenssituation beschreiben und Einfluss auf Informationsbedarfe haben, können auf der Benutzungsebene sowohl objektive als auch subjektive Kriterien Wirkung zeigen.

2.5.1 Einfluss der Rollenorientierung

Die Rolle, die dem Benutzer zur Entscheidungsunterstützung zugewiesen wird, ist an unterschiedlichen Stellen der Architektur von Bedeutung. Zum einen dient sie einer Vorauswahl der Entscheidungen, die für den Anwender relevant sind. So unterscheidet Süßmilch-Walther in Bezug auf die Aufgaben, die der Angestellte zu erfüllen hat, zwischen drei verschiedenen Ebenen der Erwartungen [Süßm2002], welche Tabelle 3 vergleichend gegenüberstellt.

Zum anderen hat die Rolle, und hier insbesondere die Position in der Hierarchie des Unternehmens, einen Einfluss auf die dem Entscheider angebotenen externen Informationen. Vor allem bei kostenpflichtigen Daten muss man abwägen, ob die Beschaffung jedem Anwender freisteht. So berechnen einige Datenlieferanten beispielsweise Pauschalen je Lizenz, die für die Nutzung ihres Angebots vergeben wird. Auf diese sollten somit nur in Ausnahmefällen alle Mitarbeiter unabhängig von ihrer Rolle Zugriff haben.

InformationsbedarfInformationsbedarf

BenutzermerkmaleBenutzermerkmale

ObjektivObjektiv SubjektivSubjektiv

UnternehmensmerkmaleUnternehmensmerkmale

ObjektivObjektiv

Situation-OrientationSituation-OrientationSituation-OrientationSituation-OrientationRole-OrientationRole-OrientationRole-OrientationRole-OrientationRole-OrientationRole-Orientation

IndividualisierungIndividualisierung

PersonalisierungPersonalisierungRole-OrientationRole-OrientationRollenorientierungRollenorientierungSituierungSituierung

InformationsbedarfInformationsbedarf




ObjektivObjektiv

InformationsbedarfInformationsbedarfInformationsbedarfInformationsbedarf




ObjektivObjektiv




ObjektivObjektiv

Situation-OrientationSituation-OrientationSituation-OrientationSituation-OrientationRole-OrientationRole-OrientationRole-OrientationRole-OrientationRole-OrientationRole-Orientation

IndividualisierungIndividualisierung

PersonalisierungPersonalisierungRole-OrientationRole-OrientationRollenorientierungRollenorientierungSituierungSituierung


Art der Erwartung

Quellen Beispiele Sanktionen

Muss-Erwartungen

Gesetze, Richtlinien, Verordnungen, Verträge, Entscheidungen, Empfehlungen, Kommentare, Urteile

Aufsichtspflicht, Auskunftspflicht, Sorgfaltspflicht, Herausgabepflicht, Insolvenzantragspflicht, steuerliche Pflichten

Absolute Verbindlichkeit, juristische Sanktionen bei Nichterfüllung

Soll-Erwartungen

Gute Sitten, Normen, Handelsgebräuche

Arbeitsanweisungen, Dienstvorschriften, Dienstpflichten

Hohe Verbindlichkeit, negative soziale Sanktionen bei Nichterfüllung

Kann-Erwartungen

Gewohnheiten, Gebräuche

Engagement, Fortbildung

Freiwilligkeit, positive soziale Sanktionen bei Erfüllung

Tabelle 3 Rollenerwartungen in Unternehmen [Süßm2002, 164]

2.5.2 Einfluss der Personalisierung

Die Personalisierung kann die externe Informationsbeschaffung in Bezug auf Quellen sowie das Format der Daten beeinflussen, da unter diesem Begriff die subjektiven Präferenzen eines Anwenders zu verstehen sind.

Die für bestimmte Entscheidungen notwendigen Informationen können häufig mehrere Anbieter liefern. Dies ist beispielsweise in der Marktforschung der Fall, wo gewisse Marktdaten nicht nur die GfK, sondern ebenso ACNielsen und andere Marktforschungsunternehmen erheben. Es kann also passieren, dass einem Kunden ggf. gleiche Daten aus verschiedenen Quellen auf unterschiedliche Weise präsentiert werden. Ein Beispiel hierfür sind Mediadaten im Fernsehbereich, welche die GfK in der Fernsehforschung und ACNielsen im Single-Source-Panel erfassen [Kosc2005b]. Beide bieten eigene Systeme zur Aufbereitung und Auswertung der Informationen an. In solchen Fällen kann ein Rollenträger in Abhängigkeit von seinen persönlichen Vorlieben bestimmen, von welchem Lieferanten er die für seine Entscheidung erforderlichen Informationen beziehen möchte. Auch hier darf man allerdings die Kosten nicht vernachlässigen. So sollten beispielsweise Rabatte bei einem bestehenden Vertrag Berücksichtigung finden und nicht jeder Anwender sollte die Befugnis haben, beliebig Informationen anzufordern.

Eine weitere Möglichkeit, auf den einzelnen Anwender einzugehen, bezieht sich auf das Format bzw. die Präsentation der angebotenen Daten. Diese Art der Personalisierung kann bereits bei der Vorauswahl der Quellen nach lieferbaren Darstellungsformen der Informationen erfolgen. Alternativ mag man die bezogenen Daten im Unternehmen umwandeln und aufbereiten. Dies ist allerdings


nicht in allen Fällen automatisierbar und unter anderem von der Art der Integration abhängig, auf die Abschnitt 3.8 näher eingeht.

2.6 Interne und externe Informationsbedarfe der Entscheidungsfindung

Eine Vielzahl von Autoren haben sich mit den unterschiedlichen Aspekten der Informationswirtschaft beschäftigt. So stellt beispielsweise Stock [Stoc2000] Techniken (Suchalgorithmen, Indizierung, Data Mining) und Strategien (Information Retrieval) sowie Hilfsmittel (Thesauri, Klassifikationen) dar, die den Informationssuchenden bei der Identifikation der benötigten Daten unterstützen. Viele dieser Aspekte sind auch heute noch vonnöten, allerdings hat sich der Nutzerkreis externer Datenbanken in den vergangenen Jahren deutlich verändert. Waren viele Datenbank-Zugriffe noch vor nicht allzu langer Zeit nur von einem „Profi“ (so genannten Informationswirten, Information Professionals, Information Brokers, Dokumentare oder Information Researchers) bedienbar, so geht der Trend immer mehr zu „Abfragemöglichkeiten für jedermann“. Betrachtet man die Struktur einiger Veröffentlichungen aus dem Umfeld der professionellen Informationssucher, so herrscht dort die Gliederung nach Themenbereichen vor (vgl. beispielsweise [Stoc2000/GoGW2004]. Eine direkte Verknüpfung zur Entscheidungsunterstützung und zur technischen Integration in die Unternehmens-IT hingegen fehlt. Diesen Schritt geht nun die vorliegende Arbeit.

So unterscheidet sich je nach Funktionalbereich und Entscheidungsfall stark, woher die von einem Mitarbeiter zur Entscheidungsfindung benötigten Daten stammen und auf welche Weise sie zu beziehen sind. Es ist beispielsweise in Marketing und Vertrieb seit langem üblich, Marktforschungsinformationen hinzuzunehmen und sich nicht ausschließlich auf interne Daten zu verlassen, wie in Abschnitt 2.3 bereits erläutert wurde. Einen besonderen Trend stellt das Beziehungsmarketing dar, dessen Anwendung nach Diller unter anderem dazu führt, dass man für die Marktforschung neue Verwendungszwecke definieren mag [Dill2002b]. Die Idee, eingekaufte Daten aus der Marktforschung für andere Bereiche zu nutzen und durch weitere externe Quellen zu ergänzen, stellt eine Weiterführung des Projekts INTEX dar, welches bereits in Abschnitt 1.2 erwähnt wurde.

Der Bereich Forschung und Entwicklung greift teilweise auf externe Ergebnisse von Labortests zurück. Aktuelle Gesetzesänderungen oder Gerichtsurteile beeinflussen Entscheidungen, ob Erfindungen vorangetrieben und zur Patentreife gebracht werden oder eine Vermarktung aussichtslos erscheint. So haben z. B. nationale Unterschiede im Gesundheitswesen deutliche Auswirkungen auf die Generika-Produktion und somit auf die Forschungsabteilungen der Pharmakonzerne [DaFu2003].

Die Diskussion über die Änderungen der gesetzlichen Feiertage hat unter anderem einen Einfluss auf die Produktionsplanung.

Die allgemeine Verwendung von Marktdaten für die Unternehmenspolitik beschrieb Meyer bereits Anfang der 70er Jahre [Meye1972]. Detaillierter schlägt Diller zur strategischen Marketingplanung


die Nutzung spezieller Informationen, z. B. Angebote von Ersatzprodukten, und Methoden, wie beispielsweise brancheninterne Strukturanalysen, vor [Dill1998, 39-47]. Ein konkreter Anwendungsfall hierfür ist die Nutzung vorwiegend sekundärstatistischer interner und externer Quellen für Preisinformationssysteme [Dill2000, 190-192/Dill2004, 7-9].

Eine Sammlung prototypischer Umsetzungen und einige Anwendungsfälle hierzu finden sich in Kapitel 5.

Die externe Beschaffung von Methoden und Informationen zur Entscheidungsunterstützung 17

3 Die externe Beschaffung von Methoden und Informationen zur Entscheidungsunterstützung

Dieses Kapitel untersucht den unteren Bereich der vorgestellten Entscheidungsarchitektur im Hinblick auf Eigenschaften der einzelnen „Stufen“ und stellt Umsetzungsmöglichkeiten dar.

3.1 Eigenschaften von Methoden und Informationen

Muss man in einem Unternehmen entscheiden, ob externe Methoden oder Informationen zur Entscheidungsfindung heranzuziehen sind, so ist der Erfolg der Integration abhängig von bestimmten Eigenschaften selbiger.

Während es unterschiedliche Konzepte bzw. Ansatzpunkte zur Kategorisierung von Informationen gibt, stellt sich die Strukturierung von Methoden als deutlich schwieriger dar. Im Folgenden werden die Kriterien und Bestimmungsfaktoren von Methoden und Informationen beschrieben, welche für die Entscheidungsunterstützung von Bedeutung sind.

3.1.1 Methoden

Betrachtet man die verschiedenen Definitionen des Begriffs Methode (wie z. B. von [Broc2002/Dude2004/Wiss2005a]), so tauchen bestimmte Kriterien immer wieder auf. Man kann sie somit als allgemein kennzeichnend für Methoden ansehen. Die folgende Tabelle 4 gibt kurze Erläuterungen zu den Ausdrücken und ordnet sie Merkmalen zu. Zur Veranschaulichung dient zusätzlich jeweils ein betriebswirtschaftliches Beispiel.

Kriterium Beschreibung Betriebswirtschaftliches Beispiel

Verfahren Eine Methode wird als planmäßiges (= nach einem festen Plan ablaufendes) Verfahren gesehen.

Cashflow-Berechnung

Vorgehensweise Nach der Art des Vorgehens werden deduktive, induktive und experimentelle Methoden unterschieden.

Fehlerbaumanalyse = Fault Tree Analysis (deduktiv)

Erkenntnis-/ Ergebniserzielung

Ziel einer Methode ist es, theoretische und/oder praktische Aufgaben zu lösen bzw. dem Entscheider hilfreiche Daten zu liefern.

Delphi-Methode

Tabelle 4 Kriterien und Beschreibungen von Methodendefinitionen

Untersucht man den Rahmen, in welchem Methoden zur situierten und individualisierten Entscheidungsunterstützung genutzt werden können, so ist festzustellen, dass hierdurch bereits eine Auswahl aus der Gesamtmenge von vorhandenen Methoden zu treffen ist.


So müssen die benötigten betriebswirtschaftlichen und/oder technischen Methoden, die den Entscheider unterstützen sollen, zusätzlich zur allgemeinen Definition die folgenden Anforderungen erfüllen; ihre Auswahl ist nachstehenden Einschränkungen unterworfen:

1. AbbildbarkeitEine (theoretische) Planbarkeit ist nicht ausreichend, es muss die Möglichkeit gegeben sein, das Verfahren in Form eines Computerprogramms abzubilden.

2. Eingeschränkte VorgehensweisenBei betrieblichen Entscheidungen kann man durchaus vom Allgemeinen auf das Einzelne schließen (deduktive Methode), wohingegen Einzelfälle nicht unbedingt zu verallgemeinern sind (induktive Methode). Daher werden für die Entscheidungsunterstützung üblicherweise deduktive Methoden herangezogen.

3. ZielsetzungIn diesem Bereich sind praktische Aufgaben zu lösen, die unternehmerischer Natur sind. Es wurden Methoden nur dann in die Sammlung aufgenommen, wenn sich in der der Fachliteratur Hinweise auf ihre Anwendung in der betrieblichen Praxis finden ließen.

Versucht man, die Menge betrieblicher bzw. in Unternehmen verwendeter Methoden inhaltlich zu gliedern, so ist festzustellen, dass man diese teils Funktionalbereichen zuordnen kann (z. B. ROI dem Finanzbereich), sie teils aber auch nach wissenschaftlichen Disziplinen geordnet und somit für mehrere Bereiche relevant sind. So liefert das Operations Research verschiedene Verfahren der Linearen Programmierung, welche nicht ausschließlich für die Produktionsplanung, sondern ebenso für das Energie-Management und andere betriebswirtschaftliche Einsatzbereiche zu nutzen sind.

Eine beispielhafte Auswahl und Beschreibung von Methoden findet sich in Abschnitt 5.1.

3.1.2 Informationen

Im Gegensatz zur Methode wird der Begriff „Information“ abhängig vom Kontext unterschiedlich beschrieben. Betrachtet man eher allgemeine Definitionen (wie z. B. [Dude2004/ Wiss2005b]), so lassen sich die folgenden Gemeinsamkeiten herausfiltern:

1. BegriffEs handelt sich bei Informationen um Auskünfte, Nachrichten oder Mitteilungen, die der Belehrung oder Aufklärung des Empfängers dienen.

2. VorgangBei einem Informationsaustausch gelangen bestimmte Zeichen (Signale) von einem „Sender“ zu einem „Empfänger“ und werden von diesem dekodiert


(entschlüsselt, entziffert, „verstanden“). Hierzu wird ein gemeinsamer Zeichenvorrat, ein „Code“, benötigt.

3. MerkmaleEine Information ist ein immaterielles Gut, das üblicherweise auch bei mehrfacher Nutzung nicht verbraucht wird. Kopien können meist zu geringen Grenzkosten hergestellt werden. Ein Käufer kann aber auch die Rechte der Informationsnutzung in vollem Umfang erwerben. Daher ist aus wirtschaftlicher Sicht nicht die Information selbst, sondern das Recht, sie zu nutzen, zu betrachten (Verfügungsrecht). Informationen zeichnen sich außerdem dadurch aus, dass sie extrem schnell und preiswert transportierbar sind. Daher treten bei der Erstellung und Distribution von Informationsprodukten erhebliche „economies of scale“ auf.

Wenn man bestimmen möchte, welche Informationen zur Entscheidungsunterstützung dienen, ist die Darstellung des Zusammenhangs von Informationsbedarfen, -angeboten und -nachfragen von Berthel [Bert1975, 27-39] hilfreich. Allerdings wendet Wieth [Wiet1995] zu Recht ein, dass der Nachfrager nicht notwendigerweise 100 % der Informationen benötigt. Diesem Ansatz versucht unser Prototyp Rechnung zu tragen, indem in einer Übersicht zwar möglichst umfangreiche Informationsobjekte angeboten, aber erst auf Anfrage die einzelnen Daten beschafft werden.

Auf Grund bestimmter Aufgaben ergeben sich für den Rollenträger mehrere Entscheidungen, die er zum Erreichen seiner Ziele mit Rücksicht auf bestimmte Rahmenbedingungen – wie z. B. der Situation des Unternehmens – treffen muss. Diese generieren einen Informationsbedarf, der nicht notwendigerweise mit der tatsächlich vom Empfänger nachgefragten Menge von Daten übereinstimmen muss. Dem gegenüber steht die von Datenlieferanten angebotene Menge der Informationen.

Diese durch die unterschiedlichen Situationen abgegrenzten Mengen können unter den folgenden Umständen entstehen:


Nr. Teilmenge der Informationen Betriebswirtschaftliches Beispiel

1 Weder angeboten noch nachgefragt

Transportkosten in ein Land, in welches man aus Deutschland heraus nicht exportieren darf

2 Angeboten, aber nicht nachgefragt

Importbestimmungen eines Landes, mit dem aktuell keine Wirtschaftsbeziehung besteht

3 Nachgefragt, aber nicht angeboten

Marktdaten für einen Nischenanbieter

4 Angeboten und nachgefragt Marktforschungsinformationen zum Absatz von Produkten eines Konsumgüterherstellers

5 Angeboten und nachgefragt, aber nicht nötig

Wirtschaftsdaten aller Branchen, Nachfrager ist lediglich in einer speziellen Branche tätig

6 Angeboten, aber nicht nachgefragt und nicht nötig

Informationen über lieferbare belletristische Bücher

7 Nachgefragt, aber nicht angeboten und nicht nötig

Informationen zu alten Gesetzen, die bereits seit längerer Zeit nicht mehr in Kraft sind

Tabelle 5 Informationsteilmengen und betriebswirtschaftliche Beispiele

Ein konkretes Anwendungsbeispiel findet sich bei Rese et al. [ReGH2004]. Sie untersuchen die Informationsversorgung bei Vertriebsentscheidungen durch das unternehmensinterne Controlling und kommen zum Ergebnis, dass die mangelnde Relevanz vieler gelieferter Daten nicht nur als kleineres Problem zu sehen ist, sondern eindeutig sogar zu falschen Entscheidungen mit negativen Konsequenzen für den Betrieb führen kann.

Eine umfangreiche Untersuchung zur Informationsbedarfen der Fertigungs- und Absatzplanung findet sich außerdem bei Berthel/Moews [BeMo1970]. Diese Erhebung basiert auf Daten aus 30 unterschiedlich situierten Unternehmen (variierende Branchen, Rechtsformen, Anzahl Mitarbeiter etc.) und bezieht die Bedeutung der Situation mit ein, ebenso wie es mit der SIPRUM-Datenbank möglich ist. Die benötigten Daten werden nach (internen) Unternehmensinformationen sowie (externen) Informationen über die Marktpartner, Konkurrenten und die übrige Umwelt unterschieden. Auch dies spiegelt sich in der Datenbank wieder, in der Informationsbereiche aus allen diesen Bereichen gespeichert sind.

Die vorliegende Arbeit strebt an, durch gezielte Auswahl der Datenquellen und durch Zuordnung von möglichst adäquaten Informationsbedarfen zu Methoden und Entscheidungen die Schnittmenge der angebotenen, nachgefragten und tatsächlich benötigten Informationen zu maximieren.



In welcher Weise man im Unternehmen gespeicherte Daten bzw. Informationen nutzt, hängt teils von der Infrastruktur des Betriebs, teils vom Kenntnisstand der Anwender und teils von externen Vorgaben ab. Seit einigen Jahren haben sich verschiedene „modische“ Wortkreationen in der IT-Welt herausgebildet. Sie sollen Unternehmer vom Einsatz verschiedener Software überzeugen.

Um zu verdeutlichen, in welchem Bereich sich die vorliegende Arbeit bewegt, findet sich im Folgenden eine Abgrenzung der drei Begriffe, die für das Thema relevant sind. Eines ist hierbei allen gemein: Sie beinhalten den Terminus „Management“, der nach Staehle einen funktionalen und einen institutionalen Sinn haben kann [Stae1999, 71]. Für diese Arbeit sind beide Definitionen von Bedeutung. Während die funktionale Variante einen direkten Einfluss auf die Situierung und die benötigten Informationen nimmt, stellt die institutionale Version die Verbindung zur Rollenorientierung her.

Im Bereich des Content Managements finden sich anbieterseitig mittlerweile zwei Schwerpunkte. Einerseits handelt es sich um Produkte, welche die Publikation von (Unternehmens-)Informationen in digitaler Form [vgl. auch Bode2006], vor allem auf Webseiten, „organisieren“ („Web Content Management“). Andererseits wird der Begriff inzwischen für Software benutzt, welche im Unternehmen vorhandene Informationen sammelt und verwaltet, wobei die Veröffentlichung in den Hintergrund tritt („Enterprise Content Management“). Zu beachten ist hierbei, dass es sich nicht um eine reine Datenverwaltung analog zu einer Datenbank bzw. einem Data Warehouse handelt [Chri2003/Ehle2003]. Im September 2005 fand man darüber hinaus eine Übersicht zu aktuellen Anforderungen und Abgrenzungen sowie eine Sammlung bekannter Systeme im Wikipedia [Wiki2005].

Betrachtet man das Wissensmanagement, so findet man Wissen in zwei unterschiedlichen Dimensionen vor. Es kann entweder generell oder nur lokal vorhanden bzw. gültig sein [Föck2001]. Zum Beispiel zeigt sich ein weltweiter Verlust eines Konzerns in einem negativen Ergebnis der Gewinn- und Verlustrechnung. Wie deren einzelne Positionen steuerlich zu bewerten sind, kann landesabhängig sein und ist somit nicht allgemein gültig. Die zweite Dimension bezieht sich darauf, ob das Wissen explizit oder implizit vorhanden ist. So gibt es die Möglichkeiten, Wissen über Steuersysteme aufzuschreiben und dieses, wie im Fall der DATEV eG, in Computerprogramme umzusetzen oder es mündlich weiter zu geben. Andererseits handhaben Entscheidungsträger manche Dinge in einer bestimmten Weise, ohne diese erläutern zu können. Dies geschieht zumeist auf Grundlage von implizitem Wissen. Eine Ausführung dazu, in welcher Form diese Dimensionen einen Einfluss beispielsweise auf das Wissen im Bankenbereich haben, findet sich bei Stiglitz [Stig2000]. Dengel et al. beschreiben drei mögliche Konstruktionsprinzipien für passende IT-Systeme [DABE2002].

Historisch gesehen entstand das Wissensmanagement zwar aus dem Dokumenten- und Datenmanagement und war somit auch eng mit dem heutigen Verständnis des Enterprise Content Management verwandt. Allerdings entwickelte es sich weiter. Heute ist es „stark geprägt vom


Zusammenhang von Mensch und Wissen und beachtet die Prozesse der Wissensentwicklung und des Wissensaustauschs.“ [KlEp2002]

Mit dem Begriff des Daten-Managements bezeichnet man hingegen eine allgemeine, eher technisch orientierte Funktion, welche Datenzugriffe ermöglicht, die Datenspeicherung verwaltet und überwacht sowie Änderungen organisiert [McDa1994].

3.3 Wandlung von Daten zu Entscheidungen

Verbindet man die Eigenschaften von Informationen mit den Definitionen des Content-, Wissens- und Daten-Managements und versucht dies in den Kontext der Entscheidungsunterstützung einzubeziehen, so folgt daraus ein hierarchischer Ablauf, den Abbildung 6 zeigt.

Abbildung 6 Strukturierter Veredelungsprozess von Daten zu Entscheidungen

Dies sei am Beispiel eines Marktforschungsprojekts erläutert. Ein Handelsunternehmen sammelt mithilfe von Scannerkassen am Point of Sale (POS) die Rohdaten eines Einkaufs. Im Falle eines modernen Systems ist jedem erfassten Datum, wobei dieser Begriff hier als „kleinstes, nicht weiter teilbares Element aus dem Bereich der Werte eines bestimmten Datentyps“ [Broc2002] zu verstehen ist, eine Beschreibung in Form von Metadaten zugewiesen. So könnte ein Ausschnitt aus einem Datensatz, den beispielsweise ein Supermarkt an ein Marktforschungsinstitut übermittelt, wie folgt aussehen:

Rohdaten

Metadaten

Zusammenstellung

Optische Aufbereitung

Auswertung

Bewertung

Entscheidungshilfe

EntscheidungVeredelungs-

stufender

Information

8.

7.

6.

5.

4.

3.

2.

1. Rohdaten

Metadaten

Zusammenstellung

Optische Aufbereitung

Auswertung

Bewertung

Entscheidungshilfe

EntscheidungVeredelungs-

stufender

Information

8.

7.

6.

5.

4.

3.

2.

1.


Abbildung 7 Beispielhafter Ausschnitt aus einem Einkaufsdatensatz

Sind diese Daten beim Marktforschungsinstitut elektronisch eingegangen, so werden sie zusammengestellt und ggf. korrigiert. Bereits hiernach bekommen einige Kunden diese vorstrukturierten Informationen (die zwar teils als Rohdaten bezeichnet werden, aber im engeren Sinne zusammengestellte Daten sind). Der Kunde kann in diesem Fall mit Auswertungssoftware (wie z. B. aTRACKtive der GfK Panel Services [GfK2005]) selbst interpretieren oder dies den so genannten Kontaktern der GfK überlassen. Der Kontakter ist dafür zuständig, die Daten kundengerecht optisch aufzubereiten, beispielsweise mit dem von Christ entwickelten Client Oriented Branch Reporting and Analysis System (COBRAS) [Chri2001], und auszuwerten. In welcher Form dies erfolgt, ist vor allem von den Präferenzen und Kenntnissen der Kunden abhängig. Handelt es sich bei dem Auftraggeber um ein Unternehmen, in welchem nur geringes Marketing-Wissen vorhanden ist, so bietet es sich an, dass die branchenerfahrenen Kontakter auch die Ergebnisse bewerten. Dies kann in Form einer Präsentation oder eines ausführlichen Berichts geschehen. Geht man noch einen Schritt weiter, so könnte der Berater entweder eine Entscheidungshilfe aussprechen oder sogar im Auftrag des Kunden beispielsweise eine Entscheidung bezüglich der Preisgestaltung des Produkts treffen. Hier haben Marktforscher die Möglichkeit, durch innovative Verfahren daran mitzuwirken, die Effizienz des Marketing zu steigern, wie Diller fordert [Dill2002a].

Im Umfeld der Marktforschung ist es heute durchaus gängige Praxis, die ersten fünf Schritte entweder komplett oder zumindest in Teilen durch die IT erledigen zu lassen.

So erstellte Beys bereits 1994 ein wissensbasiertes System zur Analyse von Paneldaten [Beys1994]. Während die Mitarbeiter bei vielen Marktforschungsinstituten durchaus die Ergebnisse bewerten, werden die letzten beiden Prozessschritte (siehe Abbildung 6) bisher, wenn überhaupt, nur marginal abgedeckt. So verkündete die GfK erst Anfang 2004, dass sie sich stärker im Beratergeschäft engagieren wolle. Dies bedeutet aus ihrer Sicht, dass den Kunden vermehrt auch Analyseleistungen offeriert werden sollen [Wiwo2005].

3.4 Nutzen und Kosten

<Einkauf_1><Einkaufsnummer>967634</Einkaufsnummer><Einkaufsdatum>20041019</Einkaufsdatum><Artikel_1><EAN>5412345000176</EAN><Warengruppe>523</ Warengruppe> <Menge>3</Menge></Artikel_1><Artikel_2><EAN>5234508726956</EAN><Warengruppe>953</ Warengruppe> <Menge>1</Menge></Artikel_2></ Einkauf_1 >


Die Notwendigkeit zur Abschätzung der Wirtschaftlichkeit von Informations- und Kommunikationssystemen wird von vielen Autoren beschrieben, eine allgemeine Bewertung dazu findet sich beispielsweise bei Pietsch [Piet1999, 48-58].

Walterscheid beschreibt alternative Methoden, die Effektivität computergestützter Management-Entscheidungsprozesse zu messen und zu bewerten. Eine monetäre Auswertung der Anwendungsbeispiele fehlt aber [Walt1996].

Während sich die Kosten in Form von Anschaffungs- sowie Einführungskosten für Hard- und Software eines Entscheidungsunterstützungssystems monetär durchaus messen lassen, ist die Einschätzung der laufenden Kosten im Hinblick auf die Beschaffung externer Daten relativ schwierig. Des Weiteren stellt sich dem kritischen Betrachter die Frage, welche Kosten durch die Überflutung mit Informationen entstehen. So kann nach Jakob Nielsen [Niel1996] eine Information durchaus einen negativen Wert annehmen, wenn man Informationen aufnimmt und versucht, sie zu verstehen. In diesem Fall ist der investierte Zeitaufwand monetär zu bewerten. Zum Wert von Informationen schreibt er:

„Der ökonomische Wert einer Information kann auf mehrere Arten bestimmt werden: Man kann von den Kosten ausgehen, die anfallen, wenn man die Information produziert, oder man kann den Wert anhand des Preises bestimmen, den man für die Information erzielen kann.“ [Niel1996]

Einen weiteren Ansatz zur Bewertung des Nutzens von Management-Informations-Systemen präsentiert Franke [Fran1995]. Er schlägt vor, als Ersatz für eine direkte finanzielle Bewertung auf operationalisierbare Maßstäbe zurückzugreifen. Diese sind die Entscheidungsqualität, die Zeitersparnis des Entscheiders sowie der Lernprozess des Anwenders. Leider fehlt auch an dieser Stelle eine Empfehlung zur finanziellen Bewertung dieser Kriterien.

3.5 Rechtliche Aspekte

Im Jahr 2000 schrieb Marco Meier, dass bei Verwendung urheberrechtlich geschützter Veröffentlichungen „die für Zitate erforderlichen Metadaten Titel, Quelle, Autor und Datum zu übernehmen sind und darauf zu achten ist, dass Vergütungen an die Informationsanbieter beziehungsweise die Verwertungsgesellschaft (VG) Wort geleistet werden.“ [Meie2000]

Demnach wäre für externe Daten eine Vergütung zu leisten, wenn die Urheber dieser Informationen sich der VG Wort angeschlossen haben. Deren Aufgabe ist die Wahrnehmung (Verwertung) von Urheberrechten gegenüber Dritten.

„Die Vervielfältigung, Verbreitung und öffentliche Wiedergabe von urheberrechtlich geschützten Werken hat heutzutage ein solches Ausmaß angenommen, dass der einzelne Rechteinhaber die tatsächliche Nutzung seines geistigen Eigentums selbst oft nicht mehr nachvollziehen kann. Verwertungsgesellschaften ziehen die gesetzlich vorgeschriebenen


Gebühren, die bei legalen Nutzungen fällig werden, von den Vergütungspflichtigen ein und schütten sie an die wahrnehmungsberechtigten Autoren und Verlage aus.“ [Verw2005]

Fraglich ist allerdings, ob der Endkunde Vergütungen auch dann an die VG Wort entrichten muss, wenn deren Anbieter nicht auch gleichzeitig ihr „Produzent“ ist, sondern quasi als „Zwischenhändler“ agiert und vom Abnehmer ein Entgelt verlangt. Dies kann abhängig davon sein, welche Art des Verwertungsrechts der Datenlieferant mit dem Produzenten der Information vereinbart hat. Handelt es sich nicht nur um ein Vervielfältigungsrecht (nach § 16 UrhG), sondern auch um das Verbreitungsrecht (nach § 17 UrhG), so ist er als berechtigt anzusehen und der Endabnehmer muss sich selber nicht um die Abrechnung mit der VG Wort kümmern. Hier sind unter anderem die Allgemeinen Geschäftsbedingungen (AGB) der jeweiligen Datenlieferanten zu berücksichtigen, in denen man solche Details üblicherweise erläutert findet.

Des Weiteren ist zu klären, wann Veröffentlichungen als urheberrechtlich geschützt gelten und wie dies dem Nutzer gegenüber im Einzelfall kenntlich gemacht wird (§ 1 und 2 UrhG).

3.5.1 Neuere Rechtsprechung

Es haben sich in der Vergangenheit einige Neuerungen in der Rechtsprechung ergeben, die einen Einfluss auf unterschiedliche Bereiche der Datenintegration haben können. Sie werden im Folgenden kurz beschrieben.

3.5.3.1 Paperboy

Der Bundesgerichtshof (BGH) stellte in der Grundlagen-Entscheidung „Paperboy“ [Bund2003] fest, dass die Auswertung von Internet-Angeboten und deren Verknüpfung durch Links, insbesondere „Deep Links“, sowohl urheber- als auch wettbewerbsrechtlich zulässig sind.

Ein „Deep Link“ stellt eine Verknüpfung auf eine Unterseite eines Internet-Angebots dar. Der Benutzer spart sich dadurch die Navigation über die Startseite und andere Unterseiten, die ihn zum gewünschten Angebot führen würden. Dem Anbieter entgehen durch diesen „Deep Link“ Einnahmen für Werbeeinblendungen, die durch das Navigieren auf seinen Seiten entstehen würden.

Mit diesem Urteil wurde das „Allgemeininteresse an der Funktionsfähigkeit des Internets“ über kommerzielle Interessen gestellt, denn nur so sei eine „sinnvolle Nutzung der unübersehbaren Informationsfülle im World Wide Web praktisch“ möglich [Bund2003]. Diese Aussage ist allerdings aus ökonomischer Sicht sehr kritisch zu betrachten. So ist davon auszugehen, dass der Verlust von Werbeeinnahmen entweder zu einer Einschränkung der Angebotsanzahl führt oder die Unternehmen versuchen, die entgangenen Umsätze auf anderem Weg zu erzielen. Im schlimmsten Fall kann dies gar zur Einstellung des Angebots bzw. zum Konkurs führen. Man mag


außerdem in der seit 2003 steigenden Anzahl kostenpflichtiger Zeitschriften- und Zeitungsarchive eine Reaktion der Informationsanbieter auf dieses Urteil sehen, indem sie versuchen, verloren gegangene Werbeeinnahmen durch Gebühren zu kompensieren. Ob also die Funktionsfähigkeit des Internet durch dieses Urteil wirklich gefördert wurde, scheint eher fraglich.

Eine Alternative, wenn auch momentan nur für gedruckte Zeitungen, stellt Schoder dar [Scho2005]. Mithilfe der von ihm entwickelten Produktionstechnik kann man individuelle Zeitungen erstellen, bei denen die Kunden Schlüsselworte zu thematischen Interessen und persönliche Daten, wie die Zusammensetzung des eigenen Wertpapierportfolios, in einer Datenbank speichern. Besonders interessant ist der Ansatz, dass auch der Anteil der Werbung individuell angepasst und ein flexibles Preismodell benutzt werden kann. Auf diese Weise kann der Kunde selber entscheiden, was für ihn der beste „Trade-off“-Punkt zwischen (lästiger) Werbung und einem möglichst günstigen Preis ist. Da dieses Forschungsprojekt bisher (2006) noch nicht in die Praxis umgesetzt wurde, sind detaillierte Preisstrukturen allerdings momentan unbekannt.

Von Bedeutung ist dieses Urteil aus zwei Gründen. Zum einen ergibt sich für die Integration externer Daten, dass keine urheber- oder wettbewerbsrechtlichen Komplikationen auftreten, solange externe Inhalte nur mit einem Link referenziert werden. Sollen diese aber nach dem Abruf auch abgespeichert werden, so ist zu beachten, dass ggf. Abgaben an die VG Wort zu leisten sind. Zum anderen gehen mit der Erlaubnis zur Nutzung von „Deep Links“ für den Anwender deutliche Zeitersparnisse einher. Da die Zeit- und damit auch Kostenersparnis zur Attraktivität der Integration externer Daten beiträgt, mag man dieses Urteil als positives Signal werten.

3.5.3.2 Elektronische Pressespiegel

Mit der Grundsatzentscheidung des BGH zu elektronischen Pressespiegeln [Bund2002] wurde eine weitere Möglichkeit geschaffen, Zusammenfassungen aus der Presse ohne Zustimmung des Urhebers zu erstellen und zu verbreiten:

„Auch Pressespiegel, die elektronisch übermittelt werden, jedoch nach Funktion und Nutzungspotential noch im Wesentlichen dem herkömmlichen Pressespiegel entsprechen, fallen unter § 49 I UrhG. Dies setzt voraus, dass der elektronisch übermittelte Pressespiegel nur betriebs- oder behördenintern und nur in einer Form zugänglich gemacht wird, die sich im Falle der Speicherung nicht zu einer Volltextrecherche eignet.“[Jura2004]

Dieses Urteil schafft den rechtlichen Rahmen für die Verwendung der Funktion des „Pressemonitoring“. Dies ist vor allem dann von Bedeutung, wenn ein Administrator (oder Redakteur, wie bei dem von Meier entwickelten Redaktionsleitstand [Meie2000]), externe Informationen sammelt, auswertet, zusammenstellt und im Unternehmen verteilt (Push) bzw. zum Abruf durch den Benutzer zur Verfügung stellt (Pull).


Allerdings müssen die vom BGH genannten Restriktionen berücksichtigt werden. Vor allem ist sicherzustellen, dass über in elektronischer Form vorliegende Informationen keine Recherche möglich ist. Gerade dies kann aber von der Anwenderseite gewünscht oder gar notwendig sein. In diesem Fall gilt es erneut zu prüfen, welche Abgaben an die VG Wort zu leisten sind.

3.5.2 Konsequenz

Trotz dieser Entscheidungen liegt das Veröffentlichungs-, Verbreitungs- und Vervielfältigungsrecht nach der neuesten Fassung des Urheberrechts immer noch beim Urheber. Dies wird aus § 12 I UrhG und § 15 I UrhG deutlich.

Daher ist es rechtlich als problematisch zu sehen, wenn die vollständige Abspeicherung von Webseiten oder Dokumenten jeglichen Formats aus dem Internet in einem zentralen System erfolgt und diese darüber für verschiedene Mitarbeiter eines Unternehmens verfügbar sind. Die abgerufenen Werke würden im Sinne des § 17 UrhG verbreitet, da es sich bei der Belegschaft des Unternehmens um einen öffentlichen Personenkreis nach § 15 III UrhG handelt.

3.5.3 Lösungsansätze

Es wäre beim Einsatz eines Systems zur Integration und Verarbeitung externer Informationen zu prüfen, ob sich mit der VG Wort ein Vertrag auf Basis von Pauschalabgaben aushandeln ließe. Eine ähnliche Regelung existiert heute schon für den Fall, dass Unternehmen oder Behörden Pressespiegel an ihre Mitarbeiter verteilen [Heis2002].

Allerdings vertritt die VG Wort nur die Rechte der Urheber, die mit ihr einen Vertrag geschlossen haben. Folglich muss bei jedem Autor vorher die Erlaubnis zur Verbreitung eingeholt werden. Bei Zuwiderhandlung ist mit Schadensersatz- und Unterlassungsansprüchen zu rechnen.

Wäre dies nicht möglich oder würde sich eine derartige vertragliche Regelung als unwirtschaftlich erweisen, so sollte man Alternativen in Erwägung ziehen. Man mag, anstatt externe Dokumente zu speichern, Links auf die entsprechenden Internet-Adressen sammeln oder automatisch generierte Zusammenfassungen erstellen. Zu prüfen wäre in letzterem Fall allerdings noch § 23 UrhG, der die Bearbeitung und Umgestaltung von Werken betrifft.

3.6 Bedeutung und Verwendung von Metadaten

Über alle Informationen, seien sie textueller, grafischer oder akustischer Natur, kann man bei der Speicherung in einem computerlesbaren Format so genannte Metadaten mit verwalten.

Hierunter sind Daten zu verstehen, die Informationen zum jeweils betrachteten Objekt enthalten. Beispiele hierfür sind bei einer Datei der Titel, das Erstellungsdatum, der Autor oder Ähnliches. Während man Metadaten früher physisch in Bibliotheken oder Archiven pflegte, fehlt heute dazu eine äquivalente Stelle im Internet.


Um die dort vorhandenen digitalen Informationen trotzdem auf einheitliche Weise mit Metadaten zu versehen, entstand Ende der 90er Jahre das Konzept der Metadaten zur Erschließung elektronischer Ressourcen im Rahmen des so genannten Dublin Core [Cape1997]. Dieser beinhaltet einen Kernsatz („core“), welcher 15 Elemente enthält, die digitale Dokumente beschreiben und mit weiteren Unterbegriffen („qualifiers“) präzisiert werden können. Eine ins Deutsche übersetzte Auflistung aller Elemente mit ihren Bedeutungen findet sich bei Rusch-Feja [Rusc1996].

Diese Deskriptoren helfen beispielsweise, gespeicherte Informationen zu klassifizieren, und ermöglichen somit eine bessere Indexierung und gezielteres Retrieval aus unterschiedlichen Internetquellen.

3.7 Berücksichtigung der Datenqualität

Die Bedeutung der Qualität von Informationen ist ebenso wie die Problematik, diese einzuschätzen, nicht nur in der Praxis, sondern auch in der Forschung von hohem Stellenwert. Dies zeigt sich unter anderem am „Information Quality“-Programm des Massachusetts Institute of Technology (MIT), welches sich mit Möglichkeiten befasst, die Versorgung von Unternehmen mit qualitativ hochwertigen Informationen zu verbessern [MIT2005]. Evaluationen unterschiedlicher Konzepte zur Bewertung des Werts von Informationen finden sich bei Eppler [Eppl2001] und Helfert [Helf2002], wobei unter anderem die innere Datenqualität [WaWa1996] sowie die empirische Untersuchung von Wang/Strong [WaSt1996] betrachtet werden.

Es müssen grundsätzliche Anforderungen an die Informationslogistik erfüllt sein, d. h., adäquate Quellen müssen die korrekten Daten zur richtigen Zeit im benötigten Format zur Verfügung stellen [Lien2001]. Dem Benutzer muss parallel dazu die Güte der Daten bewusst sein, da er die Informationen ansonsten möglicherweise nicht verwendet, selbst wenn sie der benötigten Qualität durchaus entsprechen. Eine Übersicht der unterschiedlichen Kriterien in Abhängigkeit vom jeweiligen Schritt im Entscheidungsprozess findet sich bei Graefe [Grae2003]. Speziell für Data Warehouses anwendbare Metriken für einzelne Datenqualitätsmerkmale beschreibt Hinrichs [Hinr2002].

3.8 Möglichkeiten der Integration

Eine simpel erscheinende, aber nicht unbedingt gegebene Voraussetzung ist, dass die Daten und Methoden verfügbar sind. Wird dieser Punkt erfüllt, so stellt das Format ein weiteres Kriterium dar. So wäre es unter Umständen problematisch, wenn benötigte Informationen nur auf Arabisch vorlägen. Auch besteht die Möglichkeit, dass zur Erstellung bestimmter Daten und Methoden Programme genutzt wurden, die im Unternehmen nicht zur Verfügung stehen, und daher die beschafften Informationen nicht ausgewertet werden können. So ergab eine Analyse von Herget/Hensler, dass öffentlich zugängliche Datenbanken zu 72 % textliche, 19 % numerische und 9 % sonstige Informationen enthalten [HeHe1995, 135]. Während für die textlichen und


numerischen zumeist in gewissem Rahmen Integrationsroutinen vorhanden sind, stellen die sonstigen Informationen eher ein Problem dar.

Für die Integration von Informationen aus externen Datenbanken in ein MIS beschreibt Löbbe [Löbb1995] eine Vorgehensweise in drei Schritten, welche man auch für andere Quellen anwenden kann. Im ersten Schritt legt man die allgemeinen Ziele und Nutzererwartungen fest. Als Nächstes ermittelt man die konkreten Informationsbedarfe sowie Datenquellen. Den dritten und letzten Schritt bildet die technische Umsetzung. Grundsätzlich stehen für die Integration zwei Alternativen zur Auswahl: Entweder findet die Zusammenführung innerhalb des Unternehmens statt, was bedeuten würde, dass man die externen Daten im Unternehmen speichert (beispielsweise in einem Data Warehouse). Oder es wird ein integrierter Zugriff eingerichtet, der es dem Benutzer ermöglicht, direkt aus einer Software heraus auf die externen Quellen zuzugreifen. Einen Überblick über die jeweiligen Charakteristika der beiden Möglichkeiten bietet Abbildung 9. Weitere „Zwischenformen“ stellen Mertens/Schrammel dar [MeSc1977, 56-80]. Sie beschreiben ausführlich, welche Formen zentralisierter und dezentralisierter Organisation bei der Integration interner und externer Informationen sich innerhalb eines Unternehmens anbieten, und gehen hierbei insbesondere auf die alternativen Zuordnungen zu Abteilungen und Personen ein. Abbildung 8 zeigt, dass die Alternativen 1 und 2 gut in eine „klassische“ Unternehmensstruktur einzuordnen sind, während man die Möglichkeiten a-c als eigene Abteilungen oder Stabstellen (zentral oder dezentral) einstufen kann.

Abbildung 8 Formen der Organisation von Dokumentation und Information (angelehnt an [Mert2005])

Stellt man nun technische Alternativen der Datenintegration gegenüber (siehe Abbildung 9), so zeigt sich, dass in bestimmten Fällen eine Zusammenführung der Daten von Vorteil ist – dies trifft

Forschungsowie Produkt-und Prozess-entwicklung

Kunden-dienst

Vertrieb Beschaf-fung

Produk-tion

Versand

Lagerhaltung

Anlagenmanagement

Unter-nehmens-planung

Finanzen

Rechnungswesen

Personal

Recht

1 1 Direktionssekretariat

2 Controlling-Abteilung2

a) Werksbücherei/Fachbibliothek

b) Informationsreferent

c) Dokumentations- und Informationsabteilung


Kunden-dienst


Produk-tion

Versand

Lagerhaltung

Anlagenmanagement


Finanzen

Rechnungswesen

Personal

Recht


Kunden-dienst


Produk-tion

Versand

Lagerhaltung

Anlagenmanagement


Finanzen

Rechnungswesen

Personal

Recht

1 1 Direktionssekretariat

2 Controlling-Abteilung

1 Direktionssekretariat

2 Controlling-Abteilung2

a) Werksbücherei/Fachbibliothek

b) Informationsreferent

c) Dokumentations- und Informationsabteilung


vor allem für größere Unternehmen zu, welche durch langfristige Verträge gebunden sind. Diese nutzen die gleichen Daten tendenziell häufiger und haben ggf. bereits ein Data Warehouse implementiert. Gerade für kleine und mittelständische Unternehmen (KMU) ist der integrierte Zugriff interessant, da in diesem Fall geringere Fixkosten anfallen und man nur bei tatsächlicher Nutzung zahlen muss.

Zu bedenken ist indes, dass bei einem integrierten Zugriff in Echtzeit technische Restriktionen Probleme bereiten können. Ein Beispiel hierfür stellt das System CI Spider von Chen et al. dar [ChCZ2002]. Dieses benötigt zwar keine Index-Datenbank, sondern sucht die vom Anwender benötigten Informationen erst im Augenblick der Anfrage.

3.8.1 Inhaltliche Rahmenbedingungen

Je nach Bedeutung der Entscheidung gelten bestimmte grundlegende Verwendungsvoraussetzungen für externe Daten. Bevor ein Unternehmen diese zur Entscheidungsunterstützung nutzt, sollte der Entscheider die Wichtigkeit der folgenden Punkte untersuchen:

1. Stichprobe muss relevant und groß genug seinDies trifft vor allem auf externe Daten zu, die anhand von Befragungen oder Schätzungen erhoben werden, wie z. B. Marktforschungsinformationen. Besteht beispielsweise die Stichprobe für die Analyse eines Massenguts nur aus 10 Kunden, so ist die Repräsentativität der daraus gezogenen Aussage mindestens anzuzweifeln. Die benötigte Stichprobengröße ist zwar grundsätzlich unabhängig von der Grundgesamtheit, für die Zuverlässigkeit der Aussage aber von Bedeutung.

Abbildung 9 Gründe für die beiden Alternativen der Datenintegration

GrGrüünde fnde füür die r die DatenzusammenDatenzusammen--ffüührunghrung

GrGrüünde fnde füür einenr einenintegrierten Zugriffintegrierten Zugriff

1. Unterschiedliche

Anwender-Ansprüche

2. Keine Implementierung

eines Data Warehouse

3. Echtzeit-Informationen

4. Individuelle Auswahl der

Quellen

1. Viele statische Daten

2. Zugriffszeiten/

Verfügbarkeit

3. Langzeitverträge

4. Häufig genutzte Daten

GrGrüünde fnde füür die r die DatenzusammenDatenzusammen--ffüührunghrung

GrGrüünde fnde füür einenr einenintegrierten Zugriffintegrierten Zugriff

1. Unterschiedliche

Anwender-Ansprüche

2. Keine Implementierung

eines Data Warehouse

3. Echtzeit-Informationen

4. Individuelle Auswahl der

Quellen

1. Viele statische Daten

2. Zugriffszeiten/

Verfügbarkeit

3. Langzeitverträge

4. Häufig genutzte Daten


2. Relative/absolute Unabhängigkeit der QuelleEin (Qualitäts-)Urteil, welches beispielsweise die Stiftung Warentest abgibt, sollte einen anderen Stellenwert als ein Ergebnis haben, das einem „unternehmensnahen“ Labor entstammt.

3. Dauerhafte VerfügbarkeitFür eine relevante Information kann ein bestimmter Lieferant nur dann empfohlen werden, wenn eine längerfristige Verfügbarkeit der Daten zugesichert ist. So ist der Anwender darauf angewiesen, dass die benötigten Daten auch wirklich im Moment der Entscheidung bereitstehen.

4. Regelmäßige AktualisierungWerden Informationen in einem regelmäßigen Abstand benötigt, was für die meisten Daten bei typischen Entscheidungen zutrifft, so folgen daraus bestimmte Ansprüche an die Quelle. Selbst wenn ein Datenlieferant einmalig eine bedeutsame Untersuchung oder Studie zur Verfügung stellt, erfüllt er die Verwendungsvoraussetzungen unter Umständen nicht, wenn er die Informationen nicht regelmäßig aktualisiert. So ist eine Studie über Außenhandelsbeziehungen mit Tschechien, die nach dem Beitritt zur Europäischen Union (EU) nicht angepasst wurde, nur noch bedingt aussagekräftig.

5. Gängiges Format/passende DarstellungsformNicht erst seitdem Virenbefall immer wieder gesamte Unternehmensnetzwerke außer Betrieb setzt, gehen mehr und mehr Unternehmen zu einer relativ restriktiven Software-Politik für ihre Mitarbeiter über. Häufig dürfen diese nur noch Standardprogramme verwenden und haben keine Rechte, weitere Programme zu installieren. Daher sollten aus externen Quellen stammende Informationen in einem möglichst geläufigen Format vorliegen.

Alternativ zum Entscheider könnte ein Redakteur oder Administrator, der eine vorhandene Quellensammlung pflegt und erweitert, diese Kriterien bereits vor der Aufnahme untersuchen. In diesem Fall gäbe es die Möglichkeit, Ergebnisse der Prüfung dem Endanwender auf Wunsch in einem ergänzenden Kommentar anzuzeigen.

Betrachtet man die alternativen Informationen hinsichtlich ihrer Integration, so kommt man zu folgender formaler Unterscheidung, die eine Komprimierung der acht in Abbildung 6 gezeigten Stufen ist:

1. Rohdaten (Stufe 1)Hierbei handelt es sich um Zahlen- oder Ziffernkolonnen. Der Entscheider oder ein Administrator muss sie erst in eine sinnfällige Form bringen, bevor eine Aussage bzw. Schlussfolgerung aus ihnen abzuleiten ist.


2. Reine Metadaten (Stufe 2)Wie in Abschnitt 3.6 beschrieben, dienen diese der Beschreibung der eigentlich benötigten Datensätze. Im Rahmen einer Integration können vor allem die Angaben zum Alter, zum Thema sowie zu Stichwörtern der Quelle von Bedeutung sein.

3. Aufbereitete Informationen (Stufen 3, 4 und 5)Hier handelt es sich um anwendungsorientiert aufbereitete Daten. Im Fall einer Markteinführungsentscheidung würden somit lediglich die für den konkreten Markt benötigten Daten, ggf. nicht nur als Zahl, sondern auch in Form einer Grafik, die eine zeitliche Entwicklung einbezieht, integriert.

4. Analysen (Stufen 6, 7 und 8)Eine Analyse geht noch einen Schritt weiter. Sie bietet ergänzend zu einer reinen Auflistung von Daten auch bereits vorgefertigte Auswertungen an. Ein Beispiel wäre in diesem Fall, wenn nicht nur die aufbereiteten Zahlen für den Markteintritt sondern auch eine Analyse selbiger geliefert würde. So könnte eine Analyse zusätzliche qualitative Informationen und Einschätzungen sowie Interpretationen der vorhandenen Daten beinhalten.

Ebenso wie bei den Verwendungsvoraussetzungen gilt auch hier, dass die Relevanz dieser Unterscheidungskriterien im Einzelfall zu betrachten ist. So mag ein Controller, der im Umgang mit umfangreichem Zahlenmaterial geschult ist, bereits aus Rohdaten die notwendigen Erkenntnisse ziehen können. Ebenso gibt es Marktforscher, die anhand umfangreicher, nur geringfügig aufbereiteter Informationen einen Markttrend zu erkennen vermögen. Andererseits werden nur wenige Vorstandsvorsitzende bei der Entscheidungsfindung auf vorbereitete Analysen verzichten wollen.

An dieser Stelle des Entscheidungsprozesses ist somit die Individualisierung gefragt. Ziel ist es, dem einzelnen Anwender auf Grund seiner Rolle und seiner persönlichen Vorlieben möglichst passgenaue Daten zur Verfügung zu stellen.

3.8.2 Ausgewählte Beispiele für technische Möglichkeiten

Neben den inhaltlichen Kriterien sind auch technische Rahmenbedingungen der Integration zu betrachten. Der folgende Abschnitt beschreibt verschiedene Alternativen und untersucht ihre Besonderheiten.

3.8.2.1 Produkt- und Datenbank-Schnittstellen

Eine Möglichkeit sind Produktschnittstellen zu anderen Programmen wie beispielsweise von SAP oder Siebel, über die man direkt Daten aus weiteren internen Systemen integrieren kann. Die andere Alternative stellen Verbindungen zu Datenbanken dar, die mit Techniken wie Object


Linking and Embedding (OLE), Open Database Connectivity (ODBC) oder Java Database Connectivity (JDBC) funktionieren.

3.8.2.2 XML/NewsML

Von großer Bedeutung für die Integrationsmöglichkeiten externer Daten sind die Extensible Markup Language (XML) und ihre Spezifizierung News Markup Language (NewsML). Sie sind Sprachen zur inhaltlichen Formatierung und Annotierung von Inhalten. Teile der Dokumente können mithilfe so genannter Tags mit frei wählbaren Wörtern annotiert werden, um sie so in einem bestimmten Kontext sinngerecht zu deuten. XML wird auch als semi-strukturiert bezeichnet, da es eine „Kreuzung“ aus freiem Text und definierten Datenstrukturen ist. Durch die zwanglose Bezeichnung der Tags tritt allerdings ein terminologisches Problem auf, denn gleiche Benennungen können unterschiedliche Bedeutungen haben oder in verschiedenen Sprachen ausgedrückt werden.

Lösungsansätze bieten Standardisierungen, die Regeln und Bedeutungen für vordefinierte Tags zur Verfügung stellen. Beispiele sind ebXML (electronic business Extensible Markup Language) für den elektronischen Geschäftsverkehr, LegalXML zur Bezeichnung rechtlicher Dokumente und NewsML. NewsML wurde erstmals im Jahre 2000 als Format vom International Press Telecommunications Council (IPTC), das unter anderem auch für den NITF-Standard (News Industry Text Format) verantwortlich ist, in der Version 1.0 verabschiedet. Seit Oktober 2003 liegt es in der Version 1.2 vor. Es dient dem Austausch von Nachrichten und Artikeln zwischen Presseredaktionen, Nachrichtenagenturen und den Konsumenten. Eine Zielgruppe stellen Unternehmen dar, die in ihrem Intranet ein aktuelles Angebot an Presseartikeln bereithalten möchten.

Zu den Eigenschaften des Formats NewsML zählt die Möglichkeit, Beziehungen zwischen einzelnen Artikeln herzustellen oder sie beispielsweise nach Themen zu gruppieren. Eine Nachricht kann aus mehreren Elementen bestehen, die wiederum in verschiedenen Formaten vorliegen dürfen. Eine Pressemitteilung, die per NewsML zur Verfügung gestellt wird, kann den Inhalt in mehreren Sprachen vorhalten und Bild- sowie Videomaterial in verschiedenen Anzeigeformaten mitliefern.

Um rechtlichen Problemen vorzubeugen, enthalten die Metadaten der jeweiligen Elemente auch Information über Urheberrechte und Nutzungsvereinbarungen.

Inhalte auf Basis von NewsML werden unter anderem von Reuters, der Deutschen Presse-Agentur (dpa) oder dem Wall Street Journal online angeboten. Da NewsML ein spezielles XML-Format ist, sollte eine Anbindung an Systeme, die schon XML verarbeiten können, keine Probleme bereiten [Cont2005].


3.8.2.3 Web Services

Sollen Daten über das Internet von anderen Anbietern integriert werden, so stellen Web Services eine Alternative dar.

Web Services wickeln den Austausch von Daten und Funktionalitäten zwischen unterschiedlicher Software ab und bedienen sich dazu einer serviceorientierten Architektur. Bei diesem Prinzip publiziert der Anbieter eines Dienstes diesen in einem Service-Verzeichnis, um ihn bekannt zu machen. Der Konsument wiederum durchsucht das Verzeichnis, wird fündig und bekommt die Adresse des Anbieters. Die anschließende Kommunikation erfolgt auf Basis von Fragen und Antworten [WeHa2004, 18]. Diesen Prozess veranschaulicht Abbildung 10.

Abbildung 10 Nutzung einer Web-Service-Architektur

Eine zukünftige Lösung zur Integration externer Daten könnten Web Services sein, die auf Basis des Semantic Web arbeiten. Würden die Beschreibungen der Produkte, Angebote und Dienstleistungen, die im Verzeichnisdienst abgespeichert sind, mit dieser zukünftigen Technologie erstellt, so könnte man eine automatische Anbindung erreichen.

3.8.2.4 RSS

Der Rich Site Summary (RSS) Service, auch als Resource Description Framework (RDF) bezeichnet, ist ein XML-Format zur Zusammenstellung von Webinhalten.

Er dient weniger dazu, komplette externe Informationen zu integrieren, als über Änderung der Quellen zu informieren. Ein Vorteil hiervon ist, dass der Interessent relevante Quellen nicht regelmäßig auf Aktualisierungen untersuchen muss, sondern über Neuigkeiten automatisch informiert wird. Hierbei ist es unbedeutend, ob es sich um einen Endanwender oder einen Administrator handelt. Der so genannte „RSS-Feed“ wird entweder personell in Form eines XML-strukturierten Dokuments oder aus einem CMS heraus erstellt. Bei beiden Varianten entscheidet der Ersteller darüber, was er als Änderung kennzeichnet. So vermeidet man, dass Belanglosigkeiten, wie beispielsweise das Einfügen eines Kommas, als Neuigkeit gemeldet werden.

Web Service

Verzeichnisdienst

Entscheider/Client

4. Anfrage

5. Antwort

1. Publikation2. Suche

3. Ergebnis

Web Service

Verzeichnisdienst

Entscheider/Client

4. Anfrage

5. Antwort

1. Publikation2. Suche

3. Ergebnis


Die eingehenden Änderungsmeldungen können wiederum ausgewertet und in Abhängigkeit von Aufgaben oder Rollen weiterverteilt werden.

Aktuell bieten RSS überwiegend Datenlieferanten an, die aus dem Bereich der Nachrichtendienste stammen. Aber auch zu juristischen Fragestellungen [HeHH2005], zu Neuigkeiten bezüglich Basel II [Corp2005] oder zu aktuellen Marketingtrends [Busi2004] mag man so genannte RSS-Feeds abonnieren.

Der Anwender kann für ihn interessante Informationen auf der Internet-Seite des Anbieters bestellen oder sich in einem RSS-Verzeichnis, wie z. B. „RSS-Verzeichnis.de“ [Gigo2005], mehrere für ihn relevante Dienste heraussuchen.

3.9 Bestimmungsfaktoren der Quellen und Lieferanten

Interessant ist zu diesem Thema die Erklärung, welche auf dem World Summit on the Information Society (WSIS), den die Generalversammlung der Vereinten Nationen initiierte, abgegeben wurde [WSIS2003]. Sie beinhaltet Richtlinien, wie man eine weltweite „Information Society“ erreichen kann. Demnach sind die Publikation von lokalen Informationen und deren Übersetzung ebenso zu fördern wie digitale Archive und Medien. Weiterhin wird die essenzielle Bedeutung der Informationen liefernden Quellen herausgestellt und betont, wie wichtig die Anpassung der Gesetzgebung für eine Weiterentwicklung ist. Dies zeigt, dass auch auf internationaler Ebene ein Interesse besteht, ja sogar die Notwendigkeit gesehen wird, Informationsquellen zu digitalisieren und zugängig zu machen.

Die vorab identifizierten Informationsbedarfe sollen unterschiedliche Quellen abdecken. In einigen Bereichen besteht die Möglichkeit, dass Stakeholder des Unternehmens sowohl die Rolle des Datenlieferanten als auch die des Empfängers einnehmen. Beispielsweise benötigt die Presse einerseits Informationen von Unternehmen, andererseits dient sie diesen auch als Informant. Während die Auswahlalternativen aus internen Quellen in Unternehmen zwingend begrenzt sind, muss man potenzielle externe Datenlieferanten erst identifizieren und beschreiben. Anschließend sind die gesammelten Informationen strukturiert zu hinterlegen. Die Vor- und Nachteile davon, ob dies durch den einzelnen Anwender oder eine zentrale Abteilung erfolgt, beschreiben Choudhury/Sampler [ChSa1997] ebenso wie Mertens/Schrammel [MeSc1977]. Berührungspunkte ergeben sich hier auch zum Forschungsprojekt AIDAR des FORWISS (Bayerisches Forschungszentrum für wissensbasierte Systeme) [Stöß2002a/Stöß2002b/Stöß2005].

Den Sachverhalt, dass die Gruppe der Stakeholder sowohl Datenlieferanten als auch deren Empfänger sein können, zeigt Abbildung 11.


Abbildung 11 Stakeholder und externe Datenlieferanten

Im Laufe des Forschungsprojekts wurde eine Sammlung von Datenquellen angelegt. Diese entspringt teils Internetrecherchen, teils stammt sie aus Publikationen wie beispielsweise dem Recherchehandbuch von Goemann-Singer et al. [GoGW2004]. Um diese Informationen strukturiert zu erfassen, bot sich zuerst eine Darstellung in Form von Informationskarten an. Ein Beispiel hierzu findet sich in Tabelle 6.

Kriterium Datenlieferant: Öffentliche Einrichtungen

Name Bundesstelle für Außenhandelsinformation (BfAI)

Daten Markt-/Rechts- und Zollinformationen, Informationen über Direktinvestitionen im Ausland, Wirtschaftsentwicklungen in einzelnen Ländern

Datenformat Rundschreiben und Einzelauskünfte (können schriftlich oder mündlich erfolgen), „Nachrichten für Außenhandel“, „Mitteilungen der BfAI“, Informationen aus den Datenbanken („Länder und Märkte“, „Ausschreibungen im Ausland“, „Investitions- und Entwicklungsvorhaben“, „Geschäftswünsche ausländischer Unternehmer“, Zoll- und Rechtsdatenbank) der BfAI als PDF-Dateien

Kosten Detailinformationen aus den Datenbanken kostenpflichtig (2,50 € pro Detailinfo); einmalige Kosten für Zugangsdaten (Passwort usw.): 20,00 €

Bezahlung Kosten für Detailinformationen aus den Datenbanken per Rechnung oder Kreditkarte

Tabelle 6 Informationskarte „Datenquelle“

Rollen

Unternehmen

Marktforschung

Informations-dienstleister

Presse

Externe Datenlieferanten Stakeholder

EK-/FK-Geber

Lieferanten

Umwelt

Mitarbeiter

Kunden

Rollen

Unternehmen

Rollen

Unternehmen

RollenRollen

Unternehmen

Marktforschung

Informations-dienstleister

Presse

Externe Datenlieferanten

MarktforschungMarktforschung

Informations-dienstleisterInformations-dienstleister

PressePresse

Externe Datenlieferanten Stakeholder

EK-/FK-GeberEK-/FK-Geber

LieferantenLieferanten

UmweltUmwelt

MitarbeiterMitarbeiter

KundenKunden


Im nächsten Schritt wurden die Inhalte dieser Karten in eine Datenbank eingepflegt und ergänzt. Hierbei stellte sich heraus, dass die bisher verfolgte Art der Darstellung nicht ausreichte, um die tatsächlichen Zusammenhänge abzubilden, da teilweise ein Unternehmen mehrere Datenbanken anbietet. Daher erfolgte eine Trennung der Sammlung in die Tabellen „Datenquellen“ und „Datenlieferanten“. Während Letztere die Unternehmen und Institutionen beschreibt, welche die Informationen erfassen, aufbereiten und/oder zur Verfügung stellen, finden sich in der ersten die Beschreibungen der tatsächlichen Quellen. Hierzu zählen im Internet zugreifbare Datenbanken ebenso wie zum Herunterladen bereitgestellte Publikationen. Eine Auswertung und Bewertung der Inhalte beider Tabellen wird in Abschnitt 4.3 vorgenommen.

3.10 Möglichkeiten und Grenzen des Micro Purchase

Bislang beziehen beispielsweise Kunden von Marktforschungsinstituten Daten über regelmäßige, vordefinierte und oft recht umfangreiche Berichte, Rohdatensätze oder über ein Reporting-System. Dafür werden mit den Käufern meist langfristige Verträge abgeschlossen, in denen die Leistungen vorab genau definiert sind und für die pauschal eine Vergütung vereinbart wird. Micro Purchase steht für eine andere Vorgehensweise: Benötigte Daten kauft man nur noch entscheidungsbezogen und wenn möglich automatisiert ein. Der Begriff Micro Purchase bezeichnet den gesamten Kaufprozess, während sich das Micro Payment nur mit der Zahlungsabwicklung befasst. Nichtsdestotrotz werden beide Begriffe häufig synonym verwendet.

Die Nutzeffekte, aber auch die Risiken (durch Kannibalisierung eigener Produkte), die auf Anbieter von Informationen zukommen, hängen entscheidend von dem Preis sowie von der Art der Bezahlung ab. Um möglichst viele Kundengruppen anzusprechen, muss man mehrere Tarifvarianten anbieten, damit jeder Abnehmer für sich die beste Kosten-Nutzen-Relation auswählen kann [AlSk1998, 224]. Als besonderer Service ist es denkbar, dem Kunden vorab den zu entrichtenden Preis mitzuteilen, sodass er vor der tatsächlichen Transaktion noch einmal eine Kontrolle erhält und das Kosten-Nutzen-Verhältnis bewerten kann.

Sind die Quellen ebenso wie die Datenbedarfe identifiziert, so ist das Ziel, die Abrechnung möglichst ohne zusätzliche Medienbrüche zu gestalten. Dabei sind einige Besonderheiten im Bereich der möglichen Bezahlvarianten zu beachten. Hierzu fand im Jahre 2003 eine Untersuchung von 22 am Markt befindlichen Bezahl-Alternativen statt, die Ergebnisse finden sich in Abschnitt 4.2. Für die Zahlung von Klein- und Kleinstbeträgen gibt es allerdings noch weitere Bezeichnungen, welche die folgende Tabelle zur Erklärung kurz gegenüberstellt:


Kategorie Definition Typische Produkte

Pico Payment Zahlungsbetrag von weniger als 0,50 € Zeitungsartikel

Micro Payment Zahlungsbetrag von 0,50 € bis 10,00 € Bericht der Stiftung Warentest

Macro Payment Zahlungsbetrag ab 10,00 € Umfangreiche Studien und E-Books

Tabelle 7 Zahlungskategorien (in Anlehnung an [ADLe2005])

Allerdings ist diese Einteilung nicht unstrittig, es existieren ebenso Definitionen, nach denen ein Micro Payment nur im Bereich bis 5,00 € vorliegt, wie z. B. bei Gartner oder der IHK Hannover [Gart2004/IHKH2005].

Diverse Studien in der Vergangenheit behandelten den B2C-Bereich im E-Commerce und untersuchten unter anderem die Anforderungen der Privatnutzer an Zahlungsdienste aus verschiedenen Blickwickeln. Das Fazit hieraus ist, dass die bestimmenden Merkmale Sicherheit, Anonymität und eine einfache Handhabung ebenso sind wie die Möglichkeit, das Verfahren online und offline zu nutzen [Laue2005]. Vom Standpunkt der Anbieter aus ist die Sicherheit ebenfalls ein wichtiges Kriterium, aber auch der Verbreitungsgrad unter den Nutzern und die möglichst einfache Handhabung sind von hoher Bedeutung [ECIN2005a/Henk2001].

Aber wie sieht die Sicht eines Unternehmens als Kunde aus? Die folgende Tabelle zeigt eine Liste möglicher weiterer Kriterien, die für den Einsatz von Zahlungssystemen speziell im B2B-Bereich als Voraussetzung gelten können:

Kriterium Erläuterung

Internationale Nutzbarkeit Unternehmen oder Konzerne, die über Landesgrenzen hinaus agieren, benötigen Systeme, die nicht länderspezifisch sind.

Vermeiden von Medienbrüchen

Einsparungspotenzial bei elektronischer Rechnungsstellung und Bezahlung.

Belegbarkeit Für Unternehmen muss es, unter Umständen auch aus gesetzlichen Gründen (Belegpflicht), nachvollziehbar sein, für welche Leistungen Geld bezahlt wurde.

Tabelle 8 Kriterien für den Einsatz von Zahlungssystemen im B2B

Sind die Voraussetzungen geschaffen, so müssen sich der Kunde ebenso wie der Datenlieferant für ein oder mehrere Abrechnungsmodelle entscheiden. Es gilt zu untersuchen, ob ein Modell für den Einzelfall ebenso nutzbar ist wie für einen regelmäßigen Gebrauch. Meist stehen eine oder mehrere der folgenden Varianten zur Auswahl:


1. Subscriber-bezogenes Modell Die Abrechnung erfolgt pro Kunde oder pro nachgefragtem Produkt. Dieses Modell ist sehr transparent, denn für eine definierte Leistung ist ein eindeutig bestimmtes Entgelt zu bezahlen.

2. Bundling Bundles sind eine Mischung aus nicht immer klar definierbaren Leistungen. Die differenzierte Zuordnung von Leistung und Preis ist nicht in allen Fällen möglich.

3. Pay-per-Minute-ModellDer Anwender zahlt, meist ab der ersten Minute, so lange z. B. für den Zugriff auf eine Datenbank, bis er den Download abbricht oder die Datenbank verlässt.

4. Pay-per-Use-ModellDer Kunde zahlt einmalig für den Abruf der Inhalte.

5. Pay-per-PieceEs ist je abgerufener Information, wie beispielsweise einer Studie, ein fester Betrag zu zahlen.

6. ClubmitgliedschaftDas Clubmodell ist eine Zwischenform des Subscriber-bezogenen Modells und des Bundling. Durch die Mitgliedschaft erhält der Kunde Zugang zu Premiuminhalten und die Zugehörigkeit zu einer virtuellen Gemeinschaft.

Welche Alternative tatsächlich die passende ist, hängt neben den bereits genannten Faktoren von der Häufigkeit ab, mit der externe Daten vom jeweils gleichen Anbieter bezogen werden.

Bestandsaufnahme 40

4 Bestandsaufnahme Nachdem in den Kapiteln 2 und 3 die Rahmenbedingungen festgelegt und die Bestimmungsfaktoren beschrieben wurden, wird im Folgenden geschildert, welche Technologien heute bereits im Einsatz sind.


Das Konzept, in einem und über ein Unternehmen vorhandene Daten zur Entscheidungsunterstützung zu nutzen, kann heute unter anderem durch den Einsatz von MIS in Verbindung mit Data Warehouses umgesetzt werden. Ein Beispiel hierfür bietet der von Mertens et al. vorgeschlagene Multifunktionale Informations-Leitstand (MLS) für die Unternehmensführung [MMSG2005]. Analog zu Lager-/Produktionskonzepten, beispielsweise im Automobilbau, wird die Absicht verfolgt, die immer größer werdende Menge externer Daten erst dann nach passenden Informationen zu durchsuchen und diese zu integrieren, wenn man sie tatsächlich benötigt.

Das Ziel dieser Bestandsaufnahme ist es, zu klären, in welcher Form man externe Informationen zur Entscheidungsunterstützung aufbereiten und – möglichst automatisiert – in bestehende Systeme integrieren kann. Es wurde überprüft, in welcher Form man externe Daten bisher in die Software integrierte bzw. ob dies überhaupt möglich war. Parallel wurde bei diesen Produkten die Möglichkeit zur Entscheidungsunterstützung betrachtet. Nicht einbezogen wurden Produkte, die lediglich zur Analyse von Daten dienen, aber direkt keine Entscheidungsunterstützung beinhalten. Beispielhaft sei auf die umfangreichen Angebote aus dem Umfeld der Competitive Intelligence verwiesen, welche häufig entweder nur für spezielle Analysen geeignet sind (z. B. Forecast PRO für Prognosen, Heraklit für Systemdynamik und TEMIS TMS für Textmining) oder vor allem auf die strukturierte Ablage und Integration von Informationen abzielen (z. B. „askSam“), ohne diese direkt mit konkreten Entscheidungsanlässen zu verknüpfen. Die Untersuchungen erfolgten teils im Rahmen einer von der Verfasserin betreuten Projektarbeit am Bereich Wirtschaftsinformatik I der Universität Erlangen-Nürnberg [BBSS2004].

Um ein möglichst breites Untersuchungsfeld abzudecken, entstammen die betrachteten Produkte drei verschiedenen Kategorien. Dies sind zum einen Anwendungssysteme, deren Aufgabe das Content Management ist, zum zweiten BI-Lösungen und zuletzt Programme aus dem eher technisch orientierten Gebiet der Datenbanksysteme. Auch wenn eine Software zum Zeitpunkt der Untersuchung keine externen Informationen integrieren konnte, so mag man durch die Analyse dieser trotzdem wichtige Erkenntnisse über die Verarbeitung und Aufbereitung von Daten zur Entscheidungsunterstützung erlangen. Daher finden sich in der vorliegenden Bestandsaufnahme auch Programme, welche lediglich unternehmensinterne Informationen zur Verfügung stellen.

Eine alphabetische Übersicht über die betrachteten Produkte findet sich in Tabelle 9. Die Ergebnisse stammen aus frei zugänglichen Informationen der Hersteller, meist von deren In

Bestandsaufnahme 41

ternetseiten, unabhängigen Testberichten sowie gezielten Anfragen bei einzelnen Anbietern, um Unklarheiten auf Grund des vorliegenden Materials zu beseitigen.

Hersteller/Anbieter Produkt

Aidos Software Kai| Box

Business Objects Business Objects® Enterprise 6

Cognos Cognos® BI Series 7

Hummingbird Hummingbird Enterprise™

IBM DB2® Information Integrator for Content

Information Builders WebFOCUS

MicroStrategy MicroStrategy® 7i™ Plattform

MIS MIS DecisionWare

Oracle Oracle® E-Business Suite (besteht aus Oracle9i Datenbank, E-Business Intelligence Applications, Oracle9i Application Server)

ProDatO Integration Technology

i>Workbench, insbesondere i>KnowledgeManager

RedDot Solutions RedDot XCMS

SAP mySAP™ Business Intelligence

SAS SAS® 9.1 und TextMiner

Six Offene Systeme Six CMS 5.1 (Version 6.0 bereits vorhanden, aber keine Informationen verfügbar)

Tabelle 9 Übersicht der untersuchten Software

In Bezug auf die Integration externer Daten wurde untersucht, in welcher Weise die Produkte Informationen zusammenführen, aufbereiten und verwalten:

1. InformationszusammenführungEs erfolgte eine Auswertung der importierbaren Formate, wobei sowohl auf Quasi-Standards aus dem Microsoft-Office-Bereich (wie z. B. Doc und Xls) als auch beispielsweise XML- oder Grafikformate eingegangen wurde. Außerdem fanden Datenbank-, Internet- und Produktschnittstellen Berücksichtigung.

2. InformationsaufbereitungEs ist zu unterscheiden, ob die Daten automatisiert oder personell bearbeitet (d. h. kategorisiert, indiziert, umformatiert etc.) werden.

Bestandsaufnahme 42

3. DatenverwaltungOb die Daten zentral oder dezentral gespeichert werden, in welcher Form dieses geschieht und wie archiviert wird, waren hier die Kriterien.

In Bezug auf die Entscheidungsunterstützung wurden die Informationssuche, die Auswertung und Bearbeitung der Daten, die Möglichkeiten von Benachrichtigungen sowie die Bewertung der Informationsqualität betrachtet. Ein am Beispiel des Produktes WebFOCUS der Information Builders Inc. ausgefüllter Fragebogen findet sich in Anhang A.

Die untersuchten Produkte entstammen unterschiedlichen betrieblichen Aufgabenbereichen. Während einige (wie beispielsweise der Information Integrator) lediglich zur technischen Integration von Informationen gedacht sind, mag man andere unter dem Begriff „Business-Intelligence-Lösungen“ zusammenfassen. In unserem Zusammenhang wird von BI gesprochen, wenn es sich entweder um ein Produkt zum Filtern von Informationen aus der Informationsflut oder um spezielle IT für die Entscheidungsunterstützung handelt. (Die vielfältigen Bedeutungen dieses Begriff stellt Mertens kritisch dar [Mert2002].)

4.1.1 Aidos Software

Bei dem Produkt KAI| Box der Aidos Software AG handelt es sich primär um ein Werkzeug zur Integration von Informationen unterschiedlicher Herkunft. Ein Profil der KAI| Box, das dies auch widerspiegelt, findet sich in Abbildung 12.

Abbildung 12 Profil: Aidos KAI| Box

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Datenauswertung und -bearbeitung

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Bewertung der Informationsqualität

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Es stellt zwar Mitarbeitern aus verschiedenen Unternehmensbereichen für ihre Bedürfnisse aufbereitete Informationen zur Verfügung, eine Rollenorientierung ist allerdings nicht vorhanden. KAI| Box erfasst alle Informationen eines Unternehmens sowie relevanter unternehmensübergreifender Quellen. Hierbei ist auch die Anbindung kostenpflichtiger Internetquellen möglich.

Inhalte in verschiedenen Sprachen werden erkannt, die Metadaten automatisch extrahiert und auf Basis einer thematischen Analyse sowie einer Kategorisierung eine hierarchische und unternehmensspezifische Datenablage erstellt. Neben der automatischen Überwachung von Datenquellen kann das Produkt der Aidos Software AG ein auf dem XML-Format basierendes Archivierungssystem mit Versionsverwaltung vorweisen [Aido2005].

4.1.2 BusinessObjects

BusinessObjects™ Enterprise gehört zu den Business-Intelligence-Plattformen, die eine Entscheidungsunterstützung auf Grund der unternehmensinternen quantitativen Daten liefern. BusinessObjects™ Enterprise lässt sich anhand der Zugriffsrechte anpassen. Es handelt sich um ein berechtigungsorientiertes Rollenkonzept. Die Benutzer werden nach ihren Rechten und Rollen in vier Gruppen eingeteilt, wie die folgende Tabelle zeigt [Busi2005a]:

Benutzerprofil Rechte/Beschreibung

Reader Rechte zum Öffnen und Lesen statischer Berichte auf einer regelmäßigen Basis (täglich, wöchentlich)

Interactive Rechte wie „Reader“, plus:Aktualisieren der vorhandenen Dokumente und einfache Operationen in Analysen (Sortieren, Filtern)

Analyst Rechte wie „Interactive“, plus:OLAP (Online Analytical Processing) Funktionen wie „drill“, „rank“, „slice“ und „dice“

Advanced Rechte wie „Analyst“, plus:Abfragen der Daten, Erstellen der Berichte, Verschicken, Speichern und Veröffentlichen

Tabelle 10 BusinessObjects™ Enterprise – Individualisierung

Des Weiteren kann BusinessObjects™ Enterprise unternehmensinterne Daten aus anderen Systemen anbinden, wie z. B. aus dem Supply Chain Management und dem Customer Relationship Management [Busi2005b]. Was die Datei- und Datenformate betrifft, so können relationale Datenbanken, OLAP Cubes und „flache Dateien“, so genannte „flat files“, integriert werden [Busi2005a].

Bestandsaufnahme 44

Die Architektur der Datenintegration basiert auf einer semantischen Schicht („semantic layer“). Die Datenbanken werden durch so genannte „Universen“ in gängigen betriebswirtschaftlichen Begriffen (wie z. B. Einkauf oder Vertrieb) beschrieben. Alle „Universen“ bilden zusammen die semantische Schicht. Diese referiert also komplexe Datenbanken in einer für Anwender leicht verständlichen Weise [Busi2005a]. Die Benutzer müssen bei den Abfragen und Analysen weder spezifische Kenntnisse über die Struktur der Daten noch Kenntnisse der Datenbankmanipulationssprachen besitzen.

Dass die Stärken dieses Produkts vor allem in den Bereichen der Datenauswertung und der Informationseingabe liegen, zeigt auch das Profil der Software (Abbildung 13).

Abbildung 13 Profil: BusinessObjects™ Enterprise

4.1.3 Cognos

Die Cognos BI Series 7 stellt eine auf verschiedenen Komponenten basierende Business-Intelligence-Lösung dar. Diese bietet eine Vielzahl von Möglichkeiten zur Analyse, zur Prognose und zur Frühwarnung sowie zum „Reporting“ von (Unternehmens-)Datenbeständen an. Obwohl sie über vordefinierte Berichte für verschiedene Funktionsbereiche und die Möglichkeit, eigene Ad-hoc-Berichte, Analyse und Abfragen zu erstellen, verfügt, lassen sich diese jedoch nur auf Basis verschiedener Hierarchieebenen und nicht nach Rollen orientiert zuweisen.

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Datenverwaltung

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Mithilfe der Cognos Analytic Applications lassen sich zwar Systeme anderer Anbieter wie SAP oder PeopleSoft anbinden, eine Integration von strukturierten oder unstrukturierten Inhalten aus dem Internet ist jedoch nicht möglich. Dieses Problem wird durch die Zusammenarbeit mit IBM gelöst. Bereits im Juni 2003 wurde die Unterstützung des DB2 Information Integrator bekannt gegeben, die es ermöglicht, auch nicht-relationale Datenquellen einzubinden [Cogn2003]. Die Schwächen der eigenen Software, welche auch die letzten drei Kriterien des Profils (siehe Abbildung 14) verdeutlichen, fallen somit bei dieser Kombination nicht mehr ins Gewicht.

Abbildung 14 Profil: Cognos BI Series 7

4.1.4 Hummingbird

Die Software des Unternehmens Hummingbird besteht aus mehreren Komponenten. Mit Hummingbird BI wird ein Produkt angeboten, das der Entscheidungsunterstützung dient. Bei diesem lassen sich Abfragen, Berichte und der Zugang zu Informationen zentral über Zugriffsrechte für Benutzergruppen oder einzelne Profile zuweisen [Humm2005]. Dass dieses Produkt allerdings noch Schwächen gerade bei der Informationssuche und Bewertung hat, verdeutlicht das in Abbildung 15 dargestellte Profil.

Die Komponente Hummingbird ETL™ soll, laut der unternehmenseigenen Produktbeschreibung, jede Datenquelle in das unternehmensinterne System integrieren können. Hierbei kann man zwar eine große Palette unterschiedlicher Systeme (z. B. SAP R/3 und verschiedene Datenbanken)

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einarbeiten, aber die Aufnahme von Inhalten aus dem Internet ist nicht vorgesehen. Das XML-Format und Web Services werden zum Austausch zwischen Geschäftspartnern genutzt.

Abbildung 15 Profil: Hummingbird BI

4.1.5 IBM

Der DB2 Information Integrator for Content (IIC) von IBM ermöglicht die Integration sowohl strukturierter Daten über Schnittstellen aus relationalen Datenbanken oder über Web Services als auch unstrukturierter Daten, beispielsweise von WWW-Seiten. Zu diesen Datenquellen zählen neben Webseiten im HTML-Format (Hypertext Markup Language) auch Bitmap-Grafiken sowie digitale Inhalte in Audio- oder Videoformaten. Eine Besonderheit des IBM-Produkts ist, dass es die Integration in „Echtzeit“ [IBM2005a] durchführt, wodurch der Eindruck entsteht, die Daten kämen aus einer Quelle.

Bemerkenswert beim IIC ist die „Information-Mining-Komponente“. Diese bereitet Daten so auf, dass deren Inhalt bewertet und darin navigiert werden kann. Eine Kontexteinordnung wird durch Erkennen der Meta-Daten ermöglicht.

Typische Anwendungsgebiete der Komponente sind Wettbewerberanalysen oder die Überwachung von Nachrichten in der Presse. Im Falle der Wettbewerberanalyse ist es möglich, die Internet-Präsenzen von Konkurrenten auszuwerten und zu überwachen um so den Markt unter

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Beobachtung zu halten. Veränderungen in der Organisation eines Unternehmens oder der Start einer neuen Marketing-Kampagne werden automatisch erfasst und an die entsprechende Abteilung weitergeleitet. Auch können Informationen über die Produktpalette sämtlicher Mitbewerber eingepflegt und aufbereitet werden, um eine effektivere Marktposition zu erzielen und Produktentwickler zu unterstützen [IBM2005b].

Abbildung 16 Profil: DB2 Information Integrator for Content

Der DB2 Information Integrator for Content bietet als System zur Datenintegration auf Grund der Anwendungsgebiete zwar Ansatzstellen, auf die ein auf Rollen basierendes Entscheidungssystem aufbauen könnte, stellt aber selbst keine eigenständige Business-Intelligence-Lösung dar, was sich auch im Profil (siehe Abbildung 16) deutlich zeigt. Die Software lässt sich jedoch an bestehende Lösungen anbinden. Ein Beispiel hierfür ist Cognos BI Series 7.

4.1.6 Information Builders

WebFOCUS ist die Business-Intelligence-Software des Unternehmens Information Builders. Die Funktionen für das Berichtswesen bezeichnet der Hersteller als rollenbasiert.

Der Administrator bildet zunächst so genannte Domänen (z. B. Domäne „Verkauf“ oder „Vertrieb“). Danach identifiziert er die Anwender und weist ihnen Benutzerkonten, Domänen und Benutzergruppen zu. Somit stehen den Anwendern auf Grund der eindeutig zugeordneten Identität

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Bestandsaufnahme 48

individualisierte Benutzungsschnittstellen, Berichtsinhalte und Zugriffsrechte zur Verfügung [Info2005a].

Die Domänenebene (Rollendomäne) bezieht sich auf die Anzahl und Art der Berichte, die ein bestimmter Rolleninhaber sehen darf. Die Ebene der Benutzerkonten (auch Zugriffsrechte auf Funktionen) bestimmt, welche Ad-hoc-Abfragen oder OLAP-Funktionen Benutzer verwenden können [Info2004]. Dieser Ansatz kann als eine Kombination des kompetenzorientierten und berechtigungsorientierten Rollenkonzepts [SüGi2003a] bezeichnet werden. Die Schwerpunkte der Software sind auch in ihrem Profil klar zu erkennen (siehe Abbildung 17).

Abbildung 17 Profil: WebFOCUS

Auch im Bereich der Überwachung und Benachrichtigung hat WebFOCUS interessante Ergebnisse erzielt. Berichte können einmalig und auch periodisch wiederkehrend bereitgestellt werden (täglich, wöchentlich, monatlich oder in einem beliebigen anderen Zeitintervall). Es besteht die Möglichkeit, die Erzeugung und Verteilung der Berichte ereignisgesteuert zu koordinieren, beispielsweise ausgelöst durch das Überschreiten eines kritischen Betrags. Darüber hinaus kann man Alarmmeldungen generieren. Die Anwender können Berichte auch abonnieren und die Benachrichtigung personalisieren [Info2005b].

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4.1.7 MicroStrategy

Die MicroStrategy 7i™-Plattform unterstützt Anwender bei deren Entscheidungen dadurch, dass Daten aus großen Datenmengen extrahiert und zu Informationen verarbeitet werden.

Mit der MicroStrategy 7i™-Plattform können Ad-hoc-Abfragen erstellt werden, wie z. B.: „Zeige mir die Kunden mit der größten Umsatzabweichung – und zwar aus der Gruppe der Kunden, die eine Standardabweichung von mehr als 15 % zum Durchschnitt der letzten sechs Monaten aufweisen.“ [Micr2005a]

Abbildung 18 zeigt ihr gesamtes Profil.

Abbildung 18 Profil: MicroStrategy 7i™ Plattform

Des Weiteren kann der Anwender beispielsweise finanzmathematische und statistische sowie multidimensionale OLAP-Analysen durchführen oder Data Mining, Hypothesentests und Extrapolationen zur Entscheidungsfindung nutzen [Micr2005b].

MicroStrategy Narrowcast Server™ ist die Komponenten der MicroStrategy 7i™-Plattform, mit welcher der Benutzer Daten überwachen und die nachträgliche Benachrichtigung der Benutzer umsetzen kann. Anwender können über Abweichungen von Sollwerten oder definierten Trends informiert werden. Darüber sind Berichte abonnierbar. Die Warnmeldungen und das Abonnement

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kann man nach gewünschten Zeitintervallen oder nach bestimmten Datenänderungen personalisieren [Micr2005c].

Mit der Komponente MicroStrategy Report Services™ werden Elemente wie Sprache, angezeigte Daten oder zulässige Pfade in den erstellten Berichten personalisiert. Die Anwender wählen aus vorgegebenen Listen gewünschte Einzelheiten. Die Wünsche der Benutzer erfasst in diesem Fall ein automatisierter Assistent [Micr2005d].

4.1.8 MIS

MIS DecisionWare ist ein Produkt der MIS AG, welche zur britischen Systems Union Group gehört. Die Komponenten der MIS DecisionWare sind für Planungen, Analysen sowie zur Berichtserstellung bestimmt. Die Programme greifen auf Data Warehouses unterschiedlicher Anbieter, auf OLAP und auf relationale Datenbanken zu. MIS DecisionWare kann jedoch auch mithilfe von MIS ImportMaster nur die im Unternehmen schon vorhandenen Daten extrahieren [MIS2004a].

Das Werkzeug MIS DeltaMiner, das die Bissantz & Company GmbH [Biss2005] herstellt, dient zur Gestaltung sowohl vorgefertigter als auch selbst definierter Analysen. Den Anwendern steht bei der Durchführung der Analysen eine Methodenbibliothek zur Verfügung. Diese Bibliothek umfasst u. a. traditionelle Methoden wie z. B. ABC- und Portfolioanalysen, Bewegungsanalysen, Verfahren zur Navigation in den Daten und Data Mining sowie die Segmentierung der Daten [MIS2004b].

Der MIS DeltaMiner sucht selbstständig nach Auffälligkeiten und Zusammenhängen in den analysierten Daten und schlägt den Benutzern die am besten geeigneten Methoden für ihre Analyse vor. Darüber hinaus meldet das System auffällige Disproportionalitäten und Verteilungsunterschiede, die mithilfe der integrierten Methoden identifiziert werden [MIS2004c]. Dass dessen Stärken vor allem im Bereich der Auswertung liegen, zeigt auch Abbildung 19.

Bestandsaufnahme 51

Abbildung 19 Profil: MIS DecisionWare

Eine weitere Möglichkeit ist die Kombination der MIS DecisionWare mit dem SAP Business Information Warehouse (SAP BW). Hierbei dient das SAP BW als Datenlieferant in Form eines Data Warehouse, die Auswertungen der Informationen erfolgen über die Software der MIS AG [MIS2004d].

4.1.9 Oracle

Oracle nutzt zur Umsetzung seiner so genannten „Daily-Business-Intelligence-Lösung“ die Oracle E-Business Suite. Diese besteht nicht aus einer Software, sondern stellt eine Zusammensetzung verschiedener Produkte dar. Benötigte Komponenten, wie beispielsweise Balanced Scorecards, können über Module, von denen es nach Angaben des Herstellers weit über hundert gibt, eingebunden werden. Als Speicherbasis nutzt Oracle die eigene Datenbank, die inzwischen in der zehnten Version vorliegt.

Die Lösung von Oracle bietet über 200 vordefinierte Informationsportale speziell für Führungskräfte. Diese enthalten wichtige Daten sowie Fakten und veranschaulichen diese grafisch. Weitere Informationen können aus einer Funktionsbibliothek hinzugefügt oder entfernt werden, um sich eine personalisierte Einstiegsseite zu erstellen. Oracle selbst spricht von so genannten „Role-Based Executive Portals“ [Orac2002]. Bei dieser Rollenbezeichnung handelt es sich vielmehr um eine funktionsorientierte Sicht. Typische Beispiele hierzu sind der Einkauf oder Verkauf.

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Bestandsaufnahme 52

Abbildung 20 Profil: Oracle E-Business Suite

Oracle nutzt zur Integration externer Daten das Format XML und Web Services (siehe Abschnitte 3.8.2.2 und 3.8.2.3). Diese beiden Möglichkeiten werden aber lediglich zur Business-to-Business-Integration und zur Anbindung von Service-Providern genutzt [Orac2005].

Weitere Integrationsmöglichkeiten sind unter dem Aspekt, dass die Oracle-Produktfamilie auf das mittlere und obere Management abzielt, auch nur bedingt notwendig. Entscheidungsunterstützende Funktionen, wie sie zum Beispiel ein Mitarbeiter in einem Call-Center bei der Lösung von Kundenproblemen benötigen würde, sind demzufolge nicht vorgesehen. Dass die Individualisierung trotzdem nicht vernachlässigt wird, zeigt Abbildung 20.

4.1.10 ProDato Integration Technology

Die i>WorkBench ist ein Produkt der ProDato Integration Technology GmbH aus Erlangen. Das Unternehmen wurde 1999 als Spin-off des Lehrstuhls für Informatik 6 (Datenbanksysteme) der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg gegründet. i>WorkBench kombiniert und integriert die beiden Gebiete des Prozess- und des Wissensmanagements [ProD2004].

Das Produkt i>WorkBench besteht aus den beiden Modulen i>ProcessManager und i>KnowledgeManager, die über ein Transferprogramm i>TransferManager verbunden sind. Das

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Bestandsaufnahme 53

Modul i>ProcessManager wird zur Prozessmodellierung eingesetzt. Mit dem Modul i>KnowledgeManager werden zwei zentrale Fragen des Wissensmanagements beantwortet:

1. Wo wird Wissen abgelegt?

2. Wie kann man als Wissenskonsument dieses Wissen wieder finden?

Das Wissen wird zunächst durch das Definieren so genannter Dimensionen strukturiert. Dokumente werden dann in der Wissensbasis so abgelegt, dass sie einzelnen Dimensionen zugeordnet werden können [Jabl2001].

i>KnowledgeManager ermöglicht:

1. Definition der Zugriffsrechte für einzelne Benutzer und Dokumente.

2. Personalisierte Notifikation über E-Mail, wenn neue Dokumente in bestimmten Dimensionen hinzugefügt werden.

3. Überwachung des Zugriffs auf Dokumente.

Die zu integrierenden Dokumente kann man entweder direkt auf den Server laden, auf dem auch der i>KnowledgeManager installiert ist, oder Verweise auf Dokumente verwalten. Die Dokumente bleiben dann auf ihrer ursprünglichen Ablagestelle, sei es im Intranet oder im Internet. Die Referenzen werden regelmäßig auf Aktualität überprüft.

Falls die den Dokumenten zugeordneten Dimensionen geändert oder gelöscht werden, löscht der i>KnowledgeManager auch die Verweise auf die Dokumente oder verschiebt sie in andere Dimensionen [ProD2004].

Dass die beiden Module vor allem auf die Informationssuche, deren Überwachung und die Verwaltung spezialisiert sind, zeigt auch Abbildung 21.

Bestandsaufnahme 54

Abbildung 21 Profil: i>ProcessManager und i>KnowledgeManager

4.1.11 RedDot Solutions

Die RedDot Extended Content Management Suite ist ein Anwendungssystem für Prozesse im Zusammenhang mit Inhalten und Dokumenten. RedDot XCMS ist modular aufgebaut und daher schrittweise erweiterbar. Auf Grund der Suchmechanismen kann man RedDot XCMS auch als ein Werkzeug für die Entscheidungsunterstützung heranziehen.

Mit dem Modul RedDot Content Collaboration Server kann man alle Inhalte erforschen, unabhängig davon, ob es sich um Bestandteile eines Dokumentes, einer Notiz, eines Projektes oder eines Workflows handelt. Zusätzlich lassen sich auch die entsprechenden Metadaten kontrollieren [RedD2005].

RedDot XCMS integriert Suchfunktionen des Knowledge-Retrieval-Spezialisten Verity™. Dadurch werden neben der Recherche mit Booleschen Operatoren auch Wort- und Ähnlichkeitssuche sowie eine Datensuche, die auf Fonemen und Morphemen basiert, und Volltextsuche ermöglicht. Die Abfragen sind auch kombinierbar. Darüber hinaus kann man Inhalte anhand bekannter Informationen wie Autor, Verfasser oder Erstellungsdatum aufspüren. Unter Verwendung benutzerdefinierter Metadaten ist schließlich eine Inhaltssuche nach Kategorien möglich [RedD2004].

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Bestandsaufnahme 55

Es besteht die Möglichkeit, die Ergebnisse personalisiert auszuliefern. Dabei werden die Zugriffsrechte der einzelnen Anwender berücksichtigt, das heißt, nur wenn der Benutzer über die entsprechenden Lese- und Zugriffsrechte verfügt, werden die gefundenen Inhalte in die Ergebnisliste aufgenommen [RedD2004].

Abbildung 22 Profil: RedDot XCMS

4.1.12 SAP

SAP nutzt zur Realisierung seines Business-Intelligence-Produkts als Basis das Data Warehouse

SAP BW [SAP2005a]. mySAP™ Business Intelligence ist zudem im mySAP™ Enterprise Portal (SAP EP) eingebunden, damit die relevanten Informationen auch direkt dem Anwender mithilfe

eines Informationsportals geliefert werden können. Mit dem mySAP™ Enterprise Portal werden verschiedene Informationen und Dienste aus heterogenen Systemen zusammengeführt [SAP2005b].

Unter den untersuchten Produkten ist bei der Lösung von SAP die Rollenorientierung am stärksten ausgeprägt. Es steht eine Vielzahl von Rollen zur Verfügung, angefangen vom Vorstand bis hin zum Kundendienstmitarbeiter. Diese sind auf den Arbeits- und Kompetenzbereich des Angestellten abgestimmt und werden darüber hinaus ständig weiterentwickelt und ergänzt. Einem Benutzer können gleichzeitig mehrere Rollen zugeordnet werden.

Über das mySAP™ Enterprise Portal erhält jeder Benutzer auf seine Aufgaben und Rollen zugeschnittene Inhalte. Diese lassen sich personalisieren und sind je nach Branche des Unternehmens

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Informationssuche



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Individualisierung



Informationssuche



Datenaufbereitung

Datenverwaltung

Bestandsaufnahme 56

mit unterschiedlichen Inhalten aus internen oder externen Datenquellen gefüllt [SAP2005a]. Die Stärken, welche unter anderem im Bereich der Individualisierung liegen, spiegelt auch das in Abbildung 23 gezeigte Profil wieder.

Abbildung 23 Profil: mySAP™ Business Intelligence

Um die Informationsportale mit Inhalten zu füllen, setzt SAP neben der Einbindung verschiedener Anbieter über Web Services auf eine Kooperation mit Yahoo. Damit wird es möglich, Inhalte und Services aus dem Internet direkt in die rollenorientierten Sichten der Anwender zu integrieren [SAP2002].

Wollte ein Unternehmen neben der operativen Entscheidungsfindung, mit der sich diese Arbeit primär beschäftigt, eine Software auch zur Strategiefindung, -definition, -kommunikation und -umsetzung nutzen, so könnte es das SAP Strategic Enterprise Management (SEM) ergänzend hinzuziehen. Insbesondere dessen Erweiterung Business Analytics (BA), welche vor allem für Entscheidungen zur Verbesserung von Funktionen, wie beispielsweise mithilfe des HR Analytics, und Geschäftsprozessen geeignet ist, bietet interessante zusätzliche Möglichkeiten im Bereich der Datenauswertung und -bearbeitung.

4.1.13 SAS

Das Unternehmen SAS bietet mit SAS 9.1 eine Business-Intelligence-Plattform an, die speziell auf verschiedene Anwendergruppen zugeschnittene Informationen bereithält. Diese können für sie

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Individualisierung



Informationssuche



Datenaufbereitung

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Individualisierung



Informationssuche



Datenaufbereitung

Datenverwaltung

Bestandsaufnahme 57

relevante Daten via webbasierten Query- und Reportinglösungen mit Prognose-, Modellierungs- und Visualisierungsmöglichkeiten zur Entscheidungsfindung abfragen und so Berichte anderen Mitarbeitern über eine so genannte „Web Gallery“ im Intranet zur Verfügung stellen [SAS2005a].

Eine Rollenorientierung ist bei diesem Produkt nicht zu finden, es lassen sich lediglich über eine zentrale Administration Benutzerrechte zuweisen. Externe Informationsquellen sind vom einzelnen Anwender nicht bewertbar. Weiterhin stellt das SAS Analytic Intelligence eine erweiterte Auswahl von Methoden und Werkzeugen bereit, wie beispielsweise „Analysen mit schließenden und deskriptiven Modellen, Prognosen, Simulation und Optimierung“ [SAS2005a] unter Zuhilfenahme von Cluster-Analysen, Neuronalen Netzen oder auch Text-Mining-Funktionen.

Abbildung 24 Profile: SAS 9.1 und TextMiner

Der SAS TextMiner bietet im Rahmen des SAS EnterpriseMiner™ unter anderem Möglichkeiten, Webseiten zu analysieren, um so Informationen aus Quartalsberichten, Patentinformationen, Handelsregistern oder Internet-Präsenzen der Konkurrenz zu ziehen und aufzubereiten [SAS2005b]. Die unterschiedlichen Schwerpunkte der beiden Produkte verdeutlicht Abbildung 24.

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Individualisierung



Informationssuche



Datenaufbereitung

Datenverwaltung

Legende: = SAS 9.1; = TextMiner

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Individualisierung



Informationssuche



Datenaufbereitung

Datenverwaltung

Legende: = SAS 9.1; = TextMiner

Bestandsaufnahme 58

4.1.14 Six Offene Systeme

SixCMS 5.1 ist ein Content-Management-System des Unternehmens Six Offene Systeme GmbH. Das System bietet Funktionen zur Produktion, Verwaltung und Präsentation von Inhalten und ist als ein entscheidungsunterstützendes Programm auf der Basis qualitativer Informationen einsetzbar [Six2005].

In SixCMS wird die Individualisierung anhand der Zugriffsrechte realisiert. Das Unternehmen verwendet zur Erklärung des Rechtekonzepts die Bezeichnungen „Rollen“, „Filter“ und „Workspaces“.

1. Rollen definieren die Nutzerrechte.

2. Filter legen fest, welche Inhalte manipulierbar sind.

3. Workspaces sind Kombinationen der Rollen und Filter und bestimmen somit, welche Aktionen der einzelne Benutzer in Bezug auf bestimmte Inhalte ausüben darf. Ein Workspace beschreibt somit einen Aufgabenbereich [Six2005].

Die Content-Verwaltung stellt standardmäßig Schnittstellen für den Import von Dateien im CSV (comma-separated values)- und XML-Format bereit, zusätzlich können weitere zur Anbindung an Nachrichtendienste (alfa, dpa, Linopress) und zum automatischen Import anderer externer Quellen erstellt werden.

Ein weiteres Zusatzmodul zur Anbindung externer Daten ist das SixCMS_XQuery. Über diese Schnittstelle kann man mithilfe der Sprache XQuery externe Datenquellen abfragen und ebenso wie in SixCMS kann man abgelegte Datensätze anzeigen und ausgeben. Mit SixCMS_XQuery lassen sich z. B. folgende Tätigkeiten durchführen:

1. Abfrage eines Onlinelexikons

2. Abfrage von Onlineproduktverzeichnissen

3. Anbindung an Web-Suchmaschinen

Abgefragte Daten werden nicht in die SixCMS-Datenbank importiert, sondern bleiben in der externen Quelle. Das Modul ermöglicht somit eine Integration externer Daten in die Oberfläche der Software [Six2005].

Bestandsaufnahme 59

Abbildung 25 Profil: SixCMS 5.1

4.1.15 Zusammenfassung der Bestandsaufnahme

Die Basis der Bestandsaufnahme bildeten zwei Gruppen von Anforderungen an die Software. Die erste stellte Kriterien und Anforderungen an entscheidungsunterstützende Funktionalitäten dar, die zweite Kriterien und Anforderungen an Funktionen zur Integration unternehmensexterner Daten. Zwar erfüllten die analysierten Programme einzelne Kriterien, die gewünschte Kombination aller Anforderungen wurde jedoch bei keinem der Programme zufrieden stellend erreicht.

Die analysierten Softwareprodukte lassen sich grob in drei Untergruppen einteilen:

1. Software zur Entscheidungsunterstützung

2. Software zur Integration externer Daten

3. Software zur Entscheidungsunterstützung und Integration externer Daten

Die nachfolgende Tabelle stellt eine Auswahl der Produkte in Abhängigkeit vom Erfüllungsgrad der Bewertungskriterien dar.

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Individualisierung



Informationssuche



Datenaufbereitung

Datenverwaltung

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Individualisierung



Informationssuche



Datenaufbereitung

Datenverwaltung

Bestandsaufnahme 60

1. Software zur Entscheidungsunterstützung 1.1 mySAP™ Business Intelligence

1.2 Information Builders WebFOCUS

1.3 SAS 9.1

1.4 Oracle E-Business Suite

2. Software zur Integration externer Daten2.1 Aidos KAI| Box

2.2 DB2 Information Integrator for Content

2.3 mySAP™ Business Intelligence

2.4 Hummingbird BI

3. Software zur Entscheidungsunterstützung und Integration externer Daten3.1 mySAP™ Business Intelligence

3.2 Oracle E-Business Suite

3.3 Cognos BI Series 7 in Verbindung mit DB2 Information Integrator for Content

3.4 Aidos KAI| Box

Tabelle 11 Untergruppen der Bestandsaufnahme

Die Anwendungssysteme der ersten Untergruppe bieten individualisierte Entscheidungsunterstützung, die meist auf Basis der Zugriffsrechte rollenbasiert und personalisiert ist und nur unternehmensinterne Daten integriert. Als Basisinformationen verwenden die Programme entweder nur qualitative oder nur quantitative Informationen.

Externe Daten kann man lediglich mit Redaktionsaufwand, wie z. B. Umformatierung oder personellem Erfassen, integrieren.

Viele Produkte halten schon rollenbasierte oder zumindest personalisierte Informationen für die Mitarbeiter bereit. Dies wird beispielsweise durch Web-Oberflächen oder Intranet-Portale realisiert.

Bezüglich der Integration externer strukturierter Daten ist XML das bei den evaluierten Produkten am häufigsten vorzufindende Format. Einige dieser Produkte bieten außerdem zumindest teilweise die Einbindung von Web Services an. Auf Grund des aktuellen Entwicklungsstands ist diese Technologie allerdings für eine automatisierte Integration externer Dienstleistungen und Daten nur bedingt geeignet. Dies hängt vor allem von der Fortentwicklung der Standardisierung des Verzeichnisdienstes ab. Der Einsatz von Technologien des Semantic Web könnte hierbei in der Zukunft eine entscheidende Rolle spielen. Für unstrukturierte oder auch halb strukturierte Daten, wie beispielsweise Nachrichten, die im XML-Format vorliegen, gibt es bereits einige Produkte auf dem Markt, die in der Lage sind, Inhalte zu analysieren. Auf diese Weise ließen sich die

Bestandsaufnahme 61

Informationsbedürfnisse verschiedener Rolleninhaber decken. Man bedient sich verschiedener Text-Mining-Methoden, die wesentlich komplizierter sind als das herkömmliche Data Mining [MeBe2000, 165]. Die Konsequenz daraus ist der Einsatz darauf spezialisierter Software. Beispiele sind der SAS TextMiner, der IBM DB2 Information Integrator for Content oder das Produkt KAI| Box der Aidos Software AG.

Eine möglichst ideale Konfiguration mag man beispielsweise durch die Kombination der positiven Eigenschaften der mySAP™ Business Intelligence in Hinsicht auf die entscheidungsunterstützenden Funktionen und des DB2 Information Integrator for Content mit seinen Fähigkeiten zur Einbindung externer Daten erhalten. Eine derartige Lösung ist allerdings zurzeit noch nicht in Form eines standardisierten Produkts am Markt erhältlich.

4.2 Bezahlsysteme

Gerade im Hinblick auf mögliche Quellen sowie alternative Formen des Micro Payment ist auf Grund der sich ständig ändernden Marktsituation eine Untersuchung gegenwärtiger Entwicklungen zwingend notwendig. Diese erfolgte durch die Sichtung wissenschaftlicher Beiträge in Zeitschriften und bei Konferenzen. Parallel wurde der aktuelle Fortschritt in Bezug auf kommerzielle Angebote beobachtet. Dies geschah zum einen durch regelmäßige Analysen von Online-Seiten der bekannten Anbieter, zum anderen durch Bestellen von Newslettern und Recherchen im Internet.

Es wurden 22 aktuell am Markt befindliche Payment-Alternativen untersucht und die in Tabelle 12 gezeigte Morphologie entwickelt, um diese zu klassifizieren.

Nicht alle Zahlungsmittel eignen sich für jeden Bereich des Informationenhandels. So sind beispielsweise die Anwendungssysteme, die komplett eigenständig im Mobile Commerce funktionieren sollen, abhängig von den vorherrschenden Standards, wie beispielsweise UMTS (Universal Mobile Telecommunication System) oder GPRS (General Packet Radio Service). Ein Service, der mit Prepaid-Karten arbeitet, genügt im B2B unter Umständen der Belegpflicht nicht. Daher sind mögliche Einsatz-Szenarien ein zu berücksichtigender Faktor bei der Auswahl von Payment-Systemen.

Die geografische Ausrichtung ist das Merkmal, welches der Kreditkarte immer noch zu einer großen Beliebtheit verhilft. Die Reichweite des Bezahlmediums ist vor allem von Bedeutung, wenn ein Unternehmen im B2B-Bereich Daten international einkauft.

Bestandsaufnahme 62

Kriterium Ausprägung

Zahlungsumfeld MobileCommerce

**

ElectronicCommerce

****

StationärerHandel

**

B2B

*

C2C

**

Geografische Ausrichtung

Deutschland

*

Deutsch-sprachiger Raum *

Europaweit

*

Weltweit

*

Höhe der Zahlung Pico Payment

(≤ 0,50 €)

***

Micro Payment

(> 0,50 € und

≤ 5,00 €) ***

Macro Payment

(> 5,00 €)

****

Zahlungsfrequenz Je Zeiteinheit

*

Je Produkteinheit

***

Subskription

*

Abrechnungs-termin

Prepaid

*

ZeitgleicheZahlung

**

Nachträgliche Zahlung

***

Zahlungsmethode Smart Card/ Prepaid Card

*

Direct debit (EC-Karte)

**

Lastschrift

***

Rechnung

**

Kredit-karte

***

Telefonrechnung

**

Technologische Anforderung

Spezielle Software

*

Computer/ PDA

****

Internet-zugang

****

Handy

****

Kartenleser

*

Benutzeranzahl Einzelner Anwender

****

Übertragbar

*

Unterkonten möglich

Registrierung/ Anonymität

Ja

****

Nein

**

Sicherheit PIN

****

TAN

*

Keine

*

Beschränkbar auf bestimmte Angebote

Ja

****

Nein

Legende: *=1-5 Anbieter, **=6-10, ***=11-15, ****=mehr als 15

Tabelle 12 Morphologischer Kasten zum E-Payment

Bestandsaufnahme 63

Die Zahlungsfrequenz wird von der Art der verkauften Ware bestimmt. So kann ein Artikel in einigen Fällen z. B. nicht nur je Produkteinheit, sondern auch je Zeiteinheit bezahlt werden. Dies findet sich insbesondere bei der Nutzung von Online-Datenbanken zur Informationsrecherche.

Die technologischen Anforderungen aufseiten des Kunden erklären in Teilen die Akzeptanz bzw. Ablehnung einiger Bezahlverfahren. Je mehr Aufwand, sowohl zeitlich als auch finanziell gesehen, für den Einsatz einer Lösung notwendig ist, desto geringer ist ihre Akzeptanz am Markt. Ein Beispiel hierfür stellt der bisher sehr geringe Erfolg der Geldkarte im Internet dar. Um diese nutzen zu können, muss der Kunde einen speziellen Kartenleser kaufen und an seinen Computer anschließen.

Die Anzahl möglicher Benutzer spielt gerade im Bereich B2B eine entscheidende Rolle. Denn sollen einzelne Mitarbeiter entsprechend ihrer Aufgabe das Recht zum Einkauf im Rahmen eines Unternehmenszugangs erhalten, so muss das System Unterkonten-fähig sein.

Auch die Beschränkung auf bestimmte Angebote ist im betrieblichen Umfeld wichtig, will man vermeiden, dass Angestellte auf Kosten des Unternehmens Informationen für den privaten Gebrauch einkaufen.

Aus diesen Kriterien und dem Grad ihrer Erfüllung ist das Fazit zu ziehen, dass zwar durchaus eine große Variantenvielfalt der Bezahlsysteme existiert, die sich für den Einsatz im Micro Purchase eignen. Allerdings war zum Zeitpunkt der Untersuchung kein System am Markt zu finden, welches alle Kriterien erfüllte, um einen automatisierten Bezug von entscheidungsrelevanten Daten zu ermöglichen. Interessant ist allerdings die von Reichmayr/Alt beschriebene Alternative, auch für die Zahlungsabrechnung Web Services zu nutzen [ReAl2004]. Sollten diese auch bei der Integration der Daten zum Einsatz kommen, so könnten sich interessante Synergieeffekte ergeben.

4.3 Datenquellen und -lieferanten

Neben den bestehenden Softwaresystemen und alternativen Bezahlformen stellen die Datenlieferanten einen weiteren entscheidenden Faktor dar.

4.3.1 Besonderheiten der Datenquellen

Eine Kernfrage bei der Untersuchung der Inhalte war, welche Unternehmensbereiche man besonders gut (bzw. einfach) mit externen Informationen versorgen kann und zu welchen Themen verfügbare Daten auch heute noch eher rar sind.

In der folgenden Grafik sind jedem Bereich im Unternehmen beispielhaft die Anzahl der im Rahmen des Forschungsprojekts gesammelten Quellen zugeordnet, die für diesen potenziell relevante Informationen beinhalten.

Bestandsaufnahme 64

Abbildung 26 Anzahl von Quellen je Funktionsbereich

Es ist deutlich zu erkennen, dass es bei den untersuchten, aktuell am Markt vorhandenen Quellen Schwerpunkte gibt. So kann man bei operativen und strategischen Fragen der Unternehmensplanung auf eine Vielzahl von Unternehmen zurückgreifen, die Angebote von Rohdaten bis hin zu kompletten Analysen offerieren. In diesem Bereich findet sich außerdem die umfangreichste Ausrichtung nach Branchen, die Daten sind teilweise regionsabhängig erhältlich und es gibt Angebote, die sich speziell an KMU richten, d. h. von der Unternehmensgröße abhängig sind. Somit ist die Situationsorientierung hier besonders ausgeprägt.

Ein zweiter Bereich, der einen hohen Deckungsgrad aufweist, ist der juristische. Hauptsächlich fallen hier die umfangreich vorhandenen Angebote bezüglich Patenten und Schutzrechten auf, die Recherchen in vielen Ländern und nach diversen Kriterien erlauben. Interessant sind aber teilweise auch Quellen, von denen man es auf den ersten Blick vielleicht nicht erwartet hätte. So wirbt beispielsweise Compu-Weather damit, dass mithilfe ihrer detaillierten Wetterdaten bereits Unternehmen diverse Gerichtsverfahren gewannen [Comp2005].

Beim Thema Finanzen und Rechnungswesen liegt der inhaltliche Schwerpunkt überwiegend auf Informationen von den Finanzmärkten und in der Kreditorenbuchhaltung. Hier sind, nimmt man die Position von Entscheidern an, bisher nur wenige auf die Situierung ausgerichtete Quellen zu finden, die Individualisierung beschränkt sich meist auf den subjektiven Bereich. Die tatsächliche Anzahl der Quellen, welche Daten zu Finanzmärkten anbieten, ist deutlich größer als die erfasste Menge. Da aber zwischen den Angeboten kaum inhaltliche Unterscheidungen bestehen, wurde aus Effizienzgründen darauf verzichtet, weitere inhaltlich gleichartige Anbieter zu erfassen.

Der Bereich Forschung und Entwicklung kann insbesondere Informationen zu Förderprogrammen, zu neuen technischen Entwicklungen und zu Kooperationspartnern extern beziehen. Die Anbieter


Kunden-dienst


Produk-tion

Versand

Lagerhaltung

Anlagenmanagement


159

Finanzen undRechnungswesen

Personal

Recht

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27

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34 8 11 4 0

0

Funktions-übergreifende

Bereiche103


Kunden-dienst


Produk-tion

Versand

Lagerhaltung

Anlagenmanagement


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Finanzen undRechnungswesen

Personal

Recht

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34 8 11 4 0

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Bereiche103


Bereiche103

Bestandsaufnahme 65

stammen in diesem Fall häufig aus dem öffentlich-rechtlichen Umfeld oder sind Branchenverbände. Daher finden sich zumindest in Teilen situierte Quellen.

Im Vertrieb und Kundendienst liegt der Schwerpunkt klar auf Informationen aus der Marktforschung. Ähnlich wie im Finanzbereich wurde auch hier auf eine umfangreiche Erfassung, beispielsweise der über 900 Mitglieder des Berufsverbands Deutscher Markt- und Sozialforscher (BVM), verzichtet und anstelle dessen versucht, einen möglichst fassettenreichen Überblick zu geben. Allerdings finden sich als Ersatz für die Einzeleinträge mehrere Übersichtsverzeichnisse in der Datenbank, wie neben dem BVM z. B. das Greenbook der American Marketing Association (AMA). Aber auch „einfache“ Kundendaten können von Interesse sein. Ein Beispiel stellt das Internetportal RISER (Registry Information Service on European Residents) dar, das als so genannter eGovernment-Dienst Unternehmen die grenzüberschreitende Recherche und Überprüfung von amtlichen Adressinformationen gestattet. In der Pilotphase, die seit September 2004 läuft, sind Daten aus Österreich, Irland und Deutschland verfügbar [ECIN2005b].

Im Laufe der Recherchen stellte sich heraus, dass vor allem in der Beschaffung, der Produktion, im Anlagenmanagement, beim Versand sowie in der Lagerhaltung bisher nur wenige Angebote existieren. Daher beschäftigte sich eine am Bereich Wirtschaftsinformatik I der Universität Erlangen-Nürnberg verfasste Diplomarbeit mit der Frage, inwiefern man auch in diesen Abteilungen ggf. Verwendung für Daten findet, die in der Marktforschung bereits vorliegen [Eden2005].

Interessant sind außerdem Quellen, die dem ersten Anschein nach keine Relevanz für betriebliche Entscheidungen haben, wie beispielsweise eine Internetseite, welche die Ergebnisse des Super Bowl veröffentlicht. So gilt mittlerweile in Börsenkreisen der so genannte „Super-Bowl-Indikator“ als Hinweis auf die Entwicklung der Börse in Abhängigkeit vom Ergebnis des Spiels [Börs2005].

Abschließend bleibt festzustellen, dass eine Vielzahl von Angeboten entweder relativ breit gefächert ist und man sie daher nur schwer einem einzelnen Fachgebiet zuordnen kann. Oder sie gehören zum anderen Extrem der sehr spezialisierten Datenquellen, die nur für einzelne besondere Aufgaben von Bedeutung sind.

4.3.2 Besonderheiten der Datenlieferanten

In Bezug auf die Lieferanten ergaben sich verschiedene interessante Erkenntnisse. So zeigte eine Untersuchung der Rechtsformen, dass eine nicht unerhebliche Anzahl von Vereinen spezielle Informationen für ihre Mitglieder zur Verfügung stellen und auch eine relativ große Anzahl von Unternehmen aus dem öffentlich-rechtlichen Bereich Daten anbieten (siehe Tabelle 13).

Bestandsaufnahme 66

Rechtsform Anzahl Datenlieferanten

GmbH (+& Co. KG) 90

Öffentlich-rechtlich 63

e. V. 34

AG 25

Inc. 16

Ltd./Plc./LLC/SA 13

OHG 2

Sonstige/unbekannt 96

Tabelle 13 Datenlieferanten und ihre Rechtsform

Dies ist besonders bemerkenswert, da hier häufig eine Verbindung zur Situierung (siehe Abschnitt ) herzustellen ist. So sehen es zum einen Branchenverbände als Bestandteil ihres Serviceangebots an, für ihre Mitglieder besonders relevante Daten zur Verfügung zu stellen. Ein Beispiel hierfür ist der Verband Deutscher Maschinen- und Anlagenbau e. V. (VDMA). Dieser bietet detaillierte Informationen für speziell von ihm betreute Branchen, wie z. B. Antriebstechnik, Prüfmaschinen oder Luftreinigung, an. Zum anderen sind öffentliche oder von öffentlicher Hand geförderte Institute gehalten, in ausgewählten Gebieten (Wirtschafts-)Forschung zu betreiben und die Ergebnisse der Allgemeinheit, beispielsweise über das Internet, zur Verfügung zu stellen. So kann man auf der Internetseite des Deutschen Instituts für Wirtschaftsforschung (DIW) den STATFINDER (Flexible InterNet Delivery of Economic Related Statistics = „Flexibler Internetabruf wirtschaftsbezogener Daten“) nutzen, um Bauvolumen nach Regionen, Baubereichen und Produzentengruppen zu berechnen, sich Zeitreihen des ifo-Konjunkturtests ausgeben zu lassen oder nach Bundesländern geordnete Industriestatistiken abzurufen.

Nichtsdestotrotz ist eine große Anzahl der Quellen gewerblicher Natur. Da dies nicht anders zu erwarten war und daher aus Forschungssicht keine besondere Erkenntnis ist, wird auf diese erst an zweiter Stelle eingegangen. Trotzdem ließen sich auch hier interessante Beobachtungen machen. So finden im Bereich der professionellen Informationslieferanten, wie auch aus anderen Wirtschaftszweigen bereits bekannt, seit einigen Jahren Konsolidierungen bzw. „Übernahmeschlachten“ statt. Zwar werden nach außen hin die bekannten Firmennamen als Marken weitergeführt, doch stehen dahinter mittlerweile einige wenige Großunternehmen. So gehören zur Gruppe The McGraw-Hill Companies mittlerweile unter anderem Standard & Poor's, die BusinessWeek und platts (ein Informationsdienstleister für den Sektor „Energie“), während die seit 1983 zugehörige Data Resources Inc. bereits 2001 wieder ausgegliedert wurde und seitdem gemeinsam mit der Wharton Economic Forecasting Associates (WEFA) als Global Insight Inc. firmiert. Den gleichen Trend beobachten auch Marktforscher, hier haben alle großen Unternehmen

Bestandsaufnahme 67

in den letzten Jahren unterschiedlichste kleine „Spezialforschungsinstitute“ aufgekauft und wachsen nicht mehr nur durch die eigenen Umsatzsteigerungen, sondern vor allem auch durch Zukäufe aus der eigenen Branche [Banz2005]. Ein anderes Beispiel stellt die VNU Business Publications Ltd. dar. Während zu den Verlagsprodukten der Sparte „VNU Business Media“ in Deutschland unter anderem PC Direkt und PC Professional gehören, ist der Sparte „VNU Marketing Information“ seit 2001 ACNielsen zugeordnet. Außerdem ist die Übernahme der IMS Health im Sommer 2005 geplant [Fina2005].

Auch abgesehen von Übernahmen kommt es immer wieder vor, dass mehrere Unternehmen die gleiche Datenquelle, häufig in Form einer Datenbank bzw. eines Datenbankzugriffs, parallel anbieten. Eine mögliche Erklärung liegt darin, dass die Vertreiber grundsätzlich mit ihrem Angebot unterschiedliche Märkte (z. B. regionale Differenzierung) oder verschiedene Kundengruppen (z. B. Mittelstand versus Konzerne) ansprechen. Eine andere Begründung ist, dass der Ersteller der Informationen möglichst geringe Ressourcen im Vertrieb binden, gleichzeitig aber potenziellen Kunden eine große Auswahl an Vertragspartnern bieten will. Ein Beispiel hierfür ist die Deutsche Börse AG. Die von ihr gespeicherten Kursdaten zum Handel kann ein Interessent entweder direkt vom Unternehmen beziehen, wenn er das gesamte Paket aller verfügbaren Kurse haben möchte, oder stattdessen einen Vertrag mit einem so genannten „Vendor“ abschließen, bei dem er eine Auswahl, z. B. nur die Lieferung der Daten des Kassamarkts, trifft. Jeder Kunde, der einen Kursvermarktungsvertrag mit der Deutschen Börse abschließt, kann damit selber als Vendor agieren und für sich ein Zusatzgeschäft generieren. Die Bandbreite hierbei ist umfangreich, so treten Fernsehanstalten ebenso wie Banken oder Verlage als Wiederverkäufer auf. Dieses Geschäftsmodell ermöglicht es der Deutschen Börse, sich auf Großkunden zu konzentrieren, während die Versorgung der „kleineren“ Interessenten durch eine umfangreiche Anzahl von Vertriebspartnern gesichert ist.

Neben den bisherigen Erkenntnissen ist festzustellen, dass es im Bereich der kommerziellen Nutzung von Datenbanken und deren Inhalten neben vielen Einzelanbietern eine Anzahl größerer Hosts gibt. Hosts sind in diesem Zusammenhang so genannte „Content-Aggregatoren“, die Datenbanken unterschiedlicher Informationsproduzenten innerhalb einer Oberfläche bündeln (Vertrieb von Fremdprodukten). Die im deutschsprachigen Umfeld relevanten Großanbieter werden im Folgenden kurz vorgestellt:

1. Dialog (inkl. Datastar)(http://www.dialog.com)Dialog, ein Unternehmen, das zur Thomson Business Group gehört, gilt als einer der größten Anbieter von Datenbankzugriffen weltweit für Informationen zu Themen der Wirtschaft, Wissenschaft, Technik, Finanzen und Recht. Momentan vertreten in 27 Ländern, offerieren Dialog und Dialog DataStar über 900 Datenbanken an, welche monatlich über 700.000 Suchen verarbeiten.

Bestandsaufnahme 68

2. The Thomson Corporation (http://www.thomson.com)Die Thomson Corporation, welche Datenbanken zu den Schwerpunktthemen Finanzen, Gesundheit, Lernen, Recht, Wissenschaft sowie Steuern und Rechnungswesen hostet, ist weltweit in 39 Ländern tätig.

3. Factiva(http://www.factiva.com)Factiva liefert Nachrichten aus etwa 9.000 weltweiten Finanzberichtsquellen, wie z. B. The Wall Street Journal, Financial Times, Reuters und Dow Jones über Echtzeit-Systeme.

4. STN International – The Scientific & Technical Information Network(http://www.stn-international.de)STN ist ein Host für Technik und Wissenschaft (Patent-, Fach- und Faktendatenbanken). STN wird vom Fachinformationszentrum (FIZ) Karlsruhe, dem CAS in Columbus/OH, USA sowie der Japan Science and Technology Agency (JST) in Tokio gemeinsam betrieben. Zur Nutzung der derzeit rund 220 Online-Datenbanken mit ca. 400 Mio. Einzeldokumenten zu verschiedenen Fachgebieten und Themen werden umfassende Serviceleistungen präsentiert.

5. LexisNexis (http://www.lexisnexis.de)Schwerpunkt der Volltextbibliothek mit mehr als 36.000 Pressequellen sind Wirtschafts- und Rechtsinformationen. Eine Suche in Presse- und Recht-Datenbanken ist möglich. Außerdem stehen verschiedene Tools zur Auswahl, um sich über bestimmte Themen bzw. Entwicklungen täglich Informationen schicken zu lassen.

6. Genios und GBI (http://www.gbi-genios.de) Zum 1.4.2006 fand die Fusion von Genios mit GBI zur GBI-Genios Deutsche Wirtschaftsdatenbank GmbH statt. Seitdem ist die Quellenintegration unter www.gbi.de abgeschlossen, und man kann dort alle Quellen beider ehemaligen Hosts unter einer gemeinsamen Oberfläche recherchieren. Mit mehr als 600 Datenbanken war Genios Wirtschaftsdatenbanken allein bereits ein großer Anbieter von Presse-, Fach- und Unternehmensinformationen im deutschsprachigen Raum mit zunehmend internationaler Ausrichtung. Auf der anderen Seite hatte GBI bisher mehr als 400 Datenbanken zu betriebswirtschaftlichen Themen im Portfolio. Zusammen bieten sie eine umfassende Quellensammlung vor allem deutschsprachiger Daten an.

Bestandsaufnahme 69

7. FIZ Technik (http://www.fiz-technik.de)Das FIZ Technik ist neben dem FIZ Chemie und dem FIZ Karlsruhe eines der staatlich initiierten Fachinformationszentren mit Sitz in Frankfurt am Main. Es ist das nationale Zentrum für technisch-wissenschaftliche Information und Dokumentation. Hergestellt werden hauptsächlich bibliografische Datenbanken zu den fachlichen Themengebieten Maschinen- und Anlagenbau, Werkstoffe, Textil, Elektrotechnik und Elektronik, Industrielle Informationstechnik, Medizinische Technik, Betriebsführung und Betriebsorganisation, Energie und Bergbau.

8. Questel Orbit (http://www.questel.orbit.com)Die Tochtergesellschaft der France Telecom Multimedia, welche in den 90er-Jahren aus einer Fusion der französischen Questel mit dem amerikanischen Unternehmen Orbit hervorging, bietet in etwa 120 Datenbanken weltweite Informationen zu Patenten, Markenzeichen und Wirtschaftsdaten an.

Alle diese Hosts offerieren eine sehr große Anzahl Datenquellen, deren komplette Erfassung den Rahmen dieser Veröffentlichung sprengen würde. Daher wurden einzelne Angebote ausgewählt und in den entsprechenden Funktionalbereichen vorgestellt. Für eine Übersicht der kompletten Angebotspalette wird auf die Internetseiten der Unternehmen verwiesen.

Anwendungsszenarios für den externen Bezug von Methoden und Informationen 70

5 Anwendungsszenarios für den externen Bezug von Methoden und Informationen

5.1 Umsetzung der Entscheidungsarchitektur in der SIPRUM-Datenbank

Neben den betrieblichen Entscheidungen, die von Situierung und Individualisierung beeinflussbar sind, gibt es auch solche, deren Methoden- und Informationsbedarfe unabhängig von der Rolle des Entscheiders und der Ausgestaltung des Unternehmens gleich bleiben. In der Datensammlung finden sich daher zum einen Beispiele für individualisierte und situierte Aufgaben, zum anderen aber ebenso ein großer Anteil typischer Fälle, die von der Entscheidung über die Methoden bis zu den Informationsbedarfen für den jeweiligen Rollenträger unabhängig von der Situation des Unternehmens gleich oder zumindest sehr ähnlich sind. Die Grundvoraussetzung für die Überprüfung der Lösungsidee stellt daher eine Sammlung dar, mit deren Hilfe man in beiden Fällen den Ablauf von der Rollenauswahl bis zur Anzeige der einzelnen Information vorführen kann.

So wurde während des Förderungszeitraums des FORSIP (2002 bis 2005) eine Vielzahl von Ausprägungsmöglichkeiten der einzelnen Faktoren in einer Microsoft-Access-Datenbank gesammelt und verknüpft. Das Datenmodell ist im Anhang B.3 abgebildet, die Anhänge B.2 und B.2 zeigen den Aufbau der einzelnen Tabellen. Die gesamte Struktur basiert auf einem Entity-Relationship-Modell nach Chen [Chen1976].

In den folgenden Abschnitten finden sich ausgesuchte Beispiele für die Verbindungen von Entscheidungen, Methoden, Informationen und Datenlieferanten. In den Abschnitten 5.2 und 5.3 wird anschließend die Umsetzung der Architektur in einen Prototypen erörtert.

Während Walther [Walt2005] vorwiegend die Situierung und Individualisierung der Entscheidungen betrachtet, werden hier ausgewählter Teile aus der Entscheidungsarchitektur untersucht, die in Abbildung 27 nummeriert sind. Die entsprechenden Ziffern stehen in den Kopfzeilen der Tabellen 14-16. Die ersten drei Schritte finden sich direkt in Form von Tabellen in der Datenbank wieder, im Gegensatz dazu sind die Aufbereitung als Kennzahlen ebenso wie die Beschreibung als Datenbedarf nicht als Datenbankobjekte eingeführt und daher nicht tabellarisch abgebildet. Die Eingabe des letzten Bereichs („Beschaffung von außen“) hingegen stellte sich komplexer dar als ursprünglich angenommen. Daher fand hier die in Abschnitt 3.9 beschriebene Aufsplittung in zwei Tabellen (Datenlieferanten und Datenquellen) statt.


Abbildung 27 Fokus dieser Ausarbeitung im Rahmen der Entscheidungsarchitektur

Entscheidend ist außerdem, dass die Arbeit mit der Entscheidungsarchitektur aus zwei unterschiedlichen Richtungen erfolgen kann, da zwischen den einzelnen Komponenten n:m-Beziehungen vorliegen. Während man bei einer klassischen Entscheidungsvorbereitung die einzelnen Schritte von oben nach unten durchläuft, ist es ebenso möglich, das System ähnlich wie einen Teileverwendungsnachweis zu nutzen. Man würde in diesem Fall die Tabellen 14-16 nicht von links nach rechts, sondern von rechts nach links lesen.

So ist der Fall denkbar, dass ein bisheriger Datenlieferant eine deutliche Preissteigerung ankündigt. In diesem Moment kann ein Unternehmer mithilfe der Datenbank recherchieren, welche weiteren Lieferanten ähnliche Informationen bzw. Datenquellen anbieten. Auch wäre der Fall denkbar, dass einem Unternehmen, beispielsweise durch die Einführung eines Data Warehouse, zusätzliche Informationen zur Verfügung stehen und es sinnvoll erscheint, zu ermitteln, welche weiteren Methoden, etwa Data Mining, man nun einsetzen kann. Stellen externe Lieferanten alternative Methoden zur Verfügung, so mag man durch diese in der Lage sein, auch „neue“ Entscheidungen zu treffen.

5.1.1 Entscheidungsrelevante Methoden

In der Datenbank ist eine umfangreiche Anzahl unterschiedlicher Entscheidungen und Methoden gespeichert, die auf Basis der in Abschnitt 3.1.1 beschriebenen Kriterien ausgewählt wurden. Einige Beispiele zeigt die folgende Tabelle 14.









Pflichtenaus Rollen


Individualisierung

Situierung

1

2

3

4









Pflichtenaus Rollen


Individualisierung

Situierung

1

2

3

4


Betriebswirtschaftliche Entscheidung (1)

Methode (2) Methodenbeschreibung

Für welche Zielgruppe soll ein Produkt angepasst werden?

CHAID Analyse (Chi2 Automated Interaction Detector = Kontrastgruppen-Analyse)

Dies ist eine statistische Technik zur Marktsegmentierungs-Analyse. Sie kann ursächliche Zusammenhänge in einem Datensatz aufdecken.

Welche Systemkomponenten müssen als kritisch eingestuft werden?

Fehlermöglichkeits- und Einflussanalyse (FMEA)

Die FMEA ist eine weit gehend formalisierte analytische Methode zur systematischen Erfassung möglicher Fehler und zur Abschätzung der damit verbundenen Risiken. Hauptziel ist die Risikoverminderung bzw. -vermeidung.

In welchen Printmedien soll eine Werbekampagne platziert werden?

Markt-Media-Analyse (MMA)

Die MMA ist ein analytisches Verfahren zum Vergleich von Erhebungen über das Kaufverhalten mit Daten zur Mediennutzung.

Welche Fonds sollen im Portfolio verbleiben und welche sollen ersetzt werden?

Minimum Convex Input Requirement Set (MCIRS)

Den MCIRS nutzt man zur Bestimmung der Entwicklung von Fonds, indem man jedem Fonds einen Effizienz-Score zuweist.

Welches neue Produkt (z. B. welche Software) soll das Unternehmen nutzen?

Quality Function Deployment (QFD)

QFD ist eine durchgängige Planungsmethodik für Produkte. Der QFD-Prozess beginnt bei der Ermittlung der Kundenbedürfnisse und endet bei der Umsetzung der für die Produktion notwendigen Prozesse.

Soll zur Kurssicherung ein Terminkontrakt eingegangen werden?

Regressionsanalyse Mit der Regressionsanalyse wird eine Gleichung ermittelt, die den Zusammenhang zwischen einer abhängigen und einer oder mehreren unabhängigen Variablen beschreibt.

Kann ein neuer, zeitkritischer Produktionsauftrag angenommen werden?

Retrograde Terminierung (RT)

Die Retrograde Terminierung erhält ihren Namen aus der Berechnung der Einsteuerungstermine von Fertigungsaufträgen und -anfragen, die entgegen dem Produktionsfluss, also rückwärts (retrograd), erfolgt. Sie ist somit ein heuristisches Verfahren zur Produktionssteuerung.

Welche Prozessschritte Six Sigma Die Methode soll durch Prozess


können vereinfacht oder abgeschafft werden?

verbesserung und -stabilisierung zu einem nahezu fehlerfreien Prozessablauf führen. Ziele sind die Minimierung von Fehlern, Reklamationen, Kosten und Zeit sowie eine höhere Kundenzufriedenheit.

Wann soll ich welche Mengen bestellen?

Losgrößenformel nach Harris und Andler

Klassisches Losgrößenverfahren zur Bestimmung der optimalen Bestellmenge bei minimalen Gesamtkosten.

In welcher Intensität soll der Wettbewerb fortgeführt werden?

Timeline-Analyse Im Rahmen der Timeline-Analyse erfolgt eine umfangreiche Informationsaufbereitung als strukturierte Darstellung von Ereignissen und Aktivitäten über die Zeit. Sie dient dazu, Schemata („Pattern“) zu erkennen und ggf. in die Zukunft zu extrapolieren.

Soll ein Patent angemeldet werden?

Patent-Analyse Es werden Patentinformationen von Wettbewerbern ausgewertet, um beispielsweise den eigenen technologischen Vorsprung zu bewerten.

Soll eine neue Technologie bei einem Produkt Anwendung finden?

Technologiepotenzial-Analyse

Mit ihrer Hilfe beurteilt man neue Technologien mit Blick auf deren Kommerzialisierungsmöglichkeiten, indem Leistungsparameter, Kosten und Funktionalität für potenzielle Produkte bewertet werden.

Soll eine andere Wettbewerbsstrategie gewählt werden?

War Gaming Business-Simulatoren bilden Beziehungen in einem computergestützten Modell ab und simulieren den zeitlichen Verlauf von Markt- und Wettbewerbssituation.

Sollen die Geschäftsaktivitäten auf eine weitere Branche ausgedehnt werden?

Fünf-Kräfte-Industriestrukturanalyse

Ziel ist die Bestimmung der Wettbewerbssituation, indem die Hauptantriebskräfte einer Industrie (mit ihren Ursachen, Stärke und Richtung) analysiert werden. Das Ergebnis verdeutlicht die Attraktivität einer Branche.

Tabelle 14 Ausgewählte Entscheidungen und Methoden aus der Datenbank


5.1.2 Methodenrelevante Informationsbedarfe

Da für die Anwendung vieler erfasster Methoden mehr als nur ein einzelner Informationsbedarf befriedigt werden muss, ist deren gesamte Anzahl entsprechend umfangreicher. Einen kleinen Ausschnitt aus der Gesamtmenge zeigt die Tabelle 15.

Methodenbezeichnung (2)

Bezeichnung Informationsbedarf (3)

Informationsbeschreibung

Liability-Methode; Deferred-Methode

Latente Steuern Latente Steuern bezeichnen zeitlich begrenzte Differenzen zwischen errechneten Steuern auf nach Handels- und Steuerbilanz ausgewiesenen Ergebnissen mit dem Ziel, den Steueraufwand entsprechend dem handelsrechtlichen Ergebnis auszuweisen.

Amortisationsrechnung (Durchschnittsmethode oder kumulierte Methode)

Amortisationsdauer in Zeiteinheiten

Die Amortisationsdauer ist die Zeit zwischen getätigter Investition und dem Zeitpunkt, an dem sich die Einzahlungsüberschüsse auf die Höhe der Investitionssumme kumuliert haben.

Target Costing Produktkosten Je Kalkulationseinheit formulierte Kosten (je Stunde, je Stück, je Kilogramm, je Auftrag)

Collaborative Planning, Forecasting and Replenishment (CPFR)

Reichweite Rohmaterialien

Kenngröße für die relative Höhe von Beständen, sie gibt die Zahl der Tage, bis die Rohmaterialien verbraucht sind, an.

Konkurrenzanalyse Marktanteil (relativ) Der relative Marktanteil gibt an, welchen prozentualen Anteil der eigene absolute Marktanteil eines Unternehmens am absoluten Marktanteil des größten Konkurrenten ausmacht.

Tabelle 15 Ausgewählte Informationsbedarfe aus der Datenbank

Sowohl bei den Methoden in Tabelle 14 als auch bei den Informationsbedarfen in Tabelle 15 lässt sich erkennen, dass mehr als nur ein Funktionalbereich Interesse an den Daten haben kann. Dies bestätigt die Annahme, dass ein zentraler Zugriff, bei welchem dem Benutzer eine oder mehrere Rollen zugewiesen werden, mit einer gemeinsamen Verwaltung der Informationen und ihrer Quellen eine sinnvolle Lösung im betrieblichen Umfeld ist.


5.1.3 Datenquellen und -lieferanten

Da die Datenquellen und -lieferanten zentraler Bestandteil der vorliegenden Arbeit sind, existiert eine sehr umfangreiche Sammlung mit 500 Quellen und über 320 Anbietern. Es werden hier aus Gründen der Übersichtlichkeit nur eine Auswahl dieser betrachtet und die bereitgestellten Inhalte kurz erläutert.

Bezeichnung Informationsbedarf (3)

Datenlieferant (4) Datenquelle(n) Angebote der Datenquelle(n)

Vorhandene Patentanmeldungen

Patentinformationszentrum und Online-Dienste

PATON Patentbibliothek, Recherchemöglichkeiten in Patentdatenbanken und Patentbestellungen

Markenbekanntheitsgrad New York AMA Communication Services, Inc.

Greenbook.org Kriteriensuche nach Marktforschungsunternehmen; Liste der Unternehmen ist in Buchform direkt über die Homepage zu erwerben; Jobbörse (für Arbeit im Marktforschungsbereich)

Auflage eines Printmediums; Zielgruppen; Preise für Anzeigen

STAMM Verlag GmbH

STAMM Impressum

Detaillierte Angaben zu rund 20.000 deutschen Medien (Zeitungen, Anzeigenblätter, Hörfunk, Fernsehen, Fachzeitschriften, Internetmedien), Nachrichtenagenturen und freien Journalisten

Kundenbonität SCHUFA Holding AG

Schulden-Kompass

Untersuchen empirischer Indikatoren und Informationsplattform zur Situation der privaten Ver- und Überschuldung in Deutschland (z. B. Anzeige der Anzahl und Höhe ausgefallener Kredite auf Kreis- bzw. Stadtebene)


Aktienkursentwicklung; Aktien-Risikoprofile

theScreener.com SA

VWD – Vereinigte Wirtschaftsdienste GmbH

vwd Analysis & Risk Reports

Zugriff auf Analyseberichte aus weltweiten Kapitalmärkten; Berichte sind Synthese von Analysekriterien der Finanzwirtschaft zur Beurteilung von Aktien

Lieferantendaten; Konkurrenzdaten (z. B. Geschäftsergebnisse der vergangenen Jahre)

VWD – Vereinigte Wirtschaftsdienste GmbH

WILink plc

Geschäftsbericht-Service

Gemeinsames Geschäftsberichts-Verzeichnis von VWD und WILink; Suche nach Börsenplätzen, Industriesektor oder Unternehmensnamen

Personaldaten (bisherige berufliche Entwicklung)

Who's Who Edition GmbH

Who's Who European Business and Industry

Umfangreiche Informationen (Unternehmen, Position, Kontaktdaten, Familienstand etc.) über ca. 11.000 Manager

Tabelle 16 Ausgewählte Datenlieferanten und -quellen aus der Datenbank

Es findet sich eine Auswahl kompletter Datensätze von zehn Lieferanten mit ihren zugeordneten Quellen im Anhang C. Einige beispielhafte inhaltliche Ausführungen enthält außerdem bereits die Bestandsaufnahme in Abschnitt 4.3.

Welche Daten z. B. der SCHUFA-Schuldenkompass bieten kann, zeigt Abbildung 28. So könnte ein Handelsunternehmer, der überwiegend Waren im Hochpreissegment anbietet und auf der Suche nach einem neuen Standort ist, anhand dieser Karten Städte mit einem großen Anteil von Einwohnern mit der Risikostufe „grün“ und einem im Bundesvergleich sehr niedrigen Anteil von ausgefallenen hohen Krediten bei der Auswahl bevorzugen.


Abbildung 28 Beispielhafter Auszug aus dem SCHUFA-Schuldenkompass

5.2 Prototypische Umsetzung der Informationsintegration

Die prototypische Umsetzung der Anbindung externer Datenquellen erfolgte anhand der oben bereits erwähnten Microsoft-Access-Datenbank im Rahmen einer von der Verfasserin betreuten Projektarbeit am Bereich Wirtschaftsinformatik I der Universität Erlangen-Nürnberg [BBSS2004]. Die SIPRUM-Datenbank enthält vordefinierte Rollen mit zugehörigen Aufgaben, Entscheidungen, Methoden und Informationsbedarfen.

Im Verlauf der Bestandsaufnahme der extern im Internet angebotenen Informationen zeigte sich, dass ein Großteil der anzubindenden Quellen diese im HTML-Format bereitstellen. Häufig sind auch PDF-, Microsoft-Word- und Microsoft-Excel-Dokumente zu finden. Diesen Formaten ist gemein, dass sie meist keine oder nur wenige beschreibende Metadaten beinhalten.

Ein einfacher integrierter Zugriff auf Informationen in diesen Formaten ist kaum zu realisieren, da für jedes Angebot eine Anbindung von Grund auf neu programmiert werden müsste, die noch dazu bei jeder Änderung der Quelle anzupassen wäre. Der Prototyp fasst daher Informationen durch Datenkonsolidierung zusammen, d. h. ein Redakteur fügt Inhalte der Datenbank hinzu, die dann vom Nutzer abgerufen werden können. Diese Art der Umsetzung schlagen auch Holten/Ehlers [HoEh1998] vor.


Die einzelnen Funktionen des Prototyps lassen sich in drei Bereiche einteilen:

1. Hinzufügen von Informationen durch den RedakteurInformationen können auf drei Arten in den Prototyp eingefügt werden. Entweder als „Link-Objekt“ (speichert einen Hyperlink), als „Flat-Objekt“ (speichert eine Datei, wie z. B. ein Doc- oder PDF-Dokument) oder als „Rich-Objekt“ (speichert einen eingegebenen Text mit einer zugeordneten Überschrift und einem Bild). Link-, Flat- und Rich-Objekte werden von „Info-Objekten“ gekapselt, die das zentrale Element des Prototyps bilden. Ein Info-Objekt kann jeweils ein Link-, Flat- und Rich-Objekt aufnehmen. Info-Objekte müssen nach dem Erstellen entsprechenden Informationsbedarfen zugewiesen werden.

2. Abrufen von Informationen durch den BenutzerDas Abrufen der Informationen erfolgt rollenbasiert. Der Nutzer kann in einem Formular seine Rolle im Unternehmen auswählen, dazu eine Aufgabe, eine Entscheidung, die er für diese Aufgabe zu treffen hat, und eine Methode. Daraufhin erhält er die benötigten Informationsbedarfe und kann sich die zugeordneten Objekte anzeigen lassen.

3. Unterstützung des RedakteursEs sind diverse Berichte vorhanden, die später im Detail erläutert werden (siehe Abschnitt 5.2.3). Sie dienen beispielsweise der Überprüfung, ob Info-Objekte seit ihrer Erfassung aktualisiert wurden.

Alle diese Funktionen sind zentral über ein Hauptmenü zu steuern (vgl. Abbildung 29).

Abbildung 29 Hauptmenü

Das Hauptmenü besteht aus den in Tabelle 17 erläuterten Komponenten.


Menüpunkt Funktion

Info-Objekte anlegen/bearbeiten

Ruft ein Formular auf, in dem Info-Objekte angelegt, bearbeitet und gelöscht werden können.

Informationen anfordern Ruft ein Formular auf, in dem der Benutzer seine Rolle, eine Aufgabe, eine Entscheidung, eine Methode und einen Informationsbedarf wählen kann, zu dem ihm dann die hinterlegten Informationen präsentiert werden.

Test auf tote Link-Objekte Erstellt einen Bericht, der alle Link-Objekte auflistet, die einen Link beinhalten, der nicht mehr funktioniert.

Test auf aktualisierte Flat-Objekte

Erstellt einen Bericht, der alle Flat-Objekte auflistet, die eine Datei enthalten, von der eine neue Version verfügbar ist.

Parametergewichtung für Informationsqualität

Ruft ein Formular auf, in dem die Gewichtung der Parameter für die Bewertung der Informationsqualität angepasst werden kann.

Alle Info-Objekte zeigen Erstellt einen Bericht, der alle Info-Objekte mit den zugeordneten Informationsbedarfen auflistet.

Alle Info-Objekte ohne Informationsbedarf zeigen

Erstellt einen Bericht, der alle Info-Objekte auflistet, die keinem Informationsbedarf zugeordnet sind.

Tabelle 17 Funktionsübersicht im Hauptmenü

5.2.1 Hinzufügen von Informationen

Ein Administrator oder Redakteur kann über die in Abbildung 30 gezeigte Maske neue Info-Objekte anlegen oder bestehende bearbeiten.


Abbildung 30 Info-Objekte anlegen/bearbeiten

Mit den Navigationsschaltflächen am unteren Rand kann man ein Info-Objekt zum Bearbeiten auswählen bzw. ein neues Info-Objekt anlegen. Eine Bezeichnung ist zwingend erforderlich, optional mag man Schlagwörter sowie eine Quelle angeben. Das Suchfeld dient dem schnellen Auffinden von Info-Objekten. Als Resultat werden nur die Info-Objekte angezeigt, deren Bezeichnung die eingegebene Zeichenkette enthält. Zum Hinzufügen von Informationen verwendet man das Browser-Formular, das sich durch Drücken der entsprechenden Schaltfläche öffnet. Die Schaltfläche „Info-Objekt löschen“ löscht das aktuelle Info-Objekt mit allen enthaltenen Objekten.

Während der Benutzereingaben speichert das Formular Info-Objekte einer Tabelle. Eingaben in das Suchfeld „Suchen“ setzen die Filtereigenschaft des Formulars, um das Anzeigen der Info-Objekte einzuschränken. Vor dem Löschen eines Info-Objekts muss man alle Bewertungen zu den Link-, Flat- und Rich-Objekten des Info-Objekts beseitigen. Dies wird durch Aufrufen der Prozedur „deleteInfoObjectfromInfoQualität“ aus dem Modul „InfoQualität“ gewährleistet. Auf Grund der Beziehungen werden die entsprechenden Link-, Flat- und Rich-Objekte beim Löschen des Info-Objekts ebenfalls automatisch gelöscht. Beim Aufrufen des Browser-Formulars und beim Aufrufen des Formulars für die Zuweisung der Informationsbedarfe übergibt das Programm jeweils die ID des aktuellen Info-Objekts als Argument.

5.2.1.1 Link-, Flat- und Rich-Objekte im Browser-Formular anlegen

Um nach einem neuen Info-Objekt zu suchen, nutzt der Anwender das in Abbildung 31 gezeigte so genannte Browser-Formular.


Abbildung 31 Browser-Formular

Im oberen Teil des Formulars befindet sich die Browser-Komponente. Das Adressfeld sowie die Vorwärts- und Zurück-Schaltflächen verhalten sich wie von üblichen Browsern gewohnt. Dies dient zum einen der Akzeptanzerhöhung beim Anwender, zum anderen ist die Bedienung so intuitiver und leichter zu erlernen.

Die Schaltfläche „Als Link-Objekt speichern“ speichert den Link, der momentan im Adressfeld steht, und die Schaltfläche „Als Flat-Objekt speichern“ die gerade im Browser angezeigte Datei in die Datenbank. Es lassen sich nur Dateien archivieren, deren Endung in der Tabelle „tblDatenformat“ enthalten ist. Momentan sind dies Text-, PDF-, HTML-, Word- und Excel-Dokumente. Durch entsprechende Tabelleneinträge können weitere Formate hinzugefügt werden, vorausgesetzt, dass der Internet Explorer diese, ggf. mithilfe eines Plug-ins, anzeigen kann.

Im rechten Teil des Formulars kann man Rich-Objekte erstellen. Das Bezeichnungsfeld und das Textfeld lassen sich in gewohnter Weise entweder per Eingabe oder per „Copy & Paste“ füllen, ein Bild ist ausschließlich über „Copy & Paste“ hinzuzufügen. Die Bezeichnung, der Text und das Bild sind dann mithilfe der Schaltfläche „Als Rich-Objekt speichern“ zu speichern.

Existiert bereits ein Objekt des jeweiligen Typs, so wird es überschrieben. Zu jedem Objekt speichert die Datenbank das Erstellungsdatum und bei Flat-Objekten zusätzlich die Adresse, um spätere eventuelle Aktualisierungen überprüfen zu können.

Die Datenbank erstellt beim Öffnen des Browser-Formulars ein temporäres Verzeichnis namens „Prototyptemp“ im Stammverzeichnis des Laufwerks „C“, das mitsamt allen angelegten temporären


Dateien beim ordnungsgemäßen Schließen des Formulars wieder gelöscht wird, um eine dauerhafte Speicherung nicht benötigter Daten zu vermeiden.

Das Webbrowser-Steuerelement „WebBrowser“, das man benutzt, um Webseiten anzuzeigen, benötigt einen installierten Internet Explorer. Nach einer Eingabe in das Adressfeld „Adresse“ ruft man mithilfe der „Navigate“-Funktion von „WebBrowser“ die entsprechende Webseite auf.

Beim Speichern von Link-Objekten wird die Zeichenkette, die sich momentan in „Adresse“ befindet, in der Tabelle „tblLinkObject“ gespeichert. Öffnet man diese anschließend, so ruft das Webbrowser-Steuerelement die gespeicherte Webadresse auf.

Beim Speichern von Flat-Objekten überprüft die Funktion „DatenFormat“ aus dem Modul „FlatObject“ zuerst die Endung der im Webbrowser angezeigten Datei. Ist diese in der Tabelle „tblDatenformat“ vorhanden, so startet die Funktion „StartDownload“ aus dem Modul „Download“. Beginnt die Adresse mit „http“, so wird mithilfe der Systemfunktionen eine HTTP-Verbindung (Hypertext Transfer Protocol) aufgebaut, um die Datei in das temporäre Verzeichnis „Prototyptemp“ herunterzuladen. Andernfalls ist davon auszugehen, dass es sich um eine lokal vorhandene handelt. Eine Systemfunktion kopiert diese dann in das Verzeichnis „Prototyptemp“. Anschließend wird die Funktion „BinImport“ aufgerufen, um die Datei aus „Prototyptemp“ in das OLE-Objekt-Feld der Tabelle „tblFlatObject“ zu kopieren.

Im Falle von Rich-Objekten sind die Bezeichnung, der Text und das Bild in der Tabelle „tblRichObject“ gespeichert. Das beim Öffnen angezeigte Formular hierzu beschreibt Abschnitt 5.2.2.1.

Löscht man Link-, Flat- und Rich-Objekte, so muss man alle Bewertungen des jeweiligen Objekts ebenfalls löschen. Dies wird durch den Aufruf der Prozedur „deleteObjectfrom InfoQualität“ aus dem Modul „InfoQualität“ gewährleistet.

5.2.1.2 Informationsbedarfe zuweisen

Nachdem man ein Info-Objekt erstellt hat, muss man ihm Informationsbedarfe zuordnen. Das entsprechende Formular (siehe Abbildung 32) öffnet sich durch Betätigen der Schaltfläche „Informationsbedarfe zuweisen“.


Abbildung 32 Informationsbedarfe zuweisen

Der linke Bereich zeigt alle Informationsbedarfe an, die in der Datenbank enthalten sind. Durch Eingaben in das Textfeld wird die Liste eingeschränkt, sodass nur noch die Objekte angezeigt werden, welche die eingegebene Zeichenkette enthalten.

Der rechte Bereich listet alle Informationsbedarfe, die dem aktuellen Info-Objekt zugeordnet sind. Diese Aufzählung kann man durch Drücken der Schaltfläche „>>“, die sich neben jedem Begriff auf der linken Seite befindet, erweitern. Durch Markieren eines Informationsbedarfs auf der rechten Seite und Drücken der Schaltfläche „<<“ macht man die Zuordnung rückgängig.

Das Formular „frmInformationsbedarfNeu“ speichert die Zuordnungen zwischen dem aktuellen Info-Objekt und den Informationsbedarfen in der Tabelle „tblInformationsbedarf InfoObject“. Die Liste aller in der Datenbank enthaltenen Informationsbedarfe wird durch Einbetten des Unterformulars „ufrmInformationsbedarfNeu“ realisiert. Eingaben in das Textfeld „Informationsbedarf“ setzen die Filtereigenschaft des Unterformulars, um die Liste der Informationsbedarfe einzuschränken.

5.2.2 Rollenbasierter Informationsabruf

Der Zugriff auf die vom Redakteur hinterlegten Informationen erfolgt rollenbasiert. Die Abbildung33 zeigt die zugehörige Eingabemaske.


Abbildung 33 Informationen anfordern

Zuerst wählt der Nutzer seine Rolle im Unternehmen, zu der in der Datenbank Aufgaben hinterlegt sind, von denen der Benutzer wiederum eine auswählen muss. Dieser Prozess wiederholt sich für Entscheidungen und Methoden. Schließlich erhält der Anwender die benötigten Informationsbedarfe. Erneut wählt er einen aus, zu dem er sich durch Betätigen der Schaltfläche „Informationen anzeigen“ die hinterlegten Link-, Flat- und Rich-Objekte anzeigen lassen kann.

Das Drücken der Schaltfläche „Informationen anzeigen“ im Formular „frmVorfuehrAbfrage“ ruft die Prozedur „createTblTmpInfoQuali“ aus dem Modul „InfoQualität“ auf, die eine temporäre Tabelle „tblTmpInfoQuali“ erstellt. Diese sammelt die anzuzeigenden Objekte. Zur Berechnung der Informationsqualität (siehe auch Abschnitt 5.2.2.2) wird die Funktion „getInfoQualität“ aufgerufen, die alle Bewertungen für ein Objekt aus der Tabelle „tblInfoQualität“ und die Gewichtung der Parameter aus der Tabelle „tblInfoQualiKonstanten“ liest.

Die Inhalte der Listenfelder basieren auf den Abfragen „abfRolleAufgabeVorfuehrung“, „abfAufgabeEntscheidungVorfuehrung“, „abfEntscheidungMethodeVorfuehrung“ und „abfMethodeInformationsbedarf“.

5.2.2.1 Anzeigen der Informationen

Sind alle übergeordneten Merkmale gewählt, erhält der Anwender eine Aufstellung aller zu seinen Auswahlkriterien passenden Info-Objekte (vgl. Abbildung 34).

Welche Märkte soll das Unternehmen erschließen?

Außenhandelsassistent

Erschließung neuer Märkte vorbereiten

Analyse des wirtschaftlichen Umfelds

Entwicklung des Wechselkurses

Welche Märkte soll das Unternehmen erschließen?

Außenhandelsassistent

Erschließung neuer Märkte vorbereiten

Analyse des wirtschaftlichen Umfelds

Entwicklung des Wechselkurses


Abbildung 34 Anzeigen der Informationen

Das Formular zeigt alle zum entsprechenden Informationsbedarf hinterlegten Objekte an. Von links nach rechts sind für jedes Objekt folgende Informationen abzulesen:

1. Die Bezeichnung des zugehörigen Info-Objekts,

2. der Lieferant der Quelle,

3. die Quelle selbst,

4. das Erstellungsdatum,

5. das Datum, an dem das Objekt das letzte Mal aufgerufen wurde,

6. der Informationstyp („Link“ für Link-Objekte, die Datei-Endung für Flat-Objekte, „Text und/oder Bild“ für Rich-Objekte) und

7. die Informationsqualität (siehe Abschnitt 5.2.2.2).

Die Liste der Objekte ist nach der Informationsqualität aufsteigend sortiert. Noch nicht bewertete Einträge erhalten initial den niedrigsten Wert der Informationsqualität zugewiesen, damit sie am Anfang der Liste stehen und man sie somit nicht übersieht, sondern möglichst schnell beurteilt.

Durch Betätigen der Schaltfläche „Öffnen“ öffnet sich das entsprechende Objekt: Link-Objekte im Internet Explorer, Flat-Objekte mit der Standardapplikation des entsprechenden Dateiformats (z. B. Microsoft Excel bei .xls-Dateien) und Rich-Objekte in einem eigenen Formular.

Beim Öffnen des Formulars zur Informationsanzeige wird ein temporäres Verzeichnis namens „Prototyptemp“ im Stammverzeichnis des Laufwerks „C“ erstellt, das man mitsamt allen angelegten


temporären Dateien beim ordnungsgemäßen Schließen des Formulars durch den Anwender automatisch wieder löscht.

Die Daten des Formulars entspringen der temporären Tabelle „tblTmpInfoQuali“. Das direkte Einlesen der Daten mithilfe einer Abfrage ist nicht möglich, da die Werte für die Informationsqualität der Objekte schon beim Laden des Formulars zur Verfügung stehen müssen, um sie als Sortierkriterium verwenden zu können. Diese sind aber erst nach der Abfrage zu berechnen.

Beim Öffnen von Objekten ist zwischen den Objekttypen Link-, Flat- und Rich-Objekt zu unterscheiden. Gemeinsam ist allen Objekten, dass das Datum des letzten Aufrufs aktualisiert wird.

Link-Objekte öffnet man über eine Systemfunktion mit dem Standardbrowser des Betriebssystems (üblicherweise mit dem Internet Explorer).

Für Flat-Objekte ruft man die Funktion „openStandardApp“ aus dem Modul „StandardApp“ auf. Dort sind Systemfunktionen genutzt, die die Standardapplikation für die zu öffnende Datei ermitteln und starten.

Abbildung 35 Anzeigen von Rich-Objekten

Für Rich-Objekte wird das in Abbildung 35 gezeigte Formular geöffnet, das die ID des zugehörigen Info-Objekts übergeben bekommt. Es benutzt die Abfrage „abfrRichObject“.

5.2.2.2 Bewertung der Informationsqualität

Nachdem der Benutzer alle Info-Objekte ansehen und auf Relevanz für seine Aufgabenstellung prüfen konnte, ist deren Qualität im nächsten Schritt zu beurteilen (vgl. Abbildung 36).


So kann der Anwender zu jedem Link-, Flat- und Rich-Objekt durch Markieren des entsprechenden Auswahlfelds eine Einschätzung der Informationsqualität abgeben.

Abbildung 36 Bewertung der Informationsqualität

Die Beurteilung der Güte erfolgt anhand der folgenden vier Parameter:

1. InformationsgehaltDer Informationsgehalt ist ein Maß dafür, wie gut sich der Inhalt der Quelle für den Rolleninhaber eignet. Auch wird hier die Plausibilität der Daten in die Bewertung einbezogen – sind sie unplausibel, so ist der Informationsgehalt entsprechend niedrig.

2. AktualitätDieses Merkmal soll bewerten, ob die Information noch jung bzw. aktuell gültig ist.

3. DarstellungDas Kriterium gibt an, ob die Aufbereitung der Information für den Nutzer verständlich ist.

4. KonstanzDie Konstanz soll messen, inwieweit die Information auch in Zukunft von der Quelle bzw. dem Lieferanten beziehbar sein wird, und den Grad der Zuverlässigkeit anzeigen.

Es wurde bewusst eine geringe Anzahl eingängiger Parameter ausgewählt, um die Bewertung für den Nutzer möglichst leicht zu gestalten. Eine Liste möglicher Parameter zur Evaluation von Internetquellen findet man bei Belcher et al. [BKPB2000].

Würde man das System in einem Unternehmen einsetzen wollen, so müsste an dieser Stelle zusätzlich das Kriterium „Preis“ angeführt werden. Da aber die Preisinformationen von


Datenlieferanten ständigen Änderungen unterliegen, wurde auf einen Erhebung der Kosten für den Abruf der ca. 500 unterschiedlichen Datenquellen im Rahmen dieses Projektes verzichtet.

Die Bewertung der einzelnen Parameter basiert auf dem Schulnotensystem, d. h., „1“ ist die beste, „6“ die schlechteste. Die Informationsqualität für ein Objekt berechnet sich aus dem Mittel aller abgegebenen Beurteilungen, wobei man die Einflussgrößen wiederum gewichtet. Die Gewichtung der Parameter kann man im entsprechenden Menüpunkt verändern, standardmäßig sind alle vier gleichwertig. Eine abgegebene Kritik gilt nur für die aktuelle Rolle und verändert nicht die Informationsqualität für andere Rollen, die den gleichen Informationsbedarf besitzen.

Das Formular zur Erfassung der Informationsqualität bekommt die ID des Link-, Flat-, bzw. Rich-Objekts und den Objekttyp übergeben. Es speichert die Benotung nach dem Drücken der Schaltfläche „bewerten“ in der Tabelle „tblInfoQualität“.

5.2.3 Unterstützung des Redakteurs

Um die Arbeit des Redakteurs zu erleichtern, sind verschiedene Berichte vorkonfiguriert.

Der Bericht, den man beim Test auf tote Link-Objekte generiert, führt alle Link-Objekte auf, die auf einen toten Link zeigen (vgl. Abbildung 37). Dazu versucht eine Prozedur im Hintergrund eine HTTP-Verbindung zur gespeicherten Webadresse aufzubauen. Schlägt dies fehl, so erscheint das entsprechende Objekt im Bericht. Es werden nur diejenigen getestet, deren URL (Uniform Resource Locator) mit „http“ beginnt.


Abbildung 37 Bericht: Test auf tote Link-Objekte

Die Prozedur „checkAllLinks“ aus dem Modul „LinkChecker“ ruft für jedes Link-Objekt die Funktion „checktest“ auf. Diese versucht, eine HTTP-Verbindung aufzubauen und ein Byte herunterzuladen. Gelingt dies nicht, wird das Objekt der Tabelle „tblLinkCheck“ hinzugefügt. Anschließend öffnet sich der aus „tblLinkCheck“ generierte Bericht „berLinkCheck“.

Führt der Redakteur den Test auf aktualisierte Flat-Objekte durch, so erzeugt er den in Abbildung38 gezeigten Bericht.


Abbildung 38 Bericht: Test auf aktualisierte Flat-Objekte

Dieser Report zeigt alle Flat-Objekte, von deren gespeicherter Datei eine neue Version verfügbar ist. Auch hier testet man nur diejenigen Objekte, deren Webadresse mit „http“ beginnt. Dazu wird ebenfalls versucht, eine Verbindung zum Webserver aufzubauen, um das Datum der letzten Änderung zu erfragen. Unterstützt der Webserver diese Anfrageform nicht, so fügt die Prozedur das entsprechende Flat-Objekt mit der Beschreibung „Status nicht überprüfbar“ dem Bericht hinzu. Anderenfalls erscheint das Objekt dann, wenn das zurückgegebene Datum jünger als das Erstellungsdatum ist.

Zuerst startet im Hintergrund die Prozedur „checkAllLinks“ aus dem Modul „UpdateChecker“. Diese ruft für jedes Flat-Objekt die Funktion „checktest“ auf, die versucht, eine HTTP-Verbindung aufzubauen und den Zeitstempel der Quelldatei abzufragen. Manche Webserver bieten diese Abfrage jedoch nicht an. In diesem Fall und wenn das zurückgegebene Datum jünger als das Erstellungsdatum des Flat-Objekts ist, wird das Flat-Objekt der Tabelle „tblUpdateCheck“ hinzugefügt. Dabei ist zu beachten, dass man das Format des zurückgegebenen Datums anpassen muss. Anschließend öffnet sich der aus „tblUpdateCheck“ generierte Bericht „berUpdateCheck“.

Um sich die gesamten zugeordneten Info-Objekte in der Datenbank anzusehen, kann der Redakteur den in Abbildung 39 gezeigten Bericht nutzen.


Abbildung 39 Bericht: Alle Info-Objekte

Diese Übersicht zeigt alle Informationsbedarfe, zu denen Info-Objekte existieren. Unter jedem Informationsbedarf stehen die Beschreibungen der zugeordneten Objekte.

Hat der Redakteur bereits einige Info-Objekte erstellt, ihnen aber noch keine Informationsbedarfe zugeordnet, so gibt der in Abbildung 40 gezeigte Bericht ihm einen Überblick über die von ihm noch zuzuordnenden. Unter jedem Objekt steht ggf. die zugeordnete Quelle. Er basiert auf der Abfrage „abfInfoObjectOhneInformationsbedarf“.


Abbildung 40 Bericht: Alle Info-Objekte ohne Informationsbedarf

Neben den Berichten hat der Redakteur oder Administrator die Möglichkeit, die Parametergewichtung für die Informationsqualität zu verändern.

Abbildung 41 Parametergewichtungen für die Informationsqualität

Mit dem in Abbildung 41 dargestellten Formular kann man die Gewichtung der Parameter für die Bewertung der Informationsqualität anpassen. Dabei ist zu beachten, dass die Summe der Werte für die vier Parameter 100 % ergeben muss. Bei jeder abgegebenen Beurteilung sind die Werte für alle Parameter einzeln gespeichert. Das gewichtete Mittel der Parameter wird bei jedem Abruf von


Informationen neu berechnet. Somit bezieht sich eine Änderung der Gewichtung nicht nur auf zukünftige Bewertungen, sondern auch auf die schon abgegebenen.

Das Formular zur Parametergewichtung überprüft beim Drücken der Schaltfläche, ob die Summe der Inhalte der Textfelder „Gehalt“, „Darstellung“, „Aktualität“ und „Konstanz“ 100 % ergibt. Nur dann kann man das Formular schließen. Im Anschluss werden die Werte in der Tabelle „tblInfoQualiKonstanten“ gespeichert.

5.2.4 Kritische Würdigung des Prototyps

Folgende Vor- und Nachteile ergeben sich aus der gewählten Herangehensweise:

Vorteile:

Jeder Webinhalt, der direkt innerhalb des Browsers anzeigbar ist, kann vom Prototypen zumindest in Form eines Link-Objekts integriert werden.

Die Abfrage der Informationen erfolgt auf der Basis vordefinierter Rollen, was dem Nutzer die Auswahl der benötigten Informationen erleichtert.

Der Anwender hat die Möglichkeit, die Inhalte zu bewerten. Eine hohe Benotung hat zur Folge, dass das entsprechende Objekt bei der Abfrage von Informationen dem Nutzer bevorzugt präsentiert wird, da es am Kopf der Liste steht.

Nachteile:

Das Pflegen der Datenbank erfordert erheblichen personellen Aufwand. Ein Redakteur muss neue Informationen stets selber integrieren. Zusätzlich sind die bereits vorhandenen Inhalte auf Aktualität zu überprüfen.

Der Nutzer sieht möglicherweise veraltete Informationen, wenn z. B. von einer Datei eine neue Version verfügbar ist, die Datenbank aber noch die alte Version in Form eines Flat-Objekts enthält.

Auf die Inhalte von Link- und Flat-Objekten kann man nicht unmittelbar aus Access zugreifen, da sich bei Link-Objekten die eigentlichen Daten gar nicht in der Datenbank befinden und bei Flat-Objekten die Inhalte in einem Binärformat vorliegen, das die jeweilige Software „lesen“ kann. So ist es z. B. nicht ohne weiteres möglich, nach allen Objekten zu suchen, die ein bestimmtes Wort enthalten.

5.3 Prototypische Gestaltung einer Benutzungsoberfläche

Während der letzte Abschnitt eher die Grundlagen für die Verwaltung der Informationsobjekte beleuchtete, dient die im Folgenden vorgestellte Oberfläche der Abfrage von bereits gespeicherten Informationen. Die Umsetzung erfolgte ebenfalls im Rahmen einer von der Verfasserin betreuten Projektarbeit [ErGZ2004].


5.3.1 Datenbankaufbau

Auf der höchsten Abstraktionsebene betrachtet, stehen in der SIPRUM-Datenbank Situationen, Rollen, Methoden, Informationen und deren Lieferanten miteinander in Beziehung.

Zwischen den Polen Daten und Wissen bewegen sich die Repräsentationsebenen des Datenbankobjekts „Information“. Durch die Zuordnung einer Semantik werden aus Daten Informationen, die Verwendung einer Pragmatik erzeugt aus Informationen Wissen [Bode2006, 1]. Es liegen hierarchisch strukturierte Detaillierungsstufen von der wissensnahen „Aufgabe“ über die „Entscheidung“, die „Methode“ und den „Informationsbedarf“ bis zum datennahen „Informationsobjekt“ vor [Süßm2003]. Diese Speicherungsstruktur stellt ein wesentliches Charakteristikum der SIPRUM-Datenbank dar und wird mit den Objekten „Datenquellen“ und „Datenlieferanten“ um die Ebene der Datenbeschaffung erweitert.

5.3.2 Umsetzung der Benutzungsoberfläche

Für die Gestaltung der Benutzungsoberfläche, die über einen Web-Browser aufzurufen ist, fiel die Wahl auf so genannte Active Server Pages (ASP). Diese haben gegenüber HTML den Vorteil, dass sie dynamisch zu generieren sind. Im Moment der Nutzung erfolgt kein Abruf fertiger (statischer) Dateien, sondern es werden passend zur Anfrage entweder Skripte oder Programme ausgeführt, die den für den Anwender sichtbaren Inhalt „just-in-time“ erstellen. Da die SIPRUM-Datenbank fortlaufend ergänzt wird, hat ASP gegenüber HTML für diesen Prototypen außerdem den Vorteil, dass man Aktualisierungen der Datenbank leichter handhaben und Änderungen flexibler durchführen kann. Hierzu sind alle ASP-Quelltexte gemäß einheitlicher Gestaltungsrichtlinien erstellt [Dres2001]. Auch die Anpassung des Lay-outs an Präferenzen des einzelnen Anwenders ist mit ASP deutlich vereinfacht.

Um globale Definitionen bei jeder zu erstellenden Seite nutzen zu können, wird beim Erstellen jeweils die Datei _load.asp eingebunden, die wiederum folgende Dateien über einen include-Befehl einbettet:

1. adovbs.inc mit den ADO-Konstanten [Koll1999],

2. _config.asp mit globalen Einstellungsmöglichkeiten,

3. _db.asp, die ein Datenbankverbindungsobjekt namens objConn erzeugt,

4. _functions.asp, eine Bibliothek mit selbst erstellten Funktionen, und

5. _tableinfo.asp, eine Klasse zum Zugriff auf Datenbankindizes aus „StP Database Administrator“ [Patr2003].

Zudem wird der Name des aktuell ausgeführten Skripts aus den Serverumgebungsvariablen ausgelesen, in der Variablen strScriptName gespeichert und bei selbstreferenzierenden Hyperlinks


eingesetzt. Sollte eine Umbenennung des Skripts erforderlich sein, so passen sich die Verknüpfungen auf diese Weise automatisch an.

Als problematisch hat sich die mangelhafte Unterstützung von Arrays erwiesen. Da man die Größe eines Arrays bereits zur Entwicklungszeit statisch festlegen muss, wird von der dynamischen Redimensionierung in der Fachliteratur [Koll1999] abgeraten. Zur Adressierung dieses Problems finden sich an vielen Stellen kommagetrennte Listen, die man mit dem Split-Befehl wenig elegant in Arrays umwandelt.

5.3.3 Abfrage der Daten

Ein Problem bei der Abfrage hierarchisch strukturierter Informationen, wie sie im Falle der SIPRUM-Datenbank vorliegen, kann sich bei der Ausgabe bzw. Auswertung doppelter Inhalte ergeben.

Ein Beispiel soll dies illustrieren: In der Datenbank sind, analog zur Entscheidungsarchitektur, Methoden mit Informationsbedarfen und diese wiederum mit Datenquellen jeweils in einer n:m-Beziehung verknüpft. Eine sich daraus möglicherweise ergebende Struktur zeigt Abbildung 42.

Abbildung 42 Möglicher Aufbau der Datenstruktur

Die Tatsache, dass zwei unterschiedliche Methoden durchaus in Teilen den gleichen Informationsbedarf haben (hier: I2) und man mehrere Informationsbedarfe (hier: I1 und I4) unter anderem aus der gleichen Datenquelle (hier: D1) beziehen kann, erscheint logisch. Es bieten sich mehrere Alternativen zur Abfrage ebendieser Daten an.

Ein betriebswirtschaftliches Beispiel (siehe Abbildung 43) soll diesen Zusammenhang verdeutlichen.

Methode M1

Methode M2

Informationsbedarf I1





Informationsbedarf In

Datenquelle D1

Datenquelle D2

Datenquelle D3

Datenquelle D1

Datenquelle D4

Datenquelle D5

Methode M1

Methode M2






Informationsbedarf In

Datenquelle D1

Datenquelle D2

Datenquelle D3

Datenquelle D1

Datenquelle D4

Datenquelle D5


Abbildung 43 Beispiel für Datenzusammenhänge

Programmiertechnisch am einfachsten ist die einmalige Erstellung einer Datenbankabfrage, in der man alle betroffenen Tabellen mit einem JOIN verknüpft. Problematisch erweist sich hierbei jedoch der große Umfang doppelter Daten, der sich durch die Struktur der Datenbank und durch ihr Mengengerüst erklären lässt. Liegen für ein Objekt auf der vierten Ebene zehn verschiedene Unterobjekte vor, so sind die Einträge auf den ersten drei Ebenen identisch. In der Annahme, dass die Ergebnisse ebenenweise sortiert sind (ORDER BY ebene1, ebene2, …), liegen im obigen Beispiel 20 nicht direkt benötigte Informationen vor, nämlich die jeweils zehn Einträge aus den ersten beiden Ebenen. Bei den Einträgen der dritten Ebene ist nicht der Wert an sich erforderlich, sondern nur die Information, ob sich der Wert im Vergleich zur Vorreihe geändert hat.

Eine Alternative, um die Abfragelast zu mindern, ist der Einsatz von mehreren, in Programmierschleifen eingebetteten Datenbankabfragen. Zunächst erfolgt nur eine Prüfung auf der obersten Ebene. Beim Durchlauf zur Verarbeitung der einzelnen Ergebnisse kann man dann neue Abfragen nutzen, die sich auf die darunter liegende Ebene beziehen und einen Filterwert der oberen Ebene einfügen. Für diese Vorgehensweise sind so viele Ergebnismengen (ASP-Objekt Recordset) wie Ebenen erforderlich, da man die oberen offen halten muss und nicht überschreiben darf. Ein iteratives oder rekursives Verfahren käme hier in Betracht.

Die letzte Alternative stellt das von Microsoft zur Verfügung gestellte Konzept des Data Shaping dar. Die folgenden Informationen zum Data Shaping sind aus der Dokumentation des Herstellers [Robi2005] und verschiedenen Einführungen [Payn2004/Will2000] zusammengestellt.

Data Shaping entspricht in gewisser Weise einer Automatisierung des zuvor vorgestellten Ansatzes, die Ressourcen des Systems nutzt man jedoch noch effizienter. Recordsets kann man in andere einbetten, der Zugriff erfolgt über einen zu vergebenen Alias. Das Grundgerüst eines Shaping-Befehls besteht aus drei Klauseln, welche die Schlüsselwörter SHAPE, APPEND und RELATE einleiten:

Markt-Media-Analyse

Marken-treue-

Analyse

Altersstruktur der Kunden

Selbsteinschätzung der Kunden

Werbeträger

Anzahl Wiederholungskäufe

Preissensibilität der Kunden

…

GfK

ACNielsen

ICON ADDED Value

GfK

Dialego

TNS Infratest

Markt-Media-Analyse

Marken-treue-

Analyse

Altersstruktur der Kunden

Selbsteinschätzung der Kunden

Werbeträger

Anzahl Wiederholungskäufe

Preissensibilität der Kunden

…

GfK

ACNielsen

ICON ADDED Value

GfK

Dialego

TNS Infratest


SHAPE {SELECT * FROM tblFunktionsbereich WHERE Fb = “Produktion”}APPEND ({SELECT * FROM tblRolle} AS ChapterRELATE tblFunktionsbereich.FbID = tblRolle.FbID)

Die SHAPE-Klausel nimmt die umrahmende SQL-Abfrage (Structured Query Language) auf, während APPEND die eingebettete einleitet und ihr einen Alias zuweist. Die Verknüpfung der beiden SELECT-Befehle erfolgt über den RELATE-Teil, in dem man aus jeder Relation ein Feld benennen muss, das zur Bildung eines Verbunds herangezogen werden soll. Dies kann unabhängig von eventuell existierenden Fremdschlüsselbeziehungen geschehen.

Als Provider der Datenbankverbindung muss man MSDataShape ansprechen, der eigentliche Verbindungstreiber wird dann erst als Parameterwert Data Provider übergeben:

Set objShapeConn = CreateObject("ADODB.Connection")Set objShapeRS = CreateObject("ADODB.Recordset")objShapeConn.Provider = "MSDataShape"objShapeConn.Open "data provider=Microsoft.Jet.OLEDB.4.0;data source=" &_ Server.MapPath(strDbName)objShapeRS.Open strShapeCmd, objShapeConn

Auf diese Weise stellt man eingebettete Recordsets zur Verfügung. Während der Zugriff auf ein normales Attribut über objRS(<Attribut>) erfolgt, kann man das eingebettete Recordset über den Ausdruck objRS(<Chapter>).Value einer Variablen vom Typ Object zuweisen. Die Bearbeitung ist dann mit den herkömmlichen Recordset-Operationen möglich.

Insbesondere bei großen Datenmengen in tiefen Hierarchien mag man somit den Umfang der übertragenen Daten stark reduzieren. Aus programmiertechnischer Sicht entfällt die Überprüfung, ob bei den Feldern höherer Ebene ein Objektwechsel stattfindet. Beide Effekte haben eine Absenkung der Antwortzeiten zur Folge.

5.3.4 Benutzungsprofile

Beschäftigt man sich mit der Erstellung des GUI (Graphical User Interface), so sind im Zuge der Rollenorientierung und der Personalisierung Anwender- bzw. Benutzungsprofile unabdinglich. Diese bilden die Grundlage, um beispielsweise nach dem Konzept des RBAC (Role-based Access Control) von Ferraiolo et al. [FeCK1995] den Zugriff auf bestimmte Bereiche zu gewähren oder einzuschränken. Auch für die Verwaltung persönlicher Einstellungen ist ein jeweils dem einzelnen Benutzer zugewiesenes Profil notwendig.


Zusätzlich ist zu beachten, dass es unterschiedliche Anwendertypen gibt, deren Anforderungen an bestimmte Bereiche einer Software divergieren. Sowohl Shneiderman als auch Thaller teilen den Typ des Anwenders in folgende drei Kategorien ein [Shne2004, 68/Thal2002, 79]:

1. Den Novizen oder Erstanwender muss man langsam zu den Möglichkeiten hinführen. Er braucht Erfolgserlebnisse und man muss ihm die Angst vor dem Unbekannten nehmen, um seine Lernfähigkeit zu steigern. Eine Online-Hilfe oder eine ausführliche Dokumentation mit Beispielen kann hier von großem Vorteil sein.

2. Der Anwender mit Vorkenntnissen hingegen kennt sich mit dem Umgang von ähnlicher Software aus, benötigt nur in seltenen Fällen eine Erklärung und kann bei häufig genutzten und „selbstverständlichen“ Funktionen, wie z. B. einer Druckansicht, auf überflüssige Hinweise verzichten.

3. Der Experte braucht kaum Hintergrundinformationen. Er möchte möglichst schnell zum Ergebnis seiner Anfragen kommen, begnügt sich mit einer sehr einfachen Oberfläche und wünscht evtl. sogar selber Einfluss auf gewisse Funktionalitäten nehmen zu können.

Was dies für die einzelnen Bereiche bedeutet, zeigt Tabelle 18.

Beim Entwurf der GUI für die SIPRUM-Datenbank stellte sich die Frage, von welchen Vorkenntnissen des Anwenders auszugehen ist. Da es sich in diesem Fall um einen Forschungsprototypen handelt, ist der Nutzer als Anwender mit Vorkenntnissen bezüglich des Projekts eingestuft. Informationen zu SIPRUM kann man sich außerdem unter dem Menüpunkt Projekt, eine Einführung in die Forschungsthematik unter den Punkt Mensch-Maschine-Interaktion ansehen.


Bereich Novize/Erstanwender

Fortgeschrittener/ Anwender mit Vorkenntnissen

Experte

Ziele Langsam in die Materie einarbeiten

Aufgaben ohne große Hindernisse erledigen

Aufgaben möglichst schnell und effizient erledigen

Wissen über Aufgabe und Konzept

Braucht Informationen und Starthilfen

Grundkenntnisse, arbeitet selten mit MMS

Arbeitet regelmäßig mit MMS; gute Detail-Kenntnisse

Probleme Angst vor Neuem, braucht Sicherheit und Selbstvertrauen

Deutliche Hinweise auf kritische Funktionen

Nur in Ausnahmefällen Hinweise

Sprache Einfach und klar Klare Anweisungen (Fachsprache)

Fachsprache

Menü-Struktur und Funktionalität

Wenige und einfache Grundfunktionen

Gut strukturierte, konsistente Funktionalität

Shortcuts und Makros bevorzugt; evtl. aktive Kommandozeile, um Einfluss auf Aktionen zu nehmen

Fehlermeldungen

Benötigt klares Feedback mit Vorschlägen zur Fehlerbehebung

Angabe von Gründen für Fehler

Überflüssige Agenten eher störend, einfache Hinweise genügen

Hilfe und Dokumentation

Benötigt ausführliches Handbuch mit Beispielen und eine präsente Online-Hilfe

Online-Hilfe und Referenzhandbuch als Nachschlagewerk reichen aus

Online-Hilfe nur bei Bedarf und einfaches Referenzhandbuch

Tabelle 18: Morphologischer Kasten zum Anwenderprofil (in Anlehnung an [ErGZ2004])

5.3.5 Gestaltung der Oberfläche

Ziel war es, den Entwurf des Lay-out der Oberfläche möglichst so zu gestalten, dass Änderungen in der zu Grunde liegenden Datenbank, seien sie struktureller oder inhaltlicher Natur, für den Nutzer keine optischen Anpassungen mit sich bringen. Daher ist der Aufbau der Menüleisten so gewählt, dass man jederzeit zusätzliche Funktionen einfügen kann.

Bei der farblichen und grafischen Auswahl der Elemente einer Oberfläche ist es von Vorteil, wenn diese vom Inhalt entkoppelt sind. Dies erleichtert eine spätere Änderung, beispielsweise weil auf Grund einer Fusion ein neues Corporate Design notwendig ist. Änderungen von Farben, Schriftarten und Eigenschaften der Hyperlinks (Farbe, Schrift, Textformatierungen, besuchte Links, aktuelle Links usw.) kann man in der Datei style.asp vornehmen.


Um Nutzern verschiedener Nationalitäten den Einsatz zu ermöglichen, ist die einfache Anpassung der Ausgabe in unterschiedlichen Sprachen berücksichtigt. Dies erfolgt in Form einer ausgelagerten Sprachdatei.

Abbildung 44 Startseite der Anwendungsschnittstelle [SIPR2005]

Wie in Abbildung 44 erkennbar, besteht das Rahmen-Lay-out im Wesentlichen aus einem oberen Titelbereich (1) und einer seitlichen Menüstruktur (2), über welche man die Funktionen erreichen kann. Im Zentrum des Bildschirms sind die Ergebnisse dargestellt (3). Navigationspunkte wie Home, Projekt, Mensch-Maschine-Interaktion und Kontakt sind im oberen Teil angeordnet, da sie nicht zu den einzelnen Funktionalitäten zählen, welche die direkte Kommunikation mit der Datenbank betreffen. Lediglich die Globale Suche ist ebenfalls oben angegliedert, damit sie immer im Blickfeld des Anwenders und jederzeit verfügbar ist. Auf der linken Seite befinden sich die einzelnen Funktionen aufgelistet, abschließend mit der Druckansicht, der Hilfe und den Optionen Sprachwahl und Bildschirmgröße unter dem Menüpunkt Konfiguration.

Die einzelnen Funktionen wurden weit gehend unabhängig voneinander programmiert, sodass Änderungen und Erweiterungen einfach zu bewerkstelligen sind. Generell wurde versucht, die Ergebnisse einheitlich dazustellen. So befindet sich am Kopf jeder Seite meist der Name des gerade zu betrachtenden Objekts, einige Informationen im Sinne eines Kurzprofils und – wenn möglich – Links zu verbundenen Daten, um so ohne großen Aufwand nach weiteren Informationen zu suchen und durch die Datenbank zu navigieren. Auflistungen sind entweder als Aufzählung, Ordnerstruktur oder als Tabelle dargestellt, wobei eine Sortierung in alphabetischer Reihenfolge

1

2

3

1

2

3

1

2

3


bevorzugt wurde. Innerhalb der Profile finden sich in erster Linie Auflistungen und Querverweise (siehe Abbildung 45).

Abbildung 45 Kurz-Profil: Datenquelle „IMS Pharmaceuticals-in-Use“ [SIPR2005]

Außerdem kann man sich die einzelnen verknüpften Stufen der Entscheidungsarchitektur in Form einer Baumansicht (siehe Abbildung 46) anzeigen lassen. Zusätzliche Ebenen lassen sich „Aufklappen“, ebenso kann man Unterbäume durch „Zuklappen“ wieder ausblenden.

Abbildung 46 Baumdarstellung – Rolle „Supply Chain Manager“ [SIPR2005]

In Tabellen (siehe Abbildung 47) sind die einzelnen Zellen zur besseren Lesbarkeit der Ergebnisse mit alternierenden Farben hinterlegt. Bei umfangreichen Suchergebnissen besteht zusätzlich die Möglichkeit, direkt über eine Art alphabetischer Shortcuts auf die Ergebnisse mit dem ausgewählten Anfangsbuchstaben zuzugreifen. Eine weitere Option bietet die Paging-Funktion, die nur eine bestimmte Anzahl von Ergebnissen pro Seite anzeigt. Scrollen wird zwar inzwischen weitestgehend akzeptiert, dennoch vom Anwender oft als störend empfunden und erschwert so unbewusst die Datenaufnahme [This1999].


Abbildung 47 Ausschnitt aus der Ergebnisliste der Globalen Suche – Begriff „Manager“ [SIPR2005]

5.3.6 Komponenten des Prototyps

Träger der eigentlichen inhaltlichen Darstellung sind Profile zu allen in der Datenbank existierenden Objekten. Der Zugriff auf solch ein Profil erfolgt über Listen, die einige oder alle Objekte eines Objekttyps in einer Übersicht darstellen, und Bäume, welche die Verknüpfungen zu anderen Objekttypen in hierarchischen Strukturen abbilden. Diese drei Darstellungsformen formen den Kern der Benutzungsschnittstelle und man kann sie auf unterschiedlichen Wegen durch umrahmende Funktionen aufrufen (siehe Abbildung 48).

Abbildung 48 Interne Architektur der Schnittstelle [ErGZ2004]

Der Ausgangspunkt ist die Liste aller vorhandenen Tabellen, aus der man eine wählt, um durch ihre Inhalte zu navigieren. Die Ausgabeliste mag man zusätzlich mit einer lokalen Suche auf die gewünschten Einträge beschränken.

......

ListenListen

BäumeBäume

ProfileProfile

VergleicheVergleicheDB StrukturDB-Struktur

ÄhnlichkeitenÄhnlichkeiten

StatistikenStatistiken

ObjektkörbeObjektkörbe

TabellenlisteTabellenliste Globale SucheGlobale Suche Lokale SucheLokale Suche

ListenListen

BäumeBäume

ProfileProfile

VergleicheVergleicheDB StrukturDB-Struktur

ÄhnlichkeitenÄhnlichkeiten

StatistikenStatistiken

ObjektkörbeObjektkörbe

TabellenlisteTabellenliste Globale SucheGlobale Suche Lokale SucheLokale Suche


Von hier aus kann zu einer Baumansicht gewechselt werden, welche die hierarchischen Verknüpfungen visualisiert. Bei den Objektprofilen wird neben deskriptiven Informationen mithilfe der Statistiken der Zustand des Objekts betrachtet. Als Erweiterung sind ähnliche oder empfohlene Objekte darstellbar. Wie aus Abbildung 48 hervorgeht, ist auch der direkte Aufruf des Vergleichsmodus möglich. Genauso kann der Anwender in der globalen oder lokalen Suche selbst einen Startpunkt auswählen. Mit der objektbasierten Suche lassen sich unter Einsatz einer Objektauswahl passende Objekte der jeweils höheren Hierarchiestufe anzeigen. Zudem sind Datenbankstrukturinformationen abrufbar.

Im Folgenden wird eine Auswahl der Funktionalitäten detailliert betrachtet.

5.3.6.1 Objektprofile

Zu jedem in der Datenbank gespeicherten Objekt kann ein Profil abgerufen werden, das sowohl alle objekteigenen Daten enthält als auch Informationen zur Einbettung in die Gesamtarchitektur der Objekte. Der Grundaufbau einer Profilseite ist für alle Objekttypen identisch: Nach Ausgabe des identifizierenden Objektnamens als Überschrift folgen die Attribute mit ihren Werten. Einer Aufzählung ist zu entnehmen, mit wie vielen anderen Objekten eine Verbindung besteht, ehe dann alle direkt verbundenen Objekttypen detaillierter aufgeschlüsselt werden.

Zur Darstellung von Profilinformationen muss man ein Objekt eindeutig identifizieren. Dies ist der Fall, wenn Tabellenname und Objektkennung vorliegen. Die Funktion showProfile benötigt jene beiden Angaben in den Variablen strTableName und strId. Durch die Einbettung des Funktionsaufrufs in den Verteiler ist gewährleistet, dass man für beide Variablen immer einen Wert übergibt.

Zunächst wird ein Link zum Gesamtinhalt der Tabelle ausgegeben. Dann erfolgt die Instanziierung des Objekts objIndexes, welches fortan die Indexinformationen der betrachteten Tabelle bereitstellt. Eine einfache Abfrage des Formats

SELECT * FROM Tabellenname WHERE Primärschlüssel = Objektkennung

liefert den Datenbankeintrag zu dem Objekt. Das Attribut Fields des zurückgelieferten

Recordsets ermittelt alle Felder der Tabelle, die dann der For Each-Befehl einzeln verarbeitet.

Man prüft jeweils, ob es sich um ein Feld mit Primärschlüssel, Fremdschlüssel oder beschreibendem Attribut handelt. Im Falle eines Primärschlüssels resultiert keine Ausgabe. Bei einem Fremdschlüssel schlägt die Funktion lookupFK den betreffenden Wert in der referenzierten Tabelle nach und löst diesen auf. Die Ausgabe geschieht jedoch nicht direkt, sondern wird in der Variablen strRefRows zwischengespeichert. Handelt es sich bei einem Attribut nicht um einen Primär- oder Fremdschlüssel, so ist dieses als beschreibendes Attribut zu behandeln und die Ausgabezeile wird in der Variablen strDescRows abgelegt. Es schließen sich noch Umformatierungen für die Fälle an, dass das Feld leer ist, einen URL oder eine E-Mail-Adresse


enthält. Zum Abschluss werden die Inhalte der Variablen strRefRows und strDescRows ausgegeben, sodass eine Gruppierung nach beschreibenden und referenzierenden Attributen erfolgt.

5.3.6.2 Empfehlungen

Ein Vorteil der Speicherung von Daten in Datenbanken ist, dass neben der einfachen Abfrage der Inhalte auch Beziehungen zwischen diesen untersucht und Vergleiche angestellt werden können. Dies ist auch mithilfe des implementierten Empfehlungssystems möglich: Zu einem Objekt identifiziert man anhand der zugeordneten Unterobjekte ähnliche Objekte gleichen Typs, deren verbleibende Unterobjekte als Empfehlungen in Betracht kommen.

Eine Aufgabe könnte es beispielsweise sein, Lieferanten zu finden, die ähnliche Quellen anbieten wie IMS Health. Dazu ermittelt man alle Quellen von IMS Health und fragt im Anschluss die Lieferanten ab, welche auch mindestens eine dieser Quellen anbieten. Aus dieser Liste ist IMS Health eliminiert, da dieser Lieferant nicht nur ähnlich, sondern identisch ist. Die verbleibenden Lieferanten sind nach ihrer Ähnlichkeit zu sortieren, wobei sich der Vergleichswert aus dem Quotienten der Anzahl gemeinsamer Quellen und der Anzahl der von IMS Health angebotenen ergibt. Alle Quellen ähnlicher Lieferanten, die IMS Health selbst nicht bereitstellt, kommen dann für Empfehlungen in Betracht. Der Benutzer kann in der Konfiguration eine Maximalzahl anzuzeigender Einträge und einen Mindestrelevanzwert angeben.

Dieses Problem bzw. diese Aufgabe ist folgendermaßen zu verallgemeinern: „Finde zu einem Objekt alle anderen Objekte gleichen Typs, die mindestens ein gemeinsames Unterobjekt besitzen.“

Der implementierte Algorithmus in der Funktion getSimilarObjects (strTableName, strObjectId, strChildTName) erhält zur Identifikation des zu untersuchenden Objekts dessen Primärschlüssel (strObjectId) sowie den Namen der Tabelle, in dem es gespeichert ist (strTableName). Im Parameter strChildTName ist der Name der Tabelle enthalten, in der die Unterobjekte gespeichert sind, anhand derer die Ähnlichkeit ermittelt werden soll. Die Funktion getRelationshipInfo (strTableNameReferenced, strTableName) sucht die Beziehungstabelle heraus, welche als Verknüpfung der in strTableName und strChildTName angegebenen Tabellen fungiert. In dieser Tabelle werden dann alle Unterobjektschlüssel (UOS1,

…, UOSn) der Einträge abgefragt, die als Objektschlüssel den Wert strObjectId enthalten.

SELECT Unterobjektschlüssel FROM Beziehungstabelle WHERE Objektschlüssel = strObjectId

Die zurückgelieferten Unterobjektschlüssel lassen sich in eine durch Kommata getrennte Liste konvertieren, die alle Einträge aus der Beziehungstabelle abruft, welche einen der aufgeführten Unterobjektschlüssel enthalten. Dabei ist jedoch das Ausgangsobjekt durch die Bedingung


ausgenommen, dass der Objektschlüssel nicht strObject Id entsprechen darf. Mit einer Aggregation nach Objektschlüsseln werden die Werte für die gemeinsamen Häufigkeiten des Ausgangsobjekts mit den gefundenen Objekten festgestellt und die Ergebnisse bereits absteigend vorsortiert. Hat der Benutzer zuvor einen Mindestwert für die darzustellenden Ähnlichkeiten festgelegt, so bricht die Ausgabe nach Unterschreiten dieser Schranke ab.

SELECT Objektschlüssel, COUNT(*) AS num FROM Beziehungstabelle WHERE Unterobjektschlüssel IN (UOS1,...,UOSn) AND Objektschlüssel <> strObjectId GROUP BY Objektschlüssel HAVING COUNT(*) > 0 ORDER BY COUNT(*) DESC

Für die erhaltenen Objektschlüssel ruft die Funktion abschließend noch jeweils den identifizierenden Objektnamen ab und berechnet aus den gemeinsamen Häufigkeiten unter Verwendung der Häufigkeit des Ausgangsobjekts den jeweiligen Relevanzwert, ehe sie die Ergebnisse als Tabelle auf dem Bildschirm ausgibt.

SELECT Objektname FROM strTableName WHERE Objektschlüssel = strObjectId ...

Der Algorithmus lässt sich dahingehend erweitern, dass er nicht bei Ausgabe der ähnlichen Objekte terminiert, sondern diese dazu benutzt, ähnliche Unterobjekte für das Ausgangsobjekt zu ermitteln. Ein ähnliches Unterobjekt soll dadurch charakterisiert sein, dass es nicht zu den Ausgangsunterobjekten gehört, hingegen aber zu den Unterobjekten ähnlicher Objekte.

Während der Verarbeitung der ähnlichen Objekte wird eine durch Kommata getrennte Liste ihrer Primärschlüssel in der Variablen strSimObjectList angelegt und ihre Anzahl in intNoOfSimObjects gesichert. Existieren ähnliche Objekte, so schickt man folgenden SQL-Befehl an die Datenbank, um die ähnlichen Unterobjekte abzufragen:

SELECT t1.Unterobjektschlüssel, Round(Count(t2.Unterobjektschlüssel) * 100 /(Objektzahl*Unterobjektzahl*DurchschnÄhnl)) AS sim FROM Beziehungstabelle t1, Beziehungstabelle t2 WHERE t1.Objektschlüssel = t2.Objektschlüssel AND t2.Unterobjektschlüssel IN (UOS1,...,UOSn) AND t1.Objektschlüssel IN (OS1,...,OSn) AND t1.Unterobjektschlüssel NOT IN (UOS1,...,UOSn) GROUP BY t1.Unterobjektschlüssel

Aus Gründen der Übersichtlichkeit gibt es keine Klauseln zur Ordnung der Ergebnisse und zur Filterung, sodass nur Resultate mit einer bestimmten Mindestrelevanz angezeigt werden. Die Zuordnung eines Relevanzwerts erfolgt analog zur vorherigen Abfrage. Jedoch findet noch eine Transformation auf das Intervall [0; 100] statt, indem der Ähnlichkeitswert durch die durchschnittliche Ähnlichkeit der zuvor ermittelten Objekte dividiert wird.


Zur grafischen Visualisierung des normierten Relevanzgrads liefert die Funktion getSignificance(intValue) einen interpolierten RGB-Farbwert in Hexadezimalcodierung, wobei in der Konfiguration die Grundfarbwerte für Werte von 0 bis 100 wählbar sind.

5.3.6.3 Hierarchiebäume

Die Anzeige in Form von Bäumen wird benutzt, um die hierarchische Gliederung von Objekten und die daraus entstehenden Abhängigkeiten grafisch darzustellen. Zwischen zwei Tabellen muss eine 1:n oder n:m-Beziehung bestehen, um Bäume sinnvoll einsetzen zu können. Zur Erstellung von Hierarchiebäumen greift das System auf Microsoft Data Shaping zurück (siehe Abschnitt 5.3.3).

Die generelle Funktionsweise dieser Methode besteht in dem rekursiven Abarbeiten der in strTableNames übergebenen Tabellennamen, um einen Gliederungsbaum aufzubauen. Übergibt man für strId einen Wert, so wird als Wurzel für den Baum das betreffende Objekt genommen. Ansonsten sind so viele Wurzeln wie Objekte in der Grundtabelle vorhanden.

Zunächst ist aus der kommagetrennten Liste ein Array mit den Tabellennamen zu erzeugen, ehe der Befehl für die SHAPE-Klausel in strSqlParent erstellt wird, den man ggf. mithilfe einer Objektkennung auf ein einzelnes Objekt beschränkt. Dazu ermittelt die Methode getRelationshipInfo Informationen über die Verknüpfung zwischen den beiden benachbarten Objekttabellen und speichert sie in arrUpperRelationshipInfo. Es kann entweder eine direkte Fremdschlüsselreferenzierung im Falle von einer 1:n-Kardinalität oder eine separate Verbindungstabelle bei n:m-Kardinalitäten vorliegen. Während im ersten Fall der Befehl {SELECT * FROM Kindtabelle} AS Chapter ausreichend ist, müssen für den zweiten Fall Kind- und Verbindungstabelle einen Verbund bilden.

In einem ersten Schritt gilt es, den benötigten Shaping-Befehl zu erstellen. Wegen der gekapselten Struktur ist dieser von innen nach außen aufgebaut. Zum Verbinden von n Tabellen sind n-1 geschachtelte Shaping-Befehle notwendig. Beginnend auf der tiefsten Ebene fragt man mit dem Befehl getRelationshipInfo die Verbindungsinformation der zwei untersten Tabellen ab.

Ist der Shaping-Befehl auf diese Weise erfolgreich erstellt, so wird dieser über die spezielle Datenbankverbindung objShapeConn an die Shaping Engine geschickt, welche die Resultate dann wiederum rekursiv verarbeitet und darstellt. Liegt nur ein Wurzelknoten vor, da es sich um einen Gliederungsbaum zu einem bestimmten Objekt handelt, verzichtet man auf die Ausgabe dieses Wurzelknotens und die Darstellung der Verzweigungen beginnt auf der zweiten Ebene mit einem Funktionsaufruf von showBranch.

Die rekursive Funktion showBranch besitzt den Parameter i zur Bezeichnung der aktuellen Ebene, ein Recordset objRS mit den auszugebenden Werten sowie in arrTableNames eine Liste der Tabellennamen. Für jeden Eintrag im Recordset sind die Objektkennung und der identifizierende Objektname zu bestimmen. Als Rückgabewert der Funktion wird ein Baumeintrag


zu dem vorliegenden Objekt erstellt und für den Fall, dass es noch eine tiefere Ebene als die aktuelle gibt, ruft die Funktion sich selbst mit veränderten Parametern auf. Die Ebenennummer wird inkrementiert und als neues Recordset das eingebettete „Chapter“ übergeben.

5.3.6.4 Kontextsensitive Suche

Ein Charakteristikum bei umfangreichen Datenbanken, wie beispielsweise bei der SIPRUM-Datenbank, ist es, dass die darin enthaltenen Informationen bzw. Daten bestimmten Kategorien zugewiesen sind und sich in einer hierarchisch geordneten Struktur befinden. Solch eine Struktur führt zur Unübersichtlichkeit des Gesamtinhalts und erhöht die Komplexität, welche zu bewältigen und zu reduzieren ist. Obwohl versucht wird, eine übersichtliche Darstellung der Daten zu ermöglichen, müssen die Endnutzer, um an die erwünschten Daten kommen zu können, durch die Hierarchieebenen navigieren. Dies führt zu einer Störung des eigentlichen Zwecks der Benutzungsschnittstelle. Ziel ist es, die Endnutzer systematisch, leicht und ohne Zeitverluste über die relevanten Daten zu informieren, um ihnen dadurch die Bewältigung ihrer Aufgaben zu erleichtern.

Ein Weg, solche Probleme zu lösen, ist die Einführung eines kontextsensitiven Suchmechanismus bzw. die Möglichkeit der schnellen Wiedergewinnung der erwünschten Informationen. Der Begriff „Kontextsensitivität“ hebt die Wichtigkeit der hierarchischen Ordnung der Daten in diesem Projekt hervor. Die Daten in der SIPRUM-Datenbank existieren in einer konkreten Umgebung, sie sind bestimmten Kategorien zugeordnet. Die Wiedergewinnung der Daten erfolgt daher in einer Form, die auch den Zusammenhang der Daten erhält.

Diese zusätzliche Funktionalität der Schnittstelle ermöglicht eine Komplexitätsreduktion und erleichtert dadurch dem Endnutzer ihre Nutzung. Der Suchvorgang funktioniert folgendermaßen: Der Anwender trägt die von ihm ausgewählten Suchbegriffe in ein Suchfeld ein und bekommt eine Liste der Einträge, die diesen Suchbegriff enthalten.

Im Hintergrund geschieht dies mit einer Datenbankabfrage, die alle Einträge einer variablen Tabelle zurückliefert, in denen die list-Funktion als Bedingung erfüllt ist. Die Datenbankabfrage sortiert die Ergebnisse anschließend alphabetisch nach der Hauptspalte der Tabelle. Das SQL-Befehlsgerüst sieht wie folgt aus:

„SELECT * FROM "&strTableName&" WHERE "& list(arrAllFields,strSearch) &" ORDER BY "& strPrimaryName

Die Funktion list übernimmt alle Felder einer Tabelle und den Suchbegriff. Damit generiert sie die Bedingungen, die man für die Suche benötigt.

FUNCTION list (arrAllFields, strSearch)… FOR EACH spalte IN arrAllFields


IF NOT objIndexes.isPrimaryKey(spalte) AND NOT objIndexes.isForeignKey (spalte) THEN … IF NOT isEmpty (list) THEN list = list & " OR " list = list & spalte & " LIKE '%"& strSearch&"%'" END IF NEXT…END FUNCTION

Da die SIPRUM-Datenbank unterschiedliche Einstiegspunkte für die hierarchischen Strukturen zur Verfügung stellt, sind eine globale, eine lokale und eine Tabellensuche implementiert. Die globale Suche durchsucht alle Datenbankinhalte, die lokale nur die aktuell ausgegebenen Daten, und für die Tabellensuche kann der Anwender einen Einstiegspunkt selber wählen.

5.3.6.5 Vergleiche

Will man zwei unterschiedliche Objekte, seien es reale Güter oder Daten, auf ihre Ähnlichkeit hin untersuchen, so ergeben sich dafür zwei grundsätzliche Ansätze. Diese sind abhängig vom Ziel der Betrachtung. Bezogen auf Datenlieferanten lässt sich diese wie folgt beschreiben:

1. Einfaches Ersetzen auf Grund eines MerkmalsEs wird angenommen, dass ein bestimmter Informationsbedarf existiert, die entsprechende Quelle aber kurzfristig nicht erreichbar ist. In diesem Fall würde ein einfacher Abgleich von Quellen, der die Übereinstimmung mit dem ursprünglichen Bezugsort feststellt, genügen.

2. Umfangreiches Ersetzen auf Grund mehrere MerkmaleSind beispielsweise aus Kostengründen die Informationsbedarfe komplett bei einem alternativen Lieferanten zu decken, so erscheint ein umfangreicher Abgleich sinnvoll, der ergibt, ob ggf. sogar weitere zusätzliche Quellen angeboten werden.

Bezogen auf die unterschiedlichen Vergleichsvarianten genügt im ersten Fall eine asymmetrische Gegenüberstellung, während im zweiten Fall ein symmetrischer Vergleich klare Vorteile bietet. Die Unterschiede der beiden Alternativen beschreiben die folgenden zwei Abschnitte.

5.3.6.5.1 Asymmetrische Ähnlichkeit

Die so genannte asymmetrische Ähnlichkeit stellt das ähnliche Objekt dem Hauptobjekt gegenüber. Dies ist auch als Einweg-Vergleich zu bezeichnen. Es wird lediglich überprüft, wie das


zweite Objekt das erste ergänzen oder ersetzen bzw. übernehmen kann. Ein konkretes Beispiel soll helfen, die Idee besser zu verstehen. Es erfolgt ein Abgleich der Datenlieferanten IMS Health mit AvantIQ.

Abbildung 49 Asymmetrischer Vergleich (in Anlehnung an [ErGZ2004])

Es ist offensichtlich, dass das zweite Objekt (Datenlieferant AvantIQ) Quellen besitzt, welche die Quellen des Hauptobjekts (Datenlieferant IMS Health) zur Hälfte decken könnten. Die allgemeine Formel zur Bestimmung des asymmetrischen Ähnlichkeitsgrads (Sa) ist somit wie folgt (das

Ergebnis wird als Prozentwert aufgefasst):

Sa=Anzahl der gleichen Informationen

Anzahl aller Informationen desHauptobjektes∗100

Somit würde die asymmetrische Ähnlichkeit zwischen AvantIQ und IMS Health 50 % betragen (Anzahl der gleichen Quellen ist 1, Anzahl aller Quellen des Hauptobjekts IMS Health ist 2).

5.3.6.5.2 Symmetrische Ähnlichkeit

Wenn es darum geht, die Ähnlichkeit zweier Objekte zu bestimmen, sind die Objekte aber auch „miteinander“ zu vergleichen. Angenommen der Datenlieferant IMS Health hätte nur eine einzige Quelle und der Datenlieferant AvantIQ stellt ebendiese auch zur Verfügung, dann würde auf Grund der asymmetrischen Ähnlichkeitsformel Sa = 100 % erfasst. Dies würde bedeuten, dass die beiden

Objekte zu „100 % gleich“ sind, was aber nicht zutrifft. Zwei Objekte sind nur dann absolut gleich, wenn alle Informationen übereinstimmen.

DatenlieferantIMS Health

DatenlieferantAvantIQ

Datenquellen: Datenquellen:IMS Early InsightIMS Pharmaceuticals-in-Use

Trademark BeneluxIMS Pharmaceuticals-in-UseWIPO International TrademarksEuropean Community Trademarks










Abbildung 50 Symmetrischer Vergleich (in Anlehnung an [ErGZ2004])

Es ist offensichtlich, dass sich – symmetrisch gesehen – die Datenlieferanten nicht zu 50 % ähnlich sind. Die allgemeine Formel zur Bestimmung des symmetrischen Ähnlichkeitsgrads (Ss) lautet

daher wie folgt (das Ergebnis wird in Prozent aufgefasst):

Sa=Anzahl der gleichen Informationen

Anzahl aller Informationen desObjektes ,welchesmehr Informationen besitzt∗100

Hiermit würde die symmetrische Ähnlichkeit zwischen den Datenlieferanten IMS Health und AvantIQ 25 % betragen (Anzahl der gleichen Quellen ist 1, Anzahl aller Quellen ist 4, da AvantIQ mehr Quellen als IMS Health besitzt). Da, je nach Fragestellung, beide Varianten von Interesse für den Anwender sein können, werden dem Nutzer auch beide angeboten.

5.4 Assistent zur Entscheidungsfällung bei der Kreditvergabe an KMU

Die Idee, externe Daten beispielsweise zur Entscheidungsfindung im Rahmen von Kreditgewährungen einzusetzen, dokumentierte Große bereits 1935. Allerdings standen zu dieser Zeit die von ihm vorgeschlagenen Informationen, nämlich branchentypische Kennziffern, nur begrenzt aufgearbeitet zur Verfügung, was Große selbst kritisiert [Groß1935, 48-54]. Eine neuere Aufstellung, in welcher Form verschiedene Banken Daten über die Unternehmenssituierung hinzuziehen, findet sich bei Meyer [Meye1989]. Im Rahmen einer von der Verfasserin betreuten Projektarbeit wurde daher ein Prototyp erstellt, der dazu dient, dem Kreditnehmer bzw. dem Kreditgeber eine Auswahl relevanter externer Daten zur Verfügung zu stellen [JäRS2003].

5.4.1 Bedeutung und Auswirkungen von Basel II

Die Idee, einen Prototypen zur Informationslieferung für die Kreditgewährung zu erstellen, ergab sich durch die Änderungen im Bankensektor, welche auf die „Eigenkapitalrichtlinie des Basler Ausschusses für Bankenaufsicht“ (häufig auch als Basel II bezeichnet [Leke2002]) zurückzuführen sind.




Trademark BeneluxIMS Pharmaceuticals-in-UseWIPO International TrademarksEuropean Community TrademarksÄhnlichkeit

25%




Trademark BeneluxIMS Pharmaceuticals-in-UseWIPO International TrademarksEuropean Community TrademarksÄhnlichkeit

25%


Die Auswirkungen von Basel II treffen vor allem KMU, da die Bank zur Beurteilung von deren Kreditwürdigkeit nun ebenfalls Ratings durchführen muss, welche für Großunternehmen schon lange üblich sind. Unterschieden werden persönliche und materielle Kreditwürdigkeit. Die oben genannten Ratings beziehen sich vor allem auf die materiellen Kriterien, insbesondere die Fähigkeit zur Tilgung [Jaco2004]. Interessant ist hierbei, dass das Kreditinstitut die Ratings nicht selber durchführen muss, sondern alternativ auch ein externes Ergebnis einer (banken-)unabhängigen Agentur oder Gesellschaft nutzen kann. Problematisch erscheint, dass (vor allem im Falle externer Beurteilungen) bisher noch kein einheitlicher Standard existiert.

Auf Basis der Ergebnisse muss die Bank im Anschluss über die Konditionen für die Kredite entscheiden und ihre Eigenkapitalrücklagen entsprechend der bewerteten Kredite bilden.

Basel II soll am 2006-12-31 in Kraft treten, während des ganzen Jahres 2006 laufen Basel I und II zum Test parallel [ReKl2005]. Allerdings haben kleine und mittlere Unternehmen bereits jetzt unter den zukünftigen Rahmenbedingungen zu leiden, da im Hinblick auf den Start von Basel II Kredite mit entsprechend härteren Richtlinien vergeben werden und sich Unternehmen zum Teil nach alternativen Möglichkeiten der Kapitalbeschaffung umsehen müssen. Gleichwohl hat ein Rating der betroffenen Unternehmen schon in der Vergangenheit stattgefunden. Jedoch ist dieses nur bedingt in die Vergabe der Kredite eingeflossen, da es keinen direkten Einfluss auf die Kreditkonditionen hatte und die Eigenkapitalrücklagen der Banken nicht beeinflusste, nachdem diese einen festen Prozentsatz von 8 % der vergebenen Kreditsumme betragen haben [Jaco2004]. Mit dem Start von Basel II sieht dies jedoch anders aus. In Zukunft wird damit nicht nur das Unternehmen selbst beurteilt werden, sondern auch, wie es im Vergleich zu seinen Wettbewerbern einzuordnen ist und wie es sich im Hinblick auf den allgemeinen Branchentrend entwickeln wird, damit es seinen Zahlungsverpflichtungen nachkommen kann. Nachdem sich in der ersten Zeit zeigte, dass die Auswirkungen auf KMU teils drastisch waren, besserte der Ausschuss zum 2002-07-10 nach. Seitdem sind Kredite an KMU, welche ein Gesamt-Kreditvolumen von weniger als 1 Mio. Euro bei dem Kreditinstitut aufweisen, wie solche an Privatkunden zu behandeln [ReKl2005].

5.4.2 Hinzunahme von externen Informationen

Für die Kreditwürdigkeitsprüfung sind möglichst aktuelle Informationen aus den jeweiligen Branchen von Bedeutung, um auf aktuelle Marktgegebenheiten reagieren zu können und daraufhin zu vergebende Kredite anzupassen. Weiterhin sind sowohl Zukunftsaussichten als auch Vergangenheitsbetrachtungen von Bedeutung. Um dies zu ermöglichen, werden die Informationen über das Internet gesammelt. Dies kann über Datenbanken oder Dokumente mit entsprechenden Informationen geschehen. Beispiele für mögliche Datenlieferanten sind in diesem Zusammenhang das Statistische Bundesamt, Marktforschungsinstitute wie die GfK oder AC Nielsen, Wirtschaftsinstitute wie das IFO-Institut, die Deutsche Bundesbank, Industrie- und Handels- oder Handwerkskammern, Branchen- oder Wirtschaftsverbände oder Wirtschaftsverlage.

Da die benötigten Informationen in der Regel sehr aufwändig in der Generierung sind, platzieren nur wenige Institutionen und Verbände entsprechende Informationen kostenlos im Internet. Ist dies


der Fall, so werden die Informationen teils sehr allgemein gültig gehalten, sind mitunter veraltet oder zeigen nur Beispieldokumente, damit sich der Besucher der Internetseite ein Bild davon machen kann, welche Informationen zur Verfügung gestellt werden können. Ein weiteres Problem bei der Informationsbeschaffung ist die Registrierung bei diversen Anbietern. Sie bieten Daten nur nach Anforderung eines Benutzernamens mit Passwort an. Dies erschwert die automatische Beschaffung der Informationen. Um Daten von Datenbankanbietern wie Hoppenstedt oder Genios zu erhalten, ist in der Regel eine Gebühr zu entrichten, die mitunter ein beträchtliches Ausmaß annehmen kann. Einen weiteren Aspekt stellt die Vielfalt der Informationen dar, die zum Teil aus Fließtexten, Schaubildern oder Grafiken gewonnen werden müssen, da diese nicht in einzelnen Werten quantifizierbar sind. Weiterhin können nur sehr allgemein gültige Daten gewonnen werden, da kaum Aussagen über KMU vorhanden sind.

Informationen von kleinen und mittleren Unternehmen sind so gut wie nicht erhältlich, weil ihre öffentliche Bereitstellung ein gewisses Risiko mit sich bringt und sie daher Betriebsgeheimnis sind. So kann für einen kleinen Handwerksbetrieb schon eine offen stehende Rechnung ausschlaggebend für die Anmeldung zur Insolvenz sein. Ferner besteht keine Offenlegungspflicht, wie es bei Aktiengesellschaften der Fall ist, da es sich im Wesentlichen um Familienbetriebe und Personengesellschaften handelt. Internetseiten der KMU dienen in der Regel meist nur zu Informationszwecken über das Produkt- und Leistungsangebot, sofern eine solche Seite überhaupt existiert.

5.4.3 Zuteilung der Informationsbedarfe

Das im Rahmen der Projektarbeit entwickelte Rollenmodell ermöglicht es, den einzelnen Beratertypen jeweils die für ihre Kreditvergabeentscheidung benötigten Informationsbedarfe zuzuteilen [JäRS2003]. Abgesehen davon hat jede Bank eigene Richtlinien, welche Daten man vom Kunden beim Kreditantrag abfragt, wie man diese beurteilt und mit welchem Gewicht diese Wertungen in die endgültige Begutachtung einfließen. So ist beispielsweise eine SCHUFA-Abfrage als Basis ein Quasi-Standard, ob man aber regionale Branchendaten hinzunimmt, und wenn ja welche, bleibt den internen Richtlinien der Bank überlassen. Als ein Beispiel für bankinterne Spezifika kann das Scoring-Modell der Norisbank dienen. Dieses gewichtet die eingegebenen Einzelinformationen und weist anschließend dem Kunden einen Wert zu, der dessen Bonität repräsentiert. Auf Basis dieses Scores empfiehlt anschließend ein Programm die Annahme oder Ablehnung des Kreditantrags. Aus diesen Gründen beinhaltet das entworfene Rollenmodell die Möglichkeit, zum einen individuell auszuwählen, welche Informationen man nutzt, und zum anderen deren Gewichtung untereinander flexibel anzupassen.

Die Tabelle 19 zeigt exemplarisch einige Informationen mit den zugehörigen Gewichten und einer Zuteilung der Informationen zu den verschiedenen Beratertypen. Außerdem findet die Unternehmenssituation Berücksichtigung, da zwischen Branchen unterschieden wird.


Wichtigkeit der Kennzahl

in der Branche

(1=wenig, 10=sehr)

Kennzahl wird ab entsprechen

dem Mitarbeitertyp benötigt


in der Branche

(1=wenig, 10=sehr)

Kennzahl wird ab entsprechendem

Mitarbeitertyp benötigt


in der Branche

(1=wenig, 10=sehr)

Kennzahl wird ab entsprechendem

Mitarbeitertyp benötigt

BranchenKennzahlen

Bau Logistik Textil

Bilanz 10 1 10 1 10 1

Umweltfreundlichkeit 3 3 5 3 7 2

Patente 1 - 3 3 2 -

Marktposition 9 2 8 2 6 2

Bekanntheit 5 2 4 2 9 1

Mitarbeiterqualifikation 4 3 6 2 3 -

Saisonabhängigkeit 8 1 2 - 1 -

Tabelle 19 Zuteilung der Gewichte zu den Informationen [JäRS2003]

Der Einfachheit halber bietet das System drei verschiedene Mitarbeiterrollen an, für die eine Bank die Anzahl der benötigten Grundinformationen bestimmt. Zusätzlich kann der einzelne Berater ergänzende Daten anfordern, wenn diese aus seiner persönlichen Sicht zur besseren Beurteilung beitragen.

5.5 Individualisierte und situierte Entscheidungen in der Finanzplanung

Während die ersten Teile des fünften Abschnitts einen Überblick über die allgemeinen Grundlagen und deren prototypische Umsetzung gaben, stellt der folgende Abschnitt ein konkretes Projekt dar. Im Rahmen des FORSIP entstand gemeinsam mit dem Lehrstuhl für Betriebswirtschaftslehre, Wirtschaftsinformatik und Financial Engineering der Universität Augsburg, dem Lehrstuhl für Informationsmanagement der Universität Passau und dem Lehrstuhl für Informatik 8 (Künstliche Intelligenz) der Universität Erlangen-Nürnberg ein Prototyp zur Beratung im Bereich der Finanzplanung. Daher entstammen die folgenden Abschnitte, welche die einzelnen Komponenten beschreiben, die in den Teilprojekten entworfen und umgesetzt wurden, dem gemeinsamen Zwischenbericht [FORS2004].

Ziel der Entwicklung des Prototyps „Intelligente Altersvorsorgeberatung“ war die Realisierung eines Beratungssystems, das in der Lage ist, ein herkömmliches Beratungsgespräch rechnergestützt nachzubilden und eine gleichmäßig hohe Beratungsqualität zu gewährleisten. Hierbei soll


insbesondere auf bisher meist vernachlässigte Aspekte wie Individualisierung, Personalisierung und Situierung eingegangen werden. Das bedeutet im Einzelnen:

1. Bedürfnisse, Wünsche und Interessen, aber auch soziale und finanzielle Restriktionen des Kunden sind durch Einbezug „harter“ und „weicher“ Informationen zu berücksichtigen.

2. Notwendige Informationen muss man zum adäquaten Zeitpunkt erfragen und nur die Daten des Kunden ermitteln, die wirklich erforderlich sind.

3. Der Kunde ist bei Bedarf zielgenau zu informieren und es sind Entscheidungshilfen zur Verfügung zu stellen, die für seine Situation relevant sind.

4. Bei der Auswahl von Produktkombinationen soll man individuelle und finanzwirtschaftliche Aspekte berücksichtigen.

5. Es sind neutrale Produktempfehlungen bei vertraulicher Behandlung der Kundendaten zu generieren.

Im Unterschied zum menschlichen Berater ist ein derartiges System in der Lage, unabhängig vom Wissensstand einer Person aktuelles und umfassendes Fachwissen bereitzustellen und in die Empfehlung einzubeziehen. Das System soll Finanzberatern als Unterstützung bei Gesprächen dienen, dadurch eine effizientere Vorbereitung und Durchführung ermöglichen und die Dokumentation der Prozesse sicherstellen. In den folgenden Abschnitten werden Anwendungsgebiet, Modellierung und Architektur des Systems kurz diskutiert. Eine ausführlichere Beschreibung ist in Dziarstek et al. [DFGS2004] zu finden.

5.5.1 Erstellung von Anlagevorschlägen

Seit der letzten Rentenreform steht die Altersvorsorge sowohl kunden- als auch anbieterseitig im Mittelpunkt des Interesses der Finanzdienstleistungsbranche in Deutschland. Privatpersonen suchen Rat, um aus dem unüberschaubaren und komplexen Produktangebot die für sie geeigneten Produktkombinationen auszuwählen. Für Finanzdienstleister stellt sich damit die Frage, wie beispielsweise eine adäquate Unterstützung der Entscheidungsfindung bezüglich eines Portfolios für die Altersvorsorge gestaltet sein muss.

Eine Lösungsmöglichkeit besteht in der Entwicklung eines Werkzeugs für diesen Themenbereich, das nicht nur die kundenrelevanten finanzwirtschaftlichen Finessen berücksichtigt, sondern auch individuell auf den Kunden abgestimmte Beratungsergebnisse generiert. Um dem einzelnen Kunden gerecht zu werden, legt man bei der Auswahl des Portfolios zur Altersvorsorge seine persönlichen Zielsetzungen zu Grunde. Dabei bezieht man nicht nur das Ziel Rendite ein, sondern berücksichtigt ebenso das Risiko, die Flexibilität, die Verwaltbarkeit und die Nachvollziehbarkeit der im Anlagevorschlag enthaltenen Produkte. Um die Bedeutung dieser Ziele für den Kunden zu ermitteln, werden sowohl die Bedürfnisse und Wünsche des Kunden als auch seine sozialen und


finanziellen Restriktionen bei der Empfehlung herangezogen. Im Unterschied zum derzeit üblichen Standard der Beratungen basiert das entwickelte System auf effizienten Lösungen, die Steuern und Transaktionskosten berücksichtigen. Des Weiteren sind weiche Faktoren in das Effizienzkalkül einbezogen, sodass man dem Kunden nicht nur individuelle, sondern auch finanzwirtschaftlich vorteilhafte Anlagevorschläge unterbreiten kann. Zur Demonstration des Systems wurden neun Beispielszenarios entworfen und umgesetzt.

5.5.2 Anpassung an individuelle Bedürfnisse

Die Beratung wird sowohl an die Rolle des Benutzers angepasst als auch an die Situation, in der sich der Benutzer befindet. In diesem System werden die Begriffe wie folgt verwendet:

1. Eine Rolle repräsentiert eine Benutzergruppe. Persönliche Faktoren sind beispielsweise der Familienstand und die Anzahl kindergeldberechtigter Personen; bei beruflichen Rollen mag man die Unterscheidung nach der Berufsstellung vornehmen. Rollen haben in bestimmten Bereichen gleiche Ausprägungen der Benutzerdaten, was einen einheitlichen Beratungsbedarf begründet. So nimmt i. d. R. bei Frauen das Einkommen bei Geburt eines Kinds um 42 % ab [Guge2003], wodurch sich der spätere Anspruch auf gesetzliche Rente verringert. Darauf bezugnehmend kann Müttern empfohlen werden, verstärkt privat für das Alter vorzusorgen, z. B., wenn das Haushaltseinkommen bei einer späteren Rückkehr ins Berufsleben wieder steigt.

2. Eine Situation stellt dagegen den Ausschnitt aller anwendungsrelevanten Informationen aus der individuellen und globalen Umwelt dar. Individuelle Informationen beziehen sich auf einzelne Personen. Es kann zwischen Daten unterschieden werden, die persönliche (z. B. Familienstand, Alter) und berufliche Faktoren (z. B. ausgeübter Beruf, Ausbildung) beschreiben. Die Daten stammen aus internen Quellen. Globale Informationen beziehen sich auf eine Gruppe oder die Gesamtheit der Benutzer. Hierbei handelt es sich um Informationen zu Steuern, Renten, Gesetzen usw. Die Herkunft der Daten liegt in externen Quellen. Tritt ein bestimmtes Ereignis ein, das eine gewisse Situation ändert und gegebenenfalls zu einer neuen Rolle des Kunden führt, so liegt ein Beratungsbedarf vor und es werden Aktionen im Sinne eines informationsverarbeitenden Systems ausgelöst.

Während das im ersten Teil des fünften Kapitels beschriebene Projekt eher Gegebenheiten des Industriebetriebs und dort zu fällende Entscheidungen fokussiert, nehmen Rolle und Situation im Finanzdienstleistungs-Prototyp Einfluss auf Einstellungen und Einschätzungen des Anwenders in Bezug auf die Altersvorsorge. Hierzu wurde ein gesondertes Modell erstellt, anhand dessen jeder Benutzer möglichst individuelle Empfehlungen erhält. So mag man diese Daten beispielsweise zur Berechnung der Risikotragfähigkeit heranziehen.


5.5.3 Architektur und Funktionsweise des Prototyps

Das Beratungssystem setzt sich aus einzelnen Komponenten zusammen, die in den beteiligten Teilprojekten entwickelt wurden. Es ist als moderne Webapplikation, bestehend aus einer Datenhaltungsschicht, auf die über Web-Services zugegriffen werden kann, einer Applikationsschicht, die die einzelnen Beratungsmodule enthält, und einer Präsentationsschicht aufgebaut (siehe Abbildung 51).

Abbildung 51 Architektur des Prototyps [DFGS2004]

Die Datenschicht umfasst Informationen über den Kunden, die in einer Erweiterung der XML-Kundenbeschreibungssprache xCIL [OASI2005] gespeichert werden, und über relevante Finanzprodukte und deren Kategorien, die basierend auf dem Industriestandard BMEcat [eBus2005] beschrieben werden. Außerdem werden hier auch die Strukturen der Beratungsprozesse und die Dokumente und deren Varianten verwaltet.

Der Beratungsablauf wird von einer Beratungssteuerung kontrolliert, die den Prozess individuell an die Situation des Kunden anpasst und die einzelnen Beratungsschritte in Abhängigkeit von den Eingaben des Kunden auswählt. Diese steuert den Dokumentenserver, der personalisierte Informationen als Entscheidungsgrundlage benutzt und Hintergrundinformationen zur Verfügung stellt, und das Interaktionsmodul, das situationsgerecht Daten über den Kunden erfragt. Eine „Kunden-Engine“ leitet aus den ermittelten Fakten über den Kunden mithilfe einer Regelbasis Aussagen über vermutete Einstellungen und Einschätzungen ab und bezieht diese in die Berechnung von Anlagevorschlägen mit ein. Dem Kunden werden die Portfolios zum Vergleich präsentiert, wobei er diese selbst über die Einstellung von Parametern wie Risiko, Flexibilität usw. verändern kann. Schließlich kann er sich mithilfe des Trustee (siehe Abschnitt 5.5.4) konkrete An


lageangebote zur Realisierung des gewünschten Portfolios einholen. Der Trustee erkennt an den vorgeschlagenen Produktkategorien und anhand seiner Anbietermodelle, welche Daten des Kunden beim Informations- oder Kaufvorgang weitergegeben werden müssen, und bietet die Möglichkeit der Anonymisierung oder Sperrung einzelner Daten an. Anschließend werden Rankinglisten aus dem WWW dazu verwendet, um dort angebotene Produkte nach den Kundenvorgaben und -interessen zu filtern. Der Kunde erhält am Ende des Vorgangs eine Liste mit besonders interessanten Produkten für die im Wunschportfolio enthaltenen Produktkategorien und Links zu deren Anbietern, die er gemäß der oben beschriebenen interaktiven Beratung in sein Portfolio aufnehmen kann.

5.5.4 Beschaffung externer Ratings (TRUSTEE)

Im Teilprojekt TRUSTEE wurden so genannte Internet-Agenten entwickelt. Sie sollen Einkäufern im Internet helfen, aus dem oft schwer überschaubaren Angebot im WWW für ihre Bedürfnisse passende Produkte zu finden und zu einem möglichst niedrigen Preis zu erwerben. Zudem soll ein Trustee (Agentensoftware und Endprodukt des Projekts) die Privatsphäre des Suchenden so weit wie möglich schützen. Einerseits ist zwar für Unternehmen im Bereich der Integration externer Daten die Einkaufserleichterung durch Trustee weniger relevant. Andererseits besitzt die Möglichkeit, Informationen aus unterschiedlichen Quellen anonymisiert zu beziehen, einen größeren Reiz, denkt man beispielsweise an Daten der Konkurrenz. Der Trustee besucht auf Grund der Vorgaben des Kunden sowohl Einzelseiten mit Produktinformationen als auch Metaseiten mit Vergleichen für eine oder mehrere Produktkategorien und extrahiert die Produkt- und Vergleichsdaten. Anschließend sind diese wiederum gemäß der Vorgaben des Kunden zu filtern. Die Produkte ordnet man mithilfe einer Zielfunktion und zeigt die zwei für den Kunden am besten geeigneten jeder Kategorie an. Der Kunde kann die Daten einsehen und sich für ein zu kaufendes Produkt aus jeder Kategorie entscheiden. Die Produkt- und Kundeneigenschaften lassen sich in einer Ontologie repräsentieren, mit deren Hilfe durch Klassifikation weitere Eigenschaften automatisch zu ermitteln sind.

Zusammenfassung, Entwicklungsmöglichkeiten und Ausblick 118


6.1 Zusammenfassung

Eine erfolgreiche Entscheidungsunterstützung eines Mitarbeiters durch ein IT-System ist von verschiedenen Faktoren abhängig. Um eine Informationsüberflutung zu vermeiden, kann ein Rollenkonzept als Basis dienen, man sollte auf die Situierung eingehen und relevante Datenlieferanten sammeln.

Am Markt bestehende Systeme bleiben momentan noch eine umfangreiche Integration externer Daten schuldig. Teils sind zwar einzelne Schnittstellen zu ausgewählten Kooperationspartnern der Softwarehersteller vorhanden, wie z. B. beim mySAP Enterprise Portal und Yahoo [SAP2005c]. Aber ein allgemein gültiges Konzept, mit welchem beliebige Quellen „just-in-time“ angebunden und dem Anwender zur Verfügung gestellt werden, ist nicht zu finden.

Einen Schritt weiter sind die Angebote der Datenlieferanten. Hier besteht zumindest in Anfängen die Möglichkeit, als Interessent nur ausgesuchte Informationen zu beziehen, ohne einen Zugriff auf die gesamten Inhalte zu bestellen. Ein Grund für diese Entwicklung mag man in der zunehmenden Verbreitung von Micro-Payment-Verfahren sehen, deren Attraktivität sich auch im Unternehmensumfeld in den letzten Jahren ständig gesteigert hat. Die Bestandsaufnahme hat gezeigt, dass mittlerweile eine große Variantenvielfalt existiert. Mit stetig zunehmender Verbreitung bleibt zu hoffen, dass in naher Zukunft auch ein System für den automatisierten Bezug von Informationen am Markt Fuß fassen kann. Hierfür scheint vor allem bei Web Services das entsprechende Potenzial vorhanden zu sein.

In der Umsetzung zeigte sich, dass die Verknüpfung anhand der Entscheidungsarchitektur durchaus nicht nur ein theoretisches Konzept bildet, sondern auch zu verwirklichen ist. Auf Basis der relativ simplen Struktur ließen sich auch umfangreichere Ideen, wie beispielsweise Vergleiche und Empfehlungen von Datenlieferanten, realisieren.

Letztlich stehen aber auch heute einer vollständigen Integration von Informationen in Echtzeit immer noch urheberrechtliche, technische und organisatorische Restriktionen im Weg. Diese mag man zwar in einer prototypischen Implementierung umgehen, für den direkten Einsatz in einem Unternehmen stellen sie aber weiterhin nicht unerhebliche Hindernisse dar.

6.2 Entwicklungsmöglichkeiten

Während sich zeigte, dass sowohl eine Rollenorientierung als auch eine Situierung zumindest in Teilen bereits umsetzbar ist, fehlt ein globaler Ansatz zur Personalisierung. Zwar gab es bereits in der Vergangenheit mannigfaltige Ansätze dazu, Informationen für den einzelnen Entscheider nach subjektiven Vorlieben aufzubereiten.


So beschreibt Both, welchen Einfluss unterschiedliche grafische Darstellungen auf die Entscheidungsfindung im Marketing haben können [Both1989]. Allerdings sind die bisherigen Ansätze singulärer Natur, d. h. sie passen lediglich Daten aus einer Quelle bzw. von wenigen bereits bekannten Bezugsorten an die Präferenzen des Nutzers an. Einen ganzheitlichen Ansatz, bei welchem beliebige Informationen von vielfältigen Lieferanten quasi zur Laufzeit aufbereitet und für jeden Anwender entsprechend seiner persönlichen Vorlieben dargestellt werden, zu entwickeln, bleibt als Herausforderung bestehen.

Ein weiteres Feld, auf dem noch Potenzial für Entwicklungen herrscht, ist die Umsetzung von kognitiven Aspekten der Entscheidungsfindung. Dieser Bereich ist eng mit der Personalisierung verbunden, man kann ihn in Teilen aber durchaus auch der Rollenorientierung zuordnen. So entwarfen Chen und Lee einen Forschungsprototypen eines kognitiven Entscheidungsunterstützungssystems, welcher über ein Fallrepertoire, eine Komponente zur kognitiven Zuordnung und eine „Szenarien-Datenbank“ verfügt [ChLe2003]. Diese könnte man neben den vorhandenen internen zusätzlich mit externen Informationen bereichern.

6.3 Eine Vision: Lieferung von Entscheidungen

Im Bereich von entscheidungsunterstützenden Methoden gab es bisher zwei Alternativen. Entweder die Methode war relativ schlicht und die Entscheidungsträger im Unternehmen konnten sie direkt anwenden. Oder sie war komplizierter und wurde daher von Softwareherstellern und/oder Beratungen aufbereitet. Diese stellten das Ergebnis dem Unternehmen zur Verfügung (z. B. in Form von Expertensystemen oder einer Simulationssoftware), schulten ausgewählte Anwender und machten diese somit zu Experten.

Eine neue Alternative wäre es, wenn ein Unternehmen, welches die technischen und inhaltlichen Kenntnisse hat, spezielle Methoden anzuwenden, diese nicht an den Kunden liefert, sondern auf dessen Datenbestände zugreift, sie mit den eigenen und ggf. weiteren externen Informationen kombiniert und dem Auftraggeber eine Entscheidungsempfehlung, unter Umständen mit einer Aufstellung von Eintrittswahrscheinlichkeiten der Alternativen, zur Verfügung stellt. Erste Schritte in diese Richtung stellen die folgenden Beispiele dar:

1. Die Kreditempfehlung der SCHUFA. Bei dieser gibt der Kreditberater in der Bank oder der Kundenbetreuer, welcher für Kredite an Abnehmer zuständig ist, die Informationen über den Kunden frei. Die SCHUFA nutzt die Gesamtmenge der ihr bekannten Daten über Kredittilgungen und ermittelt mithilfe eines internen Scoring-Modells Wahrscheinlichkeiten für den Ausfall eines Kredits. Diese können beispielsweise im Bankenbereich abhängig von der Rating-Stufe des Kunden zwischen 0,85 % und 34,75 % liegen [Schu2005]. Hier steht lediglich eine rechtliche Restriktion der automatisierten Annahme oder Ablehnung des Kreditantrags entgegen. So verbietet § 6 a Bundesdatenschutzgesetz (BDSG), dass Kreditvergabeentscheidungen ausschließlich per Computer getroffen werden. Und seitdem die SCHUFA Anfang 2005 ins Unternehmensrating durch die Erstellung von Scorecards für


Freiberufler, Kleingewerbetreibende und Geschäftsführer kleiner GmbHs einstieg, ist auch im gewerblichen Umfeld ein Umschwung zu erwarten [Lutt2005].

2. Die Expertisensysteme der DATEV. Diese in den letzten 15 Jahren konstant weiter entwickelten Systeme prüfen für Laien steuerrechtliche Zusammenhänge und geben ihnen kurze Empfehlungen oder umfangreiche Expertisen in Textform. Die Anwendungsfelder sind vielfältig, Beispiele hierfür sind Empfehlungen zur Ausgestaltung von „Mini-Jobs“ im Niedriglohnsektor, zu umsatzsteuerrechtlichen Problemen und zu Grundstücksveräußerungen [Gojo2005].

3. Die Regaloptimierung mit Hilfe von Marktforschungsdaten. Bereits seit einigen Jahren bietet die GfK ihren Kunden, mittlerweile im Rahmen des so genannten Analytical Consulting, die Analyse der Verbraucherpaneldaten zur Regaloptimierung an [GfK2005]. Gerade im Umfeld des Lebensmittelhandels wurde diese Aufgabenstellung bereits Ende der 80er Jahre thematisiert [Lebe1989], sie ist bis heute aktuell. Während damals noch das Unternehmen Information Resources (IR) der stärkste europäische Anbieter war [OV1989], dominieren heute die GfK und ACNielsen den Markt [RedB2005].

Zu einer weiteren Vision inspirierte ein aktuelles Verfahren vor dem Amtsgericht Hof. Dieter Junghanns, Geschäftsführer eines mittelständischen Betriebes für Fahrzeugbauten, wehrte sich gegen seine Verpflichtung, Fragebögen des Statistischen Landesamts auszufüllen. Er begründete dies mit dem für ihn hohen Personalaufwand (geschätzt auf 25.000 €/Jahr) ohne erkennbare Rendite. Man mag sich folgendes Szenarium für die Zukunft vorstellen: in einem KMU „sammelt“ ein Programm die notwendigen Informationen aus vorhandenen Datenbeständen und übermittelt diese automatisiert an Statistische Landes- und Bundesämter, IHKs u. A. Im Gegenzug erfolgt nach Auswertung der Daten eine Rückmeldung an den Unternehmer, welche Aussagen sich aus den gelieferten Informationen über seinen Betrieb z. B. im Branchenvergleich oder im regionalen Vergleich mit Unternehmen gleicher Größe und/oder Struktur (sprich: mit gleichen oder ähnlichen Situationsmerkmalen) ziehen lassen. So profitieren beide Seiten von der Lieferung der Daten.

Denkbar wäre außerdem eine noch weitere Fortführung: Warum sollte sich ein Unternehmen nicht bei Entscheidungsfragen, zu denen es Methoden des Benchmarking nutzt, Vergleichsdaten von den Statistischen Ämtern liefern lassen? So bietet in den USA das U.S. Census Bureau auf Basis vierteljährlicher Berichte unter anderem einen umfangreichen Direktzugriff auf detaillierte Beschäftigungsstatistiken (Anzahl Beschäftigte, Durchschnittsverdienst, Fluktuationsraten, Unternehmensgrößen, …) bis hinunter auf Ebene von Postleitzahlenbezirken und aufgegliedert nach Branchen – und diese Daten stehen frei für jeden verfügbar im Internet. Für eine Standortentscheidung mag eine solche Statistik sicherlich von großem Interesse sein.

Man könnte sich vorstellen, dass solche Angebote auch in anderen Funktionalbereichen des Unternehmens von Interesse sein könnten. So wäre es beispielsweise denkbar, dass bei Entscheidungen im Marketing, für die eine Preis-Absatz-Funktion abgeschätzt werden muss oder eine Conjoint-Analyse Hinweise zur Entscheidung geben soll [HuHe2002], ein


Marktforschungsinstitut seine Erfahrungen und die damit verbundenen Daten nutzt. Dem Kunden könnte man so das Angebot einer konkreten Entscheidungsunterstützung machen.

Literaturverzeichnis 122

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Nr. 1/2003 des Bereichs Wirtschaftsinformatik I, Universität Erlangen-Nürnberg, Nürnberg 2003.

[SüGi2003b] Süßmilch-Walther, Irene; Gilleßen, Sandra: The Influence of Individualization and Situation on Information Demands of Employees. In: Reichwald, Ralf; Piller, Frank; Tseng, Mitchell M. (Hrsg.): Proceedings Proceedings of the 2nd Interdisciplinary World Congress on Mass Customization and Personalization (MCPC '03). München 2003.

[Süßm2002] Süßmilch-Walther, Irene: Situative und personalisierte Rollenmodellierung. In: Gesellschaft für Informatik (Hrsg.): Proceedings Fachwissenschaftlicher Informatikkongress – Informatiktage 2002, Bad Schussenried. Konradin Verlag, Grasbrunn 2002, S. 163-167.

[Süßm2003] Süßmilch-Walther, Irene: Situative und personalisierte Rollen- und Unternehmensmodellierung. In: Kolloquium für Doktoranden der Wirtschaftsinformatik, 6. Internationale Tagung Wirtschaftsinformatik 2003. Wilthen 2003, S.

[Thal2002] Thaller, Georg Erwin: Interface Design. Die Mensch-Maschine-Schnittstelle gestalten. Software & Support, Frankfurt a. M. 2002.

[This1999] Thissen, Frank: Screen Design Handbuch. Effektiv informieren und kommunizieren mit Multimedia. Springer Verlag, Berlin/Heidelberg 1999.

[Verw2005] Verwertungsgesellschaft WORT: VG WORT im Portrait. http://www.vgwort.de/portrait.php. Abruf am 2006-05-10.

[Walt1996] Walterscheid, Heinz: Effektivität computergestützter Management-Entscheidungsprozesse. Gabler Verlag, Wiesbaden 1996.

[Walt2005] Walther, Irene: Rollen- und Situationsmodellierung bei betrieblichen Dispositions- und Planungssystemen. Dissertation, Nürnberg 2005.

[WaSt1996] Wang, Richard Y.; Strong, Diane M.: Beyond Accuracy: What Data Quality Means to Data Consumers. In: Journal of Management Information Systems 12 (1996) 4, S. 5-34.

[WaWa1996] Wand, Yair; Wang, Richard Y.: Anchoring data quality dimensions in ontological foundations. In: Communications of the ACM 39 (1996) 11, S. 86-95.

[WeHa2004] Wenz, Christian; Hauser, Tobias: Web Services mit PHP. Galileo Press, Bonn 2004.


[Wiet1995] Wieth, Bernd-D.: Informationen im Entscheidungsprozeß. In: Hichert, Rolf; Moritz, Michael (Hrsg.): Management-Informationssysteme: praktische Anwendungen. 2. Aufl., Springer Verlag, Berlin u. a. 1995, S. 31-42.

[Wiki2005] Wikipedia: Content-Management-System. http://de.wikipedia.org/wiki/Content_Management_System. Abruf am 2006-05-10.

[Will2000] Wille, Christoph: Einführung in Data Shaping mit ADO. http://www.aspheute.com/artikel/20000627.htm. Abruf am 2006-05-10.

[Wiss2005a] Wissen.de: Methode. http://www.wissen.de/xt/default.do?MENUID=40,156,538&MENUNAME=InfoContainer&OCCURRENCEID=SL0011764300.SL0011764300.TM01-FullContent&WissenID=QYD5sYaPJOGlrPB04CSdKKMRodGAcn3u0WG178Vbsl7E7JA8BIz2. Abruf am 2006-05-10.

[Wiss2005b] Wissen.de: Information. http://www.wissen.de/xt/default.do?MENUID=40,156,538&MENUNAME=InfoContainer&OCCURRENCEID=SL0011745978.SL0012704690.TM01-FullContent&WissenID=QYD5sYaPJOGlrPB04CSdKKMRodGAcn3u0WG178Vbsl7E7JA8BIz2. Abruf am 2006-05-10.

[Wiwo2005] Wiwo.de: Neues Geschäftsfeld. GfK will sich stärker im Beratergeschäft engagieren. http://www.wiwo.de/pswiwo?vText=gfk&fn=ww2&sfn=fkt_ma&fm=1&fb=1&cn=ma_suchergebnisse&SH=0&depot=0&bt=3&id=119&id=&fl=0&detail=0&db=0&vals=0&vrubfrei=0&vrubrik=0&vzeit=all&vzeit1=19.3.2003&vzeit2=11.03.2005. Abruf am 2006-05-10.

[WSIS2003] WSIS - World Summit on the Information Society: Plan of Action. http://www.itu.int/dms_pub/itu-s/md/03/wsis/doc/S03-WSIS-DOC-0005!!MSW-E.doc. Abruf am 2006-05-10.

Anhang A 138

Anhang A Checkliste am Beispiel WebFOCUS von Information Builders

A.1 Individualisierung

Sind Rollen für folgende Bereiche vordefiniert?

Abfragen Berichte Analysen Entscheidungsmethoden

Kann der Benutzer eine Anpassung an persönliche Präferenzen vornehmen?

ja nein

Kann der Anwender folgende Bereiche selber definieren?

Abfragen Berichte Analysen Entscheidungsmethoden

A.2 Informationssuche

Können quantitative Informationen nach Autor, Herkunft, Erstellungs-/Aufnahmedatum und/oder Thema durchsucht werden?

ja nein

Lassen sich diese Suchergebnisse auf unterschiedliche Weise (Zusammenstellung von Listen mit relevanten Dokumenten/Quellen; direktes Bereitstellen der Informationen/ Dokumente; Bereitstellen eines Links zur Information) ausgeben?

ja nein

Können qualitative Informationen nach Autor, Herkunft, Erstellungs-/Aufnahmedatum und/oder Thema durchsucht werden?

ja nein

Ist in den qualitativen Daten eine Volltextsuche möglich?

ja nein

Lassen sich diese Suchergebnisse auf unterschiedliche Weise (Zusammenstellung von Listen mit relevanten Dokumenten/Quellen; direktes Bereitstellen der Informationen/ Dokumente; Bereitstellen eines Links zur Information) ausgeben?

ja nein

A.3 Informationsauswertung und -bearbeitung

Kann der Anwender quantitative Informationen bearbeiten?

Anhang A 139

ja nein

Kann er sich diese auf unterschiedliche Weise anzeigen lassen?

ja nein

Bietet das System Hilfestellung bei der Bearbeitung und Auswertung quantitativer Daten?

ja nein

Sind statistische Analysen der quantitativen Informationen möglich?

ja nein

Bietet das System Hilfestellung bei der Bearbeitung und Auswertung qualitativer Daten?

ja nein

A.4 Überwachung der Informationsquellen

Wird der Benutzer informiert über die Änderung

a) quantitativer Daten? ja nein

b) qualitativer Daten? ja nein

Gibt es eine Benachrichtigung beim Erscheinen relevanter

a) quantitativer Dokumente/Quellen? ja nein

b) qualitativer Dokumente/Quellen? ja nein

Ist ein Pressemonitoring möglich?

ja nein

Kann der Anwender automatische Benachrichtigungen

umdefinieren?

abschalten?

A.5 Bewertung der Informationsqualität

Kann der Nutzer die Informationsquellen bewerten?

ja nein

Anhang B 140

Anhang B Tabellen- und Datenbankstruktur

B.1 Grundtabellen

In Erweiterung zu Walther [Walt2005, VI].

B.1.1 tblRolle

tblRolleRolleID Long IntegerName TextBeschreibung TextSynonymID Long IntegerFunktionsbereichID Long IntegerHierarchieebeneID Long Integer

B.1.2 tblAufgabe

tblAufgabeAufgabeID Long IntegerAufgabe Text

B.1.3 tblEntscheidung

tblEntscheidungEntscheidungID Long IntegerEntscheidung Text

B.1.4 tblMethode

tblMethodeMethodeID Long IntegerMethode TextMethodenbeschreibung Text

B.1.5 tblInformationsbedarf

tblInformationsbedarfInformationsbedarfID Long IntegerInformationsbedarf TextBeschreibung TextDefinition TextGruppe Text

Anhang B 141

B.1.6 tblInfoObject

tblInfoObjectInfoObjectID Long IntegerInfoObjectSchlagwörter TextInfoObjectBezeichnung Text

B.1.7 tblDatenquellen

tblDatenquellenDatenquellenID Long IntegerQuellenname TextQuellenbeschreibung TextQuellenkürzel TextQuellenURL Text

B.1.8 tblDatenlieferanten

tblDatenlieferantenDatenlieferantenID Long IntegerLieferantenFirma TextLieferantenKürzel TextLieferantenURL TextLieferantenbeschreibung TextLieferantenkategorie TextLieferantenRechtsform TextLieferantenNamenszusatz TextLieferantenStraße TextLieferantenHausnummer TextLieferantenAdresszusatz TextLieferantenPLZ TextLieferantenOrt TextLieferantenLand TextLieferantenTelefon TextLieferantenFax TextLieferantenEMail Text

B.2 Beziehungstabellen

In Erweiterung zu Walther [Walt2005, VI].

B.2.1 tblRolleAufgabe

tblRolleAufgabeRolleAufgabeID Long IntegerRolleID Long IntegerAufgabeID Long Integer

Anhang B 142

B.2.2 tblAufgabeEntscheidung

tblAufgabeEntscheidungAufgabeEntscheidungID Long IntegerEntscheidungID Long IntegerAufgabeID Long Integer

B.2.3 tblEntscheidungMethode

tblEntscheidungMethodeEntscheidungMethodeID Long IntegerEntscheidungID Long IntegerMethodeID Long Integer

B.2.4 tblMethodeInformationsbedarf

tblMethodeInformationsbedarfMethodeInformationsbedarfID Long IntegerMethodeID Long IntegerInformationsbedarfID Long Integer

B.2.5 tblInformationsbedarfInfoObject

tblInformationsbedarfInfoObjectInformationsbedarfInfoObjectID Long IntegerInformationsbedarfID Long IntegerInfoObjectID Long Integer

B.2.6 tblInfoObjectDatenquellen

tblInfoObjectDatenquellenInfoObjecDatenquellenID Long IntegerInfoObjectID Long IntegerDatenquellenID Long Integer

B.2.7 tblDatenquellenLieferanten

tblDatenquellenLieferantenQuellenLieferantenID Long IntegerDatenquellenID Long IntegerDatenlieferantenID Long Integer

Anhang B 143

B.3 Datenmodell

In Erweiterung zu Walther [Walt2005, XII].

Anhang C 144

Anhang C Ausgewählte Beispiele für Datenlieferanten und deren Quellen

Aus der Sammlung von ca. 320 Datenanbietern mit ungefähr 500 Quellen wird hier eine Stichprobe gezogen. Die folgenden Lieferanten wurden ausgesucht, da sie entweder zu den klassischen Anbietern zählen oder besonders interessante Informationen liefern. Außerdem wurde bei der Auswahl Wert auf eine Mischung der Rechtsformen gelegt, deren Bedeutung Abschnitt 4.3.2 darstellt.

C.1 ACNielsen GmbH

C.1.1 Lieferanteninformationen

URL http://www.acnielsen.de

Beschreibung In über 100 Ländern erfasst und analysiert ACNielsen Marktentwicklungen, Verbrauchereinstellungen und Verbraucherverhalten.

Straße/Nr. Ludwig-Landmann-Straße 405

PLZ/Ort 60486 Frankfurt am Main (BRD)

Telefon +49 (69) 79380

Fax +49 (69) 7074012

C.1.2 Zugeordnete Quelle(n)

ACNielsen Decision Support Services

URL http://www.acnielsen.de/services/dss/index.htm

Beschreibung Die bekanntesten Produkte sind INF*ACT und sein Nachfolger NITRO, welche von derzeit über 220 Kunden aus der Markenartikelindustrie und dem Lebensmitteleinzelhandel (LEH) eingesetzt werden.

C.2 Bayerisches Landesamt für Arbeitsschutz, Arbeitsmedizin und Sicherheitstechnik (LFAS)


URL http://www.lfas.bayern.de

Beschreibung Zuständig für die Gestaltung und Einrichtung gewerblicher Bauten sowie Unfallverhütungsmaßnahmen.

Straße/Nr. Pfarrstraße 3

PLZ/Ort 80538 München (BRD)

Telefon +49 (89) 2184-0

Fax +49 (89) 2184-297

E-Mail [email protected]

Anhang C 145


LFAS: Vorschriften

URL http://www.lfas.bayern.de/VORSCHRIFTEN/index.htm

Beschreibung Hier finden sich gesetzliche Grundlagen (z. B. ArbSchG, HAG, ArbZG und GewO) sowie Verordnungen (z. B. ArbStättV, BildscharbV, GPSVG und ChemVerbotsV) und technische Regeln (z. B. TRB, ASR und RAB) bezüglich des Arbeitsschutzes.

C.3 Deutsches Institut für Wirtschaftsforschung e. V. (DIW)


URL http://www.diw.de

Beschreibung Das DIW betreibt Wirtschaftsforschung mit den Schwerpunkten Konjunktur, Weltwirtschaft, Staat, Informationsgesellschaft und Wettbewerb.

Straße/Nr. Königin-Luise-Straße 5

PLZ/Ort 14195 Berlin (BRD)

Telefon +49 (30) 89789-0

Fax +49 (30) 89789-200



DIW: STATFINDER

URL http://www.diw.de/deutsch/produkte/datensammlungen/statfinder/ index.html

Beschreibung Der STATFINDER (Flexible InterNet Delivery of Economic Related Statistics = „Flexibler Internetabruf wirtschaftsbezogener Daten“) ermöglicht die Suche von

Zeitreihen in der Datenbank des DIW Berlin.

C.4 Deutsches Patent- und Markenamt (DPMA)


URL http://www.dpma.de

Beschreibung Das Deutsche Patent- und Markenamt (DPMA), eine dem Bundesministerium der Justiz nachgeordnete Bundesoberbehörde, ist die Zentralbehörde auf dem Gebiet des gewerblichen Rechtsschutzes in Deutschland. Das Amt hat den gesetzlichen Auftrag, gewerbliche Schutzrechte zu erteilen und zu verwalten sowie die Öffentlichkeit über bestehende gewerbliche Schutzrechte mit Wirkung für Deutschland zu informieren.

Straße/Nr. Zweibrückenstraße 12


Anhang C 146

Telefon +49 (89) 2195-0

Fax +49 (89) 2195-2221



DEPATISnet – Elektronisches Patentdokumentenarchiv

URL http://depatisnet.dpma.de/

Beschreibung Mit DEPATISnet kann man online Patentveröffentlichungen aus aller Welt recherchieren. Man nutzt das amtsinterne deutsche Patentinformationssystems DEPATIS. Nach einer Recherche in unterschiedlichen Modi (Einsteiger, Experte, Assistent, Familie) sind aus der erhaltenen Trefferliste sowohl die vorhandenen bibliographischen Daten als auch das Originaldokument im PDF-Format anzeigbar.

DPINFO – Amtliches elektronisches Register des DPMA

URL https://dpinfo.dpma.de

Beschreibung DPINFO ist das elektronische Register des DPMA zur Ermittlung des aktuellen Rechts- und Verfahrensstands zu Patenten und Gebrauchsmustern, Marken und Geschmacksmustern.

DPMAdatenabgabe

URL http://www.dpma.de/service/rohdaten/rohdaten.html

Beschreibung Für die amtliche Veröffentlichung der Schutzrechte (Patente, Gebrauchsmuster, Marken, Geschmacksmuster) und Schutzrechtsanmeldungen sowie für den Dateninput in die amtlichen Internetdienste DEPATISnet, DPMApublikationen und DPINFO erzeugt das Deutsche Patent- und Markenamt (DPMA) in wöchentlichem Rhythmus (bei Geschmacksmustern zweimal im Monat) Rohdaten. Diese Daten können über das Internet heruntergeladen und für externe Informationssysteme und -dienstleistungen genutzt werden.

DPMApublikationen

URL http://publikationen.dpma.de

Beschreibung DPMApublikationen stellt die amtliche Publikationsplattform des DPMA dar, mithilfe derer das Amt die Veröffentlichungen vornimmt, die im Rahmen der anhängigen Verfahren in Patent-, Gebrauchsmuster-, Marken- und Geschmacksmustersachen gesetzlich vorgesehen sind. Diese Plattform setzt somit das bisherige Patentblatt, das Markenblatt und das Geschmacksmusterblatt, die bis Ende 2003 (Markenblatt bis 26. Publikationswoche 2004) in Papierform veröffentlicht wurden, sowie die Veröffentlichungen der Patent- und Gebrauchsmusterdokumente in elektronischer Form fort.

Anhang C 147

C.5 DIN Deutsches Institut für Normung e. V.


URL http://www.din.de

Beschreibung Das DIN ist ein eingetragener gemeinnütziger Verein mit Sitz in Berlin. Es ist die für die Normungsarbeit zuständige Institution in Deutschland und vertritt die deutschen Interessen in den weltweiten und europäischen Normungsorganisationen.

Straße/Nr. Burggrafenstraße 6

PLZ/Ort 10787 Berlin (BRD)

Telefon +49 (30) 2601-0

Fax +49 (30) 2601-1231



DIN.Bauportal

URL http://www.bauportal.de/vobhome.html

Beschreibung Textfassungen der Vergabe- und Vertragsordnungen für Bauleistungen.

Normen und -Entwürfe des Normenausschusses für Akustik, Lärmminderung und Schwingungstechnik (NALS)

URL http://www.nals.din.de

Beschreibung Der NALS beschäftigt sich mit der Erarbeitung von DIN-Normen auf dem Gebiet der Akustik und mechanischen Schwingungen und Stöße sowie mit VDI-Richtlinien auf dem Gebiet der Lärmminderung, in denen sowohl einheitliche Mess- und Beurteilungsverfahren als auch der Stand der Technik dargestellt werden. Diese sind in einer Themenliste sortiert abrufbar.

C.6 Economist Intelligence Unit (EIU)


URL http://www.eiu.com

Beschreibung Die EIU ist ein Anbieter von Länder-, Branchen- und Managementanalysen.

Straße/Nr. Regent Street 15

PLZ/Ort SW1Y 4LR London (GB)

Telefon +44 (20) 78301007

Fax +44 (20) 2078301023

Anhang C 148



EIU CityData

URL http://www.eiu.com/site_info.asp?info_name=ps_cityData&entry1= psNav&infositelayout=site_info_nav_ha

Beschreibung Aktuelle und historische Preisinformationen für Konsumgüter, Lebenshaltungskosten sowie Immobilien für 123 Städte weltweit.

EIU Country Forecasts

URL http://www.eiu.com/site_info.asp?info_name=ps_country_forecast &entry1=psNav&infositelayout=site_info_nav_ha

Beschreibung Die EIU Country Forecasts enthalten makroökonomische 5-Jahres-Prognosen für die weltweit 60 größten Volkswirtschaften. Diese Publikation umfasst als Subskription 2 Hauptbereiche (ca. 40 Seiten) sowie 12 kurze "Updater" pro Jahr.

EIU Country Profiles

URL http://www.eiu.com/site_info.asp?info_name=ps_country_profiles&en try1=psNav&infositelayout=site_info_nav_ha

Beschreibung Die EIU Country Profiles werden jährlich veröffentlicht und liefern auf ca. 50 Seiten Analysen sowie Hintergrundinformationen über die politische und ökonomische Situation von ca. 200 Ländern. Die in den Reports verfügbaren Tabellen enthalten Daten der letzten fünf Jahre.

EIU Country Reports

URL http://www.eiu.com/site_info.asp?info_name=ps_country_reports&ent ry1=psNav&infositelayout=site_info_nav_ha

Beschreibung Die EIU Country Reports analysieren die politischen und ökonomischen Trends von fast 200 Ländern. Diese Publikation umfasst als Subskription 4 Hauptbereiche (ca. 40 Seiten) sowie 8 kurze so genannte „Updater“ pro Jahr.

EIU Country Risk Service

URL http://www.eiu.com/site_info.asp?info_name=ps_country_risk_service &entry1=psNav&infositelayout=site_info_nav_ha

Beschreibung Der EIU Country Risk Service beobachtet und prognostiziert die Entwicklung von ca. 100 Schwellenländern für die nächsten zwei Jahre. Für jedes Land werden ca. 180 makroökonomische Variablen prognostiziert. Diese Publikation umfasst als Subskription 4 Hauptbereiche (ca. 20-30 Seiten) sowie 8 kurze so genannte „Updater“ pro Jahr. Risk Ratings werden monatlich im Internet aktualisiert.

EIU CountryIndicators

URL http://www.eiu.com

Anhang C 149

Beschreibung Über 250 makroökonomische, demographische, volkswirtschaftliche und weitere Indikatoren für 60 Länder mit Prognosen.

C.7 Europa-Fachpresse-Verlag GmbH & Co. KG


URL http://www.sueddeutscher-verlag.de/index.php?idcat=64

Beschreibung Der Europa-Fachpresse-Verlag gehört seit 1979 zu 100 % zum Geschäftsfeld Fachinformationen des Verlags Süddeutscher Hüthig Fachinformationen GmbH (SVHFI). Seit 1994 konzentriert sich der Europa Fachpresse-Verlag (EFV) ausschließlich auf den Bereich Marketing/ Kommunikation.

Straße/Nr. Emmy-Noether-Straße 2/E


Telefon +49 (89) 5485200


Europa-Fachpresse

URL http://www.wuv.de/daten/mediamafo/steckbriefe/index.html

Beschreibung Der Service „media & marketing“ der Zeitschrift werben & verkaufen bewertet wöchentlich die wichtigsten Marktforschungsstudien der Werbe-, Medien- und Marketing-Branche. Im Studien-Archiv können über 400 Studien-Steckbriefe nach Suchbegriff und Zeitraum der Studie ausgewählt werden.

C.8 GBI Genios


URL http://www.gbi.de

Beschreibung Die GBI ist Datenbankproduzent, Datenbankhost und Informations-Dienstleister.

Straße/Nr. Freischützstraße 96


Telefon +49 (89) 992879-0

Fax +49 (89) 992879-99



BLIS

URL http://www.gbi.de/_de/r_profisuche/BLIS.htx

Anhang C 150

Beschreibung Die Datenbank enthält bibliographische Angaben und Kurzreferate betriebswirtschaftlicher Literatur. Sie umfasst Auswertungen von 390 deutsch- und englischsprachigen Zeitschriften sowie Monographien.

Economic Online Documents (EconDoc)

URL http://www.econdoc.de

Beschreibung EconDoc ist der Online-Informationsverbund wirtschaftswissenschaftlicher Bibliotheken und Verlage in Deutschland und umfasst die Referenzdatenbanken BLIS, ECONIS, HWWA, Ifolit und KOELNKAT.

GBI the contentmachine

URL http://www.gbi.de

Beschreibung Die Zentralhandelsregister-Beilage mit über 5 Millionen Handelsregisterdaten, gerichtlichen und sonstigen Bekanntmachungen, Jahresabschlüssen und die Hinterlegungsbekanntmachungen aus dem Bundesanzeiger werden von GBI tagesaktuell (ab ca. 14.00 Uhr) angeboten.

IHSLIT

URL http://www.gbi.de/_de/r_profisuche/IHSL.htx;

http://www.ihs.ac.at/index.php3?id=700

Beschreibung IHSLIT enthält wirtschafts- und sozialwissenschaftliche Literaturnachweise des Instituts für höhere Studien, Wien.

KOBRA

URL http://www.gbi.de/_de/r_profisuche/KOBR.htx?WID=04952-7790204-92305_2

Beschreibung Die branchenbezogene Datenbank enthält Volltexte von Unternehmens-, Produkt-, Veranstaltungs-, Personen- und Branchenmeldungen sowie Marktstudien aus deutschen Branchenzeitschriften.

PSYNDEX

URL http://www.wiso-net.de/wisops.html?WID=64352-6510644-72625_10

Beschreibung PSYNDEX beinhaltet Nachweise zu psychologischer Literatur und Testverfahren aus den deutschsprachigen Ländern sowie psychologisch relevanter audiovisueller Medien aus allen Gebieten der Psychologie einschließlich relevanter Aspekte aus Nachbardisziplinen wie Psychiatrie, Medizin, Erziehungswissenschaft, Soziologie etc.

PSYTKOM

URL http://www.wiso-net.de/wisops.html?WID=64352-6510644-72625_10

Beschreibung PSYTKOM: psychologische und pädagogische Testverfahren, Zentrum für Psychologische Information und Dokumentation, Trier

TNS Infratest: FAKT

Anhang C 151

URL http://www.faktonline.de

Beschreibung Die Datenbank FAKT enthält publizierte sekundärstatistische Branchen- und Marktdaten zu folgenden Bereichen: „Top-Unternehmen“, Internet/Electronic Commerce, Informationstechnologie und Telekommunikation, Medienforschung, Werbung, Finanzmarkt, Gesundheit sowie Gesellschaft.

Wiso-Net

URL http://www.wiso-net.de

Beschreibung Wiso-Net umfasst mehrere Abstract-Datenbanken unterschiedlicher Hersteller.

C.9 Gfk AG


URL http://www.gfk.de

Beschreibung Vor über 70 Jahren als erstes deutsches Marktforschungsinstitut gegründet, zählt die GfK Gruppe heute mit mehr als 120 Tochterunternehmen und rund 5.500 Mitarbeitern in 57 Ländern zu den großen weltweiten Marktforschungsunternehmen. Die GfK bietet Kunden aus der Industrie, dem Handel und der Dienstleistungsbranche allgemeine sowie im Kundenauftrag erstellte spezielle Studien und Marktdaten an.

Straße/Nr. Nordwestring 101

PLZ/Ort 90319 Nürnberg (BRD)

Telefon +49 (911) 3950


Studien Consumer Tracking

URL http://www.gfk.de/index.php?lang=de&contentpath=http%3A//www.g fk.de/produkte/statisch/studien/produkt_1_2_1_001.p

Beschreibung Die GfK bietet in diesem Bereich Studien zu den Themen Trade Services, Store Tests, strategisches Marketing und einzelnen Branchen (Beverages, Food) an.

Studien Custom Research

URL http://www.gfk.de/produkte/statisch/studien/produkt_1_2_4_001.php

Beschreibung Die Gfk offeriert hier Studien im Rahmen ihrer Forschung für professionelles Marketing an.

Studien Retail and Technology

URL http://www.gfkms.com/offers/offerscountrys.php

Beschreibung Es handelt sich um Studien, die im Rahmen der kontinuierlichen Handelsforschung für technische Gebrauchsgüter erstellt werden. Sie sind gegliedert nach den beiden Länder Deutschland und Polen.

Anhang C 152

C.10 Hamburgisches Welt-Wirtschafts-Archiv (HWWA)


URL http://www.hwwa.de

Beschreibung Das HWWA ist eine wirtschaftswissenschaftliche Serviceeinrichtung der Leibniz-Gemeinschaft (WGL). Auf der Basis seiner Materialsammlungen sowie eigener Forschung erbringt das HWWA Informations-, Beratungs- und Serviceleistungen für die Wissenschaft, Wirtschaftspolitik und Wirtschaft.

Straße/Nr. Neuer Jungfernstieg 21

PLZ/Ort 20347 Hamburg (BRD)

Telefon +49 (40) 42834-0

Fax +49 (40) 42834-451



ECONPRESS

URL http://www.hwwa.de:81/

Beschreibung Die Pressedokumentationen des Hamburgischen Welt-Wirtschafts-Archivs und des Instituts für Weltwirtschaft in Kiel dokumentieren in ECONPRESS gemeinsam alle Themen der Wirtschaft und benachbarter Bereiche.

HWWA Personendatenbank

URL http://www.hwwa.de/Publikationen/HWWA_Info/2000/hwwai nfo-00-03.htm#Die%20Personendatenbank

Beschreibung HWWA Personendatenbank

HWWA Web-OPAC

URL http://webopac.hwwa.de/seitevor.htm

Beschreibung In der Datenbank Web-OPAC, dem elektronischen Katalog der Bibliothek des HWWA, können die Publikationen des Instituts recherchiert und anschließend über das HWWA bezogen werden. Der Katalog umfasst auch Veröffentlichungen anderer Institutionen.

HWWA Firmendatenbank

URL http://www.hwwa.de/Scripts/firmen-vers3-form.asp

Beschreibung Nachweise über Informationsbestände zu Firmen in Form von Zeitungsartikeln und/oder Geschäftsberichten ab 1971

HWWA Portal/Datenbank Direktinvestitionen

URL http://www.hwwa.de/direktinvestitionen/direktinvestition_ datenbank.html

Anhang C 153

Beschreibung Die Online-Datenbank „Direktinvestitionen“ wird in enger Zusammenarbeit mit der Abteilung „Informationsdienstleistungen“ (ID) vom Forschungsschwerpunkt „Internationale Mobilität von Unternehmen und Arbeitskräften“ betreut, der sich unter anderem mit den Motiven, Formen und Auswirkungen von internationalen Direktinvestitionen befasst. Sie ist eine Referenzdatenbank und weist die amtlichen und halb-amtlichen Statistiken sowie kommentierende Literatur nach. Das Portal Direktinvestitionen führt darüber hinaus über eine Linkliste zu relevanten nationalen und internationalen Institutionen.

Lebenslauf 154

ZUR PERSON

Name Sandra Lohmann, geb. Gilleßen

Familienstand verheiratet

Staatsangehörigkeit deutsch

Geburtsdaten geboren am 28.12.1973 in Mönchengladbach-Rheydt

AUSBILDUNG

08.84 – 07.93 Freiherr-vom-Stein Gymnasium Kleve, Abschluss mit Abitur

08.93 – 01.96 Sparkasse Kleve, Ausbildung zur Bankkauffrau

04.96 – 10.01 Friedrich-Alexander-Universität in NürnbergStudium der Betriebswirtschaftslehre (Gesamtnote: 2,2)

08.99 – 12.99 American University in Washington, DC (USA)Auslandssemester im Fach „Foreign Policy“

03.02 – 03.05 Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-NürnbergPromotionsstudium zum Doktor der Wirtschafts- und Sozialwissenschaften

BERUFSERFAHRUNG

02.96 – 04.96 / Sparkasse Kleve09.96 – 10.96 / 04.97 Außenhandelsabteilung sowie Electronic Banking und Filialbetrieb

09.97 – 05.98/ Schule für Rundfunktechnik (SRT), Nürnberg08.98 – 02.99 Netzwerkeinführung: Akzeptanzsteigerung und Mitarbeiter-Einweisung,

Benutzerschulung und -betreuung für die Software „Tcmanager“

01.99 – 04.99 Hauptstadtstudio der ARD, BerlinBenutzerschulung Microsoft Outlook im Auftrag der SRT

02.99 – 05.99/ Siemens ICN, München (im Auftrag der SoftDeCC Software GmbH)01.00 – 04.00 Weltweite Benutzerschulung und -betreuung sowie Aufbau einer Hotline

09.00 – 11.00/ Information Factory AG, Nürnberg03.01 Beratung Human Resources und Markteinführung des Produkts „Cont@xt“

10.00 – 03.01 Schuster & Walther IT Business AG, NürnbergFreie Trainerin für Microsoft Office

03.02 – 09.05 Bereich Wirtschaftsinformatik I, Universität Erlangen-NürnbergWissenschaftliche Mitarbeiterin

Seit 05.04 Verwaltungs- und Wirtschaftsakademie (VWA), NürnbergDozentin für Wirtschaftinformatik

Seit 11.05 DATEV eG, NürnbergAssistenz im Entwicklungsbereich

Die Beschaffung und die Integration externer Informationen ... · Dies führte nicht nur zur seiner...

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