9

Inhaltsverzeichnis

Inhaltsverzeichnis 9 

Abbildungsverzeichnis 13 

Abkürzungsverzeichnis 17 

Verzeichnis der wichtigsten Symbole 21 

1  Einführung 23 

1.1  Problemstellung und Zielsetzung 23 1.2  Forschungsdesign 26 

1.2.1  Eigenschaften bestehender Forschungsansätze 26 1.2.2  Formulierung des Forschungsdesigns 30 

1.3  Gang der Untersuchung 34 

2  Grundlagen und Bewertung dispositiver Informationssysteme 39 

2.1  Begriffliche Grundlagen 39 2.2  Business Intelligence (BI) als Bezugsrahmen für dispositive

Informationssysteme 41 2.2.1  Architektur von BI-Systemen 41 

2.2.1.1  Überblick 41 2.2.1.2  Bereitstellungsschicht 43 2.2.1.3  Dialog- und Analyseschicht 46 

2.2.2  Entwicklung von BI-Anwendungen 52 2.2.2.1  Entscheidungsprozessorientierung als Herausforderung

der BI-Gestaltung 52 2.2.2.2  Ausgewählte Vorgehensmodelle 54 

2.2.2.2.1  Erweitertes BI-Vorgehensmodell 54 2.2.2.2.2  Entwicklungs- und Reengineeringmodell 56 

2.2.2.3  Bewertung der Vorgehensmodelle 59 2.2.3  Organisatorische Verankerung von BI-Systemen 62 

2.2.3.1  Gestaltungsoptionen 62 2.2.3.2  Organisationsmodell für BI-Center 63 

10

2.2.3.3  Tätigkeitsfelder der BI-Portfolioplanung 68 2.3  Bewertung dispositiver Informationssysteme 71 2.4  Grundmodell der Bewertung 71 

2.4.1  Aufgabeninhärente Problemfelder 73 2.4.2  Ansätze und Befunde der Evaluationsforschung 79 2.4.3  Bewertungsverfahren 84 

2.4.3.1  Überblick 84 2.4.3.2  Kostenorientierte Bewertungsverfahren 86 2.4.3.3  Nutzenorientierte Bewertungsverfahren 88 2.4.3.4  Kombinierte Bewertungsverfahren 92 

2.5  Fazit 94 

3  Konzeption des BI-Portfoliocontrollings 97 

3.1  Konzeptioneller Bezugsrahmen 97 3.2  Ziele und Elemente der Controllingkonzeption 97 

3.2.1  Theoriefelder zur Fundierung des Controllingobjekts 100 3.2.1.1  Anforderungskriterien und Abgrenzung relevanter

Theoriefelder 100 3.2.1.2  Soziotechnische Theorieperspektive 102 

3.3  Tätigkeitstheoretische Rezeption dispositiver Informationssysteme 106 3.4  Tätigkeitstheoretische Grundlagen 106 

3.4.1.1  Positionsbestimmung der Tätigkeitstheorie 106 3.4.1.2  Eigenschaften von Werkzeugen in der Tätigkeitstheorie 109 3.4.1.3  Dynamische Strukturelemente der Tätigkeit 112 

3.4.2  Dispositive Informationssysteme als Werkzeuge betrieblicher Entscheidungstätigkeiten 115 3.4.2.1  Dispositive Informationssysteme als psychisch-

technische Werkzeuge 115 3.4.2.2  Beschreibungsmodell für soziotechnische

Entscheidungsprozesse 122 3.4.3  Implikationen für die Bewertung der Entscheidungsunterstützung 129 

3.5  Zielsetzung und Aufträge des BI-Portfoliocontrollings 130 3.6  Controlling als Rationalitätssicherung der Führung 130 

3.6.1  Intentionale und funktionelle Elemente des BI-Portfoliocontrollings 134 

3.7  Methoden und Instrumente des BI-Portfoliocontrollings 137 3.8  Ermittlung von Entscheidungstätigkeiten 137 

3.8.1  Bewertung der Entscheidungsunterstützung 144 3.8.1.1  Effektivitätsbewertung 144 3.8.1.2  Effizienzbewertung 154 

3.8.2  Schwachstellenanalyse 159 3.8.3  Maßnahmenableitung 161 

3.8.3.1  Handlungsmuster 161 

11

3.8.3.2  Ableitung von Arbeitsaufträgen 166 3.8.3.3  Implikationen für die Steuerung und Kontrolle 170 

3.9  Institutionalisierung des BI-Portfoliocontrollings 171 3.10  Fazit 174 

4  Tätigkeitstheoretische Methodik des BI-Portfoliocontrollings 175 

4.1  Konstruktionsleitende Anforderungskriterien 175 4.2  Grundkonzept der Methodik 177 4.3  Prozessorientierte Darstellung der Methodik 181 4.4  Tätigkeitsidentifikation 181 

4.4.1  Erstellung des Interviewplans 184 4.4.1.1  Rahmenprozess 184 4.4.1.2  Terminfindung für fixierbare Entscheidungstätigkeiten 186 4.4.1.3  Terminfindung für rekonstruktive

Entscheidungstätigkeiten 189 4.4.2  Abarbeitung des Interviewplans 191 

4.4.2.1  Rahmenprozess 191 4.4.2.2  Ableitung der Instrumentsequenz 195 4.4.2.3  Ableitung der Konzeptsequenz 199 4.4.2.4  Durchführung der Bewertung 201 

4.4.3  Schwachstellenanalyse 204 4.4.3.1  Rahmenprozess 204 4.4.3.2  Erstellung des Portfolioberichts 207 4.4.3.3  Erstellung des Detailberichts 209 

4.4.4  Auftragsableitung 213 4.4.5  Auftragssteuerung 216 

4.4.5.1  Rahmenprozess 216 4.4.5.2  Ausführung von Reproduktionsaufträgen 219 4.4.5.3  Ausführung von Rekonstruktionsaufträgen 224 4.4.5.4  Ausführung von Outpacingaufträgen 228 

4.4.6  Kontrolle 230 4.4.6.1  Abwicklung von BI-Projektaufträgen 230 4.4.6.2  Kontrollprozess 233 4.4.6.3  Erstellung des Kontrollberichts 235 

4.5  Fazit 238 

5  Softwareunterstützung des BI-Portfoliocontrollings 239 

5.1  Gestaltungsbedarf und Vorgehensweise 239 5.2  Erarbeitung eines Implementierungsvorschlags 243 5.3  Anwendungsfälle 243 

5.3.1  Datenmodell 245 

12

5.3.2  Implementierungstechnik 249 5.4  Demonstration des Pilotsystems 250 5.5  Anwendungsszenario 250 

5.5.1  Definition von Entscheidungstätigkeiten 251 5.5.2  Ermittlung von Entscheidungstätigkeiten 256 5.5.3  Bewertung von Entscheidungstätigkeiten 259 5.5.4  Erstellung von Portfolio- und Detailberichten 261 5.5.5  Ableitung und Modifikation von Aufträgen 263 5.5.6  Erstellung von Kontrollberichten 265 

5.6  Nutzenpotenziale und Grenzen des Pilotsystems 268 

6  Weiterführender Forschungs- und Gestaltungsbedarf 273 

Literaturverzeichnis 279 

13

Abbildungsverzeichnis

Abb. 1: Forschungsdesign im Überblick 33 Abb. 2: Gang der Untersuchung im Überblick 37 Abb. 3: Systemgestützter Entscheidungsprozess als soziotechnischer

Dualprozess 41 Abb. 4: BI-Architekturmodell 43 Abb. 5: Erweitertes BI-Vorgehensmodell 55 Abb. 6: Aufgabenfelder der Makroebene 57 Abb. 7: Ablauforientierte Struktur der Mikroebene 58 Abb. 8: Beispiel zur CSF-Methode aus dem CRM-Umfeld 60 Abb. 9: Organisationsmodell für das Management von BI-Centern 64 Abb. 10: Prozesse und Führungstätigkeiten der BI-Portfolioplanung 70 Abb. 11: Grundmodell der Bewertung 72 Abb. 12: Ebenenmodell zur Wirtschaftlichkeitsbewertung von BI-Anwendungen 74 Abb. 13: Wirkungsfelder und Klassen von Bewertungskriterien 76 Abb. 14: Überblicksbeiträge der MIS-Evaluationsforschung 79 Abb. 15: Anwendungsprobleme beim Einsatz dispositiver Informationssysteme 81 Abb. 16: Systematisierung von Bewertungsverfahren 85 Abb. 17: Konzeptioneller Bezugsrahmen des BI-Portfoliocontrollings 98 Abb. 18: Struktur des Controllingobjekts 100 Abb. 19: Soziotechnische Theoriebeiträge im Überblick 102 Abb. 20: Triadische Struktur von Tätigkeitssystemen 109 Abb. 21: Analyseebenen der Tätigkeit 112 Abb. 22: Modell der hierarchisch-sequenziellen Tätigkeitsorganisation 114 Abb. 23: Klassen entscheidungsorientierter Konzepte 120 Abb. 24: Dispositives Informationssystem als Komponente eines funktionellen

Organs 121 Abb. 25: Exemplarische Hierarchie von VVR-Einheiten 124 Abb. 26: Analyseebenen von Entscheidungstätigkeiten 126 Abb. 27: Regulationsstruktur von Entscheidungshandlungen 127 Abb. 28: TEKIOT-Modell 128 Abb. 29: Idealtypischer Ablauf der Rationalitätssicherung 133 Abb. 30: Prozessspezifische Aufträge des BI-Portfoliocontrollings 136 Abb. 31: Methodische Ansatzpunkte zur Erkennung von Entscheidungstätigkeiten 138 Abb. 32: Analyseebenen, Sachverhalte und Datengewinnungsmethoden

der Istmodellierung 143 Abb. 33: Konzept zur Effektivitätsbewertung 146 Abb. 34: Ablauf der Effektivitätsbewertung 149 Abb. 35: Schiefe für unterschiedliche Häufigkeitsverteilungen (1) 152 Abb. 36: Schiefe für unterschiedliche Häufigkeitsverteilungen (2) 153 

14

Abb. 37: Typologie rechnergestützter Instrumente 155 Abb. 38: Kurzbeschreibung von Instrumenttypen 157 Abb. 39: Segmentierungsmodell für Entscheidungstätigkeiten 160 Abb. 40: Handlungsmuster zur Effektivitäts- und Effizienzsicherung 162 Abb. 41: Relevante Handlungsmuster zur Effektivitäts- und Effizienzsicherung 165 Abb. 42: Klassen und Adressaten von Arbeitsaufträgen 166 Abb. 43: Ableitung von BI-Entwicklungs- und BI-Betriebsaufträgen 169 Abb. 44: BI-Center als organisatorischer Teilbereich

des Informationsmanagements 172 Abb. 45: Anforderungskriterien für die Controllingmethodik 175 Abb. 46: Grundkonzept der Controllingmethodik 178 Abb. 47: Elemente der EPK-Notation 180 Abb. 48: Prozessmodell zur Tätigkeitsidentifikation 183 Abb. 49: Prozessmodell zur Erstellung des Interviewplans 185 Abb. 50: Prozessmodell zur Terminfindung für

fixierbare Entscheidungstätigkeiten 188 Abb. 51: Prozessmodell zur Terminfindung für

rekonstruktive Entscheidungstätigkeiten 190 Abb. 52: Prozessmodell zur Abarbeitung des Interviewplans 192 Abb. 53: Prozessmodell zur Durchführung von Beobachtungsinterviews 194 Abb. 54: Deskriptoren für Anwendungsprogramme und Datenobjekte 197 Abb. 55: Prozessmodell zur Ableitung der Instrumentsequenz 198 Abb. 56: Prozessmodell zur Ableitung der Konzeptsequenz 201 Abb. 57: Prozessmodell zur Durchführung der Bewertung 203 Abb. 58: Prozessmodell zur Schwachstellenanalyse 206 Abb. 59: Visualisierungskonzept für Portfolioberichte 207 Abb. 60: Prozessmodell zur Erstellung des Portfolioberichts 209 Abb. 61: Visualisierungskonzept für den Detailbericht 210 Abb. 62: Prozessmodell zur Erstellung des Detailberichts 212 Abb. 63: Prozessmodell zur Auftragsableitung 215 Abb. 64: Prozessmodell zur Auftragssteuerung 218 Abb. 65: Prozessmodell zur Ausführung von Reproduktionsaufträgen 220 Abb. 66: Prozessmodell zur Ableitung eines Vorschlags

zur Effizienzverbesserung 223 Abb. 67: Prozessmodell zur Ausführung von Rekonstruktionsaufträgen 225 Abb. 68: Prozessmodell zur Ableitung eines Vorschlags

zur Effektivitätsverbesserung 227 Abb. 69: Prozessmodell zur Ausführung von Outpacingaufträgen 229 Abb. 70: Prozessmodell zur BI-Projektauftragsabwicklung 232 Abb. 71: Prozessmodell zur Kontrolle 234 Abb. 72: Visualisierungskonzept für den Kontrollbericht 235 Abb. 73: Prozessmodell zur Erstellung des Kontrollberichts 237 Abb. 74: Prozessorientierte Darstellung des Gestaltungsbedarfs 241 Abb. 75: Strukturierung der Prototypenentwicklung 242 Abb. 76: Originäre und derivative Anwendungsfälle des BICO-Toolsets 244 

15

Abb. 77: Entity-Relationship-Modell des BICO-Toolsets 246 Abb. 78: Hauptmenü des BICO-Toolsets 252 Abb. 79: Dialog zur Einstellung der Planungsparameter 253 Abb. 80: Dialog zur Definition einer Entscheidungstätigkeit 254 Abb. 81: Prozessrepositorium des BICO-Toolsets 255 Abb. 82: Dialog zur Tätigkeitsermittlung (1) 256 Abb. 83: Dialog zur Tätigkeitsermittlung (2) 257 Abb. 84: Dialog zur Bearbeitung des Instrumentverzeichnisses 258 Abb. 85: Dialog zur Bearbeitung des Konzeptverzeichnisses 259 Abb. 86: Dialog zur Tätigkeitsbewertung 260 Abb. 87: Visualisierung des Portfolioberichts 261 Abb. 88: Visualisierung des Detailberichts 262 Abb. 89: Dialog zur Darstellung und Modifikation des Auftragsbestands 264 Abb. 90: Visualisierung des Kontrollberichts 266 Abb. 91: Visualisierung des Detailberichts 267 Abb. 92: Analysedimensionen des BICO-Repositoriums 269 Abb. 93: Konzeption des Entscheidungsprozessmanagements 276 

17

Abkürzungsverzeichnis

4GL Fourth Generation Language

Abb. Abbildung

abs. absolute

ACM Association for Computer Machinery

AG Aktiengesellschaft

AHP Analytic Hierarchy Process

A-Konzept Abstraktes Konzept

akt. aktualisierte

A-Methode Abstrakte Methode

A-Modell Abstraktes Modell

AP-APK-ZuO Anwendungsprogramm-Anwendungsprogrammklassen-Zuordnung

AT Activity Theory

Aufl. Auflage

BA Bildschirmaufzeichnung

BCG Boston Consulting Group

BDT Behavioral Decision Theory

bearb. bearbeitete

BI Business Intelligence

BIA Business Intelligence-Anwendung

BICC Business Intelligence Competence Center

BICO Business Intelligence Controlling

biMA Business Intelligence Maturity Audit

biMM Business Intelligence Maturity Model

biTIL Business Intelligence Technology Infrastructure Library

BRMS Business Rule Management System

BSC Balanced Scorecard

bzw. beziehungsweise

c. p. ceteris paribus

CHO Computer & Home Office

CRM Customer Relationship Management

CSCL Computer Supported Cooperative Learning

CSE Cognitive Systems Engineering

CSF Critical Success Factor

d. des

d. h. das heißt

DB Deckungsbeitrag

DBMS Datenbankmanagementsystem

DC Distributed Cognition

18

DIN Deutsches Institut für Normung

Diss. Dissertation

DM Data Mining

DO-DOK-ZuO Datenobjekt-Datenobjektklassen-Zuordnung

DSS Decision Support System

durchges. durchgesehene

DV Datenverarbeitung

DWH Data Warehouse

e. V. eingetragener Verein

EAI Enterprise Application Integration

EDM Enterprise Decision Management

EDV elektronische Datenverarbeitung

EIP Elementary Information Process

EIS Executive Information System

EPK Ereignisgesteuerte Prozesskette

erg. ergänzte

ERM Entity Relationship-Modell

ERP Enterprise Ressource Planning

erw. erweiterte

ESDA Exploratory Sequential Data Analysis

etc. et cetera

ETL Extraktion-Transformation-Laden

ETR Entscheidungsträger

ET-UP-ZuO Entscheidungstätigkeit-Unternehmensprozess-Zuordnung

EUS Entscheidungsunterstützungssystem

EWA Erweiterte Wirtschaftlichkeitsanalyse

f. folgende

ff. fortfolgende

FIS Führungsinformationssystem

Fn. Fußnote

FRAP Frequenz-Relevanz-Analyse für Probleme

gänzl. gänzlich

H. Heft

Habil.-Schr. Habilitationsschrift

HCI Human Computer Interaction

HOLAP Hybrides On-Line Analytical Processing

HTML Hypertext Markup Language

i. d. R. in der Regel

i. e. S. im engeren Sinne

i. w. S. im weiteren Sinne

i. S. d. im Sinne des

IEEE Institute of Electrical and Electronics Engineers

inkl. inklusive

19

insb. insbesondere

IP Information Processing

IS Information System

IT Informationstechnologie, -technik

ITIL IT Infrastructure Library

IV Informationsverarbeitung

JDM Judgment and Decision Making

Jg. Jahrgang

KDD Knowledge Discovery in Databases

KI Künstliche Intelligenz

KK-K-ZuO Konzeptklasse-Konzept-Zuordnung

K-Konzept Konkretes Konzept

K-Methode Konkrete Methode

K-Modell Konkretes Modell

Komm. Kommunikation

Koop. Kooperation

MAT Mensch-Aufgabe-Technik

MCI Mensch-Computer-Interaktion

MDA Model Driven Architecture

MIS Management Information System

MMK Mensch-Maschine-Kommunikation

MOLAP Multidimensionales On-Line Analytical Processing

MQE Managed Query Environment

MSS Management Support System

MUS Management Unterstützungssystem

NDM Naturalistic Decision Making

neubearb. neubearbeitete

Nr. Nummer

ODM Organizational Decision Making

ODS Operational Data Store

OE-A-ZuO Organisationseinheit-Akteur-Zuordnung

OLAP On-Line Analytical Processing

OR Operations Research

PIM Persönliches Informationsmanagement

PMML Predictive Model Markup Language

PMS Projektmanagementsystem

PP Prozentpunkte

PuK Planung und Kontrolle

Q Quadrant

RDBMS Relationales Datenbankmanagementsystem

rev. revidierte

ROI Return on Investment

ROLAP Relationales On-Line Analytical Processing

20

ROR-Auftrag Reproduktions-, Outpacing- oder Rekonstruktionsauftrag

RPD Recognition-Primed Decision

S. Seite

SA Situated Action

SCM Supply Chain Management

Sp. Spalte

SPU Softwareproduktionsumgebung

SQL Structured Query Language

SSTA Systemic-Structural Theory of Activity

St. Sankt

STS Science and Technology Studies

TBK Tabellenkalkulation

TCO Total Cost of Ownership

TDWI The Data Warehouse Institute

TOTE Test-Operate-Test-Exit

TSTS Time Savings Times Salary

u. und

UAM Unified Activity Management

überarb. überarbeitete

umgearb. umgearbeitete

UML Unified Modeling Language

unveränd. unveränderte

usw. und so weiter

v. von, vom

verb. verbesserte

vgl. vergleiche

vollst. vollständig

vorl. vorläufige

VVR Vorwegnahme-Veränderung-Rückkopplung

WKWI Wissenschaftliche Kommission der Wirtschaftsinformatik

WWW World Wide Web

XML Extensible Markup Language

z. B. zum Beispiel

zugl. zugleich

21

Verzeichnis der wichtigsten Symbole

Mächtigkeit (Kardinalität) einer Menge

Ganzzahl-Funktion (floor function)

aussagenlogisches „und“ (Konjunktion)

aussagenlogisches „oder“ (Disjunktion)

Teilmengenbeziehung (Inklusion)

Elementbeziehung

leere Menge

Summe

<i1 ,…, is> Chronologisch geordnete Liste von Elementen (Sequenz)

Kartesisches Produkt

AEH Aktionsprogramm der Entscheidungshandlung (EH)

AIH Aktionsprogramm der Instrumenthandlung (IH)

AKH Aktionsprogramm der Konzepthandlung (KH)

BO Menge der Bewertungsobjekte eines Tätigkeitsvollzugs

boc c-tes Bewertungsobjekt der Bewertungsobjektmenge BO

EEH Ergebnis der Entscheidungshandlung (EH)

EIH Ergebnis der Instrumenthandlung (IH)

EKH Ergebnis der Konzepthandlung (KH)

ET Entscheidungstätigkeit

f Anzahl der ganzzahligen Merkmalsausprägungen der ordinalen Bewertungsskala

F f-Tupel der kumulierten relativen Häufigkeiten

Fp kumulierte relative Häufigkeit der Merkmalsausprägungen

H Handlung

ia a-tes Instrument

IET Instrumentelle Effektivität eines Tätigkeitsvollzugs

IEZ Instrumentelle Effizienz eines Tätigkeitsvollzugs

IM Instrumentmenge eines Tätigkeitsvollzugs

IS Instrumentsequenz eines Tätigkeitsvollzugs

kb b-tes Konzept

KM Menge der in einem Tätigkeitsvollzug eingesetzten Konzepte

KS Konzeptsequenz eines Tätigkeitsvollzugs

m Anzahl sämtlicher Wertaussagen

mp absolute Häufigkeit für die p-te Merkmalsausprägung up

n Anzahl der Bewertungsobjekte eines Tätigkeitsvollzugs

OPy y-te Operation einer (Entscheidungs-)Tätigkeit

OS(F) normierte Schiefefunktion (Skewness)

P Menge der Startzeitpunkte für die Erhebung der Tätigkeitsvollzüge

Rp kumulierte absolute Häufigkeit der Merkmalsausprägungen

22

s Indexvariable

t Startzeitpunkt für die Tätigkeitserfassung in der aktuellen Kontrollperiode

TOz z-te technische Operation einer (Entscheidungs-)Tätigkeit

Tr typisierte Menge der rechnergestützten Instrumente eines Tätigkeitsvollzugs

U Menge der Merkmalsausprägungen der ordinalen Bewertungsskala

UE Menge der Wertaussagen für die Produktqualität

uec Wertaussage für das Kriterium Produktqualität zu boc

uo Merkmalsausprägung als Element der Menge U

UP Menge der Wertaussagen für die Prozessqualität

upc Wertaussage für das Kriterium Prozessqualität zu boc

x Indexvariable

y Indexvariable

ZEH Ziel der Entscheidungshandlung (EH)

ZIH Ziel der Instrumenthandlung (IH)

ZKH Ziel der Konzepthandlung (KH)

23

1 Einführung

1.1 Problemstellung und Zielsetzung

Die aktuelle Auseinandersetzung der Wirtschaftsinformatik mit entscheidungsunter-stützenden Informationssystemen wird durch das Business Intelligence (BI)-Konzept als eine Enabling Technology1 für die betriebliche Entscheidungsfindung geprägt. Unter Business Intelligence ist ein „integrierter Gesamtansatz“2 zu verstehen, mit dem Komponenten für die Beschaffung, Aufbereitung und Bereitstellung von Daten zur Unterstützung betrieblicher Entscheidungsprozesse zusammengeführt werden.3 Das zentrale Element dieses Ansatzes bildet ein Data Warehouse-System, das eine einheitliche und konsistente Datenbasis für Entscheidungsprozesse bietet.4

Obgleich dem Paradigma der Prozessorientierung5 in der Wirtschaftsinformatik hohe Bedeutung beigemessen wird, ist festzustellen, dass sich Methoden zur Gestal-tung dispositiver Informationssysteme nicht explizit an den Prozessen betrieblicher Akteure orientieren.6 Hieraus resultiert eine unzureichende Ausschöpfung des Nut-zenpotenzials von BI-Systemen.7 Dessen konsequenter Erschließung für Entschei-dungsprozesse ist angesichts der wettbewerbsstrategischen Bedeutung von BI-Syste-

1 Vgl. March, S. T., Hevner, A. R. (2007), S. 1035, S. 1031 f. 2 Kemper, H.-G., Mehanna, W., Unger, C. (2006), S. 7. 3 Vgl. Grob, H. L., Bensberg, F. (2008), S. 82 f. 4 Mit dem BI-Konzept als Gesamtansatz werden Bezüge zum historischen Konzept des Mana-

gement Information System (MIS) hergestellt, das seinen Ursprung in den sechziger Jahren des letzten Jahrhunderts hat. Mit dem MIS-Konzept wurde die Intention verbunden, dem Ma-nagement das gesamte Datenvolumen des Unternehmens im Sinne eines Totalansatzes (Total Systems Approach) über Standardberichte in Echtzeit verfügbar zu machen. Vgl. Holten, R., Knackstedt, R. (1997), S. 5. Diese Bezüge werden zudem durch die Forderung nach einer zentralisierten Datenbasis für dispositive Zwecke unterstrichen. Diesen Sachverhalt artiku-liert BEGED-DOV bereits im MIS-Kontext: „High capacity random access storage will permit the formation of a central data file containing the entire data input which may be needed in the company for a wide range of purposes, including of course the operation of a management information system. […] Data format will be standardized which will permit the use of a sin-gle data base in a large number of applications.“ Beged-Dov, A. G. (1967), S. 828. Im Origi-nal ohne Hervorhebung.

5 Zum Paradigma der Prozessorientierung vgl. Becker, J., Kahn, D. (2005), S. 4-6; Scheer, A.-W., Werth, D. (2006), S. 49; Staud, J. (2006), S. 19-22.

6 Einen Methodenüberblick im Data Warehouse-Umfeld liefert Goeken, M. (2006), S. 191-244. Zu BI-spezifischen Vorgehensmodellen vgl. Gluchowski, P., Gabriel, R., Dittmar, C. (2008), S. 259-317; Kemper, H.-G., Mehanna, W., Unger, C. (2006), S. 147-173.

7 KEMPER ET AL. bezeichnen diesen Sachverhalt auch als strategisches Wirksamkeitsdefizit oder strategische Insuffizienz. Vgl. Kemper, H.-G., Mehanna, W., Unger, C. (2006), S. 150 f.

24

men hohes Gewicht beizumessen.8 Die Forderung nach einer entscheidungsprozess-orientierten Gestaltung gewinnt auch deshalb besondere Relevanz, da BI-spezifische Technologien und Produkte aufgrund der freien Verfügbarkeit am Softwaremarkt keine distinktiven Ressourcen sind.9

Die Notwendigkeit zur Handhabung methodischer Defizite adressiert das Gestal-tungsziel der Wirtschaftsinformatik. Dieses Ziel besteht in der Bereitstellung geeig-neter Methoden für die Konstruktion von Informationssystemen.10 Für die Konstruk-tion von BI-Systemen haben solche Methoden eine entscheidungsprozessorientierte Sicht auf das Unternehmen zu erschließen, durch die Entscheidungsprozesse trans-parent gemacht werden. Als methodischer Bezugsrahmen eignet sich hierfür das Konzept des Portfoliomanagements, dem in der Wirtschaftsinformatik hohe Bedeu-tung zukommt.11 Der Grundgedanke dieses Konzepts besteht darin, Unternehmen als dekomponierbare Bündel von Tätigkeitsfeldern zu untersuchen.12 Für die Zwecke der BI-Gestaltung ist es so auszubauen, dass Unternehmen als Bündel von Entschei-dungsprozessen analysiert werden können. Auf diese Weise ist sicherzustellen, dass Entscheidungsprozesse identifiziert und in Bezug auf deren Entscheidungsunterstüt-zung13 bewertet werden können. Anhand der Bewertung sind Gestaltungsmaßnah-men für BI-Systeme abzuleiten, mit denen die Entscheidungsunterstützung der Pro-zesse verbessert werden kann. Bei diesen Gestaltungsmaßnahmen wird das Ziel ver-folgt, einen Beitrag zur Effektivitäts- und Effizienzsicherung der Entscheidungspro-zesse zu leisten.

Dem Gestaltungsziel der Wirtschaftsinformatik geht das Erkenntnisziel voraus, rechnergestützte Entscheidungsprozesse als eigenständige Erkenntnisobjekte zu er-fassen.14 Dabei ist zu berücksichtigen, dass solche Prozesse hybride Objekte darstel-len, in denen personelle sowie technische Elemente ineinandergreifen und zusam-menwirken.15 Um dem Erkenntnisziel nachzukommen, ist daher eine integrative, so-ziotechnische Theorieperspektive einzunehmen. Eine solche deskriptive Theorieba-

8 Vgl. Davenport, T. H. et al. (2001), S. 117 f.; Davenport, T. H. (2006), S. 99-103; Chi, L.,

Holsapple, C. W., Srinivasan, C. (2007), S. 319 f. 9 So stehen zur Realisierung von BI-Systemen nicht nur proprietär entwickelte Standardsoft-

wareprodukte, sondern auch Open Source-Produkte zur Verfügung. Einen Überblick über BI-Open Source-Produkte liefern Nohr, H. (2007), S. 9 f.; Keller, S. (2007), S. 31 f.; Klawans, B. (2006), S. 24.

10 Zum Gestaltungsziel der Wirtschaftsinformatik vgl. Becker, J. et al. (2003), S. 11; Mertens, P. et al. (2005), S. 3 f.

11 Dies ist durch den Sachverhalt zu belegen, dass das Portfoliomanagementkonzept explizit in der Rahmenempfehlung der WKWI zur Universitätsausbildung in Wirtschaftsinformatik ge-nannt wird. Vgl. WKWI (2007), S. 320.

12 Zum konzeptionellen Kern des Portfoliomanagements vgl. Koob, C. (2000), S. 36 f. 13 Zur Entscheidungsunterstützung (Decision Support) sind sämtliche rechnergestützten und

nicht-rechnergestützten Instrumente zu zählen, die von betrieblichen Akteuren zur Entschei-dungsfindung eingesetzt werden. Vgl. Alter, S. (2004), S. 323.

14 Zum Erkenntnisgegenstand der Wirtschaftsinformatik vgl. WKWI (1994), S. 80 f.; WKWI (2007), S. 319.

15 Die Eigenschaften hybrider, dialektischer Systeme skizzieren Grob, H. L. (2004), S. 1; Grob, H. L., vom Brocke, J. (2006), S. 9-11.

25

sis hat eine erkenntnistheoretische Funktion im Begründungszusammenhang zu er-füllen. Außerdem ist sie auch als notwendige Bedingung zur Konstruktion praxisre-levanter Methoden anzusehen, mit denen das Nutzenpotenzial von BI-Systemen im Verwertungszusammenhang16 erschlossen werden kann.17

Solche praxisrelevanten Methoden haben das Konzept des Portfoliomanagements umzusetzen und somit eine an Entscheidungsprozessen ausgerichtete Planung, Steu-erung und Kontrolle von BI-Gestaltungsaktivitäten zu gewährleisten. Die Handha-bung dieser Problemstellung ist als Aufgabe des Controllings zu erfassen, dessen generelle Funktion in der Rationalitätssicherung der Führung besteht.18 Diese Funk-tion ist im Kontext der BI-Gestaltung in Form eines geschlossenen Bezugsrahmens für das BI-Portfoliocontrolling zu konkretisieren. Aufgrund des skizzierten Erkennt-nis- und Gestaltungsziels sind im Bezugsrahmen deskriptive und normative Aussa-gen zu verbinden. Ein solcher Bezugsrahmen wird als Konzeption19 bezeichnet und bildet das konzeptionelle Ziel dieser Arbeit.

Um einen praktisch verwertbaren Problemlösungsbeitrag zu erzielen, wird eine über das konzeptionelle Ziel hinausgehende Konkretisierung des methodischen Ge-füges des BI-Portfoliocontrollings als notwendig erachtet. Hierfür werden in sich geschlossene Handlungsanweisungen benötigt, mit denen Einzelmethoden zu einer umfassenderen Methodik integriert werden. Auf diese Weise ist die Umsetzbarkeit normativer Aussagen des BI-Portfoliocontrollings in konkreten Anwendungssituati-onen zu unterstützen. Die Ausgestaltung einer Methodik des BI-Portfoliocontrol-lings bildet das methodische Ziel dieser Arbeit.

Die praktische Umsetzbarkeit der zu gestaltenden Methodik hängt von individuel-len Fähigkeiten und Fertigkeiten der Handlungsträger des BI-Portfoliocontrollings ab. Aufgrund der Knappheit dieser personellen Ressourcen ist sie an die Verfügbar-keit von Instrumenten gebunden, mit denen Controllingprozesse rationeller gestaltet werden können. Diese Problematik ist durch die Entwicklung eines Anwendungs-systems zu adressieren. Die Entwicklung eines solchen Anwendungssystems für das BI-Portfoliocontrolling bildet das Instrumentelle Ziel dieser Arbeit.

Aufbauend auf dem konzeptionellen, methodischen und Instrumentellen Ziel ist das Forschungsdesign der Arbeit zu formulieren. Hiermit ist nicht nur die anzuwen-dende Forschungsmethodik zu präzisieren, sondern auch die wissenschaftstheoreti-sche Positionierung vorzunehmen.20 Die Formulierung dieses Forschungsdesigns hat an der Fragestellung nach einer geeigneten soziotechnischen Theorieperspektive für betriebliche Entscheidungsprozesse anzusetzen. Anhand eines solchen Theoriefun-daments sind die normativen Aussagen des BI-Portfoliocontrollings abzuleiten. Das inhaltliche Kernproblem ist dabei in der Bewertung dispositiver Informationssyste-

16 Zum Begründungs- und Verwertungszusammenhang vgl. Raithel, J. (2006), S. 23 f. 17 Zur Bedeutung der soziotechnischen Sichtweise vgl. Becker, J., Niehaves, B., Janiesch, C.

(2007), S. 127-129. 18 Vgl. Grob, H. L. (2006), S. 8-9; Weber, J., Schäffer, U. (2006), S. 36-41. 19 Vgl. Harbert, L. (1982), S. 140. 20 Vgl. Becker, J. et al. (2003), S. 5.

26

me zu sehen.21 Eine solche Bewertung ist notwendig, damit Aussagen über die be-stehende Entscheidungsunterstützung von Entscheidungsprozessen abgeleitet wer-den können. Zur Erarbeitung des Forschungsdesigns werden daher – dem Grundge-danken einer kumulativen Wissenschaftstradition22 folgend – zunächst solche For-schungsansätze diskutiert, die die Bewertung dispositiver Informationssysteme zum Inhalt haben. Diese sind nun in Bezug auf ihre methodischen und methodologischen Eigenschaften zu erörtern.

1.2 Forschungsdesign

1.2.1 Eigenschaften bestehender Forschungsansätze

Die Bewertung dispositiver Informationssysteme wird insbesondere in der durch den nordamerikanischen Wissenschaftsraum maßgeblich geprägten IS-Forschung (In-formation Systems-Research) thematisiert und terminologisch unter den Bezeich-nungen der MIS- und DSS-Evaluation geführt.23

Die Evaluation von Management Information Systems (MIS) ist aufgrund der praktischen Probleme bei deren Einführung bereits in den siebziger Jahren in das Forschungsprogramm der IS-Disziplin aufgenommen worden.24 Dieses Forschungs-feld wurde maßgeblich durch die Erkenntnis motiviert, dass eine singuläre Fokussie-rung technischer Merkmale von MIS nicht zu geeigneten Ansätzen für deren Gestal-tung führt. Vielmehr sind auch Eigenschaften von Entscheidungsträgern im jeweili-gen organisatorischen Kontext zu berücksichtigen.25 Dabei ist aus methodischer Per-spektive festzustellen, dass evaluative Ansätze der MIS-Forschung durch laborexpe-rimentelle Forschungsdesigns dominiert worden sind.26 Diese haben zu einer Viel-zahl empirischer Befunde hinsichtlich der Effektivität und Effizienz dispositiver In-formationssysteme unter Laborbedingungen geführt. Allerdings werden hierbei Sti-mulus/Reaktions-Modelle zugrunde gelegt und in behavioristischer Tradition auf

21 Vgl. Vetschera, R. (1995), S. 217. 22 Die Forderung nach einer kumulativen Wissenschaftstradition im Forschungsfeld dispositiver

Informationssysteme artikulierte bereits Keen, P. (1980a), S. 15-19. 23 Vgl. Toraskar, K. (1992), S. 322 f.; Eom, S. B. (1998), S. 42; Kohli, R. (2004), S. 4. Evalua-

tionsforschung hat generell die systematische Anwendung empirischer Forschungsmethoden zur Bewertung des Erfolgs gezielt eingesetzter Maßnahmen zum Inhalt. Vgl. Bortz, J., Dö-ring, N. (2006), S. 96-98.

24 Die technischen und organisatorischen Probleme von MIS skizzieren Ackoff, R. L. (1967), S. 147-156; Dearden, J. (1972), S. 90-99.

25 Vgl. Benbasat, I., Schroeder, R. G. (1977), S. 37. Dieser Sachverhalt wird auch in der Ausei-nandersetzung mit BI-Systemen betont. Vgl. Gluchowski, P., Kemper, H.-G. (2006), S. 19.

26 Vgl. Jarvenpaa, S. L., Dickson, G. W., DeSanctis, G. (1985), S. 141; DeLone, W. H., McLean, E. R. (1992), S. 74; Benbasat, I., Nault, B. R. (1990), S. 221 f.; Keen, P. (1980a), S. 3.

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eine Analyse geistiger Vorgänge und Ressourcen weitestgehend verzichtet.27 Für die behavioristisch geprägte MIS-Evaluationsforschung ist somit kennzeichnend, dass Entscheidungsprozesse als Blackbox betrachtet werden. Das Fehlen einer angemes-senen theoretischen Basis für die MIS-Evaluation wird dabei von KEEN betont: „The main methodologies seem to be naive experiments, narrative cases, and atheoretical questionnaires plus atheoretical regression or factor analysis.“28

Begleitet von ernüchternden Ergebnissen von MIS in der Praxis hat sich die For-schung seit den achtziger Jahren auf Decision Support Systems (DSS) konzentriert. Dieser Begriff geht auf GORRY und SCOTT MORTON zurück, die hiermit Informati-onssysteme bezeichnen, die der Handhabung schlecht strukturierter Entscheidungs-probleme auf sämtlichen Führungsebenen des Unternehmens dienen.29 Aus histori-scher Perspektive kam dabei dem Entscheidungsprozessmodell von SIMON und dem hiermit verknüpften Menschenbild der begrenzten Rationalität (Bounded Ratio-nality) forschungsleitende Bedeutung zu.30 Hinsichtlich evaluativer Untersuchungen solcher Systeme ist festzustellen, dass als theoretische Grundlage zur Beschreibung und Erklärung des menschlichen Entscheidungsverhaltens in verstärktem Maße An-sätze der deskriptiven, kognitionspsychologisch geprägten Entscheidungsforschung berücksichtigt werden.31 Solche Ansätze werden nicht nur zur DSS-Evaluation her-angezogen, sondern in neueren Arbeiten auch als konzeptionelle Grundlage zur Ge-staltung der Konstruktionsprozesse von DSS verwendet.32 Aus methodischer Per-spektive dominieren im DSS-Feld ebenfalls laborexperimentelle Ansätze.33

Insgesamt ist festzustellen, dass die Evaluation dispositiver Informationssysteme durch einen positivistischen Forschungsansatz geprägt ist, der sich sowohl durch

27 Vgl. Benbasat, I., Nault, B. R. (1990), S. 211; Todd, P., Benbasat, I. (1987), S. 494. Die un-

terschiedlichen Varianten des Behaviorismus diskutieren Palmer, S. E., Kimchi, R. (1986), S. 60-65.

28 Keen, P. (1980a), S. 3. 29 Vgl. Gorry, G. A., Scott Morton, M. S. (1971), S. 61. 30 Vgl. Arnott, D., Pervan, G., Dodson, G. (2005), S. 179, S. 188; Angehrn, A. A., Jelassi, T.

(1994), S. 269. Zum Entscheidungsprozessmodell von SIMON vgl. Simon, H. A. (1977), S. 40-44; Gorry, G. A., Scott Morton, M. S. (1971), S. 60.

31 Vgl. hierzu exemplarisch die Evaluationsstudien von Remus, W., Kottemann, J. (1995), S. 63 f.; Benbasat, I., Todd, P. (1996), S. 241-243; Kahai, S. S., Solieri, S. A., Felo, A. J. (1998), S. 134-138; Todd, P., Benbasat, I. (2000), S. 92-96; Wheeler, P. R., Jones, D. R. (2003), S. 64-67; Sieck, W. R., Arkes, H. R. (2005), S. 29-32. Für die deskriptive Entscheidungsforschung sind auch die Bezeichnungen des Judgment and Decision Making (JDM) oder der Behavioral Decision Theory (BDT) geläufig. Vgl. Pitz, G. F., Sachs, N. J. (1984), S. 139-141; Slovic, P., Fischhoff, B., Lichtenstein, S. (1977), S. 1 f.

32 Beispiele hierfür liefern Arnott, D. (2006), S. 58-64; Chen, J. Q., Lee, S. M. (2003), S. 151-156. Den Grundgedanken zur Verwendung dieser Erkenntnisse für die Systemgestaltung arti-kulierten bereits Benbasat, I., Taylor, R. N. (1982), S. 441-444. Die Integration kognitions-psychologischer Theorien der deskriptiven Entscheidungsforschung in die DSS-Forschung wird von Fachvertretern teils nachdrücklich eingefordert. Vgl. Arnott, D., Pervan, G. (2008), S. 662 f., S. 668 f.; Paradice, D. (2007), S. 1551; Chen, J. Q., Lee, S. M. (2003), S. 147 f.; Angehrn, A. A., Jelassi, T. (1994), S. 269 f.

33 Vgl. Arnott, D., Pervan, G. (2008), S. 662; Arnott, D., Pervan, G., Dodson, G. (2005), S. 183, S. 188; Benbasat, I., Nault, B. R. (1990), S. 221 f.

28

einen ontologischen und epistemologischen Realismus34 als auch durch einen empi-rischen Experimentalismus auszeichnet.35 Dieser positivistische Ansatz erweist sich allerdings im Hinblick auf die eingangs skizzierten Forschungsziele als problema-tisch. Problemfelder resultieren aus der Berücksichtigung kognitionspsychologischer Theorien und der laborexperimentellen Forschungsmethodik. Diese beiden Problem-felder sind im Folgenden zu konkretisieren.

Die Bildung deskriptiver Theorien über das menschliche Entscheidungsverhalten basiert auf dem Informationsverarbeitungsansatz (Information Processing App-roach, IP-Ansatz) als forschungsleitendem Paradigma der Kognitionspsychologie.36 Im Rahmen des IP-Ansatzes werden Entscheidungsträger als natürliche Informa-tionsverarbeitungssysteme modelliert, deren interne Prozesse und Ressourcen durch Anwendung geeigneter Instrumente (z. B. Laborexperimente, Computersimulatio-nen) untersucht werden können.37 Wissenschaftshistorisch hat dieser Ansatz in den sechziger Jahren des letzten Jahrhunderts im Rahmen der kognitiven Wende zur Herausbildung der modernen Kognitionspsychologie und der Kognitionswissen-schaft geführt. Die philosophischen Wurzeln des IP-Ansatzes liegen in den Arbeiten von PUTNAM zur Lösung des Leib-Seele-Problems, in denen psychische Zustände auf funktionelle Strukturen zurückgeführt werden, die allerdings auf vielfache Weise (z. B. in Form rechnergestützter Informationssysteme) realisiert werden können.38 Dieser als Multirealisierbarkeitsargument (Physical Embodiment Principle) be-zeichnete Sachverhalt impliziert bei konsequenter Interpretation des IP-Ansatzes jedoch konzeptionelle Äquivalenz zwischen Mensch und Informationstechnik, die aus methodischer Perspektive eine symmetrische Analyse menschlicher und nicht-menschlicher Akteure einfordert.39 Da diese Auffassung keine qualitativen Unter-schiede zwischen Subjekt und informationstechnischem Artefakt berücksichtigt, kol-lidiert sie mit der Sichtweise der Wirtschaftsinformatik, die konsequent zwischen

34 Mit dieser realistischen Position wird davon ausgegangen, dass eine vom Betrachter unab-

hängige Realwelt existiert, deren Phänomene objektiv erkannt werden können. Vgl. Korn-meier, M. (2007), S. 31.

35 Vgl. Arnott, D., Pervan, G., Dodson, G. (2005), S. 188; Alavi, M., Carlson, P. (1992), S. 56 f. Zur generellen methodologischen Orientierung der IS-Forschung vgl. Becker, J., Pfeiffer, D. (2006), S. 4; Lange, C. (2005), S. 14; Wilde, T., Hess, T. (2007), S. 285; Frank, U. (2003), S. 354.

36 Zur Bedeutung des IP-Ansatzes für die deskriptive Entscheidungsforschung vgl. Jungermann, H., Pfister, H.-R., Fischer, K. (2005), S. 7.

37 Vgl. Gauggel, S. (2008), S. 13-17. 38 Vgl. Putnam, H. (1975), S. 362-385; Metzinger, T. (1999), S. 37-39. Die spezifischen An-

nahmen des IP-Ansatzes reflektieren Palmer, S. E., Kimchi, R. (1986), S. 38-59. Deutlich wird das Multirealisierbarkeitsargument auch bei SIMON: „Human rational behavior (and the rational behavior of all physical symbol systems) is shaped by a scissors whose two blades are the structure of task environments and the computational capabilities of the actor.“ Simon, H. A. (1990), S. 7. Im Original ohne Hervorhebungen.

39 Vgl. hierzu auch den in der Techniksoziologie und der Technikgeneseforschung geführten Symmetriediskurs bei Ilyes, P. (2006), S. 14, S. 28-31. Zur konsequenten Interpretation des Informationsverarbeitungsansatzes vgl. Sander, R. (2002), S. 102-104.

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menschlichen und maschinellen Aufgabenträgern differenziert.40 In der abge-schwächten Interpretation des IP-Ansatzes werden rechnergestützte Informations-systeme lediglich als Instrumente zur kognitionswissenschaftlichen Theorienbildung und -prüfung angesehen.41 Allerdings geht hiermit die Problematik einher, dass nur geistige Vorgänge und Ressourcen untersucht werden. Somit wird der Beziehungs-zusammenhang zwischen Mensch und Technik, der zur Begründung einer sozio-technischen Theorieperspektive erforderlich ist, nicht abgedeckt.

Weitere Gründe für die Kritik des positivistischen Ansatzes gehen aus der For-schungsmethodik hervor. So ist zunächst auf das generelle Relevanzproblem der La-borforschung zu verweisen. Zwar verfügen sowohl die behavioristisch als auch die kognitivistisch geprägte Laborforschung über einen hohen kausaltheoretischen An-spruch, indes verbleibt die externe Validität der empirischen Befunde zumeist unge-klärt.42 Dieses Relevanzproblem hat zur Fragmentierung der Forschungslandschaft beigetragen, wie sich insbesondere an der Entwicklung der primär auf Feldstudien fixierten naturalistischen Entscheidungsforschung (Naturalistic Decision Making, NDM) als eine Pragmatic Science nachzeichnen lässt.43 Aus anthropologischer Per-spektive impliziert der laborexperimentelle Ansatz zudem eine deterministische Po-sition, in der menschliche Handlungen und deren Konsequenzen auf reizgebende Umweltfaktoren – insbesondere rechnergestützte Informationssysteme – zurückge-führt werden. Dieser laborexperimentelle Ansatz und der hiermit zu verbindende Technikdeterminismus menschlicher Akteure werden mit der Forderung nach einem verstärkten Einsatz qualitativer Evaluationsverfahren zur Bewertung dispositiver In-formationssysteme zunehmend kritisiert.44 Hiermit wird – im Sinne eines anthropo-zentrischen Ansatzes45 – das menschliche Handeln als Bestimmungsfaktor für den Erfolg von Informationssystemen betrachtet: „[…] the effectiveness of an IS is connected to the ‚unfolding of processes inside the organizational structure and depends on the behavior of individuals’.“46 Festzustellen ist, dass ein deterministi-sches Menschenbild mit der Rezeption menschlicher Akteure in der Betriebswirt-

40 Vgl. WKWI (2007), S. 319. 41 Vgl. Sander, R. (2002), S. 104 f. 42 Externe Validität liegt dann vor, wenn die in einer Untersuchung gewonnenen Ergebnisse

über die spezifischen Bedingungen der Untersuchungssituation und die untersuchten Akteure hinausgehend generalisierbar sind. Vgl. Bortz, J., Döring, N. (2006), S. 53. Zum Relevanzproblem der laborexperimentellen Entscheidungsforschung vgl. Orasanu, J., Connol-ly, T. (1993), S. 12-15.

43 Vgl. Grob, H. L., Holling, H., Bensberg, F. (2008), S. 1 f. Die Entwicklung des NDM skizzie-ren Lipshitz, R. et al. (2001), S. 331-335; Gore, J. et al. (2006), S. 926-928. Anknüpfungs-punkte des NDM zur organisatorischen Entscheidungsforschung (Organizational Decision Making, ODM) skizzieren Lipshitz, R., Klein, G., Carroll, J. S. (2006), S. 917-921.

44 Zur Forderung nach qualitativen Evaluationsansätzen vgl. Stockdale, R., Standing, C. (2006), S. 1091; Arnott, D., Pervan, G. (2008), S. 667 f.; Tallon, P., Kraemer, K. (2007), S. 14. Die Eigenschaften qualitativer Verfahren zur Evaluation von Informationssystemen diskutiert Stone, D. N. (1990), S. 4-7.

45 Zu den Implikationen eines anthropozentrischen Ansatzes bei der Analyse von Mensch-Technik-Systemen vgl. Nosulenko, V. et al. (2005), S. 362-364.

46 Leclercq, A. (2007), S. 29. Im Original ohne Hervorhebung.

30

schaftslehre und Wirtschaftsinformatik kollidiert. Diese sind aufgrund individueller Willens- und Zielbildungsprozesse als Träger originärer Aktionen aufzufassen, so-dass in Relation zu unterstützenden Informationssystemen eine asymmetrische Ana-lyse notwendig ist.47

Die vorgebrachte Kritik begründet die Ablehnung der positivistisch geprägten Wissenschaftspraxis als konzeptionelle Grundlage zur Realisierung der hier verfolg-ten Forschungsziele. Aufbauend auf dieser Kritik ist nun das Forschungsdesign zu formulieren.

1.2.2 Formulierung des Forschungsdesigns

In Anlehnung an BECKER ET AL. umfasst ein Forschungsdesign neben den For-schungszielen eine epistemologische und ontologische Positionsbestimmung sowie die Festlegung der anzuwendenden Forschungsmethoden.48 Diese Strukturelemente werden hier um die anthropologische Position ergänzt. Diese Ergänzung ist notwen-dig, um die Eigenschaften menschlicher Akteure und deren Beziehungen zur Hand-lungsumwelt zu erfassen.49

Den Ausgangspunkt zur Ableitung des Forschungsdesigns bildet die Präzisierung der ontologischen und epistemologischen Position. Aus ontologischer Perspektive wird – in Übereinstimmung mit der gängigen Wissenschaftspraxis – eine realistische Position vertreten, mit der von der Existenz einer von der individuellen Kognition unabhängigen Realwelt ausgegangen wird. Indes wird in Bezug auf die epistemolo-gische Perspektive ein erkenntnistheoretischer Realismus abgelehnt. Hierunter ist die Auffassung zu verstehen, dass eine objektive Wahrnehmung der unabhängig vom Subjekt gegebenen Realwelt prinzipiell möglich ist.50 Stattdessen wird eine idealistische, sozialkonstruktivistische Position bezogen, mit der der Zugang zur Realwelt subjektabhängigen Wahrnehmungsprozessen unterliegt und somit Wirk-

47 Zum Menschenbild in der Betriebswirtschaftslehre vgl. Hahn, D., Hungenberg, H. (2001), S.

23; Heinen, E. (1991), S. 5, S. 35. Dieses Menschenbild spiegelt sich auch in der normativen Entscheidungstheorie wider, die sowohl für die Betriebswirtschaftslehre als auch für die Wirtschaftsinformatik von Bedeutung ist. So stellt Entscheidungsfreiheit als Möglichkeit zum Entscheiden nach individuell oder kollektiv gebildeten Zielen eine implizite Prämisse der normativen Entscheidungstheorie dar. Vgl. Küpper, H.-U. (2006), S. 4 f.; Laux, H. (2005), S. 3; Miebach, B. (2006), S. 70 f. Zu den Implikationen eines deterministischen Menschenbildes für die betriebswirtschaftliche Forschung im Lichte neurobiologischer Befunde vgl. Küpper, H.-U. (2006), S. 13-16. Das Menschenbild der Wirtschaftsinformatik kommt z. B. in den Überlegungen von FEHLING und JAHNKE zu ethischen Implikationen bei der Systemgestal-tung zum Ausdruck. Vgl. Fehling, G., Jahnke, B. (1999), S. 201 f.

48 Vgl. Becker, J. et al. (2003), S. 5-13. 49 Vgl. Cappallo, S. (2006), S. 26-27; Wyssusek, B. et al. (2002), S. 240. Vgl. hierzu auch Hei-

nen, E. (1971), S. 433, der die Bedeutung eines Grundmodells des Menschen als Basis für die Betriebswirtschaftslehre herausstellt.

50 Vgl. Becker, J. et al. (2003), S. 7; Becker, J., Niehaves, B. (2007), S. 202 f.; Kornmeier, M. (2007), S. 31.

31

lichkeit stets als subjektive Konstruktion aufgefasst wird. Diese kommt durch den aktiven Einsatz unterschiedlicher Arten von Werkzeugen (z. B. Informationstechnik, Sprache) zustande, die im Laufe der kulturellen Entwicklung der Menschheit ent-standen sind.51

Diese sozialkonstruktivistische Position leistet die Auflösung des zuvor kritisier-ten Technikdeterminismus der herrschenden Wissenschaftspraxis.52 Somit wird Technik nicht als bestimmende Größe des menschlichen Handelns angesehen, deren Effekte auf der Makroebene des Unternehmens oder der Mikroebene individueller Akteure kausal abgeschätzt und zugeschrieben werden können. Stattdessen wird die Nutzung von Technik als Ergebnis des aktiven, zielgerichteten Handelns individuel-ler Akteure aufgefasst, das stets in einem historisch gegebenen soziokulturellen Kontext stattfindet. Technikgestütztes Handeln wird also auf individuelle Aneig-nungsprozesse von Subjekten zurückgeführt, mit denen Elemente der symbolischen oder materiellen Kultur aufgenommen und erlernt werden.53 Diese im Rahmen der Individualentwicklung erworbenen Mittel können schließlich in betriebliche Ent-scheidungsprozesse einfließen und somit zur Erkennung und Handhabung lebens-weltlicher Problemgegenstände dienen. Hiermit wird auch der Auffassung der Be-triebswirtschaftslehre als Kulturwissenschaft entsprochen, die sich in ihrem Objekt-bereich den wirtschaftlichen Handlungen von Menschen widmet, die mithilfe von Artefakten im Sinne menschlicher Konstruktionen vollzogen werden können.54

Mit dieser sozialkonstruktivistischen Position geht eine voluntaristische Auffas-sung menschlichen Verhaltens einher, nach der der Mensch frei in seinem Willen und seinen Handlungen ist.55 Betriebliche Entscheidungsträger werden als zielorien-tiert handelnde Subjekte begriffen, sodass ein Menschenbild zugrunde gelegt wird, das dem der Betriebswirtschaftslehre und der Wirtschaftsinformatik entspricht. Auf-grund dieser Fähigkeit werden Entscheidungsträger in Relation zur Handlungsum-welt – insbesondere in Bezug auf informationstechnische Systeme – als konzeptio-nell inäquivalent56 betrachtet.57 Insgesamt wird hiermit eine anthropozentrische Auf-fassung vertreten, mit der Subjekte nicht als auf externe Reize reagierende Akteure konzeptualisiert werden, sondern als aktiv handelnde Elemente den Kern soziotech-nischer Systeme bilden.58 Dabei wird eingeräumt, dass menschliches Verhalten auf-grund limitierter Fähigkeiten Beschränkungen unterliegt, die sich beispielsweise in einem begrenzten Methoden- und Faktenwissen zeigen.59

51 Zu den Grundannahmen des Sozialkonstruktivismus (Social Constructivism) vgl. Stetsenko,

A., Arievitch, I. (1997), S. 160-162. 52 Vgl. Rammert, W. (2007), S. 21. 53 Vgl. Zimmermann, P. (2006), S. 67, S. 70; Knoblauch, H., Schnettler, B. (2007a), S. 133 f. 54 Vgl. Zelewski, S. (1999), S. 7. 55 Vgl. Wyssusek, B. (2004), S. 253. 56 Vgl. Nardi, B. A. (1996a), S. 86-88. 57 Eine Multirealisierbarkeit psychischer Strukturen ist folglich abzulehnen, sodass der konse-

quenten Interpretation des IP-Ansatzes nicht gefolgt wird. 58 Vgl. Nosulenko, V. et al. (2005), S. 362-364. 59 Vgl. Weber, J., Schäffer, U., Langenbach, W. (2001), S. 56.

32

Mit diesen Grundpositionen wird die Fragestellung aufgeworfen, wie die Ziele dieser Arbeit forschungsmethodisch zu erreichen sind.60 Zur Realisierung des kon-zeptionellen Ziels, das in der Ausgestaltung eines Bezugsrahmens für das BI-Portfo-liocontrolling besteht, wird eine argumentativ-deduktive Analyse bestehender Theo-riebeiträge vorgenommen. Im Hinblick auf das Erkenntnisziel wird hiermit der Sachverhalt berücksichtigt, dass im Forschungsfeld der Mensch-Computer-Interakti-on (Human Computer Interaction, HCI) theoretische Ansätze diskutiert werden, die sich dediziert mit dem Zusammenwirken von Mensch und Technik auseinanderset-zen.61 Besondere Bedeutung haben hier die Theorien der situierten Handlung (Situa-ted Action), der verteilten Kognition (Distributed Cognition), des Cognitive Systems Engineering und die Tätigkeitstheorie (Activity Theory) erlangt.62 Diese bilden po-tenzielle Theoriekandidaten zur deskriptiven Fundierung des Erkenntnisobjekts und werden im Rahmen dieser Arbeit aufgegriffen. Dieser explorative Ansatz resultiert aus der eingangs skizzierten Problemstellung der defizitären Prozessorientierung be-stehender Gestaltungsansätze. Die normativen Elemente des BI-Portfoliocontrollings sind anhand der theoretischen Grundlagen des Controllings als Konzept zur Rationa-litätssicherung der Führung zu gestalten.63

Das methodische Ziel dieser Arbeit, das in der Gestaltung einer Methodik des BI-Portfoliocontrollings besteht, wird mithilfe der Methode der Referenzmodellierung umgesetzt.64 Hierbei wird eine primär deduktive Vorgehensweise gewählt, mit der die zu entwickelnde Controllingkonzeption in Form wiederverwendbarer Hand-lungsanweisungen vertieft wird. Zur Ausgestaltung eines Anwendungssystems, das die Instrumentelle Zielsetzung reflektiert und die Controllingmethodik unterstützt, wird die Methode der Prototypenentwicklung zugrunde gelegt.65 Mit dieser Methode ist ein Pilotsystem zu gestalten, das nicht nur unter Laborbedingungen, sondern auch im Anwendungsfeld einsetzbar ist. Hiermit werden allerdings nicht nur praxisbezo-gene Zwecke verfolgt, vielmehr wird die Prototypenentwicklung darüber hinaus als Instrument zur Erkenntnisgewinnung begriffen, mit dem durch Veranschaulichung von Forschungsergebnissen auch die Potenziale und Begrenzungen der zugrunde liegenden methodisch-konzeptionellen Basis aufgedeckt werden können.66

60 Einen Überblick der Forschungsmethoden der Wirtschaftsinformatik liefern Wilde, T., Hess,

T. (2007), S. 281-283. 61 Die Mensch-Computer-Interaktion bildet ein interdisziplinäres Forschungsfeld der Informatik

und thematisiert die menschengerechte Gestaltung rechnergestützter Arbeitssysteme. Vgl. Blaschek, G. (2006), S. 839 f.

62 Vgl. Bødker, S. (2006), S. 1; Kaptelinin, V., Nardi, B. A. (2006), S. 195 f.; Nilsson, S., Jo-hansson, B. (2006), S. 154 f.

63 Vgl. Grob, H. L. (2006), S. 8 f. 64 Zur Referenzmodellierung vgl. Becker, J., Schütte, R. (2004), S. 76-80; vom Brocke, J.

(2003), S. 37 f. 65 Zur Prototypenentwicklung vgl. Züllighoven, H., Raasch, J. (2006), S. 832 f. 66 Mit diesem Instrumentellen Ziel werden Bezüge zum Design Science-Ansatz hergestellt. Vgl.

Hevner, A. R. et al. (2004), S. 75-105. Dieser Ansatz wird hier jedoch aufgrund seiner unkla-ren Positionierung im Spannungsfeld zwischen Behaviorismus und Kognitivismus nicht auf-gegriffen. So wird von HEVNER ET AL. als Beispiel für die verhaltenswissenschaftliche Theo-

33

Aus der zielorientierten Konfiguration der skizzierten Forschungsmethoden, de-ren Forschungsobjekte und aus den drei Grundpositionen ergibt sich das For-schungsdesign der Arbeit (Abb. 1). Das skizzierte Methodenset reflektiert dabei die primären Forschungsmethoden. Darüber hinaus werden empirische Befunde aufge-arbeitet, die aus wissenschaftlich begleiteten Studien zur Gestaltung und Anwen-dung dispositiver Informationssysteme hervorgehen.

Forschungsdesign

Forschungsziele

Forschungsmethoden

Grundpositionen

Konzeptionelles Ziel

Konzeption des BI-Portfoliocontrollings

Methodisches Ziel

Methodik des BI-Portfoliocontrollings

Instrumentelles Ziel

Softwareunterstützung des BI-Portfoliocontrollings

Argumentativ-deduktive Analyse

HCI-Theorien, Controllingtheorie

Referenz-modellierung

Controlling-methodik

Prototypen-entwicklung

Pilot-system

Anthropologische Position

Anthropozentrismus

Ontologische Position

Realismus

Epistemologische Position

Idealismus

Forschungsobjekte

Abb. 1: Forschungsdesign im Überblick

Auf Grundlage des oben dargestellten Forschungsdesigns wird im Folgenden der Gang der Untersuchung aufgezeigt.

rienbildung im IS-Umfeld das I/S-Erfolgsmodell von DELONE und MCLEAN herangezogen, dessen theoretischer Kern die mathematische Kommunikationstheorie nach SHANNON und WEAVER ist und somit insgesamt eine behavioristische Ausrichtung indiziert. Vgl. DeLone, W. H., McLean, E. R. (1992), S. 61 f.; Shannon, C. E., Weaver, W. (1976). Andererseits wer-den im Design Science-Ansatz intensive Bezüge zu der Arbeit von SIMON hergestellt, der in-des eine kognitivistische Position vertritt. Vgl. Simon, H. A. (1996), S. IX, S. 51-111.

34

1.3 Gang der Untersuchung

Aufbauend auf der Einführung in die Thematik werden im zweiten Kapitel zunächst Grundlagen dispositiver Informationssysteme und ihre Bewertung erörtert. Mit die-sem Teil der Arbeit ist die Zielsetzung verknüpft, den Stand der Technik zu reflek-tieren und grundlegende Ansatzpunkte zur prozessorientierten Gestaltung der be-trieblichen Entscheidungsunterstützung herauszuarbeiten.

Zu diesem Zweck werden die Architektur von BI-Systemen und deren Kompo-nenten kurz dargestellt, die den informationstechnischen State of the Art der betrieb-lichen Entscheidungsunterstützung kennzeichnen. Zur Erschließung der Nutzenpo-tenziale von BI-Systemen werden in der Wirtschaftsinformatik Vorgehensmodelle thematisiert, die die notwendigen Aufgaben zur Entwicklung von BI-Anwendungen artikulieren und miteinander verknüpfen. Um den herrschenden wissenschaftlichen Stand bezüglich der Konstruktion von BI-Anwendungen herauszuarbeiten, werden ausgewählte BI-Vorgehensmodelle aufgegriffen. Dabei wird insbesondere der Fra-gestellung nachgegangen, inwieweit diese Vorgehensmodelle eine entscheidungs-prozessorientierte Konstruktionsweise unterstützen.

Diese Analyse motiviert eine Untersuchung der organisatorischen Verankerung von BI-Systemen, für die in der Literatur unterschiedliche Optionen diskutiert wer-den. Angesichts der hohen Anforderungen an eine entscheidungsprozessorientierte BI-Gestaltung wird dem Ansatz der organisatorisch zentralisierten Verankerung ge-folgt und – aufgrund des defizitären Stands dieses Problemfelds in der Literatur – ein Organisationsmodell für BI-Center konzipiert. Als BI-Center werden solche Or-ganisationseinheiten aufgefasst, deren genereller Auftrag in der Sicherung der Effek-tivität und Effizienz betrieblicher Entscheidungsprozesse durch die Gestaltung von BI-Anwendungen und komplementärer Leistungen besteht.

Dieses BI-Organisationsmodell bildet den Bezugsrahmen zur Identifikation der willensbildenden und -durchsetzenden Tätigkeitsfelder des BI-Managements, von denen dem BI-Portfoliomanagement besondere Bedeutung beigemessen wird. Nach Maßgabe der eingangs skizzierten Problemstellung sind mit diesem Management-feld die planerischen Aufgaben zu verbinden, betriebliche Entscheidungsprozesse zu identifizieren, Schwachstellen in der Entscheidungsunterstützung aufzudecken und Maßnahmen zum Abbau dieser Schwachstellen einzuleiten. Da hiermit die Heraus-forderung einhergeht, betriebliche Entscheidungsprozesse in Bezug auf ihre Ent-scheidungsunterstützung zu bewerten, wird dieser Problembereich ausführlich dar-gestellt.

Um der Diskussion der Bewertungsproblematik dispositiver Informationssysteme eine interdisziplinäre Grundlage zu verleihen, wird ein Grundmodell der Bewertung eingeführt. Dieses basiert auf der allgemeinen Wertlehre von KRAFT, die mit der hier vertretenen sozialkonstruktivistischen Basisposition vereinbar ist.67 Diese axiologische Grundlage bildet den Rahmen zur Analyse inhärenter Problemfelder der Bewertung dispositiver Informationssysteme, die anschließend im Kontext zent-

67 Vgl. Kraft, V. (1951), S. 258-264.

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raler Ansätze und empirischer Befunde der Evaluationsforschung aufgegriffen wer-den. Diese Befunde werden auch im Hinblick auf deren praktische Implikationen für die BI-Gestaltung erörtert. Die bereits vorgebrachte Kritik an der herrschenden Wis-senschaftspraxis wird dabei erhärtet. Die Diskussion der Bewertungsproblematik wird durch die Analyse derjenigen Verfahren abgeschlossen, die in der Literatur der Wirtschaftsinformatik zur Bewertung dispositiver Informationssysteme empfohlen werden. Im Mittelpunkt steht hierbei die Fragestellung, inwieweit das bestehende Methodenarsenal einen Beitrag zur Bewertung der Unterstützung von Entschei-dungsprozessen leistet. Die festgestellten theoretischen und praktischen Defizite mo-tivieren eine neue Konzeption des BI-Portfoliocontrollings, deren argumentativ-deduktiv getriebene Ausgestaltung den Gegenstand des dritten Kapitels bildet.

Zur Erarbeitung dieser Konzeption sind deskriptive und normative Aussagensys-teme erforderlich, die anhand eines konzeptionellen Bezugsrahmens für das BI-Port-foliocontrolling systematisiert werden. Hierauf aufbauend werden relevante Theorie-felder identifiziert und abgegrenzt, die zur deskriptiven Fundierung soziotechnischer Entscheidungsprozesse als eigenständige Controllingobjekte infrage kommen. Zu diesem Zweck werden Theorien aus dem Forschungsfeld der Mensch-Computer-Interaktion in Bezug auf deren Eignung zur Fundierung des Controllingobjekts überprüft. Hierbei wird gezeigt, dass die Tätigkeitstheorie eine gegenstandsange-messene Fundierung erlaubt.

Im weiteren Verlauf der Untersuchung werden tätigkeitstheoretische Konzepte eingeführt, die eine Rezeption dispositiver Informationssysteme als Werkzeuge menschlichen Handelns begründen und schließlich die Ableitung von Implikationen für deren Bewertung im Rahmen betrieblicher Entscheidungstätigkeiten gestatten. Diese Implikationen bilden die konzeptionelle Brücke zur Ausgestaltung der norma-tiven Strukturelemente der Controllingkonzeption. Im Rahmen dieses Teils der Ar-beit werden grundlegende Aussagen über die intentionale, funktionelle, methodisch-Instrumentelle und institutionelle Ausgestaltung des BI-Portfoliocontrollings abge-leitet, mit denen das konzeptionelle Ziel dieser Arbeit realisiert wird.

Im vierten Kapitel wird das methodische Ziel fokussiert. Zu diesem Zweck wird mithilfe der Referenzmodellierung eine tätigkeitstheoretische Methodik konstruiert, die die normativen Strukturelemente der Controllingkonzeption vertieft und zu einer Methodenkette verknüpft. Auf Grundlage konstruktionsleitender Anforderungskrite-rien und dem prozessualen Grundkonzept der Methodik werden die einzelnen Teil-prozesse beschrieben und unter Verwendung der Notation Ereignisgesteuerter Pro-zessketten (EPK) abgebildet.

Diese Prozessmodelle liefern die Grundlage zur Ableitung des Instrumentellen Gestaltungsbedarfs für eine angemessene Softwareunterstützung der tätigkeitstheo-retischen Methodik, die im fünften Kapitel der Arbeit adressiert wird. Zur Ableitung des Gestaltungsbedarfs werden zunächst die einzelnen Prozesse der Methodik re-flektiert und notwendige Funktionalitäten des zu entwickelnden Anwendungssys-tems identifiziert. Diese Funktionalitäten bilden die konzeptionelle Grundlage zur Erarbeitung eines Implementierungsvorschlags, der im Rahmen der Prototypenent-wicklung umgesetzt wird. Das resultierende Pilotsystem, das das Instrumentelle Ziel dieser Arbeit widerspiegelt, wird anhand eines synthetischen Anwendungsszenarios

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präsentiert. Dieses Fallbeispiel liefert Ansatzpunkte zur Identifikation weiterer Nut-zenpotenziale, aber auch Grenzen des Pilotsystems sowie der zugrunde liegenden methodischen und konzeptionellen Basis.

Die Arbeit schließt mit einer Identifikation des weiterführenden Forschungs- und Gestaltungsbedarfs. Zu diesem Zweck werden einerseits Entwicklungen der Infor-mationstechnologie aufgegriffen, die die betriebliche Praxis der Wirtschaftsinforma-tik prägen. Andererseits werden Anknüpfungspunkte für die konzeptionelle Weiter-entwicklung des vorgelegten Ansatzes aufgezeigt, die potenziell zu einer Profilie-rung des Forschungsfelds entscheidungsunterstützender Informationssysteme im Umfeld der herrschenden Wissenschaftspraxis beitragen. Der skizzierte Gang der Untersuchung wird in Abb. 2 schematisch dargestellt.

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Abb. 2: Gang der Untersuchung im Überblick