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Situative Managementunterstützungssysteme

Berücksichtigung zunehmend unterschiedlicher Arbeitsstile,Nutzungsfälle und Zugangsmöglichkeiten

Der Beitrag schlägt ein Konfigurationsmodell für die situative Anpassung vonManagementunterstützungssystemen (MUS) an die zunehmend unterschiedlichenArbeitsstile, MUS-Nutzungsfälle sowie MUS-Zugangsmöglichkeiten von Führungskräftenvor. Aus der Kombination ihrer Ausprägungen resultieren 36 Nutzungssituationen. AlsKonfigurationsmechanismen nutzen wir die Endgeräteauswahl sowie die Gestaltung derzugehörigen MUS-Benutzerschnittstelle.

DOI 10.1007/s11576-012-0337-z

Die Autoren

Dr. Jörg H. Mayer (�)Prof. Dr. Robert WinterInstitut für WirtschaftsinformatikUniversität St.GallenMueller-Friedberg-Strasse 89000 St. GallenSchweizjoerg.mayer@unisg.ch,robert.winter@unisg.ch

Thomas Mohr B. Sc.Fachgebiet WirtschaftsinformatikSoftware Business & InformationManagementTechnische Universität DarmstadtHochschulstrasse 164289 DarmstadtDeutschlandthomas.mohr@stud.tu-darmstadt.de

Eingegangen: 2011-11-14Angenommen: 2012-06-28Angenommen nach zwei Überarbei-tungen durch Prof. Dr. Müller.Online publiziert: 2012-11-03

This article is also available in Eng-lish via http://www.springerlink.comand http://www.bise-journal.org:Mayer JH, Winter R, Mohr T (2012)Situational Management SupportSystems. Accommodating the Gro-wing Range of Working Styles, UseCases, and Access Modes. Bus Inf SystEng. doi: 10.1007/s12599-012-0233-5.

© Springer Fachmedien Wiesbaden2012

1 Einleitung

Führungskräfte und ihre Informations-systeme (IS) sind seit über fünf Jahr-zehnten ein fortwährendes Forschungs-gebiet (Ackoff 1967; Mintzberg 1972;Rockart und Treacy 1989; Elam und Leid-ner 1995; Wixom und Watson 2010).Sowohl Managementunterstützungssys-teme (MUS; Clark et al. 2007, S. 579)als auch Entscheidungsunterstützungs-systeme (EUS; Arnott und Pervan 2008,S. 657) sind IS, die zur Unterstützungvon Führungsaufgaben dienen. Da EUSursprünglich Managementinformations-systeme (MIS) ergänzen sollten und sichin den späten achtziger Jahren des letztenJahrhunderts inhaltlich mit Führungs-informationssystemen (FIS; Power 2008,S. 122–124) überlappten, referenzierenwir auf MUS. Dieser Begriff wurde vonScott Morton (1967) eingeführt und um-fasst MIS, EUS, FIS sowie in jüngererZeit auch Wissensmanagementsystemeund Business-Intelligence-Systeme (BI-Systeme) zur Unterstützung von Füh-rungskräften (Carlsson et al. 2009, S. 1–2;Kemper et al. 2006, S. 1–2; Watson 2009,S. 488–490).

Die nicht-funktionale Gestaltung vonMUS wird aktuell von zwei Aspekten ge-prägt. Erstens finden sich neben soge-nannten Digital Immigrants, die über dieZeit lernten, sich mit IS zu beschäftigen(Vodanovich et al. 2010, S. 713), immermehr Digital Natives in Führungspositio-nen wieder. Diese neue Generation anFührungskräften sieht MUS mehr undmehr als selbstverständlich an, hat aberauch höhere Erwartungen an die Anpas-sung dieser Systeme an ihre Nutzungs-

präferenzen. Zweitens macht es der tech-nische Fortschritt der letzten Jahre mög-lich, dass selbst ältere Führungskräftemittlerweile in der Lage sein sollten, MUSzu bedienen. In diesem Zusammenhanggewinnen MUS-Nutzungsfaktoren im-mer mehr an Bedeutung, da die MUS-Gestaltung zunehmend über ihre „reine“Implementierung hinaus geht, in demauch die MUS-Nutzung und ihr letzt-endlicher „Mehrwert“ für Führungskräf-te in die Gestaltungsarbeit miteinbezo-gen wird (Marchand und Peppard 2008,S. 8–10).

Wir konzentrieren uns auf die nicht-funktionale Perspektive der MUS-Gestaltung und begründen die Aktua-lität dieser Themenstellung mit Vodano-vich et al. (2010, S. 713), die darlegen,dass die Art, wie Digital Natives IS nut-zen, zu einer fundamentalen Verände-rung in der IS-Forschung führen wird.Insbesondere die neue Generation anFührungskräften hinterfragt MUS ohneKonfigurationsmöglichkeiten, die demwachsenden Umfang ihrer Nutzungs-situationen nicht mehr Rechnung tra-gen können (Wixom und Watson 2010,S. 25; aus konzeptioneller Perspektive,Winter 2011). Wir definieren Nutzungs-situationen als abgegrenzte Klassen anNutzergruppenpräferenzen.

Führungskräfte können sich im Ex-tremfall organisatorischen Vorgaben ent-ziehen und weigern, MUS zu nutzen; diesaufgrund ihrer Position im Unterneh-men per se und der Tatsache, dass sie ty-pischerweise zuarbeitendes Personal wieSekretäre/innen, Assistenten/innen usw.haben (Young und Watson 1995, S. 154–155 ff.; Ikart 2005, S. 78; Majid et al. 2012,

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S. 14). Letztere können MUS auch an-stelle der Führungskräfte bedienen, wennz. B. Informationen oder Ausdrucke be-nötigt werden. Daher ist es für MUS-Gestaltung besonders wichtig, die indi-viduellen Nutzungspräferenzen von Füh-rungskräften zu berücksichtigen. Gleich-zeitig macht aber auch eine extreme In-dividualisierung, die all deren Bedürfnis-sen gerecht wird, aus Effizienzgründenkeinen Sinn (ISO/IEC 9126-1 2010).

Der vorliegende Beitrag stellt ein um-fassendes Konfigurationsmodell vor, dasunterschiedliche MUS-Nutzungssitua-tionen von Führungskräften berücksich-tigt. Weiterhin werden Stellhebel vorge-schlagen, um die MUS-Gestaltung anbestimmte Nutzungssituationen anzu-passen. Wir verfolgen dabei eine dualeZielsetzung: Mit einer Klassifizierung vonNutzungsfaktoren und der Kombinatio-nen ihrer Charakteristika liefert das Mo-dell zunächst eine grundlegende Strukturfür die situative MUS-Gestaltung. Dane-ben werden Stellhebel zur Konfigurationder (konzeptionellen) MUS-Gestaltungidentifiziert, die eine möglichst effizi-ente Anpassung an die verschiedenenNutzergruppenpräferenzen ermöglichen.

Wir folgen methodisch dem DesignScience Research (DSR) in IS (Hev-ner et al. 2004). Obwohl wir uns da-bei auf die Nutzung von IS und ei-ne entsprechende MUS-Fachkonzeptionkonzentrieren, sollten die Erkenntnis-se auch für das Software Engineeringrelevant sein.1 Es werden verschiede-ne Prozesse zur Artefaktentwicklung ge-mäß dem DSR-Paradigma vorgeschlagen(March und Smith 1995; Peffers et al.2006). Da die eigentliche Artefaktkon-struktion (build und evaluate) im Mit-telpunkt stehen soll, greifen wir auf dasProzessmodell von Peffers et al. (2006)zurück. Wir motivieren diesen Artikelmit der mangelnden MUS-Akzeptanzbei Führungskräften und empfehlen einKonfigurationsmodell, um ihre Gestal-tung besser auf die Nutzungspräferen-zen von Führungskräften zuzuschnei-den (Abschn. 1). Nach einer konzep-tuellen Grundlegung (Abschn. 2) füh-ren wir eine Literaturrecherche durch.Sie führt zu drei MUS-Nutzungsfaktoren,

mit deren Hilfe wir die wachsendeVielfalt an Nutzungspräferenzen klassi-fizieren können. Die Kombination ih-rer Ausprägungen ergibt 36 Nutzungs-situationen (Abschn. 3.1). Wir schlagendaraufhin die MUS-Endgeräteauswahl(Abschn. 3.2), aber auch die Gestal-tung der MUS-Benutzerschnittstelle (Ab-schn. 3.3) als Stellhebel für die situati-ve MUS-Gestaltung vor. Mit der Anwen-dung des Konfigurationsmodells erarbei-ten wir verschiedene – situative – MUS-Varianten (Abschn. 4). Schließlich nut-zen wir die Ergebnisse eines Workshops,um unseren Vorschlag zu evaluieren (Ab-schn. 5). Der Artikel schließt mit einerZusammenfassung und einem Ausblickauf weiterführende Forschungsarbeiten(Abschn. 6).

2 Grundlagen

2.1 Nutzungspräferenzen inder MUS-Forschung undGestaltungstheorien

Gemäß ISO 9241-110 (2008, S. 6) sindinteraktive MUS eine Kombination ausSoftware- und Hardwarekomponenten,die Eingaben von Führungskräften be-arbeiten und Ausgaben kommunizieren;dies um Führungsaufgaben zu unterstüt-zen. Benutzerschnittstellen sind „[. . . ]what users see and work with to usea product“ (Hackos und Redish 1998,S. 1). Endgeräte wiederum sind IS-Komponenten, mit dem der Nutzer um-geht (Laudon und Laudon 2010, S. 631–639).

Nutzungspräferenzen beschreiben Un-terschiede, wie Menschen IS nutzen wol-len. Sie resultieren in unterschiedlichenAnforderungen, wie IS Funktionen oderDienste bereitstellen sollten und sind seitden siebziger Jahren des letzten Jahrhun-derts ein Thema der MUS-Forschung.In unserer früheren Recherche (Mayeret al. 2011, S. 292 ff.) stellten wir her-aus, dass Zmud bereits 1979 (Zmud 1979,S. 975) mehreren Autoren widersprach,indem er behauptete, dass „individuel-le Differenzen eine maßgebliche Größefür den Erfolg von MUS darstellen.“ Ei-nige Jahre später nahm jedoch Huber(1983) diesem Ansatz für viele Jahre den

Wind aus den Segeln. Er behauptete, dassdie Berücksichtigung von Nutzerpräfe-renzen die Handhabung zu vieler Cha-rakteristika durch IS-Ingenieure bedeuteund dass MUS zukünftig ohnehin voll-ständig durch ihre Nutzer konfigurierbarsein würden.

Die letzten 20 Jahre entkräften unse-rer Ansicht nach jedoch Hubers Argu-mentation. IS-Nutzerakzeptanz ist Ge-genstand verschiedener Forschung undTheorien wie dem Technology Accep-tance Model (TAM) von Davis (1989)oder dem IS Success Model (DeLone undMcLean 2003). Obwohl mehrere Kritik-punkte existieren, bspw. dass TAM in ei-nem zunehmend dynamischen Umfeldan Bedeutung verliert,2 helfen diese er-klärenden Theorien (Gregor und Jones2007) gleichwohl, IS-Phänomene zu ver-stehen, selbst wenn sie die Gestaltunginnovativer IS nicht direkt unterstüt-zen können. Um diese Einschränkun-gen zu umgehen, untersuchen wir MUS-Nutzungssituationen von Führungskräf-ten (Abschn. 2.2).

IS-Akzeptanz- und Erfolgsfaktoren-modelle zeigen, dass Nutzungseigen-schaften und zugehörige Präferenzeneine wichtige Rolle für den Systemerfolgspielen. Sie sind insbesondere für dieMUS-Gestaltung wichtig, da hier häu-fig ausgeprägte persönliche Eigenartenzu berücksichtigen sind. Je höher Füh-rungskräfte in Unternehmen positioniertsind, desto wahrscheinlicher haben diesePersonen eine umfassende Ausbildungund vielfältige Arbeitserfahrung, auf de-ren Basis sie eine stark individuelle Ein-stellung gegenüber IS entwickelt haben(Volonino et al. 1995, S. 107). Angesichtssolcher Ausprägungen ist ein „One-Size-Fits-All“-MUS-Konzept für den „durch-schnittlichen“ Nutzer nicht länger ziel-führend. Gleichzeitig ist aber auch eineGestaltung, die individuelle Anforderun-gen der Führungskräfte berücksichtigt,aus Effizienzgründen nicht sinnvoll (Ab-schn. 1). Aufbauend auf den Gedankendes situativen Methoden-Engineerings(Brinkkemper 1996), der adaptiven Re-ferenzmodellierung (Becker et al. 2007),dem Design for Artifact Mutability (Gre-gor und Jones 2007) und der Konfigura-

1Während sich die Informatik auf Informations- und Kommunikationstechnologien selbst fokussiert (Avison und Elliot 2006, S. 6–8), beschäftigtsich die Wirtschaftsinformatik mit der Transformation von Anforderungen in die (konzeptionelle) IS-Gestaltung (WKWI 2012). Aus diesem Grundtritt bei der Wirtschaftsinformatik das Zusammenspiel von Mensch, Aufgaben und Technologie in den Vordergrund. Das Software Engineering alsTeildisziplin der Informatik fokussiert auf die Transformation der konzeptionellen IS-Gestaltung in effiziente Softwarelösungen.2Chuttur (2009) behauptet, dass der praktische Nutzen und die Erklärungskraft des TAM limitiert ist. Als Begründung führt er an, dass auchDeterminanten wie das Alter, der Bildungsgrad oder die IS-Einstellung die IS-Nutzung signifikant beeinflussen. Weiterhin existiere nach vielenModifikationen auch kein einheitlicher TAM-Ansatz mehr (Benbasat und Barki 2007, S. 2011). Mit anderen Worten: „The [. . . ] attempts [. . . ] toexpand TAM in order to adapt it to the constantly changing IT environments has lead to a state of theoretical chaos and confusion [. . . ].“

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tion von Standardsoftware (IEEE 2005;ISO 2003) können MUS-Entwickler An-forderungen in verschiedene Klassenaufteilen, um eine Balance zu erreichen.3

Anforderungen sind Grundvorausset-zungen, Zustände oder Fähigkeiten, diedie Nutzer eines Softwaresystems benöti-gen (IEEE 1990, S. 62). Gestaltungsprin-zipien gehen dagegen über Anforderun-gen hinaus. Es sind vordefinierte Tätig-keiten zur MUS-Gestaltung. Wir nutzendie situative MUS-Gestaltung, um Lö-sungen mit einem hohen Grad an Nütz-lichkeit zu generieren und setzen dafürKonfigurationsmechanismen ein. Konfi-gurationsmechanismen sind Mechanis-men, um alle im Entwurf vorgesehenenSystemvarianten auf effiziente Art undWeise erzeugen zu können (Becker et al.2007, S. 33–35). Da die Anzahl an MUS-Nutzungssituationen überschaubar ist(„geschlossene Varianten“), wenden wirKonfigurationsmechanismen anstelle ei-ner regelbasierten Komposition („offeneVarianten“) an. Nutzungssituationen ge-neralisieren im Sinne von Klassen „ähnli-che“ Nutzergruppenpräferenzen. Das re-sultierende Gestaltungsziel ist die Bereit-stellung einer situativen Lösung für jederelevante Nutzungssituation.

2.2 Stand der Forschung

Die folgenden Referenzen erweitern ei-ne frühere Arbeit (Mayer et al. 2011,S. 293 f.) um Erkenntnisse insbesondereaus der Softwareentwicklung, um so stär-ker technologieorientierte Ansätze be-rücksichtigen zu können (Avison und El-liot 2006, S. 6 f.; Sommerville 2010, S. 7).

Basierend auf Erkenntnissen derMensch-Computer-Interaktions-forschung (HCI; Zhang et al. 2002),beginnen wir die Systematisierung unse-rer Literaturrecherche mit einem Nutzer-modell (Abb. 1). Es segmentiert einzelneNutzergruppen (A.1) und differenziertsolche Nutzergruppencharakteristika,

die die MUS-Nutzung von Führungs-kräften beeinflussen (A.2). Wir nutzendann Erkenntnisse des Enterprise En-gineerings (EE, Dietz 2007), das dieMUS-Gestaltung zweiteilt: Das Black-Box-Modell beschreibt allein die Nut-zungsperspektive und deckt funktionaleAnforderungen und entsprechende Prin-zipien ab (B.3). Das White-Box-Modellhingegen beschreibt die MUS-Gestaltungaus einer konstruktiven Perspektive; diesmit konstruktiven Anforderungen (C.1)und entsprechenden Prinzipien (C.2).Verschiedene Erkenntnisse aus der Soft-wareentwicklung vervollständigen diekonstruktive MUS-Perspektive. Um diefunktionalen Anforderungen zu struktu-rieren, nutzen wir Erkenntnisse des Re-quirements Engineering (RE). Dabei un-terscheiden wir zwischen domänenspe-zifischen Anforderungen (B.1), die denMUS-Zweck abdecken, und domänen-übergreifenden Anforderungen (B.2), dieeher formelle MUS-Aspekte adressieren(Sommerville 2010). Schließlich unter-scheiden wir zwischen der generischenLösungsebene und Lösungsinstanzen(Lee et al. 2011). Erstere deckt die MUS-Gestaltung ab, ohne auf spezielle MUS-Anwendungen einzugehen. Solche Ent-würfe müssen instanziiert werden; diesauch um zu situativen MUS-Funktionenzu gelangen. Diese können dann imple-mentiert werden (MUS-Varianten 1−n).Die Phasen C und D unserer Literatur-recherche werden in Abschn. 3.2 und 3.3spezifiziert.

Im Einklang mit Webster und Watson(2002) konzentrierten wir uns bei der Li-teraturrecherche auf führende IS-Veröf-fentlichungen und wählten dazu auf Basisdes Katalogs der London School of Eco-nomics (Willcocks et al. 2008) zehn Jour-nale aus.4 Wir erweiterten zudem unse-re Liste durch ICIS- und ECIS-Beiträge.Um sicherzustellen, dass unsere Re-cherche auch der computerwissenschaft-lichen Perspektive ausreichend Rech-

nung trägt, nahmen wir weiterhin fünfSystem- und Softwareentwicklungs-5 so-wie vier Informatik-Zeitschriften6 auf.Zusätzlich umfasst unsere Literaturre-cherche sechs HCI-Journale.7 Unter Nut-zung von EBSCOhost, ScienceDirect undProQuest ergab unsere Stichwortsuche(Tab. 1) in Titeln und Zusammenfassun-gen 469 Treffer, von denen wir 24 als re-levant einstuften. Eine finale „Rückwärts-suche“ führte letztendlich zu insgesamt40 relevanten Publikationen.

Abbildung 1 zeigt relevante Arbeiten,die auf der generischen Lösungsebeneidentifiziert wurden. Die ausgewähltenArbeiten können dabei mehrfach auftre-ten, wenn wir sie mehr als einem Be-reich abdecken. Beiträge mit den höchs-ten Impactfaktoren sind grau hervorge-hoben und werden im Folgenden kurzdiskutiert.

Phase A – Nutzermodell: Eine ersteGruppe von Publikationen behandeltindividuelle kognitive Stile und decktTechniken für die Segmentierung vonNutzergruppen (A.1) ab. Zwei weit-verbreitete Techniken sind der Myers-Briggs-Typindikator (Myers 1976) undWitkins Field-Dependence- und Field-Independence-Konzept (Witkin et al.1977). Die erste Technik klassifiziert diePersönlichkeit von Individuen anhandvon vier verschiedener Dichotomien:Verhalten, Wahrnehmung, Beurteilungund Lebensgewohnheiten. Die zweiteTechnik legt dar, dass Individuen, dieeine Abhängigkeit vom Umfeld aufwei-sen, Daten im Gesamtzusammenhangwahrnehmen und Einzelheiten geringereBedeutung zumessen (weniger analy-tisch). Umfeld-unabhängige Personenwiederum schenken Einzelheiten mehrAufmerksamkeit (mehr analytisch).

Eine zweite Gruppe von Publikationenumfasst die Charakterisierung von Nut-zergruppen (A.2). Diese Studien wen-den entweder die Techniken der obi-

3Situative Gestaltungsansätze wurden in den frühen neunziger Jahren des letzten Jahrhunderts von der Organisationstheorie adaptiert (Kieser undKubicek 1992). Die Theorie der kognitiven Übereinstimmung (Cognitive Fit) sagt aus, dass die Entscheidungsfindung effektiv und effizient ist,wenn die Darstellung eines Problems mit den individuellen Ansatz der Problemlösung abgestimmt ist (Vessey 1991).4Der Katalog enthält nicht nur die Mainstream-IS-Zeitschriften, sondern auch IS-Zeitschriften mit soziologischer Ausrichtung. Wir wählten diefünf führenden Zeitschriften aus jeder Kategorie aus, namentlich: MIS Quarterly, Information Systems Research, Information & Management,Journal of Management Information Systems und Decision Support Systems sowie European Journal of Information Systems, Information &Organization, Information Systems Journal, Journal of Organizational and End-User Computing und Journal of Information Technology.5Basierend auf der AIS-Zeitschriftenbewertung (2010) und VHB (2008) sowie den Impactfaktoren von http://www.elsevier.com. Wir identifizier-ten folgende Zeitschriften: Information and Software Technology, Communication of the ACM, ACM Computing Surveys, Journal of Systems andSoftware und International Journal of Systems Science.6Basierend auf der AIS-Zeitschriftenbewertung (2010) wählten wir IEEE Software, Journal of Computer and System Sciences, IEEE Transaction onComputers und Behaviour & Information Technology aus.7Auf der Grundlage der AIS-Zeitschriftenbewertung (2010) und VHB (2008) wählten wir ACM Transactions on Computer-Human Interacti-on, Human-Computer Interaction, International Journal of Human-Computer Interaction, International Journal of Human-Computer Studies,Computers in Human Behavior und AIS Transaction on Human-Computer Interaction aus.

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Abb. 1 Publikationen, die Nutzergruppencharakteristika in der MUS-Gestaltung untersuchen (erweiterte Darstellung aufGrundlage von Mayer et al. 2011, S. 296)

Tab. 1 Begriffe der Stichwortsuche

gen Gruppe an und differenzieren ein-zelne Charakteristika, die einen Einflussauf die MUS-Gestaltung haben (z. B.Geschlecht; Powell und Johnson 1995)oder sie nutzen ein erklärendes Verfah-ren, um Nutzergruppen und ihre „ty-pische“ MUS-Nutzung zu identifizieren.Ein weiteres Beispiel für den ersten An-satz sind Mao und Benbasat (2000). Siezeigen, dass die IS-Erfahrung einen Ein-fluss auf die MUS-Nutzung hat. Trac-tinsky und Meyer (1999) legen dar, dass

ein MUS-Nutzer nicht nur eine abru-fende, sondern auch eine präsentieren-de Rolle hat. Der zweite Ansatz stammtvon Walstrom und Wilson (1997). Sieteilen Führungskräfte in drei Nutzerty-pen ein: Converts, Pacemakers und Ana-lyzers. Auch Gluchowski et al. (2008)schlagen drei Nutzergruppen vor: Infor-mationskonsumenten, analyseorientierteNutzer, die innerhalb bereitgestellter In-formationen navigieren wollen, und Spe-zialisten, die mathematische, statistische

und wirtschaftliche Modelle nutzen wol-len. Auf der Grundlage von Erkenntnis-sen einer Untersuchung mit Unterneh-men, die im „Europe 500“-Report der Fi-nancial Times gelistet sind, identifizier-ten Mayer und Stock (2011) vier Fak-toren, die die MUS-Akzeptanz obersterFührungskräfte beeinflussen. Dies sindein angemessener Einstieg in MUS, dieEinfachheit der Navigation, mit der imMUS navigiert werden kann, die in-haltliche Ausrichtung der bereitgestell-

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ten Informationen und die Berücksich-tigung grundlegender analytischer Funk-tionen. Durch die Kombination verschie-dener Charakteristika der an der Stu-die beteiligten Führungskräfte gelangendie Autoren zu vier Arbeitsstilen: Analy-tische Poweruser, opportunistische Ana-lysten, generalistische Basisnutzer undfaktische Nichtnutzer. Zusammenfassendgibt es also einige Ansätze, um kogniti-ve Arbeitsstile zu differenzieren (A.1) so-wie noch mehr Publikationen, die sichmit der Charakterisierung von Nutzer-gruppen und ihrer damit verbundenenMUS-Nutzung beschäftigen (A.2). Diesinnvolle MUS-Gestaltung sollte daherverschiedene Nutzergruppenpräferenzenberücksichtigen. Unser Konfigurations-modell bezieht dazu die Variablen, die diePräferenzen von Führungskräften für de-ren MUS-Nutzung erfassen, zusammen-fassend als deren Arbeitsstile ein (Abb. 1,später Abschn. 3, Abb. 2 und 3).

Phase B – Black-Box-Modell: Als Aus-gangspunkt für domänenspezifische An-forderungen (B.1) schlägt die MUS-Literatur mehrere Methoden zur Infor-mationsbedarfsanalyse vor. Ein Beispiel

ist die Balanced Scorecard (Kaplan undNorton 1996). Jedoch berücksichtigt kei-ne Quelle direkte Zusammenhänge zwi-schen Nutzergruppenpräferenzen undder MUS-Gestaltung. Ein weiteres Li-teratursegment untersucht die Auswir-kungen von Nutzergruppenpräferenzenauf domänenübergreifende (funktiona-le) Anforderungen (B.2). Walstrom undWilson (1997) sind der Auffassung, dassConverts MUS nutzen, um auf vorde-

Abb. 2 36 MUS-Nutzungssituationen basierend auf der Enumeration von vierArbeitsstilen, drei MUS-Nutzungsfällen und drei MUS-Zugangsmöglichkeiten

finierte Berichte, Kennzahlen, Unter-nehmensnachrichten und auch Quellenaußerhalb des Unternehmens zuzugrei-fen. Analyzers wiederum nutzen MUSprimär zur Analyse von Daten, die zuvornicht verfügbar waren. Pacesetters ma-chen üblicherweise ausführlich von denMUS-KommunikationsmöglichkeitenGebrauch, um Informationen mit an-deren Personen zu teilen. Die meistenPublikationen konzentrieren sich auf

Abb. 3 Entscheidungsbaum für die situative MUS-Gestaltung

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die Gestaltung von Arbeitsplatzrechnern(Wu et al. 2011). MUS-Entwickler be-schäftigen sich jedoch zunehmend auchmit mobilen Lösungen, die Führungs-kräfte immer interessanter finden (Gi-ner et al. 2009). Gebauer et al. (2010)klassifizieren mobile Nutzungsinhaltein Abhängigkeit der Ablenkung, die esbei der Nutzung mobiler Endgeräte zuberücksichtigen gilt, und klassifizierendiese. Tarasewich et al. (2008) wiederumidentifizieren zukünftige Herausforde-rungen und stellen dabei auf ein verän-derliches Umfeld, die beschränkte Auf-merksamkeit des Nutzers, die limitierteAktionsfreiheit bei der Nutzung mobilerEndgeräte, eine zunehmend hohe Mobi-lität sowie die IS-Interaktion ab, währendman unterwegs ist.

Basierend auf den Aufgaben von MUS-Nutzern im Unternehmen, leiten Trac-tinsky und Meyer (1999), funktiona-le Prinzipien für die MUS-Gestaltungab (B.3). Falls die MUS-Berichte für dieEntscheidungsfindung genutzt werdensollen, sollte sich die Benutzeroberflächeauf zweidimensionale Balken und Grafi-ken beschränken, um nicht vom Inhaltabzulenken. Mayer und Mohr (2011) de-finieren für jeden Nutzertyp funktions-übergreifende Prinzipien zur Gestaltungvon MUS-Benutzeroberflächen. Zwei Er-kenntnisse lassen sich aus diesen Grup-pen an Publikationen (B.1–B.3) ablei-ten. Obwohl Untersuchungen zu Impli-kationen von Nutzergruppenpräferenzenauf funktionale Anforderungen bestehen,ist deren Relevanz eingeschränkt, da sieNutzergruppen nicht konsistent charak-terisieren. Anders als bei der Vielzahl anArtikeln hinsichtlich funktionaler Anfor-derungen (B.1, B.2), sind kaum Quel-len zu funktionalen Prinzipien verfüg-bar (B.3). Um verschiedene Situationen,in denen Führungskräfte MUS nutzen,einzubeziehen, nehmen wir deren MUS-Nutzungsfälle mit in unser Konfigurati-onsmodell auf (Abb. 1 und später Abb. 2und 3, spezifische Nutzungsfälle sind inAbschn. 3 definiert). Zweitens kamenwir zum Ergebnis, dass der MUS-Zugangdie Nutzung von Führungskräften ingroßem Maße beeinflusst. Daher nehmenwir MUS-Zugangsmöglichkeiten eben-falls mit in unser Konfigurationsmodellauf (Abb. 1, MUS Zugangsarten sind inAbschn. 3, Abb. 2 und 3 definiert).

Phase C – White-Box-Modell: Im Rah-men konstruktiver Anforderungen (C.1)klassifizieren Walia und Carver (2009) inihrem Beitrag Fehler, die während derAnforderungsphase auftreten. Guinardet al. (2011) zeigen, dass die MUS-Gestaltung sich ändernden Anforderun-gen Rechnung tragen muss. AutonomicComputing (IS, die sich im Rahmen vor-definierter Ziele selbst regeln; Kephartund Chess 2003, S. 41) und sogenann-tes Autonomous Computing (künstlicheIntelligenz oder selbstlernende IS (Rus-sel und Norvig 2010) können Ansät-ze sein, um mit diesem Problem um-zugehen. Wenden wir uns konstrukti-ven Prinzipien (C.2) zu, so ist die IS-Architekturgestaltung, wie zum Beispielserviceorientierte Architekturen (Som-merville 2010), primär eine Aufgabe fürdie Softwareentwicklung. Die wachsen-de Bedeutung der Datensicherheit istein weiteres Betätigungsfeld für die IS-Gestaltung (Müller et al. 2007). ObwohlAutoren sich mit verschiedenen Archi-tekturtypen, sich verändernden Anfor-derungen an IS oder Sicherheitsthemenbeschäftigen, berücksichtigen nur weni-ge die Auswirkungen von Nutzergrup-penpräferenzen auf konstruktive Anfor-derungen oder Prinzipien.

3 Konstruktion desKonfigurationsmodells

Der Black-Box-Methode folgend, die imMaschinenbau häufig Anwendung fin-det, verwenden wir für die situati-ve MUS-Gestaltung die Differenzierungvon Systeminput und -output (Mateket al. 1987). Vor dem Hintergrundvon IS Design for Use (Abschn. 2),zeigt unsere Literaturrecherche mit Be-zug auf den Systeminput drei MUS-Nutzungsfaktoren auf (Abschn. 3.1). DieKombination ihrer Ausprägungen defi-niert MUS-Nutzungssituationen, in an-deren Worten anwendbare Klassen vonNutzergruppenpräferenz für die situativeMUS-Gestaltung. Mit Blick auf den Sys-temoutput wählen wir die Endgeräteaus-wahl (Abschn. 3.2) sowie Softwarekom-ponenten für diese Endgeräte aus (Ab-schn. 3.3). Beide Stellhebel müssen mit-hilfe von Konfigurationsmechanismen andie jeweiligen Nutzungssituationen ange-passt werden (Abb. 6).8

3.1 MUS-Nutzungsfaktoren undEnumeration der Nutzungssituationen

Wie Führungskräfte Informationen sam-meln, analysieren und weiterverarbeiten(Nutzermodell, Abb. 1), wurde als derenArbeitsstil erfasst (Abschn. 2.2). Sie bil-den den ersten MUS-Nutzungsfaktor inunserem Konfigurationsmodell. Da de-ren Erkenntnisse auf einer aktuellen Um-frage sowie einer fundierten Faktoren-und Clusteranalyse basieren, folgen wirMayer und Stock (2011). Sie identifizie-ren vier Arbeitsstile oberster Führungs-kräfte. Analytische Poweruser sind sehrregelmäßige Nutzer, die ausführlich undunabhängig mit MUS arbeiten. Sie füh-ren auch tiefergehende Analysen durch,die über das Standardreporting hinaus-gehen. Analytische Poweruser brauchensehr viele individuelle Informationen,dies auch in einem hohen Detaillierungs-grad. Opportunistische Analysten nut-zen MUS aktiv und regelmäßig. Zwarführen auch sie Analysen durch, jedochnicht zwangsläufig ohne Hilfe. Genera-listische Basisnutzer schätzen Analysen,die sie selbst mit MUS durchzuführen,als weniger wichtig ein. Sie bevorzugenfinanzielle Kennzahlen gegenüber nicht-finanziellen Informationen und wün-schen sich, eher mit Details in die MUS-Analyse einzusteigen. Die überwiegen-de Ablehnung gegenüber MUS machtsie indifferent hinsichtlich ihres MUS-Einstiegspunkts. Faktische Nichtnutzerlehnen MUS ab. Obwohl sie finanziel-le Kennzahlen in Ausnahmefällen einse-hen wollen, betrachten sie eine weiter-gehende MUS-Unterstützung als unnö-tig oder als Aufgabe ihres zuarbeitendenPersonals.

Zusammen mit ihrem Arbeitsstil neh-men wir die MUS-Nutzungsfälle vonFührungskräften in unser Konfigurati-onsmodell auf. Wir argumentieren mitWalstrom und Wilson (1997), dass sichMUS-Nutzer nicht nur in einer Infor-mationen suchenden und abrufendenRolle befinden, sondern auch als Kom-munikatoren und Präsentatoren fungie-ren. Auf der Grundlage der involvier-ten Personenanzahl unterscheiden wirin unserem Konfigurationsmodell drei„typische“ MUS-Nutzungsfälle: Analy-se (die Führungskraft arbeitet alleine,z. B. Schreibtischarbeit im Büro), Grup-penarbeit (wenige Personen: Führungs-kraft mit Kollegen, persönlichen Assis-

8Um die Komplexität zu reduzieren, nehmen wir an, dass MUS-Anforderungen im Zeitverlauf konstant bleiben. Autonomic und AutonomousComputing sind Vorschläge im Umgang mit Veränderungen (Abschn. 6).

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tenten oder anderem zuarbeitendem Per-sonal) und Präsentationen (viele Perso-nen: Führungskraft vor einem Publikum,z. B. in einer Vorstandssitzung).

Schließlich zeigte unsere Literaturre-cherche, dass die mobile MUS-Nutzungzunehmend bedeutend geworden ist (Ge-bauer et al. 2010, S. 269; Wright 2010,S. 66). Wir nehmen daher die MUS-Zugangsmöglichkeiten von Führungs-kräften in unser Konfigurationsmodellauf.9 Es ist relativ einfach, auf Infor-mationen vom eigenen Schreibtisch ausmit einer unterbrechungsfreien (physika-lischen) Kabel-, W-LAN- oder UMTS-Verbindung zuzugreifen,. Wir bezeich-nen diesen MUS-Zugriff als stationär.Der Internetzugang kann weiterhin aufGPRS, UMTS oder Verbindungen überW-LAN-Hotspots mit Unterbrechungenbeschränkt sein, wenn Führungskräftemit dem Auto oder dem Zug unterwegssind oder auch Zeit in ländlichen Gebie-ten verbringen. Wir sprechen hier vonmobil online, manchmal auch mit Un-terbrechungen. In anderen Situationen –wie zum Beispiel in Flugzeugen, Hoch-sicherheitsgebäuden, Autos mit Fahreroder anderen Orten, an denen keineNetzverbindung verfügbar ist – ist derZugriff typischerweise mobil offline.

Während der Arbeitsstil von Füh-rungskräften über die Zeit recht konstantbleiben sollte, können MUS-Nutzungs-fälle und MUS-Zugangsmöglichkeitenmehrfach am Tag wechseln. Die Kombi-nation von vier Arbeitsstilen, drei MUS-Nutzungsfällen und drei MUS-Zugangs-möglichkeiten führt zu 36 möglichenMUS-Nutzungssituationen, die die gene-rische MUS-Gestaltung berücksichtigenmuss (Abb. 2).

Bezugnehmend auf Abb. 1 dient unserKonfigurationsmodell als Ausgangspunktfür die Lösungsinstanzebene, die durch36 MUS-Varianten gebildet wird. DasGestaltungsziel ist die Bereitstellung einersituierten (= konfigurierten) Lösung fürjede der 36 Nutzungssituationen. Dies er-folgt durch eine entsprechende Endgerä-teauswahl sowie die Gestaltung der Be-nutzerschnittstelle. Die Nutzungssitua-tionen für die MUS-Gestaltung sind in

Abb. 4 Klassifikation von Endgeräten für Führungskräfte

Abb. 3 dargestellt. Als Konfigurations-beispiel haben wir Nutzungssituation 3herausgehoben, d. h. einen analytischenPoweruser (Arbeitsstil), der Daten alleineanalysiert (MUS-Nutzungsfall) und da-zu die MUS-Zugangsmöglichkeit mobiloffline verwendet.

3.2 Endgeräteauswahl

Wir folgen Gebauer et al. (2010) undschlagen als ersten Konfigurationsmecha-nismus in unserem Modell die Endge-räteauswahl vor. Dabei ist eine großeAuswahl an Geräten bereits verfügbar(Abb. 4) und neue Produkte, die dieGrenzen früherer Geräteklassen verwi-schen, kommen fortwährend hinzu. Wirnehmen Tablet-PCs in die Klasse derNotebooks auf, da sie kleinere Bildschir-me (z. B. 12,1 Zoll) haben, aber dieSchlüsseleigenschaften eines Notebookswie zum Beispiel die taktile mechanischeTastatur beibehalten. Zweitens kombinie-ren Produkte wie Apples iPad und Gerä-te mit Android 3.0 einen Bildschirm vonder Größe eines Briefbogens (9,7 Zoll,1024 × 768 Pixel Auflösung oder besser)mit benutzerfreundlicher Bedienung, umso eine Nische zwischen Notebooks undSmartphones zu beanspruchen. SolcheTablets sind über einen berührungsemp-findlichen Bildschirm gestengesteuert.

Tablets als Endgeräteklasse zeigen, dassdie Größe des Bildschirms und ihreFunktionalität nicht länger zwangsläu-fige Entscheidungscharakteristika sind.

Wir folgen daher Paech und Kerkow(2004). Sie schlagen die Benutzerfreund-lichkeit als zentrales Unterscheidungs-merkmal von Endgeräten vor (Abb. 4).10

Portabilität definiert, wie leicht ein IS voneiner Umgebung auf eine andere übertra-gen werden kann und wir unterscheiden,ob die Geräte stationär oder portabel sind(IEEE 1990). Während erstere größe-re und hellere Bildschirme bieten, kom-men letztere mit kleineren Bildschirmenund leichterer Hardware aus, dies aufKosten von Funktionalität, Leistung undexternen Geräten wie CD-ROM- oderBlu-Ray-Laufwerken. Die Kontrollphilo-sophie ist wichtig hinsichtlich der Art,wie Nutzer Informationen erstellen undauf diese zugreifen (McCracken 2010).Desktop-PCs werden typischerweise mitTastatur und Maus bedient, Infotermi-nals über Taststifte oder Berührung (Ges-ten). Obwohl es kein elektronisches Gerätist, spielt Papier immer noch eine wichti-ge Rolle, da es während einer Konversati-on einfach geteilt und mit Anmerkungenversehen werden kann.

Abbildung 5 fasst die Konfigurations-mechanismen unseres Modells zusam-men. Ein oder mehrere Endgeräte wer-den für jede der 36 möglichen Nutzungs-situationen ausgewählt („X“, links, sche-matisch). Auch unter der Annahme ei-ner unternehmensspezifischen Auswahlder Endgeräte müssen wir unser Klas-sifikationsschema mit zusätzlichen l:n-Kombinationen von Nutzungssituatio-nen (rechts, letzte Zeile) erweitern; dies

9Die MUS-Zugangsmöglichkeiten und ihre Ausprägungen – stationär, mobil online, mobil offline – sind keine kurzfristigen Erscheinungen undsollten relativ konstant bleiben – sowohl im Zeitverlauf als auch über die individuellen MUS-Anforderungen einzelner Führungskräfte hinweg.Aus diesem Grund berücksichtigen wir die MUS-Zugriffsmöglichkeiten als dritten und letzten MUS-Nutzungsfaktor (Abb. 2). Die Eigenschaftenvon Endgeräten, insbesondere die Kontrollphilosophie und die Bildschirmgröße, ändern sich dagegen aktuell stetig. Daher berücksichtigen wir dieEndgeräteauswahl als Stellhebel zur situativen MUS-Anpassung (Abschn. 3.2).10Wir sind uns der Tatsache bewusst, dass dieses (und andere) Schemata schnell nicht mehr aktuell sein können. So gibt es zum Beispiel schonerste Smartphones und Tablets, die eine eingebaute HDMI-Schnittstelle besitzen, um Inhalte mit Kleinstprojektoren zu präsentieren. Wir glaubenjedoch, dass die vorliegende Klassifikation für unsere Forschung ausreichend ist.

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Abb. 5 Endgeräteauswahl für ausgewählte Nutzungssituationen (schematisch)

um die Endgeräteauswahl von Führungs-kräften zu berücksichtigen. Abbildung 5hebt als Beispiel den analytischen Powe-ruser (Arbeitsstil) hervor, der die Nut-zung eines Notebooks (C) zur reinenDatenanalyse für einen mobilen offlineMUS-Zugang bevorzugt (Nutzungssitua-tion 3, Abb. 3).

3.3 Anpassung derBenutzerschnittstelle

Unsere Literaturrecherche zeigt, dass dieBenutzerschnittstelle, definiert als situa-tive Kombinationen verschiedener Soft-warekomponenten, die MUS-Bedienungdeutlich beeinflussen kann. Daher schla-gen wir deren Anpassung als zweitenMUS-Konfigurationsmechanismus vor.Die meisten Publikationen konzen-trieren sich zwar noch auf die Gestal-tung (stationärer) Arbeitsplatzrechner;MUS-Entwickler beschäftigen sich je-doch auch immer mehr um die Ge-staltung mobiler Geräte. Dabei ha-ben sich Softwarekomponenten in denletzten 20 Jahren von einfachen Be-dienungselementen wie Textfeldern,Knöpfen, Menüs und kleinen Symbo-len hin zu einer benutzerfreundlichenPalette von Komponenten entwickelt(Tidwell 2005, S. xi).

Eckerson und Hammond (2011) lis-ten verschiedene Softwarekomponentenvon Benutzerschnittstellen auf: interak-tive Grafiken, die Aufbereitung von In-halten für MS Excel, MS Word oder

PDF, rollenbasierte Ansichten, die Ein-bindung in eine Portalseite, konfigu-rierbare Filter, Alarme und Ampeln,Personalisierung, Zugriff auf Metada-ten mit einem Klick, Mouseover-Effekte,Schieberegler zur Anpassung von Va-riablen, Links auf verwandte Inhal-te, Breadcrumbs zur einfachen Navi-gation, Lesezeichen sowie Animationenmit Flash/Silverlight. Ferner fügen wirfreie, interaktive Navigation vs. seiten-weiser Navigation, den Einstiegspunktins MUS, vordefinierte Analysen, Ad-hoc-Abfragen, das Ausblenden nicht be-nötigter Funktionen und Informationensowie Direktabsprünge zu Vorsystemenhinzu (Mayer und Mohr 2011; Mayerund Weitzel 2012).

Um dieser Komponentenvielfalt eineStruktur zu geben, folgen wir Warmouthund Yen (1992), die drei Dimensionenfür die Benutzerschnittstelle unterschei-den. Zunächst muss eine hochqualita-tive Informationspräsentation sicherge-stellt werden. Sie schließt grundlegen-de Entscheidungen wie die Anzeige vonInformationen in textlicher oder gra-fischer Form sowie die Nutzung vonAmpelcodierung oder intuitiven Sym-bolen ein. Die zweite Dimension um-fasst die Dialogkontrolle, also die Ele-mente, die zur Navigation innerhalb desMUS benötigt werden. Window-Inside-Technik, Breadcrumbs, Tabs, Mouseover-Effekte und Direktabsprünge zu Vorsys-temen sind Beispiele (Abb. 7). Schließlich

bilden analytische Funktionen, die Füh-rungskräfte eigenständig nutzen können,eine dritte Kategorie von Softwarekom-ponenten.

Durch eine Expertengruppe wurden 17Softwarekomponenten für verschiedeneEndgeräte spezifiziert (Mayer und Mohr2011). Ihre Auswahl ist in Tab. 2 sche-matisch dargestellt; dies mit einer Aus-nahme: Um unser Konfigurationsmodellzu illustrieren, basieren die Komponen-ten für die Nutzungssituation 3 – Ana-lyse von Daten, Alleinarbeit im mobi-len offline Modus – auf Befragungsergeb-nissen, die sowohl die Nutzungssituati-on wie auch die Auswahl des Endgerä-tes berücksichtigte – in unserem Fall einNotebook.

4 Anwendungsbeispiel

Um den Nutzen unseres Vorschlags zudemonstrieren, passen wir ein bestehen-des MUS (Marx et al. 2011) situativ an.11

Seine generische Lösungsebene umfasstdrei Analysestufen „A-C“ (Abb. 6). Siesind in einem „Corporate Overview“ zu-sammengefasst, dem Einstieg für Stan-dardberichte oder den direkten Aufrufder dahinterliegenden Analysestufen.(A) Das „Corporate Portfolio“ (gekenn-

zeichnet als „A“) ist die gröbsteAnalyseebene. Sie umfasst drei Füh-rungskennzahlen in einer Reward-,Risk-, Relevance-Übersicht.

11Die Architektur unseres Prototypen hat vier Gestaltungsebenen: (1) Informationspräsentation (SAP BO Dashboard), (2) betriebswirtschaftlicheApplikationen (SAP BO Enterprise, SAP ERP Financials), (3) Datenspeicherung (SAP Business Warehouse) und (4) Datenintegration (SAP DataServices).

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Tab. 2 Zuordnung von Softwarekomponenten für eine situative Benutzerschnittstellengestaltung zu Nutzungssituationen(unter Berücksichtigung entsprechender Endgeräte)

(B) Das „Corporate Dashboard“ („B“)ist die zweite Analyseebene. Siefolgt dem Format eines One-Page-Reportings und umfasst detaillierteKennzahlen, die fünf Informations-clustern zugeordnet sind: Finanz-/Rechnungswesen, Controlling, Ri-sikomanagement, Programmma-nagement sowie Cash-Flow undLiquiditätsmanagement.

(C) Schließlich bieten die „CorporateAnalyses“ („C“) tiefergehende Ana-lysemöglichkeiten und setzen sichaus zehn Standardanalysen sowie ei-ner flexiblen Peripherie für Ad-hoc-Abfragen, außerplanmäßige Infor-mationen und Direktabsprünge zuVorsystemen zusammen.

Wir differenzieren zwischen tech-nisch versierten und analyseorientier-te MUS-Nutzern einerseits (analytischePoweruser und opportunistische Ana-lysten) und konsumorientierten Füh-rungskräften andererseits (generalisti-sche Basisnutzer und faktische Nichtnut-zer, Abb. 2) und implementieren – denErgebnissen der Abb. 5. entsprechend– situative MUS-Softwarekomponenten(Abb. 7). Analytische Nutzer bevorzu-gen den Systemeinstieg via Notebooksin Form einer aggregierten Übersicht.Daher nutzt das Corporate Portfoliografische Symbole, um auf die wich-tigsten verfügbaren Berichte zugreifenzu können (Abb. 7, links). Dank Kom-mentaren, die direkt an den Kennzahlen

„hängen“ (Abb. 7, links), haben analy-seorientierte Führungskräfte die Mög-lichkeit schnell mit eigenen Analysenfortzufahren. Diese gewinnen mit zuneh-mender Größe des Endgerätes an Details.Auf Notebooks oder Tablet-PCs sindbeispielsweise Berichte im One-Page-Format mit integrierten OLAP-Analysenoder Direktabsprünge zu Vorsystemenmöglich (Abb. 7, rechts). Das Corpo-rate Dashboard wiederum ist der MUS-Einstiegspunkt für Endgeräte mit einge-schränkter Bildschirmgröße. Farbkodie-rungen lenken dabei die Aufmerksamkeitdes Nutzers auf kritische Inhalte. Wei-terhin unterstützen Breadcumbs, Tabsanstelle von Menüs und Direktabsprün-

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Abb. 6 Berichtsarchitektur des Corporate Navigators (Marx et al. 2011, S. 15)

ge zu Vorsystemen eine schnelle undeinfache Navigation innerhalb des MUS.

Während der Corporate Navigator mitseinen MUS-Softwarekomponenten füranalyseorientierte Führungskräfte kon-figuriert werden kann (Abb. 8, zweiteZeile, MUS-Variante 3C, Abb. 5), kön-nen auch konsumorientierte Führungs-kräfte mit ihm umgehen. In einer mo-bilen offline Situation (MUS Variante20, Abb. 3) bevorzugen diese Wenig-nutzer den MUS-Systemeinstieg mit ei-nem Ausnahmebericht aus Bild, Über-schrift und einem Teaser, gefolgt von ei-ner Read-More-Funktion (Abb. 8, ers-te Zeile). Unseren Ergebnissen folgendempfehlen wir dabei die Bereitstellung ei-

nes PDF-Auszugs – wir nennen ihn e-report. Er wird über das E-Mail-Kontodes Nutzers bereitgestellt. Meistens sindnur wenige vordefinierte Berichte für die-se Auszüge relevant. Kommentare he-ben dabei Abweichungen hervor, die ei-ne direkte Handlung erfordern. Eine sei-tenweise Navigation führt zum Corpo-rate Dashboard der im Corporate Portfo-lio ausgewählten Division. Abbildung 8zeigt zwei situierte MUS-Varianten aufunterschiedlichen Endgeräten – einemTablet-PC und einem Tablet – und zeigtdie Benutzerschnittstellengestaltung mitihren Softwarekomponenten für analyse-und konsumorientierte Führungskräfteals Beispiele auf.

5 Evaluierung

Um unseren Ansatz zur situativen MUS-Gestaltung zu evaluieren, testen wir denEinfluss verschiedener Nutzungssituatio-nen auf die Bedeutung einzelner MUS-Varianten. Je mehr sich die Nutzungs-präferenzen für die Endgeräteauswahlund die Benutzerschnittstelle voneinan-der unterscheiden, so unsere Hypothese,desto sinnvoller ist eine situative MUS-Gestaltung.

Wir nutzen dazu eine Expertengruppe.Obwohl diese Gruppe unseren situativenAnsatz nicht in einem realen Arbeit-sumfeld bewertete, lieferte sie direkteVorschläge und unmittelbares Feedback

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Abb. 7 Corporate Portfolio und Corporate Dashboard für analyseorientierte Führungskräfte (Screenshot der Pilotumsetzung)

in einer persönlichen Arbeitsatmosphäre(Kirsch et al. 2007). Unsere Experten-gruppe bestand aus 42 Teilnehmern aus25 verschiedenen Unternehmen. Die Teil-nehmer sind oberste Führungskräfte (L1)und Level-2-Führungskräfte,12 die sichseit 2006 dreimal im Jahr treffen, um ak-tuelle Entwicklungen im Bereich der Un-ternehmensführung und zugehöriger IS-Unterstützung zu diskutieren. Sie stelleneine ausgewogene Gruppe aus (gesamt-)unternehmensverantwortlichen Füh-rungskräften (L1), Direktoren fürFinanz-/Rechnungswesen und Control-ling sowie IT/BI (L2) dar. Die Datenwurden in einem dreistündigen mode-rierten Workshop im November 2010aufgenommen (Tab. 3).

Der Workshop begann mit einer Ein-führung durch zwei Moderatoren. Umgleiche Voraussetzungen zu schaffen,wurde den Teilnehmern 30 Minuten Zeitgegeben, die folgenden Endgeräte aus-zuprobieren: Apple iPhone 3GS (Smart-phone), Lenovo X200t (Notebook) undApple iPad (Tablet). Anschließend stell-ten wir in weiteren 30 Minuten die Soft-warekomponenten der Benutzerschnitt-stelle, die im Corporate Navigator imple-mentiert sind, vor. Die Teilnehmer hattenschließlich 60 Minuten Zeit, um einenFragebogen auszufüllen, der auf den dreinachfolgenden Nutzungssituationen derAbb. 3 basiert, die voraussichtlich im Ta-gesgeschäft der Führungskräfte im Be-sonderen auftreten dürften:

Abb. 8 Navigationsschema für zwei Nutzungsvarianten der situativen MUS-Ge-staltung (Screenshot der Pilotumsetzung)

(A, Nutzungssituation Nr. 3):Analyseorientierte Führungskraft(Arbeitsstil), analysiert Daten alleine(MUS-Nutzungsfall) mit dem MUS-Zugang „mobil offline“ – z. B. ineinem Flugzeug

(B, Nutzungssituation Nr. 7):Analyseorientierte Führungskraft

(Arbeitsstil), präsentiert Daten vor ei-nem Publikum (MUS-Nutzungsfall)mit dem MUS-Zugang „stationär“– z. B. Präsentation der Unter-nehmenszahlen in einer Vorstands-sitzung

(C, Nutzungssituation Nr. 32):Konsumentenorientierte Führungs-

12Alle L2-Führungskräfte haben Verantwortungsbereiche, die mit denen einer C-Level-Führungskraft in kleineren Unternehmen vergleichbar sind.Obwohl die Expertengruppe nicht ausschließlich aus L1-Teilnehmern bestand, lieferte sie dennoch die Ergebnisse, die hinsichtlich der Relevanzunseres Konfigurationsmodells für oberste Führungskräfte repräsentativ sein dürften.

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Tab. 3 Charakteristika der Expertengruppe und ihrer Unternehmen

kraft (Arbeitsstil), analysiert Da-ten alleine (MSS-Nutzungsfall) mitMUS-Zugang „mobil online“ – z. B.in einem Zug mit eingeschränktemInternetzugang

Wir baten die Teilnehmer über die 17Softwarekomponenten der MUS-Benut-zerschnittstelle abzustimmen (Tab. 4).Um den Einfluss der Endgerätewahl zuunterbinden, unterstellten alle Teilneh-mer, ein Notebook zu benutzen undstimmten nach dem folgenden Formatab: (1) starke Ablehnung, (2) Ablehnung,(3) weder Zustimmung noch Ablehnung,(4) Zustimmung, (5) starke Zustim-mung. Um unser Konfigurationsmodellzu bewerten, berechneten wir die arith-metischen Mittelwerte (μ) und Stan-dardabweichungen (σ ) ihrer Antworten.Weiterhin führten wir einen zweiseitigent-Test durch, um die Aussagekraft derUnterschiede des arithmetischen Mittel-wertes im Durchschnitt zu bestimmen.

Tabelle 4 fasst die Ergebnisse zusam-men. Sie machen deutlich, dass ver-schiedene Nutzungssituationen (Arbeits-stile, MUS-Nutzungsfälle und MUS-Zugangsmöglichkeiten), zusammen mitder Endgeräteauswahl, für die meis-ten der von uns berücksichtigten Soft-warekomponenten hoch signifikant sind.Wir haben drei Niveaus unterschieden:„***“ bedeutet, dass die Abweichungender arithmetischen Mittelwerte auf ei-nem 0.01-Niveau (1 Prozent) hoch si-gnifikant sind, während „**“ ein 0.05-Niveau (5 Prozent) und „*“ ein 0,1-Niveau (10 Prozent) darstellt. Obwohlin einigen wenigen Fällen, wie bei den

Softwarekomponenten 1 oder 3, keine si-gnifikanten Abweichungen zwischen denNutzungssituationen A-C vorliegen, fan-den wir hoch signifikante Abweichungenfür fast alle anderen Softwarekomponen-ten. Dies trifft inbesondere für die Anzahlan Klicks, die für eine Analyse toleriertwerden (5), die Do-More-Funktion (9),direkte Links zu vordefinierten Analy-sen (11) und Ad-hoc-Analysen (17) zu.Zusammen begründen diese Erkennt-nisse einen starken Bedarf für situativeMUS-Gestaltung.

Weiterhin lassen die Ergebnisse erken-nen, dass die Nutzungsfaktoren mit dergrößten Auswirkung von der jeweili-gen Nutzungssituation abhängig sind.Dies belegt, dass die Bestimmung vonNutzergruppenpräferenzen anhand einereinzelnen Dimension nicht ausreichendist und dass die hier vorgeschlagene si-tuative MUS-Gestaltung die wachsen-de Bandbreite von Arbeitsstilen, MUS-Nutzungsfällen und MUS-Zugangs-möglichkeiten besser berücksichtigt alsbestehende Ansätze (Abschn. 2).

6 Ausblick und zukünftigeForschungsfragen

Dieser Beitrag schlägt vor, dem Be-darf nach gezielterer IS-Unterstützungoberster Führungskräfte durch die Ein-führung von Konfigurationsmechanis-men Rechnung zu tragen. Hierzu wer-den zunächst verschiedene Nutzungs-situationen berücksichtigt. Das ent-wickelte Konfigurationsmodell bein-

haltet die drei Nutzungsfaktoren Ar-beitsstil, MUS-Nutzungsfall und MUS-Zugriffsmöglichkeit. Bei der MUS-Situierung berücksichtigt unser Vor-schlag die Auswahl der jeweils geeignetenEndgeräte sowie die adäquate Gestal-tung der Benutzerschnittstelle als wich-tigste Stellhebel. Durch die Implemen-tierung konkreter Konfigurationsme-chanismen in einem Prototyp habenwir den Nutzen unseres Models aufge-zeigt. Ergebnisse einer Expertengrup-pe bestätigten den Mehrwert unseresAnsatzes und somit unsere Forderungnach einer situativen MUS-Gestaltung.Wir liefern jedoch keine konkretenMUS-Softwarekomponenten für dieseKonfiguration.

Unser Beitrag eröffnet verschiedeneRichtungen für zukünftige Forschungs-arbeiten. Obwohl wir einem fundiertenForschungsprozess folgten, konnten wirin der Literaturrecherche nur eine be-grenzte Anzahl von Zeitschriften einbe-ziehen. So könnten Praktikerbeiträge hel-fen, relevante MUS-Nutzungssituationstärker zu detaillieren, um so die Konfi-gurationsmechanismen zu erweitern. Ei-ne zweite Einschränkung ist die Anzahlvon Nutzungsfaktoren, die wir auf einehandhabbare Menge reduzierten. Im Be-sonderen sollte der Arbeitsstil von Füh-rungskräften weiter spezifiziert werden.Geschlecht, Alter, Temperament, Selbst-vertrauen in das eigene IS-Wissen, Ex-pertise, vorangegangene Erfahrungen mitIS und vorangegangene Nutzungsmus-ter könnten genau wie kulturelle Fakto-ren eine Rolle spielen. Zukünftige MUS-Forschung sollte weiterhin berücksichti-gen, dass sich Anforderungen in Zukunft

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Tab. 4 Auswertungsergebnisse für die abgefragten MUS-Softwarekomponenten

schneller ändern können. Konzepte desAutononomic und Autonomous Compu-ting sollten helfen, diese Herausforde-rungen zu bewältigen (Abschn. 2.2).

Weiterhin können die 36 Nutzungs-situationen daraufhin untersucht wer-den, zum einen die wichtigsten Situa-tionen herauszuarbeiten, zum anderenaber auch solche im Entscheidungsbaum(Abb. 3) zu eliminieren, die unwahr-scheinlich sind. Das Gleiche gilt für dieStellhebel der Konfiguration. (1) DieAuswahl der Endgeräte wurde nur sche-matisch skizziert. Es sollte in diesemZusammenhang nicht allzu schwer sein,ein unternehmensspezifisches Profil zuerstellen. Ein allgemeingültiges Musterfür die Endgeräteauswahl unter verschie-denen Nutzungssituationen sehen wirals ein weiteres Thema zukünftiger For-

schung an. Konfigurationsstellhebel sindnach den Ergebnissen unserer Litera-turrecherche heute meist auf spezifischeEndgeräte, typischerweise den Desktop-PC, ausgerichtet. (2) Der zunehmen-de Bedarf, auf MUS in verschiedenenNutzungssituationen mit verschiedenenEndgeräten zugreifen zu können, erfor-dert Softwarekomponenten, die auf ver-schiedenen Endgeräten eingesetzt werdenkönnen. Das Clustern von Softwarekom-ponenten sollte daher ein weiteres The-ma zukünftiger Forschung sein: WelcheKomponenten sind obligatorisch für ei-ne angemessene MUS-Gestaltung, wel-che sind optional und welche Clusterkönnen der großen Menge an potenziellrelevanten Softwarekomponenten über-haupt eine klare Struktur geben?

Allgemein kann eine Expertenbefra-gung eine Instanziierung und die damitverbundenen „geschäftsnahen“ Ergebnis-se nicht ersetzen. Sie sind für die Eva-luierung des vorgeschlagenen Konfigura-tionsmodells letztendlich aber notwen-dig, sodass eine systematische und brei-tere Evaluierung folgen sollte. Weiter istdie funktionale Perspektive der MUS-Gestaltung nicht zu vernachlässigen. Zu-sätzlich zu den Lessons learned der Wirt-schaftskrise 2008/2009 ist die Volatilitätder Unternehmensumwelt als das Newnormal zu unterstellen und dessen Aus-wirkungen auf den Inhalt von MUS soll-ten untersucht werden. Schließlich wärees interessant zu untersuchen, inwieweitdie im Beitrag erzielten Ergebnisse auchfür andere IS-Domänen verwertbar sind,

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ZusammenfassungJörg H. Mayer, Robert Winter, Thomas Mohr

Situative Managementunterstützungssysteme

Berücksichtigung zunehmend unterschiedlicher Arbeitsstile, Nutzungsfälleund Zugangsmöglichkeiten

Sogenannte digital natives sind mittlerweile auch auf den obersten Führungsebe-nen von Organisationen zu finden. Diese neue Managergeneration betrachtet Ma-nagementunterstützungssysteme (MUS) mittlerweile als eine Selbstverständlichkeit,hat aber auch zunehmend hohe Erwartungen, dass diese ihre individuellen Nut-zungspräferenzen erfüllen. Dementsprechend hinterfragen sie MUS, die keine An-passungsmechanismen für ihren jeweiligen Arbeitsstil, die verschiedenen relevan-ten MUS-Nutzungsfälle und die unterschiedlichen MUS-Zugangsmöglichkeiten vor-sehen. Dieser Beitrag zeigt verschiedene Nutzungssituationen von Führungskräftenauf, definiert als Klassen ähnlicher Nutzergruppenpräferenzen und schlägt Stellhebelvor, um die MUS-Gestaltung konzeptionell daran anzupassen. Basierend auf den Er-gebnissen einer Literaturrecherche werden zunächst Nutzergruppenpräferenzen inForm von 36 Nutzungssituationen klassifiziert. Hierauf aufbauend machen wir Vor-schläge zur Endgeräteauswahl. Wir vervollständigen das Konfigurationsmodell, in-dem wir auch die Gestaltung der MUS-Benutzerschnittstelle einbeziehen. Schließlichzeigen wir die Nützlichkeit unseres Vorschlags mithilfe einer Pilotumsetzung auf undevaluieren diese.

Schlüsselwörter: Managementunterstützungssysteme (MUS), IS-Analyse und-Gestaltung, Nutzergruppenpräferenzen, Nutzungsfaktoren in der MUS-Gestaltung,MUS-Konfiguration

Situational Management Support Systems

Accommodating the Growing Range of Working Styles, Use Cases, and Access Modes

Digital natives increasingly populate organizations’ management. These new-genera-tion managers more naturally accept management support systems (MSS), but alsohave higher expectations about how they should accommodate their individual userpreferences. As a result, managers question MSS that have been developed withoutconfiguration mechanisms to accommodate their working style, relevant MSS usecases, and different MSS access modes. The objective of this article is to reveal man-agers’ different MSS use situations and propose levers for tailoring (conceptual) MSSdesign to them. Use situations generalize classes of similar user-group preferences.We first apply findings from a literature review to cluster managers’ user-group pref-erences into 36 MSS use situations. Second, we propose that the selection of end-userdevices can serve as a main lever for MSS configuration. Third, we complete the con-figuration with a MSS user-interface design. Finally, we demonstrate utility of ourconfiguration model by presenting and evaluating a prototype.

Keywords: Management support systems (MSS), IS analysis and design, User-grouppreferences, Use factors in MSS design, MSS configuration

um so die IS-Gestaltung im Allgemeinenbesser zu verstehen.

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