e-journal of Practical Business Research

Größe: px
Ab Seite anzeigen:

Download "e-journal of Practical Business Research"

Transkript

1 e-journal of Practical Business Research Wirkungsvolles Verwaltungshandeln durch Business Intelligence am Beispiel des kommunalen Sozialwesens Tim Strietzel Erschienen im e-journal of Practical Business Research unter: Der Beitrag dokumentiert ein Forschungsprojekt, dass sich mit dem Einsatz von Business Intelligence im kommunalen Sozialwesen beschäftigt. Als besondere Herausforderung ist sicherlich die zu wesentlichen Teilen nicht-finanzielle Ausrichtung des Untersuchungsgegenstandes zu nennen. Der Verfasser zeigt in seiner Arbeit, neben einer umfangreichen Einführung in die Merkmale des kommunalen Sozialwesens sowie in das Thema Business Intelligence, insbesondere auch die durch ihn verwendete Empirie. Zitation: Strietzel, Tim (2011): Wirkungsvolles Verwaltungshandeln durch Business Intelligence am Beispiel des kommunalen Sozialwesens. In: e-journal of Practical Business Research, Ausgabe 12 (11/2011), DOI: /

2 Inhaltsverzeichnis 1 Einleitung und Motivation Untersuchungsgegenstand und Eingangshypothese Struktur und Aufbau dieser Arbeit Einführung in die Business Intelligence Ursprünge der Business Intelligence Ausprägungen und Abgrenzungen von BI Definition von BI über Marketinggesichtspunkte Abgrenzung von BI über hierarchische Systemklassen BI im Informationsverarbeitungsprozess Nutzersegmentierung in BI-Systemen BI als integriertes Gesamtkonzept Der BI-Technologiestack Die Ebene der Datenintegration Die Ebene der Informationsgenerierung Die Ebene des Informationszugriffs Einführung in das kommunale Sozialwesen Ursprünge, Aufgaben und Ziele des Sozialwesens Organisation und Struktur der Sozialen Sicherungssysteme Für Bedürftige vorgesehene Sozialleistungen Leistungsempfänger und Ausgaben Datenverarbeitung im kommunalen Sozialwesen Einsatz von Business Intelligence im kommunalen Sozialwesen Methodik und Durchführung einer Umfrage in Kommunen und Städten Auswertung der durchgeführten Umfrage Allgemeine Angaben über die Datengrundlage Demografie und Fachlichkeit der Befragten Aussagen zur Ebene der Datenintegration Aussagen zur Ebene der Datenanalyse Aussagen zur Ebene der Informationspräsentation Aussagen zu Einsatzpotenzialen und Hinderungsgründen Erkenntnisse und Bewertung der Untersuchungsergebnisse Grundlegende Informationsbedürfnisse können bereits gestillt werden Sachbearbeiter können durch operatives BI unterstützt werden Durch mangelnde Datenintegration werden BI-Potenziale verschenkt Zusätzliche Datenanalysen können großen Mehrwert bieten... 40

3 4.3.5 Finanznot und Datenschutzbarrieren behindern umfangreicheren BI-Einsatz Weiterführende Ansätze und Einsatzvisionen Erweiterte Datenanalyse ermöglichen zielgenauere Entscheidungen Integrierte Cockpits dienen als Informations- und Arbeitszentralen Forschungspartnerschaften gestatten die Entwicklung effektiverer Systeme Schlussbetrachtung Literaturverzeichnis Internetverzeichnis Anhang Online-Panel (Fragestellungen) Online-Panel (Umfrageergebnisse) Expertengespräch mit Georg Gruber Expertengespräch mit Jan Hossfeld... 85

4 Abkürzungsverzeichnis BARC - Business Application Research Center BI - Business Intelligence CRM - Customer Relationship Management DSS - Decision Support System DW - Datawarehouse EDV - Elektronische Datenverarbeitung EIS - Executive Information System ELT - Extraktion, Transaktion, Laden FASMI - Fast Analysis of Shared Multidimensional Information FV - Fachverfahren GG - Grundgesetz der Bundesrepublik Deutschland IBM - International Business Machines Corporation IT - Informationstechnologie / Information Technology KPI - Key Performance Indicator (Leistungskennzahl) LVR - Landschaftsverband Rheinland MIS - Management Information System MSS - Management Support System OECD - Organization for Economic Co-operation OLAP - Online Analytical Processing ROI - Return on Invest SGB - Sozialgesetzbuch TCP/IP - Transmission Control Protocol / Internet Protocol

5 Abbildungsverzeichnis Abbildung 1: Struktur dieser Arbeit... 2 Abbildung 2: Systembegriffe: MSS, EIS, MIS, DSS... 4 Abbildung 3: Hierarchische Einordnung von Systemklassen ein überholtes Konzept... 8 Abbildung 4: BI in der Kette des Informationsverarbeitungsprozesses... 9 Abbildung 5: Häufige Nutzersegmentierung in BI-Systemen Abbildung 6: Ebenen im BI-Technologiestack Abbildung 7: Beispiele von Slicing-Operationen im Datenraum eines Hyperwürfels Abbildung 8: Beispiel eines Dashboards für eine städtische Verwaltung Abbildung 9: Einkommensverteilung in ausgewählten Ländern Abbildung 10: Deutsche Gebietsverwaltungsstruktur und Bevölkerung Abbildung 11: Sozialhilfearten nach SGB XII Abbildung 12: Leistungsempfänger und Ausgaben der Sozialhilfe Abbildung 13: Mögliche Domänen für Fachverfahren in Stadtverwaltungen Abbildung 14: Eine Seite der durchgeführten Online-Umfrage (Ausschnitt) Abbildung 15: Überblick über die Eckdaten Umfragedemografie Abbildung 16: Kreuztabellenreport für Führungskräfte Abbildung 17: FV-Mini-Dashboard für Sachbearbeiter Abbildung 18: Abweichung von vorgesagten Datenmustern mit IBM SPSS Abbildung 19: Jährliche Investitionen in deutschen Kommunen Abbildung 20: Mögliches Sachbearbeiter-Cockpit einer FV/BI/Kollaborations-Lösung... 48

6 1 1 Einleitung und Motivation Vorhersagen sind schwierig vor allem, wenn sie die Zukunft betreffen. 1 Mit diesem geflügelten Wort bringt der Komödiant Karl Valentin ein stetes Dilemma menschlichen Handelns auf den Punkt: Wir müssen in unserem Tun fortwährend Entscheidungen treffen, ohne genau zu wissen, wie diese sich auf die Zukunft auswirken werden oder ob unsere heutigen Handlungen künftigen Situationen und Anforderungen gerecht werden können. Dennoch müssen wir uns im Nachhinein an unseren zuvor getroffenen Entscheidungen messen lassen. Je mehr Faktoren sich in einem System ändern können, umso problematischer wird es für den einzelnen Entscheidungsträger, die Situation zu überblicken, Entwicklungen vorauszuahnen oder Trends zu erkennen. Gerade in unserer zunehmend vernetzten und mit Datenverarbeitung durchdrungenen Wirtschaftswelt hat ein Mensch alleine keine Möglichkeit mehr, die in den Daten ruhenden Informationen letztlich in Wissen zu wandeln, das ihm hilft, Sachverhalte umfassend zu durchdringen und Entscheidungen in seinem Verantwortungsbereich zu treffen. Moderne Informationstechnologie ist heute unerlässlich, um Entscheidungen zu unterstützen bzw. überhaupt erst zu ermöglichen. In der freien Wirtschaft haben in den letzten Jahren daher sehr viele Unternehmen die Notwendigkeit erkannt, ihre Entscheidungsprozesse mithilfe verschiedener Tools und Lösungen automatisiert zu unterstützen. Information und Wissen werden zunehmend als Wettbewerbsfaktoren wahrgenommen. Für die verschiedenen hierbei eingesetzten Technologien hat sich die Bezeichnung Business Intelligence (BI) durchgesetzt. 2 Auch außerhalb der freien Wirtschaft finden BI-Technologien Anwendung. Sicherheitsbehörden in Europa und Amerika nutzen Mustererkennungssysteme zur Abwehr des internationalen Terrorismus und organisierten Verbrechens. Auch beim Militär werden bereits seit Jahrzehnten analytische Systeme eingesetzt, um Tendenzen zu erkennen und kritische Informationen aus unüberblickbaren Datenmengen zu gewinnen. 3, Untersuchungsgegenstand und Eingangshypothese Nur wenig bekannt ist indes der Einsatz von BI in einem der hierzulande ausgabenintensivsten und wichtigsten Bereiche der öffentlichen Verwaltung, dem Sozialwesen. In dieser Arbeit sollen der Umfang des derzeitigen Einsatzes untersucht und das künftige Entwicklungspotenzial von BI in diesem Sektor abgeschätzt werden. Hierbei wird anhand der These argumen- 1 Vgl. Eschbach, Andreas (2009), S Vgl. Schulze, Klaus-Dieter (2009), S. 1 (siehe Internetverzeichnis). 3 Vgl. Cox, Lauren (2010), S. 1 (siehe Internetverzeichnis). 4 Vgl. Cox, Lauren (2011), S. 1 (siehe Internetverzeichnis).

7 2 tiert, dass auch sehr komplexe Verwaltungshandlungen durch den Einsatz von BI optimiert werden können. Das Technologiefeld, das die Integration, Analyse und Aufbereitung von Daten umfasst, wird hierbei anhand seines Einsatzes im kommunalen Sozialwesen in Deutschland untersucht. 1.2 Struktur und Aufbau dieser Arbeit Um hierbei eine zielführende Argumentationsgrundlage zu erhalten, bauen die Kapitel dieser Arbeit, wie im Folgenden gezeigt, aufeinander auf. Das Schaubild in Abbildung 1 zeigt den Fluss zwischen den Kapiteln auf und dient der Orientierung in dieser Arbeit. Abbildung 1: Struktur dieser Arbeit Quelle: Eigene Darstellung. Bevor der Einsatz von Business Intelligence Technologie im kommunalen Sozialwesen untersucht werden kann, müssen zunächst einheitliche Begriffsabgrenzungen gefunden und Grundlagen für die späteren Betrachtungen gelegt werden. Diesen Zielen dienen die beiden Kapitel Einführung in die Business Intelligence und Einführung in das kommunale Sozialwesen, die das theoretische Fundament errichten, wohingegen den Kapiteln Einsatz von Business Intelligence im kommunalen Sozialwesen und Weiterführende Ansätze und Einsatzvisionen konkrete praktische Erhebungen und Überlegungen zugrunde liegen. Das Einführung in die Business Intelligence. Kapitel gibt eine Einführung in die umfasdes Begriffs BI vor sende Materie der BI, stellt verschiedene Ausprägungen und Definitionen und findet eine eigene Abgrenzung der Thematik. Im Einführung in das kommunale Sozial- wesen. Kapitel wird das kommunale und städtische Sozialwesen in Deutschland eingeführt. Da dieses Thema sehr umfangreich ist, werden nur einzelne organisatorische Teilgebiete und Leistungsspektren näher beleuchtet. Das für diese Arbeit zentrale Einsatz von Business Intelligence im kommunalen Sozialwesen. Kapitel dokumentiert die Vorbereitung, Durchführung und Auswertung einer Umfrage

8 3 unter Entscheidungsträgern des kommunalen Sozialwesens. Zusätzlich werden die in der Untersuchung gewonnen Erkenntnisse herausgestellt und bewertet. Um weitere Einsatzmöglichkeiten und Visionen des Einsatzes von BI im kommunalen Sozialwesen aufzuzeigen, werden im Weiterführende Ansätze und Einsatzvisionen. Kapitel Skizzen denkbarer Use- Cases vorgestellt. Ziel aller Betrachtungen ist es, den Umfang des momentanen Einsatzes von BI bei Verwaltungshandlungsentscheidungen im Sozialwesen zu ermitteln und auf zukünftige Einsatzbedarfe und -gebiete schließen zu können. Es wird angenommen, dass die entscheidungsunterstützenden Funktionen und Möglichkeiten von BI-Systemen im kommunalen Sozialwesen zurzeit nicht in allen Bereichen umfassend ausgeschöpft werden. Mögliche Hinderungsgründe für evtl. nicht ausgeschöpfte Potenziale sollen im Laufe der Betrachtungen ebenfalls aufgedeckt werden. Einführung in die Business Intelligence Im beginnenden zweiten Jahrzehnt des 21. Jh. ist der Begriff der BI weit verbreitet in den Broschüren der Marketingabteilungen der meisten kleinen und großen Unternehmen der Informationstechnologie. Viele Anbieter von BI-Lösungen, aber auch Autoren der wissenschaftlichen Literatur definieren den Begriff dabei völlig unterschiedlich und liefern häufig nur unklare Definitionen oder gar floskelhafte Erklärungen. 5 Hierbei wird BI häufig als neue und innovative Technologie aufgefasst und präsentiert. Und tatsächlich hat der Begriff der BI erst seit ca. 15 Jahren Einzug in den aktiven Sprachschatz der IT- und Wirtschaftswelt erhalten. 6 Neu ist die Idee hinter den meisten Aspekten von BI jedoch nicht: Bereits einige der ersten programmierbaren Rechner wurden gebaut, um verschiedene wirtschaftliche Fragestellungen zu beantworten und Betriebe bei ökonomischen Entscheidungen zu unterstützen. Und seit jeher, weit vor Erfindung des Rechners, nutzen Unternehmer und Kaufleute Daten aus ihren Geschäftsabläufen, Korrespondenzen und Lagern, um Rückschlüsse auf die Situation des Marktes und ihres Unternehmens zu ziehen. 7 In diesem Kapitel wird eine Einführung in die Geschichte und Begrifflichkeiten der BI gegeben sowie eine mögliche Abgrenzung und Definition dessen gefunden, was in dieser Arbeit als BI bezeichnet wird. 2.1 Ursprünge der Business Intelligence 5 Vgl. Zimmermann, Mark (2008), Abschnitt 1 (siehe Internetverzeichnis). 6 Vgl. Anandarajan, Murugan u. a. (2004), S. 18f. 7 Vgl. Pfeiffer, Hermannus (2009), S. 28f.

9 4 Die Unterstützung von Unternehmensentscheidung durch datenverarbeitende Systeme zählte, neben den verschiedenen militärischen Einsatzgebieten, bereits seit den Pioniertagen der Rechenmaschinen zu deren Haupteinsatzgebieten. 8 Im Laufe des 20. Jh. bildeten sich dabei verschiedene Begriffe heraus, die in der zeitgenössischen Literatur häufig verwendet wurden und auch heute noch in vielen Publikationen verwendet werden: 9 - Management Support Systems - Decision Support Systems - Management Information Systems - Executive Information Systems Abbildung 2 gibt einen Überblick über diese, im Folgenden näher beleuchteten Begriffe. Management Support Systems Abbildung 2: Systembegriffe: MSS, EIS, MIS, DSS Quelle: Gluchowski, Peter (2008), S. 87. Der Begriff des Management Support Systems (MSS) dient meist als sehr holistische Sammelbezeichnung für eine Vielzahl an Technologien zur generellen Unterstützung von Führungsaufgaben. Hierzu werden im weiten Sinne auch -Systeme, Textverarbeitungsprogramme, Tabellenkalkulationen und Systeme zur virtuellen Zusammenarbeit gezählt. In der Literatur wird MSS teilweise auch als direkte Sammelbezeichnung für die Begriffe 10, 11 MIS, EIS und DSS verwendet. Decision Support Systems Unter DSS versteht man Systeme, die das Management bei der Entscheidungsfindung unterstützen. DSS wird dabei durch sein Einsatzziel definiert, die intellektuellen Ressourcen von Individuen mit den Kapazitäten von Rechensystemen zu kombinieren, um die Qualität 8 Vgl. Elmer-Dewitt, Philip u. a. (1986), S Vgl. Gluchowski, Peter (2008), S Vgl. ebenda, S Vgl. Turban, Efraim (2001), S. 795f.

10 5 von Managemententscheidungen zu erhöhen. 12 Dies schließt sogenannte Expertensysteme ein, in denen über komplexe Entscheidungsbäume das komprimierte Wissen von hochqualifizierten Experten wie Managern, Wirtschaftswissenschaftlern oder Fachspezialisten gespeichert und über Dialogführung abrufbar ist. Dieses findet in klar abgrenzbaren Szenarien Anwendung, in denen spezielle fachliche Problemstellungen abgebildet werden. Ein Beispiel dafür sind etwa die Reparaturdiagnosesysteme von IT-Helpdesks. Teilweise schließen modernere Auffassungen von DSS auch Anwendungsfälle zur Beantwortung von Was wäre wenn? - Fragen und zur Trendprognose ein. 13 Management Information Systems Für ein Unternehmen ist es essentiell, den richtigen Einblick in den operativen Betrieb zu erhalten. Heute liegen die meisten wichtigen, transaktionalen Geschäftsdaten in unterschiedlich strukturierter Form in verschiedenen Datenbanken vor. Sie sind somit prinzipiell leicht referenzierbar und werden in großer Fülle in den verschiedensten Geschäftsbereichen und - prozessen erhoben. Doch bereits in den 1960er Jahren wurde erkannt, dass die größte Herausforderung einer IT-gestützten Entscheidungsunterstützung nicht darin besteht, dass zu wenige Daten zur Verfügung stünden, sondern darin, die richtigen Daten auszuwählen und auszuwerten, um relevante Informationen zu generieren. 14 Diesem Problem begegnen die in den1960er und 1970er Jahren entwickelten Management Information Systems (MIS), in denen Transaktionsdaten und berechnete Daten kombiniert und aggregiert werden können. 15 Die ersten MIS der 1960er Jahre waren dabei v. a. auf die Entscheidungsunterstützung der oberen Managementebenen einer Organisation ausgerichtet, deren Informationsbedürfnisse gestillt werden sollten. Die Manager definierten die exakten Kennzahlen, die ihnen am aussagekräftigsten erschienen. Hiernach beauftragten sie die IT-Abteilung, die zum damaligen Zeitpunkt meist ausschließlich aus hochspezialisierten Elektronikingenieuren und Programmierexperten ohne betriebswirtschaftlichen Hintergrund bestand, mit der genauen Umsetzung dieser Anforderungen. Die benötigten Daten wurden dabei direkt aus den transaktionalen 16, 17 Systemen geladen und bedurften umfangreicher Nachbereitung. Aus dieser strikten Trennung zwischen unternehmerischer Fachkompetenz und Reporterstellung folgte, dass gewünschte Änderungen an den Reportstrukturen und Kennzahlen u. U. 12 Vgl. ebenda, S Vgl. Kemper, Hans-Georg u. a. (2010), S Vgl. Vetschera, Rudolf (1995), S Vgl. Kirsch, Werner und Klein, Heinz K. (1977), S Vgl. Hofman zur Linden, Klaus (2010), Abschnitt 1 (siehe Internetverzeichnis). 17 Vgl. Kirsch, Werner und Klein, Heinz K. (1977), S. 46.

11 6 Wochen oder Monate in Anspruch nahmen. In der Zwischenzeit standen den Entscheidungsträgern häufig nicht die notwendigen Informationen zur Verfügung. 18 Executive Information Systems In den späten 1970 und den 1980er Jahren entwickelten sich die MIS zu flexibleren und interaktiven Berichts- und Informationssystemen weiter, die der Unternehmensführung direkten Einfluss auf die Berichtstruktur und Kennzahlengenerierung ermöglichten. Diese, häufig Executive Information Systems (EIS) genannten, Systeme verfügten über grafische Präsentations- und Interaktionsmöglichkeiten und setzten auf eine von den Transaktionsdatenbanken losgelöste Datenhaltungsschicht. Die an den entscheidungsrelevanten Informationen interessierten Manager konnten Reporte aus vorliegenden Daten generieren und eigenständige Operationen auf den Daten-Sichten ausführen Ausprägungen und Abgrenzungen von BI Ohne die in Kapitel 2.1 vorgestellten Ansätze, die teilweise bereits vor vielen Jahren und Jahrzehnten entwickelt wurden, hätte sich ein aktuelles Verständnis von Business Intelligence nicht herausbilden können. Doch gibt es, ähnlich wie bei MSS, verschiedene Definitionen und Auffassungen von BI. Zum Thema BI als Technologie oder Konzept existiert heute eine unüberschaubare Menge an Literatur. Selbst auf der nicht-wissenschaftlichen Buchhandelsplattform amazon.com sind zu diesem Schlagwort weit über 1000 Publikationen gelistet. Hinzu kommen unzählige Artikel in Fachzeitschriften, Abschlussarbeiten und Publikationen etlicher der auf dem BI-Markt präsenten IT-Unternehmen. 20 Ein einheitliches Begriffsverständnis von BI hat sich hierbei erst in Ansätzen herausgebildet und verschiedenen Autoren definieren BI z. T. sehr unterschiedlich. Teilweise wird BI über ihre Anwendung in einer Organisation definiert, teilweise über die eingesetzten Technologien. Manche Autoren haben sein sehr enges Verständnis davon, welche Konzepte und Systeme BI umfasst, andere wiederum fassen den Begriff bewusst vage und weit. Als Vorbetrachtung und Grundlage für die in Kapitel Einsatz von Business Intelligence im kommunalen Sozialwesen durchgeführte Untersuchung des Einsatzes von BI im kommunalen Sozialwesen ist eine eigene, für diese Arbeit gültige Abgrenzung und Definition von BI somit unerlässlich. Hierfür werden im Folgenden einige der in der Literatur und in IT- Unternehmen geläufigen Abgrenzungsschemata vorgestellt und eine eigene, für diese Arbeit gültige, Begriffsabgrenzung herausgearbeitet. 18 Vgl. Computerwoche (Hrsg.) (2009), Abschnitt 1 (siehe Internetverzeichnis). 19 Vgl. Vetschera, Rudolf (1995), S Vgl. Amazon.com Inc. (Hrsg.) (2011), Abschnitt 1 (siehe Internetverzeichnis).

12 Definition von BI über Marketinggesichtspunkte Bei IT-Unternehmen ist es sehr verbreitet, den Komplex BI nach Möglichkeit so abzugrenzen, dass die Funktionen der eigenen Produkte am Markt die größte Schnittmenge mit den eigens definierten Anforderungen an BI-Systeme bilden und somit die Wettbewerber im Vergleich dementsprechend schlechter gestellt sind. So fasst IBM, der drittgrößte Anbieter von BI-Standardsoftware in Deutschland, viele Domänen der Datenbereitstellung, Informationsgenerierung, -verteilung und -analyse unter dem Dach BI zusammen und fügt dabei z. T. As- 21, 22 pekte von Groupware und Collaboration-Software hinzu. Dahingegen sieht sich der Hersteller der OpenSource BI-Suite Jaspersoft 4, die Jaspersoft Corporation, als Anbieter einer All-in-One BI-Suite, obgleich sich diese stark auf das Reporting sowie auf Dashboards spezialisiert hat und z. B. keinerlei Datamining-Funktionalität 23, 24 bereitstellt. Durch diese unscharfen Marktabgrenzungen treten sogar zwischen renommierten Fachzeitschriften und Marktforschungsinstituten z. T. erhebliche Abweichungen bei der Bewertung des Marktumsatzes der Anbieter und etwa der Kür des BI-Marktführers Deutschland auf. Aus wissenschaftlicher Sicht ist es somit nicht stichhaltig, bei der Abgrenzung von BI gegenüber anderen IT-Domänen einzig auf die Bezeichnungen und Produktkategorien einzelner Herstellern zu vertrauen. Vielmehr müssen konkrete Argumente dafür gefunden werden, 25, 26 bestimmte Technologien dem Begriff BI zuzurechnen, oder eben nicht Abgrenzung von BI über hierarchische Systemklassen Ein anderer Ansatz zur Systematisierung und Begriffsabgrenzung von BI findet sich v. a. in der älteren Fachliteratur zum Thema MIS und MSS. So war es vor der Jahrtausendwende verbreitet, bei der Betrachtung von Entscheidungsunterstützungssystemen bestimmte Systemklassen anhand ihrer vorgesehenen Nutzergruppen bzw. ihres dezidierten Einsatzzweckes abzugrenzen. Bis in die 1990er Jahre hinein wurden die verschiedenen MIS als abgeschlossene Systeme konzipiert, die für eine eng umgrenze Benutzergruppe erstellt und betrieben wurden. Es wurde dabei klar zwischen High-Level Informationssystemen für Planung und Entscheidung sowie wertschöpfungsorientierten, Kontroll-, Abrechnungs- und Operativsystemen unterschieden, die jeweils den verschiedenen Hierarchieebenen einer Organisation 21 Vgl. BARC (Hrsg.) (2010), Abschnitt 1 (siehe Internetverzeichnis). 22 Vgl. IBM Corporation (Hrsg.) (2011a), Abschnitt 1 (siehe Internetverzeichnis). 23 Vgl. Jaspersoft Corporation (Hrsg.) (2011), S. 1 (siehe Internetverzeichnis). 24 Vgl. Haneke, Uwe u. a. (2010), S Vgl. BARC (Hrsg.) (2010), Abschnitt 1 (siehe Internetverzeichnis). 26 Vgl. Bayer, Martin (2010), Abschnitt 2 (siehe Internetverzeichnis).

13 8 zugeordnet werden konnten. 27 Diese strikte Trennung wird in den meisten aktuellen Publikationen zum Thema nicht mehr vorgenommen und teilweise ausdrücklich als irreführend abgelehnt. Auch in der Praxis findet sich diese Form der klaren Differenzierung heute nicht wieder. 28 Abbildung 3: Hierarchische Einordnung von Systemklassen ein überholtes Konzept Quelle: Eigene Darstellung nach Scheer, August-Wilhelm (1990), S. 27. Die Unterteilung von Systemklassen, v. a. bei Darstellung in Form einer Pyramide wie in Abbildung 3, erweckt den Eindruck, dass die einzelnen Systeme hierarchisch voneinander abhängig wären. Moderne BI-Systeme verfügen jedoch über eine eigenständige und vom Anwendungszweck unabhängige Datenhaltungsschicht, welche von verschiedenen Teilsysgleichberechtigt genutzt werden temen, bspw. im Rahmen etwaiger Sicherheitsfreigaben, kann (siehe Kapitel 2.3.1). 29 Die hierarchische Staffelung suggeriert eine Trennschärfe, die nicht praktikabel ist. Dem- nach ist eine organisations- und systemhierarchische Abgrenzung verschiedener Aspekte von BI zueinander für diese Arbeit nicht zielführend BI im Informationsverarbeitungsprozess In der Literatur wird der Komplex BI auch über die einzelnen entlang der Kette des Informationsverarbeitungsprozesses es eingesetzten Technologien abgegrenzt. Hierbei existieren ver- schieden enge oder weite Sichtweisen. Manche Autoren argumentieren, dass einige Schritte dieses Prozesses, wie etwa die Datenintegration, nicht zur BI gezählt werden dürfen, da diese einem Unternehmen nicht unmittelbar, z. B. durch zielgerichtete Analysen, dabei helfen, die eigenen Geschäfte besser zu verstehen. 30, Vgl. Vetschera, Rudolf (1995), S. 7ff. 28 Vgl. Kemper, Hans-Georg u. a. (2010), S Vgl. Kemper, Hans-Georg u. a. (2010), S Vgl. ebenda, S. 3ff.

14 9 Eine praktikablere Variante der Abgrenzung stellt eine weiter gefasste Sichtweise dar. Sämtliche Technologien, die sich für eine sinnvolle Rohdatenextraktion und -integration so- wie für die Informationsgenerierung und -analyse verantwortlich zeichnen, werden hierbei als integrale Bestandteile eines BI-Systems aufgefasst. Alle in Abbildung 4 hervorgehobenen Prozessschritte und Techniken werden dem Komplex BI zugerechnet, denn sie tragen mittelbar oder unmittelbar dazu bei, einer Organisation neue Einblicke in ihre Abläufe, Geschäfte und den Markt zu verschaffen. Abbildung 4: BI in der Kette des Informationsverarbeitungsprozesses Quelle: Eigene Darstellung in Anlehnung an: Gluchowski, Peter (2001), S. 7. Eine Abgrenzung von BI-Technologien über deren Rollen im Informationsverarbeitungsum ein Verständnis für die verschiedenen technisch- konzeptionellen Abhängigkeiten in einem BI-System zu entwickeln. Diese Systematisierung dient einer ersten technologischen Einordnung der Thematik und wird in fließt in die ab- schließende Definition des Begriffskomplexes BI mit ein. prozess kann hilfreich sein, utzersegmentierung in BI-Systemen Eine andere Systematisierung zur Beschreibung des Komplexes BI legt seinen Schwerpunkt darauf, wie BI-Systeme von den unterschiedlichen Usern verwendet werden und vernachläsmit den Tools untersuchen. Verschiedene Untersuchun- gen des Nutzerverhaltens haben ergeben, dass man den Nutzerstamm nach sogenannten sigt, welche Sachverhalte die Nutzer Power-Usern, Ad-Hoc-Usern und Konsumenten unterteilen kann: - Power-User sind Personen, die sich mit den zur Verfügung stehenden Tools bestens auskennen und sie nutzen, um auch komplexe Ursachen- und Wirkungszusammenerstellen und sind hänge eigenständig zu untersuchen. Sie wissen neue Reports zu versiert darin, bspw. mit Hilfe von Datamining, eigene Nachforschungen in großen Datenmengen anzustellen. - Ad-Hoc-User verstehen sich darauf, bestehende Reports zu verändern und Standard- 31 Vgl. Gluchowski, Peter (2001), S. 7.

15 10 operationen wie Drill-Down Down oder Roll-Up durchzuführen. 32, 33 len. - Konsumenten rufen zuvor erstellte und aufbereitete Standardreports aus den Syste- men ab, ohne diese Informationen nach eigenen Kriterien neu kombinieren zu wol- In Kapitel 2.3 werden die in dieser Aufzählung erwähnten Technologien und Operationen näher beleuchtet und in den Kontext eines Gesamtansatzes gebracht. Studien zeigen, dass die Verteilung der oben genannten n Nutzergruppen interessanterweise dem in der Wirtschaft und Wissenschaft häufig auftretenden Pareto-Prinzip Prinzip folgt, die Konsumenten also einen über 80%igen Anteil am Gesamtuserstamm halten, die Power- und Ad- Hoc-User entsprechend signifikant weniger (siehe Abbildung 5). 34, 35 Abbildung 5: Häufige utzersegmentierung in BI-Systemen Quelle: Eigene Darstellung nach Biere (2003), S. 74. Die Systematisierung bezieht sich auf alle User quer über die Wertschöpfung und entlang der gesamten Hierarchie. Es existiert keine Korrelation zwischen den wenigen, weiter oben befindlichen Power-Usern und den Personen an der Spitze eines Unternehmens. Die einzel- nen Nutzersegmente sind gleich über die Organisation verteilt. Aus dieser Beobachtung erfolgt die hilfreiche Erkenntnis, dass der Gesamtnutzen einer BI-Implementierung Implementierung einer Organisation stark davon abhängt, wie einfach und intuitiv be- dienbar die am meisten genutzten Standardtools und -funktionen hinsichtlich Darstellung, Datenauswahl und -untersuchung sind. Auch die Topmanager mit der größten Verantwortung und größten Reichweite ihrer Entscheidungen innerhalb einer Organisation werden in großer Mehrheit heit zu den weniger technikaffinen 80% der Nutzer, den Konsumenten, zählen. Demnach hat die Befriedigung der Anforderungen der Konsumenten eine enorme Hebelwirkung. Dieser Logik folgend, stellen viele Anbieter von BI-Software diese Features ihrer Produkte 32 Vgl. Biere, Mike (2003), S Vgl. Schrödl, Holger (2006), S Vgl. Koch, Richard (2007), S Vgl. Biere, Mike (2003), S. 74.

16 11 36, 37 im Marketing gezielt heraus. Die Systematisierung nach Nutzergruppen ist ein hilfreiches Instrument, um den Einfluss der von einem BI-System bereitgestellten Funktionen auf den Geschäftsalltag zu veranschaulichen. Sie zeugt von einem eher allgemeinen Verständnis von BI, da eine Vielzahl unterschiedlicher Techniken gleichwertig als Komplex betrachtet wird, die sich vordergründig nur durch die Einsatzmuster voneinander abgrenzen BI als integriertes Gesamtkonzept Die meisten der zuvor vorgestellten, in der Literatur verbreiteten Systematisierungen der Thematik sind hilfreich für das Verständnis von konkreten Problemfeldern, grenzen jedoch die Sicht auf BI in Teilaspekte ein und verhindern dabei eine unternehmenskontextuelle Betrachtung. BI hat sich über die Jahre zu einer komplexen Thematik entwickelt und ist nur durch ein holistisches Begriffsverständnis in Gänze zu fassen. BI sollte demnach passenderweise in einem integrierten Gesamtkonzept als ein Komplex von Technologien begriffen werden, der dazu beitragen kann, die Entscheidungsfindung innerhalb einer Organisation zu unterstützten: Business Intelligence (BI) bezeichnet einen integrierten, unternehmensspezifischen, IT-basierten Gesamtansatz zur betriebswirtschaftlichen Entscheidungsunterstützung. BI-Anwendungssysteme bilden Teilaspekte des BI- Gesamtansatzes ab. 38 Die konkrete Nutzung von BI kann hierbei in verschiedenen Organisationen und Unternehmen komplett unterschiedlich ausgeprägt sein. Dies schließt auch Schwerpunktthemen wie z. B. Datenintegration, Datenanalyse und Informationsdistribution ein. So können die bei Analysen berücksichtigten Daten sowohl strukturierte, als auch unstrukturierte Informationen beinhalten sowie je nach Einsatzzweck aus internen oder externen Datenquellen stammen. Bei diesem modernen Verständnis von BI ist die hierarchieübergreifende und die in den Arbeitsabläufen hochgradig integrierte Nutzung der verschiedenen Anwendungssysteme von zentraler Bedeutung. Dies tangiert sowohl die technologische Verfügbarkeit der Systeme, als auch eine psychologisch-strategische Komponente: Nur wenn die Technologienutzung vorausschauend geplant wird und sich die Schnittstellen zu den Menschen sinnvoll und komfortabel in den Arbeitsalltag einfügen, werden selbst technikferne Anwender in ihrer täglichen Arbeit einen wirklichen Mehrwert aus den BI-Systemen ziehen können. BI-Tools, also kleine Helfer bei Einzelentscheidungen, treten hierbei zunehmend in den Hintergrund und werden 36 Vgl. ebenda, S Vgl. Jaspersoft Corporation (Hrsg.) (2011), S. 2 (siehe Internetverzeichnis). 38 Kemper, Hans-Georg u. a. (2010), S. 9 (Hervorhebungen weggelassen).

17 12 durch eine optimal in Anwendungssysteme integrierte Nutzung von BI ersetzt. Die strategische Bedeutung der hochgradigen Integration von BI im Tätigkeitskontext von Mitarbeitern leitet sich auch durch Einbeziehung der vorangegangen Betrachtungen zur Nutzersegmentierung her. Die große Mehrheit der Nutzer kann demnach als Konsumenten von Informationen und Berichten aus BI-Systemen begriffen werden. Eine entsprechend wichtige Rolle fällt hierbei der strategischen Integration von BI in die Arbeitsabläufe und Entscheidungsprozesse einer Organisation zu. BI kann nicht durch eine bloße Systematisierung entlang von Nutzer- oder Systemklassen abgegrenzt werden, sondern bedarf dieser umfassenderen Sichtweise. Diese Arbeit orientiert sich daher an dieser ganzheitlichen, integrierten Wahrnehmung des Komplexes BI. Der Vorteil dieses Gesamtansatzes, dass BI nicht auf einzelne, konkrete Technologien oder Nutzerkreise beschränkt betrachtet wird, führt jedoch auch zwangsläufig dazu, dass die Grenzen der Thematik in der Diskussion verschwimmen. Um bei dieser eher abstrakten Begriffsabgrenzung eine gewisse Betrachtungssystematik zu bewahren, werden die involvierten Techniken im Folgenden konzeptionellen Technologieebenen zugeordnet. 2.3 Der BI-Technologiestack Die Betrachtung von BI im Kontext eines integrierten Gesamtansatzes ermöglicht es, die verschiedenen Techniken, die für dieses ganzheitliches Konzept notwendig sind, über deren Zuordnung zu bestimmten technologischen Ebenen zu untersuchen, die sich an deren Rolle im Informationsverarbeitungsprozess orientiert. In einem BI-System können stets, wie auch immer es in den Details aufgebaut ist, drei technologische Konzeptebenen identifiziert werden (siehe Abbildung 6): 1. Die Ebene der Datenintegration und -bereitstellung 2. Die Ebene der Informationsgenerierung und Datenanalyse 3. Die Ebene des Informationszugriffs und der -präsentation

18 13 Abbildung 6: Ebenen im BI-Technologiestack Quelle: Eigene Darstellung in Anlehnung an Kemper, Hans-Georg (u. a.) (2010), S. 11. Diese Ebenen sind innerhalb des BI-Gesamtsystems integriert und bauen prinzipiell auf der jeweils darunterliegende Ebene auf. Dabei sind die Ebenen zwar konzeptionell aufeinander angewiesen, können jedoch durchaus komplett unterschiedliche Implementationsreifegrade aufweisen. 39 Das Konzept eines BI-Technologiestacks ermöglicht es, dass die genannten Ebenen unabhängig voneinander betrachtet, verändert und bspw. an neue Datenquellen, Anforderungen und Anwendergruppen angepasst werden können. Der Ansatz, komplexe IT-Systeme als Stacks von aufeinander aufbauenden, doch voneinander unabhängigen Technologieebenen zu betrachten, wurde vom TCP/IP-Protokollstack der IT-Netzwerktechnik inspiriert. 40 Ausdrücklich nicht zum BI-Technologiestack gehören hierbei die tatsächlichen transaktionalen, operativen Vorsysteme sowie alle sonstigen externen und internen Quellen strukturierter oder unstrukturierter Daten. Sie stehen gewissermaßen außer- bzw. unterhalb des Stacks und liefern als reine Rohdatenquellen die für die Analysen und Auswertungen benötigte Datengrundlage. 41 Im Folgenden werden die wichtigsten Technologien innerhalb der drei identifizierten Technologieebenen des Stacks vorgestellt und beleuchtet Die Ebene der Datenintegration 39 Vgl. Kemper, Hans-Georg u. a. (2010), S Vgl. Gluchowski, Peter (2008), S Vgl. Kemper, Hans-Georg u. a. (2010), S. 10f.

19 14 Um Datenanalysen und -auswertungen durchführen zu können, müssen die benötigten Daten aus unterschiedlichen internen und externen Quellen verfügbar gemacht werden. Hierzu muss es im BI-Komplex eine technische Integrations- und Bereitstellungsinstanz geben, die diese Daten aus den verschiedensten Quellsystemen extrahieren, in eine einheitliche Datenbasis überführen und letztlich in neue, analysegeeignete Datenstrukturen laden kann. Hierfür existieren so genannte Datawarehouse-Systeme, die speziell für die drei typischen Kernaufgaben Extraktion, Transformation und Laden (ETL) entwickelt worden sind. 42 DWs sind für sich genommen bereits sehr komplexe Systeme, die aus verschiedenen Komponenten, wie Metadatenbanksystemen, Archivierungssystemen und operationalen Datenbanken bestehen. Mithilfe dieser genannten Komponenten können DWs unterschiedlichste Daten, sowohl aus operativen Vorsystemen, bspw. Enterprise Ressource Planning Systemen, Fachverfahren oder Personaldatenbanken, als auch aus externen Datenquellsystemen, etwa von Geoinformationsdiensten, Marktforschungsinstituten oder anderen Unternehmen, extrahieren. 43 Die extrahierten Daten werden intern vom DW in eigenen Datenbanken mit leichter analysierbaren Datenmodellen gespeichert. Diese Datenbanken werden dabei üblicherweise anhand der in den Daten repräsentierten Dimensionen (etwa Zeit, Produkt, Vertrieb, usw.) strukturiert. Die sich so ergebenden Stern- oder Schneeflocken-Datenmodelle bilden die Konzeptgrundlage für die multidimensionalen Datenstrukturen der Analysedatenbanken. Diese werden unabhängig von der tatsächlichen Anzahl der Dimensionen als Hyperwürfel bzw. Hypercubes genannt und bilden die Grundlage für umfangreiche OLAP-Analysen (siehe Kapitel 2.3.2). 44 Im Zuge des ETL-Prozesses können DWs die Rohdaten anhand bestimmter Filtervorschriften von Inkonsistenzen, sodass in den Hypercubes keine von vornherein falschen oder unpassenden Daten enthalten sind. Die in den Datenwürfeln enthaltenen Daten repräsentieren dabei stets einen historischen Stand der Daten aus den Produktivsystemen. Zwar wird die Modellierung der Datenstruktur des Cubes nur einmal vorgenommen, das Füllen (Laden) der extrahierten und anhand bestimmter Kriterien transformierten Daten geschieht im Betrieb eines DW jedoch in definierten Zeitintervallen. Durch die Wahl der Intervalle bestimmt sich die Aktualität der enthaltenen Daten, aber auch die Verfügbarkeit und Zugriffsbelastung des 42 Vgl. Turban, Efraim (2001), S. 144f. 43 Vgl. Gluchowski, Peter (2008), S. 141f. 44 Vgl. Kemper, Hans-Georg u. a. (2010), S. 101.

20 15 DW-Systems beeinflusst. 45 Durch die vielfältigen Konfigurationsmöglichkeiten und Schnittstellen moderner DWs kommen sie in der Technologieebene der Datenbereitstellung in den sehr vielen Fällen, v. a. bei größeren Organisationen, zum Einsatz. DW bilden somit eine wichtige Grundlage des BI- Stacks. Doch nicht jedes BI-System fußt zwangsläufig auf einem umfangreichen DW. Ist für die in einem Unternehmen gewünschte Einbindung von BI z. B. die Anbindung einer einzigen Datenbank ausreichend, so kann auf ein DW verzichtet und stattdessen die Datenbank direkt an die Analysesysteme angebunden werden Die Ebene der Informationsgenerierung Die etwa durch ein DW erzeugte Analysedatenstruktur eines Hyperwürfels ermöglicht es, verschiedene Auswertungen in den abgebildeten Dimensionen durchzuführen. Durch die erfolgte Vorverarbeitung durch das DW treten die ursprünglichen Quellen der Daten gegenüber den Analyseinstanzen eines BI-Systems in den Hintergrund. Die transaktionalen Vorsysteme spielen für die weiteren Betrachtungen praktisch keine Rolle mehr. Die Untersuchungen werden ausschließlich auf der DW-internen Analysedatenbank ausgeführt und hängen somit stark von deren Genauigkeit und Aktualität der im DW laufenden ETL-Prozesse ab. Die in diesen Cubes ausführbaren Untersuchungen werden als Online Analytical Processing (OLAP) bezeichnet. Mit OLAP können verschiedene Operationen in dem multidimensional organisierten Datenraum der Analysedatenbank durchgeführt werden. An Anlehnung an die Bezeichnung als Hyperwürfel werden diese Operationen bspw. Slicing, Dicing, Rotation, Drill-Down oder Drill-Up genannt. Sie werden genutzt, um sich in dem Hyperwürfel zu bewegen und die Einflüsse der einzelnen Dimensionen aufeinander zu untersuchen (siehe Abbildung 7) Vgl. Gluchowski, Peter (2008), S Vgl. Hossfeld, Jan (2011), Antwort 4 (Expertengespräch siehe Anhang). 47 Vgl. Kemper, Hans-Georg u. a. (2010), S. 101f.

21 16 Abbildung 7: Beispiele von Slicing-Operationen im Datenraum eines Hyperwürfels Quelle: Kemper, Hans-Georg (u. a.) (2010), S Die Anforderungen an ein OLAP-System und die resultierenden Analysemöglichkeiten werden in der Literatur z. T. beliebig komplex definiert. Ein prägnanter Ansatz, um die wichtigsten Faktoren von OLAP zu umreißen, ist das Akronym-Schlagwort FASMI, das OLAP als Fast Analysis of Shared Multidimensional Information definiert. Hierbei wird insbesondere die bereits angesprochene Eigenschaft der Multidimensionalität, die Schnelligkeit, mit der Analysen in der optimierten Datenstruktur durchgeführt werden können sowie mit dem Begriff Shared das Merkmal hervorgehoben, Informationen nicht für wenige Einsatzfälle zu generieren, sondern eine breite, verteilte Informationsbasis für viele Anwender zur Verfügung 48, 49 zu stellen. Das Konzept einer multidimensionalen Datenstruktur für Analysen ist für IT-Begriffe relativ alt und findet ihre Ursprünge bereits in den Sechziger Jahren. Doch erst mit der über die Jahre stark gestiegenen Leistungsfähigkeit und Datenverarbeitungskapazität der IT und der zunehmenden Digitalisierung der Wirtschaft, etwa in der Steuerung von Produktionsprozessen, gewann OLAP an Bedeutung. 50 Um einfache OLAP-Analysen durchzuführen, ist es nicht zwingend notwendig, eine separate, multidimensional strukturierte Datenbank zu unterhalten. Auch mit verbreiteten Tabellenkalkulationsanwendungen, wie bspw. Microsoft Excel, können durch Nutzung so genannter Pivot-Tabellen grundlegende OLAP-Funktionen abgebildet werden. Zwar ergeben sich hierbei Probleme durch die mangelnde Trennung von Datenhaltung, Analyse und Präsentation. Grundsätzlich bieten Pivot-Tabellen jedoch einen Einstieg in die multidimensionale Auswertung. 51 Mit OLAP-Untersuchungen können hypothesenorientierte Fragestellungen, wie etwa die 48 Vgl. ebenda, S Vgl. Gluchowski, Peter (2008), S Vgl. Gluchowski, Peter (2008), Vgl. ebenda, S. 150.

22 17 Identifikation der gewinnträchtigsten Filiale in einem bestimmten Quartal, das Erkennen von Markttrends oder die Betrachtung von was-wäre-wenn-szenarien sehr gut bedient werden. 52 Es existieren jedoch auch Technologien, um Erkenntnisse aus strukturierten Daten zu gewinnen, für die keine solchen linearen Fragestellungen definiert werden können. So kann Datamining unbekannte Muster in den Daten aufspüren und Korrelationswahrscheinlichkeiten berechnen. Mustererkennung wird in der Wirtschaft erfolgreich eingesetzt, um bspw. Kreditkartenbetrug aufzudecken oder anhand der bisherigen Kaufgewohnheiten von Konsumenten auf deren künftiges Einkaufsverhalten zu schließen. Ein Beispiel hierfür ist das Onlinewarenhaus Amazon. Es erstellt aufgrund solcher Musteranalysen persönliche Vorschläge für einen individuellen Kunden potenziell interessante Angebote und präsentiert sie an prominenter Stelle seiner Homepage. 53 Während also mit OLAP und Datamining mächtige Technologien existieren, um aus Produktiv- und Drittsystemen extrahierte, strukturierte Daten zu untersuchen, ist die Auswertung unstrukturierter Daten mithilfe so genannter Textmining-Tools möglich. Textmining ermöglicht es, aus unstrukturierten Quellen stammende Texte zu analysieren und miteinander semantisch in Beziehung zu setzen. Diese Quellen können z. B. -Nachrichten, Meldungen aus Social Media Plattformen oder manuell erstellte Gutachten und Berichte umfassen. 54 Hierbei können sogar Rückschlüsse auf abstrakte Größen wie Sympathie oder Bildungsstand der Autoren gezogen werden. Textmining kann u. a. dazu eingesetzt werden, die Stimmung einzelner Kundengruppen zu quantifizieren und im Rahmen einer intelligenten Strategie für Customer Relationship Management potenziell unzufriedene Kunden prophylaktisch zu adressieren Die Ebene des Informationszugriffs Die beiden genannten Technologieebenen der Datenbereitstellung und der Informationsanalyse treten nur sehr indirekt in Kontakt mit den tatsächlichen Usern eines BI-Systems. Von großer Wichtigkeit ist indes die strategisch durchdachte Integration eines komfortablen und zielgerichteten Zugriffs auf die zur Verfügung stehende Datenanalysemacht des BI-Systems. Der Erfolg einer BI-Strategie steht und fällt u. U. mit der Wahrnehmung und Reife dieses Präsentations- und Zugriffskonzeptes. Die Ergebnisse von Datenanalysen müssen leicht einsehbar und bei Bedarf auch mit geringem Aufwand und ohne Programmierkenntnisse verän- 52 Vgl. ebenda, S Vgl. Kietz, Jörg-Uwe (2009), S Vgl. Turban, Efraim (2001), S. 148ff. 55 Vgl. Martin, Wolfgang / Seufert, Andreas (2010), Abschnitt Hoher Stellenwert im Unternehmen.

23 18 derbar sein. Für automatisch generierte Standardberichte (Reports), bspw. für den Umsatz in einem bestimmten Geschäftsbereich, bietet sich die Nutzung so genannter Dashboards (englisch für Armaturenbrett) an. Abbildung 8: Beispiel eines Dashboards für eine städtische Verwaltung Quelle: IBM Corporation (Hrsg.) (2011b), S. 1. Dashboards können entweder über Webinterfaces zugänglich gemacht werden oder sich in andere Anwendungssysteme einfügen und ermöglichen dem Nutzer so eine schnelle und übersichtliche Darstellung der für ihn und seinen individuellen Tätigkeitsbereich relevanten Key Performance Indicators (KPIs). Dies erfolgt meist in Form ansprechender Infografiken, Diagramme, Karten, Ampeln oder auch Tachometer-ähnlicher Instrumente, die eine schnelle Indikation von Schwellwertüber- oder -unterschreitung ermöglichen. Diese Form der Darstellung kann sich gut in den Arbeitsalltag einfügen und bietet sich für operative Tätigkeiten an (siehe Abbildung 8). 56 Wenn der Nutzer in seiner Arbeit durch selbst definier- und veränderbare Reports unterstützt werden soll, bspw. durch eine individuell anpassbare Untersuchung des Produktionsausschusses bei einem bestimmten Bauteil, dann werden häufig so genannte Reporting- Plattformen eingesetzt. Diese häufig mittels Webtechnologie realisierten Portale präsentieren nicht nur eine rein statische Betrachtung von KPIs, sondern lassen auch eigene Untersuchungen in den für ihn zugänglichen Bereichen des multidimensionalen Datenraums zu. Die Bedienelemente hierfür sind idealerweise möglichst intuitiv und auch für technikferne Anwen- 56 Vgl. Gluchowski, Peter (2008), S. 215.

24 19 der bedienbar. Viele Reporting-Portale ermöglichen dem Nutzer darüber hinaus sogar individuelle Was-wäre-wenn-Prognosen, indem ihm einfache Einstellmöglichkeiten für gewisse Faktoren (z. B. ein Schiebereglern für das Marktwachstum) zur Verfügung gestellt werden und er deren mögliche Auswirkungen live mitverfolgen kann. Dies ermöglicht es Führungskräften, strategische Entscheidungen zu fällen, indem vermutete Entwicklungen antizipiert werden können. 57 Eine andere, v. a. in sicherheitsrelevanten Unternehmensbereichen eingesetzte Zugriffsmöglichkeit ist das Real-Time-Alerting. Hierbei erhalten Verantwortliche bei Überschreiten von bestimmten KPI-Schwellwerten (z. B. Produktionsausschuss pro Stunde und Maschine) eine aktive Benachrichtigung per Pop-Up, , SMS oder über andere Kanäle. Dies ermöglicht eine schnelle operative Reaktion auf kritische Ereignisse und kann u. U. sogar ohne jegliche DW-Infrastruktur implementiert werden. Ob und mit welcher Genauigkeit eine Echtzeitüberwachung bestimmter Prozesse sinnvoll ist, muss in den Einzelfällen entschieden werden. 58 Einführung in das kommunale Sozialwesen Das System der sozialen Sicherung in Deutschland ist sehr vielschichtig. Die Institutionen des Sozialstaates durchdringen auf vielfältige Weise die Gesellschaft und beeinflussen die Leben sehr vieler Menschen. So gut wie jeder Deutsche bezieht auf die eine oder andere Weise Sozialleistungen, hat sie in der Vergangenheit bezogen oder wird in Zukunft auf sie angewiesen sein. Um für diese Arbeit einen Zugang zu jenem weiten Feld zu ermöglichen, wird im Folgenden eine kurze Einführung in die grundsätzlichen Aufgaben und Ziele des Sozialwesens, die Organisation der sozialen Sicherungssysteme in Deutschland sowie die den bedürftigen Bürgern zur Verfügung stehenden Sozialleistungen gegeben. 3.1 Ursprünge, Aufgaben und Ziele des Sozialwesens Angesichts der Komplexität der Thematik findet sich in der Literatur keine erschöpfende und endgültige Definition des Begriffs des Sozialstaates. Im Allgemeinen kann der Sozialstaat jedoch als eine weit geschlossene Zielprojektion [begriffen werden, die] im umfassenden Sinne zur Daseinsvorsorge und zum Schutz des Individuums [beiträgt]. 59 Hierbei hat die Sozialstaatlichkeit drei grundlegende Hauptziele: - Größtmögliche soziale Sicherheit für alle Mitglieder einer Gesellschaft - Ein Mindestmaß an sozialer Gerechtigkeit - Bekämpfung der sozialen Ungleichheit in der Gesellschaft, der Schere zwischen Arm 57 Vgl. ebenda, S Vgl. ebenda, S Butterwegge, Christoph (1999), S. 11.

25 20 und Reich. 60 Die Begriffe Soziale Gerechtigkeit und Soziale Gleichheit stehen hierbei in engem Verhältnis zu einander und bauen konzeptionell aufeinander auf. Während man die Gleichheit in einer Gesellschaft jedoch anhand nachvollziehbarer Messgrößen objektiv bewerten kann, ist der Begriff der Gerechtigkeit stets subjektiv besetzt und ständiger Gegenstand vieler politischer Debatten. Je nachdem, in welchem politischen Spektrum man sich bewegt, wird soziale Gerechtigkeit individuell eher als Mittel- bzw. Verteilungsgerechtigkeit (tendenziell linke Auffassung) oder aber eher als Chancengerechtigkeit (tendenziell konservative Auffassung) 61, 62 wahrgenommen. Um das Maß der bestehenden sozialen Gleichheit in einer Gesellschaft zu bestimmen, existieren analog zu den unterschiedlichen Gerechtigkeitsbegriffen auch zwei unterschiedliche Gleichheitskonzepte: zum einen die Gleichheit der Chancen, zum anderen die Gleichheit der Mittel. Das erste Konzept zielt darauf ab, dass alle Mitglieder einer Gesellschaft die gleichen Möglichkeiten haben müssen, ihr Leben selbstbestimmt und selbstverantwortlich führen zu können. Um eine Chancengleichheit für alle Individuen zu ermöglichen, muss der Staat demnach jeden Menschen rechtlich gleich behandeln und darf niemanden unnötig reglementieren oder einschränken. Eine solche Auffassung von Gleichheit ist eine Grundvoraussetzung für eine funktionierende Demokratie. Dieser Isonomia (griechisch für Ebenbürtigkeit) genannte Gleichheitsgedanke bildete schon im fünften Jh. vor Christus eine wichtige Grundlage der Attischen Demokratie. Auch in Deutschland wird grundsätzlich nach dieser Prämisse verfah- 63, 64 ren, was sich schon im Grundgesetz manifestiert. Das zweite Gleichheitskonzept spricht dem Staat eine relativ direkte Einflussnahme auf seine Bürger zu. Um eine Gleichheit der Mittel zu erstreben, ist es unumgänglich, Wohlhabenderen gewisse Güter und Mittel zu nehmen und diese den Ärmeren zu geben. Das Ausmaß der Umverteilung ist hierbei stark von der gesellschaftlichen Akzeptanz und der herrschenden politischen Macht abhängig. Diese Auffassung von einer erstrebenswerten Gleichheit der Mittel entwickelte sich gegen Ende des 19. Jh. im Zuge der Industriellen Revolution angesichts der hierbei entstehenden großen sozialen Spannungen in der Gesellschaft. Auch nach diesem Gleichheitsverständnis wird in Deutschland verfahren. Neben den verschiedenen 60 Vgl. ebenda, S Vgl. Die Linke (Hrsg.) (2010), S. 54 (siehe Internetverzeichnis). 62 Vgl. Freie Demokratische Partei (Hrsg.) (2009), S. 3 (siehe Internetverzeichnis). 63 Vgl. Hansen, Mogens (1994), S Vgl. Art 33 Nr. 1 S. 1 GG.

26 21 Transferleistungen (siehe Kapitel 3.3) ist ein anschauliches Beispiel hierfür die Steuersatzprogression bei der Einkommensteuer: Wohlverdienende zahlen individuell nicht nur absolut, sondern auch prozentual höhere Steuern als Niedrigverdienende. Das Maß an Verteilungsgleichheit kann mittels verschiedener volkswirtschaftlicher Indikatoren ermittelt werden. So gibt etwa der Gini-Koeffizient darüber Aufschluss, wie gleich das Volkseinkommen innerhalb verschieden reicher Bevölkerungsschichten aufgeteilt ist. Im internationalen Vergleich erzielt Deutschland u. a. dank der Gestaltung der Einkommenssteuersätze und seines umfangreichen Sozialwesens gute Umverteilungsergebnisse und ist somit ein Land mit relativ geringer Einkommensdisparität. Länder wie die U.S.A. oder Mexiko, in denen z. T. ein anderes Verständnis von Gleichheit und Gerechtigkeit herrscht (siehe Kapitel 3.1), organisieren die staatliche Umverteilung anders. Sie weisen dadurch einen deutlich höheres Maß an Ungleichheit in der Einkommensverteilung auf (siehe Abbildung 9). 65 Abbildung 9: Einkommensverteilung in ausgewählten Ländern Quelle: Eigene Darstellung nach OECD (Hrsg.) (2011), S Verschiedene Studien haben belegt, dass, je höher die Ungleichheit der Einkommensverhältnisse, je größer die Schere zwischen Arm und Reich ist, desto deutlicher verschiedenste wirtschaftliche und gesellschaftliche Probleme zutage treten. Dies schließt Korruption, Kriminalität, Drogenmissbrauch oder sinkende Lebenserwartung ein. 67 Sätze wie Ungleichheit macht eine Gesellschaft ganz generell dysfunktionaler. Ohne Ausnahme. heben die Wichtigkeit eines funktionierenden Sozialsystems hervor, das die Verteilungsmechanismen für die Sozialleistungen effizient zu nutzen weiß. 68 Die in den folgenden Kapiteln betrachteten Bereiche des kommunalen Sozialwesens beschäftigen sich im Wesentlichen mit der Verteilung von Transferleistungen. Das allgemeine 65 Vgl. OECD (Hrsg.) (2011), S. 13 (siehe Internetverzeichnis). 66 Der Gini-Koeffizient ist eine zwischen 0 und 1 liegende Maßzahl. Bei einer absoluten Gleichverteilung der Einkommen würde der Gini-Koeffizient den Wert 0 annehmen. Je ungleicher die Verteilung ist, desto größer wird der Wert des Gini-Koeffizienten (er geht dann gegen 1). 67 Vgl. Jungclaussen, John F. / Tenbrock, Christian (2010), S. 1 (siehe Internetverzeichnis). 68 Ebenda, S. 2.

27 22 Ziel des Hauptanschauungsobjektes dieser Arbeit liegt also im Erreichen einer möglichst großen sozialen Gleichheit durch staatliche Eingriffe in die Verteilung materieller Mittel und Güter. Die hieraus resultierenden spezifischen Ziele können somit zum einen als möglichst effiziente Verteilung von Zuwendungen an Bedürftige und zum anderen die Unterbindung von Missbrauch von Zuwendungen durch nicht bedürftige Personen formuliert werden. 3.2 Organisation und Struktur der Sozialen Sicherungssysteme Um diese dargelegten Hauptziele des Sozialwesens Sicherheit, Gerechtigkeit und Gleich- heit zu erreichen, existieren in Deutschland viele staatliche Institutionen und Behörden. Die Verantwortlichkeiten verteilen sich auf unterschiedliche Ebenen der deutschen Gebietskörperschaften. Um das kommunale Sozialwesen hierbei einordnen zu können, ist eine kurze Einführung in das Föderalsystem der Bundesrepublik Deutschland vonnöten. In ihrer Verfassung definiert die Bundesrepublik ihre eigene Staatsform als einen demokratischen und sozialen Bundesstaat, staat, in dem das Volk jeweils in Ländern, Kreisen und Kom- munen eine Vertretung haben muss. 69, 70 Deutschland besteht dabei aus 16 Bundesländern (13 Flächenländer und 3 Stadtstaaten), die in vielen internen Angelegenheiten weitgehende Souveränität gegenüber dem Gesamtgliedern sich in verschiedene kleinere staat besitzen. Die Flächenbundesländer wiederum Verwaltungseinheiten: 111 kreisfreie Städte, 301 Landkreise sowie Kommunen. Einen Überblick über diese Hierarchiegliederung und die Verteilung der deutschen Bevölkerung auf diese Gebiete bietet Abbildung Abbildung 10: Deutsche Gebietsverwaltungsstruktur und Bevölkerung Quelle: Eigene Darstellung; Datenquelle: Statistisches Bundesamt (Hrsg.) (2010), S. 36ff. Die vielfältigen Aufgaben des Staates werden durch ein komplexes Gesetzessystem unter 69 Vgl. Art. 20 Nr. 1 S. 1 GG. 70 Vgl. Art. 28 Nr. 1 S. 2 GG. 71 Vgl. Statistisches Bundesamt (Hrsg.) (2010), S. 36.

28 23 den verschiedenen Gebietskörperschaften aufgeteilt und koordiniert. Der Bund übernimmt etwa alle außenpolitischen Aufgaben, regelt Grundsatzfragen zum Währungswesen oder wehrt äußere Gefahren ab. Die Länder handeln bspw. in den Bereichen der Bildung, der Kultur oder des Naturschutzes souverän. Die Kommunen gewährleisten viele grundsätzliche Leistungen, so z. B. die Strom- und Wasserversorgung, die Straßenreinigung oder Bereitstellung der Feuerwehr- und Rettungsdienste. 72 Den Ämtern und Behörden der Kommunen kommt als örtlichen Trägern verschiedener staatlicher Dienstleistungen große Bedeutung für das tägliche Leben der Deutschen zu. Kommunen bilden die dem Bürger nächste Ebene der Politik, deren Eigenständigkeit als die sogenannte kommunale Selbstverwaltung in den Verfassungen des Bundes und der einzelnen 73, 74 Länder garantiert ist. Diese Arbeit bezieht sich im Weiteren mit dem Attribut kommunal, sofern es nicht explizit im Kontext differenziert wird, sowohl auf die Kommunen, die kreisfreien Städte, als auch auf die Stadtstaaten. Die im Sozialwesen relevanten Aufgaben werden von ihnen in vergleichbarer Weise wahrgenommen. In einigen Fällen übernehmen auch überörtliche Träger die Aufgaben der Kommunen. So koordiniert z. B. der Landschaftsverband Rheinland das Sozialwesen in etlichen kreisfreien Städten und Kommunen in Nordrhein-Westfahlen Für Bedürftige vorgesehene Sozialleistungen Gesetzesgrundlage für die Leistungen des deutschen Sozialwesens sind im Allgemeinen und Wesentlichen die zwölf Bücher des Sozialgesetzbuches (SGB), wobei jedoch noch viele weitere Spezialgesetze existieren. Die Leistungen des deutschen Sozialwesens können hierbei in vier Hauptbereiche eingeteilt werden: - Förderung, insbesondere für Kinder und Jugendliche - Vorsorge über die verschiedenen Sozialversicherungen - Gewährung von Entschädigungsleistungen - Existenzsicherung. 76 Die Zuständigkeiten für diese Aufgaben teilen sich der Bund, die Länder, die Kreise sowie die Kommunen auf Grundlage des SGB. Diese Arbeit beschäftigt sich dabei vordringlich mit den Hilfen zur materiellen Existenzsicherung nach SGB XII, der sogenannten Sozialhilfe (siehe Hervorhebungen in Abbildung 11). Dem kommunalen Sozialwesen kommt hierbei eine bedeutende Rolle im sozialen Sicherungssystem Deutschlands zu, da sämtliche Hilfearten der 72 Vgl. Münch, Ursula (2008a), S Vgl. Art. 28 Nr. 2 S. 2f GG. 74 Vgl. Wehling, Hans-Georg (2006a), S. 12f. 75 Vgl. LVR (Hrsg.) (2011), Abschnitt Die Mitgliedskörperschaften (siehe Internetverzeichnis). 76 Vgl. Brinkmann, Volker (2010), S. 41.

29 24 Sozialhilfe über kommunale Behörden koordiniert werden. 77, 78 Abbildung 11: Sozialhilfearten nach SGB XII Quelle: Eigene Darstellung nach Brinkmann, Volker (2010), S. 51 und Statistisches Bundesamt (Hrsg.) (2011), S Hilfeleistungen leistungen nach SGB XII werden in Form finanzieller Transferzuwendungen von den kommunalen Sozialdezernaten direkt an Hilfsbedürftige ausgezahlt. Die Zuständigkeit liegt klar bei den Kommunen und ist nicht, wie etwa die Trägerschaft für die Leistungen nach SGB II, die u. a. die Grundsicherung für Arbeitslose, die Arbeitsvermittlung sowie die Arbeitslosengelder umfasst, Gegenstand häufiger Rechtsstreits. Die Beschränkung auf die Betrachtung der Leistungen nach SGB XII ist hilfreich und un- erlässlich, um für diese Arbeit einen klaren Betrachtungshorizont zu definieren. 79, Vgl. ebenda, S Vgl. Statistisches Bundesamt (Hrsg.) (2011), S. 1 (siehe Internetverzeichnis). 79 Vgl. Schmidtkonz, Claudia (2010), S Vgl. Schlösser, Hans-Jürgen (2007), S. 48.

30 Leistungsempfänger und Ausgaben Zentraler Aspekt des kommunalen Sozialwesens ist neben der Gewährleistung der eigentlidie Prüfung der potenziellen Leistungsempfänger auf deren tat- chen Zuwendungsleistungen sächliche Bedürftigkeit. Als bedürftig im Sinne des SGB XII und damit berechtigt, Leistungen der Sozialhilfe in Anspruch zu nehmen, gelten: - nicht erwerbsfähige Hilfsbedürftige und ihre Haushalte, - hilfsbedürftige ältere Menschen und - dauerhaft erwerbsgeminderte Personen. 81 Im Jahr 2009 waren etwa 2,3 Millionen Personen als hilfsbedürftig eingestuft und bezogen mindestens eine der verschiedenen Sozialhilfeleistungen nach SGB XII. Der deutsche Staat, alle Kommunen, Kreise und Länder eingeschlossen, gab insgesamt ca. 20,9 Milliarden Euro netto für deren unterschiedliche Transferleistungen aus. Das Diagramm in Abbildung 12 gibt einen Überblick über die Leistungsempfänger- und Ausgabenstruktur im Jahr Abbildung 12: Leistungsempfänger und Ausgaben der Sozialhilfe 2009 Quelle: Eigene Darstellung; Datenquelle: Statistisches Bundesamt (Hrsg.) (2011), S.147 und S.151. Im aktuellen Bundeshaushalt 2011 sind Ausgaben in Höhe von 131,3 Milliarden Euro für das Bundesministerium für Arbeit und Soziales vorgesehen, was einem Anteil von ca. 42,9% an den Gesamtausgaben des Bundes entspricht. 83 Auch in den Kommunalhaushalten bilden die Sozialleistungen mit einem bundesweit durchschnittlichen Anteil von ca. 19% an den Gesamtausgaben nach den Löhnen und Gehäl- tern für das Personal (27%) den größten Kostenblock in den Bilanzen Vgl. Schlösser, Hans-Jürgen (2007), S Vgl. Statistisches Bundesamt (Hrsg.) (2011), S Vgl. Bundesministerium der Finanzen (Hrsg.) (2010), S. 4 (siehe Internetverzeichnis). 84 Vgl. Wehling, Hans-Georg (2006a), S. 25.

31 26 Die große Anzahl potenziell Bedürftiger und die hohen Summen an geleisteten Transferzahlungen verleiten zum Missbrauch des Sozialsystems durch nicht bedürftige Personen. Es liegen keine exakten Angaben zum Ausmaß des Sozialhilfemissbrauchs in Deutschland vor, doch kann davon ausgegangen werden, dass jährlich einige Millionen Euro an Personen ohne die ausreichende Voraussetzung der Bedürftigkeit ausgezahlt werden. Das Sozialsystem kann dabei auf verschiedene Art betrogen werden. Z. B. könnten offiziell arbeitslos oder erwerbsgemindert gemeldete Personen der Schwarzarbeit nachgehen oder andere Einkünfte verschweigen. Auch wenn von Zeit zu Zeit spektakuläre Betrugsfälle die Medien beherrschen, ist der Schaden in den meisten Fällen dabei jedoch gering. So mussten im Jahr 2003 bei weniger als einem Prozent der Leistungsempfänger Strafverfahren wegen des Verdachts auf Sozialhilfemissbrauch eingeleitet werden. Nichtsdestotrotz wird die Dunkelziffer ungleich höher geschätzt. Leider trägt neben der unüberschaubar große Zahl von Leistungsempfängern auch die teilweise gegebene gesellschaftliche Akzeptanz von Sozialleistungsmissbrauch im persönlichen Umfeld zu potenziell hohen kumulierten Schäden durch Sozialhilfemissbrauch bei. Neben dem vorsätzlichen Missbrauch des Sozialsystems scheinen darüber hinaus auch nicht zielführende, also fehlgelenkte Ausgaben eine bedeutende Rolle bei unberechtigten 85, 86, 87 Leistungszuweisungen zu spielen. Die enormen Summen verdeutlichen die Bedeutung des Sozialwesens für den Gesamtstaat. Eine möglichst effiziente Verwaltung der Mittel ist unerlässlich dafür, dass der deutsche Sozialstaat funktionieren und auch in Zukunft Bestand haben kann. Die hieraus folgenden und bereits in Kapitel 3.1 identifizierten Hauptverwaltungsziele des kommunalen Sozialwesens, also die effiziente Verteilung von Zuwendungen sowie die Unterbindung des Missbrauchs können durch IT, insbesondere durch BI unterstützt werden. 3.5 Datenverarbeitung im kommunalen Sozialwesen Um ihre strategische Entwicklung zu steuern und die Leistungsauszahlung der Sozialhilfe zu gewährleisten, stützen sich Sozialdezernate massiv auf den Einsatz sogenannter Fachverfahren. FV bilden standardisierte Prozesse innerhalb bestimmter, durch das Kommunalverfassungsrecht abgegrenzte Domänen der öffentlichen Verwaltung ab. Am Markt existieren hierbei jeweils einzelne FV, die z. B. die Sach- und Fallbearbeitung für die Bauverwaltung, das Liegenschaftsamt, oder eben das kommunale Sozialamt ermöglichen (siehe Abbildung 13). Bekannte Anbieter für Fachverfahrenssoftware, mit denen Fälle 85 Vgl. SPIEGEL Online (Hrsg.) (2002), S. 1f (siehe Internetverzeichnis). 86 Vgl. Oschmiansky, Frank (2003), S Vgl. Hossfeld, Jan (2011), Antwort 6 (Expertengespräch siehe Anhang).

32 27 des SGB XII bearbeitet werden können (siehe Hervorhebung in der Abbildung), sind bspw. PROSOZ, LÄMMERZAHL oder INFOsys-Kommunal. 88, 89 Abbildung 13: Mögliche Domänen für Fachverfahren in Stadtverwaltungen Quelle Eigene Darstellung nach Wehling, Hans-Georg (2006), S. 32. In diesen Sozialhilfe-FV werden viele verschiedene Personen-, Anspruchs-, Fall- und Zahldaten gespeichert und verarbeitet. Dies umfasst neben Meldedaten auch Daten zur aktu- ellen Haushaltsgemeinschaft und deren eventuelle Einkommen, über vergangene und geplante Handlungsschritte und Kontaktaufnahmen sowie Informationen zu erfolgten Auszahlungen. Hinzu kommen spezifische Antragsdaten über die erwünschte Sozialleistung und Fach- daten, die bspw. den Grad der Behinderung eines Leistungsberechtigten betreffen. Die FV sind eng auf die etablierte Verfahrenslandschaft der Sozialdezernate abgestimmt und z. T. schon über viele Jahre im Einsatz. Aus Anwendersicht nimmt hierbei die Interaktion mit den Frontends dieser Softwaresysteme einen großen Teil der täglichen Arbeitszeit der Sachbearbeiter in Anspruch. 92, 93 Die Systeme stellen häufig auch umfangreiche Schnittstellen zu Text- und Tabellenver- arbeitungssoftware, Terminverwaltungen und Kassensystemen bereit. FV bilden somit die Grundlage der SGB XII bezogenen Verwaltungshandlungen der Kommunen. 94 Diese teilweise sehr weitgreifende Durchdringung des Sozialwesens mit operationalen ITgrundlegende Voraussetzungen dafür existieren, die Verwaltungs- handlungen und Richtungsentscheidungen ngen der Sozialdezernate mithilfe von BI-Technologie Systemen legt nahe, dass unterstützen zu können. 94, 95 90, Vgl. Wehling, Hans-Georg (2006b), S Vgl. Flasche, Jens (2010), S Vgl. PROSOZ GmbH, PROSOZ KRISTALL Produktbeschreibung, , S.11, abgerufen am , PROSOZ GmbH Intranet (2011a).pdf (siehe Datenträger). 91 Vgl. Gruber, Georg (2011), Antwort 11 (Expertengespräch siehe Anhang). 92 Vgl. ebenda, Antwort Vgl. ebenda, Antwort Vgl. Flasche, Jens (2010), S. S Vgl. Lämmerzahl GmbH (Hrsg.) (2011), S. 1 (siehe Internetverzeichnis).

33 28 Einsatz von Business Intelligence im kommunalen Sozialwesen Zur eingehenden Untersuchung des Einsatzes von BI im kommunalen Sozialwesen ist es unerlässlich, die Betrachtungen nicht nur auf Primär- und Sekundärliteraturquellen zu beschränken. Vielmehr ist es wichtig, durch Betrachtung direkter Untersuchungen des Einsatzgebietes Rückschlüsse auf die Thematik zu ziehen. Im Zuge ausführlicher Literaturrecherchen zeigte sich, dass eine große Anzahl von Untersuchungen zu den allgemeinen Themenspektren der Business Intelligence, respektive zum facettenreichen deutschen Sozialwesen existiert. Eine umfangreiche Betrachtung, die beide Bereiche gemeinsam wissenschaftlich untersucht, fehlte jedoch. Um dieses spezifische Verwendungsgebiet näher zu beleuchten und detaillierte Einblicke in den Einsatz von BI im kommunalen Sozialwesen erhalten zu können, wurden für diese Arbeit Gespräche mit fachlichen und technischen Experten geführt. Darüber hinaus stützt sich diese Arbeit in ihren Erkenntnissen weitgehend auf eine Umfrage zum Thema. Im Folgenden wird dargelegt, wie das Konzept und die Methodik dieser Befragung zum Thema BI im kommunalen und städtischen Sozialwesen gestaltet wurden. Zudem wird dargelegt, wie und in welchem Umfang die Umfrage in verschiedenen deutschen Städten und Kommunen durchgeführt wurde (siehe Kapitel 4.1). Im Anschluss werden die Aussagen der Umfrage ausgewertet (siehe Kapitel 4.2) und schließlich die gewonnen Erkenntnisse bewertet (siehe Kapitel 4.3). 4.1 Methodik und Durchführung einer Umfrage in Kommunen und Städten Als Methode für die Erhebung wurde die Nutzung eines Online-Panel-Tools gewählt. Mit dieser Technik können der Aufwand und die Kosten im Vergleich mit persönlichen Gesprächen bzw. Telefonaten sehr gering gehalten werden. Zudem gewährleisten gut vorbereitete Online-Umfragebögen eine hohe Datenqualität bei den Antworten und stoßen außerdem häu- 96, 97 fig auf eine vergleichsweise hohe Akzeptanz bei den Befragten. Die für diese Arbeit erstellte Umfrage wurde mithilfe des professionellen Online-Panel- Tools Feedback-Station der worktogether.net-gbr konzipiert und durchgeführt. Sie umfasste 16 Fragen, die größtenteils durch Anwählen von Multiple-Choice-Elementen beantwortet werden konnten. Es wurde darauf geachtet, dass das Beantworten aller Fragen keinesfalls mehr als insgesamt 10 Minuten in Anspruch nehmen konnte. Abbildung 14 zeigt einen Ausschnitt einer der Seiten der Umfrage, wie sie sich den Befragten präsentierte Vgl. Brandenburg, Torsten / Thielsch, Meinald (Hrsg.) (2009), S Vgl. ebenda, S Ausführliche Details zur Struktur und Erläuterungen zu allen Fragen und deren exakten Formulierungen finden sich im Abschnitt Online-Panel (Fragestellungen) im Anhang dieser Arbeit.

34 29 Abbildung 14: Eine Seite der durchgeführten Online-Umfrage (Ausschnitt) Quelle: Eigene Darstellung. Um eine ausreichend große und heterogene Stichprobe zu erhalten, wurden die Teilnehmer des Online-Panels aktiv rekrutiert. Hierzu wurden systematisch einzelne Personen durch Recherche auf den Internetpräsenzen verschiedener deutscher Städte und Kommunen aus allen 16 Bundesländern ausgewählt. Da diese Arbeit sich ausdrücklich auf die Betrachtung von Sozialleistungen nach SBG XII (Jugendhilfe, Sozialhilfe) beschränkt, war das Auswahlkriterium hierbei, dass die Probanden in den jeweiligen Dezernaten für Sozialhilfe bzw. Jugend- und Familienhilfe tätig waren. Die Teilnehmer konnten hierbei sowohl Sachbearbeiter, Fachbereichsleiter, als auch Dezernatsleiter sein. 99 Eine rein passive Umfrageaufforderung, etwa in Form eines Facebook-Posts oder als Banner auf einer Webseite, wäre ebenfalls möglich gewesen, hätte jedoch zu einer Selbstselektion der Umfrageteilnehmer geführt. Dies hätte voraussichtlich die Datenqualität beeinträchtigt und den Aussagegehalt vermindert. 100 Für die Online-Befragung wurden im Zeitraum vom bis insgesamt 194 Mitarbeiter der Sozialdezernate aus 104 deutschen Städten (überwiegend namentlich, ansonsten mit der unpersönlichen Anrede Damen und Herren) per angeschrieben. Die Probanden wurden hierin gebeten, an der Online-Umfrage teilzunehmen und erhielten hierzu in der einen Hyperlink, der Sie mit einem Klick auf eine eigens eingerichtete Webseite leitete. Jeder einzelne Link wurde beim -Versand automatisch mit einem für die Teilnehmer individuellen, einmalig gültigen Zugangscode kombiniert. Hierdurch wurden 99 Vgl. Brandenburg, Torsten / Thielsch, Meinald (Hrsg.) (2009), S Vgl. Thielsch, Meinald (2008), S. 95.

35 30 Doppeltteilnahmen effektiv verhindert und Zuordnungen zu einzelnen Personen und deren Kommunen ermöglicht. 4.2 Auswertung der durchgeführten Umfrage Die Auswertung der Rückmeldungen des Online-Panels erfolgt in dieser Arbeit in drei Schritten. Zuerst werden grundsätzliche Eckdaten zur Stichprobe und der demografischen Verteilung der Rückmeldungen betrachtet (Kapitel und 4.2.2). Anschließend werden die jeweiligen Aussagen zu den drei in Kapitel 2.3 identifizierten und vorgestellten Ebenen des BI- Technologiestacks ausgewertet (Kapitel bis 4.2.5). Das Kapitel endet mit der Auswertung der fachlichen Einsatzmöglichkeiten und derzeitigen Hinderungsgründe für einen umfassenderen BI-Einsatz in den Dezernaten (Kapitel 4.2.6). Eine Bewertung der Aussagen für den Untersuchungsgegenstand dieser Arbeit erfolgt anschließend im Kapitel Allgemeine Angaben über die Datengrundlage Im Umfragezeitraum nutzten insgesamt 26 Personen die Möglichkeit, an dem Panel teilzunehmen und somit gültige Datensätze zu generieren. Die Teilnahmequote der Personen liegt somit bei ca. 13%. Da jedoch pro Stadt bzw. Kommune meist zwei oder mehr Personen angeschrieben wurden, konnten aus insgesamt 23 der 104 unterschiedlichen kontaktierten Städte Rückmeldungen verzeichnet werden. Die für die Aussagen diese Arbeit relevante Quote der 101, 102 Rückmeldungen aus den einzelnen Städten und Kommunen lag somit bei ca. 22%. Trotz der sorgfältigen Vorfeldrecherche und aktiven Teilnehmerrekrutierung erfolgte im strengen wissenschaftlichen Sinne keine echte Zufallsauswahl der Stichprobe. Auch sind 26 verwertbare Umfragerückmeldungen angesichts von insgesamt ca. 1,3 Millionen Beschäftigten im öffentlichen Dienst (alle Mitarbeiter, einschließlich der gesamten Verwaltung eingeschlossen) nicht zahlreich genug. Somit kann die durchgeführte Umfrage nicht als repräsentative Studie bezeichnet werden. 103 Nichtsdestotrotz konnten durch Auswertung der Umfrageergebnisse interessante Einblicke gewonnen werden, die wichtige Grundlagen der Betrachtungen und Erkenntnisse dieser Arbeit bilden. 101 Aus Datenschutzgründen kann in dieser Arbeit kein Nachweis darüber erfolgen, dass die 26 Rückmeldungen tatsächlich aus insgesamt 23 verschiedenen Städten bzw. Kommunen stammen. Der Autor verbürgt sich indes für die Richtigkeit dieser Aussage. 102 Die Rohdatensätze aller 26 gültigen Rückmeldungen, die die Datengrundlage der weiteren Betrachtungen bilden, können anonymisiert im Anhang eingesehen werden, um die Aussagen und Erkenntnisse dieser Arbeit nachzuvollziehen. 103 Vgl. Münch, Ursula (2008b), S. 29.

36 Demografie und Fachlichkeit der Befragten Die verwertbaren Datensätze stammen aus 23 verschiedenen Städten und Kommunen, die sich über das gesamte Bundesgebiet verteilen. Nicht aus allen Bundesländern liegen Daten zur Auswertung vor, doch stammen etwa zwei Drittel aller Daten aus drei der bevölkerungsstärksten Ländern Deutschlands: Niedersachsen, Bayern und Nordrhein-Westfalen. Dies er- leichtert einen Rückschluss auf die Situation in den restlichen Ländern. Die meisten Daten der Umfrage stammen insgesamt aus den alten Bundesländern, aus den neuen Bundesländern nahmen lediglich die Mitarbeiter von vier unterschiedlichen Städten an der Umfrage teil. Gemessen an den Einwohnerzahlen aller Städte und Kommunen, aus denen die Rückmeldun- gen erfolgten, wurden somit Datenverarbeitungsaspekte eines Sozialwesens untersucht, das potenziell etwa 8,5 Millionen Menschen betrifft. 104 Die Personen waren im Durchschnitt ca. 53 Jahre alt, wobei mehr als 90% zwischen 40 und 64 Jahren alt waren. Etwa zwei Drittel der Umfrageteilnehmer waren männlich. 105, 106 Die Rückmeldungen stammten hauptsächlich von Sachbearbeitern für Leistungen der Sozialhilfe nach SGB XII oder für Hilfe für Menschen mit Behinderung; ca. 77 % der Befragten arbeiten in mindestens einem dieser Tätigkeitsbereiche. Abbildung 15 gibt hierfür einen Überblick über die prägnanten Eckdaten der Demografie dieser Umfrage. 107 Abbildung 15: Überblick über die Eckdaten Umfragedemografie 108 Quelle: Eigene Darstellung, Prozentangaben gerundet. Die Betrachtung dieser demografischen Datenlage erhärtet die Annahme, dass die Umfrage zwar nicht repräsentativ durchgeführt wurde, aber dennoch einige verallgemeinerbare Betrachtungen zulässt. Die Auswertungen und Erkenntnisse können demnach in Grenzen als auf die Gesamtsituation in Deutschland übertragbare Ergebnisse gewertet werden. 104 Vgl. Statistisches Bundesamt (Hrsg.) (2010), S Der Begriff des Befragten bezieht sich im Folgenden ausschließlich auf die 26 Probanden, die am Panel teilnahmen und schließt männliche und weibliche Teilnehmer gleichermaßen mit ein. 106 Vgl. Tabelle 2, Fragen 1-3 (siehe Online-Panel (Umfrageergebnisse) im Anhang). 107 Vgl. Ebenda, Frage Die Prozentangaben charakterisieren den typischen Umfrageteilnehmer und dessen Herkunft. Lesebeispiel: alte Bundesländer (82%) sagt aus, dass eine typische, in der Umfrage berücksichtigte Kommune in den alten Bundesländern liegt, da diese Aussage in 82% der Fälle zutrifft.

37 Aussagen zur Ebene der Datenintegration Die Auswertung der Befragung hinsichtlich der in den Sozialdezernaten für Analysen und Berichte verwendeten Datenquellen zeichnet ein klares Bild der derzeitigen Situation in den Sozialdezernaten. Grundsätzlich können zwei Hauptaussagen abgleitet werden. - In den Sozialdezernaten werden viele verschiedene Quellen als Grundlage für Informationsgewinnung und Datenanalyse angebunden. Die meisten Befragten nannten in der Umfrage im Schnitt drei bis vier unterschiedliche Datenquellen. Hierbei wurden von einem Drittel der Befragten auch unstrukturierte Daten, wie - Korrespondenz oder Berichte von Mitarbeitern angegeben. - Die neben Leistungsempfängerdatenbanken und statistischen Daten zur Sozialstruktur mit Abstand wichtigste Quelle für Datenauswertungen bilden die Fachverfahren. Über 80% aller Befragten nannten FV hierbei als eine relevante Datenquelle. 109 Die Umfrage zeigt auf, dass die Arbeit in den Kommunalverwaltungen stark durch die Einbindung von FV geprägt ist. Die in den FV erfassten und verarbeiteten Daten stellen eine wichtige Grundlage für die Informationsgenerierung und Datenanalyse in den Sozialdezernaten dar. Die Datenintegration ist hierbei ein zentrales Merkmal der Prozessunterstützung durch die FV und ermöglicht den aufgabenorientierten Datenfluss zwischen verschiedenen 110, 111 Fachbereichen. Die Bedeutung der dezernatsinternen Datenintegration zeigt sich auch darin, dass die in den FV integrierten Daten, z. B. Leistungsempfängerdatenbanken oder Buchhaltungssysteme, als relevant für die Informationsgenerierung in den Dezernaten eingestuft werden Aussagen zur Ebene der Datenanalyse Bei der Frage nach den zurzeit in den Dezernaten genutzten und von den Usern gewünschten Möglichkeiten zur Datenanalyse zeigte sich, dass die Nutzung einfacher Analyseinstrumente unter den Mitarbeitern der Sozialdezernate bereits sehr verbreitet ist, weitergehende interaktive, integrierte Analysemöglichkeiten jedoch auch gewissen Mehrwert bergen würden. Die folgenden Kernpunkte aus der Umfrage prägen hierbei diese Aussage. - In den Sozialdezernaten sind insbesondere die auf FV-Daten fußenden und in die FV- Interfaces integrierten Standardberichte von sehr großer Bedeutung. Etwa 85% der Befragten nutzten diese einfachen Berichte in ihrer täglichen Arbeit. Weniger als die 109 Vgl. Tabelle 2, Frage 10 (siehe Online-Panel (Umfrageergebnisse) im Anhang). 110 Vgl. LVR-InfoKom (Hrsg.) (2010), S. 6 (siehe Internetverzeichnis). 111 Vgl. Gruber, Georg (2011), Antwort 13 (Expertengespräch siehe Anhang). 112 Vgl. ebenda, Antwort 6 (Expertengespräch siehe Anhang).

38 33 Hälfte dieser Nutzer kann in diesen Berichten interaktive Elemente nutzen, um in den Reports weitere Datenuntersuchungen anzustellen. - Rund 92% der Befragten nutzen zusätzlich zu einfachen Standardreports Excel- Tabellen, um Datenanalysen durchzuführen oder die Informationen für sich individuell aufzubereiten. Etwa ein Drittel nutzt hierbei auch Pivot-Funktionen der Tabellen- 113, 114 kalkulation, um OLAP-ähnliche Operationen auf Daten auszuführen. - 60% der Befragten stünden einer integrierten Data-Mining-Funktionalität offen gegenüber. 115 In der Umfrage wurde auch nach subjektiven Faktoren gefragt, die die Einstellung der Nutzer gegenüber der aus BI-Systemen stammenden Datenanalysen und Informationen aufzeigen sollten. Hierbei zeigte sich, dass die meisten Mitarbeiter der Sozialdezernate den Informationen aus den ihnen zur Verfügung stehenden Analyse- und Informationssysteme große Bedeutung beimessen. Über 73% der Befragten schätzen den Aussagewert jener Instrumente dabei auf einer Schulnotenskala als eine Zwei oder eine Drei ein. Die Aussage korrespondiert mit den Antworten auf die Kontrollfrage, ob sich die Befragten bei Entscheidungen eher auf ihr 116, 117 Gefühl oder konkrete Daten verlassen Aussagen zur Ebene der Informationspräsentation Die Umfrage zeigt, dass die Mitarbeiter der Sozialdezernate viele verschiedene Kanäle verwenden, um an die für ihre täglichen Verwaltungsentscheidungen relevanten Informationen zu gelangen. Folgende Kernaussagen lassen sich dabei aus der Umfrage ableiten: - Im Durchschnitt nutzt ein Sozialdezernatsmitarbeiter fünf verschiedene Systeme, um sich Informationen zugänglich zu machen. Nur 19% aller Befragten gaben dabei an, regelmäßig weniger als vier verschiedene Kanäle zu nutzen. - Als wichtige Zugriffs- und Präsentationsmedien stachen hierbei einfache Berichte aus FV, das Durchsuchen zusätzlicher Leistungsträgerdatenbanken, das Hinzuziehen wissenschaftlicher Studien sowie die Informationsgewinnung durch Internet- und Intranet-Recherche hervor. Jeweils zwischen 46 und 65% der Befragten sahen einen dieser Kanäle als wichtig für ihre Arbeit an. - Herausragend wichtig für die Befragten ist die telefonische oder persönliche Rücksprache mit Kollegen und/oder Leistungsberechtigten, auf die sich 85% der Mitarbei- 113 Bei der Befragung wurde nicht danach unterschieden, ob die Excel-Tabellen selbst erstellt wurden oder von zentraler Stelle stammten. 114 Vgl. Tabelle 2, Frage 8 (siehe Online-Panel (Umfrageergebnisse) im Anhang). 115 Vgl. ebenda, Frage Vgl. ebenda, Frage Vgl. ebenda, Frage 11.

39 34 ter bei Entscheidungen verlassen. Demgegenüber steht, dass die Recherche in Doku- 118,119 mentenmanagement- bzw. -Systemen nur eine untergeordnete Rolle spielt. - Nur die wenigsten Befragten (6 von 26) verfügen über die Möglichkeit, zentrale MIS zu nutzen. Die Mitarbeiter der Sozialdezernate wünschen sich jedoch Analysesysteme, die ihre Funktionen zentral bereitstellen und eine individuelle, interaktive Datenuntersuchung ermöglichen; jeweils % der Nutzer sähen sowohl zentrale Dashboards, als auch interaktive Oberflächen für OLAP-gestützte Berichte als potenziell 120, 121 hilfreich für Ihre Arbeit an Aussagen zu Einsatzpotenzialen und Hinderungsgründen In der Umfrage wurde weiterhin untersucht, inwiefern die Mitarbeiter der Sozialdezernate Einsatzpotenziale in anderen Tätigkeitsbereichen ihrer Behörden erkennen würden. Abgesehen von der (aufgrund der spezifischen Teilnehmerstichprobe erwartungsgemäßen) Aussage, dass v. a. die Fachbereiche für Grundsicherung nach SGB XII bzw. für Sozialhilfe am meisten von BI profitieren würden, zeigte sich, dass die Befragten auch in anderen Bereichen sinnvolle Einsatzmöglichkeiten für BI identifizieren konnten: - 57% der Befragten halten BI für hilfreich bei der Erstellung der an die oberen Behörden zu meldenden Statistiken und Armutsberichtserstattungen. - Jeweils 30 38% der befragten Sozialdezernatsmitarbeiter sahen in mindestens einem der anderen zur Auswahl stehenden Tätigkeitsfelder (u. a. Jugendhilfe, Wohngeld, Familienhilfe) gewinnbringendes Einsatzpotenzial für BI-Systeme Die interne Personaleinsatzsteuerung wurde wiederholt als momentaner oder gewünschter Einsatzbereich von BI genannt. Diese Aussage ist aufgrund der Datenlage nicht hinreichend quantifizierbar, gewinnt jedoch dadurch an Gewicht, dass zwei Per- 123, 124 sonen sie explizit per Freitexteingabe oder im Interview äußerten. Es existieren unterschiedliche Gründe, die derzeit einen umfangreicheren Einsatz von BI im kommunalen Sozialwesen verhindern. Lediglich vier der Befragten gaben hierbei an, dass in ihrer Kommune keinerlei Faktoren einen vermehrten Einsatz von BI verhindern. Sämtliche anderen konnten mindestens einen Hinderungsgrund benennen: - Bei einer großen Mehrheit der Befragten (65%) stellte sich v. a. die finanzielle Situa- 118 Vgl. Tabelle 2, Frage 7 (siehe Online-Panel (Umfrageergebnisse) im Anhang). 119 Vgl. Tabelle 3, Frage 7 (siehe Online-Panel (Umfrageergebnisse) im Anhang). 120 Vgl. Tabelle 2, Frage 6 (siehe Online-Panel (Umfrageergebnisse) im Anhang). 121 Vgl. ebenda, Frage Vgl. ebenda, Frage Vgl. Tabelle 3, Frage 14 (siehe Online-Panel (Umfrageergebnisse) im Anhang). 124 Vgl. Gruber, Georg (2011), Antwort 38 (Expertengespräch siehe Anhang).

40 35 tion der Kommune als massiver Hinderungsgrund heraus. Die damit einhergehende angespannte Personallage wurde von einem Umfrageteilnehmer explizit per Freitexteingabe ergänzt. - Der nach der finanziellen Lage wichtigste Hinderungsgrund ist der zu gewährleistende Datenschutz in der Behörde. 30% der befragten Personen konnten ihn als ein existierendes Hindernis für BI benennen. - Je ein Viertel der Befragten bemängelte, dass wichtige Quellen nicht digital vorlägen 125, 126 bzw. nicht bekannt wäre, welche Daten überhaupt ausgewertet werden können. 4.3 Erkenntnisse und Bewertung der Untersuchungsergebnisse Aus den Analysen der Umfrageergebnisse ergeben sich Erkenntnisse, die die These dieser Arbeit, dass komplexe Verwaltungshandlungen in öffentlich-rechtlichen Organisationen mithilfe von BI verbessert werden können, stützen. Das kommunale Sozialwesen profitiert derzeit bereits vom Einsatz von BI, hat jedoch auch noch deutliche Erweiterungs- und Verbesserungspotenziale. Im Folgenden werden fünf wichtige durch die Untersuchungen in dieser Arbeit herausgearbeitete Kernerkenntnisse vorgestellt Grundlegende Informationsbedürfnisse können bereits gestillt werden Die Dezernate des kommunalen Sozialwesens führen mit der Bearbeitung der Sozialhilfe eine für den deutschen Sozialstaat essenzielle Verwaltungstätigkeit aus. Sie tragen durch direkt-monetäre staatliche Einflussnahme zu einer größeren sozialen Gleichheit und einer Verkleinerung der Schere zwischen Arm und Reich bei. Eine im Rahmen der Gesetze gerechte und effiziente Verteilung der Transferleistungen sowie die Unterbindung von Missbrauch sind für ein dauerhaftes Funktionieren des Sozialsystems entscheidend. In den kommunalen Sozialdezernaten ruft das kontinuierliche Streben nach diesen Zielen ein zunehmendes Bedürfnis nach unterschiedlichen Informationen hervor, um die entsprechenden Verwaltungsentscheidungen zu erleichtern und effizienter zu gestalten. Hierzu zählen etwa vielfältige Informationen über derzeitige und potenzielle Leistungsempfänger, soziale Randbedingungen, wissenschaftliche Studien, die Aktivitäten der eigenen Mitarbeiter oder auch das Wissen über zu erwartende Gesetzesänderungen. 127 Viele Kommunen befinden sich in einer kritisch angespannten Haushalts- bzw. Personallage, was dazu beiträgt, dass nicht nur die Effizienz bei der Mittelverteilung, sondern auch 125 Vgl. Tabelle 2, Frage 16 (siehe Online-Panel (Umfrageergebnisse) im Anhang). 126 Vgl. Tabelle 3, Frage 16 (siehe Online-Panel (Umfrageergebnisse) im Anhang). 127 Vgl. Gruber, Georg (2011), Antwort 26 (Expertengespräch siehe Anhang).

41 36 die Effizienz der Einsatzsteuerung von Mitarbeitern hohe Priorität hat. 128 Die in den vorangegangenen Kapiteln angestellten Betrachtungen zum Thema haben gezeigt, dass BI-Lösungen prinzipiell in der Lage sind, beiden Aspekten der Entscheidungseffizienz in den Dezernaten Rechnung zu tragen, da sie es ermöglichen können, die richtigen Personen auf die richtige Weise mit den richtigen Informationen zu versorgen. So können Anträge prinzipiell effizienter bearbeitet und Außendienstmitarbeiter gezielter eingesetzt werden. Darüber hinaus zeichnen sich BI-Investitionen angesichts der schwierigen kommunalen Finanzlage oftmals mit einem sehr hohen ROI-Wert aus. Investitionen in BI können sich in den Kommunen somit in kurzer Zeit amortisieren und direkt dazu betragen, Kosten zu senken und Haushalte zu entlasten. 129 Hierbei besteht noch viel Potenzial, um BI-Systeme im kommunalen Sozialwesen gezielt einzusetzen. So werden in den Dezernaten derzeit bereits einige wichtige Entscheidungsprozesse durch BI-Systeme unterstützt. Diese betreffen oft strategischen Planungs- und Steuerungsdimensionen. BI-Technologie ermöglicht es dabei den Führungskräften und Entscheidungsträgern, gewisse Gesamtentwicklungen vorauszusehen und strategische Richtungsentscheidungen für das Dezernat oder dessen Fachbereiche zu fällen. 130 Der Einsatz von BI als strategisches Instrument bildet hierbei häufig das wichtigste Wirkungsgebiet von BI. Hierzu stehen die Entscheider teilweise nicht im direkten Kontakt mit den Analyse- oder Reportsystemen. In entsprechend großen Kommunalverwaltungen übernehmen z. T. zentrale Controllingabteilungen die manuelle oder teilautomatisierte Datenanalyse, Informationsgenerierung und -distribution an die einzelnen Fachbereichsleitungen. Die Führungskräfte selber melden hierzu ihre Informationsbedürfnisse an das Controlling, das mithilfe von BI-Tools entsprechende Reports aus verschiedenen Datenquellen generiert und 131, 132 den Entscheidern etwa in Form unveränderlicher PDF-Dateien zur Verfügung stellt. Die personelle Trennung von Informationsbedürfnis auf der einen und der technischfachlichen Kapazität, dieses Bedürfnis zu stillen auf der anderen Seite, ist in den Kommunen teilweise verbreitet und erinnert an frühe Tage der Großrechnersysteme. 133 Dieser Anachronismus kann durch gezielte Investitionen überwunden werden. Ein BI- System kann mit durchdacht personalisierten Dashboards oder Report-Systemen nicht nur 128 Vgl. ebenda, Antwort Vgl. IBM Corporation / Braukhoff, Dirk, Data Mining zur Anomaliedetektion, 2010, S.10, abgerufen am , IBM Corporation Intranet - Braukhoff, Dirk (2010).pdf (siehe Datenträger). 130 Vgl. Gruber, Georg (2011), Antwort 15 (Expertengespräch siehe Anhang). 131 Vgl. ebenda, Antwort Vgl. ebenda, Antwort Vgl. Vetschera, Rudolf (1995), S. 11.

42 37 den Mitarbeitereinsatz in einem Dezernat effektiveren, sondern den Entscheidungsträgern die benötigten Informationen gezielter und zeitnäher zur Verfügung stellen. 134 Besonders kleine, spezialisierte Standardsoftwareanbieter wie PROSOZ oder INFOsys Kommunal haben dies erkannt und bieten den Kommunen für ihre Sozialdezernate leicht bedienbare Reportingsysteme mit beschränktem OLAP-Funktionsumfang an. Diese Systeme verfügen, neben den speziell auf die Bedürfnisse der Sozialdezernate angepassten Oberflächen, meist über weitestgehend passend vorgefertigte Metadatenmodelle und können mit geringem Aufwand an FV desselben Herstellers angebunden werden. In den etablierten Verfahrenslandschaften der Dezernate trägt dieser Umstand dazu bei, dass die Wahl einer geeigneten Software die klassische Make-or-Buy-Entscheidung bei IT-Investitionen häufig auf die integrierbaren Berichtsmodule der spezialisierten Standardsoftwareanbieter fällt. Abbildung 16 zeigt anhand der Oberfläche des Controlling-Moduls von Care4 Sozial der INFOsys Kommunal GmbH ein Beispiel eines solchen sozialbereichsspezifischen und durch Kreuztabellen leicht anpassbaren Standardreports. 135 Abbildung 16: Kreuztabellenreport für Führungskräfte Quelle: Hossfeld, Jan (2011), Antwort 7 (Expertengespräch siehe Anhang); Ausschnitt durch Autor. Durch die hochgradige Spezialisierung und Standardisierung der Softwarelösungen können diese Reportingsysteme v. a. in vergleichsweise kleinen Kommunen kosteneffizient realisiert werden. In größeren Städten mit komplexerer Aufbau- und Tätigkeitsorganisation sind die Sozialreports aus den Systemen der genannten Standardsoftwareanbieter für die Informa- 134 Vgl. Hossfeld, Jan (2011), Antwort 5 (Expertengespräch siehe Anhang). 135 Vgl. Hossfeld, Jan (2011), Antwort 3 (Expertengespräch siehe Anhang).

43 38 tionsbedürfnisse der Entscheider häufig nicht mehr ausreichend. Um in diesen Fällen dennoch hilfreiche Informationen aus den Berichten zu erhalten, müssen häufig umfangreiche und entsprechend kostenintensivere Systeme in enger Abstimmung mit den Entscheidungsträgern konzipiert werden Sachbearbeiter können durch operatives BI unterstützt werden Die integrierte Entscheidungsunterstützung der operativen Tätigkeiten der Sozialdezernate durch BI-Systeme findet bereits in Teilen Anwendung. Die derzeit implementierten Informations- und Auswertungsmöglichkeiten sind jedoch meist nicht interaktiv. 137 Viele Sachbearbeiter des Sozialdezernats sind typische Informations-Konsumenten und nutzen bspw. kleine, integrierte Standardreports aus den FV. Diese Mini-Auswertungen bieten ihnen einen ersten Überblick über einige, für die tägliche Arbeit relevante Kennzahlen und sind nur in engen Grenzen an individuelle Informationsbedürfnisse anpassbar (siehe Abbildung 17). 138 Abbildung 17: FV-Mini-Dashboard für Sachbearbeiter Quelle: Hossfeld, Jan (2011), Antwort 7 (Expertengespräch siehe Anhang); Ausschnitt durch Autor. Die im Bereich der Sozialhilfe sehr spezifischen Anforderungen an diese Auswertungen divergieren zwischen Kommunen ähnlicher Größenordnungen wenig und ermöglichen es den Standardsoftwareanbietern potenziell universell einsetzbare Berichtsmodule in die FV zu integrieren. Demnach muss eine mangelnde Interaktivität nicht zwangsläufig als Zeichen 136 Vgl. Gruber, Georg (2011), Antwort 46f (Expertengespräch siehe Anhang). 137 Vgl. Gruber, Georg (2011), Antwort Vgl. INFOsys Kommunal GmbH (Hrsg.) (2010), S. 2 (siehe Internetverzeichnis).

44 39 dafür gewertet werden, dass die implementierten Berichte unreif oder wenig hilfreich für die Nutzer seien. Vielmehr trifft zu, dass die meisten Sachbearbeiter zeitlich stark beansprucht sind und häufig nur wenig Bereitschaft oder Bedarf dafür besteht, eigene Untersuchungen in den Kennzahlensystemen anzustellen. Vorgefertigte und sinnvoll ausgewählte Auswertungen kommen den Sachbearbeitern für ihre operativen Tätigkeiten entgegen und können bereits entscheidend zur Befriedigung derer Informationsbedürfnisse beitragen. Einen weitaus entscheidenderen Faktor als zusätzliche Interaktivität stellt die möglichst nahtlose Integration in die operativen FV-Systeme dar. Gewünscht ist v. a. ein direkter Zugriff über die FV-Oberfläche. Hierbei sind für die Mitarbeiter hauptsächlich zentrale Übersichten über die aktuellen, eigenen Fälle sowie einfache zeitliche oder räumliche Vergleiche am hilfreichsten. Die Wahrnehmung von BI bei den Sachbearbeitern im kommunalen Sozialwesen ist, im Gegensatz v. a. zu den Entscheidungsträgern in der freien Wirtschaft, nicht durch den Charakter eines Tools also eines Werkzeuges geprägt. Die operativen Mitarbeiter wollen direkte Ergebnisse, ohne sich mit der Handhabung neuer Systeme auseinandersetzen zu müssen. BI-Systeme müssen sich in etablierte Prozesse und das FV möglichst nahtlos einfügen, damit die Informationen aus den Berichten auch genutzt werden Durch mangelnde Datenintegration werden BI-Potenziale verschenkt Derzeit decken die integrierten Standardberichte nicht den gesamten Bedarf an Informationen für die Sachbearbeiter ab. Nahezu alle Mitarbeiter der Sozialdezernate verwenden in ihrer täglichen Arbeit zusätzlich zu den FV-Reports verschiedene andere Kanäle, um an die für ihre Verwaltungsentscheidungen benötigten Informationen zu gelangen. Viele dieser Informationen sind in den Dezernaten zwar prinzipiell vorhanden, doch liegen sie häufig in technisch separaten Datenbeständen anderer Fachbereiche vor oder sind überhaupt nicht in IT- Systemen erfasst. So nutzen viele Kommunen aktiv Dutzende verschiedene Systeme und 140, 141 Softwareprodukte, die meisten davon verfügen über separate Datenbestände. Die Sachbearbeiter sind daher auf zusätzliche Recherche im Intranet oder in Sozialstudien angewiesen. Um diese und andere Informationen für sich individuell zu speichern und zugänglich zu machen, werden häufig selbst erstellte Excel-Tabellen verwendet. Grundsätzlich könnten viele der Informationen aus den von den Sachbearbeitern zurate gezogenen Quellen und Informationskanälen in entsprechenden DW-Systemen abgebildet werden. Würden diese 139 Vgl. PROSOZ GmbH, PROSOZ KRISTALL Ein Überblick, , S.10, abgerufen am , PROSOZ GmbH Intranet (2011b).pdf (siehe Datenträger). 140 Vgl. PROSOZ GmbH, PROSOZ KRISTALL Klarer sehen, besser steuern, , S.4, abgerufen am , PROSOZ GmbH Intranet (2010).pdf (siehe Datenträger). 141 Vgl. Schaeff, Alexander (2011), S. 21.

45 40 Informationen ermittelt und strukturiert in ein DW überführt, könnten sie den Mitarbeitern in Form zielgerichteter Kennzahlenauswertungen über die integrierten Reportfunktionen der FV zur Verfügung gestellt werden. Die Anbindung solcher externer Quellen und Informationen ist bei nahezu allen Standardsoftwareanbietern von Sozialhilfe-FV möglich, wird derzeit aber nur von sehr wenigen Dezernaten nachgefragt. 142 Hier zeigt sich ein Problem des derzeitigen Einsatzes von BI im kommunalen Sozialwesen. Viele Kommunen entscheiden sich bei Investitionen in BI z. B. für eines der erwähnten, leicht implementierbaren Reportsysteme der FV-Anbieter und verzichten auf die Möglichkeit, die Systeme weiter auf ihre spezifischen Bedürfnisse anzupassen. Zwar divergieren die Tätigkeitsfelder der Kommunen bei der Sozialhilfe hier nur geringfügig, doch können sich die internen Prozesse und insbesondere die jeweilige IT-Infrastrukturen stark voneinander unterscheiden. Mit einer individuellen Anpassung der Systeme könnte den Unterschieden Rechnung getragen und durch die höhere Integration zusätzlicher Mehrwert für das BI- System des Dezernats generiert werden. Hierzu wären fachbereichsspezifische BI-Projekte notwendig, die vor der Implementation der Systeme systematische Erhebungen über das derzeitige Verhalten bei der Informationsbeschaffung durchführen und deren Ergebnisse berücksichtigen. So könnte sowohl der Grad der Datenintegration gesteigert, als auch der Informationszugriff zunehmend konsolidiert werden. Momentan wird die Möglichkeit jedoch nur selten genutzt. Die Gründe hierfür sind v. a. in den hohen zusätzlichen Kosten für zielführende Bedarfsrecherchen und zusätzliche Anpassungen an den Berichten sowie den darunterliegenden Datenmodellen der DWs zu sehen, die oft im Kooperation mit professionelle IT- Dienstleister mit entsprechendem BI-Knowhow vorgenommen werden müssen Zusätzliche Datenanalysen können großen Mehrwert bieten Zurzeit wird BI-Technologie in den kommunalen Sozialdezernaten v. a. in Form von Controlling-Reports und einfachen, operationalen Dashboards eingesetzt. Die verschiedenen BI- Systeme dienen den Entscheidern und Sachbearbeitern in den Dezernaten derzeit also vorranging der meist zeitnahen Darstellung der gegenwärtigen Situation im Fachbereich und ermöglichen es ihnen, künftige Entwicklungen über die Betrachtung von Kenngrößen aktueller und historischer Daten zu antizipieren. Ein wichtiges Feld der BI, die Informationsgenerierung durch Datenanalyse per Datamining, spielt in den Sozialdezernaten aktuell jedoch nur eine untergeordnete Rolle. Diese Mustererkennungssysteme, die in der freien Wirtschaft beispielswiese bei prädiktiven CRM- 142 Vgl. Hossfeld, Jan (2011), Antwort 4 (Expertengespräch siehe Anhang).

46 41 Systemen Anwendung finden (siehe Kapitel 2.3.2), haben sich ihren Weg noch nicht in die öffentlich-rechtlichen Sozialdezernate gebahnt. Doch besteht auch im Sozialbereich Interesse und Potenzial für den Einsatz von BI-Systemen, die mit Datenmusteranalysen unbekannte Korrelationshäufungen aufzeigen und vorausschauend bestimmte Eintrittswahrscheinlichkeiten berechnen. Eingesetzt werden könnten solche Systeme z. B., um Leistungsmissbrauch aufzudecken, oder die Steuerung des Mitarbeitereinsatzes zu optimieren. Ähnliche Systeme werden bereits erfolgreich von einigen Landwirtschaftskammern, die Landwirten auf Grundlage von EU-Verordnungen Prämien für stillgelegte Ackerflächen zahlen, eingesetzt. Die Landwirte könnten hierbei unberechtigt Prämienmittel beziehen, indem sie die stillgelegten Flächen als zu groß angeben. Die mit der Fallprüfung beauftragten Mitarbeiter stehen hier einer sehr großen Zahl von Antragstellern gegenüber und können nur wenige Fälle gründlich prüfen. In einem BI-Projekt wurden bekannt gewordene Fälle anhand vieler Parameter durch Datamining analysiert und effiziente Vorhersagemodelle entwickelt. Die Prüfer konnten hiernach gezielt vorranging jene Fälle überprüfen, bei denen mit hoher Wahrscheinlichkeit tatsächliche Betrugsversuche vorlagen. 143 Abbildung 18 zeigt ein Beispiel einer solchen Analyse; bei den Fällen im hervorgehobenen Bereich handelt es sich um Anomalien im Datenmuster und damit um wahrscheinliche Betrugsversuche von Antragstellern. Abbildung 18: Abweichung von vorgesagten Datenmustern mit IBM SPSS Quelle: IBM Corporation / Braukhoff, Dirk, Data Mining zur Anomaliedetektion, 2010, S.6, abgerufen am , IBM Corporation Intranet - Braukhoff, Dirk (2010).pdf (siehe Datenträger). Ähnliche Anwendungsszenarien sind durchaus auch für das Sozialwesen vorstellbar. In 143 Vgl. IBM Corporation / Braukhoff, Dirk, Data Mining zur Anomaliedetektion, 2010, S.7ff, abgerufen am , IBM Corporation Intranet - Braukhoff, Dirk (2010).pdf (siehe Datenträger).

47 42 einer möglichen Variante, um Anomalien im Verhalten von Sozialhilfeempfängern zu identifizieren, müssten zuerst valide Annahmemodelle durch die Recherche bekanntgewordener Betrugsfälle erstellt werden. Danach würden die verschiedenen bekannten Daten zur Person, zum Haushalt, zur Leistungsgeschichte oder zum sozialen Umfeld in mehrstufigen Clusteralgorithmen ausgewertet. Hierdurch könnten die Fälle segmentiert und zu Clustern mit verschiedenen Schwellwerten zur Missbrauchswahrscheinlichkeit zugeordnet werden. 144 Abhängig von den implementierten Schwellwerten zur Wahrscheinlichkeit könnten Sachbearbeiter ab einer gewissen Missbrauchswahrscheinlichkeit im konkreten Fall automatisch benachrichtigt werden. Hierbei fällt die Missbrauchsverfolgung und -prävention derzeit oft nicht in den Verantwortungsbereich der Sachbearbeiter. Diese führen bei allen Leistungsanträgen einfache, intuitive Plausibilitätsprüfungen oder auch pauschale Inaugenscheinnahmen aller Leistungspräger durch. Zusätzlich sind separate Rechnungsprüfungsabteilungen mit der nachträglichen Prüfung von Leistungsüberweisungen betraut. 145 Hier zeigt sich das Potenzial eines fachbereichsspezifischen Analysesystems mit zentralem Zugang zu präventiven Analysen: die beteiligten Mitarbeiter könnten viele Inaugenscheinnahmen vermeiden und Vorprüfungen gezielter durchführen, wenn sie über ähnliche Vorhersagemodelle wie im oben genannten Beispiel verfügen würden, insbesondere wenn in solche Modelle auch Daten zur Sozialstruktur und andere globale Informationen einflößen. Die Effizienz des gesamten Personaleinsatzes könnte so gesteigert bzw. die weniger durchgeführten Prüfungen an sich intensiviert werden. Der Einsatz dieser BI-Technik kann somit die Haushaltssituation der Sozialdezernate mittelfristig entlasten. Technisch sind solche Systeme durchaus realisierbar. Die meisten FV verfügen über entsprechende Schnittstellen, Finanzdaten können angebunden werden und auch Daten zu Sozialräumen liegen prinzipiell vor. Des Weiteren können die in den FV integrierbaren Mini- Auswertungen durchaus um Darstellungen zur Wahrscheinlichkeit möglicher Leistungsmissbräuche einzelner Antragsteller erweitert werden. 146 Dennoch werden derzeit keine solchen integrierten Dataminingmodule angeboten. Das größte Einführungshindernis für diese BI-Technik stellt hierbei nämlich nicht die technische Machbarkeit dar, sondern steckt in den strengen Regularien zum Datenschutz Vgl. SPSS Inc. (Hrsg.) (2005), S. 2f (siehe Internetverzeichnis). 145 Gruber, Georg (2011), Antworten (Expertengespräch siehe Anhang). 146 Vgl. Hossfeld, Jan (2011), Antwort 6 (Expertengespräch siehe Anhang). 147 Gruber, Georg (2011), Antwort 32 (Expertengespräch siehe Anhang).

48 Finanznot und Datenschutzbarrieren behindern umfangreicheren BI-Einsatz Tatsächlich darf jede institutionalisierte Auswertung persönlicher Daten, insbesondere so sensibler Daten, wie jene, die im Rahmen der Sozialhilfe erfasst und verarbeitet werden, nur unter Einhaltung sehr strenger Datenschutzbestimmungen erfolgen. Während in der freien Wirtschaft bspw. die für die Produktionsplanung und -optimierung benötigten Daten direkt aus den operationalen Datenbanken der ERP-Systeme in verschiedene BI-Systeme geladen werden können, dürfen in den Sozialdezernaten die genannten Daten nicht ohne weiteres analysiert und zueinander in Beziehung gesetzt werden. Die in den Verfahren hinterlegten und verarbeiteten Sozialdaten umfassen sowohl Personendaten, wie Name, Geburtsdatum, Anschrift, Bankverbindung, Familienstand und -situation, als auch Daten zu bestehenden Mietverhältnissen und vergangenen Fällen. Die integrierte Verarbeitung dieser hochvertraulichen Daten ist durch Bundesgesetze streng geregelt. 148 So müssen Kommunen einen Datenschutzbeauftragten ernennen, der in einem sogenannten Verfahrensverzeichnis kontinuierlich protokolliert und überprüft, welche Daten in welchen FV verarbeitet werden und welche Notwendigkeit für diese Verarbeitung besteht. Weiterhin müssen sämtliche Datenverarbeitungsprozesse stetigen Risikoanalysen unterzogen werden und technisch-organisatorische Schutzkonzepte für die Daten bestehen. 149 Diese Aufgaben überfordern insbesondere kleinere Kommunen häufig, sodass diese entweder die Datenschutzbestimmungen nur ungenügend erfüllen können oder im Vornherein darauf verzichten, zusätzliche, für den operativen Betrieb nicht unmittelbar wichtige Datenanalysen mit BI-Technologie durchzuführen. Einige Experten kritisieren angesichts dieser großen Unsicherheit, der sich die Kommunen gegenüberstehen, dass bislang kein schlüssiges politisches bzw. rechtliches Konzept für eine grundgesetzkonforme und sachdienliche Datenschutzgesetzgebung im Informationszeitalter für Deutschland existiert. 150 Derzeit behilft man sich in den Kommunen bei Analysen der Sozialdatenbestände damit, die Datensätze vor der Analyse mit Aktenzeichen zu anonymisieren. Denn sobald keine individuelle Zuordbarkeit der Personen mehr möglich ist, können die Daten zu strategischen Analysen genutzt werden. Ein möglicher Erkenntnisgewinn, der sich durch Analyse von personifizierten Daten bspw. im Rahmen der Missbrauchsverhinderung (siehe Kapitel 4.3.4) ergäbe, wird dadurch jedoch verhindert. 151 Ein weiterer Faktor, der derzeit den Einsatz und Nutzen von BI beschränkt, ist die man- 148 Vgl. 118 Nr. 4 SGB XII. 149 Vgl. Schaeff, Alexander (2010), S. 28f. 150 Vgl. Lepper, Ulrich (2011), S. 104 (siehe Internetverzeichnis). 151 Vgl. Gruber, Georg (2011), Antwort 32 (Expertengespräch siehe Anhang).

49 44 gelnde Integration von prinzipiell nutzbaren und vorliegenden Informationen in die Entscheidungsfindungsprozesse bzw. den Arbeitsablauf der Dezernatsmitarbeiter. Der häufigste und eigentliche Grund hierfür liegt in der angespannten Haushaltssituation der Kommunen. Tatsächlich verfügen die deutschen Kommunen kaum über finanziellen Spielraum für zusätzliche Projekte, sondern reduzieren bereits seit Jahren kontinuierlich die jährlichen Investitionssummen. Eine Trendänderung ist hier in naher Zukunft nicht abzusehen (siehe Abbildung 19). 152 Abbildung 19: Jährliche Investitionen in deutschen Kommunen Quelle: Eigene Darstellung nach Wehling, Hans-Georg (2006a), S. 24. Um die bestehenden BI-Potenziale im kommunalen Sozialwesen zu nutzen, sind die Hersteller von BI-Systemen darauf angewiesen, dass ihre Produkte weitestgehend ohne komplexe und entsprechend teure Einführungsprojekte implementiert werden können. Der Wettbewerb zwischen den Konkurrenten in diesem speziellen Markt wird sich in Zukunft wahrscheinlich weniger auf die leicht zu beziffernden Lizenzkosten konzentrieren, sondern muss sich vielmehr daran messen, wie viel informationellen Mehrwert ein Standardsystem pro investiertem Euro mit sich bringt. Solche Reifeabschätzungen sind für IT-Entscheider schwierig, jedoch können FV-/BI-Lösungen, die etwa mit fachspezifisch implementierten Schnittstellen zu den wichtigsten Kenngrößen aus den Statistischen Landesämtern und hochintegrierten Präsentationsmöglichkeiten ausgeliefert werden, als informationstechnisch wertvoller eingestuft werden, als solche, die lediglich einfache Diagramme über dezernatsinterne KPIs generieren können. Die Anbieter sind hierbei gefragt, um ihre spezielle Fachkenntnis des Sozialwesens mit technischem Knowhow zu kombinieren und Lösungen zu entwerfen, die bereits in einer Standardinstallation die Entscheidungs- und Verwaltungsprozesse der Mitarbeiter der Sozialdezernate deutlich unterstützen können. Viele FV-Anbieter haben dies erkannt und bieten speziell auf die Informationsbedürfnisse von Sozialdezernaten zugeschnittene BI-Portale an, die sich teilweise bereits in die FV einfügen und durch vorgefertigte 152 Vgl. Wehling, Hans-Georg (2006a), S. 24f.

Vorwort zur zweiten Auflage...V. Vorwort zur ersten Auflage... VIII

Vorwort zur zweiten Auflage...V. Vorwort zur ersten Auflage... VIII Vorwort zur zweiten Auflage...V Vorwort zur ersten Auflage... VIII 1 Management Support Systeme und Business Intelligence Anwendungssysteme zur Unterstützung von Managementaufgaben...1 1.1 Computergestützte

Mehr

1 Einleitung. Betriebswirtschaftlich administrative Systeme

1 Einleitung. Betriebswirtschaftlich administrative Systeme 1 1 Einleitung Data Warehousing hat sich in den letzten Jahren zu einem der zentralen Themen der Informationstechnologie entwickelt. Es wird als strategisches Werkzeug zur Bereitstellung von Informationen

Mehr

Business Intelligence

Business Intelligence Business Intelligence Anwendungssysteme (BIAS) Lösung Aufgabe 1 Übung WS 2012/13 Business Intelligence Erläutern Sie den Begriff Business Intelligence. Gehen Sie bei der Definition von Business Intelligence

Mehr

Erfolgreiche Unternehmensführung durch den Einsatz von Corporate Performance Management

Erfolgreiche Unternehmensführung durch den Einsatz von Corporate Performance Management Andrei Buhrymenka Erfolgreiche Unternehmensführung durch den Einsatz von Corporate Performance Management Für Unternehmen mit Business Intelligence Diplomica Verlag Andrei Buhrymenka Erfolgreiche Unternehmensführung

Mehr

Einführungsveranstaltung: Data Warehouse

Einführungsveranstaltung: Data Warehouse Einführungsveranstaltung: 1 Anwendungsbeispiele Berichtswesen Analyse Planung Forecasting/Prognose Darstellung/Analyse von Zeitreihen Performancevergleiche (z.b. zwischen Organisationseinheiten) Monitoring

Mehr

The integration of business intelligence and knowledge management

The integration of business intelligence and knowledge management The integration of business intelligence and knowledge management Seminar: Business Intelligence Ketevan Karbelashvili Master IE, 3. Semester Universität Konstanz Inhalt Knowledge Management Business intelligence

Mehr

Agenda. Hype oder Mehrwert. Herausforderungen. Methoden Werkzeuge. Kosten Nutzen. Definition Ziele

Agenda. Hype oder Mehrwert. Herausforderungen. Methoden Werkzeuge. Kosten Nutzen. Definition Ziele Agenda Definition Ziele Methoden Werkzeuge Herausforderungen Kosten Nutzen Hype oder Mehrwert Definition / Ziele Google Suche: define:business Intelligence Mit Business Intelligence können alle informationstechnischen

Mehr

eevolution Business Intelligence

eevolution Business Intelligence eevolution Business Intelligence Haben Sie sich schon häufig gefragt, warum Ihr Berichtswesen so kompliziert sein muss? Warum Sie nicht einfach mit wenigen Handgriffen Ihr Berichtswesen einrichten und

Mehr

Raber+Märcker Business Intelligence Lösungen und Leistungen

Raber+Märcker Business Intelligence Lösungen und Leistungen Business Intelligence Raber+Märcker Business Intelligence Lösungen und Leistungen www.raber-maercker.de 2 LEISTUNGEN Business Intelligence Beratungsleistung Die Raber+Märcker Business Intelligence Beratungsleistung

Mehr

Zusammenspiel von Business Intelligence mit betrieblicher Anwendungssoftware Falk Neubert, Universität Osnabrück

Zusammenspiel von Business Intelligence mit betrieblicher Anwendungssoftware Falk Neubert, Universität Osnabrück Zusammenspiel von Business Intelligence mit betrieblicher Anwendungssoftware 14. März 2013, IHK Osnabrück-Emsland-Grafschaft Bentheim Geschichte Kassenbuch des Liederkranz, 1886 Hutmachergesangvereins

Mehr

Business Intelligence. Data Warehouse / Analyse Sven Elvers 2005-07-06

Business Intelligence. Data Warehouse / Analyse Sven Elvers 2005-07-06 Business Intelligence Data Warehouse / Analyse Sven Elvers 2005-07-06 Einleitung Dieses Dokument beschreibt einen für das Verständnis relevanten Teil der Präsentation. Business Intelligence Motivation

Mehr

Roundtable. Dashboards und Management Information. Rüdiger Felke / Christian Baumgarten 29.11.2011

Roundtable. Dashboards und Management Information. Rüdiger Felke / Christian Baumgarten 29.11.2011 Roundtable Dashboards und Management Information Rüdiger Felke / Christian Baumgarten 29.11.2011 Agenda Behind the Dashboards Was ist ein Dashboard und was ist es nicht? SAP BusinessObjects Dashboards

Mehr

Marketing Intelligence Übersicht über Business Intelligence. Josef Kolbitsch Manuela Reinisch

Marketing Intelligence Übersicht über Business Intelligence. Josef Kolbitsch Manuela Reinisch Marketing Intelligence Übersicht über Business Intelligence Josef Kolbitsch Manuela Reinisch Übersicht Beispiel: Pantara Holding Der Begriff Business Intelligence Übersicht über ein klassisches BI-System

Mehr

Self Service BI. - Business Intelligence im Mittelstand - schnelle Ergebnisse, nachhaltige Erfolge

Self Service BI. - Business Intelligence im Mittelstand - schnelle Ergebnisse, nachhaltige Erfolge Self Service BI - Business Intelligence im Mittelstand - schnelle Ergebnisse, nachhaltige Erfolge 04. Juli 2013 Cubeware GmbH zu Gast im Hause der Raber+Märcker GmbH Referent: Uwe van Laak Presales Consultant

Mehr

Forum Kommune 21, DiKOM Nord Hannover, 17. Februar 2011

Forum Kommune 21, DiKOM Nord Hannover, 17. Februar 2011 Forum Kommune 21, DiKOM Nord Hannover, 17. Februar 2011 Trends, Muster und Korrelationen erkennen und die richtigen Schlüsse daraus ziehen: MACH BI der für öffentliche Einrichtungen passende Zugang zur

Mehr

SAP BW + Microsoft Excel Viel genutzt, oft unterschätzt

SAP BW + Microsoft Excel Viel genutzt, oft unterschätzt Corporate Performance Management SAP BW + Microsoft Excel Viel genutzt, oft unterschätzt Martin Krejci, Manager CPM Matthias Schmidt, BI Consultant Kristian Rümmelin, Senior BI Consultant Braincourt GmbH

Mehr

1Ralph Schock RM NEO REPORTING

1Ralph Schock RM NEO REPORTING 1Ralph Schock RM NEO REPORTING Bereit für den Erfolg Business Intelligence Lösungen Bessere Entscheidungen Wir wollen alle Mitarbeiter in die Lage versetzen, bessere Entscheidungen schneller zu treffen

Mehr

Business Intelligence im Krankenhaus

Business Intelligence im Krankenhaus Business Intelligence im Krankenhaus Dr. Thomas Lux Holger Raphael IT-Trends in der Medizin 03.September 2008 Essen Gliederung Herausforderungen für das Management im Krankenhaus Business Intelligence

Mehr

Vertriebs-Dashboards für das Management

Vertriebs-Dashboards für das Management Vertriebs-Dashboards für das Management Die wichtigsten Vertriebskennzahlen jederzeit und aktuell auf einen Blick. www.schleupen.de Schleupen AG 2 Der Wettbewerb Die Stadtwerke stehen im direkten Wettbewerb

Mehr

Business Intelligence - Wie passt das zum Mainframe?

Business Intelligence - Wie passt das zum Mainframe? Business Intelligence - Wie passt das zum Mainframe? IBM IM Forum, 15.04.2013 Dr. Carsten Bange, Gründer und Geschäftsführer BARC Ressourcen bei BARC für Ihr Projekt Durchführung von internationalen Umfragen,

Mehr

David gegen Goliath Excel 2010 in Verbindung mit Datawarehouse und im Vergleich zu Business Objects

David gegen Goliath Excel 2010 in Verbindung mit Datawarehouse und im Vergleich zu Business Objects Thema: David gegen Goliath Excel 2010 in Verbindung mit Datawarehouse und im Vergleich zu Business Objects Autor: Dipl. Wirtsch.-Inf. Torsten Kühn PRAXIS-Consultant PRAXIS EDV- Betriebswirtschaft- und

Mehr

Survival Guide für Ihr Business Intelligence-Projekt

Survival Guide für Ihr Business Intelligence-Projekt Survival Guide für Ihr Business Intelligence-Projekt Sven Bosinger Solution Architect BI Survival Guide für Ihr BI-Projekt 1 Agenda Was ist Business Intelligence? Leistungsumfang Prozesse Erfolgsfaktoren

Mehr

Marketing Intelligence Architektur und Konzepte. Josef Kolbitsch Manuela Reinisch

Marketing Intelligence Architektur und Konzepte. Josef Kolbitsch Manuela Reinisch Marketing Intelligence Architektur und Konzepte Josef Kolbitsch Manuela Reinisch Übersicht Mehrstufiges BI-System Architektur eines Data Warehouses Architektur eines Reporting-Systems Benutzerrollen in

Mehr

OLAP und Data Warehouses

OLAP und Data Warehouses OLP und Data Warehouses Überblick Monitoring & dministration Externe Quellen Operative Datenbanken Extraktion Transformation Laden Metadaten- Repository Data Warehouse OLP-Server nalyse Query/Reporting

Mehr

Asklepius-DA Die intelligente Technologie für die umfassende Analyse medizinischer Daten Leistungsbeschreibung

Asklepius-DA Die intelligente Technologie für die umfassende Analyse medizinischer Daten Leistungsbeschreibung Asklepius-DA Die intelligente Technologie für die umfassende Analyse medizinischer Daten Leistungsbeschreibung Datei: Asklepius DA Flyer_Leistung_2 Seite: 1 von:5 1 Umfassende Datenanalyse Mit Asklepius-DA

Mehr

Business Intelligence im praktischen Einsatz bei Verkehrsunternehmen

Business Intelligence im praktischen Einsatz bei Verkehrsunternehmen Business Intelligence im praktischen Einsatz bei Verkehrsunternehmen Version 1.3 / JUL-2013 Seite 1 / 5 Wittenberger Weg 103 Fon: +49(0)211 / 580 508 28-0 Datenmanagement in Verkehrsunternehmen Die Anforderungen

Mehr

Infografik Business Intelligence

Infografik Business Intelligence Infografik Business Intelligence Top 5 Ziele 1 Top 5 Probleme 3 Im Geschäft bleiben 77% Komplexität 28,6% Vertrauen in Zahlen sicherstellen 76% Anforderungsdefinitionen 24,9% Wirtschaflicher Ressourceneinsatz

Mehr

Business Intelligence

Business Intelligence Business Intelligence Anwendung 1 MInf1 HAW Hamburg Betreuender Professor: Prof. Dr. Zukunft by Jason Hung Vuong [12] Gliederung 1. Hamburg Energie Kooperation 2. Motivation 3. Business Intelligence 4.

Mehr

Umsetzung der Anforderungen - analytisch

Umsetzung der Anforderungen - analytisch Umsetzung der Anforderungen - analytisch Titel des Lernmoduls: Umsetzung der Anforderungen - analytisch Themengebiet: New Economy Gliederungspunkt im Curriculum: 4.2.5.5 Zum Inhalt: In diesem Modul wird

Mehr

Business Intelligence und Geovisualisierung in der Gesundheitswirtschaft

Business Intelligence und Geovisualisierung in der Gesundheitswirtschaft Business Intelligence und Geovisualisierung in der Gesundheitswirtschaft Prof. Dr. Anett Mehler-Bicher Fachhochschule Mainz, Fachbereich Wirtschaft Prof. Dr. Klaus Böhm health&media GmbH 2011 health&media

Mehr

Virtual Roundtable Web Analytics - Wichtigste Intelligenz für Unternehmen der Zukunft!?

Virtual Roundtable Web Analytics - Wichtigste Intelligenz für Unternehmen der Zukunft!? Virtual Roundtable Web Analytics - Wichtigste Intelligenz für Unternehmen der Zukunft!? Titel des Interviews: Virtual Roundtable Web Analytics - Wichtigste Intelligenz für Unternehmen der Zukunft!? Name:

Mehr

MIT DATEN. TDWI Konferenz SCHAFFEN REPORT 2015. Peter Heidkamp (KPMG) Franz Grimm (Bitkom Research) München, 22. Juni 2015

MIT DATEN. TDWI Konferenz SCHAFFEN REPORT 2015. Peter Heidkamp (KPMG) Franz Grimm (Bitkom Research) München, 22. Juni 2015 TDWI Konferenz Peter Heidkamp (KPMG) Franz Grimm (Bitkom Research) MIT DATEN WERTE SCHAFFEN REPORT 2015 München, 22. Juni 2015 WIE MACHE ICHAUS EINSEN UND NULLEN DAS EINS ZU NULL FÜR MICH? 01 EINSTELLUNG

Mehr

Befragung und empirische Einschätzung der Praxisrelevanz

Befragung und empirische Einschätzung der Praxisrelevanz Befragung und empirische Einschätzung der Praxisrelevanz eines Vorgehensmodells zur Auswahl von CRM-Systemen D I P L O M A R B E I T zur Erlangung des Grades eines Diplom-Ökonomen der Wirtschaftswissenschaftlichen

Mehr

Komponenten und Architekturen von Analytischen Informationssystemen (AIS)

Komponenten und Architekturen von Analytischen Informationssystemen (AIS) Komponenten und Architekturen von Analytischen Informationssystemen (AIS) Melanie Pfoh Konsultation 27. Juni 2013 Hinweis Diese Folien ersetzen keinesfalls den Übungsstoff des zugehörigen e-learning-kurses.

Mehr

IT-basierte Erstellung von Nachhaltigkeitsberichten. Diplomarbeit

IT-basierte Erstellung von Nachhaltigkeitsberichten. Diplomarbeit IT-basierte Erstellung von Nachhaltigkeitsberichten Diplomarbeit zur Erlangung des Grades eines Diplom-Ökonomen der Wirtschaftswissenschaftlichen Fakultät der Leibniz Universität Hannover vorgelegt von

Mehr

BusinessITPeople. Reporting und Analyse mit SAP Business Objects. Von Self-Service bis Pixel-Perfect: Relevante Daten verständlich präsentiert

BusinessITPeople. Reporting und Analyse mit SAP Business Objects. Von Self-Service bis Pixel-Perfect: Relevante Daten verständlich präsentiert Reporting und Analyse mit SAP Business Objects Auf Basis von SAP BW oder relationalen DBMS Von Self-Service bis Pixel-Perfect: Relevante Daten verständlich präsentiert Reporting Automatisiert generierte

Mehr

Vergleich von Open-Source und kommerziellen Programmen zur Durchführung eines ETL-Prozesses

Vergleich von Open-Source und kommerziellen Programmen zur Durchführung eines ETL-Prozesses Vergleich von Open-Source und kommerziellen Programmen zur Durchführung eines ETL-Prozesses Exposé zur Diplomarbeit Humboldt-Universität zu Berlin Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät II Institut

Mehr

Data Warehouse Definition (1) http://de.wikipedia.org/wiki/data-warehouse

Data Warehouse Definition (1) http://de.wikipedia.org/wiki/data-warehouse Data Warehouse Definition (1) http://de.wikipedia.org/wiki/data-warehouse Ein Data-Warehouse bzw. Datenlager ist eine zentrale Datensammlung (meist eine Datenbank), deren Inhalt sich aus Daten unterschiedlicher

Mehr

Komponenten und Architekturen von Analytischen Informationssystemen

Komponenten und Architekturen von Analytischen Informationssystemen Komponenten und Architekturen von Analytischen Informationssystemen Sommersemester 2013 Prof Dr. Peter Gluchowski Literatur zur Vorlesung AIS/BIS Gluchowski, Peter; Gabriel, Roland; Dittmar, Carsten: Management

Mehr

Neue Produkte 2010. Ploetz + Zeller GmbH Truderinger Straße 13 81677 München Tel: +49 (89) 890 635-0 www.p-und-z.de

Neue Produkte 2010. Ploetz + Zeller GmbH Truderinger Straße 13 81677 München Tel: +49 (89) 890 635-0 www.p-und-z.de Neue Produkte 2010 Ploetz + Zeller GmbH Truderinger Straße 13 81677 München Tel: +49 (89) 890 635-0 Ploetz + Zeller GmbH. Symbio ist eine eingetragene Marke der Ploetz + Zeller GmbH. Alle anderen Marken

Mehr

Data Mining-Projekte

Data Mining-Projekte Data Mining-Projekte Data Mining-Projekte Data Mining stellt normalerweise kein ei nmaliges Projekt dar, welches Erkenntnisse liefert, die dann nur einmal verwendet werden, sondern es soll gewöhnlich ein

Mehr

Corporate Performance Management als Weiterentwicklung von Business Intelligence

Corporate Performance Management als Weiterentwicklung von Business Intelligence Martin Kobrin Corporate Performance Management als Weiterentwicklung von Business Intelligence Grundlagen, Implementierungskonzept und Einsatzbeispiele Diplomica Verlag Martin Kobrin Corporate Performance

Mehr

White Paper: Target_Project_BI - Lösungsansatz in der Automobil- Zulieferer-Industrie

White Paper: Target_Project_BI - Lösungsansatz in der Automobil- Zulieferer-Industrie Target_Project_BI - Lösungsansatz in der Automobil- Zulieferer-Industrie Management Summary Der hier beschriebene Target_Project_BI Lösungsansatz der C.O.S bietet folgende Lösungsmodule: Top/Multi-Level

Mehr

MIS by Franziska Täschler, Winformation GmbH ftaeschler@winformation-gmbh.ch Ausgabe 01/2001

MIS by Franziska Täschler, Winformation GmbH ftaeschler@winformation-gmbh.ch Ausgabe 01/2001 MIS Glossar by Franziska Täschler, Winformation GmbH ftaeschler@winformation-gmbh.ch Ausgabe 01/2001 Aggregat Data Cube Data Marts Data Mining Data Warehouse (DWH) Daten Decision Support Systeme (DSS)

Mehr

BICC, Organisation und Kompetenz Das Raiffeisen Solution SAS Competence Center

BICC, Organisation und Kompetenz Das Raiffeisen Solution SAS Competence Center BICC, Organisation und Kompetenz Das Raiffeisen Solution SAS Competence Center Ing. Polzer Markus öffentlich Inhaltsverzeichnis 1 2 3 4 5 6 7 Kurzvorstellung Raiffeisen Solution Business Intelligence Strategie

Mehr

Anwendertage WDV2012

Anwendertage WDV2012 Anwendertage WDV2012 28.02.-01.03.2013 in Pferdingsleben Thema: Business Intelligence mit Excel 2010 Referent: Dipl. Wirtsch.-Inf. Torsten Kühn PRAXIS-Consultant Alles ist möglich! 1 Torsten Kühn Dipl.

Mehr

SharePoint und SQL - die perfekte Symbiose für modernes Business Intelligence

SharePoint und SQL - die perfekte Symbiose für modernes Business Intelligence SharePoint und SQL - die perfekte Symbiose für modernes Business Intelligence 2 3 Agenda 1. Modern BI - Kampf der Datenflut Ansätze zu einem strukturierten Datenhaushalt 2. Self Service BI - Interaktion

Mehr

Business Intelligence Data Warehouse. Jan Weinschenker

Business Intelligence Data Warehouse. Jan Weinschenker Business Intelligence Data Warehouse Jan Weinschenker 28.06.2005 Inhaltsverzeichnis Einleitung eines Data Warehouse Data Warehouse im Zusammenfassung Fragen 3 Einleitung Definition: Data Warehouse A data

Mehr

Kapitel 2 Terminologie und Definition

Kapitel 2 Terminologie und Definition Kapitel 2 Terminologie und Definition In zahlreichen Publikationen und Fachzeitschriften tauchen die Begriffe Data Warehouse, Data Warehousing, Data-Warehouse-System, Metadaten, Dimension, multidimensionale

Mehr

INVEST projects. Besseres Investitionscontrolling mit INVESTprojects

INVEST projects. Besseres Investitionscontrolling mit INVESTprojects Besseres Investitionscontrolling mit Der Investitionsprozess Singuläres Projekt Idee, Planung Bewertung Genehmigung Realisierung Kontrolle 0 Zeit Monate, Jahre Perioden Der Investitionsprozess Singuläres

Mehr

Business Intelligence. Business Intelligence Seminar, WS 2007/08

Business Intelligence. Business Intelligence Seminar, WS 2007/08 Business Intelligence Seminar, WS 2007/08 Prof. Dr. Knut Hinkelmann Fachhochschule Nordwestschweiz knut.hinkelmann@fhnw.ch Business Intelligence Entscheidungsorientierte Sammlung, Aufbereitung und Darstellung

Mehr

Zusammenfassung der Umfrageergebnisse Customer Intelligence in Unternehmen 23.12.2010

Zusammenfassung der Umfrageergebnisse Customer Intelligence in Unternehmen 23.12.2010 Zusammenfassung der Umfrageergebnisse Customer Intelligence in Unternehmen 23.12.2010 Autoren: Alexander Schramm Marcus Mertens MuniConS GmbH Einleitung Unternehmen verfügen heute über viele wichtige Informationen

Mehr

Management Support Systeme

Management Support Systeme Folie 1 Management Support Systeme Literatur zur Vorlesung MSS Gluchowski, Peter; Gabriel, Roland; Chamoni, Peter (1997): Management Support Systeme. Computergestützte Informationssysteme für Führungskräfte

Mehr

Mit Business Intelligence zum echten Mehrwert für Unternehmen

Mit Business Intelligence zum echten Mehrwert für Unternehmen Mit Business Intelligence zum echten Mehrwert für Unternehmen Erschienen in der E3 06/2007 Von Dr. Armin Elbert, REALTECH AG Zukunftsorientierte Unternehmen betrachten Informationen über die eigenen wirtschaftlichen

Mehr

Theoretisches Seminar/Skiseminar im Wintersemester 2014/15. Themen

Theoretisches Seminar/Skiseminar im Wintersemester 2014/15. Themen FAKULTÄT FÜR WIRTSCHAFTSWISSENSCHAFTEN Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik I Informationssysteme Prof. Dr. Günther Pernul Theoretisches Seminar/Skiseminar im Wintersemester 2014/15 Auch im Wintersemester

Mehr

Reporting-Anforderungen des Top Managements für mobile Business Solutions

Reporting-Anforderungen des Top Managements für mobile Business Solutions Reporting-Anforderungen des Top Managements für mobile Business Solutions Name: Gotthard Tischner Funktion/Bereich: Vorstand Organisation: cundus AG Sehr geehrter Herr Tischner, Frage 1: Spezifische Anforderungsprofile

Mehr

Innovatives Reporting mit PM10: Analysen und Berichte mit Single Point of Truth 11.00 11.45 Uhr

Innovatives Reporting mit PM10: Analysen und Berichte mit Single Point of Truth 11.00 11.45 Uhr Copyright 2007 Infor. Alle Rechte vorbehalten. Innovatives Reporting mit PM10: Analysen und Berichte mit Single Point of Truth 11.00 11.45 Uhr Hubertus Thoma Presales Consultant PM Schalten Sie bitte während

Mehr

Universität Passau. Betriebswirtschaftslehre mit Schwerpunkt Internationales Management Prof. Dr. Carola Jungwirth. Masterarbeit

Universität Passau. Betriebswirtschaftslehre mit Schwerpunkt Internationales Management Prof. Dr. Carola Jungwirth. Masterarbeit Universität Passau Betriebswirtschaftslehre mit Schwerpunkt Internationales Management Prof. Dr. Carola Jungwirth Masterarbeit "Identifikation von Erfolgsfaktoren für eine Facebook- Recruiting-Strategie"

Mehr

ZIELGERICHTETE KUNDENANSPRACHE AUF ALLEN KANÄLEN DER DIGITALEN WELT.

ZIELGERICHTETE KUNDENANSPRACHE AUF ALLEN KANÄLEN DER DIGITALEN WELT. ZIELGERICHTETE KUNDENANSPRACHE AUF ALLEN KANÄLEN DER DIGITALEN WELT. DIE AUDIENCE ENGAGEMENT PLATTFORM: MARKETING AUTOMATION DER NEUSTEN GENERATION. Selligent ermöglicht durch Marketingautomatisierung

Mehr

Historie der analyseorientierten Informationssysteme

Historie der analyseorientierten Informationssysteme Gliederung MSS 1. Einführung in die Management Support Systeme (MSS) 2. Data Warehouse als Basis-Konzept aktueller MSS 3. Business Intelligence (BI) als Weiterführung des DW-Ansatzes 1. Grundlagen zum

Mehr

Datawarehouse Architekturen. Einheitliche Unternehmenssicht

Datawarehouse Architekturen. Einheitliche Unternehmenssicht Datawarehouse Architekturen Einheitliche Unternehmenssicht Was ist Datawarehousing? Welches sind die Key Words? Was bedeuten sie? DATA PROFILING STAGING AREA OWB ETL OMB*PLUS SAS DI DATA WAREHOUSE DATA

Mehr

Interview Conny Dethloff 20.07.2009 [Auszug einer Audio Aufzeichnung] Kurze Darstellung der Person

Interview Conny Dethloff 20.07.2009 [Auszug einer Audio Aufzeichnung] Kurze Darstellung der Person Interview Conny Dethloff 20.07.2009 [Auszug einer Audio Aufzeichnung] Kurze Darstellung der Person Mein Name ist Conny Dethloff. Ich bin seit 10 Jahren in der Beratung tätig, dabei hauptsächlich in BI-Projekten

Mehr

Business Intelligence mit MS SharePoint Server

Business Intelligence mit MS SharePoint Server Business Intelligence mit MS SharePoint Server Business Intelligence mit MS SharePoint Server Business Intelligence mit MS SharePoint Server erleichtert es den Entscheidungsträgern, auf Informationen jederzeit

Mehr

Visual Business Intelligence Eine Forschungsperspektive

Visual Business Intelligence Eine Forschungsperspektive Visual Business Intelligence Eine Forschungsperspektive Dr. Jörn Kohlhammer Fraunhofer-Institut für Graphische Datenverarbeitung IGD Fraunhoferstraße 5 64283 Darmstadt Tel.: +49 6151 155 646 Fax.: +49

Mehr

Business Intelligence und intuitives Berichtswesen in einer umfassenden Lösung

Business Intelligence und intuitives Berichtswesen in einer umfassenden Lösung Business Intelligence und intuitives Berichtswesen in einer umfassenden Lösung Business Intelligence Unterstützung Ihrer Mitarbeiter Das interaktive Drag-and-Drop Interface in Excel Mit Jet Enterprise

Mehr

Business Intelligence und intuitives Berichtswesen in einer umfassenden Lösung

Business Intelligence und intuitives Berichtswesen in einer umfassenden Lösung Business Intelligence und intuitives Berichtswesen in einer umfassenden Lösung Business Intelligence Mit Jet Enterprise erhalten Sie dies und mehr Jet Enterprise ist Business Intelligence und intuitives

Mehr

10 Wege, wie Sie Ihr Social Media Monitoring ausbauen können

10 Wege, wie Sie Ihr Social Media Monitoring ausbauen können 10 Wege, wie Sie Ihr Social Media Monitoring ausbauen können Folgende Fragen, die Sie sich zuerst stellen sollten: 1. Welche Social-Media-Monitoring-Plattformen (SMM) schneiden am besten ab? 2. Ist dafür

Mehr

Summary... 4. Keywords... 4. Granularität der Daten... 5. Mit Vorverdichtung hochaggregierte Daten bereithalten... 6

Summary... 4. Keywords... 4. Granularität der Daten... 5. Mit Vorverdichtung hochaggregierte Daten bereithalten... 6 Inhaltsverzeichnis Summary... 4 Keywords... 4 Granularität der Daten... 5 Mit Vorverdichtung hochaggregierte Daten bereithalten... 6 Partitionierung der Datenbestände... 7 Vergrößerter Aktionsradius von

Mehr

NAVdiscovery. Der Qlik Connector für Microsoft Dynamics NAV. www.nav-discovery.de

NAVdiscovery. Der Qlik Connector für Microsoft Dynamics NAV. www.nav-discovery.de NAVdiscovery Der Qlik Connector für Microsoft Dynamics NAV www.nav-discovery.de PRISMA INFORMATIK HAT SPEZIELL FÜR AN- WENDER VON MICROSOFT DYNAMICS NAV, QLIKVIEW UND QLIK SENSE DIE NAVDISCO- VERY TOOLBOX

Mehr

----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 0 Seite 0 von 20 03.02.2015 1 Ergebnisse der BSO Studie: Trends und Innovationen im Business Performance Management (BPM) bessere Steuerung des Geschäfts durch BPM. Bei dieser BSO Studie wurden 175 CEOs,

Mehr

Bachelor/Master-Thesis (für den Standort Stuttgart) Treiberbasierte Planung

Bachelor/Master-Thesis (für den Standort Stuttgart) Treiberbasierte Planung Bachelor/Master-Thesis (für den Standort Stuttgart) Treiberbasierte Planung Hochschulstudium (Wirtschaftsinformatik oder ein vergleichbarer Studiengang) Fachliche und technische Kenntnisse im Bereich Business

Mehr

Social Media trifft Business

Social Media trifft Business Social Media trifft Business Intelligence Social Media Analysis als Teil der Unternehmenssteuerung Tiemo Winterkamp, VP Global Marketing Agenda Social Media trifft Business Intelligence Business Intelligence

Mehr

Datenintegration mit Informatica PowerCenter

Datenintegration mit Informatica PowerCenter Datenintegration mit Informatica PowerCenter Mein Weg vom Studenten zum Consultant Christoph Arnold 03.07.2013 1 Agenda Von der THM zu Infomotion Datenschieberei oder doch mehr? Die weite Welt von Informatica

Mehr

Pressemitteilung. Studie: Managing Business Intelligence Wie Sie aus Ihren Daten einen Wettbewerbsvorteil realisieren

Pressemitteilung. Studie: Managing Business Intelligence Wie Sie aus Ihren Daten einen Wettbewerbsvorteil realisieren Pressemitteilung Studie: Managing Business Intelligence Wie Sie aus Ihren Daten einen Wettbewerbsvorteil realisieren 21. Januar 2008, sieber&partners, Norman Briner 1 Vorwort Die bessere Nutzung und Auswertung

Mehr

Das Wesentliche im Blick.

Das Wesentliche im Blick. Das Wesentliche im Blick. Unternehmen effektiv steuern mit relevanten Daten im Management Dashboard CP-Cockpit ist ein Modul der Corporate Planning Suite. Den Blick auf das Wesentliche lenken. Effektiv

Mehr

SQL PASS Treffen RG KA. Überblick Microsoft Power BI Tools. Stefan Kirner Karlsruhe, 27.05.2014

SQL PASS Treffen RG KA. Überblick Microsoft Power BI Tools. Stefan Kirner Karlsruhe, 27.05.2014 SQL PASS Treffen RG KA Überblick Microsoft Power BI Tools Stefan Kirner Karlsruhe, 27.05.2014 Agenda Die wichtigsten Neuerungen in SQL 2012 und Power BI http://office.microsoft.com/en-us/office365-sharepoint-online-enterprise-help/power-bi-for-office-365-overview-andlearning-ha104103581.aspx

Mehr

Was ist Analyse? Hannover, CeBIT 2014 Patrick Keller

Was ist Analyse? Hannover, CeBIT 2014 Patrick Keller Was ist? Hannover, CeBIT 2014 Patrick Keller Business Application Research Center Historie 1994: Beginn der Untersuchung von Business-Intelligence-Software am Lehrstuhl Wirtschaftsinformatik der Universität

Mehr

Social Media Monitoring Den Kunden zuhören. Teil I

Social Media Monitoring Den Kunden zuhören. Teil I Social Media Monitoring Den Kunden zuhören Teil I DVR: 0438804 Juli 2015 Social Media Monitoring bezeichnet die systematische, kontinuierliche und themenspezifische Suche, Erhebung, Aufbereitung, Analyse,

Mehr

DISKUSSIONSBEITRÄGE DER FAKULTÄT FÜR BETRIEBSWIRTSCHAFTSLEHRE MERCATOR SCHOOL OF MANAGEMENT UNIVERSITÄT DUISBURG-ESSEN. Nr. 392

DISKUSSIONSBEITRÄGE DER FAKULTÄT FÜR BETRIEBSWIRTSCHAFTSLEHRE MERCATOR SCHOOL OF MANAGEMENT UNIVERSITÄT DUISBURG-ESSEN. Nr. 392 DISKUSSIONSBEITRÄGE DER FAKULTÄT FÜR BETRIEBSWIRTSCHAFTSLEHRE MERCATOR SCHOOL OF MANAGEMENT UNIVERSITÄT DUISBURG-ESSEN Nr. 392 Social Business Intelligence: Entwicklung, Architekturen und Perspektiven

Mehr

Durchblick im Self-Service-Dschungel. Hannover, 16.03.2015 Patrick Keller, Senior Analyst

Durchblick im Self-Service-Dschungel. Hannover, 16.03.2015 Patrick Keller, Senior Analyst Durchblick im Self-Service-Dschungel Hannover, 16.03.2015 Patrick Keller, Senior Analyst Business Application Research Center (BARC) B Europas führendes IT-Analysten- und -Beratungshaus für Business Software

Mehr

Business Intelligence was macht Unternehmen intelligent? White Paper

Business Intelligence was macht Unternehmen intelligent? White Paper Business Intelligence was macht Unternehmen intelligent? White Paper Autor: Jens Blank Juli 2012 Wassermann AG Westendstraße 195 80686 München www.wassermann.de Zusammenfassung Über traditionelle Ansätze

Mehr

Das Management Informationssystem für die Wertstoff- und Entsorgungswirtschaft und den Metallhandel

Das Management Informationssystem für die Wertstoff- und Entsorgungswirtschaft und den Metallhandel Das Management Informationssystem für die Wertstoff- und Entsorgungswirtschaft und den Metallhandel BI RECY CLE BI by tegos - das Management Informationssystem für die Wertstoff- und Entsorgungswirtschaft

Mehr

Strategie und Self Service BI im Unternehmen. Gegensätze miteinander kombinieren

Strategie und Self Service BI im Unternehmen. Gegensätze miteinander kombinieren Strategie und Self Service BI im Unternehmen Gegensätze miteinander kombinieren Claas Planitzer Düsseldorf Juni 2015 Agenda 5. Herausforderungen 1. Idealbild 2. Realität 3. Self Service 4. BI. Was ist

Mehr

MHP BI Optimization Solution Ihre Lösung für einen maximalen Return on Investment Ihrer SAP BW Systemlandschaft!

MHP BI Optimization Solution Ihre Lösung für einen maximalen Return on Investment Ihrer SAP BW Systemlandschaft! MHP BI Optimization Solution Ihre Lösung für einen maximalen Return on Investment Ihrer SAP BW Systemlandschaft! Business Solutions 2015 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung

Mehr

Trends in Business Intelligence

Trends in Business Intelligence Trends in Business Intelligence Dr. Carsten Bange Business Intelligence (BI) beschreibt die Erfassung, Sammlung und Darstellung von Information zur Planung, Steuerung und Kontrolle der Unternehmensleistung.

Mehr

Empfehlung zur strategischen Ausrichtung der SAP Business Objects-Frontendwerkzeuge. DSAG e.v.

Empfehlung zur strategischen Ausrichtung der SAP Business Objects-Frontendwerkzeuge. DSAG e.v. 1 Empfehlung zur strategischen Ausrichtung der SAP Business Objects-Frontendwerkzeuge 2 Motivation Seite 3 SAP BO/BW Frontendwerkzeuge Seite 4-5 Roadmap Analyse Werkzeuge Seite 6-7 Übersicht Kundenszenarien

Mehr

Business Intelligence für Controller

Business Intelligence für Controller Controllers Best Practice Fachbuch Business Intelligence für Controller Hermann Hebben und Dr. Markus Kottbauer Verlag für ControllingWissen ÄG, Freiburg und Wörthsee Ein Unternehmen der Haufe Mediengruppe

Mehr

Unsere vier hilfreichsten Tipps für szenarienbasierte Nachfrageplanung

Unsere vier hilfreichsten Tipps für szenarienbasierte Nachfrageplanung Management Briefing Unsere vier hilfreichsten Tipps für szenarienbasierte Nachfrageplanung Erhalten Sie die Einblicke, die Sie brauchen, um schnell auf Nachfrageschwankungen reagieren zu können Sales and

Mehr

Analysen sind nur so gut wie die Datenbasis

Analysen sind nur so gut wie die Datenbasis Analysen sind nur so gut wie die Datenbasis Datenaufbereitung und Sicherung der Datenqualität durch den kontextbasierten MIOsoft Ansatz. Daten gelten längst als wichtiger Produktionsfaktor in allen Industriebereichen.

Mehr

Die wahre Entdeckung besteht nicht darin, Neuland zu finden, sondern die Dinge mit neuen Augen zu sehen. Marcel Proust

Die wahre Entdeckung besteht nicht darin, Neuland zu finden, sondern die Dinge mit neuen Augen zu sehen. Marcel Proust Dynamische Rollen Dreh- und Angelpunkt von perbit.insight ist ein intuitiv bedienbares HR Solution Center. Hier stehen alle personalwirtschaftlichen Anwendungen zusammengeführt unter einer einheitlichen

Mehr

Swiss Marketing Leadership Studie 2015. Man agement Summary

Swiss Marketing Leadership Studie 2015. Man agement Summary 3 Man agement Summary Marketing ändert sich fundamental und sollte in modernen Unternehmen eine steuernde Funktion in Richtung Kunden- und Marktorientierung einnehmen. Vor diesem Hintergrund entschied

Mehr

Alina Schneider. Erfolg in Data-Warehouse-Projekten. Eine praxisnahe Analyse von Erfolgsfaktoren und -kriterien. Diplomica Verlag

Alina Schneider. Erfolg in Data-Warehouse-Projekten. Eine praxisnahe Analyse von Erfolgsfaktoren und -kriterien. Diplomica Verlag Alina Schneider Erfolg in Data-Warehouse-Projekten Eine praxisnahe Analyse von Erfolgsfaktoren und -kriterien Diplomica Verlag Alina Schneider Erfolg in Data-Warehouse-Projekten: Eine praxisnahe Analyse

Mehr

Hinweise zur Klausur Zusammenfassung OPAL-Übungen / Kontrollfragen Fragen Vertiefung Modellierung

Hinweise zur Klausur Zusammenfassung OPAL-Übungen / Kontrollfragen Fragen Vertiefung Modellierung Komponenten und Architekturen von Analytischen Informationssystemen (AIS) Melanie Pfoh Konsultation Zusammenfassung OPAL 24. Juni 2014 Agenda Hinweise zur Klausur Zusammenfassung OPAL-Übungen / Kontrollfragen

Mehr

Social Media Monitoring Erfolg messen und Kundenfeedback nutzen

Social Media Monitoring Erfolg messen und Kundenfeedback nutzen Social Media Monitoring Erfolg messen und Kundenfeedback nutzen Thomas Menner ebusiness-lotse Oberschwaben-Ulm IHK Bodensee-Oberschwaben, 15.06.2015 Microsoft Lizenzbestimmungen Wenn nicht anders angegeben,

Mehr

Data Mining (ehem. Entscheidungsunterstützungssysteme)

Data Mining (ehem. Entscheidungsunterstützungssysteme) Data Mining (ehem. Entscheidungsunterstützungssysteme) Melanie Pfoh Anja Tetzner Christian Schieder Übung WS 2014/15 AGENDA TEIL 1 Aufgabe 1 (Wiederholung OPAL / Vorlesungsinhalte) ENTSCHEIDUNG UND ENTSCHEIDUNGSTHEORIE

Mehr

Wie schreibt man eine Literaturübersicht?

Wie schreibt man eine Literaturübersicht? Wie schreibt man eine Literaturübersicht? Hinweis: Eine Literaturübersicht kann sowohl ein eigenständiger Text oder Teil einer wissenschaftlichen Arbeit sein. Im zweiten Fall findet sich in der Arbeit

Mehr

Hannover, 20.03.2015 Halle 5 Stand A36

Hannover, 20.03.2015 Halle 5 Stand A36 Integrierte Unternehmensinformationen als Fundament für die digitale Transformation vor allem eine betriebswirtschaftliche Aufgabe Hannover, 20.03.2015 Halle 5 Stand A36 Business Application Research Center

Mehr

Inhalt. 1 Übersicht. 2 Anwendungsbeispiele. 3 Einsatzgebiete. 4 Systemanforderungen. 5 Lizenzierung. 6 Installation. 7 Key Features.

Inhalt. 1 Übersicht. 2 Anwendungsbeispiele. 3 Einsatzgebiete. 4 Systemanforderungen. 5 Lizenzierung. 6 Installation. 7 Key Features. Inhalt 1 Übersicht 2 Anwendungsbeispiele 3 Einsatzgebiete 4 Systemanforderungen 5 Lizenzierung 6 Installation 7 Key Features Seite 2 von 11 1. Übersicht MIK.mobile for ipad ist eine Business Intelligence

Mehr

PRESSE-INFORMATION NEU: LÜNENDONK -MARKTSTICHPROBE 2012 BUSINESS INTELLIGENCE ALS KERNKOMPETENZ

PRESSE-INFORMATION NEU: LÜNENDONK -MARKTSTICHPROBE 2012 BUSINESS INTELLIGENCE ALS KERNKOMPETENZ PRESSE-INFORMATION BI-22-08-12 NEU: LÜNENDONK -MARKTSTICHPROBE 2012 BUSINESS INTELLIGENCE ALS KERNKOMPETENZ Spezialisierte BI-Anbieter wachsen um 19,3 Prozent Datenintegration ist das Top-Thema Anbieter

Mehr