Grundlagen & Informationsmanagement

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1 Grundlagen & Informationsmanagement Betriebliches Informationsmanagement Prof. Dr. Scheld 1

2 Betriebliches Informationsmanagement Aus der Sicht des Controllings bedeutet betriebliches Informationsmanagement das systematische Beschaffen, Erfassen, Speichern, Analysieren, Selektieren, Aufbereiten und Bereitstellen aller führungs- und entscheidungsrelevanten Informationen in einem Unternehmen derart, dass die gesetzten Unternehmensziele optimal erreicht werden (vgl. Biel, A.: Controlling-geprägtes Informationsmanagement, S. 340 oder Peemöller, V. H.: Controlling, S. 37). Teilaufgaben: Möglichkeiten der Informationsbeschaffung, -erfassung und -speicherung Instrumente der Informationsanalyse, -selektion und -aufbereitung Instrumente der Informationsbereitstellung Kennzahlen Prof. Dr. Scheld 2

3 Informationsbasis des Controllings betriebliches Rechnungswesen sonstige betriebliche Informationen außerbetriebliche Informationen Prof. Dr. Scheld 3

4 Beispiele für externe Datenbanken GENIOS LEXINFORM JURIS DATASTREAM ABC DER DEUTSCHEN WIRTSCHAFT EUROPEX EUROLEX Prof. Dr. Scheld 4

5 Instrumente der Informationsanalyse, -selektion und -aufbereitung Management Support Systems (MSS) Management Information Systems (MIS) Decision Support Systems (DSS) Executive Information Systems (EIS) Data Warehousing (DW) und Knowledge Warehousing (KW) Business Intelligence (BI) Prof. Dr. Scheld 5

6 Management Support Systems (MSS) Management-Informationssystem (MIS) Decision Support System (DSS) Executive Information System (EIS) Managementunterstützungssystem (MUS) Executive Support System (ESS) Führungsinformationssystem (FIS) Chef-Informationssystem (CIS) Vorstands-Informationssystem (VIS) Entscheidungsunterstützungssystem (EUS) Management Informations System Tools (MIST) Prof. Dr. Scheld 6

7 Typologie von MSS Management Support Systems Communicationund Data Support Decision Support Data Support MIS DSS EIS Einkauf Produktion Vertrieb Operative Systeme Prof. Dr. Scheld 7

8 Begriffsabgrenzungen Management Support Systems Unter Management Support Systems (kurz MSS) sind alle Arten von managementorientierten Informationstechnologien zu verstehen, die dem Datenaustausch und der Datenanalyse, -selektion und -aufbereitung sowie der Informationsbereitstellung dienen. Management Information Systems Management Information Systems (kurz MIS) sind IT-basierte, datenorientierte, komfortable Endbenutzerwerkzeuge, die den Controller und das untere und mittlere Management bei der operativen Planung, Kontrolle und Steuerung sowie Berichterstellung auf Basis interner Daten unterstützen Prof. Dr. Scheld 8

9 Begriffsabgrenzungen Decision Support Systems Decision Support Systems (kurz DSS) sind IT-basierte, interaktive, komfortable Endbenutzerwerkzeuge, die durch Verwendung von Modellen, Methoden und problembezogenen Daten die Manager in ihrer Entscheidungsfindung unterstützen. Exekutive Information Systems Executive Information Systems (kurz EIS) sind IT-basierte, dialog- und datenorientierte, komfortable Endbenutzerwerkzeuge zur managementgerechten Informationsversorgung. Über intuitiv handhabbare und individuell anpassbare, grafisch gestützte Benutzeroberflächen bieten sie schnellen Zugang zu führungsrelevanten internen und externen Informationen Prof. Dr. Scheld 9

10 MSS MSS im Verbund Partielle Informations- und Planungssysteme Finanzen Vertrieb Marketing Personal Beschaffung Produktion Logistik Rechnungswesen Administrations- und Dispositionssysteme (operative Systeme) Prof. Dr. Scheld 10

11 Beispiele für MSS Controller`s Navigation Tools CP-MIS FK FlexKost MEIS Professional Planner Prof. Dr. Scheld 11

12 Definition von Data Warehousing Data Warehousing beschreibt ein Konzept zur Informationsanalyse, -selektion und -aufbereitung, bei dem dem Anwender führungs- und entscheidungsrelevante Daten aus unterschiedlichen Quellen in einer einheitlichen (zentralen) Systemumgebung zur Auswertung zur Verfügung gestellt werden (vgl. Back, A./ Seufert, A.: Groupware enabled Data Warehousing in Dienstleistungsunternehmen, S. 298) Prof. Dr. Scheld 12

13 Konzept von Data Warehousing OLAP Data Mining Analyse- Tools Externe Datenbanken Data Warehouse (verdichtete Daten) Datenzwischenlager Vertrieb Einkauf Personal ReWe Operative Systeme Prof. Dr. Scheld 13

14 Definition von Data Warehouse-Datenbank Die Data Warehouse-Datenbank ist eine (zentrale) Datenbank, die bereinigte, verdichtete und über mehrere Jahre gespeicherte betriebswirtschaftlich relevante Daten aus operativen Vorsystemen und externen Informationsquellen enthält. Als Informationsquellen kommen also sowohl interne Quellen wie Einkauf, Vertrieb, Personalwesen und Rechnungswesen als auch externe Quellen wie Kunden, Lieferanten, Mitbewerber und Marktforschungsinstitute in Frage Prof. Dr. Scheld 14

15 Komponenten der Datenbank Verdichtungsstufe N Verdichtungsstufe 2 Verdichtungsstufe 1 unternehmensinterne Daten Transformations -programme Datenbasis Metadatenbanksystem unternehmensexterne Daten Archivierungssystem Prof. Dr. Scheld 15

16 Definition von Data Marts Data Marts sind abteilungs- oder funktionsbezogene Datenbanken mit einer speziellen Aufgabenstellung, die eine Untermenge der im zentralen Data Warehouse gespeicherten operativen Daten enthalten. Verkürzung der Antwortzeiten Prof. Dr. Scheld 16

17 Konzeption von Data Marts Prof. Dr. Scheld 17

18 Beispiele für Data Warehousing CP Corporate and Strategic Planner IBM InfoSphere Warehouse Oracle Business Intelligence PST-Data Warehouse SAP NetWeaver Business Warehouse Prof. Dr. Scheld 18

19 Datenzugriffswerkzeuge Online Analytical Prozessing (OLAP) Data Mining (DM) Prof. Dr. Scheld 19

20 Datenanalyse mit OLAP Prof. Dr. Scheld 20

21 Mehrdimensionale Datenanalyse Prof. Dr. Scheld 21

22 Definition von Data Mining Data Mining kurz DM bezeichnet das automatische Entdecken von Mustern und Modellen in großen Datenbeständen durch Anwendung bestimmter Data Mining-Werkzeuge. Finde Gold in Deinen Daten! Prof. Dr. Scheld 22

23 Ein- und mehrdimensionale Rankings Prof. Dr. Scheld 23

24 Einsatzgebiete für Data Mining Industrie Handel Bankwesen Versicherungswesen Telekommunikation Volkswirtschaft Medizin Prof. Dr. Scheld 24

25 Data Mining-Werkzeuge Betriebswirtschaftliche Verfahren Mathematisch-statistische Verfahren Regressionsanalyse Korrelationsanalyse Diskriminanzanalyse Clusteranalyse Verfahren der informationstheoretischen Kybernetik Expertensysteme Neuronale Netze Fuzzy-Logik Visualisierungsverfahren Prof. Dr. Scheld 25

26 Definition von Knowledge Warehouse Ein Knowledge Warehouse kurz KW unterstützt den Prozess der Informationsanalyse, -selektion und -aufbereitung durch das Speichern und Verwalten strukturierter, semi-strukturierter und unstrukturierter Daten Prof. Dr. Scheld 26

27 Business Intelligence (BI) Business Intelligence kann als ein integrierter, unternehmensspezifischer, ITbasierter Gesamtansatz aufgefasst werden, der zum Zwecke der Entscheidungsunterstützung des Managements internes und externes Datenmaterial zur Informations- und Wissensgenerierung aufbereiten, speichern, auswerten und darstellen soll Prof. Dr. Scheld 27

28 BI-Sichtweisen Anwendungswerkzeuge Balanced Scorecard (BSC) Customer Relationship Management (CRM) Ad-hoc-Reporting Planung, Budgetierung, und Konsolidierung Business Intelligence-Prozess Präsentation/ Zugriff Aufbereitung/ Analyse Integration/ Speicherung = Enges BI-Verständnis + Portale, Management- Cockpits, Dashboards On-Line Analytical Processing (OLAP) Data Warehouse MIS, EIS (und DSS) Standard-Reporting Data Mining/ Text Mining Extraktion, Transformation, Laden (ETL) = Analyseorientiertes BI-Verständnis + = Weites BI-Verständnis Prof. Dr. Scheld 28

29 Berichtswesen und Informationsbereitstellung Berichtswesen Das betriebliche Berichtswesen auch Reporting genannt umfasst ausgehend von den Daten alle formellen internen und externen Informationen, die den Verantwortlichen für die Erfüllung ihrer Aufgaben nachlesbar zur Verfügung gestellt werden. Informationsbereitstellung Elektronische Informationsbereitstellung Papierberichtswesen Prof. Dr. Scheld 29

30 Ampelanzeige in einer Tabellenkalkulation Prof. Dr. Scheld 30

31 Systematisierung des Berichtswesens Informationsbereitstellung Externe Berichte Interne Berichte Controllingberichte Handbücher Prof. Dr. Scheld 31

32 Aufgaben der Controllingberichte Berichtswesen als Informationsquelle über abgeschlossene Perioden Berichtswesen als Früherkennungssystem Berichtswesen als Planungs- und Kontrollgrundlage Berichtswesen als Steuerungs- und Entscheidungsgrundlage Prof. Dr. Scheld 32

33 Gestaltungsaspekte des Berichtswesens 1. Adressaten des Berichtswesens 2. Auswahl der bedeutenden Informationen 3. Umfang und Aggregation der Einzelinformationen 4. Festlegung der Berichtsintervalle 5. Bestimmung des Berichtszeitpunktes bzw. der Genauigkeit der Information 6. Darstellung der Information Prof. Dr. Scheld 33

34 Informationsumfang Con-Information Prof. Dr. Scheld 34

35 Prof. Dr. Scheld 35

36 Aggregation von Informationen III Summe aller Erzeugnisse II Erzeugnishauptgruppen I Erzeugnisgruppen Erzeugnisse Prof. Dr. Scheld 36

37 Verdichtungsstufen des Informationssystems Prof. Dr. Scheld 37

38 Festlegung der Berichtsintervalle jährlich halbjährlich quartalsweise monatlich wöchentlich täglich real time Prof. Dr. Scheld 38

39 Berichtstypen Trendberichte Analytische Berichte Ordentliche analytische Berichte Außerordentliche analytische Berichte Prof. Dr. Scheld 39

40 Wichtige Kennzahlen im ordentlich analytischen Bericht Kennzahlen zum Kosten- und Leistungsbereich Betriebsergebnis Return on Investment (RoI) Umsatzentwicklung Gesamtkostenentwicklung Aufteilung fixe und variable Kosten Deckungsbeiträge je Periode Kennzahlen zum Finanzbereich Bilanzieller Gewinn Unternehmensergebnis Eigenkapitalrentabilität Gesamtkapitalrentabilität Cashflow Working-Capital Liquide Mittel bzw. Liquiditätsreserve Verschuldungsgrad Anlagendeckung Kennzahlen zum Investitionsbereich beschlossenes Investitionsvolumen abgerechnete Investitionen freigegebene Investitionen Investitionen zum Anlagevermögen Investitionen zu den liquiden Mitteln Investitionen zu Abschreibungen Kennzahlen zum Beschaffungs- und Lagerbereich Einkaufsvolumen Anteil der Beschaffungskosten am Einkaufsvolumen Fehllieferungsquote Lieferservice Lieferanteil pro Artikelgruppe Lagerbestandsänderungen Anteil der Preisabweichungen am Beschaffungsvolumen Kennzahlen zum Produktionsbereich abgerechnete Produktionsvolumen Beschäftigungsgrad und -abweichung Kapazitätsauslastungsgrad Anteil der variablen Kosten an den Gesamtkosten Anteil der Verbrauchsabweichungen an den Gesamtkosten Auftragsbestand Auftragsrückstände Kennzahlen zum Vertriebsbereich Auftragseingänge Umsatzabweichungen, entsprechend untergliedert Werbeaufwand Kosten des Außendienstes Versand- und Lieferkosten Deckungsbeiträge pro Stück Lagerbestandsänderungen an fertigen und unfertigen Erzeugnissen Kosten des Kundendienstes Lieferrückstände Prof. Dr. Scheld 40

41 Handbücher Handbuch zum Controllingbericht Budgetierungs-Handbuch Planrahmen-Handbuch Planungskalender Planungshandbuch Controller-Handbuch Prof. Dr. Scheld 41

42 Kennzahlen-Steckbrief beschreibt die Kennzahl legt alle wesentlichen Merkmale fest regelt die Verantwortlichkeiten Nummer Beschreibung und Bezeichnung der Kennzahl Erläuterung Zielwert Planwert Toleranzwert Eskalationsregeln Gültigkeit Erstellungsfrequenz Quantifizierbarkeit (harte und weiche Ziele) Verantwortlicher Bemerkung Datenermittlung Datenquellen Datenqualität (Abweichung, Validität) Verantwortlicher Datenaufbereitung Vergleichsmöglichkeiten (Plan-Ist-, Zeit- bzw. Objektvergleich) Berechnungswege Verknüpfung (mit anderen Kennzahlen) Verantwortlicher Präsentation Darstellung Informationsempfänger (Adressat) Aggregationsstufen Interpretation Archivierung Verantwortlicher Prof. Dr. Scheld 42

43 Planungskalender Planungskalender 20.. Termine Planungsschritte und Nummerierung Für die einzelnen Schritte verantw. Planer Beginn Ende Prof. Dr. Scheld 43

44 Planungskalender der Demag Quelle: Hebestreit, J.: Planungs- und Steuerungssystem in einem Konzern der Investitionsgüterindustrie, S Prof. Dr. Scheld 44

45 Arten von Kennzahlen Kennzahlen Unter Kennzahlen (auch Kennziffern genannt) werden betriebswirtschaftlich relevante, konzentrierte Informationen in Form von Grund- oder Verhältniszahlen mit einem betriebswirtschaftlichen Erkenntniswert verstanden. Kennzahlen Grundzahlen Verhältniszahlen direkt ablesbar indirekt ermittelbar Gliederungszahlen Beziehungszahlen Indexzahlen Prof. Dr. Scheld 45

46 Probleme der Kennzahlenbildung keine Globalbetrachtung Verlust von Einzelinformationen gleichläufige Veränderungen im Zähler und Nenner sinnlose Kennzahlen vorgetäuschte Genauigkeit durch IT Manipulation Multikollinearität Prof. Dr. Scheld 46

47 Kombination von Kennzahlen Unternehmensanalyse mit Hilfe von Kennzahlen falsch Eigenkapitalrentabilität Gesamtkapitalrentabilität Return on Investment (RoI) richtig Rentabilitätskennzahl Cashflow Vermögensstrukturkennzahl Deckungsstrukturkennzahl etc Prof. Dr. Scheld 47

48 Systematik der Vergleichsmaßstäbe Vergleichsmaßstäbe Zeitvergleich Objektvergleich Soll-Ist-Vergleich Branchenvergleich Betriebsvergleich Traditioneller Betriebsvergleich Benchmarking Prof. Dr. Scheld 48

49 Definition von Benchmarking Benchmarking ist ein kontinuierlicher Prozess, der Produkte und Geschäftsprozesse der Konkurrenz oder branchenfremder Unternehmen anhand von Spitzenleistungen analysiert und bewertet, um Erklärungsansätze für anspruchsvolle Veränderungsziele nachvollziehbar abzuleiten und zu erreichen Prof. Dr. Scheld 49

50 Plan-Ist-Vergleich mit Hilfe der Prognose Prof. Dr. Scheld 50

51 Ende und Danke Fragen? Prof. Dr. Scheld 51