ABBILDUNGSVERZEICHNIS
ABKÜRZUNGSVERZEICHNIS
1 EINLEITUNG
1.1 Problemstellung
1.2 Zielsetzung
1.3 Vorgehen in der Untersuchung
2 THEORETISCHE GRUNDLAGEN DER ANWENDUNG
2.1 Grundlagen, Konzepte und Implementierung des Knowledge Managements
2.1.1 Begriffsdefinition
2.1.1.1 Wissen
2.1.1.2 Knowledge Management
2.1.1.3 Open-Source
2.1.2 Knowledge Management-Konzept nach Probst et al
2.1.3 Knowledge Management-Konzept nach Nonaka/ Takeuchi
2.2 Implementierung des Knowledge Managements
2.2.1 Methodische Unterstützung
2.2.1.1 Balanced Scorecard nach Kaplan/Norton
2.2.1.2 Intengible Asset Monitor nach Sveiby
2.2.1.3 Intellectual Capital Navigator nach Stewart
2.2.2 Softwaretechnische Unterstützung des Knowledge Managements
2.2.2.1 Groupware-Systeme
2.2.2.2 Content-orientierte-Systeme
2.2.2.3 Künstliche Intelligenz-Systeme
2.2.2.4 Business Intelligence
2.2.2.5 Sonstige Systeme
3 CONTENT-MANAGEMENT-SYSTEME IN DER UNTERNEHMUNG
3.1 Content-Management-Systeme
3.2 Implementierung in Knowledge Management-Systemarchitekturen
3.2.1 Knowledge Management-Systemarchitektur nach Riempp
3.2.2 Knowledge Management-Systemarchitektur bei PwC
3.3 Übersicht vorhandener Content-Management-Systeme
3.4 Anforderungen der Anwender
3.5 Zusammenfassung und Beschreibung des Anforderungskatalogs
3.5.1 Anforderung an die Implementierung
3.5.2 Anforderung der Usability
3.5.3 Technische Anforderungen
3.5.4 Anforderung der Innovationsfähigkeit
4 KONZEPTION DER CONTENT-MANAGEMENT-SYSTEME
4.1 Typo3
4.1.1 Systemarchitektur
4.1.2 Basistechnologien
4.1.3 Backend-Aufbau
4.1.4 Module, Plugins und Extensions
4.2 Mambo
4.2.1 Systemarchitektur
4.2.2 Basistechnologien
4.2.3 Backend-Aufbau
4.2.4 Module, Mambots und Komponenten
5 EVALUATION DER CONTENT-MANAGEMENT-SYSTEME IN DER UNTERNEHMUNG
5.1 Bewertungsmodell
5.2 Anforderungsevaluation
5.2.1 Evaluation der Anforderungen an die Implementierung
5.2.2 Evaluation der Anforderungen der Usability
5.2.3 Evaluation der technischen Anforderungen
5.2.4 Evaluation der Anforderungen der Innovationsfähigkeit
5.3 Grafische Gegenüberstellung
6 SCHLUSSBETRACHTUNG
LITERATURVERZEICHNIS
Abbildung 1: Aufbau der Arbeit
Abbildung 2: Übersicht vorhandener Knowledge Management Technologien
Abbildung 3: Knowledge Management-Systemarchitektur nach Riempp
Abbildung 4: PwC Knowledge Flow-Architektur
Abbildung 5: Übersicht Open-Source und kommerzieller CMS-Software
Abbildung 6: Anforderungsgruppen an Content-Management-Systeme
Abbildung 7: Systemarchitektur Typo3
Abbildung 8: Typo3 Backend
Abbildung 9: Mambo Systemarchitektur
Abbildung 10: Mambo Backend
Abbildung 11: Gegenüberstellung der Evaluationsergebnisse
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Die derzeitige Situation in der Wirtschaft ist immer mehr durch steigenden Wettbewerbsdruck geprägt. Sinkende Produktentwicklungszeiten, hohe Dyna- mik am Arbeitsmarkt, intensiver Wettbewerb und zunehmende Variationen von Kommunikationskanälen stellen Unternehmungen vor die Herausforderung, die Ressource Wissen effizient und zielführend bei der Unterstützung der betriebli- chen Leistungsprozesse einzusetzen.1 Zusätzlich nimmt die Menge an Informa- tionen, die täglich ausgewertet werden muss, ständig zu.2 So wird vermutet, dass sich das gedruckte Wissen alle acht Jahre verdoppelt.3 Lyman/ Varian stellen in ihrer Studie „How much information?“ eindrucksvoll dar, dass sich der Umfang an magnetisch gespeicherten Informationen innerhalb von zwei Jahren um 80% erhöht hat.4 Die Menge an Informationen, die auf Papier, Film oder optischen Datenträgern gespeichert wurde, betrug etwa fünf Exabytes.5 Aus dem von Lehner, Sveiby und Stewart u.a.6 geforderten Umdenken für die Un- ternehmensführung ergeben sich zwei wesentliche Fragen: „Wie kann das Wissen innerhalb der Unternehmung identifiziert werden?“ und „Wie kann das Wissen von allen Mitarbeitern optimal genutzt werden?“7 Auf der Grundlage dieser Fragestellungen werden in der Literatur Knowledge Managementansät- ze nach wie vor erläutert und diskutiert, wie diese implementiert werden kön- nen, um die Effizienz und die Effektivität hinsichtlich des Einsatzes der Res- source Wissen zu verbessern.8 Durch den steigenden Einsatz des Internets als hauptsächliche Informationsplattform in der Unternehmung muss zusätzlich die Frage betrachtet werden, wie die bisher getrennten Informationsdienste unterschiedliche Informationsquellen zu einem Knowledge Cluster verschmelzen können, um allen Anwendern aktuelle Informationen bereitzustellen.9 ContentManagement-Systeme dienen der einheitlichen Erfassung von unternehmerischen Wissensobjekten.
Aus dem dargestellten Szenario wird das Ziel der vorliegenden Arbeit abgelei- tet, aus den Anforderungen der Anwender eines Knowledge Management- Systems sowie aus dem theoretischem Bezugsrahmen, wissensorientierte An- forderungen für Content-Management-Systeme abzuleiten und anhand dieser Anforderungen zwei Open-Source Content-Management-Systeme zu evaluie- ren.
Um das genannte Ziel zu erreichen, ist es zunächst notwendig, ein grundlegendes Verständnis des Wissensbegriffs sowie bestehender KnowledgeManagementkonzepte zu erlangen. Diese stellen den systematischen Bezugsrahmen innerhalb der unternehmerischen Wissensverarbeitung dar.
Darüber hinaus soll die Unterstützung des Knowledge Managements mit Hilfe geeigneter Management- und Informationsverarbeitungsmethoden dargestellt werden, um später hieraus Anforderungen für die Implementierung von Con- tent-Management-Systemen zu erarbeiten. Damit folgt die Arbeit der Zielset- zung, die alternativen Knowledge Management Methoden aufzugreifen und integrativ zu nutzen.
Als zweites Unterziel der Arbeit sollen auf der Basis einer kritischen Würdigung ausgewählte Open-Source Content-Management-Systeme evaluiert werden. Als Fundament für diese Evaluation werden die Bewertungsobjekte zunächst in ihren Grundzügen dargestellt. Die in Kapitel 4 vorgestellten ContentManagement-Systeme sollen hier vor dem Hintergrund der Implementierung in das Knowledge Management bewertet werden. Ziel hierbei ist es auch, dem Leser zu verdeutlichen, dass die reine Orientierung auf technische Komponenten dieser Systeme nicht zum gewünschten Erfolg führen kann. Eine undifferenzierte Kommunikation zu Gunsten der Vorteilhaftigkeit eines ContentManagement-Systems wird mit dieser Arbeit nicht verfolgt.
Die vorliegende Arbeit gliedert sich in 6 Kapitel.
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abbildung 1: Aufbau der Arbeit
Das erste Kapitel erläutert die zugrundeliegende Problemstellung sowie die hieraus abgeleitete Zielsetzung der Arbeit. Ziel von Kapitel 2 ist es, den wissenschaftlichen Bezugsrahmen der Arbeit dar- zustellen. Hierbei wird zunächst eine Begriffsbestimmung des Wissensbegriffs durchgeführt. Anschließend werden für die Entwicklung einer unternehmeri- schen Wissensbasis10 methodische, softwaretechnische Unterstützungsleis- tungen und Meta-Konzepte erläutert, die innerhalb der Knowledge Manage- ment-Architektur das Rahmenwerk bilden. Ziel dieser Meta-Konzepte11 ist es, vorhandenes Wissen innerhalb der Unternehmung zu identifizieren, zu be- schreiben und zu bewerten mit dem Ziel, Ansatzpunkte für eine Weiterentwick- lung der Elemente der Wissensbasis zu schaffen. Auf Grund der Komplexität des Knowledge Managements hat sich eine Vielzahl von softwaretechnischen Unterstützungsmöglichkeiten etabliert, die hier auszugsweise kurz angespro- chen werden sollen, um der Zielsetzung der Arbeit Rechnung zu tragen, Anfor- derungen an Content-Management-Systeme zu identifizieren.
Einführend in Kapitel 3 wird gezeigt, welchen Platz Content-Management- Systeme innerhalb ausgewählter Knowledge Management- Systemarchitekturen einnehmen und welche Vielzahl von Systemen derzeit verfügbar ist. Des Weiteren sollen Zielsetzungen der unterschiedlichen Anwender dargestellt werden. Auf Basis dieses Bezugsrahmens sowie unter Einbeziehung der Erkenntnisse aus Kapitel 2 werden in Kapitel 3 verschiedene Anforderungen für Content-Management-Systeme abgeleitet. Hinsichtlich der definierten Aufgabenstellung, Open-Source Content-Management-Systeme vor dem Hintergrund der effektiven Implementierung in das Knowledge Management am Beispiel von Typo3 und Mambo zu evaluieren, werden diese Anforderungen die Grundlage für Kapitel 4 und 5 darstellen.
Als Ausgangspunkt einer Evaluation der exemplarisch gewählten Content- Management-Systeme dient neben dem Anforderungskatalog eine kurze Dar- stellung der Bewertungsobjekte. Dies ist Ziel von Kapitel 4. Nach einer kurzen Erläuterung der grundlegenden Systemarchitektur von Mambo und Typo3 sollen Basistechnologien beschrieben werden, die das Fundament der ContentManagement-Systeme bilden. Daran schließt sich die Darstellung des Backends an, das insbesondere für Administratoren von entscheidender Bedeutung ist. Schließlich werden mögliche Erweiterungsmöglichkeiten der ContentManagement-Systeme beschrieben.
Unter Nutzung der Nutzwertanalyse werden die wissensorientierten Anforde- rungen an Content-Management-Systems in Kapitel 5.2 in eine annähernd quantifizierbare Form überführt.12 Statt einer exakten Bewertbarkeit ist folglich nur von einer approximativen Bewertung oder einer konzeptionellen Be- schreibbarkeit zu sprechen, die dennoch die Zielgrößen hinsichtlich der Zielde- finition misst. Kapitel 5 evaluiert somit die Bewertungsobjekte anhand der defi- nierten Anforderungsgruppen und stellt die Evaluierungsergebnisse abschlie- ßend grafisch dar.
Die Arbeit schließt mit einer Zusammenfassung der wichtigsten Ergebnisse sowie einem Ausblick auf weiteren Forschungsbedarf.
Ein in der Literatur oftmals gewählter Ansatzpunkt zur Definition des Wissens- begriffs erfolgt über die Definition und Abgrenzung der Begriffe Zeichen, Daten und Informationen. Demnach werden Zeichen mittels definierter Syntaxregeln13 zu Daten verdichtet. Werden diese Daten in anwendbarer Form in einen Kontext eingebettet, stellen diese eine Information für den Rezipienten dar.14 Aus dieser Perspektive kann Wissen somit als zweckdienliche, handlungsorientierte Vernetzung von Information verstanden werden.15 Nach North stellt das Wissen die Summe aller Fähigkeiten, Fertigkeiten und Kenntnisse einer Person dar, die diese befähigt, Probleme zu lösen.16
Tatsächlich erscheint die eindeutige Definition des Wissensbegriffs auf Grund der umfassenden Literatur nahezu unmöglich, die weitgehend von unterschiedlichen Definitionsmerkmalen ausgehen.17 Es scheint der Schluss nahe zu liegen, dass die Vielzahl der Wissensdefinitionen der Vielzahl der Veröffentlichungen entspricht.18 Jedoch finden sich in der Literatur, in Abhängigkeit der verwendeten Strukturierungskriterien, Attributmengen, die eine Klassifizierung bzw. Systematisierung des Wissens ermöglichen.19
Vor dem Hintergrund der ökonomischen Zielsetzung der Unternehmung schei- nen etablierte Wissensdefinitionsansätze nicht zielführend. Vielmehr hat sich eine Charakterisierung von Wissen an den Kriterien einer strategischen Res- source zu orientieren, die das Wissen mit der potenziellen Nutzung für die Generierung anhaltender Wettbewerbsvorteile verbindet. Dieser Definitionsansatz wird als Resource-based-view-Ansatz bezeichnet und wurde durch die Arbeiten von Nonaka/Takeuchi geprägt.20 Der Resource-based-view-Ansatz verfolgt nicht wie der durch Porter geprägte marktorientierte Ansatz die Prämisse, dass sich die Unternehmung nicht in einem strategischen „fit“ zu seiner Umwelt be- finden muss, um strategische Wettbewerbsvorteile zu erlangen, sondern dass die Unternehmung bei ihrer Ressourcenausstattung über wertvolle Kernkompe- tenzen verfügt, die, wenn sie Kundennutzen stiften, einen zunehmenden Wett- bewerbsvorteil begründen.21
Als Wissensmodi sind hierbei besonders das tazite und explizite Wissen von hoher Bedeutung. Als tazites Wissen wird das personengebundene Wissen verstanden, dass nur sehr schwer formalisierbar und kommunizierbar ist.22 Ne- ben den kognitiven Elementen, durch die ein Individuum seine Umwelt subjek- tiv wahrnimmt, gehören auch technische Elemente zum taziten Wissen, die sich durch praktische Erfahrungen im Zeitverlauf ausgebildet haben.23 Hierzu zählen sämtliche Fähigkeiten, Handlungsregeln und Fertigkeiten eines Indivi- duums.24 Das tazite Wissen hat eine komplexe Struktur, teilweise ungeprüfte und unreflektierte Inhalte und ist als handlungsleitend nicht bewusst.25
Gegenüber dem tazitem Wissen ist explizites Wissen kodifiziert bzw. dokumentiert. Gerade weil es in kodifizierte Form überführt wurde, kann explizites Wissen mit unterschiedlichen Medien gespeichert, verarbeitet und kommuniziert werden. So kann explizites Wissen systematisiert und Dritten durch Informationssysteme bereitgestellt werden.26
Da sich Individuen bei dem Einsatz ihres taziten und expliziten Wissen selten in klaren, abgrenzbaren Sprüngen Problemlösungen nähern, scheint die strikte Trennung zwischen Wissen, Information und Daten nicht hinreichend tragfähig zu sein,27 so dass die Vorstellung eines gleitenden Entwicklungsprozesses, der isolierten Daten innerhalb der Pole Daten und Wissen zu kognitiven Handlungsanweisungen abstrahiert, zweckmäßig erscheint.
Daher soll der Wissensbegriff in dieser Arbeit als die Gesamtheit aller Kennt- nisse und Fähigkeiten verstanden werden, die Individuen einsetzen, um Prob- leme zu lösen. Dies umfasst praktische Erfahrungen, Handlungsanweisungen und Alltagsregeln sowie theoretische Erkenntnisse. Daten und Informationen bilden somit das Fundament für die personengebundene Repräsentation in einem speziellen Kontext.28
Vor dem Hintergrund der Begriffsdefinition des Wissens und der ökonomischen Zielsetzung von Unternehmungen ist deutlich ersichtlich, dass sich die Charak- terisierung des Wissensbegriffs an lenkbaren, gestaltbaren und strategischen Ressourcen orientieren muss. Das Gestalten und Lenken der strategischen Ressourcen wird durch das Management sichergestellt. Unter dem angelsäch- sischen Begriff Management wird die Unternehmensleitung oder die Unter- nehmensführung verstanden. Unternehmensführung beschreibt das Ausüben von unternehmerischen Funktionen durch eine Unternehmensleitung.29 Ver- knüpft man nun den Wissensbegriff mit dem Begriff des Managements, so kann unter Knowledge Management die Summe aller technischen und organi- satorischen Maßnahmen zur Identifizierung, Verteilung und Speicherung von Wissen verstanden werden.30 Das Knowledge Management31 konzentriert sich somit auf die unterschiedlichen Wissensarten und Wissensdimensionen, bei- spielsweise auf tazites und explizites Wissen sowie auf seine Kodifizierung zur Optimierung der Unternehmensprozesse.32 G ü ldenberg hebt den systemtheo- retischen Ansatz hervor und erläutert, dass das Knowledge Management auch als ein Führungssystem, das aus zwei Subsystemen, dem Controllingsystem und dem Managementsystem, besteht, verstanden werden muss.33 Krcmar versteht das Knowledge Management als Instrument zur Prozessgestaltung, das in systematischer Weise Einfluss auf die Wissensbasis der Unternehmung nimmt.34 Als wesentliche Leistung des Knowledge Managements sieht Sch ü tt die Befriedigung der Wissensbedürfnisse der Anwender, die einerseits mittel- fristig, anderseits aber auch sehr kurzfristig auftreten können.35 So geht es letztendlich darum, zeitgerecht relevante Informationen im benötigten Maße am richtigen Ort bereitzustellen.36
Im Folgenden soll das Knowledge Management als Führungssystem verstan- den werden, um in systematischer Vorgehensweise die Identifizierung, Vertei- lung und Speicherung von Wissen innerhalb der Unternehmung zu verbes- sern.37
Software, die dem Open-Source38 Gedanken nachkommt (OSS39 ), stellt den freien Informationsaustausch in den Vordergrund.40 Open-Source meint jedoch Personalführung. Für eine institutionale und funktionale Analyse des Managementbegriffs vgl. Grass (2000), S. 282ff, sowie Güldenberg (1998), S. 220ff. nicht nur die freie Bereitstellung des Source-Codes.41 Open-Source umfasst gemäß der Definition der Open Source Initiative mehrere Kriterien.42 Ein entscheidenes Definitionkriterien bleibt jedoch die Offenlegung des Source-Codes. Um eine Vielzahl von Anwendern anzusprechen, legen Softwareentwickler somit ihre Programme, teilweise inklusive des Source-Codes, der Öffentlichkeit kostenlos offen (freier Zugang zum Source-Code).43
Open-Source-Software ist insbesondere dadurch gekennzeichnet, dass sämtli- che Programme ohne Nutzungseinschränkungen44 für den Anwender einsetz- bar sind (keine Einschränkung der Nutzung), und der Anwender45 darüber hin- aus die Möglichkeit bekommt, die Software auf seine Bedürfnisse anzupassen (beliebige Modifikation) und die neu entwickelte Software an Dritte weiter- zugeben (freie Weitergabe des Source-Codes).46 Eine ausschließliche Bindung von Open-Source-Software an andere Produkte oder an die Unterzeichnung bestimmter Geheimhaltungsabkommen muss ausgeschlossen sein.47
Der entscheidende Vorteil von Open-Source-Software besteht darin, dass jegli- che Software individuell angepasst werden kann und somit umfangreiche Syn- ergieeffekte realisiert werden können.48 Die Vorteile von Eigenentwicklung und Standartsoftware können so vereint werden. Der Nachteil von Open-Source- Software besteht jedoch auch darin, dass über die ständige Weiterentwicklung des Produktes teilweise Ungewissheit besteht, da keine kommerziellen Interes- sen vorhanden sind und die Weitentwicklung der Internet-Communites bedarf.
Güldenberg beschreibt den Ansatz von Probst et al als den umfangreichsten in der deutschsprachigen Literatur zum Thema Knowledge Management.49 Probst et al veröffentlichten 1997 ein Knowledge Management-Konzept, das in der Literatur weite Verbreitung gefunden hat. Im Rahmen zahlreicher Projekte ent- wickelten Probst et al den Kreislauf des Knowledge Managements. Dieser lehnt an den klassischen Managementkreislauf an.50 Die interdependenten, vernetz- ten Kernprozesse dieses Kreislaufes umreißen weitgehend die Aktivitäten der Gestaltung einer Wissensbasis in der Unternehmung.51 Der Kernprozess der Wissensidentifikation dient dazu, Transparenz hinsichtlich der Informationen in der Unternehmung zu erhöhen, was dazu führt, dass die Informationssuche52 der Mitarbeiter aktiv unterstützt wird. Diese interne Transparenz identifiziert neben aktuellem Wissen zusätzlich die Fähigkeiten, die in der Unternehmung vorhanden sind. Durch eine klare Vorgabe der Unternehmensziele kann die Wissensidentifikation effizient gesteuert werden. Mangelnde Transparenz führt zu falschen Entscheidungen und hoher Redundanz. Der Wissenserwerb richtet sich an externe Informationsquellen, die durch die Unternehmung bezogen werden können. Das Knowledge Management muss Möglichkeiten bereitstel- len, externes Wissens (z.B. Experten, CD-Roms etc.) zu erwerben. Der Kern prozess der Wissensentwicklung ist der komplementäre Baustein zum Wissenserwerb in der Unternehmung selbst. Als zentrale Aktivität dieses Kernprozesses nennen Probst et al „die Produktion neuer Fähigkeiten, neuer Produkte, besserer Ideen und leistungsfähigerer Prozesse“.53 Um vorhandene Informationen oder Erfahrungen für die Unternehmung nutzbar zu machen, ist die Wis sensverteilung eine zwingende Voraussetzung. Die Aktivitäten dieses Kernprozesses verteilen das notwendige Wissen auf die Mitarbeiter, die dieses Wissen für ihre Arbeit benötigen. Eine breite Streuung bzw. Informationsüberflutung soll nicht erfolgen.54 Der produktive Einsatz der Ressource Wissen kommt in dem Kernprozess der Wissensnutzung zum Tragen.
Da nur das Wissen, das aktiv genutzt wird und „hirngerecht“55 aufgearbeitet ist, einen Mehrwert darstellt, kommt diesem Prozess eine hohe Bedeutung zu.56 Nach der Wissensnutzung steht die Wissensbewahrung im Kreislauf des Knowledge Managements. Die Wissensbewahrung kompensiert den täglichen Prozess des organisationalen Vergessens in der Unternehmung durch Fluktua- tion der Mitarbeiter, Auflösung eingespielter Teams, Reengineering oder befris- tete Personalüberlastung.57 Durch Dokumentation des Wissens muss sicher- gestellt werden, dass Fähigkeiten und Erfahrungen bewahrt und für Dritte nutz- bar gemacht werden.
Nonaka/Takeuchi betonen bereits im Titel ihrer Arbeit die Sichtweise des Wis- sens als Ressource. Die Schaffung einer Wissensbasis innerhalb der Unter- nehmung gründet sie auf zwei Hauptelemente. Neben der epistemlogischen Dimension, die sich mit der philosophischen Betrachung des Wissens beschäf- tigt, sehen Nonaka/Takeuchi zusätzlich die ontologische Dimension, die die Schichten der Wissenserzeugung in der Unternehmung charakterisiert.58 Die epistemologische Dimension beschreibt mit Hilfe der Wissensspirale die dyna- mische Interaktion zwischen den Verschiebungen der unterschiedlichen For- men der Wissensumwandlung.59 Die vier Formen der Wissensumwandlung beschreiben Nonaka/Takeuchi als Sozialisierung, d.h. den Austausch impliziten Wissens zweier Personen, die Externalisierung, die den Austausch impliziten zu explizitem Wissens beschreibt, die Internalisierung, d.h. der Lernprozess von explizitem zu implizitem Wissen („Learning by doing“) sowie die Kombina- tion, also das Zusammenführen von explizitem Wissen.60 Der Logik der Wis- sensspirale folgend, müssen Unternehmungen in der Lage sein, implizites Wis- sen zu explizieren, um so explizites Wissen zu generieren. Bestehendes expli- zites Wissen muss anschließend zu neuen Produkten kombiniert werden, die dann unmittelbar neue Erfahrungen der Mitarbeiter generieren, und das Wissen somit auf individueller Ebene internalisiert wird.61
Um im Hinblick auf die Wissensidentifizierung innerhalb der Unternehmung geeignete Rahmenbedingungen vorfinden zu können, erfordert es nach der Auffassung von Nonaka/Takeuchi fünf Voraussetzungen: Intention, Autonomie, Fluktuation und kreatives Chaos, Redundanz sowie notwendige Vielfalt.62 Die Intention beschreibt die Zielvorgaben und Visionen der Unternehmung. Als Be- urteilungskriterium schafft sie die Voraussetzung für das wertebezogene Enga- gement, die Neuorientierung und die Entwicklung der Mitarbeiter.63 Die zweite Voraussetzung charakterisiert die Möglichkeit der Mitarbeiter zum Handeln in der Unternehmung. Auf individueller Ebene sollten alle Mitarbeiter so autonom im Sinne der Intention handeln, wie es die Umstände erlauben.64 Diese Um- stände werden durch äußere Fluktuationen, etwa veränderte Nachfragebedürf- nisse oder Konkurrenz, gestört. Diese Krisenstimmung bzw. Störung der Ord- nung gibt den Mitarbeitern die Möglichkeit, im „ kreativen Chaos “ „schablonen- haftes“ Denken abzulegen und begünstigt die Schaffung von neuem Wissen.65 Redundanz bildet die vierte Voraussetzung der Wissensspirale und bezeichnet den redundanten Informationsaustausch von implizitem Wissen, „ weil so ein Gesp ü r entsteht, was der andere sagen will “ , und somit der Prozess der Wis- sensbeschaffung beschleunigt wird.66 Abschließend wird die notwendige Viel- falt genannt, die für die schnelle Anpassung der Mitarbeiter an veränderte Um- feldbedingungen relevant ist. Durch Abbau von starren Hierarchien, gleichbe- rechtigtem Zugang zu Informationssystemen oder Wandel der Organisations- strukturen wird die notwendige Vielfalt in der Unternehmung geschaffen und die Mitarbeiter erhalten die Flexibilität, Wissen zu entwickeln.
Das Angebot an unterschiedlichen Methoden zur Unterstützung des Knowled- ge Managements ist vielfältig. Eine Methode beschreibt streng logische, ziel- führende Vorgehensweisen67 zur Lösung von Problemen innerhalb bestimmter Grenzen.68 Ziel der Methoden zur Unterstützung des Knowledge Managements ist es, die Ressource Wissen in der Unternehmung greifbar, bewertbar und nutzbar zu machen und hinsichtlich der Unternehmensziele auszurichten.69 Im Folgenden sollen lediglich drei Methoden vorgestellt werden, die in Theorie und Praxis Beachtung fanden und die als Meta-Konzepte die Grundlage der technischen Unterstützung bilden.
Die Balanced Scorecard70 (BSC) wurde als Ergebnis der am Nolan Norton In- stitute durchgeführten Studie im Jahre 1990 von Nortan/Kaplan entwickelt. Ziel der Studie war es, konventionelle Ansätze der Performance Messung innerhalb von Unternehmungen hinsichtlich des Mehrwertes bei der Erfüllung der Unter- nehmensziele zu evaluieren. Die konzeptionellen Grundlagen der Balanced Scorecard beruhen auf der Erkenntnis, dass die reine Ausrichtung auf finanziel- le Kennzahlen nicht zielführend ist, um die Performance einer Unternehmung messen und beeinflussen zu können.71 Das Konzept der Balanced Scorecard sieht vielmehr die Zerlegung der Unternehmensstrategie in einzelne Teilstrate- gien mit unterschiedlichen Perspektiven vor, die abschließend in einem durch- gängigen, transparenten, kennzahlengestützten Informationssystem abgebildet werden können.
Durch die zusätzliche Erweiterung auf nicht-monetäre Perspektiven innerhalb des Bewertungsspektrums trägt die Balanced Scorecard wesentlich dazu bei, die Komplexität innerhalb der Unternehmung zu erfassen und in operationalisierbare Ziele umzusetzen.72
Das grundlegende Ziel der Balanced Scorecard ist es, ein mehrdimensionales Kennzahlensystem zu implementieren, das als Teil des strategischen Managements dienen kann.73 Neben den rein finanziellen Kennzahlen bildet die Balanced Scorecard Kennzahlen der Kundenperspektive, der internen Prozess-, Lern- und Entwicklungsperspektive ab.74 Durch die Darstellung der Strategie der gesamten Unternehmung soll ein ausgewogenes (balanced) Gesamtbild der Unternehmung abgebildet werden.75 Pro Perspektive werden die Ziele in geeignete Messgrößen und die notwendigen Key Performance Indikatoren in Abhängigkeit der Unternehmensstrategie festgelegt.
Obgleich die Balanced Scorecard nicht primär zur Darstellung der Ressource Wissen entwickelt wurde, bietet sie einen flexiblen Rahmen. Im Bereich des Knowledge Managements kann die Balanced Scorecard mehrere Aufgaben wahrnehmen. Einerseits ist die Erstellung der Balanced Scorecard an sich ein Prozess, der im Rahmen der Kennzahlenableitung Wissen identifiziert, verteilt und greifbar für die Unternehmung macht. Anderseits kann die Balanced Scorecard als Instrument des Controllings innerhalb des Knowledge Manage- ments eingesetzt werden,76
[...]
1 Vgl. Krcmar (2005), S. 480.
2 So ist das E-Mailaufkommen im Jahre 2005 um durchschnittlich 47% gestiegen. Vgl. o.V.: Umgang mit E-Mail (2006), S. 29.
3 Vgl. Krcmar (2005), S. 52.
4 Lehner stellt fest, dass die Vermehrung von Informationen und Wissen keine Lösung darstellt, sondern vielmehr ein neues Problem. Vgl. Lehner (2005), S. 9.
5 Vgl. Lyman/Varian (2003), S. 4, Verzeichnis [LV_INFO]. Ein Exabyte stellt 1018 Bytes dar. Nach Lyman/Varian stellen 5 Exabyte sämtliche Worte dar, die je von Menschen gesprochen wurden.
6 z.B. Krcmar (2005); Nonaka/ Takeuchi (1997).
7 Vgl. Sveiby (1997); Stewart (1998) sowie Lehner (2005).
8 Für eine Diskussion vgl. z.B. Weissenberger-Eibl (2004). Geißer merkt an, dass die Ressource Wissen eine wesentlich größere Bedeutung für eine Positionierung im Wettbewerb hat als Maschine und klassische Kapitalanlage. Vgl. Geißer (2006), S. 47.
9 49% aller Unternehmen stellen keine einheitlichen Vorgaben bereit, wie diese Informationen zu archivieren oder zu verwalten sind. Vgl. o.V.: Umgang mit E-Mail (2006), S. 29.
10 Die organisationale Wissensbasis (auch organizational memory) stellt das Fundament dar, auf das Wissen aufgebaut wird und umfaßt kollektive und individuelle Wissensbestände innerhalb der Unternehmung. Vgl. Heilmann (1999), S. 9. So auch Goesmann/Striemer, die den zentralen Punkt der softwaretechnischen Unterstützung bei der Zusammenführung getrennter Wissensbasen sehen. Vgl. Goesmann/Striemer (1999), S. 37.
11 Für eine umfangreiche Übersicht über Ansätze zur Bewertung einer organisationalen Wissensbasis vgl. North (2001) sowie Lehner (2005).
12 Die abgeleiteten Aussagen sind unter der Prämisse einer vorhandenen Subjektivität sowie der Präferenz eines entsprechenden Bewertungssubjektes zu verstehen. Diese lassen sich in Abgrenzungs- und Skalierungsprobleme zusammenfassen.
13 Als Syntaxregeln werden Ordnungsregeln verstanden, die Zeichen (Sonderzeichen, Ziffern, Buchstaben) als Daten interpretierbar machen. Daten sind somit Symbole, die noch nicht interpretiert wurden. Vgl. North (2001), S. 40.
14 Vgl. Fink/Schneidereit/Voß (2005), S. 67; Rautenstrauch/Schulze (2003), S. 7; North (2001), S. 40 sowie Hansen/Neumann (2002), S. 132; Bullinger/Wagner/Ohlhausen (2000), S. 75.
15 Vgl. North (2001), S. 40.
16 Vgl. North (2001), S. 40. So auch Lehner, der allgemein das Wissen als die Gesamtheit der im menschlichen Gedächnis fixierten Inhalte bezeichnet. Vgl. Lehner (2005), S. 77.
17 Eine unmittelbare Verwendung des eher technischen Informationsbegriffes, der in unterschiedlichen naturwissenschaftlichen Disziplinen verwendet wird, ist in den Begriffsdefinitionen im Bereich des Knowledge Managements nicht zu finden. Für eine kurze Einführung in die theoretischen Grundlagen der Informationsübertragung vgl. Tanenbaum (2003), S. 105ff.
18 Für eine exemplarische Übersicht alternativer Definitionsansätzen vgl. Weissenberger-Eibl (2004), S. 314, sowie Romhardt (1998), S. 26.
19 So stellt Romhardt exemplarisch dichotomische Strukturierungskriterien der Wissenssystematisierung dar. Vgl. Romhardt (1998), S. 28ff. North strukturiert den Wissensbegriff in die Dimensionen Natur, Verfügbarkeit und Wert. Vgl. North (1998), S. 45ff. Anders Lehner, der umfangreich Wissensmerkmale wie innere Struktur, Automatisierungsgrad oder Modalität darstellt. Vgl. Lehner (2005), S. 78ff. Nonaka/Takeuchi nehmen die Strukturierung u.a. nach dem Grad der Im- oder Explizität vor. Vgl. Nonaka/Takeuchi (1997), S. 87. Riempp führt zusätzlich die Reichweite (bspw. organisatorisches und interorganisatorisches Wissen) an. Vgl. Riempp (2004), S. 62.
20 Vgl. Weissenberger-Eibl (2000), S. 314; Amelingmeyer/Strahringer (1999), S. 83 sowie Nonaka/Takeuchi (1997).
21 Vgl. Börner (2000), S. 817.
22 Vgl. Krcmar (2005), S. 482.
23 Stewart bezeichnet das tazite Wissen auch als „weiches Wissen“. Vgl. Stewart (1998), S.80. Anders Schütt, der tazites Wissen als „stilles Wissen“ versteht. Vgl. Schütt (2000), S.78. Pepels schlägt die Unterteilung in „objektives“ und „subjektives“ Wissen vor. Vgl. Pepels (2002), S. 200.
24 Vgl. Krcmar (2005), S. 482.
25 Vgl. Weissenberger-Eibl (2004), S. 315.
26 Vgl. Krcmar (2005), S. 483.
27 Vgl. Romhardt (1998), S. 40.
28 In Anlehnung an Romhardt (1998), S. 40f; sowie North (2001), S. 40.
29 Vgl. Schneider (1997), S. 106. Wöhe bezeichnet die Unternehmensführung als Führungskonzeption, die die Steuerung und Koordination der langfristigen Entwicklung der Unternehmung zum Ziel hat. Vgl. Wöhe (1996), S. 99.
30 Vgl. Hansen/Neumann (2002), S. 448.
31 Die Sichtweise des Managements hängt von der gewählten Perspektive der wissenschaftlichen Disziplin ab. So befassen sich die Psychologen vorwiegend mit dem Teilgebiet der Personalführung. Für eine institutionale und funktionale Analyse des Managementbegriffs vgl. Grass (2000), S. 282ff, sowie Güldenberg (1998), S. 220ff.
32 Vgl. Weissenberger-Eibl (2004), S. 315.
33 So auch Weissenberger-Eibl, die den Bestandteil des Knowledge Managements am Führungssystem der Unternehmung in der Literatur oftmals als vernachlässigt ansieht. Vgl. Weissenberger-Eibl (2004), S. 315.
34 Vgl. Krcmar (2005), S. 481.
35 Vgl. Schütt (2000), S. 94.
36 So auch Amelingmeyer/Strahringer (1999), S. 82.
37 Angelehnt an Weissenberger-Eibl (2004), S. 315.
38 Für eine kurze Abhandlung inwieweit das Open-Source-Modell als Grundlage des Handelns für andere Bereiche der Wirtschaftsordnung transferiert werden kann vgl. o.V.: Open- Source – Wirtschaftsmodell der Zukunft (2004), S. 859.
39 Karduck sieht in der Open-Source-Software, nicht nur quelloffene Software, sondern zusätzlich einen gesellschaftlichen und industriellen Entwicklungstrend. Vgl. Karduck (2004), S. 5.
40 Der Begriff „Freie Software“ wird synonym verwendet. Scherm/Maaß grenzen vorhandene Problemfelder zwischen „offenen Standards“ und „Open-Source-Software“ ab. Vgl. Scherm/Maaß (2004), S. 1406ff.
41 Im Gegensatz zum Open-Source Gedanken beschreibt Viereck die durch Microsoft entwickelten Programme als „Closed-Source Programme“. Vgl. Viereck (2005), S. 19.
42 Für eine Darstellung der OSI Open-Source Definitionskriterien vgl. OSI (2006), Verzeichnis [OSI_OSD].
43 Die sog. Open-Source Lizenzen bilden den institutionellen Rahmen. Hier sei z.B. die General Public Licence (GPL) genannt. Vgl. Mörike (2004), S. 4. Für eine Erläuterung der derzeitigen Diskussion über den vermeintlichen Widerspruch von Digital-Rights-Management- System, Trusted Computing und quelloffener Software-Entwicklung vgl. Scherm/Maaß (2006), S. 216.
44 Im Gegensatz hierzu umfasst der Begriff der Public Domain Software, dass der Urheber sämtliche Rechte an die Allgemeinheit abgegeben hat. Anders als bei Open-Source- Software ist es jedoch nicht zwingend notwendig, den Source-Code offenzulegen. Freeware hingegen ist Software, deren Urheber ein umfassendes kostenfreies Nutzungsrecht der Allgemeinheit einräumt. Andere Lizenzbestimmungen sind jedoch weiterhin möglich. Vgl. hierzu Frauenhofer Gesellschaft (2005), S. 13ff, Verzeichnis [FHG_OSSS].
45 Open-Source Projekte, die einen hohen Entwicklungsumfang erreicht haben, werden in mehrere kleinere Sub-Packages mit unterschiedlicher Funktionalität aufgeteilt, die von unterschiedlichen Softwareentwicklern weiterentwickelt werden. Hierbei handelt es sich insbesondere um sog. Add-Ons. Die Mitglieder des Projekts, die bereits länger an dem Projekt arbeiten, werden dann als Projektleiter für das entsprechende Sub-Package eingesetzt. Vgl. Morner (2003), S. 320.
46 Hier sei z.B. das Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik genannt. Aufbauend auf einem Linux-Kernel wird ein Open-Source Programm genutzt, dass eine sichere Inter- Netzwerk-Architektur schafft. Auf Grund kleinerer Anpassungen konnte ein System für hohen Sicherheitsbedarf entwickelt werden. Aus wirtschaftlichen Gründen wäre die Entwicklung einer solchen Anwendung ohne die Möglichkeit an bestehender freien Software nicht realisierbar gewesen. Vgl. hierzu Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik (2006), Verzeichnis [BSI_OSS].
47 Vgl. Frauenhofer Gesellschaft (2005), S. 13, Verzeichnis [FHG_OSSS].
48 Vgl. Vgl. Frauenhofer Gesellschaft (2005), S. 16, Verzeichnis [FHG_OSSS]. So haben sich auch insbesondere für Typo3 und Mambo umfangreiche Internet-Communities gebildet, deren einheitliches Ziel darin besteht, Erweiterungen und Verbesserungen für die jeweiligen Produkte zu entwickeln.
49 Vgl. Güldenberg (2001), S. 245.
50 Vgl. Lehner (2005), S. 44.
51 Vgl. Probst et al (2003), S. 28.
52 Diese Informationssuche kann z.B. durch Wissenskarten, Expertenverzeichnisse oder Handbücher unterstützt werden.
53 Probst et al betonen hierbei insbesondere die Rolle von Teams, Arbeitsgruppen, hohe Kommunikationsintensität mit Kommunikationsforen oder gerichtete kontinuierliche Verbesserungsprozesse. Vgl. Probst et al (2003), S. 29.
54 Probst et al sehen in der Wissensverteilung auf Grund der häufig ortsunabhängigen Arbeit von Mitarbeitern einen entscheidenden Faktor im Knowledge Management. Vgl. Probst et al (2003), S. 144.
55 Probst et al erläutern, dass sich die Gestaltung der Wissensobjekte an den Verarbeitungsmechanismen des menschlichen Gehirns orientieren muss, da nutzungsfeindliche Dokumente den Mehrwert minimieren. Vgl. Probst et al (2003), S. 181ff.
56 Insbesondere müssen bei der Wissensnutzung Nutzungsbarrieren, Betriebsblindheit oder kulturelle Barrieren abgebaut werden. Probst et al sehen hier die Nutzung einer anwenderfreundlichen Infrastruktur (z.B. einfache Bedienung der Software, Zeitgerechtheit sowie Anschlussfähigkeit) als einen wichtigen Faktor der Wissensnutzung. Vgl. Probst et al (2003), S. 178.
57 Vgl. Lehner (2005), S. 48.
58 Vgl. Lehner (2005), S. 39.
59 Vgl. Nonaka/Takeuchi (1997), S. 84.
60 Vgl. Nonaka/Takeuchi (1997), S. 84.
61 Vgl. Romhardt (1998), S. 34.
62 Vgl. Nonaka/Takeuchi (1997), S. 88ff.
63 Insbesondere stellen Nonaka/Takeuchi fest, dass der Wert von geschaffenen oder wahrgenommenen Informationen ohne Unternehmensintention nicht erfaßt werden kann. Vgl. Nonaka/Takeuchi(1997), S. 89.
64 In der Schaffung solcher Rahmenbedingungen sehen Nonaka/Takeuchi den Gewinn darin, dass das Unternehmen größere Flexibilität in Aneignung, Auslegung und Weitergabe von Wissen erhält.
65 Vgl. Lehner (2005), S. 42 sowie Nonaka/Takeuchi (1997), S. 94.
66 Vgl. Nonaka/Takeuchi (1997), S. 96. Dennoch weisen Nonaka/Takeuchi darauf hin, dass es sich bei einer zu hohen Redundanz der Informationen um einen raschen Anstieg der Informationsmenge und somit der Informationsüberlastung kommen kann.
67 Ist diese Vorgehensweise exakt und vollständig beschrieben, so handelt es sich um einen Algorithmus. Vgl. Hansen/Neumann (2005), S. 782.
68 Für eine Erläuterung von deduktiven und induktiven Vorgehensweisen bei der Problemlösung vgl. Wöhe (1996), S. 35f.
69 Vgl. Lehner (2005), S. 187. Gras versteht unter einer Methode das Verfahren, mit dem neue Erkenntnisse erarbeitet und überprüft werden können. Vgl. Grass (2000), S. 28. Stadelmann stellt fest, dass KM-Initiativen stets darauf ausgerichtet sein müssen, Kernfähigkeiten aufzubauen, die die gewählte Unternehmensstrategie unterstützen. Vgl. Stadelmann (2000), S. 76.
70 Vgl. Kaplan/Norton (1997). Für eine Darstellung der Balanced Scorecard als Controllinginstrument für das Beziehungsmanagement vgl. Zelewski et al (2006), S. 332.
71 Kaplan/Norton vergleichen die Mehrdimensionalität und die Funktionalität der Balanced Scorecard mit einem Flugzeugcockpit: „For the complex task of navigating and flying an airplane, pilots need detailed information about many aspects of the flight. They need information on fuel, air speed, altitude, bearing, destination, and other indicators that summarizes the current and predicted environment.“ Vgl. Kaplan/Norton (1992), S.72.
72 Die größte Innovation des Balanced Scorecard-Konzepts nach Crow/Haddad/Williamson ist, dass die Kennzahlen „are designed in an integrative fashion such that they reinforce each other in indicating both the current and future prospects of the company.” Vgl. Crow/Haddad/Williamson (1997), S. 1.
73 Die Grenze der nutzbaren Kennzahlen innerhalb einer Perspektive sehen Weber/Schäffer bei ca. 20, die Berücksichtigung finden sollten. Eine „Selektion“ der Kennahlen sei zielführender „statt der trügerischen Sicherheit, alles und jedes in den Berichten erkennen zu können.“ Vgl. Weber/Schäffer (2000), S. 22.
74 Hierbei ist zu berücksichtigen, dass es sich neben reinen Kennzahlen auch um zusätzliche Ziele, Vorgaben und Umsetzungsmaßnahmen handelt.
75 Der Begriff der „imbalanced scorecard“ wird von Paul verwendet. „Balanced“ wird fälschlicherweise vielfach als gleichgewichtig hinsichtlich der Kennzahlen verstanden. „Imbalanced“ soll ausdrücken, dass es sich zwar um ausgewogene Kennzahlen handeln soll, die aber keineswegs gleichbedeutend mit „gleichgewichtig“ verstanden werden sollen. Vgl. Paul (2002), S. 54.
76 Vgl. Lehner (2005), S. 215.
