INTRODUCTION

Abstract
Der Unternehmenserfolg hängt von der Entscheidungsqualität des Managements ab. Management Support Systeme (MSS) stellen dabei Hilfen auf der Basis von Informationssystemen (IS) bereit.
Die ganzheitliche Integration von neuen Medien zur Erweiterung von MSS birgt großes Innovationspotential in sich. Interdisziplinäre Erkenntnisse aus den Bereichen Kognitionswissenschaften und der Künstlichen-Intelligenz (KI) bilden eine wissenschaftlich fundierte Grundlage für die Optimierung derartiger Erweiterungsmaßnahmen. Diese These wird in dieser Arbeit genauer analysiert.
Dazu erfolgt im Einleitungsteil eine Voranalyse des Problembereichs sowie die Erörterung der Relevanz der Fragestellung und der Herangehensweise (s. Abschnitt 1). In einem terminologischen Teil werden darauf die begrifflichen Grundlagen für die angestrebten Erweiterungen erarbeitet. Dazu werden in einem ersten Schritt IS-basierte Konzepte (Vorgehensmodelle, MSS, Multimedia- und Hypermedia-Systeme, das Medienmanagement sowie Ergonomie- und Usability-seitige Aspekte) (s. Abschnitt 2) und darauf weitere relevante Termini aus den Bereichen Kognitionswissenschaften (s. Abschnitt 3) und der KI (s. Abschnitt 4) begrifflich erfasst. Die gesammelten Erkenntnisse werden anschließend in einem methodischen Teil einer Synthese unterzogen (s. Abschnitt 5) und darauf aufbauend die Modellierung des erweiterten (eXtended) MSS (XMSS) (s. Abschnitt 6) vorgenommen. Schließlich wird die prototypische Entwicklung und Realisierung einer Demo-Version (Prototyp XMSS Version 0.9) (s. Abschnitt 7) verwirklicht und abschließend in einem Schlussteil (s. Abschnitt 8) die Ergebnisse und das Erfolgs- und Innovationspotential bewertet.

1 Einleitung

In der vorliegenden Master Thesis (MT) wird die Erweiterung von Management Support Systemen (MSS) mit Hilfe von neuen Medien auf der Grundlage von kognitiven und „Künstliche Intelligenz“ (KI)-basierten Konzepten vorgenommen. Das Ziel ist es, die Effizienz von MSS zu optimieren. Die Optimierung soll durch eine ganzheitlich angelegte Benutzerorientierung und Integration von Multimedia- und Hypermediasystemen (MMS und HMS) in MSS erreicht werden.
Einleitend soll der betrachtete Problembereich überblickartig durchgenommen und begrifflich grob erfasst werden. Anschließend (s. Abschnitte 2, 3 und 4) werden die gesammelten Erkenntnisse terminologisch vertieft und in die methodische Konzeption (s. Abschnitte 5, 6 und 7) des eXtended Management-Support-Systems (XMSS) übergegangen. Das XMSS ist eine Software-Architektur, in welche die angestrebten Erweiterungen auf Modell- und Prototyp-Basis integriert werden sollen. In der vorliegenden MT sollen die terminologischen und methodischen Grundlagen für das Erreichen dieses Ziels erarbeitet werden. Die MT kann in vier Teile unterteilt werden:

– Einleitungsteil (s. Abschnitt 1)
– Terminologischer Teil (s. Abschnitte 2, 3 und 4)
– Methodischer Teil (s. Abschnitte 5, 6 und 7)
– Schlussteil (s. Abschnitt 8)

Im Einleitungsteil (s. Abschnitt 1) wird zunächst die Ausgangssituation der Fragestellung skizziert und eine Voranalyse des Problemumfelds durchgeführt (s. Abschnitt 1.1). Anschließend wird auf die Relevanz der Fragestellung eingegangen (s. Abschnitt 1.2), woraufhin zusammenfassend die Darstellung der Herangehensweise erfolgt (s. Abschnitt 1.3).
Als Ergebnis dieser Vorüberlegungen werden daraufhin in einem terminologischen Teil (s. Abschnitte 2, 3 und 4) die für notwendig erachteten begrifflichen Grundlagen aus den drei Hauptbereichen Informationssysteme (IS), Kognitionswissenschaften und KI hergeleitet.
Im Anschluss hierzu folgt im methodischen Teil (s. Abschnitte 5, 6 und 7) die Zusammenführung der im terminologischen Teil erarbeiteten Erkenntnisse. Dabei sollen in einer interdisziplinären Synthese (s. Abschnitt 5) Synergieeffekte aufgezeigt werden. Damit wird das vorhandene Innovationspotential ermittelt, welches anschließend in die Modellierung des XMSS überleiten soll (s. Abschnitt 6). Die programmiertechnische Umsetzung des Prototyps XMSS vs.09 trägt dazu bei, einen ersten Eindruck von den angestrebten Erweiterungsmaßnahmen zu vermitteln (s. Abschnitt 7).
Der Schlussteil (s. Abschnitt 8) fasst die Ergebnisse der MT kritisch zusammen. Außerdem werden Überlegungen zu Weiterentwicklungsmöglichkeiten des XMSS angestellt.
Im folgenden Abschnitt erfolgt eine Voranalyse des betrachteten Problemumfelds.

1.1 Ausgangssituation und Voranalyse des Problemumfelds

Terabytes und Petabytes von Daten befinden sich auf Unternehmens-Datenbanken (DB). Diese setzen sich aus den DB der operativen Anwendungssysteme (AS) und den Data Warehouses (DW) (s. Glossar) zusammen. In DW sind genau die Daten zusammengestellt, auf deren Basis das Management Entscheidungen trifft. Dabei ist im Idealfall die Gesamtheit aller Informationen über die Prozesse und Objekte des Unternehmens in DW abgespeichert. Laut Krcmar „werden die DW-Daten von den Daten für die operationalen Anwendungen einer Organisation getrennt gesammelt und getrennt gehalten.“ (Krcmar 2002, S.67)
Diese Unternehmensdaten sind dem Management derart aufbereitet zu präsentieren, dass nur die relevanten Informationen in möglichst einfacher und maximal aussagekräftiger Form so effektiv, effizient und flexibel wie möglich dargeboten werden können. MSS sind spezielle IS die dies ermöglichen sollen (s. Abschnitt 2.2).
MSS der jüngsten Generation werden zunehmend durch MM- und HMS (s. Abschnitt 2.3 und 2.4) erweitert. Die Entwickler verfolgen damit einerseits das Ziel, die Aussagekraft der Präsentation von Unternehmensdaten zu verbessern. Andererseits soll auch der Grad der Interaktivität zwischen Benutzer und System erhöht werden. Die Interaktionsformen der neueren Systeme ahmen dabei zunehmend die zwischenmenschliche Interaktion der realen Welt nach. „Mit dem Konzept der Interaktion setzen sich (…) statt der Vorstellung von der Bedienung einer Maschine, (…) Begriffe wie Kommunikation und Interaktion (…) durch, die bisher den Austauschformen zwischen Menschen vorbehalten waren.“ (Donker 2001, S. 50)
Schon das stetig günstiger werdende Preis- und Leistungsverhältnisses bei Hardware-Komponenten und die damit verbundene Performancesteigerung und Erschwinglichkeit von interaktiven, realitätsnahen und Benutzer-orientierten Systemen, zwingt Unternehmungen dazu, über die Organisationseffizienz von MM-Inhalten genauer nachzudenken. Der Verwaltungsaufwand von MM-Dateien kann schnell ausarten und schlicht zu teuer werden. Hier ist eine sorgfältige Planung Gewinn-bringend. Relativ große Dateien in unterschiedlichen Formaten, Komprimierungen, Versionen, Serien etc. erfordern eine langfristig angelegte Strategie und eine hohe Flexibilität. Das Medien-Management (MMAN) setzt an dieser Stelle an. Das Media-Asset-Management (MAM) (s. Abschnitt 2.5.1) stellt hierbei eine strategische Basis dar und soll daher im Zusammenhang mit dem MMAN vorgestellt werden.
In neueren MSS wird der Grad der Interaktivität und Funktionalität neben MM- und HMS-seitigen Erweiterungen auch durch Erkenntnisse aus dem Bereich der KI (s. Abschnitt 3) erhöht. Hierbei wird die Interaktion mit dem MSS mittels diverser Suchmechanismen, Mustererkennungs- und Sortierverfahren bzw. Informationsfiltern (z.B. Data Mining (DM), (s. Glossar, Anhang iv )) verbessert. Benutzeranfragen können dadurch näher spezifiziert und System-seitig noch schneller und noch spezieller beantwortet werden. Bei der System-seitigen Auswertung der Daten lautet dabei das Ziel, dem Benutzer weitest gehend, Analyse-, Such- und Interpretationsarbeit abzunehmen. (s. Interview mit M. Herter, Anhang iii ).
In dieser Voranalyse des Problemumfelds wurde grob dargestellt, welche Konzepte gegenwärtig Entwickler-seitig bei der Konzeption von MSS eine Rolle spielen. Diese werden im terminologischen Teil weiter vertieft. Doch zunächst sollen nachfolgend (s. Abschnitte 1.2 und 1.3) weitere Themenbereiche identifiziert werden, die für die gewählte Fragestellung relevant erscheinen und daher ebenfalls in den terminologischen Teil aufgenommen und hergeleitet werden sollen. (s. Abschnitte 2, 3 und 4)

1.2 Erörterung der Problemrelevanz

Die Voranalyse ergibt folgendes:
Auch wenn der Wille der Entwickler erkennbar ist, Benutzer-nahere MSS zu kreieren, mangelt es –nach Ansicht des Verfassers- dennoch an ganzheitlich angelegten Konzepten.
Bidgoli nennt diesbezüglich eine Reihe von Punkten, die die Herangehensweise der „traditional modeling techniques“ kritisieren. MSS „are unable to guide the user through possible analyses beyond the output of the model” (Bidgoli 1998, S.51). Was die Benutzerorientierung betrifft, kommt Desouza zu einem ähnlichen Schluss. Er ordnet dem intelligenten UI-Design (von AS im Allgemeinen und MSS im Speziellen) eine große Bedeutung für die nahe Zukunft zu: „As we move through the next five years we are going to see a power shift from the application programmers to the users. Users will be able to use highly agile yet friendly and customizable interfaces to deploy intelligent techniques” (Desouza 2002, S.215). Des Weiteren unterstreicht er: “Managers and senior-level executives like to see the big picture. They seldom care to know details of individual transactions. Highly summarized data are geared to these individuals” (Desouza 2002, S.51). In diesem Zusammenhang spricht er vom “Lack of Management Support“ (vgl. Desouza 2002, S.55). M. Herter (Geschäftsführer der infasGEODATA in Bonn) bezeugt diese Tatsache: „Dem Top-Management fehlt schlicht die Zeit, um sich in komplexe Anwendungssysteme einzuarbeiten“ (s. Interview).
Beim Design von MSS darf der Benutzer nicht in den Hintergrund treten. Hierzu meint Bidgoli, „…a MSS may respond to the immediate needs of the user, (…) may have to improve its capabilities by incorporating new features into its architecture to respond to the changing needs of the user, (…) may have to utilize a totally new technology to respond to the changing information needs of the user” (Bidgoli 1998, S.39).
Festzuhalten ist, dass der fachliche Hintergrund der Benutzer von MSS vorrangig betriebswirtschaftlicher Natur ist. Auch unter Managern sind Computer-Neulinge oder -Abstinenzler „keine Seltenheit“, so auch Herter (s. Interview). Als Systementwickler muss man dies zur Kenntnis nehmen.
Ein kritischer Erfolgsfaktor für den Erfolg von AS ist die Akzeptanz seitens der Benutzer. Es muss ein klar erkennbarer Nutzen für jeden Einzelnen zu sehen sein. Denn, wenn der Einarbeitungsaufwand in die Strukturen und Prozesse des (neuen) MSS zu hoch ist, kann dies Ablehnung bei den Benutzern hervorrufen. Die Interaktion zwischen MSS und Benutzer sollte daher vor allen Dingen den folgenden Kriterien genügen: Sie sollte einerseits möglichst einfach, andererseits maximal effektiv, effizient und flexibel sein und dies gelingt nur, wenn das MSS so intuitiv wie möglich bedienbar ist.
Im Übrigen wird die Relevanz der Fragestellung auch deswegen hoch bewertet, weil die Marktbedingungen für MSS besonders attraktiv erscheinen (s. Abschnitt 2.1.1).

1.3 Darstellung der Herangehensweise

Das Ziel ist es nun, durch die Benennung weiterer Termini, die zuvor als relevant identifizierten Wissensbereiche (s. Abschnitte 1.1 und 1.2) synergetisch in die Konzeption des XMSS zu überführen. Damit gilt es, eine Disziplin-übergreifende Verknüpfung und Synthese zu erreichen. Der betrachtete Problembereich ist, wie dargestellt wurde, geprägt durch interdisziplinäre Eigenschaften.
Eine interdisziplinäre Herangehensweise deckt sich per definitionem mit den Zielen der Wirtschaftsinformatik (WI). Die WI sei, so Seibt, die „Lehre vom Aufbau, von der Arbeitsweise und der Gestaltung von Informations- und Kommunikationssystemen (kurz: Informationssysteme), die als Mensch-Maschine-Systeme oder als Mensch-Computer-Systeme bzw. als „sozio-technische Systeme im Kontext individueller Organisationen (z. B. Unternehmungen, Verwaltungen) entwickelt und eingesetzt werden“ (Seibt 2001, S.498). IS basieren demnach auf den vier Grundpfeilern Menschen, Aufgaben, Technik und Organisation (s. Abschnitt 2.1).
Somit ist die WI bereits interdisziplinär angelegt. Es sollen nicht nur Erkenntnisse aus der Informatik oder den Wirtschaftswissenschaften Forschungsgegenstand sein, sondern auch Erkenntnisse aus der Psychologie und Soziologie (sowie anderen geistes- bzw. sozialwissenschaftlichen Disziplinen) mit in die Arbeitsweise einfließen. Denn erst diese Sichtweise macht den Unterschied der WI von der Schnittmenge der Informatik und den Betriebswissenschaften aus. WI-eigene Erkenntnisse werden konzeptionell auf interdisziplinärer Basis gewonnen. Je nach Zielsetzung beim Design oder der Analyse von IS wird somit Wissen aus unterschiedlichen Disziplinen „gespeist“.

Bei der Suche nach Innovationen für Benutzer-seitige Verbesserungen an MSS erscheint es erforderlich die Mensch-Maschine-Interaktion (MMI) als solche unter die Lupe zu nehmen. Es ist z. B. festzustellen, dass der Hauptteil der direkten MMI, seit Jahrzehnten im Wesentlichen auf drei Hardware-Schnittstellen beschränkt ist:
Tastatur, Maus und Monitor
Die ergonomischen Einschränkungen, die sich hieraus für den (Dauer-)Benutzer ergeben, auch gesundheitlicher Art, werden- nach Ansicht des Verfassers- unterschätzt und sollen daher mit in die Überlegungen einbezogen werden (s. Abschnitt 2.6).
Das Hauptgut des Benutzers ist neben seiner Gesundheit seine Zeit. Er möchte so schnell wie möglich an sein Ziel kommen. Nur das optimale Verständnis über die kognitiven Fähigkeiten des Benutzers ermöglicht das wissenschaftlich fundierte Erreichen dieses Design-Ziels, nämlich die maximal mögliche Benutzer-freundliche (Um-)Gestaltung und Erweiterung von IS und MSS im Speziellen. Zu diesem Zweck werden zentrale wahrnehmungs- und gedächtnispsychologische Erkenntnisse diskutiert (s. Abschnitt 3).
Des Weiteren bieten KI-basierte Agentensysteme (KIAS) (s. Abschnitt 4.2) die Möglichkeit, wie Agenten aus der realen Welt, MSS-gestützt vom Benutzer Aufträge entgegen zu nehmen und zu erledigen. Desouza betont dabei das Potential, das von KIAS ausgeht: „The possibilities are endless for agent-based computing in decision support…“ (Desouza 2002, S.184). KI-basierte Konzepte wie Muster-Erkennungs-verfahren, können auch laut Herter „zur Entlastung des Managements beitragen“ (s. Interview). Zuvor werden grundlegende KI-basierte Techniken benannt (s. Abschnitt 4.1).
Das Innovationspotential, im Hinblick auf die Erweiterung von MSS mit Hilfe aller vorgestellten Konzepte, ist darauf folgend der Untersuchungsgegenstand (s. Abschnitt 5). Hierzu wird in einem ersten Schritt (s. Abschnitt 5.1) der Innovationsbegriff als solcher betrachtet und darauf nach einer allgemein gültigen Systematik für Innovationsprozesse gesucht. Anschließend wird ein Verknüpfungssystem hergeleitet, auf dessen Basis die, im terminologischen Teil zu erarbeitenden, Begriffe einer Synthese unterzogen werden (s. Abschnitt 5.2).
Schließlich werden die Ergebnisse dieser Synthese vermittels der Geschäftsprozess (GP)- und der UML-Modellierung in die Soll-Definition des XMSS überführt. (s. Abschnitt 6.2)
Sowohl das Projektmanagement der MT wie auch die Modellierung des XMSS (s. Abschnitt 6) erfolgen auf der Basis von Vorgehensmodellen. Dieser Ansatz ist typisch für die WI. Die Vorgehensmodelle, die zur Komplexitätsreduktion herangezogen wurden, werden im terminologischen Teil kurz vorgestellt (s. Abschnitt 2.1).
Die darauf folgende Modellierung des XMSS ist durch ein Objekt-orientiertes (OO) und Prototyp-basiertes Vorgehen gekennzeichnet. Der methodische Teil schließt mit der Realisierung und Übergabe des Prototyps XMSS vs.0.9 ab (s. Abschnitt 7). Dieser soll erste Lösungsansätze zur Umsetzung des XMSS veranschaulichen. Abschließend wird im Schlussteil der Arbeit der Arbeitsprozess Review passiert und weiterführende Überlegungen angestellt (s. Abschnitt 8).
In diesem Einleitungsteil wurden vor allem drei Ziele verfolgt:

– Die Motivierung für die Fragestellung und Erörterung der Relevanz der in der MT zu behandelnden Themen
– Die Herausstellung der Interdisziplinarität der Fragestellung
– Die Einordnung der Thematik in das Gebiet der Wirtschaftsinformatik

Im Folgenden erfolgt die begriffliche Erfassung des dargestellten Problemumfelds. Dazu soll die Gesamtheit aller, als relevant identifizierten, Begriffe im nachfolgenden terminologischen Teil genauer untersucht werden. Die Selektion der Begriffe ist das Ergebnis der Voranalyse (s. Abschnitt 1.1), der Herleitung der Relevanz (s. Abschnitt 1.2) und der Formulierung der Herangehensweise (s. Abschnitt 1.3). Alle diese Begriffe lassen sich summa summarum drei Teilgebieten zuordnen:

– Informationssysteme (mit den Teilgebieten: Vorgehensmodelle, MSS, MMS, HMS, Medienmanagement sowie Ergonomie und Usability)
– Kognitionswissenschaften (Betrachtung der Teilbereiche: Wahrnehmungs- und gedächtnispsychologische Aspekte der Informationsverarbeitung)
– Künstliche Intelligenz (Techniken der KI und KI-basierte Agentensysteme)

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