Computer Integrated Business: Theoretische und empirische Analyse der bisherigen Ansätze und zukünftigen Perspektiven

Die Arbeit stellt einen strukturellen Rahmen zur Einordnung sowohl bisheriger als auch zukünftiger organisationstheoretischer und DV-technologischer Entwicklungen zur Umsetzung eines Computer Integrated Business (CIB) bereit. Dazu analysiert sie bisherige Ansätze und zukünftige Perspektiven eines CIB mittels theoretischer und empirischer Bearbeitungsverfahren. Die Notwendigkeit zur Unternehmensintegration ergibt sich aus dem betriebswirtschaftlichen Konzept der Arbeitsteilung, über die das Phänomen der Economies of Scale erschlossen wird. Die Arbeitsteilung wurde zum Gestaltungskonzept in den Fabriken der industriellen Revolution. Komplexe Arbeitsgänge wurden in spezialisierte Teilaufgaben zerlegt und nach Möglichkeit auf maschinelle bzw. technologische Potentiale übertragen. Die Zielsetzung lag zunächst in der Automatisierung des Materialflusses, während der Informationsfluss noch lange Zeit im Hintergrund stand. Mittlerweile ermöglichen leistungsfähige DV-Systeme auch die Automatisierung des Informationsflusses und damit die DV-gestützte Integration des Unternehmens, die den Kern des CIB-Konzeptes darstellt. Das CIB-Konzept wurde Ende der achtziger Jahre am Fraunhofer-Institut für Arbeitswirtschaft und Organisation als Erweiterung des Computer Integrated Manufacturing (CIM) für Industrieunternehmen von Bullinger geprägt, jedoch in seiner Zielsetzung als Modell zur Totalintegration von Unternehmen danach nicht maßgeblich weiterentwickelt. Vielmehr wurden in der Folgezeit überwiegend Teilintegrationslösungen diskutiert, wie z. B. Konzepte zur Integration der Fertigung oder zur Unterstützung der Teamarbeit. Der Aspekt der umfassenden, unternehmensinternen Integration rückte Mitte der neunziger Jahre durch die an Popularität gewinnende Internet-Technologie an den Rand der wissenschaftlichen Diskussion. Erst nach dem Zusammenbruch der ersten Internet-Euphorie und der anschließenden wirtschaftlichen Rezession gewann das Integrationsthema am Anfang dieses Jahrzehnts mit Hinblick auf dadurch mögliche Kostenvorteile wieder an Bedeutung. Die Diskussion wurde jedoch mit starkem technologischem Fokus geführt (z. B. zum Thema Enterprise Application Integration) und Aspekte der Unternehmensorganisation wurden bestenfalls grob, jedoch nicht im Detail diskutiert. Die vorliegende Arbeit bearbeitet die CIB-Thematik umfassend sowohl aus unternehmensorganisatorischer als auch DV-technologischer Sicht und bewegt sich deshalb interdisziplinär zwischen den Wissenschaftsbereichen der Betriebswirtschaft und der Informatik. Die Untersuchung wird vor dem Hintergrund einer sozio-technologischen Unternehmensorganisation geführt, in der DV-technologische Potentiale neben humanen Potentialen zur Erreichung der Unternehmensziele eingesetzt werden. DV-technologische Potentiale übernehmen darin einerseits Integrationsaufgaben und werden andererseits aber selbst zum Integrationsziel. Die Herausforderung für die Unternehmensführung besteht in der Konfiguration des CIB und im Finden eines Gleichgewichts zwischen Arbeitsteilung und Integration auf der einen sowie humanen und technologischen Potentialen auf der anderen Seite, letztendlich aber auch in der Automatisierung der Integration. Die Automatisierung der Integration stellt mit Hinblick auf die durch Umweltveränderungen bedingte Konfigurationsanpassung ein bisher konzeptionell nur ansatzweise gelöstes Problem dar. Der technologischen Integrationsarchitektur sowie den verwendeten Methoden des Prozessdesigns und der Software-Entwicklung kommt bei der Lösung dieses Problems eine hohe Bedeutung zu. Über sie bestimmt sich die Anpassungsfähigkeit und geschwindigkeit des CIB. Es kann vermutet werden, dass eine Lösung jedoch erst erreicht wird, wenn sich die Unternehmensorganisation vom Konzept der zentralen Koordination abwendet und stattdessen an dezentralen Koordinationsmechanismen unter Verwendung ultrastabiler Anpassungsprogramme orientiert, wie sie z. B. in der Biologie bei Insektenkulturen untersucht wurden.

Die Business Community als CRM-Instrument unter besonderer Berücksichtigung von Business Intelligence Technologien

Das Management von Kundenbeziehungen hat sich in der klassischen Ökonomie unter dem Begriff »Customer Relationship Management« (kurz: CRM) etabliert und sich in den letzten Jahren als erfolgreicher Ansatz erwiesen. In der grundlegenden Zielsetzung, wertvolle, d.h. profitable und kreditwürdige Kunden an ein Unternehmen zu binden, kommen Business-Intelligence Technologien zur Generierung von Kundenwissen aus kundenbezogenen Daten zum Einsatz. Als technologische Plattform der Kommunikation und Interaktion gewähren Business Communities einen direkten Einblick in die Gedanken und Präferenzen der Kunden. Von Business-Communitybasiertem Wissen der Kunden und über Kunden können individuelle Kundenbedürfnisse, Verhaltensweisen und damit auch wertvolle (potenzielle, profilgleiche) Kunden abgeleitet werden, was eine differenziertere und selektivere Behandlung der Kunden möglich macht. Business Communities bieten ein umfassendes Datenpotenzial, welches jedoch bis dato für das CRM im Firmenkundengeschäft respektive die Profilbildung noch nicht genutzt wird. Synergiepotenziale von der Datenquelle "Business Community" und der Technologie "Business Intelligence" werden bislang vernachlässigt. An dieser Stelle setzt die Arbeit an. Das Ziel ist die sinnvolle Zusammenführung beider Ansätze zu einem erweiterten Ansatz für das Management der irmenkundenbeziehung. Dazu wird ein BIgestütztes CRM-Konzept für die Generierung, Analyse und Optimierung von Kundenwissen erarbeitet, welches speziell durch den Einsatz einer B2B-Community gewonnen und für eine Profilbildung genutzt wird. Es soll durch die Anbindung von Fremddatenbanken Optimierung finden: In den Prozess der Wissensgenerierung fließen zur Datenqualifizierung und -quantifizierung externe (Kunden-) Daten ein, die von Fremddatenbanken (wie z.B. Information Provider, Wirtschaftsauskunftsdienste) bereitgestellt werden. Der Kern dieser Zielsetzung liegt in der umfassenden Generierung und stetigen Optimierung von Wissen, das den Aufbau einer langfristigen, individuellen und wertvollen Kundenbeziehung unterstützen soll.