Ontologie zur Repräsentation und Auswertung von Problemdiagnose- und Problemlösungswissen im Kontext eines semantikerweiterten Kennzahlendashboards

Kennzahlensysteme sind im Zusammenspiel mit Kennzahlenbzw. Performancedashboards zu wichtigen Steuerungsunterstützungssystemen in Unternehmen geworden. Diese Arbeit zeigt die Limitierung herkömmlicher Kennzahlendashboards auf die mathematisch-logische Verdichtung von Informationen im Kontext eines Kennzahlensystems auf und stellt eine Erweiterung von Kennzahlendashboards um semantische Informationsverdichtungsmechanismen zur automatisierten Diagnose von Problemsituationen im Unternehmen vor. 1 Einleitung und Stand der Technik Kennzahlensysteme haben sich in den letzten Dekaden in beinahe allen Unternehmen als zentrale Steuerungsunterstützungsinstrumente1 für das Management etabliert [Gle08]. Mit steigenden Rechenkapazitäten und immer engerer Vernetzung der Daten in Unternehmen durch Client-Server-Architekturen, fanden Kennzahlensysteme in den letzten 20 Jahren immer öfter eine IT-technische Umsetzung in sogenannten Kennzahlenbzw. Performancedashboards [Eck11]. Dies beruht insbesondere auf der Tatsache, dass heutzutage alle wesentlichen Geschäftsprozesse eines Unternehmens eine Implementierung in IT-Systemen erfahren. So werden beispielsweise Geschäftsprozesse in der Regel in Enterprise Ressource Planning (ERP) Systemen wie SAP ERP abgebildet und damit einer IT-Unterstützung zugeführt. Durch die IT werden so Datenpools geschaffen, die als Grundlage für Performancedashboards dienen können. Kennzahlen werden auf Performancedashboards als Informationseinheiten dargestellt, welche den Mitarbeitern intuitiv und schnell einen Überblick über den aktuellen Zustand des Unternehmens ermöglichen 1Als Fachterminus wird in der Literatur häufig das Akronym MSS für Management Support Systems verwendet [Gle08] sollen. Basisinformationen werden in Kennzahlensystemen verdichtet, indem Kennzahlensysteme formal Kennzahlen und deren mathematisch-logische Verknüpfungen vorgeben, oft auch gepaart mit einer Vorgehensweise, die beschreibt, wie Kennzahlen oder sogar ein ganzes Kennzahlensystem von der Unternehmensstrategie abgeleitet werden können [Eck11, Erl04, HK98, KN96, KN09, Lau10, Sch07]. Bekannte Beispiele hierfür sind das DUPONT SCHEMA [Sch07, Fri96] und die BALANCED SCORECARD [KN09]. In Unternehmen besteht der Bedarf nach verdichteten Informationen, da einfache Informationen meist nicht dem gewünschten Detailierungsgrad entsprechen, der für Analysen eines Gesamtkontextes im Unternehmen notwendig ist. So werden beispielsweise angefallene Verkaufsdaten über die Zeit zu Absatz und Umsatz im letzten Monat verdichtet und als Gesamtbild für die Verkaufsperformance des Unternehmens in jeweils einer aggregierten Kennzahl abgebildet. Die Auswertung des Zustands des Unternehmens wird durch Mitarbeiter vorgenommen, indem die aggregierten Kennzahlen auf dem Kennzahlendashboard dargestellt und gegen von der Strategie abgeleitete Sollwerte abgeglichen werden. Auf dem Dashboard wird so neben der Analyse einzelner Kennzahlen durch den Mitarbeiter eine semantische Verknüpfung von formal voneinander getrennten Informationen vorgenommen, um die Einzelinformationen in einem Gesamtkontext auszuwerten. Durch sein Fachwissen kann ein Mitarbeiter auf im Unternehmen vorliegende Probleme schließen, wobei die Einzelinformationen in Form von Kennzahlen als Symptome von Problemen interpretiert werden können, wenn sie zu stark vom geplanten Sollwert abweichen. Der Prozess der Problemdiagnose muss von Mitarbeitern selbstständig und intuitiv bewältigt werden, da Wissen zur Identifikation von Problemen meist nicht dokumentiert im Unternehmen oder gar im Kennzahlensystem zur Verfügung steht. Das Kennzahlendashboard als MSS ist nicht selbstständig in der Lage Informationen in Form von Kennzahlen semantisch zu verknüpfen und zur automatisierten Problemdiagnose zu nutzen. 2 Informationsverdichtung zur Problemdiagnose und Inferenz von