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Wettbewerbsstrategien sind ein Teil der Unternehmensstrategien, welche die Ziele und Herangehensweise einer strategischen Geschäftseinheit (SGE) definieren. Sie legt die zukünftige Ausrichtung der SGE fest. Die Ergebnisse und Informationen der Umweltanalyse und der Unternehmensanalyse geben Hinweise auf eine mögliche Entwicklungsrichtung des Unternehmens und liefern somit eine Entscheidungsgrundlage für die Strategieentwicklung (Lombriser & Abplanalp, 2018, S. 267). Im Zentrum der Wettbewerbsstrategien stehen diejenigen Merkmale (Erfolgspotenziale), die in wesentlichem Masse den langfristigen Erfolg bestimmen (Müller, 2007, S. 8). Für die Gestaltung der Wettbewerbsstrategien werden die drei Dimensionen Wettbewerbsvorteil, Wettbewerbsfeld und Innovationsverhalten unterschieden.

Dimensionen der Strategieentwicklung

Für die Entwicklung einer nachhaltigen Wettbewerbsstrategie werden die drei Dimensionen Wettbewerbsvorteile, Wettbewerbsfeld und Innovationsverhalten herbeigezogen.

Wettbewerbsvorteile

Mit der Dimension Wettbewerbsvorteile wird versucht, sich von den Konkurrenten abzuheben. Zu diesem Zweck unterscheidet Porter zwei Arten von Wettbewerbsvorteilen: Kostenführerschaft und Differenzierung (Müller, 2007, S. 11).

Wettbewerbsfeld

Mit der Dimension Wettbewerbsfeld entscheidet ein Unternehmen, ob es gewisse Produkte oder Dienstleistungen auf ein Segment oder auf mehrere Segmente bzw. branchenweit abstimmen soll. Das Unternehmen kann sich bei der Segmentierung auf bestimmte Kundengruppen und/ oder auf geografische Räume beziehen (Lombriser & Abplanalp, 2018, S. 275).

Innovationsverhalten

Unternehmen müssen sich in der letzten Dimension Innovationsverhalten entscheiden, ob sie als Innovationsführer (First Mover) oder als Nachahmer (Fast Follower) agieren wollen (Lombriser & Abplanalp, 2018, S. 280).

Innovationsstrategie: Ein Innovationsführer oder auch First Mover beschreibt ein Unternehmen, welches ein Produkt oder eine Dienstleistung, respektive eine Innovation als erstes auf den Markt bringt (Disselkamp, 2012, S. 66-67).

Imitationsstrategie: Die Imitationsstrategie oder auch Fast-Follower-Strategie zielt darauf ab, die Produkte oder Dienstleistungen des Innovationsführers zu kopieren. Durch die Nachahmung des First Mover können so die Kosten der Forschung und Entwicklungs-Abteilung gesenkt werden und aus den Erfahrungen des Innovationsführers lernen. Die nachfolgende Tabelle soll die Vor- und Nachteile der beiden Strategien Innovationsstrategie und Imitationsstrategie nennen (in Anlehnung an Lombriser & Abplanalp, 2018, S. 281; Disselkamp, 2012, S. 65- 67):

Innovationsstrategie (First Mover)	Imitationsstrategie (Fast Follower)
Vorteil: Kein direkter Konkurrenzdruck Stärkung des Images (Etablierung) Erfahrungskurve Technologische Führerschaft Besetzen von knappen Ressourcen Netzwerkeffekte	Vorteil: Geringeres Risiko Kann von den Erfahrungen des First Movers profitieren Produkt oder Vertriebskanäle besser an Kundenbedürfnisse anpassen
Nachteil: Hohes Risiko Kinderkrankheiten können Wachstumsrate senken und dem Image schaden	Nachteil: Mögliche Markteintrittsbarrieren Rascher Einstieg anderer Konkurrenten Druck auf Preise und Marge

Generische Wettbewerbsstrategien nach Porter

Nach Michael Porter (2014) gibt es zwei grundlegende Wege, um am Markt einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen (S. 33). Einerseits kann eine strategische Geschäftseinheit durch eine günstige Kostenstruktur niedrigere Preise als ihre Mitbewerber anbieten (Kostenführerschaft). Anderseits können Produkte und Dienstleistungen angeboten werden, welche sich so von jenen der Mitbewerber unterscheiden, dass der Kunde ihnen einen erhöhten Wert zumisst und bereit ist, dafür einen teureren Preis zu bezahlen (Differenzierungsstrategie) (Johnson et al., 2016, S. 276). Nebst dem Wettbewerbsvorteil fügt Porter (2014) für die Festlegung der Wettbewerbsstrategie eine weitere Dimension hinzu, die sich auf das Wettbewerbsfeld bezieht. Gemäss Porter können Unternehmen zwischen einer branchenweiten oder segmentspezifischen Strategie entscheiden (S. 34). Das heisst, eine Geschäftseinheit kann sich entweder auf ein stark eingegrenztes Kundensegment, wie beispielsweise eine bestimme demografische Gruppe, konzentrieren oder ein breites Kundensegment anvisieren. Anhand dieser Unterscheidungen zwischen Kosten, Differenzierung und Umfang des Kundensegments leitet Porter seine generischen Wettbewerbsstrategien ab. Die Strategien sowie die zwei Dimensionen sind in der Abbildung 1 ersichtlich.

Abb. 1: Generische Wettbewerbsstrategien nach Porter (Porter, 2010, S. 38)

Kostenführerschaft

Die Strategie der Kostenführerschaft bedeutet, dass eine Unternehmung in einer Branche die günstigste Kostenstruktur aufweist und dadurch einen Wettbewerbsvorteil erringt. Dies setzt voraus, dass alle Aktivitäten in der Wertschöpfungskette auf Effizienz getrimmt sind sowie einer straffen Kostenkontrolle unterliegen (Lombriser & Abplanalp, 2018, S. 269). Die Ursachen des Kostenvorsprungs sind vielfältig. Dazu gehören beispielsweise grössenbedingte Kostenvorteile, Zugang zu günstigen Rohstoffen oder effiziente Produktionsanlagen und Prozesse (Porter, 2014, S. 35). Auch Johnson et al. (2016) beschreiben die Inputkosten, die Skaleneffekte, die Erfahrungskurve, die Produktgestaltung sowie die Prozessplanung als zentrale kostentreibende Faktoren, die zur Erreichung der Kostenführerschaft beitragen können (S. 278). Ein Kostenführer misst der Ausschöpfung grössenbedingter und absoluter Kostenvorteile aus sämtlichen Quellen einen erheblichen Stellenwert bei, weshalb alle Einsparungspotentiale systematisch ermittelt und genutzt werden müssen (Porter, 2014, S. 35). Nebst dem Fokus auf eine günstige Kostenstruktur müssen erfolgreiche Kostenführerstrategien auf preissensitive Kunden ausgerichtet sein, die bereit sind, für einen günstigeren Preis auf Zusatzfunktionen und -Leistungen zu verzichten (Lombriser & Abplanalp, 2018, S. 270). In der Regel verkaufen Kostenführer keine Luxusprodukte, sondern Standard- und Basisprodukte, die einen einfachen Leistungsvergleich ermöglichen (Porter, 2014, S. 35). Porter (2014) betont, dass trotz niedriger Kosten die Produktqualität nicht vollständig vernachlässigt werden darf. Um eine erfolgreiche Kostenführerschaft zu betreiben, müssen Produkte und Dienstleistungen verkauft werden, welche mindestens die Marktstandards erfüllen (S. 35 f.). Billigfluggesellschaften wenden beispielweise eine solche Strategie an, in dem die Grundbedürfnisse befriedigt, aber auf diverse Extras verzichtet wird. Zusammenfassend gibt folgende Tabelle einen Überblick über die wichtigsten Voraussetzungen und Risiken der Kostenführerschaftsstrategie (in Anlehnung an Lombriser & Abplanalp, 2018, S. 270).

Voraussetzungen Markt	Preissensitive Kunden, die bereit sind für einen günstigeren Preis auf Zusatzfunktionen zu verzichten Geringe Produktkomplexität, die einen einfachen Leistungsvergleich ermöglicht
Organisatorische Anforderungen	Intensive Kostenkontrolle Klar gegliederte Organisation und Verantwortlichkeiten Anreizsystem, welches auf Erfüllung der quantitativen Ziele beruht Kostenorientierte Konfiguration der Wertekette: Systematische Steuerung der Kostentreiber in den Aktivitäten der Wertekette (z.B. Skaleneffekte, Lerneffekte oder Kapazitätsauslastung)
Gefahren	Hohe Effizienz hat geringe Flexibilität zur Folge Kostenführerschaft geht verloren (z.B. durch Nachahmer, technologischen Veränderungen oder Kostenvorteil verschwindet aufgrund anderer Gründe) Preiskrieg bei ohnehin geringen Margen Billig-Image

Differenzierung

Eine Differenzierungsstrategie bezieht sich auf die Einzigartigkeit im Hinblick auf eine oder mehrere Faktoren, welche vom Kunden als hoch bewertet werden (Porter, 2014, S. 37). Die besonderen Kundenbedürfnisse sollen so optimal befriedigt werden, in dem sich das Leistungsangebot möglichst deutlich von der Konkurrenz abhebt (Lombriser & Abplanalp, 2018, S. 271). Durch die Einmaligkeit in Bezug auf die Merkmale, welche von den Kunden als wichtig erachtet werden, kann die Unternehmung höhere Preise durchsetzen (Porter, 2014, S. 37). Gemäss Porter (2014) unterscheiden sich Differenzierungspunkte von Markt zu Markt und können auf dem Produkt selbst, der Qualität, dem Sortiment, dem Marketing, der Kundenberatung, dem Image sowie einer Reihe weiterer Faktoren innerhalb der gesamten Wertschöpfungskette beruhen (S. 37). Eine Differenzierungsstrategie funktioniert nur, solange der Kunde dem Produkt oder der Dienstleistung einen Mehrwert beimisst und bereit ist, dafür einen entsprechenden Preis zu bezahlen (Lombriser & Abplanalp, 2018, S. 271). Folglich ist eine Differenzierungsstrategie einfacher bei Produkten oder Dienstleistungen umzusetzen, welche vom Kunden unterschiedlich bevorzugte Eigenschaften besitzen (z.B. Smartphone, Erfrischungsgetränke, Hotelübernachtungen oder Markenkleider) anstatt bei Produkten, die nur eine einzige Funktion erfüllen (z.B. Kopierer, Kugelschreiber oder Glühbirne) (Lombriser & Abplanalp, 2018, S. 271). Differenzierung ist normalerweise mit höheren Kosten verbunden. Eine erfolgreiche Differenzierung Strategie umzusetzen und im Markt zu behaupten, kann überdurchschnittliche Ergebnisse erzielen, unter der Bedingung, dass die Zusatzkosten der Einzigartigkeit den Preis nicht übersteigen (Johnson et al., 2017, S. 216). Genau wie Kostenführer die Qualität nicht ausser Acht lassen dürfen, dürfen bei der Differenzierungsstrategie die Kosten nicht vernachlässigt werden. Die operative Effizienz ist eine wichtige Voraussetzung und Möglichkeiten für Kostensenkungen müssen identifiziert und genutzt werden, vorausgesetzt die Leistung gegenüber dem Kunden wird nicht beeinträchtigt (Lombriser & Abplanalp, 2018, S. 273). Die folgende Tabelle fasst die wichtigsten Anforderungen und Risiken zusammen (in Anlehnung an Lombriser & Abplanalp, 2018, S. 274).

Voraussetzungen Markt	Hohe Zahlungsbereitschaft: Kunden schätzen Produkte mit höher wahrgenommenem Nutzen und sind bereit dafür zu bezahlen Differenzierbare Leistungen
Organisatorische Anforderungen	Gute Koordination der Tätigkeiten in den Bereichen F&E, Produktenwicklung und Marketing Ausrichtung und Koordination sämtlicher Aktivitäten der Wertekette auf Identifikation, Realisierung und Schutz der Differenzierung (insbesondere Marketing und Produktentwicklung) Qualitativ- und innovationsorientierte Anreizsysteme
Gefahren	Differenzierung geht verloren (z.B. Nachahmung der Konkurrenz) Differenzierung verliert aus Abnehmersicht an Wert und rechtfertigt Preis nicht mehr Differenzierungskosten übersteigen den Preis

Die enge BI-Definition beinhaltet ausschliesslich die Datenauswertung und -nutzung innerhalb der IT-Sicht. Die weite BI-Definition hingegen vereint die Data-Warehouse-Ebenen sowie die Big-Data-Technologie der IT-Sicht mit den Management-Unterstützungs-Instrumenten der betriebswirtschaftlichen Sicht (Schön, 2018, S. 411).

Gründe für Business Intelligence

Die zunehmende Digitalisierung bringt in Verbindung mit dem Internet und besseren Mess- und Sensortechniken exponentiell steigende Datenvolumen (Big Data) mit sich (Müller & Lenz, 2013, S. 1–2). Um diese immensen und zunehmend heterogenen Datenbestände sinnvoll nutzen zu können, reichen simple Tabellenkalkulations-Programme und ERP-Systeme längst nicht mehr aus. Die Datenanalyse ist mit diesen Werkzeugen zu zeit- und kostenaufwändig (Schön, 2018, S. 1).

Auch die Anforderungen des Managements an die ihnen zur Verfügung gestellten Informationen steigen stetig. Informationen müssen immer umfassender, schneller, gezielter, integrierter und ortsungebunden abrufbar sein (Müller & Lenz, 2013, S. 2). BI-Anwendungen bieten Möglichkeiten die riesigen Datenbestände auszuwerten und entscheidungsunterstützende Informationen in der geforderten Qualität bereitzustellen. Sie ermöglichen dem Management dadurch umfassende Einblicke in die Unternehmung (Bundi, 2012, S. 433).

Ursprünglich wurden BI-Systeme entwickelt, um Informationen für das Top-Management aufzubereiten. Heute liegt der Einsatzbereich von BI-Anwendungen jedoch in der gesamten Breite der Unternehmensführung (z.B. Controlling, Marketing, Logistik oder Produktion) (Ereth & Kemper, 2016, S. 458). Entscheidungstragende aller Unternehmensfunktionen sind bei ihren immer komplexer werdenden Führungsaufgaben zunehmend auf die hohe Qualität und flexible Analyse von Unternehmensdaten mittels BI angewiesen (Bundi, 2012, S. 432).

Business Intelligence im Controlling

Auch wenn BI in der gesamten Breite der Unternehmensführung und in sehr vielen Unternehmensfunktionen Verwendung findet, scheint das Haupteinsatzgebiet von BI-Anwendungen in vielen Unternehmen das Controlling zu sein (Bundi, 2012, S. 432–433). Aufgrund dieser Praxisrelevanz des Themas BI im Controlling müssen sich Controllerinnen und Controller zwangsläufig mit den Möglichkeiten des BI-gestützten Controllings auseinandersetzen. BI-gestütztes Controlling lässt sich dabei als zielbezogene Entscheidungsunterstützung des Managements mittels leistungsfähiger Informationstechnologien definieren (Schön, 2018, S. 410).

Einsatzmöglichkeiten

BI bietet im Controlling hauptsächlich folgende Einsatzmöglichkeiten (Bundi, 2012, S. 429):

Einsatzmöglichkeit von BI	Beschreibung
Reporting	BI eignet sich dazu, Standardberichte für einen breiten Empfängerkreis (Lower- bis Top-Management) automatisiert und dadurch effizient aufzubereiten. Informationen kann man dabei tabellarisch oder grafisch darstellen.
Management-Informations-Systeme (MIS)	Ähnlich wie beim Reporting handelt es sich bei MIS um die standardisierte Darstellung von Informationen. MIS beschränken sich jedoch hauptsächlich auf den Empfängerkreis des höheren Managements. Dashboards und Scorecards stellen dabei wichtige Kennzahlen in übersichtlicher Form dar. MIS dienen dem Top-Management als strategisches Steuerungsinstrument.
OLAP-Analysen	OLAP-Analysen ermöglichen aufgrund des mehrdimensionalen Datenwürfel-Modells im Data Warehouse interaktive und flexible ad-hoc-Auswertungen. Controllerinnen und Controller können durch die Selektion verschiedener Attribute in Echtzeit grosse Datenbestände analysieren und sehr spezifische Fragestellungen beantworten. Beispielsweise können Controllerinnen und Controller in einer BI-gestützten Ergebnisrechnung mittels OLAP sofort erhöhten Ist-/Plan-Abweichungen nachgehen, um die Treiber der Abweichung zu identifizieren (Seufert & Oehler, 2010, S. 445).
Statistik, Prognose und Data Mining	Während sich die ersten drei Einsatzmöglichkeiten eher auf den deskriptive/diagnostische Teil von Business Intelligence beschränken, kommen bei Statistik/Prognose/Data Mining explorative Analysen zum Einsatz. Ungerichtete Analysen mittels statistischer Verfahren und komplexen Algorithmen verfolgen das Ziel, Muster und Trends in grossen Datenbeständen ausfindig zu machen. Diese Werkzeuge ermöglichen es den Controllerinnen und Controllern nicht nur retrospektive Analysen über die Vergangenheit, sondern auch prospektive Prognosen (vgl. Predictive Forecasting) über die Zukunft zu machen.
Planung und Budgetierung	Unternehmen können ihre Planung und Budgetierung direkt in der BI-Applikation vornehmen. Einige BI-Applikationen bieten auch Prozessunterstützung mittels Workflow-Komponenten an, welche den Budgetierungs-Prozess vereinfachen sollen. Zudem lassen sich Teilpläne einfacher zu integrierten Planvorschlägen zusammenfassen.

Chancen

Abgeleitet aus den genannten Einsatzmöglichkeiten von BI im Controlling ergeben sich in erster Linie folgende Chancen:

• Automatisierte und schnellere Datenaufbereitung: Das Aufbereiten von Reports und Planungsaktivitäten sind mit Hilfe von Tabellenkalkulationsprogrammen wie Excel oder für den operativen Betrieb optimierten ERP-Systemen oft zeit- und kostenaufwändig (Schön & Liebe, 2014, S. 244). Die Automatisierung dieser teilweise redundanten Aufbereitungs-Tätigkeiten durch BI-Systeme entlastet die Controlling-Mitarbeitenden und ermöglicht eine schnellere Informationsversorgung der Entscheidungstragenden (Schön, 2018, S. 338–339).

• Erhöhte Analysefähigkeit: Durch die freigewordenen Kapazitäten können sich die Controllerinnen und Controller statt auf die Aufbereitung vermehrt auf die Analyse der gewonnenen Daten konzentrieren. Durch Funktionen wie OLAP-Abfragen, Filter- und Sortiertechnik oder Analysepfade können Controllerinnen und Controller schneller zu relevanten Detailinformationen gelangen und die Ursachen der beobachteten Entwicklungen erkennen (Schön, 2018, S. 339). Ziel dieser erhöhten Analysefähigkeit und Ursachenanalyse sind die Gewinnung von Erkenntnissen, die bessere operative und strategische Entscheidungen ermöglichen (Bundi, 2012, S. 428).

• Flexiblere Anpassungen: Mit modernen BI-Systemen kann das Controlling schneller und flexibler auf veränderte Anforderungen reagieren (Seufert & Oehler, 2010, S. 443). Controllerinnen und Controller können zeitnah Anpassungen an bestehenden Reports vornehmen. Integrierte Planungs- und Reportingsysteme können somit einen erheblichen Wettbewerbsvorteil darstellen, weil sie in einem sich ständig verändernden Wettbewerbsumfeld schnellere Entscheidungen ermöglichen (Schön & Liebe, 2014, S. 244).

• Grössere und hochwertigere Datenbestände: Das rasant steigende Datenvolumen bietet eine enorme Chance für grössere Erkenntnisgewinne im Controlling (Bundi, 2012, S. 435). Mittels BI-Systemen lässt sich das riesige Datenvolumen erschliessen und nutzen. Durch die Integration von Daten aus verschiedensten Quellsystemen entsteht im Data Warehouse eine übergreifende Datenbasis von Steuerungsinformationen (Schön, 2018, S. 338–339).

Herausforderungen

Die Transformation vom klassischen Controlling in BI-gestütztes Controlling bringt neben vielversprechenden Chancen auch einige Herausforderungen mit sich:

• Steigende Datenmenge und Erwartungen bei sinkender Analysezeit: Die vorhandene Datenmenge sowie das Informationsbedürfnis der Reportempfangenden steigen stetig. Gleichzeitig fordern Reportempfangende immer aktuellere Informationen, was die Zeit verkürzt, die den Controllerinnen und Controllern zur Analyse der Daten zur Verfügung steht (Bundi, 2012, S. 434). Es muss ein Kompromiss zwischen Aktualität und Aussagekraft der Informationen gefunden werden.

• Steigende Komplexität: Ein steigender Funktionsumfang und steigende Datenmengen bringen immer komplexere BI-Systeme und Datenstrukturen im Data Warehouse mit sich (Bundi, 2012, S. 434). Eine durchdachte Konzeption der Datenstruktur sowie die detaillierte Übersetzung der fachlichen Anforderungen in technologische Anforderungen sind deshalb sehr wichtig (Schön & Liebe, 2014, S. 251).

• Dynamischer Markt von BI-Lösungen: Die BI-Technologie entwickelt sich rasch weiter. Aus diesem Grund ist der Markt von BI-Lösungen dynamisch und unübersichtlich. Es ist schwierig sich ein transparentes Bild über die im Controlling relevanten Funktionsumfänge der einzelnen BI-Lösungen zu machen. Produktübersichten und -vergleiche sind schnell veraltet und es ist schwierig eine BI-Lösung zu evaluieren (Bundi, 2012, S. 434).

• Gewonnene Erkenntnisse wirkungsvoll nutzen: Durch BI können Controllerinnen und Controller mehr und bessere Erkenntnisse aus den vorhandenen Daten gewinnen. Diese Erkenntnisse mittels passender Massnahmen wirkungsvoll in Wertschöpfungssteigerungen umzusetzen, stellt jedoch oft eine grosse Herausforderung dar (Bundi, 2012, S. 434).

• Verändertes Controller-Anforderungsprofil: Durch BI wandeln sich die Aufgaben der Controllerinnen und Controller hin zu einer übergeordneten Rolle, bei der sie die richtigen Fragen stellen müssen und das Geschäft proaktiv mitgestalten sollen (vgl. Rollenbild Business Partner). Sie müssen agilere und flexiblere Konzepte erarbeiten. Ausserdem werden durch BI mathematische und statistische Programmier- und IT-Kenntnisse für Controllerinnen und Controller immer wichtiger (vgl. Rollenbild Digitaler Controller) (Ereth & Kemper, 2016, S. 460).

• Datenschutz: Der Wunsch auch von extern auf Daten und Analysen zugreifen zu können, wird durch Mobile BI aufgegriffen. Auch Cloud Computing wird im Zusammenhang mit BI-gestütztem Controlling diskutiert. Eine Herausforderung, welche die Nutzung dieser neuen technischen Möglichkeiten mit sich bringt, ist die Frage, wie dabei der Datenschutz sichergestellt werden kann. Da es sich in der Regel um sensible Firmendaten handelt, wiegt diese Herausforderung schwer (Paul, 2014, S. 69).

• Schwierig messbarer Wertbeitrag von BI: Der Nutzen von BI im Controlling lässt sich nur schwer quantifizieren. Der subjektive Nutzen von BI ist unbestritten, trotzdem muss sich jedes Unternehmen die Frage stellen, wie viel ein BI-System kosten darf, damit es den gestifteten Nutzen rechtfertigt. Dabei kann es sinnvoll sein im Rahmen der Überlegungen von «Return on Business Intelligence (ROB)» jede BI-System-Komponente auf ihren Wertbeitrag hin zu beurteilen (Bundi, 2012, S. 436–441).

Tipps zur Implementierung eines BI-Systems

Bei der Implementierung eines BI-Systems ist es essenziell, dass das notwendige Knowhow und genügend Personalkapazitäten vorhanden sind (Schön & Liebe, 2014, S. 244, 251). Es empfiehlt sich, vor der Umsetzung die Mitarbeitenden entsprechend zu schulen. Das Knowhow muss bei Personen, welche das System entwickeln sowie auch bei Mitarbeitenden, welche das System nutzen, vorhanden sein. BI-Systeme müssen von den Mitarbeitenden akzeptiert werden. Die Mitarbeitenden müssen erkennen, dass durch den Einsatz von Business Intelligence ihre Arbeit verbessert und dadurch die Entscheidungsfindung optimiert wird (Gluchowski, Dittmar & Gabriel, 2008, S. 355–356).

Checkliste für Einführung BI-System

Bei der Implementierung eines BI-Systems besteht die Gefahr, dass der Umfang zu gross wird. Folgende Punkte sollen sicherstellen, dass das BI-System rational gestaltet wird (Schön & Liebe, 2014, S. 248–249).

W-Frage	Erklärung
Warum	Motivation definieren, warum beispielsweise ein Bericht erstellt werden soll.
Wer	Definieren, wer die Adressaten der Informationen sind.
Wozu	Bezugsobjekte festlegen, auf welche sich die generierten Kennzahlen beziehen sollen.
Wann	Festlegen, wann und wie oft die Informationen bereitgestellt werden, um die Aktualität der Informationen sicherzustellen.
Wie	Definieren, wie die Informationen aufbereitet und visualisiert werden sollen.
Wo	Vereinbaren, wo die Informationen zur Verfügung gestellt werden sollen.
Was	Festlegen, was für die Steuerung des Unternehmens relevante Informationen sind.

Lern- und Praxismaterialien

Fallstudien
Spielewelt AG – Anforderungsprofil Business-Intelligence-System Business Intelligence in der Deutschschweizer Praxis – Empirische Studie

Quellen

Literaturverzeichnis

• Bundi M. (2012). Return on Business Intelligence (RoB). In C. Lengwiler, L. Nadig & M. Pedergnana (Hrsg.). Management in der Finanzbranche – Finanzmanagement im Unternehmen (S. 427–442). Zug: IFZ – Hochschule Luzern.
• Ereth, J. & Kemper, H.-G. (2016). Business Analytics und Business Intelligence. Controlling, 28 (8-9), 458–464.
• Gluchowski, P., Gabriel, R. & Dittmar, C. (2008). Management Support Systeme und Business Intelligence. Computergestütze Informationssysteme für Fach- und Führungskräfte. (2. Aufl.). Berlin: Springer-Verlag.
• Müller, R. M. & Lenz, H.-J. (2013). Business Intelligence. Berlin: Springer Vieweg.
• Paul, J. (2014). Trends und Megatrends in Business Intelligence. Controlling & Management Review, 58 (1), 69.
• Qlik (ohne Datum). Magic Quadrant for Analytics and Business Intelligence Platforms 2019. Abgerufen am 09.10.2019 von https://www.qlik.com/de-de/gartner-magic-quadrant-business-intelligence?ga-link=GartnerMQ_HPTB1_DE
• Schön, D. (2018). Planung und Reporting im BI-gestützten Controlling (3. Aufl.). Wiesbaden: Springer Gabler.
• Schön, D. & Liebe, M. (2014). Integrierte Planung und Reporting mit Business-Intelligence-gestütztem Controlling. Controlling, 26 (4–5), 244–251.
• Seufert, A., & Oehler, K. (2010). Einsatzpotenziale von Business Intelligence am Beispiel der Ergebnisrechnung. In R. Gleich, U. Michel, W. Stegmüller, & A. Kämmler-Burrak (Hrsg.). Moderne Kosten- und Ergebnissteuerung. Grundlagen, Praxis und Perspektiven (S. 443–464). München: Haufe Mediengruppe.

Weiterführende Literatur

• Egle, U. & Keimer, I. (2017). Digitaler Wandel im Controlling. Schriften aus dem Institut für Finanzdienstleistungen Zug IFZ, Band 37. Zug: IFZ – Hochschule Luzern.

Autoren

Alain Birrer, Marlena Bösch, Jasmin Erzer, Céline Geissbühler