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Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018
„Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“
Prof. Dr.-Ing. Michael Schaffner
FOM Berlin Hochschule für Oekonomie & Management
BIOS Dr.-Ing. Schaffner Beratungsgesellschaft mbH
– Oder: Das Kennzahlen-Paradoxon –
tekom Frühjahrstagung 2018 | Koblenz, 20.04.2018© liusa - Fotolia.com
Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018
Kurzvorstellung
2
Prof. Dr.-Ing. Michael Schaffner
 BIOS Dr.-Ing. Schaffner Beratungsgesellschaft mbH
 Inhaber
 Berater für u.a. Wissensmanagement, Technische Kommunikation, Management von
Innovationsprozessen und Change-Management
 FOM Hochschule für Oekonomie und Management gGmbH
 Lehrstuhl „Allgemeine BWL - Schwerpunkt Organisation,
Technologie- und Innovationsmanagement“
 weitere Funktionen
o Studiengangleiter „Technologie- und Innovationsmanagement“, Standort Berlin
o wissenschaftlicher Studienleiter der FOM Open Business School (OBS), Standort Berlin
o Studienleiter für Kooperation & Wirtschaftskontakte, Standort Berlin
o FOM KompetenzCenter Technologie- und Innovationsmanagement (KCT), kooptierter Wissenschaftler
zuvor u.a.
 Geschäftsführer der euroscript-Unternehmen in Deutschland
 Professor für Audiovisuelle Medientechnik, HTWK Leipzig
 freiberuflicher Unternehmensberater (Gründung der Fa. BIOS im Jahr 1985)
 Promotion, Themengebiet „Innovationsmanagement im Medienwesen“
 wissenschaftlicher Projektleiter, Institut für angewandte Innovationsforschung IAI e.V.
 Studium der Arbeitsökonomie
 Studium der Nachrichten-/Automatisierungstechnik
 Industriekaufmann
20.04.2018
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Agenda
320.04.2018
„Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ – Das Kennzahlen-Paradoxon
1 Was ist eigentlich das Problem?
2 Ein Plädoyer für Kennzahlensysteme im Controlling
3 Handlungshilfen zur Vermeidung von Widersprüchlichkeiten
4 Wie weiter?
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Wahrnehmung
ist immer subjektiv!
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1. Was ist eigentlich das Problem
Subjektive Wahrnehmung
5
Sind die Farben in den Feldern „A“ und „B“ gleich?
 Schachbrett-Illusion nach Edward Adelson
 oft dienen Hilfsgrößen
der Erkenntnis
20.04.2018
Quelle: www.kreativrauschen.de/blog/2008/02/09/die-schachbrett-illusion-optische-taeuschung/
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1. Was ist eigentlich das Problem
Subjektive Wahrnehmung
6
Was bedeutet…?
 … Qualität von Sprache?
 … Termintreue?
 … Budgeteinhaltung? (z.B. hinsichtlich möglicher Toleranzen)
 … Redundanz?
 … Quote von wiederverwendeten Objekten?
 …
 Es braucht klar definierte Erwartungs- und/oder Messkriterien
20.04.2018
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1. Was ist eigentlich das Problem
Kennzahlen sollen Objektivität schaffen
7
KPI = Key Performance Indicator = Kennzahl
Quantitative Daten, die als bewusste Verdichtung der komplexen Realität
über zahlenmäßig erfassbare, betriebswirtschaftliche Sachverhalte sachlich
informieren sollen.
Kennzahlenarten
20.04.2018
Kennzahlen
Absolute
Kennzahlen
Verhältnis-
zahlen
Einzelwerte
Summen
Differenzen
Mittelwerte
Gliederungszahlen
Indexzahlen
Beziehungszahlen
+
-
%
Vahs, D. / Schäfer-Kunz, J.: Betriebswirtschaftslehre, 5. Aufl., Stuttgart 2007
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20.04.2018
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1. Was ist eigentlich das Problem?
10
Was ist eigentlich das Problem?
Verlust von Glaubwürdigkeit
durch Nachlässigkeit in der
Erhebung, Auswertung und Interpretation
der Kennzahlen
 3 Beispiele
20.04.2018
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20.04.2018
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20.04.2018 12
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20.04.2018 13
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1. Was ist eigentlich das Problem?
Paradoxon
1420.04.2018
Was passiert, wenn uns die Wirklichkeit nur vorgegauckelt wird?
Aquarell von Hans Schmidt
Paradoxon
„Befund, eine Aussage oder Erscheinung, die
dem allgemein Erwarteten, der herrschenden
Meinung oder Ähnlichem auf unerwartete
Weise zuwiderläuft oder beim üblichen
Verständnis der betroffenen Gegenstände
bzw. Begriffe zu einem Widerspruch führt.“
[Uwe Meyer: Wörterbuch der Philosophischen Begriffe]
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20.04.2018 15
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1. Was ist eigentlich das Problem?
Analyse von Paradoxien
16
Erkennen und analysieren von Paradoxien
 kann zu einem tieferen Verständnis der betreffenden Gegenstände bzw. Begriffe
oder Situationen führen, was den Widerspruch im besten Fall auflöst.
 Die Lösung des Phänomens basiert
hier auf einer
(optischen) Täuschung.
www.youtube.com/watch?time_continue=60&v=ExUV3GOTDqE
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Agenda
1720.04.2018
„Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ – Das Kennzahlen-Paradoxon
1 Was ist eigentlich das Problem?
2 Ein Plädoyer für Kennzahlensysteme im Controlling
3 Handlungshilfen zur Vermeidung von Widersprüchlichkeiten
4 Wie weiter?
Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018 1820.04.2018
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2. Ein Plädoyer für Kennzahlensysteme im Controlling
Effektivität & Effizienz als Controlling-Maßstab
19
Controlling wirkt durch rationalitätssichernde Überlegungen bzw. Handlungen auf
die Entscheidungsfindung bzw. den Entscheidungsvollzug anderer Akteure ein.
 Maßstab für die Rationalität sind die
 Effektivität von Handlungen und Entscheidungen sowie
 deren Effizienz
20.04.2018
Controlling als Führungsfunktion (z.B. Doku-Leiter)
= Reflexionsaufgabe
Controlling als Führungsunterstützungsfunktion (z.B. CIO, CFO)
= (abgeleitete) Informationsaufgabe
Informationsbedarf Informationsbereitstellung
Quelle: Küpper (2013), Controlling, S. 29
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2. Ein Plädoyer für Kennzahlensysteme im Controlling
Kennzahlen sind die GPS-Daten der BWL
2020.04.2018
© Butch – Fotolia.com
 Controlling = Navigationssystem
 Kybernetik: Regelung und Steuerung dynamischer Systeme
 Festlegung, mit welchen Kennzahlen optimalerweise zu arbeiten ist und
wie diese zu interpretieren sind
 Kennzahlen = Steuerungsgröße
 allein das Arbeiten mit Kennzahlen optimiert noch keine Prozesse
 „noch wenig Impulse zur Optimierung von Prozessen“ (Aussage eines RS-Anbieters)
 schlüssige Interpretation oft erst durch Kombination verschiedener Kennzahlen
 Beispiele vordefinierter Kennzahlen (Quelle: TIM RS)
- Anzahl Dokumente nach Dokumententyp, Sprache, Zeiteinheit
- Anzahl Topics nach Typ, Sprache, Zeiteinheit
- Anzahl Medienobjekte nach Typ, Dateiformat, Sprache, Zeiteinheit
- Anzahl Fremddokumente nach Typ, Sprache, Zeiteinheit
- Anzahl der Mehrfachverwendung von Objekten nach Typ, Zeiteinheit
 Einsatz von Report-Generatoren
 Prämisse: Meta-Daten
ABER: Nicht alle Phänomene sind direkt messbar!
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2. Ein Plädoyer für Kennzahlensysteme im Controlling
2120.04.2018
„Messe alles, was sich messen lässt,
und mache alles messbar,
was sich nicht messen lässt.“
Galileo Galilei
(15.2.1564 - 8.1.1643)
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2. Ein Plädoyer für Kennzahlensysteme im Controlling
Kennzahlenarten
22
Kennzahlen (manifeste Variable)
z.B. Seminargebühr, Personalkosten einer Einzelperson
z.B. Gesamtbelegschaft, Summe Personalkosten, Summe TD-Kosten
z.B. absolute Abgänge, Fehlzeiten, ÜB-Kosten minus Redundanzrabatte
z.B. Durchschnittsalter, durchschnittliche Matchraten
z.B. Anteil Perso.Kosten von Gesamt, Anteil Term-Fehler je Fehlerklasse
z.B. Krankenstand im Verhältnis zu Basisjahr, Veränderung Fehlerkosten
im Vergleich zum Vorjahr
z.B. Weiterbildungstage pro Mitarbeiter, durchschnittliche Erlöse pro MA
Manifeste Variable als Indikatoren (für latente Variable)
 latente Variable (z.B. Qualität der Dokumentation, Kundenzufriedenheit) werden über
 ein theoretisches Konstrukt (Operationalisierung: Beschreibung empirischer Phänomene)
 mittels manifester Variable (= Indikatoren) messbar gemacht
20.04.2018
Einzelwerte
Summen
Differenzen
Mittelwerte
Gliederungszahlen
Indexzahlen
Beziehungszahlen
+
-
%
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Agenda
2320.04.2018
„Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ – Das Kennzahlen-Paradoxon
1 Was ist eigentlich das Problem?
2 Ein Plädoyer für Kennzahlensysteme im Controlling
3 Handlungshilfen zur Vermeidung von Widersprüchlichkeiten
4 Wie weiter?
Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018
3. Handlungshilfen …
Unklare Kennzahlen
24
strategiegeleitete Entwicklung von Kennzahlen
 Vermeidung von Hinein-Mystifizieren vermuteter Erkenntnisse
20.04.2018
© drubig- Fotolia.com
Was will mir diese
Kennzahl sagen?
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3. Handlungshilfen …
Korrelation ≠ Kausalität
Korrelation
 (ungerichteter) Zusammenhang
zwischen zwei Variablen x und y
 Korrelationskoeffizient: „r“
liegt zwischen „-1“ und „+1“
positiv linear negativ linear
kein bzw. nicht-linearer Zusammenhang
Kausalität
 tatsächliche Auswirkung von einer
Variable x auf die Variable y
 [WENN … DANN …] - Konklusion
20.04.2018
z.B. Anzahl Dokumente
z.B.Metadatenfehler
Lineare Korrelation nach Bravais-Pearson
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3. Handlungshilfen …
Ursachen für Korrelation
26
vier mögliche Ursachen für eine Korrelation zwischen zwei Variablen („r“ ≈ ±1)
1. rein zufälliger Effekt (Scheinkorrelation)
 Klassisches Beispiel: Die Scheidungsrate im US-Bundesstaat Maine korreliert sehr stark mit dem
Pro-Kopf-Konsum von Margarine („r“ = 0,99258)
2. tatsächlicher Wirkungszusammenhang (x ⇒ y)
 Kausalität
 Dieser muss aber nicht monokausal sein, zusätzlich könnte noch
eine dritte Variable z auf y einwirken (x ⇒ y und z ⇒ y).
 Beispiel: Einhaltung von Terminologie (x) wirkt auf redaktionelle Textqualität (y),
zusätzlich wirkt die sprachliche Ausdrucksfähigkeit des Redakteurs (z) auf „y“
2. beidseitiger Zusammenhang (x ⇒ y und y ⇒ x)
 Beispiel: Bekanntheitsgrad eines Produktes (x) und dessen Verkaufszahlen (y).
2. indirekter Zusammenhang, Variable x wirkt nur über eine dritte,
nicht betrachtete Variable z, auf die Variable y
 Beispiel: Einführung eines Redaktionssystems (x) wirkt nicht direkt auf die Zufriedenheit der Kunden
mit der Produktliteratur (y), sondern nur über die redaktionelle Qualität (z)
 Beispiel: Anzahl der Metadatenfehler (y) steigt nicht mit der Anzahl der Dokumente (x),
sondern mit dem Beauftragen externer Redakteure (z)
20.04.2018
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3. Handlungshilfen …
Prüfung auf Kausalität
27
plausible Interpretation von Korrelationen auf Kausalität
 statistisches Analyseverfahren
 Kausalitätsprüfung mittels Regressionsanalyse
 Untersucht Beziehungen zwischen einer abhängigen Variable
von einer oder mehreren unabhängigen Variablen
 strukturprüfendes Verfahren (kein strukturendeckendes Verfahren),
d.h. eine vermutete Hypothese wird auf Kausalität überprüft
 pragmatische Analyseverfahren
 deduktive Logik (logisches Schließen)
 multiperspektive Diskussion (Wahrung weitgehender Objektivität)
 dialektische Argumentation (These/Antithese)
20.04.2018
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3. Handlungshilfen …
Drei Ausrichtungen im Controlling
2820.04.2018
Kosten-
Controlling
Budgeteinhaltung
in der Technischen
Dokumentation
Ziel:
finanzielles
Gleichgewicht
Kosten / Periode
z.B. Einhaltung von Zeit-
und Kostenbudgets für
Betriebsanleitungen
Effizienz-
Controlling
Effizienter Ressourcen-
einsatz in der
Technischen
Dokumentation
Ziel:
Vermeidung von
Verschwendung
Kosten / Prozess
z.B. Prozesskosten je
Erstellungsschritt von
Betriebsanleitungen
Effektivitäts-
Controlling
Erfolgsbeitrag der
Technischen
Dokumentation am
Unternehmenserfolg
Ziel:
Erfolgsbewertung
(Kosten, Nutzen)
Leistungen / Kosten
z.B. Abwendung von
Regressforderungen in
Bezug auf TD-Kosten
in Anlehnung an: Wunderer, R; Sailer, M. (1987b): Die Controlling-Funktion im Personalwesen, in: Personalführung, 20. Jg. (1987), Heft 3, S. 287–292.
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3. Handlungshilfen …
klassische Gütekriterien
30
„Empirie ohne Güte ist wie Fußball ohne Regeln“
20.04.2018
Validität
(Gültigkeit)
• Grad der Genauigkeit,
mit dem eine
Untersuchung das
erfasst (misst oder
zählt),
was sie erfassen soll
• keine systematischen
Fehler
• Negativbeispiel:
-Anzahl „reused objects“
misst die Effizienz
Reliabilität
(Zuverlässigkeit)
• Zuverlässigkeit einer
Messmethode, bei der
eine wiederholte
Untersuchung unter
denselben Bedingungen
und an denselben
Gegenständen zu
demselben Ergebnis
kommt
• keine zufälligen Fehler
• Negativbeispiel:
-veränderte Penalty-
Einstellungen
Objektivität
(Wertfreiheit)
• ein Untersuchungs-
ergebnis wird bei der
Erhebung, Auswertung
und Interpretation nicht
von den Durchführen-
den beeinflusst
• verschiedene Experten
kommen bei gleicher
Erhebung, Auswertung
und Interpretation zu
identischen Ergebnis-
sen (Intersubjektivität)
• Negativbeispiel:
-Manipulation der
Stichprobe
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3. Handlungshilfen …
weitere Gütekriterien zur Plausibilitätssicherung
3120.04.2018
Verfahrensdokumentation
• Wertlos sind aus wissenschaftlicher Sicht Erkenntnisse,
deren Erhebungsverfahren nicht dokumentiert sind (Mangel an Nachvollziehbarkeit)
• z.B. Controlling-Logik, Erhebungsmethode, Formelberechnungen, Verknüpfung mit
Assistenzdaten
argumentative Interpretationsabsicherung
• Belegen empirische Daten nicht unmittelbar evidente (offensichtliche) Sachverhalte und
müssen interpretiert werden, sind diese Interpretationen argumentativ zu begründen.
• z.B. Klärung eines Vorverständnisses, theoriegeleitete Deutung und schlüssige
Argumentation
 authentisch wirken vor allem auch Widerlegungen oder Negativdeutungen
Regelgeleitetheit
• das beschriebene Vorgehen ist systematisch und schrittweise abzuarbeiten
• Abweichungen sind zu beschreiben und zu begründen
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3. Handlungshilfen …
weitere Gütekriterien zur Plausibilitätssicherung
3220.04.2018
Nähe zum Gegenstand
• Untersuchung fußt auf realistischen Rahmenbedingungen der Arbeitswelt
• keine Labor- oder Experimentalstudien darstellen
kommunikative Validierung
• Die Gültigkeit der Egebnisse durch Rückspiegelung der Ergebnisse sicherstellen
• z.B. „Beforschte“ bestätigen die erarbeiteten Ergebnisse (diese besitzen dann eine
gewisse Gültigkeit)
Triangulation
• Aussagekraft durch Multi-Perspektivität verbessern
• gleiche Fragestellung auf unterschiedlichen Lösungswegen und auf Basis verschiedener
Datenquellen erzielen plausible Ergebnisse
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Agenda
3320.04.2018
„Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ – Das Kennzahlen-Paradoxon
1 Was ist eigentlich das Problem?
2 Ein Plädoyer für Kennzahlensysteme im Controlling
3 Handlungshilfen zur Vermeidung von Widersprüchlichkeiten
4 Wie weiter?
Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018
4. Wie weiter?
strategiegeleitete Kennzahlenentwicklung
3420.04.2018
Strategy-Map einer Balanced Scorecard
 Ziele in ihrer
Ursachen-Wirkungs-Beziehung darstellen
 Transparenz
in der Kennzahlenentwicklung
 Argumentationshilfe
 multi-perspektivisch
 Grundlage für die Überführung
in ein Kennzahlenkonzept
Kennzahlen-Workshop auf der tekom Jahrestagung 2014
Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018
4. Wie weiter?
Strategy-Map einer BSC
20.04.2018
Innovation/
Wissen
ProzesseKundenFinanzen
höhere User-
Zufriedenheit
Zahlungsmoral
verbessern
Fehlerkosten senken
Profit TechDoc
erhöhen
neue mediale
Plattformen
Einführung
Vorschlagswesen
Einführung
Richtlinien
XML-Kompetenz
erhöhen
Mitarbeiter-
Zufriedenheit steigern
Qualität verbessern
internes Wissens-
management Einführung
Projektmeeting
35
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4. Wie weiter?
strategiegeleitete Kennzahlenentwicklung
3620.04.2018
Perspektive Ziele Kennzahlen Vorgaben Maßnahmen
Finanzen
Zahlungsmoral verbessern F1.1 … … …
Fehlerkosten senken
F2.1 Fehlerkosten in %
oder €
minus 50%
lückenlöse Erfassung der
Fehlerkosten
F2.2 interne
Fehlerquote
1/10.000 Stichprobenanalyse
Profit TechDoc erhöhen F3.1 … … …
Kunden
höhere User-Zufriedenheit
K. 1.1 Kunden-
zufriedenheitsindex
x Punkte
- Erhebungskonzept
erarbeiten
- Kundenzufriedenheit
2 x im Jahr messen
neue mediale Plattformen
K2.1 … … …
K2.2 … … …
MA-Zufriedenheit steigern K3.1 … … …
… K4.1 … … …
Prozesse
Prozessqualität verbessern
P1.1 Anzahl
Kundenreklas
≤ 5% (zu Anz.
Projekten)
Einführung Mess- und
Bewertungssystem
internes
Wissensmanagement
P2.1 … … …
Einführung Projektmeetings P3.1 Meetingrythmus wöchentlich Spielregeln festlegen
… P4.1 … … …
Wissen/
Richtlinien einführen
W1.1 Anzahl
Regelmissachtungen
0%
- Richtlinien-Kompetenzen
entwickeln
- Regelverstöße messbar
machen
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4. Wie weiter?
Kennzahlenbildung und -analyse
3720.04.2018
Phase 1: Interessierende Sachverhalte
- wirtschaftliche Zielsetzungen (z.B. aus Strategie ableiten)
- Informationsbedürfnis externer Gruppen (z.B. Lieferanten, Shareholder)
- Informationsbedarf des Managements
Phase 2: Definition der Kennzahlen
- präzise Formulierung der notwendigen Kennzahlen
- Klärung mehrdeutiger Begriffe und eindeutige Berechnungsanweisungen
- Sicherstellung von Konsistenz in der Formelanwendung
Phase 3: Erhebung der Daten
- Festlegung der Informationsquellen, Metadaten und Verantwortlichkeiten
- Wahl der Erhebungsform (Zeitraum, Vollerhebung/Stichprobe, Häufigkeit)
- Gegenüberstellung der Erhebungskosten und Steuerungsnutzen
Phase 4: Analyse der Kennzahlenwerte
- Feinanalyse, Benchmarks mit Vergleichsgrößen zur Problemstellung
- Einordnung in den Sinnzusammenhang
- Ursachenanalyse (ggfs. weitere Kennzahlen, Befragungen etc.)
Phase 5: Aktionsplanung
- Ableitung und Durchführung von Maßnahmen zur Zielerreichung
- Überprüfung der Zielerreichung (z.B. Erhebung neuer Kennzahlen)
- ggfs. Anpassung von Zielen, Maßnahmen, Kennzahlen
Informationsaufbereitung
Informationsbereitstellung
Informationsbedarfsermittlung
Informationsbeschaffung
BSC-
Workshop
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4. Wie weiter?
Umgang mit Gütekriterien
38
Überprüfen Sie regelmäßig
die Glaubwürdigkeit Ihrer Kennzahlen
durch Reflektion der Gütekriterien!
20.04.2018
Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018
4. Wie weiter?
Kennzahlenarbeit ist …
3920.04.2018
Quelle: www.youtube.com/watch?v=06iuga9G9T4
… Präzisionsarbeit
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Ihre Meinung ist uns wichtig!
40
Herzlichen Dank
für Ihre Aufmerksamkeit
Sagen Sie uns bitte,
wie Ihnen der Vortrag gefallen hat.
Wir freuen uns auf Ihr Feedback
per Smartphone oder Tablet unter
http://fv13.honestly.de
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Das Bewertungstool steht Ihnen auch noch nach der Tagung zur Verfügung!
20.04.2018
Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018 41
Herzlichen Dank
für Ihre Aufmerksamkeit
20.04.2018
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Professur für Allg. BWL - Schwerpunkt Organisation,
Technologie- und Innovationsmanagement
Bismarckstraße 107 • 10625 Berlin
michael.schaffner@fom.de • www.fom.de

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  • 1. Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018 „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ Prof. Dr.-Ing. Michael Schaffner FOM Berlin Hochschule für Oekonomie & Management BIOS Dr.-Ing. Schaffner Beratungsgesellschaft mbH – Oder: Das Kennzahlen-Paradoxon – tekom Frühjahrstagung 2018 | Koblenz, 20.04.2018© liusa - Fotolia.com
  • 2. Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018 Kurzvorstellung 2 Prof. Dr.-Ing. Michael Schaffner  BIOS Dr.-Ing. Schaffner Beratungsgesellschaft mbH  Inhaber  Berater für u.a. Wissensmanagement, Technische Kommunikation, Management von Innovationsprozessen und Change-Management  FOM Hochschule für Oekonomie und Management gGmbH  Lehrstuhl „Allgemeine BWL - Schwerpunkt Organisation, Technologie- und Innovationsmanagement“  weitere Funktionen o Studiengangleiter „Technologie- und Innovationsmanagement“, Standort Berlin o wissenschaftlicher Studienleiter der FOM Open Business School (OBS), Standort Berlin o Studienleiter für Kooperation & Wirtschaftskontakte, Standort Berlin o FOM KompetenzCenter Technologie- und Innovationsmanagement (KCT), kooptierter Wissenschaftler zuvor u.a.  Geschäftsführer der euroscript-Unternehmen in Deutschland  Professor für Audiovisuelle Medientechnik, HTWK Leipzig  freiberuflicher Unternehmensberater (Gründung der Fa. BIOS im Jahr 1985)  Promotion, Themengebiet „Innovationsmanagement im Medienwesen“  wissenschaftlicher Projektleiter, Institut für angewandte Innovationsforschung IAI e.V.  Studium der Arbeitsökonomie  Studium der Nachrichten-/Automatisierungstechnik  Industriekaufmann 20.04.2018
  • 3. Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018 Agenda 320.04.2018 „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ – Das Kennzahlen-Paradoxon 1 Was ist eigentlich das Problem? 2 Ein Plädoyer für Kennzahlensysteme im Controlling 3 Handlungshilfen zur Vermeidung von Widersprüchlichkeiten 4 Wie weiter?
  • 4. Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018 420.04.2018 © bluedesign - Fotolia.com Wahrnehmung ist immer subjektiv!
  • 5. Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018 1. Was ist eigentlich das Problem Subjektive Wahrnehmung 5 Sind die Farben in den Feldern „A“ und „B“ gleich?  Schachbrett-Illusion nach Edward Adelson  oft dienen Hilfsgrößen der Erkenntnis 20.04.2018 Quelle: www.kreativrauschen.de/blog/2008/02/09/die-schachbrett-illusion-optische-taeuschung/
  • 6. Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018 1. Was ist eigentlich das Problem Subjektive Wahrnehmung 6 Was bedeutet…?  … Qualität von Sprache?  … Termintreue?  … Budgeteinhaltung? (z.B. hinsichtlich möglicher Toleranzen)  … Redundanz?  … Quote von wiederverwendeten Objekten?  …  Es braucht klar definierte Erwartungs- und/oder Messkriterien 20.04.2018
  • 7. Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018 1. Was ist eigentlich das Problem Kennzahlen sollen Objektivität schaffen 7 KPI = Key Performance Indicator = Kennzahl Quantitative Daten, die als bewusste Verdichtung der komplexen Realität über zahlenmäßig erfassbare, betriebswirtschaftliche Sachverhalte sachlich informieren sollen. Kennzahlenarten 20.04.2018 Kennzahlen Absolute Kennzahlen Verhältnis- zahlen Einzelwerte Summen Differenzen Mittelwerte Gliederungszahlen Indexzahlen Beziehungszahlen + - % Vahs, D. / Schäfer-Kunz, J.: Betriebswirtschaftslehre, 5. Aufl., Stuttgart 2007
  • 8. Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018 8 © fotomek - Fotolia.com 20.04.2018
  • 9. Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018 920.04.2018 Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018 9 © oneinchpunch - Fotolia.com
  • 10. Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018 1. Was ist eigentlich das Problem? 10 Was ist eigentlich das Problem? Verlust von Glaubwürdigkeit durch Nachlässigkeit in der Erhebung, Auswertung und Interpretation der Kennzahlen  3 Beispiele 20.04.2018
  • 11. Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018 1120.04.2018 Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018 © zsv3207 - Fotolia.com 20.04.2018
  • 12. Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018 1220.04.2018 Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018 © yuryimaging - Fotolia.com 20.04.2018 12
  • 13. Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018 1320.04.2018 Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018 © werbefoto-burger.ch - Fotolia.com 20.04.2018 13
  • 14. Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018 1. Was ist eigentlich das Problem? Paradoxon 1420.04.2018 Was passiert, wenn uns die Wirklichkeit nur vorgegauckelt wird? Aquarell von Hans Schmidt Paradoxon „Befund, eine Aussage oder Erscheinung, die dem allgemein Erwarteten, der herrschenden Meinung oder Ähnlichem auf unerwartete Weise zuwiderläuft oder beim üblichen Verständnis der betroffenen Gegenstände bzw. Begriffe zu einem Widerspruch führt.“ [Uwe Meyer: Wörterbuch der Philosophischen Begriffe]
  • 15. Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018 1520.04.2018 Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018 © alphaspirit - Fotolia.com 20.04.2018 15
  • 16. Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018 1. Was ist eigentlich das Problem? Analyse von Paradoxien 16 Erkennen und analysieren von Paradoxien  kann zu einem tieferen Verständnis der betreffenden Gegenstände bzw. Begriffe oder Situationen führen, was den Widerspruch im besten Fall auflöst.  Die Lösung des Phänomens basiert hier auf einer (optischen) Täuschung. www.youtube.com/watch?time_continue=60&v=ExUV3GOTDqE
  • 17. Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018 Agenda 1720.04.2018 „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ – Das Kennzahlen-Paradoxon 1 Was ist eigentlich das Problem? 2 Ein Plädoyer für Kennzahlensysteme im Controlling 3 Handlungshilfen zur Vermeidung von Widersprüchlichkeiten 4 Wie weiter?
  • 18. Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018 1820.04.2018 © Sergey Nivens - Fotolia.com
  • 19. Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018 2. Ein Plädoyer für Kennzahlensysteme im Controlling Effektivität & Effizienz als Controlling-Maßstab 19 Controlling wirkt durch rationalitätssichernde Überlegungen bzw. Handlungen auf die Entscheidungsfindung bzw. den Entscheidungsvollzug anderer Akteure ein.  Maßstab für die Rationalität sind die  Effektivität von Handlungen und Entscheidungen sowie  deren Effizienz 20.04.2018 Controlling als Führungsfunktion (z.B. Doku-Leiter) = Reflexionsaufgabe Controlling als Führungsunterstützungsfunktion (z.B. CIO, CFO) = (abgeleitete) Informationsaufgabe Informationsbedarf Informationsbereitstellung Quelle: Küpper (2013), Controlling, S. 29
  • 20. Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018 2. Ein Plädoyer für Kennzahlensysteme im Controlling Kennzahlen sind die GPS-Daten der BWL 2020.04.2018 © Butch – Fotolia.com  Controlling = Navigationssystem  Kybernetik: Regelung und Steuerung dynamischer Systeme  Festlegung, mit welchen Kennzahlen optimalerweise zu arbeiten ist und wie diese zu interpretieren sind  Kennzahlen = Steuerungsgröße  allein das Arbeiten mit Kennzahlen optimiert noch keine Prozesse  „noch wenig Impulse zur Optimierung von Prozessen“ (Aussage eines RS-Anbieters)  schlüssige Interpretation oft erst durch Kombination verschiedener Kennzahlen  Beispiele vordefinierter Kennzahlen (Quelle: TIM RS) - Anzahl Dokumente nach Dokumententyp, Sprache, Zeiteinheit - Anzahl Topics nach Typ, Sprache, Zeiteinheit - Anzahl Medienobjekte nach Typ, Dateiformat, Sprache, Zeiteinheit - Anzahl Fremddokumente nach Typ, Sprache, Zeiteinheit - Anzahl der Mehrfachverwendung von Objekten nach Typ, Zeiteinheit  Einsatz von Report-Generatoren  Prämisse: Meta-Daten ABER: Nicht alle Phänomene sind direkt messbar!
  • 21. Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018 2. Ein Plädoyer für Kennzahlensysteme im Controlling 2120.04.2018 „Messe alles, was sich messen lässt, und mache alles messbar, was sich nicht messen lässt.“ Galileo Galilei (15.2.1564 - 8.1.1643)
  • 22. Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018 2. Ein Plädoyer für Kennzahlensysteme im Controlling Kennzahlenarten 22 Kennzahlen (manifeste Variable) z.B. Seminargebühr, Personalkosten einer Einzelperson z.B. Gesamtbelegschaft, Summe Personalkosten, Summe TD-Kosten z.B. absolute Abgänge, Fehlzeiten, ÜB-Kosten minus Redundanzrabatte z.B. Durchschnittsalter, durchschnittliche Matchraten z.B. Anteil Perso.Kosten von Gesamt, Anteil Term-Fehler je Fehlerklasse z.B. Krankenstand im Verhältnis zu Basisjahr, Veränderung Fehlerkosten im Vergleich zum Vorjahr z.B. Weiterbildungstage pro Mitarbeiter, durchschnittliche Erlöse pro MA Manifeste Variable als Indikatoren (für latente Variable)  latente Variable (z.B. Qualität der Dokumentation, Kundenzufriedenheit) werden über  ein theoretisches Konstrukt (Operationalisierung: Beschreibung empirischer Phänomene)  mittels manifester Variable (= Indikatoren) messbar gemacht 20.04.2018 Einzelwerte Summen Differenzen Mittelwerte Gliederungszahlen Indexzahlen Beziehungszahlen + - %
  • 23. Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018 Agenda 2320.04.2018 „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ – Das Kennzahlen-Paradoxon 1 Was ist eigentlich das Problem? 2 Ein Plädoyer für Kennzahlensysteme im Controlling 3 Handlungshilfen zur Vermeidung von Widersprüchlichkeiten 4 Wie weiter?
  • 24. Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018 3. Handlungshilfen … Unklare Kennzahlen 24 strategiegeleitete Entwicklung von Kennzahlen  Vermeidung von Hinein-Mystifizieren vermuteter Erkenntnisse 20.04.2018 © drubig- Fotolia.com Was will mir diese Kennzahl sagen?
  • 25. Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018 25 3. Handlungshilfen … Korrelation ≠ Kausalität Korrelation  (ungerichteter) Zusammenhang zwischen zwei Variablen x und y  Korrelationskoeffizient: „r“ liegt zwischen „-1“ und „+1“ positiv linear negativ linear kein bzw. nicht-linearer Zusammenhang Kausalität  tatsächliche Auswirkung von einer Variable x auf die Variable y  [WENN … DANN …] - Konklusion 20.04.2018 z.B. Anzahl Dokumente z.B.Metadatenfehler Lineare Korrelation nach Bravais-Pearson
  • 26. Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018 3. Handlungshilfen … Ursachen für Korrelation 26 vier mögliche Ursachen für eine Korrelation zwischen zwei Variablen („r“ ≈ ±1) 1. rein zufälliger Effekt (Scheinkorrelation)  Klassisches Beispiel: Die Scheidungsrate im US-Bundesstaat Maine korreliert sehr stark mit dem Pro-Kopf-Konsum von Margarine („r“ = 0,99258) 2. tatsächlicher Wirkungszusammenhang (x ⇒ y)  Kausalität  Dieser muss aber nicht monokausal sein, zusätzlich könnte noch eine dritte Variable z auf y einwirken (x ⇒ y und z ⇒ y).  Beispiel: Einhaltung von Terminologie (x) wirkt auf redaktionelle Textqualität (y), zusätzlich wirkt die sprachliche Ausdrucksfähigkeit des Redakteurs (z) auf „y“ 2. beidseitiger Zusammenhang (x ⇒ y und y ⇒ x)  Beispiel: Bekanntheitsgrad eines Produktes (x) und dessen Verkaufszahlen (y). 2. indirekter Zusammenhang, Variable x wirkt nur über eine dritte, nicht betrachtete Variable z, auf die Variable y  Beispiel: Einführung eines Redaktionssystems (x) wirkt nicht direkt auf die Zufriedenheit der Kunden mit der Produktliteratur (y), sondern nur über die redaktionelle Qualität (z)  Beispiel: Anzahl der Metadatenfehler (y) steigt nicht mit der Anzahl der Dokumente (x), sondern mit dem Beauftragen externer Redakteure (z) 20.04.2018
  • 27. Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018 3. Handlungshilfen … Prüfung auf Kausalität 27 plausible Interpretation von Korrelationen auf Kausalität  statistisches Analyseverfahren  Kausalitätsprüfung mittels Regressionsanalyse  Untersucht Beziehungen zwischen einer abhängigen Variable von einer oder mehreren unabhängigen Variablen  strukturprüfendes Verfahren (kein strukturendeckendes Verfahren), d.h. eine vermutete Hypothese wird auf Kausalität überprüft  pragmatische Analyseverfahren  deduktive Logik (logisches Schließen)  multiperspektive Diskussion (Wahrung weitgehender Objektivität)  dialektische Argumentation (These/Antithese) 20.04.2018
  • 28. Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018 3. Handlungshilfen … Drei Ausrichtungen im Controlling 2820.04.2018 Kosten- Controlling Budgeteinhaltung in der Technischen Dokumentation Ziel: finanzielles Gleichgewicht Kosten / Periode z.B. Einhaltung von Zeit- und Kostenbudgets für Betriebsanleitungen Effizienz- Controlling Effizienter Ressourcen- einsatz in der Technischen Dokumentation Ziel: Vermeidung von Verschwendung Kosten / Prozess z.B. Prozesskosten je Erstellungsschritt von Betriebsanleitungen Effektivitäts- Controlling Erfolgsbeitrag der Technischen Dokumentation am Unternehmenserfolg Ziel: Erfolgsbewertung (Kosten, Nutzen) Leistungen / Kosten z.B. Abwendung von Regressforderungen in Bezug auf TD-Kosten in Anlehnung an: Wunderer, R; Sailer, M. (1987b): Die Controlling-Funktion im Personalwesen, in: Personalführung, 20. Jg. (1987), Heft 3, S. 287–292.
  • 29. Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018 3. Handlungshilfen … klassische Gütekriterien 30 „Empirie ohne Güte ist wie Fußball ohne Regeln“ 20.04.2018 Validität (Gültigkeit) • Grad der Genauigkeit, mit dem eine Untersuchung das erfasst (misst oder zählt), was sie erfassen soll • keine systematischen Fehler • Negativbeispiel: -Anzahl „reused objects“ misst die Effizienz Reliabilität (Zuverlässigkeit) • Zuverlässigkeit einer Messmethode, bei der eine wiederholte Untersuchung unter denselben Bedingungen und an denselben Gegenständen zu demselben Ergebnis kommt • keine zufälligen Fehler • Negativbeispiel: -veränderte Penalty- Einstellungen Objektivität (Wertfreiheit) • ein Untersuchungs- ergebnis wird bei der Erhebung, Auswertung und Interpretation nicht von den Durchführen- den beeinflusst • verschiedene Experten kommen bei gleicher Erhebung, Auswertung und Interpretation zu identischen Ergebnis- sen (Intersubjektivität) • Negativbeispiel: -Manipulation der Stichprobe
  • 30. Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018 3. Handlungshilfen … weitere Gütekriterien zur Plausibilitätssicherung 3120.04.2018 Verfahrensdokumentation • Wertlos sind aus wissenschaftlicher Sicht Erkenntnisse, deren Erhebungsverfahren nicht dokumentiert sind (Mangel an Nachvollziehbarkeit) • z.B. Controlling-Logik, Erhebungsmethode, Formelberechnungen, Verknüpfung mit Assistenzdaten argumentative Interpretationsabsicherung • Belegen empirische Daten nicht unmittelbar evidente (offensichtliche) Sachverhalte und müssen interpretiert werden, sind diese Interpretationen argumentativ zu begründen. • z.B. Klärung eines Vorverständnisses, theoriegeleitete Deutung und schlüssige Argumentation  authentisch wirken vor allem auch Widerlegungen oder Negativdeutungen Regelgeleitetheit • das beschriebene Vorgehen ist systematisch und schrittweise abzuarbeiten • Abweichungen sind zu beschreiben und zu begründen
  • 31. Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018 3. Handlungshilfen … weitere Gütekriterien zur Plausibilitätssicherung 3220.04.2018 Nähe zum Gegenstand • Untersuchung fußt auf realistischen Rahmenbedingungen der Arbeitswelt • keine Labor- oder Experimentalstudien darstellen kommunikative Validierung • Die Gültigkeit der Egebnisse durch Rückspiegelung der Ergebnisse sicherstellen • z.B. „Beforschte“ bestätigen die erarbeiteten Ergebnisse (diese besitzen dann eine gewisse Gültigkeit) Triangulation • Aussagekraft durch Multi-Perspektivität verbessern • gleiche Fragestellung auf unterschiedlichen Lösungswegen und auf Basis verschiedener Datenquellen erzielen plausible Ergebnisse
  • 32. Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018 Agenda 3320.04.2018 „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ – Das Kennzahlen-Paradoxon 1 Was ist eigentlich das Problem? 2 Ein Plädoyer für Kennzahlensysteme im Controlling 3 Handlungshilfen zur Vermeidung von Widersprüchlichkeiten 4 Wie weiter?
  • 33. Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018 4. Wie weiter? strategiegeleitete Kennzahlenentwicklung 3420.04.2018 Strategy-Map einer Balanced Scorecard  Ziele in ihrer Ursachen-Wirkungs-Beziehung darstellen  Transparenz in der Kennzahlenentwicklung  Argumentationshilfe  multi-perspektivisch  Grundlage für die Überführung in ein Kennzahlenkonzept Kennzahlen-Workshop auf der tekom Jahrestagung 2014
  • 34. Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018 4. Wie weiter? Strategy-Map einer BSC 20.04.2018 Innovation/ Wissen ProzesseKundenFinanzen höhere User- Zufriedenheit Zahlungsmoral verbessern Fehlerkosten senken Profit TechDoc erhöhen neue mediale Plattformen Einführung Vorschlagswesen Einführung Richtlinien XML-Kompetenz erhöhen Mitarbeiter- Zufriedenheit steigern Qualität verbessern internes Wissens- management Einführung Projektmeeting 35
  • 35. Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018 4. Wie weiter? strategiegeleitete Kennzahlenentwicklung 3620.04.2018 Perspektive Ziele Kennzahlen Vorgaben Maßnahmen Finanzen Zahlungsmoral verbessern F1.1 … … … Fehlerkosten senken F2.1 Fehlerkosten in % oder € minus 50% lückenlöse Erfassung der Fehlerkosten F2.2 interne Fehlerquote 1/10.000 Stichprobenanalyse Profit TechDoc erhöhen F3.1 … … … Kunden höhere User-Zufriedenheit K. 1.1 Kunden- zufriedenheitsindex x Punkte - Erhebungskonzept erarbeiten - Kundenzufriedenheit 2 x im Jahr messen neue mediale Plattformen K2.1 … … … K2.2 … … … MA-Zufriedenheit steigern K3.1 … … … … K4.1 … … … Prozesse Prozessqualität verbessern P1.1 Anzahl Kundenreklas ≤ 5% (zu Anz. Projekten) Einführung Mess- und Bewertungssystem internes Wissensmanagement P2.1 … … … Einführung Projektmeetings P3.1 Meetingrythmus wöchentlich Spielregeln festlegen … P4.1 … … … Wissen/ Richtlinien einführen W1.1 Anzahl Regelmissachtungen 0% - Richtlinien-Kompetenzen entwickeln - Regelverstöße messbar machen
  • 36. Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018 4. Wie weiter? Kennzahlenbildung und -analyse 3720.04.2018 Phase 1: Interessierende Sachverhalte - wirtschaftliche Zielsetzungen (z.B. aus Strategie ableiten) - Informationsbedürfnis externer Gruppen (z.B. Lieferanten, Shareholder) - Informationsbedarf des Managements Phase 2: Definition der Kennzahlen - präzise Formulierung der notwendigen Kennzahlen - Klärung mehrdeutiger Begriffe und eindeutige Berechnungsanweisungen - Sicherstellung von Konsistenz in der Formelanwendung Phase 3: Erhebung der Daten - Festlegung der Informationsquellen, Metadaten und Verantwortlichkeiten - Wahl der Erhebungsform (Zeitraum, Vollerhebung/Stichprobe, Häufigkeit) - Gegenüberstellung der Erhebungskosten und Steuerungsnutzen Phase 4: Analyse der Kennzahlenwerte - Feinanalyse, Benchmarks mit Vergleichsgrößen zur Problemstellung - Einordnung in den Sinnzusammenhang - Ursachenanalyse (ggfs. weitere Kennzahlen, Befragungen etc.) Phase 5: Aktionsplanung - Ableitung und Durchführung von Maßnahmen zur Zielerreichung - Überprüfung der Zielerreichung (z.B. Erhebung neuer Kennzahlen) - ggfs. Anpassung von Zielen, Maßnahmen, Kennzahlen Informationsaufbereitung Informationsbereitstellung Informationsbedarfsermittlung Informationsbeschaffung BSC- Workshop
  • 37. Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018 4. Wie weiter? Umgang mit Gütekriterien 38 Überprüfen Sie regelmäßig die Glaubwürdigkeit Ihrer Kennzahlen durch Reflektion der Gütekriterien! 20.04.2018
  • 38. Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018 4. Wie weiter? Kennzahlenarbeit ist … 3920.04.2018 Quelle: www.youtube.com/watch?v=06iuga9G9T4 … Präzisionsarbeit
  • 39. Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018 Ihre Meinung ist uns wichtig! 40 Herzlichen Dank für Ihre Aufmerksamkeit Sagen Sie uns bitte, wie Ihnen der Vortrag gefallen hat. Wir freuen uns auf Ihr Feedback per Smartphone oder Tablet unter http://fv13.honestly.de oder scannen Sie den QR-Code Das Bewertungstool steht Ihnen auch noch nach der Tagung zur Verfügung! 20.04.2018
  • 40. Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018Prof. Dr. M. Schaffner | „Vom Wiegen wird die Sau nicht fett!“ | tekom FT 2018 41 Herzlichen Dank für Ihre Aufmerksamkeit 20.04.2018 © pathdoc - Fotolia.com Diese Unterlagen sind ausschließlich zu Präsentationszwecken bestimmt. Alle Inhalten wurden nach bestem Wissen und Gewissen erarbeitet, etwaige Fehler gehen allein zu Lasten des Autors. Über Anregungen und Verbesserungen freuen wir uns sehr. Das Copyright liegt bei der BIOS Dr-Ing. Schaffner Beratungsgesellschaft mbH. BIOS Dr.-Ing. Schaffner Beratungsgesellschaft mbH Prof. Dr.-Ing. Michael Schaffner Körtestraße 6a • 10967 Berlin michael@schaffner.de • www.schaffner.de Tel: +49 (0)30 69 81 68 - 01 Fax: +49 (0)30 69 81 68 - 02 mobil: +49 (0)171 688 07 59 FOM Hochschule für Oekonomie & Management gGmbH Hochschulzentrum Berlin Prof. Dr.-Ing. Michael Schaffner Professur für Allg. BWL - Schwerpunkt Organisation, Technologie- und Innovationsmanagement Bismarckstraße 107 • 10625 Berlin michael.schaffner@fom.de • www.fom.de