Analyse- und Auswertungssysteme dienen dazu, betriebswirtschaftliche Berichte zu erzeugen und diese aufbereitet dem Management zur Verfügung zu stellen. Die Bereitstellung vorstrukturierter Informationen geschieht dabei periodisch oder situationsadäquat im Kontext der Planung, Steuerung und Kontrolle.
Begriffsbestimmung und Anforderungsprofil von Berichtssystemen
Ein Berichtssystem ist ein Informationssystem bei dem die Präsentation von aufbereiteten Informationen zu vorgeplanten Zeitpunkten sowie nach Anforderung eines Benutzers erfolgt. Die Aufbereitung der Informationen wird dabei durch die Visualisierung von Sachzusammenhängen z. B. in Diagrammen durchgeführt [Kemper et al. 2010, S. 124f.]. Ein Informationssystem stellt in diesem Zusammenhang ein sozio-technisches System dar, das aus menschlichen und maschinellen Komponenten (Teilsysteme) besteht und dessen Ziel die optimale Bereitstellung von Informationen nach wirtschaftlichen Kriterien ist [WKWI 1994, S. 80, zitiert nach Krcmar 2010, S. 28]. Demzufolge dienen Berichtssysteme im weiteren Sinn der Überwachung der unternehmensrelevanten Funktionen und unterstützen Fachkräfte aller Führungsebenen bei der Planung, Steuerung und Kontrolle von betrieblichen Entscheidungen. Darüber hinaus können Trends analysiert und Frühwarnsignale integriert werden. Die Entscheidungsträger benutzen dabei Analyse- und Auswertungssysteme, die auf Basis von Hard- und Software Analysen und Bewertungen von Daten und Modellen durchführen sowie vorhandene Zusammenhänge aufdecken [Leßweng 2004, S. 41 f]. Neben der Funktion als Informationsinstrument besitzen Berichtssysteme auch eine Dokumentationsfunktion. Als Archivierungsinstrument dient ein Berichtssystem somit zur Speicherung historischer Entwicklungen sowie als Nachschlagewerk.
Zur Klassifikation von Berichtssystemen erstellen MERTENS/GRIESE eine Merkmalssystematik, die in einem Morphologischen Kasten eingebettet ist. Auf Basis dieser Systematik können sich Unternehmen die für sie interessanten Systeme konfigurieren und auf ihren Informationsbedarf entsprechend abstimmen. Im klassischen Berichtswesen werden Berichte hauptsächlich zu bestimmten Kalenderterminen (z. B. zum Monats- oder Quartalswechsel) generiert. Diese Berichte beinhalten Informationen zum laufenden Geschäftsbetrieb und richten sich in Form einer personenspezifischen Aufbereitung an Mitglieder der mittleren Führungsebene. Ein Entscheidungsmodell ist hierbei ebenso nicht hinterlegt wie eine Funktionskomponente für Simulationen (z. B. What-if-Rechnungen bzw. How-to-achieve-Rechnungen). Die Berichtserstattung basiert hauptsächlich auf quantitativen Informationen, die aus unternehmensinternen Datenquellen extrahiert werden. Der Anwender kann im Rahmen des klassischen Berichtswesen vorrangig nur auf vordefinierte Standardberichte zugreifen oder sich diese vom System zu bestimmten Stichtagen in Sinne eines Push-Ansatzes automatisiert zukommen und in Tabellenform präsentieren lassen [Mertens et al. 2009, S. 2 ff].
Aufgaben und Ziele von Berichtssystemen
Das Berichtssystem besitzt die Aufgabe, die Anwender ereignis- oder zeitgesteuert mit relevanten Informationen zu versorgen. Es dient damit der innerbetrieblichen Informationsübermittlung, wobei hier die Übermittlung von Führungsinformationen im Vordergrund steht. Demzufolge hat ein Berichtssystem die Aufgabe, Berichte (Reports) aus einer Datenbasis zu erzeugen und elektronisch an die entsprechenden Zielpersonen zu übermitteln und in geeigneter Form visuell darzustellen. Vor diesem Hintergrund verbindet das Berichtswesen die strategische, die operative sowie die Ausführungsebene [Becker et al. 2008, S. 229 f].
Ziel von Berichtssystemen ist es, dass dem Adressatenkreis die richtigen Informationen, in der richtigen Verdichtung, zum richtigen Zeitpunkt, am richtigen Ort und in der richtigen Form vorliegen. Da der Empfänger- und Adressatenkreis stark variiert und sich auf die Fach- und Führungskräfte aller Hierarchieebenen und Abteilungen eines Unternehmens erstreckt, ergeben sich unterschiedliche Anforderungen an Berichtssysteme aufgrund verschiedener Informationsbedarfe. Nach der Ermittlung des Informationsbedarfs müssen die zu seiner Deckung erforderlichen Daten beschafft und transformiert werden. Auf Basis einer strukturierten Datenbereitstellung wird die Durchführung von Abfragen und Analysen sowie die Erstellung von Berichten ermöglicht [Leßweng 2004, S. 41 f].
Hinsichtlich der Informationsdistribution können zwei Verfahren betrachtet werden. Zum einen können die relevanten Berichte gezielt und aktiv vom Anwender abgerufen werden (Pull-Verfahren). Zum anderen können neue Berichte anhand eines Zeitplans oder in Abhängigkeit von anderen Ereignissen direkt an den Anwender übermittelt werden (Push-Verfahren) [Mertens et al. 2009, S. 6].
Anforderungen an Berichtssysteme
Im Rahmen der Konzeption von Berichtssystemen sind im Vorfeld Anforderungen zu berücksichtigen, die als zentrale Erfolgsfaktoren für das betriebliche Berichtswesen einzustufen sind.Dazu gehören u.a. die folgenden:
“Im betrieblichen Kontext wird unter einem Bericht (Report) ein Überblick betriebswirtschaftlicher Sachverhalte zu einem abgegrenzten Verantwortungsbereich in aufbereiteter Form verstanden.”
[Kemper et al. 2010, S. 124]
- Widerspruchsfreiheit des Berichts
- Aktualität des Berichts
- Objektivität des Berichts
- Validität des Berichts
- Reliabilität des Berichts
- Aktionsorientierung des Berichts
- Benutzerorientierung des Berichts
- Visualisierungsgrad des Berichts
- Verdichtungsgrad des Berichts
- Rasche Verfügbarkeit des Berichts
Kategorisierung von Berichten
In Bezug auf die zeitliche Verfügbarkeit und Übermittlung von Informationen können nachfolgende Kategorien gebildet werden [Heinrich et al. 2004, S. 114 f]:
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Standardbericht / Standard-Reporting – Ein Standardbericht wird zu einem bestimmten Zeitpunkt sowie nach einem bestimmten inhaltlichen und formalen Schema für einen in der Regel gleichbleibenden Benutzer erzeugt.
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Abweichungsbericht – Ein Abweichungsbericht informiert nur in Ausnahmefällen, wenn definierte Vorgabewerte der Planung und zugeordnete Toleranzen über- bzw. unterschritten werden. Hierbei erfolgt eine Informationsselektion durch Filterung.
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Bedarfsbericht / Ad-hoc-Reporting – Ein Bedarfsbericht wird fallweise auf Anforderung erstellt, wenn bspw. der Informationsbedarf durch den Standard- bzw. Abweichungsbericht nicht gedeckt wird. Dabei extrahiert der Nachfrager selbständig Daten aus einem vorhandenen Bestand.
Anwendungsgegenstand von Analyse- und Auswertungssystemen
Mithilfe von geeigneten Analyse- und Auswertungssichten können für den strategischen und operativen Geschäftsbetrieb relevante Informationen erstellt und genutzt werden. Dabei ist zwischen statischen und dynamischen Analysen und Auswertungen im Berichtswesen zu unterscheiden. In diesem Kontext bieten Data Warehousing und On-Line Analytical Processing (OLAP) eine Voraussetzung für einfach zu bedienende, moderne betriebliche Berichtssysteme [Becker et al. 2008, S. 229 f].
Das statische Berichtswesen konzentriert sich auf Auswertungen von Key Performance Indicators, die in einem Kennzahlensystem abgebildet werden. „Ein Kennzahlensystem ist eine geordnete Gesamtheit von Kennzahlen, die in einer Beziehung zueinander stehen und so als Gesamtheit über einen Sachverhalt vollständig informieren.“ [Horváth 2011, S. 500]. Des Weiteren werden im Sinne des statischen Berichtswesen in Balanced-Scorecard-Systemen Auswertungen für das strategische Controlling durchgeführt, bei der jeder Perspektive Steuerungsziele zugeordnet werden, über die die Kennzahlen Aussagen treffen. Dabei können Soll- und Ist-Werte von vordefinierten Kennzahlen gegenübergestellt und somit Planabweichungen festgestellt sowie entsprechende Handlungs- und Korrekturmaßnahmen abgeleitet werden. Grundsätzlich werden hier keine Ansprüche einer Datenanalyse an das System gestellt. Stattdessen steht die Auswertung von Kennzahlen zur Planung, Steuerung und Kontrolle eines Unternehmens im Vordergrund der Betrachtung.
Ebenfalls dem Bereich des statischen Berichtswesens können Datenanalysen durch Data Mining zugeordnet werden. Hierbei werden Algorithmen und statistische Verfahren zur Entdeckung unbekannter Zusammenhänge und relevanter Sachverhalte in großen Datenvolumina genutzt, die unter anderem in Abweichungsberichten dargestellt werden können. Beim Data Mining ist die Zugriffsgeschwindigkeit nicht in dem Maße ausschlaggebend wie bei OLAP-Analysen. Der Anwender wird hierbei mit den Ergebnissen der autonom durchgeführten Mustererkennung konfrontiert und ist daher nicht bei der Hypothesenbildung, sondern bei der inhaltlichen Interpretation gefordert.
OLAP bietet hingegen die Möglichkeit anhand multidimensionaler Perspektiven auf verfügbaren Datenbeständen Analysen durchzuführen, die interaktiv und dynamisch vom Anwender gesteuert werden. Hierbei nimmt der Anwender aufgrund seiner intuitiven Navigation durch die Datenwürfel eine aktive Rolle ein und besitzt wesentlichen Einfluss auf die Auswertungsergebnisse. Diese Auswertungen können im Anschluss in Form von Berichten zur Entscheidungsunterstützung von Führungskräften genutzt werden. Zusätzlich zu den Standardauswertungen, die Ergebnisse in vordefinierter Form liefern, spielen insbesondere im Rahmen von OLAP-Analysen auch dynamisch erzeugte Ad-hoc-Berichte eine Rolle, da diese den mitunter speziellen Benutzeranforderungen erst gerecht werden. Die Benutzerschnittstelle eines OLAP-Systems dient demzufolge einer Bearbeitung sowie einer Analyse der Daten durch den Anwender, dessen Ergebnisse in einer grafischen Oberfläche präsentiert werden [Gluchowski et al. 2010, S. 146].
Abschließend ist zu konstatieren, dass sich die Klassifizierung von statischen und dynamischen Auswertungen lediglich in der Aktion der Analyse und Auswertung widerspiegelt. Je nach Bedarf kann der Anwender von OLAP-Applikationen Berichte ad hoc erstellen und somit eine schnelle und flexible Informationsversorgung generieren. Dies ist bei klassischen Kennzahlensystemen nicht möglich. Inhaltliche Weiterentwicklungen in Bezug auf obsolete Kennzahlen müssen allerdings aufgrund technologischer und organisatorischer Veränderungen auch hier garantiert werden [Kütz 2011, S. 41]. Als Oberbegriff für Data Mining und OLAP ist Business Intelligence anzuführen, der sich im Laufe der Zeit im Kontext der analytischen Informationssysteme durchgesetzt hat.
Literatur
Becker, Jörg; Seidel, Stefan; Janiesch, Christian: Analyse und Konzeption des Berichtswesens. In: WISU – Das Wirtschaftsstudium 37 (2008), Nr. 2, S. 229-233.
Gluchowski, Peter; Chamoni, Peter: Entwicklungslinien und Architekturkonzepte des OLAP. In: Chamoni, Peter; Gluchowski, Peter (Hrsg.): Analytische Informationssysteme. 4. Auflage, Berlin : Springer, 2010. DOI: 10.1007/3-540-33752-0
Heinrich, Lutz J.; Heinzl, Armin; Roithmayr, Friedrich: Wirtschaftsinformatik-Lexikon. 7. Auflage, München, Wien : Oldenbourg, 2004.
Horváth, Péter: Controlling. 12. Auflage, München : Vahlen, 2011.
Kemper, Hans-Georg; Mehanna, Walid; Unger, Carsten: Business Intelligence. 3. Auflage, Wiesbaden : Vieweg, 2010.
Krcmar, Helmut: Informationsmanagement. 5. Auflage, Berlin : Springer, 2010. DOI: 10.1007/978-3-662-45863-1
Kütz, Martin: Kennzahlen in der IT. 4. Auflage, Heidelberg : dpunkt, 2011.
Leßweng, Hans-Peter: Einsatz von Business Intelligence Tools (BIT) im betrieblichen Berichtswesen. In: Controlling 16 (2004), Nr. 1, S. 41-51. DOI: 10.15358/0935-0381-2004-1-41
Mertens, Peter; Griese, Joachim: Integrierte Informationsverarbeitung 2. 10. Auflage, Wiesbaden: Gabler, 2009.