Die komplexitätsbedingte Zunahme der Ressourcen- und Kostenintensität innovativer BI-Lösungen hat die Sicherstellung einer anforderungsoptimalen Gestaltung von BISystemen zu einer der vordringlichsten Aufgaben in BI-Projekten werden lassen. Unternehmen stehen damit vor der Herausforderung, Anforderungen zutreffend zu erheben und zu definieren. Hier besteht gerade im Kontext der operativen BI noch erheblicher Forschungsbedarf. Der vorliegende Beitrag stellt einen Ansatz vor, im interdisziplinären Brückenschlag das Konstrukt der Situation Awareness als ein Artefakt aus den Kognitionswissenschaften für das Requirements Engineering bei der Gestaltung von entscheidungsunterstützenden Informationssystemen in operativen Handlungskontexten nutzbar zu machen. Dabei wird ein Forschungsansatz skizziert, der eine Methode zur zielorientierten Anforderungsanalyse generieren soll. Dem Ansatz liegt die Annahme zugrunde, dass für Handelnde in dynamischen, operativen Entscheidungssituationen der Zustand ihrer Situation Awareness der erfolgsbestimmende Faktor ist.
Das primale Maß für den Erfolg eines Softwaresystems ist der Grad zu dem es den
Zweck erfüllt, für den es gedacht ist
Unter den intensiver werdenden Wettbewerbsbedingungen ist es heute mehr denn
je erforderlich, eine große Menge an Signalen, Sensordaten, Nachrichten und
Informationen zu erfassen, zu integrieren, zu sortieren, zu speichern und aufzubereiten.
Dabei gilt es die Balance zwischen Information-„Overload“ und -„Underload“
Ist das Konstrukt der Situation Awareness zur Ableitung von Gestaltungsempfehlungen für die Konstruktion von operativen BI-Systemen geeignet und wenn ja, welche Anforderungen an die funktionale Konstitution dieser Systeme lassen sich aus seiner Anwendung gewinnen? Der Versuch der Beantwortung der Forschungsfrage beinhaltet das Potenzial zum einen Erkenntnisse für die Gestaltung von OpBI-Systemen für die Praxis zu generieren. Zum anderen können die aus Wissenschaft und Praxis stammenden Vorschläge für die Konzeption von OpBI-Systemen auf ihre Fähigkeit untersucht werden, inwiefern sie die Entscheidungsunterstützung im operativen Kontext verbessern. Neben der Konstruktion einer Methode zur zielorientierten Informationsbedarfsanalyse für operative Entscheidungssituationen, erscheint daher der Versuch lohnenswert, das Konstrukt der SA als Vehikel für die Untersuchung von OpBI-Konzeptionen einzusetzen. Das Erkenntnisziel der Forschungsarbeit lautet dementsprechend:
Ziel ist die Ableitung einer Methode zur Situation Awarenessorientierten Anforderungsanalyse zur Vorbereitung der Gestaltung von Operational Business Intelligence-Systemen, die an Anwendungsfällen validiert und in den Prozess der systematischen Konzeption von BILösungen integriert ist.
Nachdem das Ziel der Arbeit in der Konstruktion einer Methode besteht, liegt es
nahe, das gestaltungswissenschaftliche Paradigma zugrunde zu legen, dessen
Einsatz hinlänglich als Design Science Ansatz bekannt und beschrieben ist.
3.1
Innovative BI-Architekturen, die Entscheidungsunterstützung im operativen Kontext – also während der Prozessausführung – realisieren sollen, firmieren derzeit unter Begriffen wie
Operational BI
Im Vordergrund dieser Arbeiten stehen dabei regelmäßig Architekturblaupausen und Vorschläge für die technische Realisierung entsprechender Anwendungen. Zur Gestaltung innovativer BI-Architekturen für die Unterstützung operativer Geschäftsprozesse steht damit eine Reihe von technisch orientierten Vorschlägen auf infrastruktureller Ebene bereit.
Die vorgeschlagenen Architekturen setzen zwar unterschiedliche inhaltliche Schwerpunkte, haben schließlich jedoch als gemeinsames Ziel, Informationen aus äußerst heterogenen Quellen (Situational BI), unter Einhaltung möglichst geringer Latenzzeitengrenzen (Event-driven BI, Real-time BI), prozessbezogen (Processcentric BI) zu erschließen, zu integrieren und aufgabenadäquat bereit zu stellen. 3.2
Abbildung 1: Endsleys Modell zur Situation Awareness in dynamischen
Entscheidungssituationen
Abbildung 1 stellt ein von
Aus Sicht der Kognitionswissenschaft muss das Ziel von BI-Systemen im operativen
betrieblichen Kontext in der Beförderung von SA in Entscheidern liegen. Grundlage
hierfür ist die Wahrnehmung aller relevanten Daten und Informationen der
Systemumwelt, der Systemelemente und ihrer Beziehungen innerhalb des relevanten
soziotechnischen (Teil-)Systems. Diese gilt es zu erfassen, zu integrieren, zu
harmonisieren, zu sortieren, zu filtern und zu visualisieren (Level 1 SA). Die besondere
Herausforderung hierbei liegt in der kontinuierlich steigenden Heterogenität der
Wahrnehmungselemente
Daten aus historischen Data Warehouse Datenbeständen
Die Dynamik operativer Entscheidungssituationen erfordert in der Regel eine
besonders zeitnahe Integration und Bereitstellung der für die Entscheidungsfindung
notwendigen Erkenntnisse
In einem exemplarischen Call Center Szenario stiftet einem Disponenten die Information, dass das Anrufvolumen (Anzahl eingehender Anrufe pro Minute) derzeit eine gewisse Höhe relativ wenig Nutzen. Es sei denn, er hat auf Grund seiner Erfahrung ausreichend Wissen um diese Information in den historischen und situativen Kontext zu setzen. Weit größeren Mehrwert hat diese Information, wenn sie eingebettet in den Tagesverlauf und im Vergleich zur Historie vergangener Tage visualisiert wird. Damit lässt sich die Einsicht, dass momentan ein außergewöhnlich hohes Anrufaufkommen vorliegt, im besten Fall sofort intuitiv erfassen. Entsprechend kann der Disponent seine Mitarbeiter anhalten, die Gesprächsdauer temporär möglichst kurz zu halten. Diese können beispielsweise die Anweisung erhalten, von Kundenumfragen zur Servicezufriedenheit abzusehen bis das Aufkommen wieder auf Normalmaß zurückgegangen ist.
Doch auch wenn alle Bedingungen für das Verständnis der Systemumwelt erfüllt sind, verfügt ein Akteur immer noch nicht über Level 3 SA. Hierzu sind Möglichkeiten zur Prognose potenzieller Prozesszustände in der Zukunft erforderlich. Im Kontext der BI stehen Werkzeuge und Techniken der statistischen Prozesskontrolle, des Data Minings und der Simulation für diese Aufgaben zur Verfügung. Sie bieten operativen Akteuren Unterstützung für die Analyse der Auswirkungen verschiedener Handlungsalternativen auf ihre Systemumwelt. Die Herausforderung besteht hier darin, dass in den hier relevanten niedrig-Latenzzeit-Szenarien, die Kompliziertheit der Werkzeuge ein großes Hindernis für ihren effektiven Einsatz darstellt. Entsprechend hohe Bedeutung muss bei der Gestaltung von OpBI-Lösungen der Ergonomie der Benutzerschnittstelle beigemessen werden.
Dem Disponenten im Beispiel würde es für sein Situationsverständnis erheblichen Gewinn bringen, könnte es auf einem Display oder Dashboard Trends bezüglich der Entwicklung des Anrufaufkommens frühzeitig antizipieren. Die benötigten Informationen stammen in diesen Fall beispielsweise aus vordefinierten Regressionsanalysen, die unter Einbeziehung verschiedener Umweltfaktoren (Jahres- und Tageszeit, Berücksichtigung von Marketingaktionen) generiert und mittels Trendlinien dargestellt werden. Weiterhin könnten auf dem Dashboard Kennzahlen als Ergebnis der Berechnung von Optimierungsmodellen für das aktuell angemessene Verhältnis von Anrufdauer, Anzahl aktiver Mitarbeiter und Anrufaufkommen vorgeschlagen werden.
Auf Basis vorstehender Ausführungen lässt sich OpBI funktional wie folgt definieren: Operational Business Intelligence (OpBI) ist eine sozio-technische Funktion von Organisationen, die der Unterstützung und Automatisierung zeitkritischer Entscheidungen in betrieblichen Prozessen durch die zeitnahe und aufgabenorientierte Bereitstellung situativ relevanter Erkenntnisse auf Basis der Integration interner historischer, aktueller und prognostizierter prozessualer Ablaufdaten sowie prozessexterner Kontextinformationen dient. OpBI unterstützt Entscheider in operativen betrieblichen Prozessen darin, Informationen über relevante Systemelemente wahrzunehmen, aktuelle Systemzustände zu verstehen und zukünftige zu antizipieren. Auf diese Weise ermöglicht OpBI operativen Akteuren, proaktiv situationsadäquate Allokationen in zeitkritischen, dynamischen Entscheidungssituationen vorzunehmen. 5
Der Abriss des Forschungsansatzes kann im Rahmen dieses
Research-in-ProgressBeitrags etliche Punkte nur streifen. Festzuhalten bleibt, dass für die Konzeption
und Evaluation der OpBI die Perspektive der Kognitionswissenschaft, mit dem
Konstrukt der SA, ein ergiebiges Feld für Forschungsimpulse liefert. OpBI ist dann
nützlich, wenn sie Entscheider in operativen Handlungskontexten beim Aufbau ihrer SA
unterstützt. Dazu muss sie bestimmte Funktionen mitbringen, die technisch
anforderungsoptimal umgesetzt werden müssen. Mit dem SA-Ansatz liegt ein Konzept
vor, welches das Potenzial bietet, die erforderlichen Gestaltungsrichtlinien
abzuleiten und den Erfolg des Einsatzes von BI-Initiativen in operativen Kontexten zu
messen
Es deutet sich an, dass sich aus der Konzeptualisierung der OpBI als Vehikel zur Beförderung der SA in Entscheidern, klare Forderungen bezüglich der Konstitution und Morphologie von OpBI-Systemen gewinnen lassen. Damit erschließt sich die Möglichkeit, eine Präzisierung und Formalisierung der BI-Forschung im Hinblick auf die definitorische Konkretisierung ihrer Begriffswelten vorzunehmen, die bisher v.a. aus der Praxis übernommen wurden. Die Signifikanz des Forschungsansatzes muss nun in weiteren Schritten konkretisiert, exemplifiziert und validiert werden. Die Basis hierfür wurde durch die Aufarbeitung des Literaturbestandes bereits gelegt.
Der nächste Schritt besteht nun in der detaillierten Beschreibung der Methode und
ihrer anschließend Demonstration mittels einer zielorientierten,
entscheidungszentrierten Modellierung anhand beispielhafter Anwendungsfälle, etwa aus dem
Produktions-