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Dies kann nur durch einen Implementierungsan-
satz sichergestellt werden, der die unterneh-
mensspezifische Bedarfsdeckung sicherstellt. In
mehrstufigen Konzernen hat sich folgende Me-
thode bewährt, die sich auch als Matrix – Kenn-
zahlen nach organisatorischen Ebenen – darstel-
len lässt (siehe Abbildung 11).
Auf Konzernebene werden die Ziele auf Basis
der
Anforderungen der Stakeholder
sowie
aus den
Einflüssen des Marktumfeldes
be-
stimmt und daraus
steuerungsrelevante
Kennzahlen
abgeleitet. Aus den Konzernzielen
werden die einzelnen Ziele der Geschäftsberei-
che abgeleitet und erneut mit dem relevanten
Marktumfeld abgeglichen und ggf. angepasst.
Diese Kaskadierung der Ziele erfolgt entlang
der gesamten Organisationsstruktur von der
Konzern- über die Einzelunternehmens- und die
Geschäftsprozessebene bis hin zu einzelnen
Abteilungen, jeweils unter Berücksichtigung der
relevanten Stakeholder-Anforderungen und
Markteinflüsse.
Durch einen solchen Prozess kann man auch
die Strategiekonformität von Budgets und die
Themen und Inhalte von Performance-Reviews
definieren und im Idealfall sofort mit Vergü-
tungsregelungen koppeln. Abbildung 12 zeigt
eine Matrix mit Kennzahlen für eine organisato-
rische Ebene, inklusive der Angabe der Periodi-
zität und Auswertungssichten.
Nachdem der inhaltliche Teil geklärt ist, kommt
es darauf an, die
IT-Architektur
derart
anzu-
passen
, dass die benötigten Kennzahlen auto-
matisiert und damit fehlerfrei und effizient an
die jeweiligen organisatorischen Einheiten ge-
liefert werden können (vgl. Abbildung 13).
Die Darstellung der Management-Informationen
erfolgt in
Reporting- und MIS-Frontends
.
Diese beziehen die Informationen aus einer
„Intelligenzschicht“
. Intelligent deshalb, weil
die BI-Tools dieser Ebene die Berechnungs-
und Simulationslogiken für Kennzahlen und
Maßnahmen anbieten müssen. Die Intelligenz-
schicht ist aber kein Warehouse, da hier in der
Regel nur Daten für begrenzte Zeiträume (z. B.
Actuals und Vorjahr sowie Plan-/Forecastdaten)
gehalten werden. Die Intelligenzschicht ver-
sorgt sich idealerweise aus einem zentralen
Datenpool. In diesem Datenpool (z. B. ein
Warehouse) werden die Daten fehlerfrei, berei-
nigt und sauber strukturiert abgelegt. Hierzu
werden die Daten aus den internen und exter-
nen Quel len in einem Datentransforma-
tionsprozess harmonisiert und ggf. verdichtet.
Eine BI-Strategie, welche eine solche Architek-
tur – in Abhängigkeit der jeweiligen, unterneh-
mensspezifischen Ausgangssituation – inhalt-
lich definiert, stellt somit das Bindeglied zwi-
schen der Unternehmensstrategie und einer
leistungsfördernden IT-Architektur dar.
Zusammenfassung
Für den handelnden Manager lassen sich daher
folgende Empfehlungen ableiten:
°
Lösen Sie sich von „out-of-the-box-Hoff-
nungen“ –
das
Performance Measurement
System gibt es nicht.
°
Klären Sie die Anforderungen und Rah-
menbedingungen, auf die Ihr Performance
Measurement System trifft.
°
Wählen Sie denjenigen Ansatz, der Ihren An-
Abb. 8: An Geschäftsprozessen orientierte Mess-Systematik
Abb. 9: Systemvergleich
System
Hauptstärke
Hauptschwäche
SMART
Verbindung der Unternehmens-
ziele mit operativen Performan-
ce Indikatoren
Es liefert kein Vorgehen, um die Key Perfor-
mance Indicators (KPIs) zu bestimmen.
Balanced
Scorecard
Integriert verschiedene Sichten
auf Top-Management-Ebene
Schwächen in der Umsetzungsorientierung
TOPP
Integrierte Profitabilitätssteue-
rung plus Analyse der Zukunfts-
fähigkeit des Unternehmens.
Beantwortung des Fragebogens sehr arbeits-
intensiv, Unternehmensspezifität gering.
AMBITE
Durch den generischen Ansatz
ist es für fast jede
Unternehmensgröße
anwendbar.
Insbesondere bei den Performance Indikato-
ren auf unteren (operativeren) Ebenen sind
Benchmarks kaum aussagefähig, da die Pro-
zesse inhaltlich verschieden laufen.
ENAPS
Verbindet alle Vorteile der Vor-
gängersysteme (TOPP, AMBITE)
Bietet einen sehr großen Pool an möglichen
Performance Indikatoren, bei denen die Aus-
wahl der für das Unternehmen passenden
jedoch noch vorzunehmen ist.
Abb. 10: Performance Measurement System – Optimierungslogik
Schritt 1
Erfolgs-
faktoren des
Unternehmens
Schritt 2
Performance
Measurement
Raster
Schritt 3
Kennzahlen-
selektion
Schritt 4
Audit
Schritt 5
Implemen-
tierung der
Kennzahlen
Regelmäßige Überprüfung
Schritt 6
CM November / Dezember 2010