Geleitwort | 6 |
Danksagung | 8 |
Inhaltsverzeichnis | 9 |
Abbildungsverzeichnis | 15 |
Tabellenverzeichnis | 19 |
Abkürzungsverzeichnis | 20 |
Teil I: Exposition und Grundlegung | 22 |
1 Exposition | 23 |
1.1 Problemstellung und Ziele der Untersuchung | 23 |
1.2 Erkenntnistheoretische Annahmen und Forschungsmethode | 26 |
1.2.1 Erkenntnistheoretische Annahmen | 27 |
1.2.1.1 Realitätsverständnis | 28 |
1.2.1.2 Wahrheitstheorien und Wahrheitskriterien | 31 |
1.2.1.3 Erkenntnisquellen und Erkenntnismethoden | 33 |
1.2.2 Forschungsmethode | 36 |
1.2.2.1 Forschungsansatz | 37 |
1.2.2.2 Forschungsvorgehen und Aufbau der Arbeit | 44 |
2 Terminologische Grundlegung | 45 |
2.1 Systemtheoretische Grundlegung | 45 |
2.1.1 Systembegriff | 45 |
2.1.2 Komplexitätsbegriff | 48 |
2.2 Wissen, Daten, Informationen | 49 |
2.3 Lernen | 54 |
2.3.1 Allgemeine Struktur von Lernprozessen | 55 |
2.3.2 Die Lerntheorie Piagets | 58 |
3 Sprache, Modelle, Metamodelle | 63 |
3.1 Sprache | 63 |
3.1.2 Semantische Betrachtung von Sprache | 66 |
3.1.3 Pragmatische Betrachtung von Sprache | 69 |
3.1.4 Zusammenfassung und Schlussfolgerungen | 71 |
3.2 Modelle | 72 |
3.2.1 Allgemeiner Modellbegriff | 72 |
3.2.2 Spezielle Modellbegriffe | 75 |
3.2.2.1 Abbildungsorientierter Modellbegriff | 75 |
3.2.2.2 Konstruktivistischer Modellbegriff | 76 |
3.2.2.3 Modellverständnis der Arbeit | 78 |
3.3 Metamodelle | 81 |
3.3.1 Sprache und Metasprache | 81 |
3.3.2 Metaisierung, Metaebenen und Metamodellierung | 83 |
Teil II: Managementunterstützung und System Dynamics | 89 |
4 Management und Managementunterstützung | 91 |
4.1 Theoretische Ansätze des Managements | 91 |
4.2 Managementunterstützung | 94 |
4.2.1 Identifikation von Unterstützungspotenzialen des Managements | 95 |
4.2.1.1 Kognition | 95 |
4.2.1.2 Unterstützungspotenziale | 103 |
4.2.2 Informationsunterstützung | 104 |
4.2.2.1 Inhaltliche Anforderungen an die Informationsunterstützung | 105 |
4.2.2.2 Repräsentationsanforderungen an die Informationsunterstützung | 107 |
4.2.2.3 Zusammenfassung der Anforderungen an die Informationsunterstützung | 112 |
4.2.3 Entscheidungsunterstützung | 113 |
4.2.3.1 Entscheidungstheoretische Grundlegung | 114 |
4.2.3.2 Phasen des Entscheidungsprozesses und Anforderungen an deren Unterstützung | 118 |
4.3 Zusammenfassung und Schlussfolgerungen | 120 |
4.3.1 Zusammenfassung | 120 |
4.3.2 Schlussfolgerungen für eine Lernunterstützung des Managements | 121 |
4.3.2.1 Betrachtung der Informationsunterstützung vor dem Hintergrunddes Lernens | 121 |
4.3.2.2 Betrachtung der Entscheidungsunterstützung vor dem Hintergrunddes Lernens | 123 |
4.3.2.3 Betrachtung eines Gesamtansatzes der Lernunterstützung vor dem Hintergrund der Managementunterstützung | 125 |
5 Business Intelligence | 128 |
5.1 Begriffsabgrenzung und Begriffsverständnis | 128 |
5.2 Klassen von Business-Intelligence-Systemen | 131 |
5.2.1 Datenbereitstellung durch Data Warehouses | 133 |
5.2.1.1 Das Data-Warehouse-Konzept | 133 |
5.2.1.2 Data-Warehouse-Architektur und -Modellierung | 138 |
5.2.2 Analysesysteme | 145 |
5.2.2.1 Online Analytical Processing | 147 |
5.2.2.2 Entscheidungsunterstützungssysteme | 157 |
5.2.2.3 Analytische Modelle und integrierte Architektur für Business-Intelligence-Modelle | 159 |
5.3 Schlussfolgerungen | 161 |
5.3.1 Business Intelligence und Kognition | 162 |
5.3.2 Business Intelligence und Lernunterstützung des Managements | 163 |
6 System Dynamics | 166 |
6.1 Grundlagen des System-Dynamics-Ansatzes | 166 |
6.1.1 Gegenstand und Anwendungsgebiete | 166 |
6.1.2 Annahmen des System-Dynamics-Ansatzes | 169 |
6.1.2.1 Ontologische Annahmen | 169 |
6.1.2.2 Realitätsverständnis und methodische Annahmen | 172 |
6.1.3 Dynamische Komplexität – Entstehung und Auswirkungen | 174 |
6.1.3.1 Entstehung dynamischer Komplexität | 174 |
6.1.3.2 Auswirkungen dynamischer Komplexität | 176 |
6.2 Modellierung und Simulation dynamischer Systeme | 179 |
6.2.1 Entscheidungsprozess des System-Dynamics-Ansatzes | 179 |
6.2.2 Modellierung im Rahmen des System-Dynamics-Ansatzes | 181 |
6.2.2.1 Modellstruktur und Vorgehen des System-Dynamics-Ansatzes | 181 |
6.2.2.2 Konzeptionelle Modellierungssprachen des System-Dynamics-Ansatzes | 184 |
6.2.3 Simulation von System-Dynamics-Modellen | 188 |
6.3 System Dynamics und Lernprozesse | 190 |
6.3.1 Assimilierendes Lernen in Mikrowelten | 190 |
6.3.2 Modellieren als akkommodierendes Lernen | 192 |
6.4 Zusammenfassung und Schlussfolgerungen | 194 |
6.5 Zwischenfazit | 195 |
Teil III: Konstruktion eines modellbasierten Ansatzes zur Lernunterstützung desManagements durch Business Intelligence | 199 |
7 Analyse multidimensionaler und systemdynamischer Modellierungssprachen | 201 |
7.1 Metamodelle multidimensionaler und systemdynamischer Modelle | 201 |
7.1.1 Metamodell multidimensionaler Datenmodelle | 202 |
7.1.1.1 Gegenstand und Vorgehen der Metamodellkonstruktion | 202 |
7.1.1.2 Abstraktion vom qualifizierenden Aspekt multidimensionaler Datenmodelle | 204 |
7.1.1.3 Abstraktion vom quantifizierenden Aspekt und Metamodellmultidimensionaler Datenmodelle | 213 |
7.1.2 Metamodell systemdynamischer Flussmodelle | 217 |
7.1.2.1 Konventionen und Vorgehen der Metamodellkonstruktion | 217 |
7.1.2.2 Übersetzung der Sprachelemente der Flussmodellierungssprache | 218 |
7.1.2.3 Metamodell systemdynamischer Flussmodelle | 223 |
7.1.3 Zusammenfassung und Schlussfolgerungen | 225 |
7.2 Repräsentationsanalyse multidimensionaler und systemdynamischer Sprachen | 226 |
7.2.1 Repräsentationsanalyse von Modellierungssprachen | 227 |
7.2.2 Repräsentation multidimensionaler Datenmodelle durchsystemdynamische Flussmodelle | 231 |
7.2.2.1 Analyse des qualifizierenden Aspekts | 231 |
7.2.2.2 Analyse des quantifizierenden Aspekts | 233 |
7.2.2.3 Nicht berücksichtigte Konstrukte systemdynamischer Flussmodelle | 234 |
7.2.2.4 Zusammenfassung und Schlussfolgerungen | 235 |
7.2.3 Repräsentation systemdynamischer Flussmodelle durch multidimensionale Datenmodelle | 236 |
7.2.3.1 Analyse der Knotentypen systemdynamischer Flussmodelle | 237 |
7.2.3.2 Analyse der Kantentypen systemdynamischer Flussmodelle | 238 |
7.2.3.3 Zusammenfassung | 240 |
7.3 Zusammenfassung und Schlussfolgerungen | 244 |
8 Integration multidimensionaler Datenmodelle und systemdynamischer Flussmodelle | 246 |
8.1 Multidimensionale Repräsentation systemdynamischer Flussmodelle | 246 |
8.1.1 Multidimensionaler Aspekt der Repräsentation | 246 |
8.1.1.1 Multidimensional repräsentierte Flussmodelle auf Typebene | 246 |
8.1.1.2 Ausprägung multidimensional repräsentierter Flussmodelle durch Simulation und Parametervariation | 248 |
8.1.2 Hierarchischer Aspekt der Repräsentation | 251 |
8.1.3 Fallbeispiel | 253 |
8.1.4 Schlussfolgerungen | 256 |
8.2 Integration von Flussmodellen mit multidimensionalen Datenmodellen | 257 |
8.2.1 Modellintegration | 257 |
8.2.2 Fallbeispiel | 261 |
8.2.3 Schlussfolgerungen | 265 |
8.3 Einordnung in die integrierte Architektur für BI-Modelle | 265 |
8.3.1 Logische Datenmodelle | 266 |
8.3.2 Datenflüsse | 271 |
8.4 Schlussfolgerungen | 273 |
9 Integrierte Lernunterstützung des Managements durch Business Intelligence | 275 |
9.1 Integrationsrahmen | 275 |
9.2 Teilfunktionen eines Prozesses der Lernunterstützung des Managements | 278 |
9.2.1 Lernimpuls | 278 |
9.2.1.1 Lernimpuls auf Typebene | 279 |
9.2.1.2 Lernimpuls auf Ausprägungsebene | 282 |
9.2.2 Assimilation | 284 |
9.2.3 Akkommodation | 286 |
9.2.4 Habitualisierung | 288 |
9.3 Fallbeispiel | 293 |
9.3.1 Szenario 1: Assimilation | 293 |
9.3.2 Szenario 2: Akkommodation | 295 |
10 Fazit | 299 |
10.1 Zusammenfassung der Arbeit | 299 |
10.2 Erweiterungsvorschläge | 300 |
Anhang 1: Fallbeispiele | 302 |
Anhang 1a: OLAP-Würfel zum Vertriebsreporting | 302 |
Anhang 1b: Flussmodell zur Produktdiffusion | 303 |
Anhang 2: Archetypisches Verhalten dynamischer Systeme | 308 |
Literaturverzeichnis | 310 |