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Ausflug in die Business Analytics

Spezielle Ansätze der Anforderungsanalyse sind in der Entwicklung analytischer Informationssysteme notwendig. Unter dem Oberbegriff analytische Informationssysteme (AIS) werden die Konzepte und Technologien des Data Warehousing, Online Analytical Processing, Data Mining sowie alle darauf aufsetzenden betriebswirtschaftlichen Anwendungslösungen zusammengefasst. Das wesentliche charakteristische Merkmal der AIS in Abgrenzung zu transaktionalen betrieblichen Anwendungssystemen liegt darin, dass diese keine sich wiederholenden operativen Geschäftsprozesse unterstützen sondern der Entscheidungsunterstützung in Unternehmen dienen.

Stroh et al. (Stroh et al., 2011) beschreiben weitere besondere Rahmenbedingungen bei der Anforderungsanalyse von AIS. Demnach unterliegen AIS einer sehr hohen Heterogenität in Bezug auf die zu unterstützenden Entscheidungen und Anwendergruppen. Im Gegensatz zu transaktionalen Systemen, bei denen sich häufig wiederholende Abläufe im Fokus stehen, werden bei AIS die Informationsbedarfe unterschiedlicher Nutzergruppen betrachtet, z.B. zur Entscheidungsunterstützung im operativen Bereich der Lieferungsterminierung vs. strategischer Standortentscheidungen im oberen Management. Hinzu kommt, dass die zukünftigen Anwender aufgrund der oftmals unvollständig oder wenig strukturierten Entscheidungen häufig nur schwer ihren Bedarf an Informationen und damit die Anforderungen an das zu entwickelnde System spezifizieren können.

Stroh et al (2011) identifizieren einen Optimierungsbedarf bei der Erhebung informatorischer Anforderungen, die insbesondere auf Informationsinhalte, -qualität, - und Visualisierung fokussieren. Dem gegenüber stehen die nicht-informatorischen Anforderungen für AIS, hierzu zählen u.a. Datensicherheit, Performanz und Wartbarkeit. Diese werden in der Arbeit nicht weiter betrachtet, da sie sich nicht signifikant von denen für klassische, transaktionale Systeme unterscheiden.Die Ermittlung, Dokumentation und Aktualisierung der informatorischen Anforderungen wird bei Stroh et al (2011) und im Folgenden als IBA (Informationsbedarfsanalyse) bezeichnet.

Nach einer systematischen Literaturanalyse zu bestehenden wissenschaftlichen IBA-Ansätzen wurde von Stroh et al (2011) im Rahmen einer praktischen Analyse mittels Fragebogen erhoben, welche Teilaspekte für die Kernaktivitäten des Requirements Engineering Gewinnung, Dokumentation, Übereinstimmung, Validierung, Management von Praktikern im Kontext von IBA als erfolgskritisch eingestuft werden. Dem gegenübergestellt wurde, welche Berücksichtigung diese tatsächlich in der Praxis finden.

Das Ergebnis der Untersuchung ist Abbildung 7 zu entnehmen. Genauer betrachtet werden im Folgenden die Erkenntnisse zu den drei Variablen der Anforderungsgewinnung. Hierfür geben die Autoren jeweils die Umsetzungsabsicht der befragten Unternehmen sowie den tatsächlichen Umsetzungsgrad an. Die Variable „Bei der Gewinnung des Informationsbedarfs werden Mitarbeiter mit mittlerer Führungsverantwortung (Abteilungsleiter, Teamleiter) befragt“ erzielte einen Sollwert von 3,47, der Umsetzungsgrad weicht jedoch mit einem Wert von 2,5 deutlich ab. Die Variable „Bei der Gewinnung des Informationsbedarfs werden Ziele der Stakeholder um Umgang mit den analytischen IS ermittelt“ erzielte einen Sollwert von 3,43 und einen Istwert von 1,96. Und der Aspekt „Bei der Gewinnung des Informationsbedarfs werden künftige Soll-Bedarfe berücksichtigt“ erzielte einen Sollwert von 3,41 und einen Ist-Wert von 1,45.

Als Ergebnis des Vergleichs von wissenschaftlicher Literaturanalyse und Praxis lässt sich festhalten, dass die wissenschaftliche Literatur Ansätze zur Gewinnung von Anforderungen zwar sehr gut abdeckt. Hierzu zählen u.a. die multiperspektivische Berücksichtigung der heterogenen Stakeholder-Landschaft und das Ableiten von Informationsbedarfen aus Zielformulierungen.

Die praktische Analyse ergab hingegen, dass Unternehmen bei der Aktivität Gewinnung deutlichen Verbesserungsbedarf sehen. Hieraus leiten die Autoren die Fragestellung ab, ob vorhandenen Ansätze evtl. nur mangelhaft umsetzbar sind.

Im Ergebnis folgen die Autoren zum einen der Aussage von Pohl (2008: S. 35), dass bei Projekten, die einen gemeinsamen Gegenstandsbereich mit hohen Abhängigkeiten untereinander haben – ein Umstand, der für AIS-Projekte durch die gemeinsame Nutzung von Data Warehouses Gültigkeit besitzt - die projektspezifische Sichtweise um eine prozessspezifische ergänzt werden sollte. Ferner wird als Fazit gezogen, dass zur Optimierung von IBA bereits zahlreiche erforderliche Teilaktivitäten von bestehenden Ansätzen adressiert werden, in der Praxis jedoch noch erheblicher Handlungsbedarf besteht. Insbesondere in den Bereichen Gewinnung, Dokumentation und Management besteht weiterer Forschungsbedarf.

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