Zusammenfassung
Als Basis für die Untersuchungen dieser Arbeit sind die grundlegenden Begriffe zu charakterisieren. Hierzu soll zunächst eine kurze Einführung in den Forschungsgegenstand gegeben und dabei u.a. auf die Historie der Begrifflichkeiten sowie auf Ziele und Schwierigkeiten bei deren Abgrenzung hingewiesen werden (vgl. Abschnitt 2.1). Im Anschluss daran ist sowohl der Wissensbegriff als auch der Begriff des Wissensmanagements im Detail zu beschreiben und zu definieren (vgl. Abschnitte 2.2 und 2.3).
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Literatur
Mit der Aufzählung wird kein Anspruch auf Vollständigkeit erhoben. Vielmehr soll zur Einführung in die Arbeit auf die unterschiedlichen Forschungsrichtungen hingewiesen werden. Für einen umfassenden Überblick verschiedener Konzepte und Ansätze zum Thema Wissen vgl. z.B. [Moser 95].
Siehe hierzu z.B. die Arbeit von Mandl et al. [vgl. Mandl 98] zum Thema Wissenspsychologie.
Für die Wirtschaftswissenschaften sind viele der Erklärungsversuche für Wissen aus der Philosophie und zum Teil auch aus der Psychologie nur von begrenztem Interesse. Beispielsweise ist es für die Ökonomie eher unerheblich, ob das vorhandene Wissen im philosophischen Sinne als wahr angesehen werden kann oder nicht [vgl. Scheuble 98, S. 12]. Wichtig ist vielmehr herauszufinden, welche Rolle Wissen bei der Erfüllung der Unternehmensziele, z.B. bei der Marktanteilsgewinnung oder der Erhöhung der Innovationsquote, spielt und wie es entsprechend entwickelt und eingesetzt werden kann. Bei der Klärung des Wissensbegriffs bedient sich die Ökonomie daher zu einem großen Teil eigener Theorien und Ansätze [vgl. Probst 99, S. 36].
Zum Ausdruck kommt diese gestiegene Bedeutung im Rahmen der Wirtschaftswissenschaften z.B. durch die Anzahl der Fachzeitschriften und Monografien, welche sich ausschließlich diesem Thema zuwenden. Vgl. die Aufzählung im Abschnitt 1.1.
Vgl. hierzu z.B. [Krcmar 91], der insgesamt sieben verschiedene Sichtweisen des Informationsbegriffes dargestellt und untersucht hat.
Eine Nachricht wird demnach als Information aufgefasst, welche sich aus einer Menge von zulässigen Zeichen zusammensetzt und zur Weitergabe bestimmt ist.
Zur Wissensdefinition sei auf den nachfolgenden Abschnitt 2.2.1.3 verwiesen.
Die Definition der Information aus syntaktischer Sicht wird nicht verwendet, da diese im wesentlichen mit dem in Abschnitt 2.2.1.1 verwendeten Datenbegriff übereinstimmt und somit keine ausreichende Abgrenzungsmöglichkeit von diesen bietet.
Für einen Überblick über bestehende Definitionen vgl. u.a. [Maier 94, S. 7].
Als Prozess oder Aktivität kommt z.B. die Wissensentwicklung in Frage, welche in Abschnitt 2.3 definiert wird.
Auch ein Eigentum von Wissen ist vorstellbar. Vgl. hierzu u.a. die einschlägige Literatur zum Thema Patente oder Intellectual Property wie z.B. [Smith 98].
Zu Möglichkeiten und Formen der Wissensrepräsentation vgl. u.a. [Ortner 00 und 00a; Reimer 91].
Für eine weitere Abbildung, die ebenfalls versucht, diesen Zusammenhang optisch darzustellen vgl. [Lehner 94, S. 94].
Andere Autoren beziehen bei einer solchen Betrachtung zum einen noch Zeichen als Vorstufe zu Daten [vgl. North 99; Rehäuser 96] oder Weisheit, Intelligenz u.ä. Begriffe als nachgeordnete Stufe zu Wissen ein [vgl. Cleveland 85; Hahn 91]. Da jedoch diese Erweiterung hier zu keinem weiteren Erkenntnisgewinn führt, wird auf eine derartige Darstellung verzichtet.
Auch Davenport [vgl. Davenport 97, S. 9; Davenport 98b, S. 45] und Dixon [vgl. Dixon 00, S. 26] benutzen in ihren Arbeiten den Begriff des Kontinuums, da Informationen und Wissen z.T. nur sehr voneinander abzugrenzen sind.
Z.B. kann das, was für eine Person Wissen ist, für eine andere Person lediglich eine Information darstellen.
für weitere Untersuchungen zur Unterscheidung von Informationen und Wissen vgl. u.a. [Kogut 92, S. 383 ff.; Langlois 97, S. 287 f.; Machlup 83, S. 644] Für eine ausführliche Darstellung unterschiedlicher Argumentationen vgl. zudem [Scheuble 98, S. 28 ff.].
Zum Ort der Wissensspeicherung gibt es sehr kontroverse Auffassungen [vgl. Blackler 95, S. 1022]. Vergleiche hierzu auch die Ausführungen zu implizitem und explizitem Wissen im folgenden Abschnitt 2.2.2.
Für eine andere Möglichkeit der Strukturierung vgl. z.B. [Bullinger 97, S. 7]. Demnach kann Wissen hinsichtlich Erkenntnisquelle, Inhalt, Ursprung, Qualität, Struktur und Funktion beurteilt werden.
Beide Kriterien gelten als qualitätsbestimmend bei der Zerlegung eines Betrachtungsgegenstandes in seine Einzelteile. Während sie bei der Aufspaltung oder Zerlegung eines physischen Gegenstandes immer gegeben sind, müssen sie bei der Strukturierung von Problemen gesondert betrachtet und geprüft werden. Zu weitergehenden Ausführungen und Problemstrukturierungsansätzen vgl. u.a. [Minto 87, S. 88].
Als weitere Kategorien werden häufig “encoded”, “embedded” oder “encultured” genannt. Für eine ausführliche Darstellung vgl. [Blackler 95].
Beide der genannten Autoren untermauern dieses Argument mit einem vergleichbaren Beispiel aus der Sprache der Eskimos. Diese haben für das Wort Schnee ca. 40 Begriffe entwickelt, deren einfache Übersetzung in eine andere Sprache und damit in einen anderen Kulturkreis nahezu unmöglich erscheint.
Für eine vollständige Auflistung der Gegensatzpaare inkl. der zugehörigen Quellenangaben vgl. [Romhardt 98, S. 28 ff.].
Polanyi wird hierzu häufig mit seiner Aussage zitiert, dass der Mensch mehr weiß als er in Worte fassen kann [vgl. Polanyi 66, S. 6 ff.]. I.d.R. wird dieses Wissen mit implizit oder tacit bezeichnet.
Dieses Wissen wird in den meisten Fällen mit explizit bezeichnet.
Vergleiche hierzu auch die späteren Ausführungen in Abschnitt 7.2 zum Zusammenspiel von implizitem und explizitem Wissen.
Die Unvollständigkeit in der Analyse würde dann auch zwangsläufig zur Unvollständigkeit der Aussagen führen (bzw. den Wert der Aussagen reduzieren). 37 Vergleiche hierzu z.B. auch die Arbeiten von Scharmer [vgl. Scharmer 99 und 01], der neben dem formalisierbaren expliziten Wissen das implizite Wissen in schwer formalisierbar und schwer feststellbar (“selftranscending”) untergliedert. Letzteres ist nicht oder nur extrem schwer formalisierbar (in ähnlicher Form auch zu finden bei [Nonaka 98; jaworski 97]).
In dieser Arbeit ist mit Betrachtungseinheit, sofern nicht ausdrücklich anders erklärt, ein Unternehmen gemeint. Zu Definition und Schwierigkeiten bei der Grenzziehung vgl. u.a. [Wiegand 96].
Für vertiefende Untersuchungen hierzu vgl. [Anderson 85; Schank 75].
Abbildung in Anlehnung an [Krogh 95, S. 420 f.].
Für einen umfassenden Überblick über die Bedeutung und Inhalte von Kernkompetenzen in der betriebswirtschaftlichen Forschung vgl. [Hamel 94b].
Vgl. Abschnitt 2.2.
Vgl. hierzu u.a. [North 99, S. 166 ff.]. Dieser unterscheidet die WM-Ansätze zudem nach den folgenden sieben Kriterien: Orientierung am Managementprozess, Berücksichtigung der Rahmenbedingungen, Bezug zu Unternehmenszielen, empirische Validierung, Instrumentarium praktischer Methoden, Implementierungsmodell und Praxisrelevanz.
Mittels dieser Strukturierung lassen sich sowohl die mit Wissensmanagement bezeichneten Ansätze als auch andere Ansätze aus der Betriebswirtschaftslehre einordnen. Z.B. ist auch beim Personal- oder Finanzmanagement zu fragen bzw. darzustellen, welche Ziele verfolgt werden, was zu tun ist und welche Hilfsmittel bei der Umsetzung zur Verfügung stehen.
Zur Darstellung von Wissen als Ressource vgl. auch nachfolgenden Abschnitt 2.3.2.1.
Ein Überblick sowie detaillierte Erklärungen finden sich bei [North 99, S. 188 ff.] sowie bei [Skyrme 97, S. 125 ff.].
Im Unterschied zur ersten Möglichkeit werden hiermit die Effekte unterschiedlicher Abschreibungspraktiken neutralisiert.
Die Berechnung des CIV erfolgt in Analogie zur Berechnung des Wertes einer Marke, d.h. wenn ansonsten vergleichbare Produkte (hier: Unternehmen) allein durch die Marke (hier: Aufbau und Nutzung der Wissensbasis) einen höheren Preis (hier: Marktwert) erzielen [vgl. North 99, S. 190 f.].
Mittlerweile bestehen auch Tendenzen, die verschiedenen Indikatoren und Zielgrößen zueinander in Beziehung zu setzen bzw. eine ausgewogene Darstellung derselben zu erreichen. Erste Arbeiten hierzu haben Kaplan und Norton [vgl. Kaplan 92, 93 und 96] mit ihrem Balanced Scorecard-Ansatz geliefert. Der schwedische Versicherungskonzern Skandia hat diesen Ansatz aufgegriffen und mit dem Skandia Navigator ein für die Praxis handhabbares Messwerkzeug entwickelt [vgl. Edvinsson 97, S. 68]. Ein theoretischer Ansatz zur Verknüpfung von Wissensmanagement und Balaned Scorecard findet sich bei [Wehner 00].
Zur Definition und Beschreibung von Geschäftsprozessen vgl. den Abschnitt 5.1.1.
Ein ähnliches Beispiel findet sich bei [Derr 99] zum Mineralölunternehmen Chevron oder auch im Abschnitt 8.2 dieser Arbeit, wo der Spezialchemikalienhersteller Buckman Laboratories im Rahmen eines ausführlichen Fallbeispiels analysiert wird.
Als Beispiele seien Portfolio-Analysen oder Nutzwertanalysen genannt. Für einen Überblick zu Methoden des Controllings im Bereich der Informationsverarbeitung vgl. z.B. [Töllner 96].
Zur Definition eines Prozesses sei auf den Abschnitt 5.1 verwiesen.
Zur detaillierten Beschreibung der einzelnen Aktivitäten in den aufgeführten Beispielen vgl. die angegebenen Quellen.
In einem späteren Aufsatz teilt Pawlowsky [vgl. Pawlowsky 98, S. 21 ff.] den ersten Schritt in die zwei separaten Teilschritte Identifikation und Generierung von Wissen, wodurch insgesamt fünf Aktivitäten entstehen.
Insbesondere der letzte Schritt könnte dabei auch als Nutzung verstanden werden, denn Wissen wird u.a. eingesetzt, um Innovationen zu erzeugen (vgl. hierzu auch den Abschnitt 5.2 sowie [Tidd 00]). Mit dem genannten Ansatz wird zudem deutlich, dass manche Autoren bereits existierende Konzepte aus BWL oder VWL unter dem Begriff Wissensmanagement subsumieren.
Zu diesen zählen das Entwickeln, Identifizieren, Verteilen, Repräsentieren, Integrieren und Nutzen von Wissen sowie die Unterstützung von Wissensprozessen.
Abbildung in Anlehnung an [Probst 99, S. 53].
Die Schritte Wissensziele und Wissensbewertung werden von Probst et al. [vgl. Probst 99, S. 57 f.] als Ergänzung des Modells betrachtet. Sie sind an dieser Stelle nicht aufgeführt, da sie schon im vorhergehenden Abschnitt 2.3.1.1.1 dargestellt und untersucht wurden.
Den Erwerb aus internen Quellen wird hingegen der Verteilung zugeordnet.
Eine detaillierte und problembezogene Analyse der Aktivitäten wird in Abschnitt 5.2 vorgenommen.
Während Werkzeuge eher einen statischen Charakter haben, sind Maßnahmen als dynamisch oder hand-lungsorientiert anzusehen. Für die Verwendung beim Wissensmanagement hat dies jedoch nur eine untergeordnete Bedeutung. In der vorliegenden Arbeit werden die Begriffe daher synonym verwendet.
Zur detaillierten Beschreibung der einzelnen Instrumente in den aufgeführten Beispielen vgl. die angegebenen Quellen. Außerdem werden einige der Systematisierungsversuche in Abschnitt 3.2 im Detail dargestellt und analysiert.
Problematisch ist jedoch u.a., dass keine allgemein anerkannte Definition für Kultur existiert [vgl. Boisot 98, S. 122]. Kulturelle Instrumente sind zudem sehr selten explizit definiert und hinreichend von anderen Instrumenten abgegrenzt. Vgl. hierzu auch die späteren Ausführungen in Abschnitt 7.3.3.2.
Mit Infrastruktur sind insbesondere auch die Räumlichkeiten gemeint, welche den Mitarbeitern für ihre Arbeit zur Verfügung gestellt werden. Vgl. hierzu z.B. die Untersuchungen von [Mort 99] und [Vischer 95 und 99]. Als Beispiel für die Bedeutung dieser Infrastruktur sei auf die Ausführungen zum Forschungs- und Ingenieurzentrum bei BMW bei [Dick 01] verwiesen.
Schüppel [vgl. Schüppel 96, S. 187 ff.] und Bullinger et al. [vgl. Bullinger 00, S. 79] nehmen eine ähnliche Abgrenzung vor, indem sie zwischen technikorientierten bzw. -zentrierten und humanorientierten bzw. -zentrierten Ansätzen unterscheiden.
Für detaillierte Ausführungen zu WM-Ansätzen basierend auf Systemen der IKT vgl. die Ausführungen in Abschnitt 3.2.
Zur Unterscheidung in Aufbau- und Ablauforganisation vgl. u.a. [Kosiol 62].
Kultur wird insofern nicht als eigenständiges und unmittelbar beeinflussbares Instrument sondern vielmehr als Ergebnis insbesondere des Einsatzes von Instrumenten der Organisation (primäre und sekundäre Gestaltungsmaßnahmen) betrachtet [vgl. Becker 00, S. 31; Skyrme 97, S. 261].
Auf Zusammenhänge zwischen WM und Informationsmanagement wird detailliert in Abschnitt 3.2 eingegangen. Zur Abgrenzung des Wissensmanagements von verschiedenen anderen Ansätzen vgl. zudem u.a. [Koulopoulos 97, S. 44 ff.; Markowitsch 00, S. 57 ff.; Willke 98, S. 64; Wilmott 98, S. 23 ff.]
Der Wissensbuchhaltung wird dabei nur eine sekundäre Rolle zuerkannt.
Je nach Ausgangssituation kann dies z.B. bedeuten, dass Wettbewerbsvorteile aufgebaut oder auch Wettbewerbsnachteile reduziert bzw. aufgehoben werden sollen.
Jede Theorie der Unternehmung stellt eine Abstraktion der realen Unternehmung dar, um deren Strukturen und Verhalten erklären zu können [vgl. Machlup 67]. Zur Darstellung verschiedener Ansätze der Theorie der Unternehmung sei auf [Picot 97] und [Grant 96] verwiesen. Für eine umfassende Darstellung bedeutender Beiträge und Enrwicklungsrichtungen auf dem Gebiet der Strategie und des strategischen Managements vgl. z.B. [Montgomery 96].
Das Kriterium der Imitierbarkeit wird zudem von einer Reihe von Autoren als maßgeblich für das Erzielen von Wettbewerbsvorteilen gesehen wird, vgl. z.B. [Reed 90; Schoemaker 92; Amit 93; Black 94].
In diesem Zusammenhang sei auf den Begriff der Kernkompetenzen hingewiesen, der sehr eng mit dem Wissensbegriff verwandt ist und für den die gemachten Ausführungen gleichermaßen gelten. Detaillierte Aussagen zum Konzept der Kernkompetenzen sind bei [Prahalad 90] und [Hamel 94c] zu finden (vgl. außerdem Abschnitt 2.2.3).
Mit dem Anerkennen von Wissen als Untemehmensressource, die gemanaged werden muss, wurden zudem auch wissensbasierte Theorien der Unternehmung entwickelt. Diese werden als eine Ausprägung bzw. Untergruppe des ressourcenorientierten Ansatzes betrachtet. Sie sollen in dieser Arbeit nicht weiter untersucht werden. Für eine Einführung in dieses Forschungsgebiet sei auf [Blackler 93a; Fransman 94; Grant 96, S. 110 f.; Reihlen 00; Scheuble 98, S. 43 ff.] verwiesen.
Auf eine umfassende Analyse der Ursachen einschließlich deren Verknüpfungen soll in dieser Arbeit verzichtet werden. Vielmehr sind einige der wesentlichen Entwicklungstendenzen herauszugreifen, um das Erarbeiten eines Verbesserungsansatzes für die im Kapitel 3 dargestellten Problemfelder zu erleichtern.
Z.B. haben Untersuchungen der Stanford University gezeigt, dass sich die Wissensmenge von 1800 bis zur Mitte des 20. Jahrhunderts versechzehnfacht hat und etwa 80 Prozent der vorhandenen wissenschaftlichen und technischen Informationen erst im 20. Jahrhundert entstanden sind [vgl. Pawlowsky 96, S. 5]. In diesem Zusammenhang sei auch auf die Studien von Schenk [vgl. Schenk 97] und die der University of California [vgl. Varian 01] verwiesen. Letztgenannte Studie versucht, die elektronisch vorhandene Informationsmenge zu quantifizieren (ein Unterschied zwischen Daten, Informationen und Wissen wird dabei nicht gemacht). Demzufolge werden z.B. jedes Jahr pro Person ca. 250 Megabyte an elektronischer Information erzeugt, d.h. weltweit insgesamt mehr als 1018 Byte.
An dieser Stelle sollen nur einige der in der einschlägigen Literatur häufig aufgeführten Merkmale aufgeführt und kurz erläutert werden. Eine problembezogene Detailanalyse erfolgt zudem in Kapitel 5.2.
Für eine vertiefende Diskussion dieses Arguments sei auf [Kappler 96] verwiesen.
Gemessen u.a. anhand des Qualifikationsniveaus der Beschäftigten. Zu weiteren Möglichkeiten sowie zu Problemen der Messung des Wissensanteils vgl. vor allem Abschnitt 3.1.2.1.
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Heckert, U. (2002). Grundlagen des Wissensmanagements. In: Informations- und Kommunikationstechnologie beim Wissensmanagement. DUV Wirtschaftsinformatik. Deutscher Universitätsverlag, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-322-89852-4_2
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