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Theoretischer Bezugsrahmen und Untersuchungsdesign

  • Katrin Schöne
Part of the Informationsmanagement und Computer Aided Team book series (IMCAT)

Zusammenfassung

Auf die Entwicklung einer Konzeption für ein Controlling-System der Informationsinfrastruktur wirken verschiedene Einflußfaktoren. Sie lassen sich in unternehmensexterne und in unternehmensinterne Einflußfaktoren unterscheiden.

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Literatur

  1. 1.
    Vgl. Kieser/Kubicek (1992), S. 365ff.Google Scholar
  2. 2.
    Vgl. z. B. Niedermayr (1994), S. 141–147.Google Scholar
  3. 3.
    Vgl. z. B. Frese (1991) und Kieser/Kubicek (1992).Google Scholar
  4. 4.
    Vgl. Niedermayr (1994), S. 147–156.Google Scholar
  5. 5.
    Vgl. Niedermayr (1994), S. 148.Google Scholar
  6. 6.
    Vgl. Pfeiffer (1990), S. 202–203.Google Scholar
  7. 7.
    Vgl. Niedermayr (1994), S. 149–151.Google Scholar
  8. 8.
    Vgl. Krcmar (1992d), S. 13. Allerdings lassen sich bei Krcmar keine konkreten Angaben (z. B. Zusammenhangsmaße) zur Untersetzung dieser Aussage finden. Somit kann dazu im folgenden kein Vergleich mit jener empirischen Untersuchung vorgenommen werden.Google Scholar
  9. 9.
    Vgl. Kieser/Kubicek (1992), S. 292.Google Scholar
  10. 10.
    Vgl. Kieser/Kubicek (1992), S. 23.Google Scholar
  11. 11.
    Vgl. auch Niedermayr (1994), S. 212.Google Scholar
  12. 12.
    Vgl. Niedermayг (1994), S. 151.Google Scholar
  13. 13.
    Vgl. Pfeiffer (1990), S. 70–71.Google Scholar
  14. 14.
    Vgl. Liedtke(1991), S. 92ff.Google Scholar
  15. 15.
    Vgl. Krcmar (1992d) sowie Abschnitt 2.5.4.Google Scholar
  16. 16.
    Vgl. dazu auch Abb. 2–8 zur Ableitung eines Controlling-Systems.Google Scholar
  17. 17.
    Vgl. folgende Praxisberichte: Achinger/Remmel (1991); Botschatzke (1993); Gößler (1992); Haas (1992); Herrmann (1991); Herrmann (1994); Hundacker (1990); Müller/Würzner (1992); Nägeli (1990); Renz (1990); Sokolovsky (1990, 1992a, 1993a); Spannagl (1991).Google Scholar
  18. 18.
    Zur Begründung der Notwendigkeit von Controlling-Zielen vgl. auch Abschnitt 2.4.3.Google Scholar
  19. 19.
    Vgl. Krcmar (1992d), S. 9ff.Google Scholar
  20. 20.
    Vgl. Heigl (1989), S. 26ff. und Niedermayr (1994), S. 72f.Google Scholar
  21. 21.
    Vgl. Herrmann (1994), S. 241.Google Scholar
  22. 22.
    Vgl. Heinen (1991), S. 1073 und S. 1074.Google Scholar
  23. 23.
    Vgl. Hess/Sokolovsky (1993).Google Scholar
  24. 24.
    Vgl. dazu Herrmann (1991).Google Scholar
  25. 25.
    Eine klare terminologische Unterscheidung in Methoden, Verfahren, Systeme und Instrumente ist theoretisch nur schwer und praktisch kaum möglich. Zumal sich in der Praxis häufig am „Sprachgebrauch im Unternehmen“ orientiert wird (vgl. z. B. Seibt (1984), S. 103). Im Rahmen dieser Arbeit wird deshalb der Begriff Instrument als Oberbegriff verwendet.Google Scholar
  26. 26.
    Vgl. Seibt (1983a), S. 211–229.Google Scholar
  27. 27.
    Vgl. Seibt (1984), S. 103ff.Google Scholar
  28. 28.
    Vgl. Horvath (1985), S. 11.Google Scholar
  29. 29.
    Vgl. Krcmar (1992d), S. 9–10.Google Scholar
  30. 30.
    Vgl. Krcmar (1992d), S. 14–15.Google Scholar
  31. 31.
    Vgl. Haufs (1989).Google Scholar
  32. 32.
    Vgl. Kargl (1993).Google Scholar
  33. 33.
    Vgl. Seibt (1984), S. 103ff., Kargl (1993), S. 21ff. und Krcmar (1992d), S. 9ff.Google Scholar
  34. 34.
    Vgl. dazu Abschnitt 2.3.5, in dem Instrumente für das Informationsmanagement vorgestellt wurden.Google Scholar
  35. 35.
    Vgl. dazu Abschnitt 2.4.5, in dem Instrumente für das Controlling vorgestellt wurden.Google Scholar
  36. 36.
    Vgl. Seibt (1984), S. 103ff.Google Scholar
  37. 37.
    Vgl. Krcmar (1992d), S. 9–10 und S. 14–15. Instrumente die empirisch überprüft wurden, sind mit О gekennzeichnet.Google Scholar
  38. 38.
    Vgl. Kargl (1993).Google Scholar
  39. 39.
    Hierunter werden alle Instrumente, die durch sachliche Analyse für einen Einsatz im Controlling der Informationsinfrastruktur vorgeschlagen werden, zusammengefaßt. Außerdem werden die von Krcmar bereits empirisch erhobenen Instrumente mit berücksichtigt.Google Scholar
  40. 40.
    Vgl. Peemöller (1992), S. 88–90.Google Scholar
  41. 41.
    Vgl. Horvath (1990c); Krcmar (1990c) und Botschatzke (1993).Google Scholar
  42. 42.
    Vgl. Horvath (1990c); Krcmar (1990c) und Zanger (1993a).Google Scholar
  43. 43.
    Vgl. Kargl (1993).Google Scholar
  44. 44.
    Vgl. Hoppenstedt (1992).Google Scholar
  45. 45.
    Als einzige Informationsquelle kann diesbezüglich die Untersuchung von Krcmar (1992d) herangezogen werden. Dort wurde festgestellt, daß im Jahre 1991 bei 63,1 % der befragten deutschen Großunternehmen das “Informationsverarbeitungs-Controlling” implementiert war, jedoch in unterschiedlichen Entwicklungsstufen. So schließt das Ergebnis Unternehmen ein, die sowohl in Ansätzen das “Informationsverarbeitungs-Controlling” implementiert haben als auch Unternehmen, die über jahrelange Erfahrungen verfügen.Google Scholar
  46. 46.
    Es gibt nur wenige praktische Aussagen über die Zuordnung der Aufgabe Controlling der Informationsinfrastruktur im Unternehmen. Vgl. dazu auch Sokolovsky (1992) und Achinger/Remmel (1992). Die Auswahl von Auskunftspersonen aus dem Bereich Informationsmanagement erschien in diesem Zusammenhang sinnvoll, da die Informationsinfrastruktur im Unternehmen durch das Informationsmanagement vertreten wird. In Abhängigkeit von unternehmensspezifischen Stellenbezeichnungen konnten aber auch IV-Leiter bzw. EDV-Leiter oder Leiter EDV/Organisation als Auskunftspersonen in Frage kommen.Google Scholar
  47. 47.
    Atteslander(1991), S. 98.Google Scholar
  48. 48.
    Heller/Rosemann (1981), S. 49.Google Scholar
  49. 49.
    Über die Vor- und Nachteile einer Befragung vgl. Atteslander (1991); Bortz (1984) und Hafermalz (1976).Google Scholar
  50. 50.
    Hafermalz (1976), S. 22 ff.Google Scholar
  51. 51.
    So liegt die Rücklaufquote einer schriftlichen Befragung von Pfeiffer (1990) bei 35 %, von Krcmar/Feder-mann (1990) bei 30,3 %, von Hildebrand (1992) bei 5 %, von Roithmayr/Wendner (1992) bei 35 %, von Krcmar (1992d) bei 28,7 % sowie von Heinzl (1993) bei 23,3 %.Google Scholar
  52. 52.
    Hafermalz (1976), S. 33.Google Scholar
  53. 53.
    Die schriftliche Befragung wurde finanziell unterstützt vom DFG-Projekt „Entwicklung eines endbenutzer-orientierten Hypertext-Informationssystems zur Entscheidungsunterstützung in verteilten DV-Systemen“ (EUKLID-Projektgruppe an der Technischen Universität Dresden). Ein geringer Teil an Fragen wurde im Interesse des Forschungsprojektes mit in den Fragebogen aufgenommen. Vgl. Zanger/Bierschenk/Schöne (1992 und 1993).Google Scholar
  54. 54.
    Vgl. Hoppenstedt (1992).Google Scholar
  55. 55.
    Vgl. Kreienbrock (1993), S. 9.Google Scholar
  56. 56.
    Eine ähnliche Begründung der Stichprobe und der damit im Zusammenhang stehenden Repräsentativität einer empirischen Erhebung ist zu finden bei Pfeiffer (1990).Google Scholar
  57. 57.
    Zur Auswahl von Stichprobenverfahren vergleiche auch Bausch (1990).Google Scholar
  58. 58.
    Vgl. Hoppenstedt (1992). Im Handbuch der Großunternehmen werden alle deutschen Unternehmen, die nachstehende Kriterien erfüllen, als Großunternehmen verzeichnet: Unternehmen mit mindestens 100 Beschäftigten oder 10 Mio. DM Jahresumsatz, Banken mit einer Bilanzsumme von 500 Mio. DM und Versicherungen ab 50 Mio. DM Prämieneinnahmen.Google Scholar
  59. 59.
    Vgl. genaue Angaben im Statistischen Jahrbuch (1992), S. 136.Google Scholar
  60. 60.
    Vgl. Porter/Millar (1986), S. 31.Google Scholar
  61. 61.
    Im Hoppenstedt — Handbuch der Großunternehmen liegen zur Branchenstruktur keine zahlenmäßigen Angaben vor. Es wird lediglich eine Zuordnung der erfaßten Großunternehmen zur benutzen Branchenstruktur gegeben (Branchenregister). Somit ist die Grundgesamtheit anhand der Branchenstruktur schwer ermittelbar. Im Statistischen Jahrbuch erfolgt eine genaue Gliederung der Großunternehmen nach Branchen. Sie diente an dieser Stelle als Grundlage für die Darstellung der Branchenstruktur der Grundgesamtheit (vgl. Hoppenstedt 1992, Statistisches Jahrbuch 1992).Google Scholar
  62. 62.
    Vgl. z. B. Backhaus/Erichson/Plinke/Weiber (1990), S. XII-XIV oder Heiler/Michels (1994), S. 22.Google Scholar
  63. 63.
    Eine Übersicht über die einzelnen Skalen, ihre Merkmale und mögliche rechnerische Handhabungen ist z. B. bei Backhaus/Erichson/Plinke/Weiber (1990), S. XIV zu finden.Google Scholar
  64. 64.
    Vgl. dazu Benninghaus (1992), S. 27f.Google Scholar
  65. 65.
    Vgl. Heiler/Michels (1994), S. VI — VII.Google Scholar
  66. 66.
    Zur Anwendung dieser und weiter unten im Text aufgeführter SPSS-Prozeduren vgl. z. B. Schubö/Uehlin-ger/Perleth/Schröger/Sierwald (1991) und Kähler (1992).Google Scholar
  67. 67.
    Vgl. Benninghaus (1992), S. 112ff.Google Scholar
  68. 68.
    Vgl. Benninghaus (1992), S. 230ff.Google Scholar
  69. 69.
    Vgl. z. B. Bortz (1984), S. 367ff und Niedermayr (1993), S. 180ff.Google Scholar
  70. 70.
    So z. B. Backhaus/Erichson/PlinkeAVeiber (1990), S. 22.Google Scholar
  71. 71.
    Bausch (1990), S. 32.Google Scholar
  72. 72.
    Vgl. Krcmar (1992d), S. 11 und S. 13.Google Scholar

Copyright information

© Betriebswirtschaftlicher Verlag Dr. Th. Gabler GmbH, Wiesbaden 1997

Authors and Affiliations

  • Katrin Schöne

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