Mehr MIS heisst mehr Informationen, daraus folgen bessere Entscheidungen
- und damit hat das Unternehmen mehr Erfolg: Dies ist die Wirkungskette,
die unsere Erwartungshaltung zusammenfasst. Die Frage nach dem Wert
der Information ist überhaupt nicht trivial - denn wie kann
der Nutzen von etwas bestimmt werden, das man benutzen muss, um
diesen Nutzen abzuschätzen! Dieses Paradoxon lässt den
angeblichen Warencharakter der Information zumindest fraglich erscheinen.
Da man Information als Ware ansieht, wurde schnelle die Frage erhoben,
was uns eine Information, mit der wir ein Problem lösen wollen,
wirklich kostet und was diese Information wirklich wert ist.
Bei den Kosten einer Information sind wir uns schnell einig - aber
beim Wert, beim Nutzen einer Information fällt uns die Antwort
nicht leicht. Wir könnten annehmen, dass wir ein Problem mit
Hilfe einer verfügbaren Information besser lösen als ohne.
Und damit wäre ein Mass für die Information das Ausmass
der Ungewissheit, die mit eben dieser Information aufgehoben wird.
In diesem Zusammenhang muss man doch sehr kritisch hinterfragen,
wie man von einem ROI von 43% sprechen kann, der angeblich die Verzinsung
des bei der Entwicklung eines MIS oder Data Warehouse eingesetzten
Kapitals beziffert.
"Information" hat nun einmal keinen Wert an sich - nur
ihr Empfänger kann diesen Wert beurteilen.
Reine Erstmaligkeit, Neuigkeit einer Information (informationstechnisch:
"Rauschen") führt nämlich genauso wenig zu einer
Wirkung wie die reine Bestätigung des Vorwissens ("Redundanz").
"Information" muss also irgendwo dazwischen liegen.
Beispiel: Nehmen wir die Management-Berichte in papierner oder Bildschirm-Form
oder die Grösse eines Data Warehouses: Ihre Vervielfachung
in den letzten Jahren ist überhaupt noch keine Garantie dafür,
dass auch die Information in gleichem Masse gewachsen ist. Man kann
davon ausgehen, dass jeder Bericht einen gewissen Anteil an Neuigkeit
(Information), an Redundanz (Wiederholung) und auch an Rauschen
(Unverständlichem) enthält. Ohne ein Minimum an Information
würde er wohl vom Empfänger abgelehnt, ohne den Teil an
Redundanz (z.B. Vorjahresvergleiche) würde er nicht verstanden
werden - und das informationstheoretische Rauschen ist bei unter-schiedlichen
Empfängern nicht vermeidbar.
Von Information zu Wissen
Es erscheint also zweckmässig zu sein, zwischen Information
und Wissen zu unterscheiden, um den Wert einer Information bewerten
zu können. Und dieser Wert besteht darin, dass eine Mitteilung
eine neue (und nachprüfbare) Behauptung über das uns "interessierende"
Thema enthält, die unser Wissen erweitert. Statt "nachprüfbar"
kann auch von "vertrauenswürdig" gesprochen werden
- eine Information, der wir nicht vertrauen können, ist kaum
etwas wert. Und jetzt kommt ein weiteres Paradoxon: Dieses Vertrauen
richtet sich weniger auf den Inhalt der Information, sondern vor
allem darauf, ob man der Quelle der Information trauen kann. Damit
entsteht nun auch die Frage, ob in einem Data Warehouse oder im
Internet Wissen oder lediglich Daten gespeichert sind, aus denen
durch Interaktion für den Menschen Informationen werden, die
eventuell sein Wissen erhöhen können.
Und damit kommen wir zur grossen Herausforderung an die Gestaltung
und Aussagekraft von allen MIS-Lösungen, Planungs- und Berichtssystemen:
Man muss schon wissen, was alles gemeint sein könnte, bevor
man weiss, was gemeint ist. Oder anders ausgedrückt: Die Fragen
muss man kennen, sonst kann man mit den Antworten nichts anfangen
(Klaus Kornwachs).
Qualität von Entscheidungen
Wissen war in der Wirkungskette von oben nur Mittel zum Zweck: Kommen
wir nun mit mehr Wissen zu besseren Entscheidungen?
In Entscheidungssituationen wird mit gewissen Zielvorstellungen
zwischen Alternativen ausgewählt. Ich muss also wissen, was
ich will, um mich entscheiden zu können, und ich muss Wissen
über die Alternativen haben (Bei eindeutigen Zielen und vollständigem
Wissen gibt es keine Entscheidung mehr).
In der Praxis gibt es damit zwei Problemtypen - und Kombinationen
davon:
- Eine unscharfe Zielfunktion (wir wissen nicht so genau, was
wir wollen) führt zwangsläufig zu unsicheren und auch
zu nachträglich nicht bewertbaren Entscheidungen (!)
- Fehlendes Wissen (Unfähigkeit, schlechte Systeme) führt
zu Fehleinschätzung von Alternativen und damit Fehlentscheidungen,
Wenn wir mit unseren MIS- und Data Warehouse-Lösungen immer
bessere Informationen bereitstellen, bleibt dann für die Entscheider
zukünftig nur noch die Aufgabe der Zielformulierung - und die
Entscheidung wird trivial? Anders gefragt: Wenn man wüsste,
was man wirklich will, träfe man dann auch immer die richtige
Entscheidung?
Fazit: Auch die im schnellsten MIS oder grössten Data Warehouse
eingelagerten Informationen können ohne die richtigen Fragestellungen
nie zu richtigen Antworten führen.
