Unterstützung des strategischen Öko-Controllings durch den Einsatz

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EnviroInfo 2013: Environmental Informatics and Renewable Energies
Copyright 2013 Shaker Verlag, Aachen, ISBN: 978-3-8440-1676-5
Unterstützung des strategischen Öko-Controllings durch den
Einsatz von Data-Warehouse-Systemen
Miada Naana1, Horst Junker2
Abstract
Das Umweltmanagement erhält durch die Anforderungen der nachhaltigen Entwicklung eine wachsende Bedeutung
für Unternehmen, zumal damit die Aufgabe verbunden ist, Umweltgefahren zu reduzieren und Lösungen für die Ressourcenknappheit zu finden. Es sollte daher ein ökologisches und wirtschaftliches Gleichgewicht in Unternehmen
erreicht werden. Durch diese Situation hat sich das Bedürfnis ergeben, negative Umwelteinwirkungen von Unternehmensaktivitäten frühzeitig zu erkennen, Schwachstellen zu ermitteln sowie die Umweltleistung der Unternehmen
zu verbessern. Darüber hinaus wird das Öko-Controlling auf der strategischen Ebene eingesetzt, um soziale, ökologische und ökonomische Unternehmensziele zu fördern. Die Defizite in der Bereitstellung und Verarbeitung geeigneter
Informationen innerhalb des Führungssystems verringern aber die Möglichkeit, geeignete strategische Entscheidungen zu finden und gleichzeitig langfristige Umweltziele zu realisieren. In diesem Beitrag wird grundsätzlich die Bedeutung des strategischen Öko-Controllings und dessen Anforderungen an eine sekundäre Datenbank (DWH) für die
Datensammlung, -aufbereitung -bereitstellung und -verarbeitung sowie für die Auswertungsmöglichkeiten erläutert,
um strategische Informationen zu liefern und geeignete umweltbezogene Entscheidungen zu finden und zu treffen.
Kennwörter: Strategisches Öko-Controlling, Data-Warehouse, Informationsversorgung, Informationsanalyse, OLAP-Technologie.
1.
Einleitung
Öko-Controlling ist ein strategischer Ansatz zur Bearbeitung von Umweltaktivitäten und schlägt bezüglich
umweltrelevanter Vorgänge ein Verfahren mit verschiedenen Schritten von der Festlegung des Ziels und
der Formulierung einer Strategie bis zum Datenmanagement, zur Entscheidungsunterstützung, Steuerung,
Kontrolle, Umsetzung und Kommunikation vor (vgl. Sturm & Müller 2000, S. 4). Hier berücksichtigt das
Öko-Controlling systematisch die Aufgaben von der Formulierung der Ziele und der Strategie bis zur Implementierung der Strategie und der Realisierung der Ziele, zudem nicht nur quantifizierte Größen berücksichtigt, sondern auch qualitative Faktoren einbezogen werden sollten. Diese Aufgaben werden sowohl auf
operativer als auch auf strategischer Ebene des Öko-Controllings durchgeführt und nicht isoliert betrachtet. So erhalten operative Fragestellungen ihren Sinn erst im Lichte einer Strategie und umgekehrt
schwingt bei strategischen Fragestellungen immer auch die Frage der operativen Machbarkeit mit. Daher
kann festgestellt werden, dass die Verbindung der operativen Ebene mit einer strategischen Ebene im
Öko-Controlling eine große Bedeutung besitzt.
Auf diesem Gebiet benötigt der umweltorientierte Entscheidungsspielraum der Betriebe eine langfristige Prognose und Planung hinsichtlich der Entwicklung des Bedarfs. Die Defizite in der strategischumweltorientierten Dimension innerhalb des Führungssystems verringert aber die Möglichkeit, geeignete
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strategische Entscheidungen zu finden und gleichzeitig langfristige Umweltziele zu realisieren. Strategisches Öko-Controlling kann systematisch über umweltbezogene Zukunftschancen und -risiken in Unternehmensbereichen berichten, langfristig-ökologische Unternehmenspolitik in eine entsprechende Richtung
lenken und somit geeignete Strategien und Maßnahmen ableiten (vgl. Naana & Junker 2012a). Es ist ein
passender Ansatz, um die strategischen ökologischen und ökonomischen Ziele zu verwirklichen und damit
zielorientierte Entscheidungen des Umweltmanagements zu treffen und zu unterstützen. Der Einsatz eines
strategischen Öko-Controlling-Systems ist darüber hinaus unabdingbar für die Identifikation und Festlegung langfristiger, produktionsbezogener Umweltschutzpolitik, um die Bedürfnisse relevanter Anspruchsgruppen zu berücksichtigen und die zum Umweltschutz und zu größeren Wettbewerbschancen führenden
Innovationen der Produktion zu gewährleisten.
2.
Strategisches Öko-Controlling auf Basis des Data-Warehouses
Aufgrund der Tatsache, dass die ökonomisch-umweltorientierten strategischen Zwecke des Unternehmens
berücksichtigt werden, sollen strategische Entscheidungen erfolgreich unterstützt und getroffen und damit
passende Informationen generiert werden. Vor allem sind die Datenhaltung und die Befriedigung des Informationsbedarfs im Management notwendig. Hierbei hat das strategische Öko-Controlling die Aufgabe,
ökologische und ökonomische Informationen in strukturierter Form bereitzustellen und somit eine Vielzahl von Kennzahlen zu bilden. Bemerkenswert ist allerdings, dass es kaum oder gar keine Initiativen zur
Integration der beiden Informationsbedürfnisse in einem Datenpool gibt. Die Schwierigkeiten liegen in
verschiedenen Aspekten:
- Identifikation geeigneter Datenquellen,
- Datensammlung, -aufbereitung und -analyse,
- Geeignete Reaktionsmöglichkeit bei zukünftigen Veränderungen.
Die Informationsbedürfnisse des strategischen Öko-Controllings sind relevant für die Anforderungen
von internen und externen Anspruchsgruppen des Unternehmens. In diesem Kontext werden die Datenquellen dieses Systems durch operative Systeme, Gesetze und Verordnungen, Stoffdatenbanken sowie
durch Hintergrundgespräche mit Wissenschaftlern und Umweltgruppen bedient. Außerdem sollen bezüglich der Anforderungen der Entscheidungsträger nicht nur aktuelle Daten aus operativen Systemen, sondern es müssen auch historische Daten gespeichert werden.
Damit automatisierte Datenverarbeitung und -analyse für die Anforderungen des Managements ermöglicht sowie die Kennzahlen systematisch realisiert und somit der Informationsbedarf des strategischen
Öko-Controllings effizient behandelt
Datenmanagement-Infrastruktur 3 für die Datensammlung, -aufbereitung, -verarbeitung und -analyse benötigt und darüber hinaus bei Bedarf über geeignete Reaktionsmöglichkeiten verfügt. Im Anschluss an diese Infrastruktur
Warehouse einsetzen. Der Begriff Data-Warehouse (DWH) wurde von William H. Inmon geprägt. Es
wird häufig synonym mit dem Begriff Data-Warehouse-System (DWHS) verwendet.
is a subject-oriented, integrated, time-variant, nonvolatile collection of data in support of manag
decision-making process (Inmon 1996, S. 33). Es kann durch seine Extraktions-, Transformations- und
Ladeprozesse geeignete Daten liefern. Es lassen sich mittels des DWHs geeignete Datenbanken vernetzen
und aufbauend auf bestimmten Kriterien eine Vielzahl von Kennzahlen definieren und aufbauen, um multidimensionale ökologische und ökonomische Aspekte übergreifend auszuwerten. Das Data-Warehouse
hat eine hohe Performance und eine besondere Bedeutung bei der Datenverarbeitung und würde im Zusammenhang mit dem strategischen Öko-Controlling für die Interpretation der gesammelten historischen
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Die Datenmanagement-Infrastruktur umfasst die Bereitstellung der benötigten Daten in angemessener Qualität, um geeignete
Kennzahlen systematisch zu realisieren, entsprechende Informationen zu generieren und somit passende Entscheidungen zu treffen (vgl. Bange 2009, S. 173).
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Umweltdaten und für die Bildung von Kennzahlen sorgen. Diesbezüglich ermöglicht es das DWHS im
strategischen Öko-Controlling, die folgenden Punkte zu befriedigen:
- DV-Unterstützung
- Analysetätigkeit
2.1.
DV-Unterstützung
Der Einsatz des DWHs ist eine geeignete Methode für die DV-Unterstützung (vgl. Bauer & Günzel 2004).
Es kann im Allgemeinen die folgenden Möglichkeiten realisieren, siehe (Kemper et al. 2004); (Bange
2009); (Oehler 2006):
- Es kann auf der Basis der heterogenen Datenquellen integrierte Datenbestände zu einer inhaltlichen
Datensammlung zur Verfügung stellen.
- Daten können auf beliebige Verdichtungsstufen für Entscheidungsbedürfnisse verdichtet und bereitgestellt werden.
- Daten können historisch gespeichert werden
- Daten können zu jedem Zeitraum ausgewertet werden.
- Es können bezüglich der betriebswirtschaftlichen Anforderungen verschiedene, multidimensionale
Sichten unterstützt werden.
- Es ist in der Lage, den Informationsbedarf des Managements an relevante Kerngebiete auszurichten.
Im Rahmen der Produktion wird die Auswertung der ökologischen und ökonomischen Unternehmensleistung durch die Realisierbarkeit der Verknüpfung ressourcenbezogener, produktbezogener und prozessbezogener Umweltinformationen umgesetzt. Durch die Verwendung des direkten Zugriffs auf die Daten
ist es völlig unerheblich, wo sich die für die Analyse benötigten Daten befinden. In diesem Kontext soll
insbesondere eine multidimensionale Modellierung auf der Basis ausgewählter Daten durchgeführt werden. Die Datenbasis des DWHs wird aus Datenquellen und erforderlichen Datenverknüpfungen entworfen
(vgl. Grünwald 2008, S. 250). Diese Möglichkeiten beeinflussen die operativen und strategischen Ebenen
des Managements positiv, um eine dispositive Arbeitsleistung des Unternehmens zu entwickeln und dessen Entscheidungen zu unterstützen. Das DWH bietet bezüglich des strategischen Öko-Controllings die
Informationsversorgung und erlaubt darüber hinaus, vielfältige Einzeldaten aus verschiedenen OLTPDatenbanken4 in einem Pool zusammenzufügen. Hierbei lassen sich notwendige entscheidungsrelevante
Daten aus verschiedenen Quellen extrahieren und in eine sekundäre Datenbank aggregieren und integrieren, um eine Vielzahl von Informationen mittels Berichten anzubieten. Zu diesem Zweck werden Kennzahlen einmalig definiert und stehen bei jedem Abruf in den Ist-Analyse-Berichten zur Verfügung und
sind dank des ETL-Prozesses ohne Aufwand stets auf dem aktuellsten Stand. Es können durch den Einsatz
der betriebswirtschaftlichen und umweltbezogenen Kennzahlen ökologische und ökonomische Informationsbedürfnisse der Entscheidungsträger befriedigt und somit neue Kenntnisse im produktionsbezogenen
Umweltschutz erzielt werden. Außerdem müssen gebildete Kennzahlen im DWH bei Bedarf konfiguriert
werden, um produktionsorientierte Veränderungen und Anpassungen in Zukunft umzusetzen. Es werden
in der Fig.1 die wichtigsten Komponenten des DWHs auf der Grundlage der Anforderungen des strategischen Öko-Controllings ausführlich erläutert:
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OLTP (Online Transaction Prosseccing) charakterisiert zahlreiche Online-Transaktionen (Insert, Update, Delete) und zeichnet
sich darüber hinaus dadurch aus, dass viele Anwender gleichzeitig Daten eingeben und ändern können. Des Weiteren sind Daten
in der OLTP-Database detailliert und konsistent.
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Figure: 1
Komponente des Data-Warehouse-Systems
Quelle: In Anlehnung an (Kemper et al. 2004, S. 21)
Datenquellen
Bezüglich der Ziele und Aufgaben des strategischen Öko-Controllings werden sowohl interne als auch externe Datenquellen eingesetzt. Beispiele für die Datenbestände innerhalb des Unternehmens sind die ERPSysteme über Produktion, Beschaffung, Personal, Lagerung und F&E sowie Stoffdatenbanken, Rechnungssysteme und Öko-Bilanzierung. Als externe Daten gelten Hintergrundgespräche mit Wissenschaftlern und Umweltgruppen und deren Berichte.
Transformationsprozess-ETL
Dem Transformationsprozess kommt bei der dispositiven Datenhaltung eine wesentliche Bedeutung zu
(vgl. Kemper et al. 2004, S. 22). Im Zusammenhang mit dem strategischen Öko-Controlling haben die
Transformationsprozesse die Aufgabe, operative, entscheidungsorientierte Daten aus verschiedenen Datenquellen zu extrahieren und in subjekt- bzw. themenorientierte Daten zu überführen, die dem Informationsbedarf für strategische Entscheidungen des Umweltmanagement entsprechen. Entsprechend der Anforderungen des Umweltmanagements ermöglicht dies, viele Informationen zu generieren und weiter zu analysieren und auszuwerten.
Core Data Warehouse (C-DWH)
C-DWH wird als zentrale Data-Warehouse-Datenbank bezeichnet (vgl. Kemper et al. 2004, S. 22). Hier
werden notwendige entscheidungsrelevante Informationen generiert, die sowohl betriebswirtschaftliche
als auch umweltbezogene Informationen sind. In diesem Kontext werden die betriebswirtschaftlichen und
umweltbezogenen Kennzahlen im DWH systematisch realisiert. Sie werden im C-DWH einmalig definiert
und bei jedem Bedarf konfiguriert. Kennzahlen ermöglichen bezüglich der Informationsbedürfnisse die
Generierung von Informationen und sie spielen eine große Rolle im strategischen Öko-Controlling (vgl.
Naana & Junker 2012b, S. 778).
Zu diesem Zweck organisiert die Datenbank des DWHs die Datenverarbeitung durch den Einsatz einer
multidimensionalen Modellierung. Hierbei gibt es verschiedene Schemen für die Modellierung, beispielsweise Snowflack-Schema, Star-Schema und Galaxy-Schema. Es werden hier verschiedene Dimensionen
identifiziert und mit bestimmten Fakten verbunden. Fakten sind grundsätzlich die Basiskomponenten für
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die Analyse (z.B. Kosten, Mengen, Gewinn), dagegen präsentieren die Dimensionen verschiedene Perspektiven (z.B. Zeit, Ressourcen, Produkt, Prozess, Abteilung usw.). Deswegen kann in dieser Datenbank
eine Vielzahl von Kennzahlen definiert und dargestellt und Informationen für verschiedene IT-Bereiche
angeboten werden.
Data Marts
Im strategischen Öko-Controlling hat die Generierung und Bereitstellung von strategischen Informationen
eine wesentliche Bedeutung, um strategische Entscheidungen des Unternehmens bzw. des Umweltmanagements zu unterstützen. In diesem Kontext ist das Antwortzeitverhalten für bestimmte Benutzerkreise zu
verbessern und dafür wird die zentrale Data-Warehouse-Datenbasis partitioniert (vgl. Totok 2000, S. 45).
Hier wird das globale Schema des C-DWHs entsprechend der Auswertungsbedürfnisse noch weiter verteilt. Data Marts werden als Bereichsdaten bezeichnet, da sie für eine Klasse von Applikationen oder Teilbereichen relevant sind. Sie bilden einen Spezialfall durch Teilbereiche aus der zentralen Datenbasis (vgl.
Kemper et al. 2004). Es können beim Einsatz von Data Marts eine homogene Gruppe gebildet und ähnliche Ziele verfolgt werden.
2.2.
Analysetätigkeit
DWH berücksichtigt nicht nur die Informationsversorgung, sondern erhöht auch die Leistungsfähigkeit bei
Analysen (vgl. Gabriel et al. 2009). Es ermöglicht bezüglich der Zwecke des Managements die Auswertung des Datenbestandes mittels entsprechender Technologie, um dessen Entscheidungen zu unterstützen.
In diesem Beitrag erweist sich der Nutzen des DWHs in der besseren Handhabung großer Datenmengen,
Bereitstellung und Verarbeitung der Informationsbedürfnisse sowie höherer Automatisierung, damit die
Aufgaben des strategischen Öko-Controllings effizient durchgeführt werden können. Hierbei kann auf der
Basis der historischen Daten im DWH die Zeitreihenanalyse für mehrere Jahre durchgeführt werden. Zudem lässt sich durch diese Analyse ein hoher Detailierungsgrad der Daten in sehr verdichteter Form erreichen. Zu diesem Zweck wird OLAP-Technologie eingesetzt, mit dem analytische Abfragen im OnlineVerfahren aus einer multidimensionalen Datenbank generiert werden können (vgl. Azevedo et al. 2005).
OLAP ist ein analytisches Informationssystem, das die Möglichkeit zur Leistungssteigerung der Informationsversorgung bietet (vgl. Buchner 2000, S. 159) und darüber hinaus eine Vielzahl von Funktionen erfüllt, die die Fähigkeit des strategischen Öko-Controllings bei der Informationsauswertung erhöhen:
Integrationsfunktion: Durch mehrdimensionale Modellierung kann dieses System integrierte, einheitliche, maßgebliche Informationen liefern, die sowohl ökonomische als auch ökologische Bedeutung haben.
Rationalisierungsfunktion: Es kann eine Vielzahl von geeigneten Informationen schnell und empfänAufgabe der Entscheidungsträger,
strategische Entscheidungen zu treffen.
Selbstcontrollingfunktion: Durch dieses System können dezentrale, bedarfsorientierte und optimale Informationsflüsse gewährleistet werden. Es unterstützt die Aufgaben des strategischen ÖkoControllings, insbesondere die Früherkennungsaufgabe, um Schwächen und Stärken in Bezug auf die
Umweltleistung zu ermitteln.
Analysefunktion: Da dieses System auf einer mehrdimensionalen Verknüpfung von Daten aufgebaut
wird, lässt sich die Analysefunktion über verschiedene Hierarchiestufen durchführen, damit eine flexible Auswertbarkeit umgesetzt werden kann. Dies dient grundsätzlich der Funktionalität der Instrumente des strategischen Öko-Controllings, geeignete Informationen zu liefern und weitere Analysen
durchzuführen.
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Die OLAP-Funktionalität erleichtert die Controllingaufgabe und bietet für das strategische ÖkoControlling eine dynamische multidimensionale Analyse der verdichteten und integrierten Umweltdaten
und macht geeignete Angaben für die Funktionalität des strategischen Öko-Controlling-Instrumentariums.
Insbesondere ist OLAP bezüglich der langfristigen produktionsorientierten Verbesserungen in der Lage,
geeignete ökologische und ökonomische Informationen z.B. über die Effizienz der Stoff- und Energieeinsatz zu generieren und zu analysieren. Hierbei verwendet der Controller für die hohe Interaktivität verschiedene Operationen. Die OLAP-Operationen werden gemäß den Anforderungen der Entscheidungsträger eingesetzt. Durch diese Operationen werden die Informationsversorgungsaktivitäten und die technischen Anforderungen angesprochen, damit die Geschwindigkeit der Informationsbereitstellung und
-lieferung, die Analysemöglichkeiten und die Komplexität beim strategischen Öko-Controlling berücksichtigt werden. Die OLAP-Operationen werden im Folgenden vorgestellt:
Drill-Down: Hierdurch ist der Detailierungsgrad höher. Die aggregierten Daten werden in seine Bestandteile aufgeschlüsselt und die Informationen nach unten detailliert. Beispielsweise sind mehrere Informationen für ein oder mehrere Jahre über ein Produkt zu liefern, anhand deren man ersehen kann, welche Prozesse einbezogen, welche Ressourcen eingesetzt und welche Belastungen erzeugt werden.
Roll-Up: Hier ist genau das Gegenteil der Fall. Die Werte sind zu der Verdichtungsstufe zu aggregieren.
Z.B. werden die Hauptprozesse eines Produkts definiert sowie die gesamten Input- und Outputmengen
und/oder -kosten ausgewählt. Diese Art und Weise erleichtert die Informationsanalyse, da sie die verwendeten Informationen für die strategische Managementebene reduziert.
Pivoting: Der Datenwürfel wird hier gedreht und die Zuordnung nach Bedarf geändert. Hierbei werden
die Informationen unterschiedlich analysiert. Z.B. hat ein Würfel die Dimensionen Zeit, Produkt, Prozess
auf Breite, Höhe und Tiefe und durch die Änderung der Zuordnung (Prozess von Tiefe zu Höhe) erhält
man einen neuen dimensionalen Vergleich und eine andere Auswertung.
Slice: Diese Operation spielt eine Rolle, um die Dimensionalität zu verringern. Es kann bei Slice eine Dimension (Produkte) aus dem Würfel herausgeschnitten werden, die anderen Dimensionen Prozess und
Zeit hingegen bleiben. Anhand der Anforderungen des Managements fokussiert Slice die Wichtigkeit der
Dimension für den Entscheidungsträger.
Bei Dice wird ein Teil des Würfels herausgeschnitten, z.B. der Prozess B für ein Produkt in einem Jahr.
Dies konzentriert sich auf eine Kombination von definierten Dimensionen für ein bestimmtes Ziel des
Managements.
Die OLAP-Technologie ist darüber hinaus in der Lage, eine hohe Inanspruchnahme von Controllingkapazität umzusetzen und damit ein hohes Einsatzpotential über Planungsmanagement, Kontrolle und Performance Measurement des strategischen Öko-Controllings zu schaffen.
3.
Zusammenfassung
Abschließend sind auf der Grundlage der Informationsbearbeitung und -verarbeitung im DWH alle wichtigen Phasen für das strategische Öko-Controlling zu durchlaufen. Diesbezüglich dient DWH dazu, die
folgenden Anforderungen des strategischen Öko-Controllings zu unterstützen:
Integration der historischen entscheidungsrelevanten Informationen,
Datensammlung, -aufbereitung und geeignete Reaktionsmöglichkeit,
Bildung der Kennzahlen,
Ermittlung und Anpassung des Ist-Zustands an zukünftige Anforderungen,
Verknüpfung und Analyse von umweltbezogenen Informationen,
Unterstützung für eine Vielzahl von Entscheidungen bei den internen und externen Entscheidungsträgern.
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In nächstem Beitrag werden dem Planer und Controller wichtige Kennzahlen durch DWH konkret und
beispielhaft definiert und für strategische Bedürfnisse weiterentwickelt.
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