(PDF) Wissen verändert. Beiträge zu den Kremser Wissensmanagement-Tagen 2014

Benedikt Lutz (Hrsg.)

Wissen verändert

Edition Donau-Universität Krems

Department für Wissens- und Kommunikationsmanagement

Beiträge zu den

Kremser Wissensmanagement-Tagen 2014

Benedikt Lutz (Hrsg.)

Wissen verändert

Beiträge zu den

Kremser Wissensmanagement-Tagen 2014

Edition Donau-Universität Krems, 2015

Herausgeber: Edition Donau-Universität Krems

Donau-Universität Krems, 2015

Dr.-Karl-Dorrek-Straße 30

A-3500 Krems

www.donau-uni.ac.at

ISBN: 978-3-902505-70-5

Umschlaggestaltung: Florian Halm

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http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/at/

Mit freundlicher Unterstützung von:

Inhaltsverzeichnis

Benedikt Lutz:

Vorwort des Herausgebers ...................................................................... 3

Oliver Lehnert:

Vorwort des Mitveranstalters .................................................................. 11

Saskia Bochert, Stephan Schneider, Doris Weßels:

Wissen verändern in Richtung Zukunft

Kieler-Reifegradmodell zur Standortbestimmung und Zielorientierung ......... 13

Kristian Borkert:

Wissensmanagement im IT-Einkauf auf Basis eines Social Wiki................... 29

Christian Dirschl:

Linked Data – The End of the Document?! ............................................... 41

Ilka Djajakusuma, Michael Heiss, Manfred Langen:

A Balanced Scorecard for Steering an Enterprise Social Network:

A Case Study of Siemens TechnoWeb ...................................................... 49

Georg Ebner:

Knowledge Discovery im Projektportfolio ................................................. 65

Michael Fegerl, Wilfried Wieden:

Vom Wissens- zum Kompetenzmanagement:

Implikationen für das maschinelle Suchen und Finden ............................... 75

Florian Halm:

Informationsdesign ............................................................................... 87

Georg Huber-Grabenwarter:

Die Wissensmanagementstrategie der Austrian Development Agency .......... 97

Isabella Mader, Maximilian Biwald:

wien mags wissen: Die Wissensmanagement-Strategie der Stadt Wien ..... 115

Sebastian Peneder:

Intergeneratives Wissensmanagement – von Baby Boomer bis Gen Y ........ 125

Markus F. Peschl, Thomas Fundneider:

Emergent Innovation as a driver for changing organizational design .......... 141

Jürgen Pfitzmann, Ariane Jäckel:

Wissenstransfer in Veränderungsprozessen

Die Rolle der Unternehmenskultur in Non-Profit-Organisationen ............... 151

Werner Schachner:

Wissen verändert, Nichtwissen noch viel mehr! ...................................... 159

Christian Schieb:

Wissensmanagement mit Enterprise Social Networking

und Social Network Analytics ............................................................... 167

Alexander Stocker:

Enterprise Search: Potenziale und Fallstricke ......................................... 177

Dietmar Trees:

Wissensmanagement in einer multinationalen Dienststelle

zur Unterstützung der NATO ................................................................ 185

Petra Wimmer:

Wissen schafft Innovation:

Von kausaler zu effectualer Vorgehenslogik ........................................... 195

Über die Autoren ................................................................................ 215

Vorwort des Herausgebers

Ende Mai 2014 fanden an der Donau-Universität Krems zum dritten Mal die

Wissensmanagement-Tage statt, eine Konferenz für Angewandtes Wissens-

management, die wir in Kooperation mit Oliver Lehnert, dem Herausgeber des

Magazins wissensmanagement veranstalten. Sie ist die österreichische

Schwesterveranstaltung der Stuttgarter Wissensmanagement-Tage auf uni-

versitärem Boden. Die dritte Tagung mit rund 200 Teilnehmern war wieder ein

großer Erfolg und die Konferenz 2015 steht kurz bevor.

Die Konferenz 2014 stand unter dem Leitthema Wissen verändert. Dieses

Motto betrifft den Kern der Vorstellungen von Wissensgesellschaft und die

grundlegenden Konzepte zum Zusammenhang von Wissen und sozialen Sys-

temen. Deshalb war es uns eine große Freude, dass wir Helmut Willke, den

Begründer der Konzeption des systemischen Wissensmanagements als Keyno-

te-Speaker gewinnen konnten. Der Titel seines Beitrags lautete

„Vom Wissensmanagement zur intelligenten Organisation“. Wissen verändert

die Sicht auf die Welt, und die Wechselwirkungen zwischen personellem und

organisationellen Wissen verändern Organisationen und Arbeitsvollzüge.

Querverbindungen zum Change- und Innovationsmanagement drängen sich

auf, aber auch zur Weiterentwicklung von statischen Vorstellungen des Pro-

jektmanagements in Richtung dynamischer Wissensbasierung. In vielen Bei-

trägen ging es um unternehmenskulturelle Aspekte und Veränderungen in Or-

ganisationen durch die Einführung von Tools; die Akzeptanz durch die Mitar-

beiter und die Mitarbeiter-Einbindung wurden – wieder einmal – als wesentli-

che Erfolgskriterien identifiziert.

Dieses Jahr hatten wir ca. 30 Beiträge in Form von Vorträgen, Workshops und

Kurzpräsentationen. Im hier vorliegenden Sammelband finden Sie 17 Artikel

der Vortragenden – herzlichen Dank allen Autorinnen und Autoren, die diesem

Aufruf gefolgt sind und eine überarbeitete schriftliche Fassung ihres Beitrags

geliefert haben!

Die Wissensmanagement-Tage Krems verstehen sich als Brücke zwischen

Theorie und Praxis, zwischen angewandter Forschung, Consulting und konkre-

ten Bedürfnissen und Erfahrungen von Unternehmen. Das ist eine herausfor-

dernde Aufgabe, doch sie ist für alle Seiten bereichernd. Gerade im Wissens-

management ist die differenzierte Reflexion über das eigene Tun die Voraus-

setzung dafür, nachhaltige Verbesserungen im komplexen Zusammenspiel

4 Benedikt Lutz

von Mensch, Organisation und Technik umzusetzen. In der wissenschaftstheo-

retischen Diskussion spricht man in diesem Zusammenhang von Transdiszipli-

narität: Für die Lösung komplexer Probleme ist nicht nur die interdisziplinäre

Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Wissenschaftsdisziplinen wichtig (im

Wissensmanagement etwa Betriebswirtschaft, Informatik und weitere sozial-

wissenschaftliche Disziplinen). Zusätzlich geht es auch um die Berücksichti-

gung berufspraktischer Perspektiven und die Einbeziehung der Betroffenen

selbst. Eine besondere Rolle dabei spielt die verständliche Wissenskommuni-

kation zwischen allen Beteiligten. Dies betrifft gerade auch den Austausch

zwischen den Experten unterschiedlicher Disziplinen und Berufspraktikern, der

ja im Alltag und auf Konferenzen selten zur vollen Zufriedenheit und Bereiche-

rung aller Beteiligten gelingt.

Neben dem Wissens-Austausch in den klassischen Formaten einer Konferenz

(Vorträge, Workshops, Fachforen, Infostände) gab es diesmal auch ein inter-

aktives Großgruppenformat in Form eines World-Cafés mit Diskussionstischen

zu folgenden Themen:

• Was war zuerst – Wissen oder Innovation (Moderation Andreas Brandner)

• Tools im Wissensmanagement – Neues und Bewährtes (Moderation Mike

Heininger)

• Wissen verändert – ist die Lernende Organisation mehr als eine Utopie?

(Moderation Benedikt Lutz)

• Informelles Lernen am Arbeitsplatz (Moderation Petra Wimmer)

• Wissenstransparenz – wie weiß ich, was meine KollegInnen wissen (Mode-

ration Lukas Zenk)

Zusätzlich wurde eine typische Herausforderung bei Kongressen – das Finden

von Personen mit ähnlichen Interessensprofilen – durch ein Vernetzungstool

unterstützt und auf einer Videowall visualisiert. Krems liegt in der Wachau, ei-

nem bekannten Weinbaugebiet, und so eröffnete der abendliche Heurigenbe-

such zum Abschluss des ersten Tages weitere old style-Möglichkeiten zum in-

formellen Meinungs- und Erfahrungsaustausch.

Transdisziplinarität und die Offenheit im Dialog zwischen akademischer For-

schung, angewandten Perspektiven und beruflicher Praxis sind auch das Credo

der Donau-Universität Krems, die sich ja seit ihrer Gründung im Jahre 1994

als Universität für Weiterbildung mit zahlreichen Universitätslehrgängen auf

die berufsbegleitende Weiterqualifizierung konzentriert. Die Studierenden sind

durchschnittlich 40 Jahre alt, kommen aus der Praxis und suchen theoretisch

fundierte Angebote, deren Inhalte sie im eigenen Arbeitsumfeld in der betrieb-

lichen Praxis umsetzen können. Dies ist für Vortragende herausfordernd, doch

Vorwort des Herausgebers 5

– wenn man sich der Forderung nach theoretisch fundierter Praxisrelevanz

ernsthaft stellt – auch persönlich bereichernd und lohnend.

An der Donau-Universität Krems besteht der Universitätslehrgang Wissens-

management schon seit über 10 Jahren und er war namensgebend für unser

Department für Wissens- und Kommunikationsmanagement. In diesem De-

partment bieten wir neben einigen Studiengängen im Bereich Journalismus

und PR rund ein Dutzend Masterstudiengänge an, die mit der Professionalisie-

rung von Berufsprofilen in der Wissensgesellschaft zu tun haben, vom Projekt-

und Qualitätsmanagement bis hin zum Innovations- und Change Manage-

ment. Die Studiengänge sind durchgängig modularisiert und bieten viele

Wahlmöglichkeiten, was gerade ein Wissensmanagement-Studium besonders

reizvoll macht (z.B. durch Fachvertiefungen im Change- oder Innovationsma-

nagement oder auch Informationsdesign).

Die Beiträge aller Autoren sind im Sammelband aus Gründen der leichteren

Auffindbarkeit alphabetisch nach den Namen der Erstautoren gereiht. Hier im

Vorwort wird eine inhaltlich orientierte Zusammenführung der Leitthemen der

einzelnen Beiträge versucht, also die Zusammenfassung der Aufsätze nach

Themenclustern, um besser auf Gemeinsamkeiten und Spezifika hinweisen zu

können.

Im ersten Themencluster geht es um Veränderung und Zukunftsfähigkeit aus

verschiedenen Perspektiven. Markus F. Peschl und Thomas Fundneider be-

schreiben einen Prozess zur Gestaltung und Begleitung emergenter und nach-

haltiger Innovation anhand eines Organisationsdesign-Projekts einer IT-

Abteilung. Eine entscheidende Rolle dabei spielen zwei Konzepte: Das der Er-

möglichungsräume (enabling spaces), sowohl im konkreten als auch meta-

phorischen Sinne sowie – in Fortführung von Scharmer – das Lernen aus der

Zukunft („learning from the future as it emerges“): Wissen verändert Organi-

sationen und Formen der Zusammenarbeit nachhaltig, wenn man dem Wissen

geeigneten Raum zum Wirken lässt. Interessant ist der berufliche Hintergrund

der beiden Autoren: Peschl ist Professor für Kognitionswissenschaft und Wis-

senschaftstheorie an der Universität Wien, und Fundneider ist von der Ausbil-

dung her Landschaftsarchitekt. Auf der Website theLivingCore.com finden sich

einige weitere Beispiele von Projekten aus der Zusammenarbeit der beiden

Autoren.

Petra Wimmer beschäftigt sich in ihrem Beitrag „Wissen schafft Innovation“

mit dem von Sarasvathy und im deutschen Sprachraum besonders von Fa-

schingbauer propagierten Ansatz der „Effectuation“, einer ressourcenorientier-

ten Vorgehenslogik, die sich gut für erfolgreiches Verhalten in ungewissen Si-

tuationen mit schwer voraussehbaren Entwicklungen eignet. Diese Vorge-

henslogik kam bisher besonders im Projekt- und Innovationsmanagement

6 Benedikt Lutz

zum Einsatz. Wimmer, die langjährige Leiterin des Lehrgangs Wissensma-

nagement an der Donau-Universität Krems, beschreibt detailliert, dass die al-

lermeisten Methoden und Instrumente des Wissensmanagements effectual

orientiertes Innovationsmanagement unterstützen können und ordnet dabei

die Instrumente des Wissensmanagements den fünf Prinzipien effectualer

Vorgehenslogik zu.

Im Beitrag von Saskia Bochert, Stephan Schneider und Doris Weßels von der

Fachhochschule Kiel geht es auch um Zukunftsfähigkeit, doch nicht aus der

gestalterischen, sondern aus der analytischen Perspektive. Die AutorInnen

entwickelten auf der Basis einer umfassenden Analyse der vorliegenden Lite-

ratur zu Wissensmanagement und Reifegradmessungen das Kieler Reifegrad-

modell zur Standortbestimmung und Zielorientierung von Organisationen hin-

sichtlich des Wissensmanagements. Besonders erwähnenswert bei diesem

Modell sind die Berücksichtigung des Gestaltungsfelds „Beziehungen“, die

Möglichkeit eines kontinuierlichen Re-Evaluierungsprozesses und das Einge-

hen auf die neue Rolle des Managements (Schlagwort „X-shaped Manager“),

das die weit verbreitete und nach Meinung der AutorInnen nicht mehr zeitge-

mäße Unterscheidung zwischen Generalisten und Spezialisten überwindet.

Das schon oben erwähnte Querschnittsthema „Unternehmenskultur“ als wich-

tige Randbedingung für erfolgreiches Wissensmanagement durchzieht den

nächsten Themencluster, und zusätzlich ist den folgenden drei Beiträgen ge-

meinsam, dass es sich bei allen Beispielen um Non-profit-Unternehmen han-

delt. Jürgen Pfitzmann und Ariane Jäckel stellen eine empirische Studie in

Form eines Fallbeispiels vor, in dem es um die Ausgliederung einer Abteilung

und den damit verbundenen Wissenstransfer ging. Veränderungsprozesse be-

nötigen immer intensive kommunikative Begleitung, und auch in diesem Bei-

spiel bestätigten sich die negativen Effekte mangelnder Wissens- und Change-

Kommunikation.

Isabella Mader und Maximilian Biwald stellen in ihrem Artikel die Wissensma-

nagement-Strategie der Stadt Wien vor und beschreiben dabei detailliert das

von ihnen gewählte Vorgehen. In einem umfangreichen Entwicklungsprozess

wurden zunächst die Wissensmanagement-Strategie erarbeitet und Wissens-

management-Mindeststandards definiert, sodann ein Leitfaden für die Einfüh-

rung entwickelt und Tools zur Verfügung gestellt (ein Selfcheck für die Selbst-

einschätzung des Handlungsbedarfs der Abteilungen und eine Toolbox mit der

Darstellung von Wissensmanagement-Methoden). Organisatorisch wurde eine

Stabsstelle für Wissensmanagement installiert (angesiedelt in der Personaldi-

rektion) und zur abteilungsübergreifenden Kommunikation und Unterstützung

eine Community of Practice aufgebaut.

Vorwort des Herausgebers 7

Um eine Non-profit-Organisation ganz anderer Art geht es im Beitrag von

Georg Huber-Grabenwarter, und zwar um die ADA, die Agentur der Österrei-

chischen Entwicklungszusammenarbeit. Huber-Grabenwarter beschreibt zu-

nächst die Aufgaben der Entwicklungszusammenarbeit und die Wichtigkeit

von Wissensmanagement in derartigen Institutionen, sowohl innerhalb der

Geberorganisationen als auch für den Wissenstransfer zwischen Geber- und

Entwicklungsländern. Im Hauptteil des Beitrags wird die Einführung einer Wis-

sensmanagement-Strategie innerhalb der ADA mit ihren spezifischen Heraus-

forderungen beschrieben, gefolgt von einer detaillierten Reflexion der Lessons

Learned.

Florian Halm, Lehrgangsleiter an unserem Department, beschäftigt sich in sei-

nem Artikel mit dem übergreifenden Thema des Informationsdesigns, das im

Wissensmanagement immer von Bedeutung ist, denn zielgruppengerecht ge-

staltete Information ist die Basis erfolgreicher Wissenskommunikation. Infor-

mationsdesign generell beschäftigt sich mit der Frage, wie Information gestal-

tet sein muss, um Menschen bei Orientierung, Entscheidung, Wissenstransfer

und anderen Prozessen in den realen und virtuellen Räumen der Gesellschaft

zu unterstützen, seien es Leitsysteme an Flughäfen, Gebrauchsanweisungen,

Infographiken, Formulare oder Intranet-Websites.

In den beiden folgenden Beiträgen geht es um Zusammenhänge zwischen

Projektmanagement und Wissensmanagement. Sebastian Peneder verknüpft

Fragestellungen des intergenerativen Wissensmanagements, insbesondere der

Weitergabe des Erfahrungswissens älterer Mitarbeiter an jüngere, mit einer

Analyse der spezifischen Eigenschaften unterschiedlicher Generationen (Baby-

boomer, Generation X, Generation Y) und der Eignung der bei solchen Wis-

senstransfers zum Einsatz kommenden Methoden für das Projektmanage-

ment.

Georg Ebner setzt Verfahren der „Knowledge Discovery“, die aus dem Bereich

der Business Intelligence-Forschung stammen, zur Optimierung des Manage-

ments von Projektportfolios ein. Durch dieses Vorgehen gelingt es, Entschei-

dungsfindungsprozesse im Projektportfolio-Management erheblich zu verbes-

sern.

Drei Beiträge in diesem Sammelband beschäftigen sich mit Enterprise Social

Networks (ESN), die in den letzten Jahren in mittleren und größeren Unter-

nehmen immer häufiger eingesetzt werden. Christian Schieb beschreibt in ei-

nem grundlagenorientierten Artikel die Möglichkeiten und Risiken der Optimie-

rung des Wissensmanagements durch Enterprise Social Networks und zeigt

anschaulich, wie man mittels sozialer Netzwerkanalyse (SNA) und geeigneten

Visualisierungstechniken Kennzahlen und Trends verfolgen kann. Dadurch ge-

8 Benedikt Lutz

langt man zu Ansatzpunkten für Verbesserungsmaßnahmen in der Gestaltung

und im Einsatz des ESN.

Ilka Djajakusuma, Michael Heiss und Manfred Langen setzen dort an, wo

Christian Schieb endet. Sie entwickelten eine hochkomplexe Balanced Score-

card zur Steuerung eines großen firmeninternen sozialen Netzwerks. Es han-

delt sich dabei um das TechnoWeb der Firma Siemens, das die Wissensver-

netzung von Experten über Abteilungsgrenzen hinweg unterstützt. Die Auto-

ren zeigen anschaulich und detailliert, dass scheinbar aussagekräftige Klickra-

ten mit großer Vorsicht interpretiert werden müssen. Über die klassischen

KPIs hinausgehend ermöglicht die hier eingesetzte Methodik der Balanced

Scorecard eine systematische und strategiegeleitete Entwicklung von Metri-

ken. Besonders erwähnenswert bei diesem Artikel ist zudem, dass es sich um

firmeninterne Echtdaten handelt.

Kristian Borkert beschreibt in seinem Beitrag den Einsatz von Social Wikis für

den IT-Einkauf. Durch den steigenden Bedarf nach immer wissensintensiveren

und komplexeren Leistungen von Einkaufsorganisationen und der großen An-

zahl unterschiedlicher Stakeholder, die im Einkaufprozess involviert sind, bie-

ten sich zentrale Plattformen als geeignetes Mittel für den Austausch und die

Zusammenarbeit an.

In der letzten Gruppe von Beiträgen dreht sich alles um das Suchen und Fin-

den in (firmeninternen) Datenbeständen. Alexander Stocker zeigt deutlich,

dass sich Internet-Suche und Enterprise Search grundlegend voneinander un-

terscheiden. Er fasst in seinem Artikel die Potenziale und Fallstricke des Enter-

prise Search auf Basis einer empirischen Studie zusammen und belegt dies

mit einer Reihe anschaulicher Beispiele und Zitate der Interviewpartner.

Michael Fegerl und Wilfried Wieden beschäftigen sich mit der Frage, wie man

nach Kompetenzen suchen kann und nicht nur nach Expertenwissen. Die Su-

che nach Kompetenzen wird in der betrieblichen Praxis immer wichtiger, und

traditionelle Suchverfahren liefern zumeist ungenügende Ergebnisse, weil

Kompetenzen in der Regel nicht semantisch aufbereitet sind. Daher plädieren

die Autoren für eine begriffsbasierte Aufbereitung von Kompetenzen in einem

semantischen Netz. Dieser Ansatz konnte bereits erfolgreich in einem Pilotpro-

jekt eingesetzt werden.

Christian Dirschl, Chief Content Architect bei Wolters Kluwer, schreibt in sei-

nem Beitrag über das Ende des Dokuments im Zeitalter von Linked Data.

Klassische Dokumente haben große Nachteile gegenüber Linked Data, wenn

man an die Aktualisierung, Formatierung, Kontextualisierung und Visualisie-

rung von Inhalten denkt. Große Fachverlage verändern daher ihr Dienstleis-

tungsangebot immer mehr in Richtung Wissens- und Informationsdienstleis-

tung, und die Basis dazu stellen Linked Data dar.

Vorwort des Herausgebers 9

Werner Schachner beschreibt eine Teststellung einer semantischen Such- und

Analyselösung für die ACstyria Autocluster GmbH sowie die damit erzielten

und erzielbaren Ergebnisse. Es konnte dabei gezeigt werden, dass mittels der

auf semantischen Technologien basierenden Suchlösung der Firma CID die

Suchzeiten deutlich verkürzt werden und die Qualität der Suchergebnisse

steigt.

Auch Dietmar Trees beschäftigt sich mit semantischen Technologien und der

Visualisierung von Suchergebnissen. Er ist für das Wissensmanagement in ei-

ner multinationalen Dienststelle der NATO zuständig und geht detailliert auf

den Prozess der Ontologieerstellung und den Aufbau der Wissensbasis ein.

Allen Autorinnen und Autoren nochmals herzlichen Dank für ihr Engagement

und ihre Beiträge! Besten Dank auch für Ihre Bereitschaft, dass dieses Buch

mit einer Creative Commons-Lizenz frei im Internet verfügbar sein kann (und

zwar unter den folgenden Bedingungen: Namensnennung des Autors ver-

pflichtend – keine kommerzielle Nutzung erlaubt – keine Bearbeitung und Ver-

änderung des Werks erlaubt). Details finden Sie im Internet unter

http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/at/

Vielen Dank auch an unseren Kooperationspartner Oliver Lehnert, an Wolf-

gang Scharf und die Sponsoren für die gute Zusammenarbeit sowie an Gab-

riele Vollmar für die Moderation der Tagung.

Abschließend möchte ich mich besonders bedanken beim Organisationsteam

der Donau-Universität Krems unter der Leitung von Christine Perkonigg. Fol-

gende wissenschaftliche MitarbeiterInnen und Organisationsassistentinnen

halfen mit, die Tagung zu einem Erfolg werden zu lassen: Judith Bauer, Flori-

an Halm, Christa Haselbacher, Cornelia Koppensteiner, Michaela Kreissl,

Magdalena Moser, Manuel Nagl, Andrea Schütz, Michael Smuc, Manuela Wie-

länder, Petra Wimmer und Lukas Zenk. Die Word-Expertin Irmgard Stütz be-

sorgte das Zusammenführen der Artikel im Sammelband.

Benedikt Lutz Krems, im Februar 2015

Vorwort des Mitveranstalters

„Wissen verändert“ – unter diesem Motto traf sich die Wissensmanagement-

Community am 27. und 28. Mai 2014 bereits zum dritten Mal in Krems, um

aktuelle Entwicklungen, neueste Trends und Best Practices namhafter Unter-

nehmen und Organisationen zu diskutieren. Gerade das Leitthema betraf da-

bei eine häufige Dynamik im Wissensmanagement. Denn neben der klassi-

schen Aufgabe des Bewahrens und Teilens vorhandenen Wissens geht es

meist auch um Veränderungen und das Fördern von Innovationen. Damit hat-

te der Kongress einen wahren Nerv getroffen. Denn es betrifft alle Ebenen,

vom persönlichen Wissensmanagement über Projekte und Gruppen bis hin

zum gesamten Unternehmen. Die Veränderung spiegelt sich in demografi-

schen Fragen ebenso wider wie in strategischen. Auch Software-Lösungen und

IT-Tools gehören dazu; sie sind sogar die Inbegriffe von Veränderung – kaum

sind sie auf dem Markt, sind Weiterentwicklungen, Updates und Add-ons be-

reits in Arbeit. Diese Veränderungsliste ließe sich nahezu beliebig fortsetzen –

oder mit dem bekannten Zitat von Heraklit beenden: „Nichts ist so beständig

wie der Wandel“. Das belegten auch die Erfahrungsberichte der Referenten

und Teilnehmer. Sie dokumentierten die vielfältigen Veränderungen, die mit

Wissensmanagement einhergehen. So ging es unter anderem um Change-

Projekte und die Auswirkungen auf die Unternehmenskultur. Aber auch der

Wissenskommunikation wurde besonderes Augenmerk geschenkt. Univ-Prof.

Dr. Klaus North sprach sogar vom Wissensmanagement zwischen Experiment

und Routine. Und Keynote-Speaker Univ-Prof. Dr. Helmut Willke verwies auf

den oft steinigen Weg vom Wissensmanagement hin zur intelligenten Organi-

sation.

Rund 200 Teilnehmer verfolgten über 30 Vorträge und vertieften ihr Wissen in

zahlreichen Workshops und Mikro-Workshops. Dabei ging es unter anderem

um den Wandel hin zum Lernenden Unternehmen. Um den tatsächlichen Nut-

zen von Veränderungen und um Analysetools, mit denen sich Veränderungen

und deren Erfolg beziffern lassen. Die Stadt Wien gab Einblicke in ihre Wis-

sensstrategie und Vertreter der öffentlichen und der Bundesverwaltung spra-

chen über aktuelle Wissensmanagement-Ansätze und Herausforderungen.

Hewlett-Packard stellte seine Wissensarbeit vor und zeigte, wie Wissenstrans-

fer innerhalb von Projekten und Projektteams stattfindet. Wolters Kluwer be-

schäftigte sich mit Semantic Web – und stellte die Frage, ob Linked Data das

Ende des traditionellen Dokuments einläutet. Eines hatten alle Vorträge ge-

12 Oliver Lehnert

meinsam: Sie präsentierten kontinuierliche Veränderungen. Optimierungen.

Verbesserungen. Denn – um noch ein Zitat zu bemühen: „Was bleibt, ist die

Veränderung; was sich verändert, bleibt” (Michael Richter, Zeithistoriker). Das

zeigte sich auch beim World Café, in dem die Teilnehmer unter anderem neue

und bewährte Wissensmanagement-Tools einander gegenübergestellten und

die Frage aufwarfen, „Was war zuerst: Wissen oder Innovation?“

Die Kongresspausen nutzten sie, um sich mit den Teilnehmern, Referenten

und Veranstaltern über ihre persönlichen Erfahrungen rund um das Wissens-

management zu unterhalten – und um sich auf der begleitenden Fachausstel-

lung über neue Produkte und Dienstleistungen zu informieren. Denn die Kon-

ferenz in Krems wäre nicht realisierbar ohne die Aussteller und Sponsoren. Im

Gepäck hatten sie unter anderem Lösungen für effizienteres Geschäftspro-

zessmanagement, Enterprise Search, Visualisierung, Kollaboration, Enterprise

2.0, Competitive Intelligence, technische Dokumentation und SharePoint®.

Unser besonderer Dank gilt daher den beteiligten Unternehmen CID, interface

projects, it design, industrie consulting, Semantic Web Company, unisys und

Queiser macht Druck.

Und damit möchte ich mich an dieser Stelle noch einmal bei unserem Koope-

rationspartner – der Donau-Universität Krems – für die gute Zusammenarbeit

bedanken, insbesondere bei Christine Perkonigg und Benedikt Lutz. Ich freue

mich schon auf die 4. Wissensmanagement-Tage Krems, die am 21. und 22.

April 2015 stattfinden.

Oliver Lehnert Augsburg, im Februar 2015

Wissen verändern in Richtung Zukunft

Kieler-Reifegradmodell zur Standortbestimmung

und Zielorientierung

Saskia Bochert, Stephan Schneider, Doris Weßels

Fachhochschule Kiel

saskia.bochert@fh-kiel.de,

stephan.schneider@fh-kiel.de, doris.wessels@fh-kiel.de

1 Einführung

Mehr und mehr hat sich die Sichtweise durchgesetzt, dass ein Unternehmen

nicht nur durch seine nur schwer zu imitierenden Ressourcen, wie Maschinen-

kapazitäten, Produktionserfahrungen u. ä. Wettbewerbsvorteile erlangt, son-

dern dass vor allem das im Unternehmen vorliegende Wissen und dessen Nut-

zung entscheidend sind (Wernefelt, 1995), (Wernefelt, 1984), (Nonaka &

Takeuchi, 1995), (Grant, 1996), (Grant, 1997), (Grant, 2002).

Prinzipiell geht es im Wissensmanagement um den geplanten und kontrollier-

ten Umgang mit der Ressource Wissen. Um Phänomene im Wissensmanage-

ment zu beschreiben und greifbar zu machen wurden zahlreiche Modelle ent-

wickelt, wie die DIKW-Pyramide, das SECI Modell, verschiedene Reifegradmo-

delle, Wissenslebenszyklus-Betrachtungen und andere (Ackoff, 1989),

(Nonaka, 1994), (McElroy, 2002). Viele dieser Modelle haben dazu beigetra-

gen, ein generelles Verständnis über das Thema Wissensmanagement zu er-

langen, basieren aber meistens auf rein theoretischen Überlegungen. Eine

empirische Überprüfung fand nur vereinzelt statt. Da die meisten nach wie vor

herangezogenen Modelle zudem bereits vor Jahren eingeführt wurden, hat

auch nur vereinzelt eine Anpassung an die aktuellen Herausforderungen von

Unternehmen stattgefunden. Dies führt zu vermehrter Kritik an den beste-

henden Modellen (Bernstein, 2009), (Gourlay, 2003).

Das Kieler Reifegradmodell (KRGM) wurde daher auf Basis einer kritischen

Auseinandersetzung mit einigen bestehenden Modellen entwickelt und berück-

sichtigt dabei die aktuellen Tendenzen zur steigenden Individualität und zur

lernenden Organisation.

14 Saskia Bochert, Stephan Schneider, Doris Weßels

2 Wissensmanagement und Gestaltungsfelder

2.1 Wissensmanagementverständnis

Wissensmanagement beschäftigt sich mit dem Erwerb, der Entwicklung, dem

Transfer, der Speicherung sowie der Nutzung von Wissen. Ziel ist es, mit die-

sen Aktivitäten die Wettbewerbsposition sowie den Unternehmenserfolg zu

verbessern (Davenport & Prusack, 2000), (Alavi & Leidner, 2001).

Dabei gilt es zu verdeutlichen, dass Wissensmanagement weit mehr ist als

das Management der im Unternehmen vorliegenden Informationen. Obwohl

keine allgemein gültige Definition des Begriffs Wissen existiert, wird doch in

der Regel davon ausgegangen, dass Wissen durch die Verknüpfung von In-

formationen mit bereits vorhandenem Vorwissen entsteht. Wissen ist somit

kontext-spezifisch und verknüpfend.

So wie für Wissen keine allgemeingültige Definition vorliegt, so ist auch das

Verständnis von Wissensmanagement nicht einheitlich. Oft wird dabei Wis-

sensmanagement als ein Prozess mehrerer Aktivitäten beschrieben, die aller-

dings nicht unbedingt sequentiell angeordnet sein müssen. Da sich Wissens-

management aber nicht nur mit der Schaffung und der Verbreitung von Wis-

sen beschäftigt, sondern auch die Administration bestehenden Wissens bein-

haltet, beschäftigen sich unterschiedliche Disziplinen mit dem Thema. Dies

wird auch daran deutlich, dass Wissensmanagement Aspekte des Personal-

managements genauso betrachtet wie Bereiche des Prozessmanagements,

des Innovations- und Technologiemanagements, des Informationsmanage-

ments sowie des IT-Managements (North, 2013).

Aber nicht nur die Betrachtung aus unterschiedlichen Disziplinen erschwert ei-

ne einheitliche Definition des Begriffs Wissensmanagement. Zusätzlich handelt

es sich beim Wissensmanagement um einen multi-dimensionalen Ansatz, der

mehrere grundlegende Gestaltungsfelder umfasst.

2.2 Klassische Gestaltungsfelder im Wissensmanagement

In klassischer Weise werden im Wissensmanagement drei Gestaltungsfelder

ausgemacht: Mensch, Organisation und Technik (Polanyi, 1985), (Bullinger,

Wörner, & Prieto, 1998) sowie (Reinmann-Rothmeier & Mandl, 2000, S. 15-

16), (Nohr, 2001, S. 6) als auch darauf bezugnehmend (Linde, 2005, S. 10),

(Orth, November 2013, S. 7), (Alavi & Leidner, 2001), (Pee & Kankanhalli,

2009). Aufgrund der Anfangsbuchstaben der Gestaltungsfelder wird auch vom

sogenannten MOT-Modell bzw. in anderer Schwerpunksetzung vom TOM-

Modell des Wissensmanagements gesprochen (Gerhards & Trauner, 2010, S.

24).

Wissen verändern in Richtung Zukunft 15

Gestaltungsfeld Mensch

Der Mensch ist Träger von Wissen. Darüber hinaus besitzt er Kompetenzen,

welche die Gesamtheit an Wissen, Fertigkeiten, Fähigkeiten einschließlich

Handlungspotenzialen darstellt und sich demnach in einem Können zeigt

(North, 2011, S. 36).

Gestaltungsfeld Organisation

Die Organisation bezeichnet im institutionellen Sinne eine Einrichtung mit ei-

nem bestimmten Aufgabenfeld. In funktionaler Hinsicht besitzt sie eine be-

stimmte Struktur (Aufbauorganisation) und zeigt ein bestimmtes Verhalten in

Form wertschöpfender Prozesse (Ablauf- bzw. Prozessorganisation).

Gestaltungsfeld Technik

Die Technik benennt alle künstlich hergestellten Systeme, die dem Zwecke

der Erfüllung und Unterstützung organisationaler Prozesse dienen. In enger

Auslegung ist mit Technik die Informationstechnik gemeint, also die Gesamt-

heit an Hard- und Software, die zur Erfüllung und Unterstützung von Wis-

sensmanagementaufgaben eingesetzt wird. Die (Informations-)Technik ist

nicht nur "Supporter" innerhalb einer Organisation, sondern auch deren

"Enabler". Sie nimmt als Supporter eine nachrangige Rolle ein und wird zur

Unterstützung von Aufgaben verwendet. Als Enabler hingegen nimmt sie eine

vorrangige Rolle ein und erfüllt primär Aufgaben. Dadurch wird sie innovativer

Treiber und Wegbereiter für aufbau- und ablauf-/prozessorganisatorische Ge-

gebenheiten.

2.3 Das fehlende Bindeglied: Gestaltungsfeld Beziehun-

gen

Wie der vorherige Abschnitt gezeigt hat, werden im Wissensmanagement

grundsätzlich drei Gestaltungsfelder ausgemacht, namentlich Mensch, Organi-

sation und Technik. Innerhalb der Wissensmanagementaufgabe Wissensbe-

wertung erfolgt eine Beurteilung von Wissen. Die Ressource Wissen wird dabei

als intellektuelles Kapital uminterpretiert und in die drei Kapitalarten Human-

kapital, Strukturkapital und Beziehungskapital unterteilt (vgl. (Sveiby, 1997),

(Edvinsson & Sullivan, 1996), (Edvinsson & Malone, 1997, S. 34 ff.), (Saint-

Onge, 1996), (Sullivan, 2000), (Stewart, 1991), (Stewart, 1994) sowie

(Bontis, 1999, S. 440), (Bontis, Chong Keow, & Richardson, 2000, S. 89),

(Maddocks & Beaney, 2002), (Möller & Gammerschlag, 2009, S. 5-6)).

Humankapital ist das personengebundene Wissen in den Köpfen der Men-

schen. Strukturkapital bezeichnet das Wissen, das sich in den durch Organisa-

tionselemente (z. B. Mensch, Maschine, IT, Patente, Rechte) bestimmten hie-

rarchischen Aufbau (Organisationsbereiche, Abteilungen, Arbeitsplätze) und in

16 Saskia Bochert, Stephan Schneider, Doris Weßels

den (Geschäfts-)Prozessen einer Organisation zeigt. In systemtheoretischer

Hinsicht handelt es sich bei Strukturkapital um Wissen, dass sich in der Struk-

tur und im inneren Verhalten einer Organisation wiederfindet. Beziehungska-

pital benennt das Wissen, das sich im äußeren Verhalten des Systems Organi-

sation und somit in der Schnittstelle des Systems Organisation und seiner In-

dividuen in der Vernetzung mit organisationsexternen Akteuren (Individuen

oder Organisationen) wiederfindet. Es offenbart sich somit in den Beziehungen

einer Organisation zu externen Systemen wie Kunden, Lieferanten, Partnern

usw.

Eine Gegenüberstellung der Gestaltungsfelder und der intellektuellen Kapital-

arten offenbart eine generelle Schwäche und Lücke im Wissensmanagement,

die ihre Ursache in der bis dato noch nicht erkannten Diskrepanz zwischen

den klassischen WM-Gestaltungsfeldern Mensch, Organisation und Technik

und den intellektuellen Kapitalarten Human-, Struktur- und Beziehungskapital

in der Wissensbewertung hat. Die intellektuellen Kapitalarten Human-, Struk-

tur- und Beziehungskapitel decken sämtliche Wissensarten ab. Während sich

das Humankapitel dem Gestaltungsfeld Mensch und das Strukturkapital den

Gestaltungsfeldern Organisation und Technik zuordnen lassen, findet das Be-

ziehungskapital kein geeignetes Pendant als Gestaltungsfeld. Das Gestal-

tungsfeld Organisation deckt lediglich ein internes Beziehungsgeflecht ab, äu-

ßere Beziehungen einer Organisation bleiben jedoch unberücksichtigt. Da das

Beziehungskapital demnach keine umfassende und vor allem zeitgemäße Be-

rücksichtigung in den klassischen Gestaltungsfeldern findet, wird mit Bezie-

hungen ein neues Gestaltungsfeld im Wissensmanagement vorgeschlagen und

aufgenommen.

3 Reifegradmodelle als Instrumente zur Beurtei-

lung eines qualitätsgesicherten Umgangs mit

Wissen

3.1 Das allgemeine Prinzip von Reifegradmodellen

Reifegradmodelle bieten einen geeigneten Ausgangspunkt und Ordnungsrah-

men zur Beurteilung der Qualität des Wissensmanagements. Nicht zuletzt

durch das Reifegradmodell CMMI, das ursprünglich zur Beurteilung der Quali-

tät von Softwareprozessen entwickelt wurde und unterdessen zur Qualitäts-

einstufung ganzer Unternehmen herangezogen werden kann, genießen Reife-

gradmodelle mittlerweile eine jahrzehntelange Tradition (Carnegie Mellon

University, 1994), Dayan/Evans, 2006). Sowohl auf der Grundlage von CMMI

als auch unabhängig davon wurde in den letzten gut zehn Jahren eine Vielzahl

Wissen verändern in Richtung Zukunft 17

von Reifegradmodellen für das Wissensmanagement entwickelt (Berztiss,

2002), (Ehms, 2000), (Langen, 2000), (Ehms & Langen, 2002), (Kochikar,

2000), (Kulkarni & Freeze, 2004), (Mohanti & Chand, 2004), (Paulzen & Perc,

2002), (Pee, Teah, & Kankanhalli, 2006), (Teah, Pee, & Kankanhalli, 2006),

(Pee & Kankanhalli, 2009), (Collison & Parcell, 2004), (North, 2011)).

Ein Reifegradmodell ist ein Instrument zur Qualitätsbeurteilung; mittels eines

Reifegradmodells lässt sich also – stark vereinfacht dargestellt – die Frage be-

antworten, wie gut (oder schlecht) etwas ist bzw. getan wird.

Ein Reifegradmodell besteht aus einer Reihe von sogenannten Reifegraden (in

der Regel vier bis sechs), die stufenförmig aufeinander aufbauen. Sie lassen

sich bildlich in Form einer Treppe darstellen, wobei eine Treppenstufe einem

Reifegrad entspricht. Ein Reifegrad beschreibt allgemein eine Qualitätsstufe

oder ein Qualitätslevel. Ein bestimmter Reifegrad wird nur dann erreicht,

wenn die pro Reifegrad vorgesehenen Wissensmanagementgegebenheiten je-

weils eine bestimmte Güte besitzen. Das umgangssprachlich "schwächste

Glied in der Kette" bestimmt dabei letztendlich den insgesamt erreichten Rei-

fegrad. Der stufenförmige Übergang von einem zum nächsten Reifegrad kann

demnach nur dann vollzogen werden, wenn alle Voraussetzungen für den

niedrigeren als auch für den unmittelbar höheren Reifegrad erfüllt sind. Damit

liegt den Wissensmanagement-Reifegradmodellen die Annahme zu Grunde,

dass die Einführung und Umsetzung eines Wissensmanagements in Unter-

nehmen einem vorgegebenen, idealen Pfad folgen (Kulkarni & St.Louis,

2003).

3.2 Generelle Schwäche der Reifegradmodelle in ihrer

Anwendbarkeit

Das grundlegende Prinzip bisheriger Reifegradmodelle, die gesamtheitliche Er-

füllung sämtlicher Gegebenheiten im Wissensmanagement pro Reifegrad, er-

weist sich empirischen Studien nach als nicht praktikabel. Eine in Kiel durch-

geführte Fallstudienuntersuchung mit 10 Unternehmen sowie eine daran an-

schließende Online-Befragung mit 64 Unternehmen zeigt, dass eine eindeutige

Zuordnung der befragten Unternehmen zu einem Wissensmanagement-

Reifegrad über alle Dimensionen (Mensch, Technik, Organisation) in der

überwiegenden Mehrheit der Unternehmen nicht möglich ist (Vanini &

Bochert, 2014). Die Unternehmen erreichen zum Teil deutlich unterschiedliche

Reifegrade in den einzelnen Dimensionen. Es zeigt sich außerdem, dass Un-

ternehmen nach der Vorgabe der Reifegradmodelle nur niedrigere Reifegrade

erreichen, obwohl sie durchaus einzelne Kriterien höherer Reifegrade erfüllen.

Bei der genaueren Betrachtung der befragten Unternehmen wird zudem deut-

lich, dass es nicht für alle Unternehmen gleichermaßen erstrebenswert ist,

18 Saskia Bochert, Stephan Schneider, Doris Weßels

den in den Modellen beschriebenen höchsten Reifegrad zu erreichen. Wis-

sensmanagement ist nur in dem Ausmaß für ein Unternehmen sinnvoll, in

dem es zur Verbesserung der Wettbewerbsposition beiträgt und den Unter-

nehmenserfolg positiv beeinflusst. Je nach Unternehmenssituation liegen da-

für aber unterschiedliche Voraussetzungen vor, die durch die bisherigen Rei-

fegradmodelle nur sehr bedingt abgebildet werden können.

Auch wirkt sich die fehlende Berücksichtigung der Dimension Beziehungen de-

fizitär in der Anwendung eines zeitgemäßen Reifegradmodells aus.

4 Das Kieler Reifegradmodell und seine Implika-

tionen

4.1 Konzept des Kieler Reifegradmodells (KRGM)

Das KRGM bricht mit der Tradition klassischer Reifegradmodelle, nach der pro

Reifegrad alle Gegebenheiten erfüllt sein und somit sämtliche (impliziten)

Qualitätskriterien jeweils eine bestimmte Ausprägung aufweisen müssen, um

einen bestimmten Reifegrad zu erreichen. Stattdessen definiert das KRGM

Qualitätskriterien vor, deren Ausprägungen individuell interpretiert werden

und einen Hinweis auf den erreichten Reifegrad je Qualitätskriterium geben.

Das KRGM betrachtet demnach die Qualität im Wissensmanagement nicht

ganzheitlich, sondern kriterienindividuell.

Die Synopse von Reifegradmodellen im Wissensmanagement bei Pee/Kankan-

halli (2009) bietet einen geeigneten Ausgangspunkt zur Extraktion und Ablei-

tung von Qualitätskriterien. Eingedenk weiterer sachlogischer Überlegungen

ergeben sich die in Tabelle 1 aufgeführten und für das KRGM relevanten Qua-

litätskriterien.

Wissen verändern in Richtung Zukunft 19

Perspektive Qualitätskriterium Kernfrage

Mensch Bewusstsein und Barrieren

(Mitarbeiter) Wie hoch ist das Bewusstsein für Wissensma-

nagement in den Köpfen der Mitarbeiter und wel-

che ideellen und realen Hindernisse existieren?

Bewusstsein und Barrieren

(Management) Wie stark wird Wissensmanagement als Füh-

rungsaufgabe gesehen und welche ideellen und

realen Hindernisse existieren?

Organisation Rollen Welche Verantwortlichkeiten im Wissens-

management sind organisatorisch verankert?

Aufgaben Welche Aufgaben des Wissensmanagements

werden umgesetzt?

Methodik Wie methodisch werden die Aufgaben im Wis-

sensmanagement realisiert?

Vernetzung Welches interne Beziehungsgeflecht im Hinblick

auf Wissensmanagement besteht?

Beziehungen Netzwerkaffinität Welche(s) organisatorische Offenheit bzw. externe

Beziehungsgeflecht bezüglich Wissensmanage-

ment besteht zur Wirtschaft?

Forschungsaffinität Welche(s) organisatorische Offenheit bzw. externe

Beziehungsgeflecht bezüglich Wissensmanage-

ment besteht zur Forschung?

Technik Prozessabdeckung Welche Aufgaben des Wissensmanagements

werden durch IT-Systeme abgedeckt?

Integration Wie gut ist die Wissensmanagement-Technik in

die bestehende Aufbau- und Prozessorganisation

integriert?

Tabelle 1: Perspektiven und Qualitätskriterien des KRGM – abgeleitet aus verschiede-

nen Reifegradmodellen (Berztiss, 2002) (Ehms, 2000) (Langen, 2000) (Ehms &

Langen, 2002) (Kochikar, 2000) (Kulkarni & Freeze, 2004) (Mohanti & Chand, 2004)

(Paulzen & Perc, 2002) (Pee, Teah, & Kankanhalli, 2006) (Teah, Pee, & Kankanhalli,

2006) (Pee & Kankanhalli, 2009) (Collison & Parcell, 2004), (Sammer et al., 2003)

(North, 2011)

Die Operationalisierung des Modells – im Sinne der angestrebten Messbarkeit

obiger Qualitätskriterien – wurde vom Autorenteam zunächst über einen

Excel-basierten Lösungsansatz mit quantitativen Kenngrößen für jedes Quali-

tätskriterium realisiert. Diese Vorgehensweise wird derzeit im Verbund mit

Praxispartnern evaluiert. Ergebnisse aus diesen Evaluationsprojekten werden

zeitnah publiziert werden.

4.2 KRGM als Instrument eines kontinuierlichen Re-

Evaluierungsprozesses eines Wissensmanagements

Das KRGM bietet mit seinem systemischen Modellierungsansatz und den vier

Dimensionen (Organisation, Technik, Mensch und Beziehung) mit den darun-

ter liegenden Kriterien einen handlungsorientierten Rahmen für das Manage-

ment einer wissensgetriebenen Organisation (vgl. Abbildung 1).

20 Saskia Bochert, Stephan Schneider, Doris Weßels

Abbildung 1: Dreidimensionales Kieler-Reifegradmodell – Soll- und Ist-

Iterationsschritte im Zeitablauf

Eine besondere Stärke des KRGM ist der kontinuierliche Re-Evaluierungs-

prozess. Dieser Modellierungsansatz ist über die im Zeitablauf auftretenden

und von der Organisation frei zu steuernden Iterationsschritte, die jeweils als

Gegenüberstellung von Soll (grau) und Ist (farbige Darstellung der vier zuvor

erwähnten Dimensionen) visualisiert sind, dargestellt.

Das Modell ermöglicht damit das kontinuierliche Lernen über den spezifischen

Entwicklungspfad einer Organisation, die dem Anspruch der kontinuierlichen

Verbesserung gerecht werden möchte und diesen Prozess auch modellgestützt

steuern will. Die dreidimensionale Visualisierung stellt eine neuartige Möglich-

keit der Selbstreflexion für die Mitglieder der Organisation auf allen Ebenen

dar.

Das damit ermöglichte "Lernen über das eigene Lernen" kann auch den Ver-

gleich mit den Lernpfaden anderer Organisationen ermöglichen und damit das

organisationsübergreifende Lernen unterstützen. Das kollektive Lernen wird

somit aus dem Blickfeld der eigenen Organisation auf die nächste Ebene der

für unsere vernetzte Gesellschaft immer bedeutsamer werdenden Netzwerk-

organisationen gehoben.

4.3 KRGM als Enabler für die neue Rolle des Manage-

ments

Der Trend zur Wissens- und Innovationsgesellschaft spiegelt die Bedeutung

der intellektuellen und kreativen Leistung des Individuums wider. Organisati-

onen lassen sich als soziale Netzwerke interpretieren, deren Knotenpunkte die

Individuen als Organisationsmitglieder sind. Das KRGM rückt daher das Indi-

Wissen verändern in Richtung Zukunft 21

viduum in das Zentrum der Betrachtung. Der Faktor Mensch als Humankapital

einer Organisation taucht hierbei in zwei Rollen auf: Als Mitarbeiter und Ma-

nager kann er, gemessen über die Kriterien Bewusstsein und Barrieren, den

Reifeprozess der Organisation maßgeblich mitgestalten. Die Gestaltungsfunk-

tion ist naturgemäß in der Rolle des Managers am stärksten verankert und

verbunden mit seiner Führungsaufgabe.

Die Frage der Führung in einer zukunftsorientierten Organisation wurde be-

reits Mitte der 90er Jahre explizit aufgegriffen (Klimecki, 1996). Nach dem

damaligen Zeitgeist entsprachen „Führungskräfte, die gleichzeitig Lehrmeister

und lernende Elite sind“ (Klimecki, 1996, S. 3) dem Wunschbild. Dieses Bild

darf nach wie vor als grundsätzlich zutreffend bezeichnet werden, bedarf aber

einer zeitgemäßen Konkretisierung im Sinne der obigen Kriterien Bewusstsein

und Barrieren.

Mit dem Hinblick auf gesellschaftliche Veränderungen unserer „Netzwerkge-

sellschaft“ haben sich mit dem Internetzeitalter neue Einflussfaktoren für den

Weg hin zu einer zukunftsorientierten Organisation ergeben. Die obigen Krite-

rien Bewusstsein und Barrieren wurden davon ebenfalls berührt. Unter der

Perspektive Zukunft und den Implikationen für die Führung in Organisationen

hat Kruse – auf der Kölner Messe – „Zukunft Personal“ den Paradigmenwech-

sel der Führung (Kruse, 2013) beschrieben. Demzufolge sind drei Stellgrößen

zu beachten (siehe Tabelle 2):

• die Komplexitätsfalle als Folge von Nicht-Linearität und Vernetzung,

• die Machtverlagerungen weg von hierarchischen Strukturen hin zum ein-

zelnen Organisationsmitglied und seinen Netzwerken und

• die Kernschmelze, welche die Identifikation von Organisationsmitgliedern

zu ihrer formalen Organisation im Vergleich zu ihren Netzwerken be-

schreibt.

Veränderungen der Sys-

temdynamik und Implikatio-

nen für die Führung

Klassisches Führungsverständnis Modernes Führungsverständ-

nis

1. Komplexitätsfalle: Füh-

rung über Zieldefinition und

strategische Steuerung ver-

liert an Praxisrelevanz

Führungskraft als Planer erfolg-

reicher Umsetzungsprozesse Führungskraft als Partner für

Kontext klärende Reflexionen

2. Machtverlagerung:

Die spontane Eigendynamik

der Netzwerke erzwingt eine

radikale Demokratisierung.

Führungskraft als Vordenker und

verantwortliche Kontrollinstanz Führungskraft als Teilnehmer

und als Impulsgeber in Netz-

werken

3. Kernschmelze: Strukturel-

le Grenzen werden immer

weniger wichtig für die per-

sönliche Identitätsbildung.

Führungskraft als Vorbild geben-

de Autorität Führungskraft als Entwicklung

begleitender Coach

Tabelle 2: Paradigmenwechsel der Führung nach Kruse (2013)

22 Saskia Bochert, Stephan Schneider, Doris Weßels

Das moderne Führungsverständnis erfordert somit ein neues Bewusstsein von

Managern – in einer Wissensgesellschaft insbesondere für das Management

von Wissen. Zukünftig zählt nach dem Verständnis von Kruse der Manager als

Partner, Impulsgeber und Coach.

Die Bewusstseinsveränderung auf der Mitarbeiter-Ebene ist am stärksten

durch den schnellen Zugang zu Wissensquellen im Netzwerk, die „geöffneten“

Unternehmensgrenzen im Rahmen interorganisatorischer und virtueller Team-

arbeit und den damit einhergehenden Machtzuwachs gekennzeichnet.

Aber auch die Barrieren unterliegen einem Wandel. Für beide Gruppen, Mitar-

beiter wie auch Manager, sind die Schnelligkeit des Wandels und die Dynamik

fluider Organisationen (Weber, 1996) eine immer größere Herausforderung.

Für eine „fließende Organisation“ werden, gerade mit Blick auf die Tendenz

zur Beschleunigung der Veränderung von Kontextfaktoren (Weßels, 2014),

die Reaktionsgeschwindigkeit und der Lernpfad der Organisation immer be-

deutsamer. Als vorrangige Führungsperspektive galten früher die „Wegberei-

tungs- und Katalysatorfunktion“ (Klimecki, 1996, S. 19), wobei nach dem

adaptiven Ansatz durch „trial und error“-Prozesse (Klimecki, 1996, S. 18) eine

verbesserte Adaption erreicht werden sollte. Diese experimentelle Funktion ist

auch heute noch bedeutsam, muss jedoch vom Manager von der operativen

Ebene auf die Meta-Ebene gehoben werden. Der (Wissens-)Manager der Zu-

kunft muss als Architekt der Organisation den Raum für „Experimente“ schaf-

fen und die Balance zwischen Steuerung und Freiraum für die Organisations-

mitglieder finden. Passend hierzu wurde von North die Frage zur Positionie-

rung des Wissensmanagements zwischen Experiment und Routine bei den

Wissensmanagement-Tagen in Krems 2014 aufgeworfen (North & Haas,

2014). Umgang mit Wissen ist nach North (2014) ein Lernprozess, bei dem

der Experimentieransatz der geeignete Ansatz ist, um auf den Erfahrungen

aufbauend Routinen zu etablieren, die durch IT- und Kommunikationslösun-

gen unterstützt werden können.

Der in Abbildung 2 dargestellte „X-Shaped Manager“ (Weßels, 2014) ist als

Weiterentwicklung des „T-Shaped Manager“ (Guest, 1991) zu interpretieren.

Das „T“ steht hierbei als Metapher für das zweidimensionale Kompetenzprofil:

fachliche Befähigung (vertikal als fachliche Spezialisierung) in Kombination

mit der Bereitschaft und Fähigkeit zur interdisziplinären Zusammenarbeit (ho-

rizontal im Sinne eines Generalisten für die fachübergreifende Orientierung).

Der Typus des „X-Shaped Managers“ bricht mit der veralteten (und häufig

statischen) Denkweise der zweidimensionalen Differenzierung in Spezialisten

und Generalisten und steht für die „beziehungsstarke“ Befähigung zu „cross“-

disziplinärem Denken und Handeln in der Projektarbeit bzw. in Projektnetz-

werken in einer fluiden Organisation.

Wissen verändern in Richtung Zukunft 23

Abbildung 2: X-Shaped Manager und Kompetenzprofi

Das Kieler Reifegradmodell beschreibt aus Sicht einer zukunftsorientierten

und wissensgetriebenen Organisation den Ansatz der kontinuierlichen Adapti-

on des 4-dimensionalen Lösungsraums (Organisation, Technik, Mensch und

Beziehung) an den Problemraum einer fluiden Organisation. Die Manage-

mentfunktion weicht dabei einem neuen systemischen Rollenverständnis –

weg von einer plan- und kontrollbasierten Vorgehensweise hin zu einem parti-

zipativen und gestaltungsorientierten „Management des Frameworks“, das

den Rahmen und die Rahmenbedingungen beschreibt, um das vernetzte Sys-

tem in Richtung Erfolg zu „stimulieren“ (Weßels & Peters, 2013).

5 Zusammenfassung und Ausblick

Bei der Frage nach der Zukunft von Organisationen sind die Erkenntnisse der

Organisationsforschung von offensichtlich hoher Relevanz. Bereits 1980 ist

der Begriff der „lernenden Organisation“ von Senge (Senge, 2011) geprägt

worden. Er plädierte für eine ganzheitliche, systemische Sicht auf Organisati-

onen und die Nutzung der Potenziale aller Ebenen einer Organisation. Seiner

Argumentation folgend, sind fünf Teiltechnologien im Sinne von elementaren

Disziplinen (siehe Tabelle 3) für eine lernende Organisation zu unterscheiden.

Das systemische Denken als „fünfte Disziplin“, so auch der Buchtitel, nimmt

die exponierte Rolle des Integrators ein.

24 Saskia Bochert, Stephan Schneider, Doris Weßels

Dimensionen Erläuterung

1. Personal Mastery Selbstführung und Persönlichkeitsentwicklung

2. Mentale Modelle Art der Wahrnehmung als Basis für unser Handeln

3. Gemeinsame Visionen Visionen entwickeln, die von allen Organisationsmitgliedern ver-

standen und zu echter Teilnahme führen

4. Team-Lernen Kollektives Lernen

5. Systemdenken als inte-

grative Disziplin Fähigkeit des Nicht-Linearen Denkens und Umgang mit Komplexi-

tät

Tabelle 3: Fünf Disziplinen einer lernenden Organisation nach Senge

Die „lernende Organisation“ von Senge widmet der personalen Kompetenz ei-

ne starke Bedeutung zu, die verbunden wird mit der Vernetzung und der dar-

aus resultierenden Komplexität von Interaktionen. Aus der Perspektive des

Wissensmanagements ist der Begriff der „lernenden Organisation“ eng ver-

bunden mit dem Begriff der „intelligenten Organisation“, der von Willke bei

den Kremser Wissensmanagement-Tagen 2014 als das idealtypische Zusam-

menspiel der zwei Säulen personales und organisationales Wissen beschrieben

wurde. Bei dem Blick auf die Organisation werden die drei Dimensionen Struk-

turen, Prozesse und Regelsysteme zum Prüfobjekt:

• Wie intelligent sind die Strukturen der Organisation?

• Wie intelligent sind die Prozesse der Organisation?

• Wie intelligent sind die Regelsysteme der Organisation?

Genau hier kann das Kieler Reifegradmodell mit seinem hohen Grad an Ope-

rationalisierbarkeit erfolgreich „andocken“ und den Organisationen wertvolle

Hilfestellungen generieren – für ihren individuellen Weg des Wissensmanage-

ments hin zu einer zunehmend intelligenter agierenden Organisation. Die wei-

tere Entwicklung des Kieler Reifegradmodells und die Erfahrungen aus dem

Praxiseinsatz in Organisationen werden darüber hinaus neue Impulse für die-

sen Entwicklungsprozess liefern.

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Wissensmanagement im IT-Einkauf

auf Basis eines Social Wiki

Kristian Borkert

Rechtsanwalt und Warengruppenmanager

JURIBO Anwaltskanzlei

ra.borkert@gmx.net

1 Zusammenfassung

Der IT-Einkauf steht zwischen Kunden, Lieferanten und Märkten. Die Innova-

tions- und Produktlebenszyklen sind in der IT so kurz wie in kaum einer ande-

ren Branche. Um als Partner auf Augenhöhe wahrgenommen zu werden, ist es

für den IT-Einkauf elementar, bestehendes Wissen strukturiert zu managen

und ständig zu erweitern.

Schon heute sind die Steuerung der Wertschöpfung, Marktbearbeitung und

Vernetzung zentrale Anforderungen an den Einkauf. Ohne effizientes, ganz-

heitliches Wissensmanagement ist die Erfüllung der Anforderungen kaum

möglich. Insbesondere bei wissensintensiven Warengruppen wie z.B. IT-

Dienstleistungen wird die Bedeutung von Wissensmanagement zukünftig wei-

ter steigen. Das Wissen um die immer komplexeren IT-Leistungen ist die Ba-

sis für die erfolgreiche Steuerung durch den Einkauf.

Die Integration einer social collaboration Plattform in den Lebens- und Ar-

beitsalltag bietet eine effiziente Möglichkeit, das im IT-Einkauf notwendige

Wissen zu strukturieren und adressatengerecht bereitzustellen. Der Aufbau

der Plattform muss sich zwingend an den Bedürfnissen der Nutzer orientieren.

Daher empfiehlt sich von Anfang an eine eher agile Vorgehensweise und eine

hohe Einbeziehung der Nutzer-Community.

Neben der Strukturierung von Wissen ändert sich durch eine social collabora-

tion Plattform auch die Zusammenarbeit in der Praxis. Die Umstellung der Zu-

sammenarbeit bedeutet auch die Umstellung der eigenen Arbeitsweise und

braucht daher Zeit.

Das Einkaufs-Wiki bietet zusätzlich die Chance, die Mehrwehrte des Einkaufs

im Unternehmen über die gezielte, adressatengerechte Bereitstellung nützli-

30 Kristian Borkert

cher Informationen über das Intranet unmittelbar erlebbar zu machen. So

kann u.a. ein Teil der wichtigen und zeitintensiven Kommunikationsaufgabe

im Einkauf von der Bring- zur Holschuld gewandelt werden. Der Einkauf ge-

winnt zusätzlichen Mehrwehrt als Broker von Informationen.

2 IT-Einkauf – Situation und Lösungsansätze

2.1 Spannungsfelder im IT-Einkauf

Der IT-Einkauf steht, wie jeder andere Einkauf auch, ständig zwischen den

Spannungsfeldern Kunden, Märkte, Lieferanten und internen Regelungen. Je

nach Art der zu beschaffenden Produkte und deren Lebenszyklen verändern

sich diese Rahmenbedingungen.

Abbildung 1: Spannungsfelder im Einkauf

Während beim Einkauf von Rohstoffen wie z.B. Gold die Marktfaktoren wie

Angebot und Nachfrage sowie auch das Thema Lieferanten eher im Vorder-

grund stehen, ergibt sich im IT-Einkauf insbesondere durch die hohe Dynamik

des Produktlebenszyklus der IT-Produkte wie z.B. bei Mobiltelefonen, aber

auch bei Servern und IT-Dienstleistungen wie Cloud-Services eine zusätzliche

Komplexität.

Die hohe Dynamik von IT-Produkten ist mittlerweile in unserem Alltag ange-

kommen. Mehr als 40% der End-Nutzer wechselt nach einer Umfrage mit über

7.000 Teilnehmern von Chip.de im Jahr 2013 mindestens alle 2 Jahre das Mo-

biltelefon. Bei einem Zeitraum von bis zu 4 Jahren wechseln über 85 % der

Befragten. Und das ist nur der Wechselzyklus bei der Hardware. Die Frequenz

Wissensmanagement im IT-Einkauf 31

der Aktualisierung von Software insbesondere bei Smartphone- Applikationen

ist wesentlich höher, wie jeder End-Nutzer aus eigener Erfahrung bestätigen

kann.

2.2 Produktlebenszyklus in der IT

Getrieben durch den starken Wettbewerb, Innovationsdruck sowie die kürze-

ren Entwicklungszeiten z.B. für Chips werden die Produktlebenszyklen in der

IT immer kürzer. Dies ist insbesondere im Bereich der Consumer Electronics

spürbar.

Beispielswiese bringt Apple seit 2007 jedes Jahr wenigstens ein neues Modell

des iPhone heraus.

Abbildung 2: Verkaufsstart des iPhone in Deutschland

(Quelle: Wikipedia Jahr: 2015)

Aber auch im professionellen IT-Umfeld werden die Zyklen u.a. getrieben

durch die Veränderungen im Consumer-Umfeld immer kürzer. In seiner jähr-

lich erscheinenden Analyse „IT Market Clock for Enterprise Mobility“ erwartet

Gartner 2014 bei allen 25 untersuchten Wirtschaftsgütern in spätestens 5 Jah-

ren, bei rund der Hälfte bereits nach 2 Jahren die nächste Marktphase. Da-

nach sind Tablets Ende 2016 nicht mehr in der Marktphase der Auswahl son-

dern des Kosten- und Preisvergleiches. Denn die Produkte werden sich bis da-

hin bezüglich Qualität und Leistungsfähigkeit weitestgehend angeglichen ha-

ben. Der Wettbewerb findet dann vornehmlich über den Preis statt.

32 Kristian Borkert

2.3 Bedarf nach immer wissensintensiveren und komple-

xeren Leistungen

Neben den immer kürzeren Produktlebenszyklen steigt zudem die Komplexität

der Produkte. Im privaten Bereich werden seit Jahren ganz selbstverständlich

Onlineservices für E-Mails (z.B. gmail, gmx) oder zur Datenablage (z.B. gdri-

ve, dropbox) genutzt. Dahinter verbirgt sich regelmäßig eine komplexe IT-

Dienstleistung. Denn schließlich verlässt sich der Nutzer darauf, dass die Ser-

vices möglichst 7 Tage die Woche rund um die Uhr zur Verfügung stehen.

Was im privaten Umfeld als Standardprodukt sehr einfach und zumeist kos-

tenlos innerhalb weniger Minuten beauftragt wird, bedarf im geschäftlichen

Umfeld bereits im Hinblick auf Datenschutz, Datensicherheit und Kostenkon-

trolle eines intensiven Wissens über Verhandlung und Gestaltung dieser in der

Regel langfristig angelegten Leistungsbeziehung. Die Umstellung des Ge-

schäftsmodells vieler Softwareanbieter von Kauf oder Miete auf Software as a

Service (SaaS) trägt weiter zu der Wissensintensivierung im IT-Einkauf insbe-

sondere bei der Warengruppe IT-Dienstleistungen bei.

Dabei befinden sich allerdings der IT-Einkauf im speziellen und der Einkauf im

Allgemeinen in guter Gesellschaft. Denn seit 1991 ist die Wissensintensität bei

Dienstleistungen in der gewerblichen Wirtschaft in Deutschland um 50% ge-

stiegen, wie Abbildung 3 zeigt. Nach der Studie von Alexander Cordes und

Birgit Gehrke beruht dabei die Entwicklung Deutschlands “vor allem auf der

im internationalen Vergleich ausgeprägten wissensintensiven Industrie, wäh-

rend hierzulande nur ein vergleichsweise schwacher Besatz an wissensintensi-

ven Dienstleistungen zu verzeichnen ist” (Cordes/Gehrke 2012: 2).

Abbildung 3: Entwicklung der Erwerbstätigkeit nach der Wissensintensität der

Wirtschaftsbereiche in Deutschland 1991 bis 2009 (Quelle: Statistisches Bun-

desamt, Fachserie 18, Reihe 1.4 – Berechnungen des NIW Jahr: 2012)

Wissensmanagement im IT-Einkauf 33

Bei der steigenden Komplexität der Produkte in der IT sowie den immer kür-

zeren Produktlebenszyklen dürfte sich die Wissensintensivierung weiter fort-

setzen. Für Einkäufer erhöht sich in entsprechendem Maße die Wissensintensi-

tät. Denn zur Steuerung der Wertschöpfung ist ein gutes Verständnis über die

Produktion der wissensintensiven Beschaffungsobjekte unerlässlich.

2.4 Anforderungen an den IT-Einkauf

In niedrigen Reifegraden von Einkaufsorganisationen sind die Anforderungen

an den Einkauf entsprechend niedrig und erschöpfen sich u.a. in der Funktion

als Schreibüro der Fertigung. Getreu der Weisheit “Das Geld liegt im Einkauf”

professionalisieren immer mehr Unternehmen nicht nur den direkten Einkauf

sondern mittlerweile auch den indirekten Einkauf und damit fast immer auch

den IT-Einkauf.

Damit erweitern sich die Anforderungen an den Einkauf. Sie lassen sich wie

folgt zusammenfassen:

• Marktbearbeitung

• Market Intelligence sowie Information und Transparenz

• Strategische Lieferantenauswahl

• Materialfeldkompetenz für Beratungstätigkeiten

• Wertschöpfung

• Risikosteuerung

• Umfassendes Kostenmanagement

• Strategische Lieferantenentwicklung

• Logistikkompetenz und -management

• Vernetzung

• zentrale Schnittstelle und Partner für Kunden und Lieferanten

• Entdeckung und Integration von Innovationen

• EDV/ERP-Gestaltung und Vernetzung

2.5 Einkäufer sind Wissensarbeiter

Der Begriff Wissensarbeiter (engl. "Knowledge Worker") wurde 1959 von Pe-

ter Drucker in seinem Buch "The Landmarks of Tomorrow" in die Literatur

eingeführt. Aus Sicht Druckers ist ein Wissensarbeiter ein Arbeitnehmer, des-

sen Wertbeitrag darin liegt, dass er vor allem sein Wissen einsetzt, in Abgren-

zung zu den Arbeitnehmern, die vor allem Muskelkraft und Koordination zum

Bewirtschaften der Maschinen benötigen.

34 Kristian Borkert

Ein Wissensarbeiter kann also als hochqualifizierte Fachkraft definiert werden,

die mit ihrem Wissen wesentlich zur Wertschöpfung des Unternehmens bei-

trägt und crossfunktional mit ihren Partnern zusammenarbeitet. Wissensarbei-

ter sind insbesondere Spezialisten mit

• technischem,

• naturwissenschaftlichem oder

• kaufmännischem Hintergrund.

Einkäufer nutzen regelmäßig je nach konkreter Aufgabenstellung in unter-

schiedlicher Tiefe ihr Wissen in den Bereichen Marktbearbeitung, Wertschöp-

fung und Vernetzung, um einen Mehrwert für ihr Unternehmen zu erzeugen.

Mithin sind Einkäufer, insbesondere IT-Einkäufer, ein Paradebeispiel eines

Wissensarbeiters nach der obigen Definition.

Ein effizientes Wissensmanagement ist neben anderen Faktoren unbedingte

Voraussetzung für die Erfüllung der Einkaufsaufgaben und das Erreichen der

Einkaufsziele. Ergo ist effizientes Wissensmanagement ein zentraler Erfolgs-

faktor für den Einkauf insbesondere den IT-Einkauf.

3 Zentrale Plattform für Wissensaustausch und

Zusammenarbeit

Die steigenden bzw. gestiegenen Anforderungen speziell im IT-Einkauf können

dauerhaft und effizient nur noch durch crossfunktionale Teams erfüllt werden.

Um als Partner auf Augenhöhe wahrgenommen zu werden, ist es für den IT-

Einkauf elementar, bestehendes Wissen strukturiert zu managen und ständig

zu erweitern.

Bei der Entscheidung über den Zuschlag oder Vertragsabschluss sind viele

Faktoren zu berücksichtigen. Weiter muss die Entscheidung von allen Beteilig-

ten auch im Nachgang getragen werden. Um eine entsprechend komplexe

Entscheidung in einem crossfunktionalen Team vorzubereiten, ist eine zentra-

le Plattform für Wissensaustausch und Zusammenarbeit von erheblichem Vor-

teil. Dieser Vorteil vervielfacht sich, sobald es zusätzlich darum geht, eine

zeit- und ortunabhängige Zusammenarbeit zu ermöglichen.

Gleichzeitig ermöglicht die Zusammenarbeit über eine zentrale Plattform die

Dokumentation des Wissens und der Erfahrungen der crossfunktionalen

Teams. Damit ist sie eine elegante Lösung, um im chronisch ressourcenknap-

pen Einkauf Wissensmanagement aufzubauen. Denn es entsteht keine doppel-

te Arbeit durch doppelte Dokumentation.

Wissensmanagement im IT-Einkauf 35

3.1 Social Media unterstützt Austausch und Zusammen-

arbeit

Im Jahr 2014 sind nach einer Umfrage der BITKOM bei beruflichen E-Mail-

Adressen im Durchschnitt 18 E-Mails pro Tag eingegangen. Jeder 10. Berufs-

tätige erhält täglich sogar 40 oder mehr Nachrichten (BITKOM 2014). Letzte-

res ist im IT-Einkauf eher der Regelfall denn die Ausnahme.

E-Mails richten sich häufig an viele Empfänger. Sie enthalten zudem regelmä-

ßig weitergeleitete Konversationen. Um eine Entscheidung, eine Idee oder ei-

ne Diskussion nachzuvollziehen, bedarf es eines Detektivs oder zumindest ei-

nes starken investigativen Ehrgeizes.

Abbildung 4 verdeutlicht auf den ersten Blick die Vorteile einer Plattform ge-

genüber der E-Mail. Jede Nachricht, jeder Kommentar, jede Änderung ist für

alle Berechtigten transparent. Sie können zumeist in Echtzeit gesehen wer-

den. Die berechtigten Teammitglieder können zeit- und ortsunabhängig da-

rauf reagieren. Gleichzeitig werden alle Diskussionen, Entscheidungen, etc.

über die Plattform gesichert und dokumentiert.

Abbildung 4: Vorteile von Plattformen hinsichtlich Zusammenarbeit

Social Media Software für Unternehmen hat sich in den letzten Jahren stark

entwickelt. Insbesondere im Open Source Bereich gibt es mittlerweile sehr gu-

te Produkte, die sich zu einem guten Preis-Leistungsverhältnis in die tägliche

Arbeit integrieren lassen.

Das macht die Auswahl nicht unbedingt einfacher. Letztlich sollte sich aber

auch keine philosophische Grundsatzfrage daraus entwickeln. Denn eigentlich

bieten alle gängigen Produkte die notwendigen Funktionalitäten.

36 Kristian Borkert

Abbildung 5: Social Software Dreieck (Quelle: Richter,

IT-gestütztes Wissensmanagement, Jahr 2008)

Wichtiger ist es, bei der Einführung die Nutzer nicht zu überfordern. Es ist im

Allgemeinen für den Nutzer verträglicher, parallel zu der Umstellung seiner

Arbeitsweise mit einem reduzierten Funktionsumfang zu starten und sukzessi-

ve die Funktionen zu erweitern. Abbildung 5 gibt einen Überblick über die Ba-

sisfunktionalitäten bei Social Software und deren präferierten Einsatzbereich.

Dies kann bei der Auswahl der Funktionalitäten für die Einführung helfen.

3.2 Der Mehrwert muss beim Nutzer ankommen

Ein wesentlicher Erfolgsfaktor bei der Einführung und Nutzung von Social Me-

dia Plattformen ist es, den Wissensbedarf der Nutzer zu treffen. Ist das Wis-

sensangebot größer als die Nachfrage, werden wertvolle Ressourcen für ein

uninteressantes Angebot verschwendet. Auf der anderen Seite entstehen

durch eine größere oder anders gelagerte Nachfrage des Wissens, welches

nicht befriedigt wird, frustrierte Anwender.

Sofern nicht jeder Nutzer ein Angebot vorfindet, was ihm seine Arbeit erleich-

tert, wird eine zentrale Plattform nicht erfolgreich bestehen können.

Daher liegt es nahe, die Plattform so aufzubauen und zu organisieren, dass

jeder Nutzer aus seiner Perspektive die wesentlichen Informationen findet. Ei-

ne wichtige Vorfrage bei der Konzeption ist also die Frage nach den möglichen

Nutzerperspektiven. Je nach Einkaufsorganisation dürften sich folgende oder

ähnliche Perspektiven unterscheiden lassen:

• Einkäufer

• Einkaufsleiter

• Projektleiter

• Kunden

Wissensmanagement im IT-Einkauf 37

• Lieferanten

• Produktmanager

• Führungskräfte

• andere Experten

3.3 Möglicher Lösungsansatz

Ein möglicher Lösungsansatz könnte vor dem Hintergrund der vorstehend

ausgeführten Anforderungen wie folgt skizziert werden:

• Jede Nutzergruppe erhält eine variable Darstellung der aktuellen Informa-

tionen z.B. Kundencockpit für Einkäufer durch intelligenten Einsatz von

Tagging

• Unterstützung des Erstellungsprozesses von Office-Dokumenten z.B. durch

automatische Versionierung

• Blogs und Microartikel zur Kommunikation und Dokumentation

• Keine Doppeldokumentation

• Integration von Internet und anderen Unterstützungssystemen über ifra-

mes und/oder Direktlinks, z.B: Internet, Clarity, SAP

• Unterstützung der Bearbeitung durch das Aufgabenmanagement (z.B.

JIRA)

Dadurch lassen sich für die Nutzer zumeist schon von Beginn an folgende

Mehrwerte erzeugen:

• Schneller Überblick über die relevanten Informationen

• Auflösung der starren, linearen Ordnerstruktur

• Schnell nachvollziehbare Diskussionen

• Weniger E-Mails

• Schnelles Suchen und schnelles Finden

• Intelligente Suche, z.B: nach Tags und Dateiinhalten

• Nur ein zentraler Anlaufpunkt für alle Einkaufsinformationen und nur ein

Arbeitsbereich

Aber auch bei der besten Social Software ist die Nutzung und Entwicklung ei-

ner Zusammenarbeitsplattform kein Selbstläufer. Ob die Strukturierung und

die Informationsredaktion durch „Gärtner“ oder „Community Manager“ erfolgt,

ist letztlich nur eine Frage des Titels. Ohne eine gewisse inhaltliche Planung

38 Kristian Borkert

wird sich jedenfalls das gesamte Potential einer solchen Plattform nicht entfal-

ten.

Für den IT-Einkauf ist z.B. folgende Struktur denkbar:

Abbildung 6: mögliche Strukturierung von Themenbereichen

für den IT-Einkauf

3.4 Erfahrungen nach 2 Jahren

Nach zwei Jahren der Nutzung eines social Wiki im Einkauf lässt sich folgen-

des Fazit ziehen:

• Wissensmanagement und die Zusammenarbeit über ein social Wiki ist ein

kultureller Wandel im Team / Unternehmen. Das braucht Zeit und muss

wachsen.

• Auf Grund der Nutzernähe hat sich ein iteratives / agiles Vorgehen bei der

Weiterentwicklung der Inhalte bewährt. Es empfiehlt sich die Roadmap

anhand von Usecases aufzuspannen und sukzessive priorisiert nach dem

Mehrwert umzusetzen.

• Einheitlicher Wissensstand und kurzfristige Information wurden deutlich

verbessert (Blog, Seiten-Abo). Information wird zur Hol-Schuld. Der Ein-

kauf bietet zusätzlichen Mehrwert als Informationsbroker.

• Schnelles Suchen verringert den Recherche- und Vorbereitungsaufwände.

• Weitere Nutzenoptimierung durch Integration eines Tools zur Aufgaben-

verfolgung (hier: JIRA) geplant.

Die ersten Schritte sind gemacht. Die Richtung stimmt … und mit jedem

Schritt wissen wir mehr.

Wissensmanagement im IT-Einkauf 39

Literatur

Cordes, Alexander; Gehrke, Birgit (2012): Strukturwandel und Qualifikations-

nachfrage; Aktuelle Entwicklungen forschungs- und wissensintensiver Wirt-

schaftszweige in Deutschland und im internationalen Vergleich; Studien zum

deutschen Innovationssystem Nr. 10-2012, Niedersächsisches Institut für

Wirtschaftsforschung e.V., Hannover.

Drucker, Peter F. (1959): The Landmarks of Tomorrow, Harper & Row.

Drucker, Peter F. (1991): Management: Tasks, Responsibilities, Practices.

Butterworth-Heinemann, Oxford.

CHIP (2013): Wie häufig kaufen Sie sich ein neues Handy? in Chip.de,

5.10.2013, http://www.chip.de/news/Umfrage-Wie-haeufig-kaufen-Sie-sich-

ein-neues-Handy_64689621.html

BITKOM (2014): Im Durchschnitt 18 berufliche E-Mails pro Tag, Berlin am

11.07.2014, http://www.bitkom.org/mobile/de/themen/54633_79827.aspx

Richter, Alexander (2008): IT-gestütztes Wissensmanagement, Theorie, An-

wendungen und Barrieren, Edition Wissensmanagement, Volker Derballa Verlag

(VDV), Berlin.

Scheimann, Thorsten (2011): Produktlebenszyklen: Immer, schneller, neuer

am 10.04.2011 in Tagesspiegel.de http://www.tagesspiegel.de/wirtschaft/

produktlebenszyklen-immer-schneller-neuer/4041756.html

Taylor, Bryan; Basso, Monica; Wong, Jason (2014): IT Market Clock for En-

terprise Mobility, 2014 am 24.09.2014 in gartner.com

http://www.gartner.com/doc/2854320?ref=SiteSearch&refval=&pcp=mpe#a-

1492151456

Linked Data – The End of the Document?!

Christian Dirschl

Chief Content Architect, Wolters Kluwer Deutschland GmbH

cdirschl@wolterskluwer.de

1 The truth about documents

For centuries, documents in books were the major distribution channel for in-

formation of any kind. Laws and proclamations, novels and poetry as well as

trade or education material were made available to be shared between people

and groups, even across long distances.

The benefits are obvious: books (representing a collection of documents) are

stable, robust, easy to consume and can be copied and shared simultaneously

between large numbers of people if needed.

What is quite often overseen is the fact that books are used for purposes, for

which they are not really appropriate; mainly because it was the only stable

media available at all.

Core thesis in this contribution is that in many cases, documents are wrong,

dumb or blind and will therefore to a large extent disappear in professional in-

formation environments in the future.

What does this mean in particular?

The notion of “documents are wrong” is not saying that the content of the

document is wrong – it is more driving towards the fact that the presentation

of the information is simply inadequate, like paying a bill with 1 cent coins.

“Documents are dumb” refers to the fact that they only know what they are

talking about. There is no awareness about an outside world, where topics

could be seen or described differently; like a bug, who claims that the world is

flat.

Blindness of documents reflects the lack of contextual knowledge. A document

is hardly ever an isolated item. It is either part of a broader publication like a

book and it is part of the publication history of an author – all this is normally

unknown to the document itself.

42 Christian Dirschl

In the next sections, we will go into more details on these aspects.

1.1 Documents are wrong

As already mentioned above, documents are quite often an inadequate chan-

nel for getting information across. This is also one of the main reasons for the

disruption challenge that publishing houses face right now all over the world.

Presenting an encyclopedia in an alphabetical fashion simply does not meet

the requirements of someone, who wants to collect and understand infor-

mation on a certain topic. The success of highly interconnected pieces of in-

formation in Wikipedia (with an overall sufficient quality) steamrolled a whole

business that seemed to be extremely stable and profitable.

The same is true for printed maps and road atlases, but for different reasons.

Here people were hardly ever interested in the information on what road to

take as such. The main aim was to have an efficient or fast or nice path to

travel from location A to location B. And here, technology was the main driv-

er, when first navigation systems for cars became available. In the meantime,

this is commodity and even the experience of orientation when driving has

dramatically changed.

Another area is newspapers, where the attitude of news consumption has

made the existing business models, mainly driven by ads, almost obsolete.

And last but not least, due to the static form of a document, it is hardly ade-

quate for being used in different presentation formats like in a desktop vs. a

tablet or even a smartphone environment. Reading a document created for a

book on a smartphone can be a very tedious thing.

1.2 Documents are dumb

The main observation here is that due to the seclusion of documents, they are

not aware of possible different interpretations about their content and there-

fore cannot react on this ambiguity in any respect. In German, “advertising

costs” and “professional expenses” with regard to tax are the same word

(“Werbungskosten”). So if a document talks about it, it is not aware about

that dichotomy. And even if it meant “advertising costs” only, it is still subject

to interpretation, depending on the aspect that the reader wants to investi-

gate, e.g. a definition, an example, a tax rate figure, an average amount for

starting a campaign on product x, etc.

Linked Data – The End of the Document?! 43

1.3 Documents are blind

Documents are clearly lacking context – in many respects, actually.

Publication and author context were already mentioned, but especially in the

legal area, loads of cross-references between documents can be observed,

which actually constitute a major part of the value of the documents them-

selves. Apart from these direct connections, topical similarities between doc-

uments are extremely important as well, when one document is e.g. explain-

ing in more detail the same matter or when one document was more recently

published than the other, which could mean that the information presented is

more recent.

All this additional information is highly relevant for a proper usage, but it is

normally not exploited at all in an isolated environment like a folio environ-

ment.

1.4 Conclusion

The observations in this paragraph clearly showed that documents are quite

often used for purposes, where they do not really fit.

So the question to answer a user requirement is not “what is the most appro-

priate line of formulation?”, but “how can I best serve the requirement?” And

this starts much earlier, namely in choosing proper information channel and

format; which will occasionally of course also be a text in a printed format

even.

The main issue with documents is their closed world situation, where missing

context creates most problems. Since context is so important and since very

often information is needed in different levels of detail and format, an ap-

proach which offers these features deserves further investigation and evalua-

tion: Linked Data and Semantic Web technology!

2 Linked Data – information in context

Information needs to be contextualized, so that it can be applied in a reason-

able manner. This contextualization happens in a multi-dimensional way and

is dependent on the concrete purpose that it serves for a concrete user group.

Therefore, contextualization is to a high degree domain specific as well as sit-

uation specific.

44 Christian Dirschl

2.1 Introduction to Linked Data

Linked Data is a method to present information in a structured and interlinked

fashion, using technical Web standards like RDF (Resource Description

Framework) and URIs (Uniform Resource Identifier) for improved sustainabil-

ity and interoperability.

This information is stored in a machine-readable form, so that machines can

interpret and use it easily in their communication with machines as well as

humans.

The information represented as Linked Data can be manifold. Information

about a certain domain like law as well as about people, places and organiza-

tions are quite common. The main benefit comes from the fact that these in-

formation sources are not isolated from each other, but can easily be con-

nected, so that a machine is able to answer a question like: “Who has pub-

lished an article about fraud detection in the last two years that was cited by

more than 15 important journals?” – which would make this article as well as

its authors quite prominent, e.g. in a semantic search application in this do-

main.

How Linked Data can address the issues raised in section one of this article is

elaborated further in the following paragraphs.

2.2 Linked Data at Wolters Kluwer Deutschland GmbH

Wolters Kluwer Deutschland GmbH is an information services company spe-

cializing in the legal, business and tax sectors. Wolters Kluwer provides perti-

nent information to professionals in the form of literature, software and ser-

vices. Headquartered in Cologne, it has over 1,200 employees located at over

20 offices throughout Germany, and has been conducting business on the

German market for over 25 years. It is part of the leading international infor-

mation services company, Wolters Kluwer n.v., located in Alphen aan den Rijn

(The Netherlands). Wolters Kluwer has annual sales of € 3.56 billion (2013),

employs approximately 19,000 people worldwide and has over 40 offices lo-

cated throughout Europe, North America, the Asia Pacific region and in Latin

America.

Based on experiences within the LOD2 project, Wolters Kluwer built a seman-

tic web and Linked Data infrastructure in the past years. Details can be found

in figure 1:

Linked Data – The End of the Document?! 45

Figure 1: Use of semantic tools in operational systems at Wolters Kluwer

This figure shows both the content management as well as the search pipeline

at production and usage level. Most importantly in the context of this article

are boxes 2 and 3, which show that in parallel to a traditional text-driven XML

pipeline a semantic pipeline was established that enables the required flexibil-

ity and new assets described in the following paragraphs.

2.3 Documents are wrong and applications know the an-

swers

The required information is stored and maintained independent of its final

presentation form to the user as Linked Data. This information can finally be

exploited as retrieving documents, audios or videos in different resolution and

granularity, depending on the platform it is finally consumed by the user like a

laptop or a smartphone.

So the usage scenario, which is quite often technology driven mainly deter-

mines the presentation and interaction layer with the user.

46 Christian Dirschl

In Figure 2 we show a visualization of a specific legal action (“Beschwerde”).

In addition to its legal context, both from a domain hierarchy point of view as

well as from a legislation point of view on the left hand side, we add relevant

information by giving definitions, explanations and most relevant documents

that cover the topic at hand on the right hand side.

Figure 2: Visualization to show domain specific legal context information

2.4 Documents are dumb and applications are smart

Since applications use background domain knowledge in their processing pipe-

line, they have the possibility to resolve ambiguities or can offer guidelines in

order to better adjust answers to certain user perspectives. So in case a tax

lawyer is working in a specific tax form, the application can both disambiguate

that in the above mentioned example the scope is “professional expenses” as

well as the fact that the user is asking for a figure he can fill in that form.

2.5 Documents are blind and applications know the rele-

vant context

The challenge for contextualization is huge. Information needs can be from

being very general to very specific with a potential of many pieces that need

to be brought together from different sources in order to create a complete

picture that really addresses the user’s request. One concrete example from

the medical area would be to answer a question like: “What remedy is most

Linked Data – The End of the Document?! 47

effective in curing disease A, when ingredient B is not applicable and a per-

manent cooling of the drug cannot be secured?”

This means that the need for having access to huge interconnected data pools

is evident. These pools can either be created and maintained in a proprietary

fashion (which will be almost impossible to re-finance) or there is a clear need

for collaboration with the critical stakeholders in each domain.

For the legal publishing industry in Europe collaborations with open data pro-

viders, the different national libraries and the publication office of the Europe-

an Union seems to be a natural nucleus for a data ecosystem. A first proto-

type between Wolters Kluwer and the Publication Office was implemented in

2014, which can show the easy and straightforward interconnection of infor-

mation and documents based on the Linked Data paradigm. Both sources are

connected via certain document URIs, which makes it possible to easily search

for additional metadata or related documents in the respective other source.

And since the data as such is complementary, this simple mapping already

generates added value to both data sources.

Figure 3: Contextualization with Wolters Kluwer and the European Union data

2.6 Conclusion

The consumption of information requires completely new ways of generating,

enriching, connecting and maintaining information. Linked Data technology

seems to be well suited for that purpose. In addition, collaboration between

the main data sources is required to be able to deliver enough information in

a sufficient quality.

3 Knowledge Graphs

This combination of data sources and their exploitation in knowledge discov-

ery applications lead to so called Knowledge Graphs. Most prominent member

48 Christian Dirschl

of this type of applications is the emerging Google Knowledge Graph, but also

other knowledge intensive applications are already in use, like the reegle plat-

form (http://www.reegle.info/).

In this environment, it is rather easy to get a consistent overview of a situa-

tion; and additional functionalities are in place for exploration and explanation

when needed. All in all, it is an ideal setting for professionals working in a

knowledge intensive environment.

Of course, documents are also part of this experience, but their role is rather

supportive than central.

So it is not the complete end of the document, but business efficiency issues

will make other formats extremely important – more important than sequen-

tial textual representation.

Literature

Auer, S./Bryl, V./Tramp, S. (Hrsg. 2014): Linked Open Data – Creating

Knowledge Out of Interlinked Data. Lecture Notes in Computer Science.

Springer. http://link.springer.com/book/10.1007%2F978-3-319-09846-3

Auer, S./Bühmann, L./Dirschl, C. et al. (2012): Managing the Life-Cycle of

Linked Data with the LOD2 Stack. Proceedings of the 11st International Se-

mantic Web Conference (ISWC). Springer. http://link.springer.com/book/

10.1007/978-3-642-35173-0

Blumauer, A./Dirschl, C. (2013): Linked Data – Das Ende des Dokuments?.

In: DOK Magazin 6/13: 12-16. http://www.dokmagazin.de/themen-13-

06_linked-data-das-ende-des-dokuments

Dirschl, C./Eck, K./Lehmann, J./Bühmann, L./Auer, S.: Facilitating Data-Flows

at a Global Publisher using the LOD2 Stack. submitted to the Semantic Web

journal.

Lee, S./Kim, P./Seo, D./Kim, J./Lee, J./Jung, H./Dirschl, C. (2011): Multi-

faceted Navigation of Legal Documents. 2011 International Conference on and

4th International Conference on Cyber, Physical and Social Computing.

A Balanced Scorecard for

Steering an Enterprise Social Network:

A Case Study of Siemens TechnoWeb

Ilka Djajakusuma, Michael Heiss, Manfred Langen

Siemens AG

ilka-karini.djajakusuma@siemens.com,

michael.heiss@siemens.com, manfred.langen@siemens.com

1 Introduction

As Enterprise Social Networks (ESNs) are becoming significant in corporate

problem solving and business strategies (McAfee 2009; Leonardi et al., 2013;

Bonabeau, 2009), there has been great focus in assessing and evaluating

ESNs by means of selected metrics (Muller et al., 2009; Danis & Singer,

2008) that are considered as Key Performance Indicators (KPIs) for ESNs.

Data analysis and metrics have been used to answer questions relating to

public social media (Kwak et al., 2010; Bucher et al., 2013; Ahn et al., 2007;

Leskovec & Horvitz, 2008) as well as ESNs (Zhang et al., 2010; Graupner et

al., 2012). Zhang et al. (2010) use five months of empirical enterprise micro-

blogging data to conclude that the major benefits of microblogging for a

specific Fortune 500 company employees are knowing what your other

colleagues are working on and creating new connections. Graupner et al.

(2012) analyze metrics and „relate them to work patterns in enterprises with

the goal of advancing social media to the next level making them better fit

the work context and more relevant for people in their work functions“

(Graupner et al. 2012).

Richter et al. (2013) demonstrate how data usage analysis on an ESN can

evaluate the platform’s performance. Stieglitz & Meske (2012) explained

which policies and conditions favor the success of an ESN. Many other papers

mention various approaches and tools to measure the performance of ESNs

(Perer et al., 2013; Lin et al., 2012).

In this paper, we present performance metrics (iab, 2009) that are used to

steer an ESN platform. This will be demonstrated by a case study of

50 Ilka Djajakusuma, Michael Heiss, Manfred Langen

TechnoWeb (Mörl et al., 2011), an ESN that is used in Siemens. From

analyzing the metric measurements and using the validated learning method

(Ries, 2011), we attempt to identify strategic key activities with the help of a

balanced scorecard.

2 Siemens Case: TechnoWeb

TechnoWeb, an ESN platform for Siemens experts, was launched in 1999

(Jankowsky & Heiss, 2001) and made company-wide available by 2010 (Mörl

et al., 2011). It was designed as a knowledge networking tool to enable

employees to share their expertise with one another across the organization

(Figure 1).

Figure 1: TechnoWeb, enterprise social network platform for Siemens experts

Siemens employees that are registered in TechnoWeb are able to join, create,

and recommend Networks or Technology Portals. Networks and Technology

Portals are both community spaces, where Siemens experts are able to

exchange knowledge and information with one another. A Technology Portal is

a community space that is designed for moderated high quality content and

can be customized to the special needs of the community. In this paper,

Networks will refer to both Networks and Technology Portals.

The Urgent Request feature is used by users who are not able to find help

from Networks. An Urgent Request is sent using an expert identification

algorithm (Ehms et al., 2013) in order to narrow the recipients to a group of

people who are associated with the Urgent Request topic (Wiener et al.,

2012).

A Balanced Scorecard for Steering an Enterprise Social Network 51

TechnoWeb users also have their own public profile page, where information

from the corporate directory is automatically added. Users have the possibility

to add further information regarding their expertise or experience in a free

text field. The profile page also shows the user’s activity stream, Network

memberships as well as Tag information, such as followed Tags and used

Tags. The users have control over which information they want to be shown in

the profile page.

The personalized dashboard is the main page in which a user is navigated to

once he or she login to TechnoWeb. This page includes a list of Networks that

the user is a member of as well as its activity stream of posts and activities,

latest Urgent Requests, recommended Networks, top three active Networks,

and top three new Networks.

3 Strategy and Metrics

Performance metrics that focus on quantity (e.g. number of users or number

of networks) are needed in the initial phase, but mature ESNs need better

performance metrics. Langen (2014) stated that metrics with a focus on value

rather than quantity are needed for large ESNs in order to monitor the quality

and significance of an ESN within an enterprise.

For this purpose, TechnoWeb uses a strategy that is represented as a driver

tree (Vester, 1999) in a balanced scorecard (Kaplan & Norton, 1992) with

corresponding metrics. We distinguish between metrics on Value and Benefit.

Benefit refers to an explicit pecuniary advantage. An example of this would be

how much business impact TechnoWeb generates, measured in Euro.

Value refers to – one step earlier than benefit – implicit advantages. The

difference is easy to understand in the social media advertising industry: for

example, Facebook collects the interconnection of Facebook users to topics.

This knowledge about the Facebook users is one of the main values of

Facebook (and has consequently a significant impact to their stock exchange

rate). A pecuniary benefit is generated as soon as this knowledge is used for

targeting advertisements. This relationship between value and benefit is very

similar to TechnoWeb. The main value of TechnoWeb is to know better than

anybody else which user is related to which fields of expertise (considering all

legal restrictions, of course). The pecuniary benefit is generated as soon as

this knowledge is used for targeting an Urgent Request to those people with

the highest probability to help solve a technological problem.

For the purpose of steering an ESN it is more helpful to focus on the value of

the ESN than to focus directly on the benefit because we have more

possibilities to influence the increase of value than to directly influence the

52 Ilka Djajakusuma, Michael Heiss, Manfred Langen

benefit. If the system is set-up in the right way, the benefit is automatically

increasing if the value is increasing.

The TechnoWeb balanced scorecard is divided into 4 sections, Growth,

Activity, Value, and Benefit (Figure 2). Each section contains goals and its

corresponding performance metrics.

Figure 2: TechnoWeb balanced scorecard 2014 (symbolic)

The goals and metrics within the Growth section are the drivers of the goals

and metrics of the next section, Activity. Consequently, the goals and metrics

of the Activity section drives the goals and metrics of the Value section. The

last section, Benefit, contains goals that are driven by the goals and metrics

from the Value section. Nevertheless, goals and metrics in one section can

also be drivers of other goals and metrics within the same section. Arrows

indicates a dependency from one goal to the other. A thicker arrow depicts a

stronger dependency.

The driver tree within the TechnoWeb balanced scorecard is based on the

networked thinking concept (Vester, 1999). TechnoWeb’s value steering

strategy focuses on improving metrics within the Value section, where the

metric improvements in the Benefit section follows as a consequence.

GrowthActivity

Value Benefit

Attract New Users

# of new users

per month,

total # of users

Foster

Cross-Sector

Communication

Avg. # of sectors

per network

(quarterly)

Enrich Targeting Information

(Digital Trace)

Avg. level

histogram of tag assign ed

(quarterly)

Corporate Problem Solving Success

Urgent Request Success Rate

(inclu ding monitoring

1)

of Business Impact level

of unan swered Urgent Requests),

median of first response time

(moving window over 12 months)

Increase Retention

(Read)

retention rate (%)

of not new users

within 1 full month

and 12 months

2)

Provide

Targeted Audience

for Written Content

(Write)

write rate (%)

of not new users

within 1 full month

and 12 months

2)

Increase

Recommendations

# of invite activities

Per month

Increase

Moderated Content

Total # of

Technology Portals

A1

A2

A3 A4

A5

A6





Generate

Business Impact

Σ Business Impact in €

of Urgent Request

with reply

(moving accumulation

over 12 months)

1)



Encourage Users to

Join Networks

# of users with

Network membership

Provide

Simple Interactions

(Activity)

activity rate (%)

of not new users

within 1 full month

and 12 months

2)





Trigger

Cross-Sector

Collaboration

Avg. # of sectors

per Urgent Request



1) Details in monthly analysis 2) Details per cohort monthly and annually

3) For reasons of confidentiality the traffic lights do not show real values

A1 – A6: Key Activities An improvement of A leads to an improvement of B (thick lines: strong dependency)

BA

A Balanced Scorecard for Steering an Enterprise Social Network 53

3.1 The Metrics

Since 2010, TechnoWeb has shifted its focus on metrics from quantity (e.g.

number of active users per Business Unit / total number of employees of a

Business Unit) to value (e.g. total number of users who wrote content within a

given period). The selected key metrics in the TechnoWeb balanced scorecard

are actionable metrics (Ries, 2001: 103) that correspond with the value-

focused goals within each of the four sections. In other words, they are the

KPIs of TechnoWeb that give the management team guidance on business

decisions and actions. The data used in this paper were collected from August

2010 until April 2014.

Growth

The first section, Growth, contains metrics that represent goals to ‘Increase

Moderated Content’, ‘Increase Recommendations’, and ‘Attract New Users’

(Figure 2). Moderated content is presented by the total number of Technology

Portals in TechnoWeb. The increase in this number will drive the increase in

user recommendations. The more Technology Portals exist, the more high

quality content is produced, which members of these Technology Portals will

want to forward to their colleagues by inviting or recommending them to join

the Technology Portals.

The user recommendations metric is the sum of the number of invite and

recommendation actions. Users are able to invite colleagues to Networks they

are a member of or even recommend them Networks that they themselves

are not a member of. As other employees accept the invitations or

recommendations, the number of new users per month as well as the total

number of users will increase.

Activity

The increase of the number of recommendations and new users will drive the

metrics in the “Encourage Users to Join Networks” goal, which is represented

by the number of users with Network memberships (Figure 2). In other

words, the more invitations and recommendations sent out, the higher the

number of Network memberships. This number, together with the increase in

the total number of Technology Portals are drivers to increase the retention

rate in the “Increase Retention (Read)” goal.

There are two metrics that represent this rate, the percentage of not new

users who logged back into TechnoWeb in the past one full month and in the

past 12 full months. The one full month percentages show a faster rate of

change compared to the 12 full months metric. New users in the time periods

mentioned are not included, because, by definition, they are already logged

into TechnoWeb at the time they signed up. The moderated content provided

54 Ilka Djajakusuma, Michael Heiss, Manfred Langen

by Technology Portals will attract the users due to the higher quality of the

content.

In order to further understand the retention rate in detail, a cohort analysis

(Ries, 2001) was made. This cohort analysis was done to observe the

difference in behaviour between clusters of users, depending on the year

when they joined TechnoWeb. The retention rates of those clusters are

monitored on a monthly basis, separately.

The result of the cohort metrics shows that the monthly retention rates of

those different clusters did not show a significant difference up to now: the

new users and old users behave in a similar manner when it comes to logging

back into TechnoWeb.

With more TechnoWeb users logging into TechnoWeb, they need to be

provided with simple interactions, such as liking, rating, and voting. Similar to

the retention rate metric, the activity rate, in the “Provide Simple Interactions

(Activity)” goal, is represented by the percentage of not new users who

performed at least one of the simple interactions within the past one full

month or in the past 12 full months, respectively.

Value

The simple interactions that users perform on the content of others are a

driver to motivate them to contribute their own content (Figure 2). For

example, as a user reads an article that might relate to his/her situation, they

might ‘like’ it as well as comment and share his/her own experience.

Therefore, the more users interact with the content in TechnoWeb, the more

likely they are to write a comment, which is counted as written content. The

metric for the “Provide Targeted Audience for Written Content (Write)” goal is

represented by the percentage of not new users who wrote content in the

past one full month or in the past 12 full months, respectively.

In this paper, the four Sectors

1

within Siemens are considered (Energy,

Healthcare, Industry, Infrastructure & Cities) and for simplicity we also count

all Corporate Units (e.g. Corporate Technology) like a Sector. The increase in

Network memberships leads to a higher probability of cross-Sector

communication. This is shown by averaging the number of Sectors that

participate within a single Network.

Simple interactions, written content, and Networks memberships are all

drivers to the “Enrich Targeting Information (Digital Trace)” goal. The more

TechnoWeb knows about the interest and expertise of the users, the better

can information be targeted to the right people.

1

A new organizational structure in Siemens is in place since October 1

st

, 2014.

A Balanced Scorecard for Steering an Enterprise Social Network 55

Targeting information, or Digital Trace (Kannampallil & Fu, 2009), is acquired

when a user is active within the platform. This includes following Tags,

assigning Tags to a written content, or joining Networks. These activities are

divided into two types, Strong Tag Relationship and Weak Tag Relationship.

Strong Tag Relationship is when the user personally assigns a Tag to

him/herself (e.g. following a specific Tag that relates to their expertise). Weak

Tag Relationship is when the user is indirectly assigned a Tag (e.g. joining a

Network will indirectly assign you to the Network’s Tags).

The histogram of the number of Tags assigned (Figure 3) shows the

distribution of how many TechnoWeb users have Strong and Weak Tag

Relationships. Note that both axes are log-scaled.

Benefit

In the Benefit section there are three goals, “Corporate Problem Solving

Success”, “Trigger Cross-Sector Collaboration”, and “Generate Business

Impact” (Figure 2). The goal with no outgoing arrow is the final main goal that

evaluates TechnoWeb’s Return on Investment (ROI): “Generate Business

Impact”.

An improvement in the Digital Trace metric will also improve the metrics in

the “Corporate Problem Solving Success” goal. The richer the Digital Trace,

the easier it is to identify the experts. These experts are valuable in helping to

answer Urgent Requests or any other written content in TechnoWeb.

Therefore, the hypothesis made between these goals is, as the average of the

Digital Trace metric increases, the success rate for corporate problem success

also increases.

One of the metrics used to monitor corporate problem solving success is the

percentage of Urgent Requests that are answered, including monitoring the

Business Impact levels of unanswered Urgent Requests on a monthly basis.

Another metric is the median of the first response time for Urgent Requests,

with a moving window over 12 full months.

As more Sectors communicate with one another within a Network, the

probability for triggering Sector collaborations, such as in Urgent Requests,

will also increase. The metric for the “Trigger Cross-Sector Collaboration” goal

is represented by averaging the number of Sectors that are involved in every

Urgent Request. The same five Sectors of Siemens are considered, similar to

the metrics for cross-Sector communication.

With more cross-Sector collaborations and higher corporate problem solving

success rates, more business impact will be generated. This is shown in the

“Generate Business Impact” goal by the sum of business impact, in Euros, of

56 Ilka Djajakusuma, Michael Heiss, Manfred Langen

Urgent Requests with at least one reply. This metric is shown as a series of

accumulations over 12 full months.

4 Metric Results and Derived Measures

The TechnoWeb balanced scorecard is updated on a monthly basis, with an

addition of traffic lights, trends, and key activities for a more informative

overview (Figure 2).

The traffic lights represent the status of the metrics in each goal. For reasons

of confidentiality, the traffic lights in Figure 2 do not show real values from

TechnoWeb. The trends describe whether the metric values are improving or

deteriorating. Key activities A1-A6 are the identified and planned measures to

help improve the goals in the balanced scorecard. They also act as external

drivers to help steer the metrics for another goal, which in turn will drive

other goals in the balance scorecard.

4.1 Selected Metrics

Enriching the Digital Trace is a significant goal that drives TechnoWeb’s

success in corporate problem solving, which, in turn, increases the generation

of business impact. The richer the Digital Trace, the more experts are

identified who are able to help solve Urgent Requests or any other written

content within TechnoWeb.

The histogram of Tags assigned (Figure 3), illustrates a good distribution of

the number of Tags TechnoWeb users are related to. Due to some users with

very high levels, simply calculating the average of the distribution would not

be an appropriate metric: the values would easily look good. What needs to

be considered is the bar on the far left of the histogram (Figure 3). This bar

represents 18,187 TechnoWeb users who are not related to any Tag at all.

This means that these people cannot be identified and are not able to help

their colleagues who asked for help in the form of a written content in

TechnoWeb. As we will see later, this is easy to change, but it is necessary to

identify this situation in order to be able to change it. A simple average metric

would not have brought this issue to our attention.

The metric used to measure the overall Digital Trace level is a weighted

arithmetic average of those double logarithmic bars, with the Weak Tag Levels

weighted with 0.5.

The purpose of the logarithm is to differentiate between the two cases:

case 1, motivating 100 users with no network memberships to join a network

in order to be assigned to least one Tag, and case 2, a “poweruser” who

A Balanced Scorecard for Steering an Enterprise Social Network 57

already has 100 assigned Tags to gain an additional 100 assigned Tags.

Without logarithmsaturation those two cases would have the same impact on

the metric. For the value of TechnoWeb the first case is much more valuable

as it is better to know at least something about 100 users instead of knowing

little more about one user.

Figure 3: Many users have very good Digital Trace,

but 48% have no Digital Trace

Weighting the Weak Tag Levels with 0.5 means that we postulate that for the

TechnoWeb value it is equivalent if a user is assigned to 64 weak tags (level

L6 in Figure 3) or to 8 strong tags (level L3=6*0.5 in Figure 3).

In order to “punish” the users with no associated tags in our metric, we even

assigned those users a negative tag level (the tag level of the left bar in

Figure 3 is -1).

As of April 2014, TechnoWeb’s Digital Trace metric is at 1.35. This metric and

the corresponding histogram of Figure 3 clearly call for action. See Section 4.2

for the derived activities. To help increase this metric, TechnoWeb also needs

to motivate those 48% of users with Tag Level -1 to join Networks, follow

Tags, and create written content.

TechnoWeb also has a goal to “Foster cross-Sector Communication” (Figure

2). TechnoWeb has an average of 3.7 sectors per Network (Figure 4). Out of a

total of 1444 Networks in TechnoWeb, 365+511=876 (60%) have members

from at least four different Sectors. The 79 Networks that only involve

members working in the same Sector are mostly Sector-specific Networks

that are created for team-related internal tasks.

1

10

100

1000

10000

100000

Number of users

Digital Score Level: Number of Tags in either

Strong orWeak Tag Relationship

Strong Tag Relationship (personally

assigned Tags, e.g. follow Tag)

Weak Tag Relationship (indirect Tag

assignmen t, e.g. by joining a Network)

Metric:

Average Digital Trace Level

(weighted arithmetic average,

weak tag levels are weighted with 0.5):

1.35

37,584 (total users) – 19,397 (users

with Digital Trace) = 18,187 users

with no Digital Trace

58 Ilka Djajakusuma, Michael Heiss, Manfred Langen

Figure 4: Number of Sectors per Network (Sectors considered:

Energy, Healthcare, Industry, Infrastructure & Cities, Corporate Units)

Other than cross-Sector communication, TechnoWeb also has a goal to

“Trigger cross-Sector Collaboration”. This involves Siemens employees from

one Sector helping other Siemens employees from a different Sector. For

example, a Siemens employee from the Energy Sector solves an Urgent

Request written by another Siemens employee from the Healthcare Sector.

The average number of Sectors involved per Urgent Request is 2.7 (Figure 5),

which means that in most cases, Urgent Request responses also come from

other Sectors. From a total of 1471 Urgent Requests, 424+390+252+

142=1208 (82%) of them received responses from colleagues of another

Sector.

Figure 5: Number Sectors per Urgent Request (Sectors considered: Energy,

Healthcare, Industry, Infrastructure & Cities, Corporate Units)

Urgent Requests have been a feature in TechnoWeb since 2001. Due to a high

frequency of usage, a targeting algorithm was implemented in October 2011

(Wiener et al., 2012). Instead of broadcasting the Urgent Request to every

member of TechnoWeb, an expert identification algorithm is used to send the

Urgent Requests to those experts with a higher probability of responding.

79

196

293

365

511

0

100

200

300

400

500

600

12345

Number of Networks

Number of Sectors per Network

Average number of

Sectors per Network:

3.7

0 1 2 3 54

263

424 390

252

142

0

50

100

150

200

250

300

350

400

450

12345

Number of Urgent Request

Number of Sectors per Urgent Request

Average of

Sectors per Urgent Request:

2.7

0 1 2 3 54

A Balanced Scorecard for Steering an Enterprise Social Network 59

Although the Urgent Requests are sent to a lower number of TechnoWeb

users, the message targeting algorithm preserved the Urgent Request high

success rate. The success rate was kept above 85% most of the times (Figure

6). This indicates the significance of identifying the right expert within a

Network. Wiener et al. stated that „within the first three months after the

launch of the new algorithm, more than 1 000 000 notification emails were

saved” (Wiener et al., 2012).

Figure 6: TechnoWeb Urgent Request Success Rate. Message targeting

algorithm preserved the Urgent Requests high success rates

A more detailed metric involving the Urgent Request Success Rate is the

monitoring of the business impact values of the unanswered Urgent Requests

(Figure 7). The unanswered Urgent Requests are mostly of low business

impacts (EUR 1,000 – EUR 10,000). One exception appeared in February

2012, where an Urgent Request with a business impact of EUR 250,000 was

unanswered. After further investigation, the Urgent Request was found to be

too specific and needed the help of a particular expert. Excluding that single

Urgent Request, the higher the business impact value, the higher the

probability of the Urgent Request receiving a response.

To also help measure the “Corporate Problem Solving Success” goal,

TechnoWeb also monitors the first response time for Urgent Requests. The

median of the first response time for Urgent Requests (with a moving window

over 365 days) is taken into consideration (Figure 8).

Due to some misuse of Urgent Requests with the highest business impact

value, in December 2012, a mandatory reason was requested to any

TechnoWeb users publishing an Urgent Request with a business impact value

of EUR 1 Million. This regulation resulted in a lower number of Urgent

Requests with (wrong) high business impact values – a desired consequence.

70%

80%

90%

100%

Oct

-

10

Dec

-

10

Feb

-

11

Apr

-

11

Jun

-

11

Aug

-

11

Oct

-

11

Dec

-

11

Feb

-

12

Apr

-

12

Jun

-

12

Aug

-

12

Oct

-

12

Dec

-

12

Feb

-

13

Apr

-

13

Jun

-

13

Aug

-

13

Oct

-

13

Dec

-

13

Feb

-

14

Apr

-

14

Percentage of

Urgent Requests Answered

Month

Broadcast Target Messaging

60 Ilka Djajakusuma, Michael Heiss, Manfred Langen

In addition, it did not have any negative effect on the first response times.

The business impact value of an Urgent Request does not significantly

influence the response time.

Figure 7: Business Impact Values of Unanswered Urgent Requests.

The higher the Business Impact level, the higher the probability that

it is answered.

1)

Unanswered Urgent Request was too specific.

Figure 8: Median of First Response Time for Urgent Requests

(moving window over 365 days)

Another event that was expected to have influenced the first response time is

the expansion of the ecosystem in July 2013. This ecosystem expansion

provided Siemens employees with an alternative channel for networking and

knowledge sharing. The existence of this new channel, however, also did not

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

BI €1000 BI €10 000 BI €50 000 BI €250 000 BI €1 000 000

1)

20

25

30

35

40

45

50

55

60

Sep

-

12

Oct-12

Nov-12

Dec-12

Jan-13

Feb-13

Mar-13

Apr

-

13

May

-

13

Jun

-

13

Jul

-

13

Aug

-

13

Sep

-

13

Oct

-

13

Nov-13

Dec-13

Jan-14

Feb-14

Mar-14

Apr

-

14

Median Urgent Request

First Response Time (minutes)

Month

Mandatory reason for

Business Impact > EUR 1 Million Ecosystem Expansion

A Balanced Scorecard for Steering an Enterprise Social Network 61

have a significant impact on the first response times of Urgent Requests. Most

Urgent Requests still receive a response within the first 30 minutes.

4.2 Identified Key Activities

By using the balanced scorecard as a cockpit that provides an informative

overview of TechnoWeb’s performance, a number of key activities are

identified, planned, and implemented. These key activities have a purpose of

steering the metrics to a desired level and improving the goals within the four

sections of the balanced scorecard.

Looking at where the TechnoWeb balanced scorecard begins, increasing the

number of Technology Portals is one of the metrics that acts as the early

drivers for other metrics. Therefore, a Key Activity, ‘Technology Portals’ (A1 in

Figure 2), that is currently implemented was identified to provide TechnoWeb

users with higher number of Technology Portals that supports high quality

moderated content.

The red traffic light in the ‘Encourage Users to Join Networks’ goal indicates

that it needs attention in improving its metric in order to act as an optimal

driver for other metrics in the balanced scorecard. To increase this metric, the

management team identified a second Key Activity, the ‘Welcome Wizard’ (A2

in Figure 2), with a goal to have every TechnoWeb user be a member of at

least one Network. The Welcome Wizard assists new users in identifying

interesting Networks to join.

To also help improve the number of Network memberships, another Key

Activity, ‘Recommendation Mail’ (A3 in Figure 2), is in implementation. This

Key Activity involves identifying TechnoWeb users with no Network

memberships. Recommendation e-mails are sent out to those identified users,

suggesting Networks to join according to the Sector the users are from. This

Key Activity directly solves the mentioned issue of the metric results in

Figure 3. Users who join a Network are automatically assigned to the

Network’s Tags.

The ‘Moderator’s Competition’ (A4 in Figure 2) Key Activity is a measure to

help increase the number of invite activities. This Key Activity is in the form of

a competition, where Network moderators with the most new members in

their Network, within a specific period of time (e.g. 3 months), are awarded

with a prize.

The retention rate has a yellow traffic light, which indicates that there is

Wissen verändert. Beiträge zu den Kremser Wissensmanagement-Tagen 2014

Abstract