Modelle und Metriken zahlen sich langfristig aus

Feature | 31. Januar 2007 von admin 0

Chris Schlueter Langdon

Chris Schlueter Langdon

Herr Schlueter Langdon, wie schwierig ist es, die Rentabilität einer Softwarelösung zu messen?

Schlueter Langdon: Es ist genauso einfach wie die Renditeberechnung für eine Produktionsanlage oder eine Marketingkampagne. Dazu braucht man, überspitzt gesagt, nur Papier und Stift, die relevanten Daten – und einen Doktortitel in Betriebswirtschaft. Hier wie dort gilt es festzustellen, wie sich eine Investition auf den Gewinn auswirkt. Als Ingenieur wurde mir beigebracht, schon während der Konstruktion auf Fertigungskosten zu achten. Deshalb finde ich es merkwürdig, warum es zu schwer sein soll, vorherzusagen, wie sich Gewinn erzielen lässt – wenn letzten Endes doch immer ein Gewinn erwirtschaftet werden muss. An diesem Punkt kommen Modelle und Metriken, die so genannten M&Ms, ins Spiel. Benötigt wird ein Kausalmodell, das aufzeigt, wie sich nach Drücken von Taste „X“ die Variable oder Messgröße „Y“ verbessert. Arbeitet man ohne Modell, dann ist das so, als würde man ein Medikament ohne vorherige Diagnose einnehmen. Wenn beispielsweise die Unternehmensleitung verlangt, die IT-Systeme derart zu verbessern, dass die für einen Produktmodellwechsel erforderliche Zeit von zwei Wochen auf zwei Stunden verkürzt werden kann, dann sollte man vorher wissen – bevor man Geld ausgibt, wie dies am besten erreicht werden kann.

Welche Eigenschaften von IT müssten messbar werden?

Schlueter Langdon: Da ist in erster Linie Flexibilität zu nennen. Flexibilität ist eine Messgröße und somit Teil des Kausalmodells, das eine IT-Investition zu betriebswirtschaftlichen Kennzahlen in Beziehung setzt. Flexibilität ist in der heutigen, schnelllebigen Unternehmenslandschaft eine äußerst wichtige Variable. Sie gilt als einer der entscheidenden Faktoren für Umsatzsteigerungen. Ein Beispiel hierfür ist die Fähigkeit, die Produktion schnell von einem problematischen auf ein erfolgreiches Produkt umzustellen. In der Vergangenheit lag der Schwerpunkt eher bei der Integration – daher auch das enorme Wachstum der ERP-Branche.

Welche Methoden zur Evaluierung des Wertbeitrags von Software haben Sie entwickelt?

Schlueter Langdon: Wir konzentrieren uns darauf, die Verfahren zur Renditeberechung an den IT-Sektor anzupassen, um relevante, zuverlässige und konsistente Ergebnisse zu erzielen. Zunächst geht es darum, die Modelle zu verbessern. So fragen wir uns zum Beispiel, inwiefern ein Systems durch den Einsatz von Web-Services-Standards flexibler wird. Weiterhin beschäftigen wir uns mit einzelnen Variablen und Metriken. Wir haben zum Beispiel den Begriff „Flexibilität“ als IT-Metrik mit klaren Definitionen und Messgrößen eingeführt. Objektive und subjektive Messgrößen führen wir so zusammen, dass Unternehmen ihre Flexibilität in der IT über Geschäftsbereiche und Abteilungen hinweg vergleichen können. Wir beschäftigen uns auch mit agentenbasierten Modellen und Systemen. Viele Probleme, mit denen das Top Management heutzutage konfrontiert ist, haben mit Veränderungen zu tun, sind also dynamisch: beispielsweise technologische Veränderungen, Produktkonvergenz und betriebliche Umstrukturierungen oder Transformation. In diesen Fällen ist das Endergebnis, etwa der Gewinn, oft eine Folge wechselseitiger Anpassungsprozesse. Kurz zusammengefasst, hängt der Erfolg davon ab, wie sich die eine Seite an die Anpassung der Strategie der Gegenseite anpassen kann. Zur Lösung dieser komplexen, adaptiven und dynamischen Probleme entstanden agentenbasierte Modellierungstools, die beispielsweise erheblich genauere Rentabilitätsprognosen erlauben. Vorhersagen sind damit nicht mehr nur eine Extrapolation der Vergangenheit wie mit den klassischen Methoden der Statistik oder Ökonometrie. Als Vorsitzender der Special Interest Group für agentenbasierte Informationssysteme der Association of Information Systems (SIGABIS) fördere ich Lehre und Praxis in diesem Bereich.

Inwiefern setzen Sie sich von der reinen IT-Evaluierung (ITEM) ab?

Schlueter Langdon: Die IT-Evaluierung ist eine komplizierte Angelegenheit. Auch ERP-Softwarepakete sind heute noch keineswegs Plug-and-Play-Lösungen. Um Variablen zu ermitteln, das richtige Modell festzulegen und nachvollziehbare Messgrößen auszuwählen, wird geschultes Personal benötigt – also Personal, das mit den vorhandenen Daten umgehen kann. Der Automobilhersteller Nissan, der sich im harten Wettbewerb mit hohen Gewinnen behauptet, hat eine eigene Spezialabteilung von Modellierungsexperten („Quant Group“), um unternehmensweit die Präzision von Entscheidungen verbessern zu können.

Warum genügen die auf dem Markt existierenden Workflow- und Simulationstools nicht, um auch die IT-Rentabilität durchzuspielen?

Schlueter Langdon: Tools werden häufig zu früh und ohne Modell eingesetzt. Das Unternehmensumfeld ist in den vergangenen Jahren immer komplexer geworden. Man benötigt Experten. Für die Entwicklung eines Entwurfs und einer Konstruktion werden Ingenieure benötigt, für die Erstellung eines Bauplans werden Architekten gebraucht. So sollte auch die Differenzierung von Variablen und Beziehungen von Experten vorgenommen werden. Um Ursache und Wirkung nicht durcheinander zu bringen, muss man nach bestimmten Regeln vorgehen. Ohne Regeln ist kein Kausalmodell möglich, ohne Theorie keine Regeln – und ohne Forschung keine Theorie.

Können Sie sich an andere Metriken anlehnen, beispielsweise an diejenigen zur Performance von Geschäftsprozessen (Business Process Management/ Corporate Performance Management)?

Schlueter Langdon: Theoretisch ja, und es ist auch sehr wünschenswert. Wenn das Management Metriken zur Performance von Geschäftsprozessen einsetzt wie beispielsweise die so genannten Key Performance Indicators (KPIs), dann lassen sich die IT-Metriken unter Umständen zu den KPIs in Beziehung setzen. KPIs sorgen häufig für eine positive Einstellung in Bezug auf Verantwortlichkeit, Risikomanagement und Ausrichtung auf den Shareholder Value. Im IT-Sektor sind aber Standardmetriken und Vergleichsmaßstäbe immer noch Mangelware. Es gibt einfach keine Entsprechung zum Harbour Consulting Report, der der Automobilindustrie Maßstäbe zur Produktionsleistung liefert; oder zu den J.D. Power Indices, die Maßstäbe zur Kundenzufriedenheit und zur Produktbewertung zur Verfügung stellen. Ohne diese Richtwerte muss das IT-Controlling häufig auf Forschungsliteratur zurückgreifen. Unsere und andere Untersuchungen zum Thema Flexibilität sind erste, kleine Schritte hin zur Erarbeitung genauer und gleichzeitig praktisch umsetzbarer IT-Maßstäbe.

Was können Softwarehersteller tun, um Kunden von der Rentabilität ihrer Produkte zu überzeugen?

Schlueter Langdon: Sie können ihren Kunden, den CIOs und IT-Führungskräften, leistungsfähige Werkzeuge zur Wirtschaftlichkeitsberechnung, wie Entscheidungs-Dashboards und -Cockpits‚ an die Hand geben. Ein Beispiel hierfür ist der SAP Value Calculator. Diese Werkzeuge haben eine benutzerfreundliche Oberfläche und verfügen über eine „Engine“ mit integriertem Modell und entsprechenden Daten. Es handelt sich hier also um vorgefertigte M&Ms, die von Experten noch entsprechend angepasst werden müssen. Viele Softwareanbieter stellen bereits Referenzdiagramme für Geschäftsprozesse zur Verfügung. Warum sollten dann nicht auch Dashboard-Toolkits für Rentabilitätsanalysen und Projektmanagement angeboten werden?

Wann erlangen von Ihnen entwickelte Methoden und Tools Marktreife? Was ist ihr Geschäftsziel?

Schlueter Langdon: Als Forscher sind neue Erkenntnisse und Innovation mein Alltagsgeschäft. Meine Beratungsfirma Pacific Coast Research setzt diese neuen Ideen in die Praxis um, so dass Unternehmen davon profitieren können. So haben wir zum Beispiel bereits ein erstes Marktsimulationssystem für die Automobilbranche entwickelt. Das Tool prognostiziert, wie sich einschneidende Ereignisse wie beispielsweise die nächste Rezession, auf die Gewinne und Strategien von Wettbewerbern auswirken. Wir sind darüber hinaus auch Experten im neuen Bereich Vehicle Relationship Management (VRM). Bei VRM geht es darum, die Interaktionen zwischen Fahrzeug, Fahrer und Umgebung mithilfe der IT zu automatisieren. In den Fahrzeugen werden Fahrdatenschreiber, so genannte Black Boxes, eingebaut, um Nutzungsdaten zu erfassen. Der Schlüssel zum Erfolg sind jedoch M&Ms – oder das Wissen, wie diese Daten zu verwenden sind. Momentan plane ich ein VRM-Forschungskonsortium am Center for Telecom Management der USC.

Warum zögern viele Manager, eigene Metriken für die Rentabilität ihrer Unternehmenssoftware zu entwickeln?

Schlueter Langdon: Wie bei allen Innovationen gibt es überall Vorreiter und Nachzügler. Denken Sie beispielsweise an E-Mail. Es hat auch eine Weile gedauert, bis sich E-Mails als Kommunikationsmittel in Unternehmen durchgesetzt haben. Und M&Ms sind keine leichte Kost. Es ist schon Erfahrung nötig, um M&Ms richtig einzusetzen.

Was antworten Sie einem kurzfristig planenden Projektleiter, der nicht langfristig in M&Ms investieren möchte?

Schlueter Langdon: Es wird gesagt, dass Alan Mullaly, der ehemalige CEO von Boeing, sein Unternehmen geführt hat, indem er mit wichtigen Führungskräften wöchentlich Dashboard-Daten durchsprach. Wenn Herr Mullaly in der Lage war, ein Unternehmen wie Boeing auf diese Weise zu führen, dann kann jeder ein Projekt mit Hilfe von M&Ms leiten. Lassen Sie mich auch bitte auf drei wichtige langfristige Vorteile von M&M’s hinweisen. Erstens: M&Ms sind so etwas wie eine Geheimwaffe. In der Automobilbranche lässt sich beispielsweise nur schwer feststellen, ob die Qualitätssteigerung eines Wettbewerbers durch den Einsatz von M&Ms bedingt war. Die Ergebnisse sind zudem unternehmensspezifisch und daher schwer nachzuahmen. Zweitens, die Vorteile von M&Ms gehen über ein Projekt hinaus. Ein M&M ist oft nur der Anfang. So wie jemand der einmal mit Radar geflogen ist, nicht mehr darauf verzichten will, so wollen Manager immer bessere M&Ms für immer mehr Entscheidungsprobleme. Und drittens sind M&Ms wahrscheinlich die beste Möglichkeit, Wissen systematisch zu erfassen, zu kodieren und weiterzugeben. Viele Mitarbeiter verfügen über wertvolle Erfahrungen, die jedoch verloren gehen, wenn sie das Unternehmen verlassen. Jetzt kann dieses Wissen in M&Ms erfasst werden. Es lässt sich darüber hinaus im gesamten Unternehmen sehr einfach nutzen, und zwar mithilfe von Werkzeugen, die auf M&Ms oder Entscheidungs-Dashboards basieren. Und schließlich sind M&Ms für den CIO und das Management das, was Rapid Prototyping für Softwareentwickler war: Sie bieten eine zuverlässige Möglichkeit, Ergebnisse rasch zu verifizieren, um schneller auf den Markt reagieren zu können.

Gibt es bereits positive Beispiele für die erfolgreiche Verwendung von Metriken?

Schlueter Langdon: Wir beraten eine Reihe von Global Fortune 500-Firmen aus der Automobilbranche, der Unterhaltungsindustrie und den Sparten Telekommunikation und Unterhaltungselektronik. Ferner haben wir die Wirkung von IT-Investitionen auf betriebswirtschaftliche Kennzahlen in vielen Unternehmensbereichen, wie Unternehmensführung, Geschäftsentwicklung, Controlling, Marketing und Qualitätssicherung quantifiziert.

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