Einführung in die Wirtschaftsinformatik PDF

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Universität Bern

2024

Prof. Dr. Thomas Myrach

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Wirtschaftsinformatik Informationssysteme Entscheidungstheorie Management

Summary

This document provides an introduction to business informatics, focusing on the uses of information systems and decision-making. It covers topics such as the logical structure of information systems, the role of information systems in decision-making, different decision-making situations, and types of information systems and their impact on business processes. The presentation is structured around business activities and ICT, highlighting how Business Informatics examines the use of Information and Communication Technologies (ICT) to enhance and facilitate business processes.

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Einführung in die Wirtschaftsinformatik Nutzen von Informationssystemen: Informationssysteme und Entscheidung Prof. Dr. Thomas Myrach Universität Bern Institut für Wirtschaftsinformatik Abteilung Informationsmanagement Bern, 15. Mai 2024 Logischer Aufbau Informationstechnolog...

Einführung in die Wirtschaftsinformatik Nutzen von Informationssystemen: Informationssysteme und Entscheidung Prof. Dr. Thomas Myrach Universität Bern Institut für Wirtschaftsinformatik Abteilung Informationsmanagement Bern, 15. Mai 2024 Logischer Aufbau Informationstechnologien Daten Prozesse Nutzen Lernziele − Sie wissen, dass der Nutzen von Informationssystemen in Handlungsverbesserungen besteht. − Sie kennen das Grundmodell der Entscheidungstheorie. − Sie wissen, was Entscheidungen unter Sicherheit, Risiko und Ungewissheit sind. − Sie kennen den Zusammenhang zwischen Informationen und Unsicherheit. − Sie wissen, wie Informationen das Ergebnis von Entscheidungen verbessert. − Sie wissen, was das Informationsparadoxon ist. − Sie können den Wert von Informationen für eine Entscheidung berechnen. − Sie können die praktische Relevanz der Bestimmung des Informationswerts benennen. 3 Gliederung Entscheidungstheorie Entscheidung und Informationsstand Entscheidung und Information Theorie und Praxis 4 Wirtschaftlichkeit der Informatik Betriebswirtschaftliche Aktivitäten und IKT − Wirtschaftsinformatik untersucht den Einsatz von Informations- und Kommunikationstechnologien (IKT) − mit dem Ziel, betriebswirtschaftliche Handlungen zu verbessern und zu ermöglichen. Mensch WI Maschine 5 Wirkung von Informationssystemen Information und Entscheidung − In der Betriebswirtschaftslehre werden Entscheidungen als ein wesentliches Element von Führungshandlungen begriffen. − In der entscheidungsorientierten BWL wird die Bedeutung von Entscheidungen systematisch betont. − In einer theoretischen wie praktischen Perspektive geht es darum, aus einer Reihe von Handlungsmöglichkeiten die beste Option auszuwählen. − Entscheidungen bestimmen damit das Ergebnis von Handlungen. − Mit Bezug auf Entscheidungen ist zu fragen, inwieweit Informationen bzw. Informationssysteme bessere Handlungsoptionen aufzeigen. 6 Entscheidungstheorie Grundlagen − In der Entscheidungstheorie werden die Konsequenzen von Entscheidungen analysiert. − Die Entscheidungstheorie dient als Grundlage für Einsichten in betriebswirtschaftliche Entscheidungen des Managements. − Das Grundmodell der (normativen) Entscheidungstheorie lässt sich in Form einer Tabelle darstellen. − In dieser wird eine konkrete Entscheidungssituation abgebildet. − Die Entscheidungssituation umfasst: − Aktionsraum: Menge möglicher Handlungsalternativen − Zustandsraum: Menge möglicher Umweltzustände − Ergebnisfunktion: Zuordnung eines Wertes für die Kombination von Aktion und Zustand. 7 Entscheidungssituation Aktionen Welche Alternativen habe ich ? a1 a2 … an Bei einer Entscheidung stehen mehrere Aktionen zur Wahl! 8 Entscheidungssituation Aktionen und ihre Ergebnisse Welche Ergebnisse haben die Aktionen? a1 x1 a2 x2 … … an xn Jede (mögliche) Aktion führt zu einem Ergebnis! 9 Entscheidungssituation Aktion und Ergebnisse bei verschiedenen Zuständen z1 z2 … zn Welcher x11 Zustand tritt ein? a1 XOR x12 … xn Ergebnisse hängen von eintretenden Zuständen ab! 10 Entscheidungssituation Darstellung als Entscheidungsmatrix − Entscheidungssituationen werden in der Theorie als Entscheidungsmatrizen abgebildet. − Die Aktionen ai sind die Zeilen − Die Zustände zj sind die Spalten − Die Ergebnisse xij sind die Zellen z1 z2.... zm a1 x11 x12... x1m a2 x21 x22... x2m............... an xn1 xn2... xnm 11 Gliederung Entscheidungstheorie Entscheidung und Informationsstand Entscheidung und Information Theorie und Praxis 12 Information und Entscheidungen Entscheidungsrelevante Informationen Informationsstand des Unsicherheit bzw. Entscheidungsträgers fehlende Information Menge der entscheidungsrelevanten Informationen Das Fehlen von Informationen führt zu Unsicherheit! Jost (2000), S. 62 13 Entscheidungssituation Informationsstand in der theoretischen Betrachtung Informationsstand des Unsicherheit bzw. Entscheidungsträgers fehlende Information Menge der möglichen Eintreten eines Aktionen ai bestimmten Zustandes zj Menge der möglichen Zustände zj Menge der denkbaren Ergebnisse xij 14 Typen von Entscheidungen Übersicht − Entscheidungen unter Sicherheit − Es ist nur mit einem Zustand zu rechnen. − Das Ergebnis einer Aktion ist daher gewiss. − Entscheidungen unter Risiko − Es können verschiedene Zustände eintreten. − Das Ergebnis einer Aktion ist unsicher. − Das Eintreten eines Zustands kann mit einer Wahrscheinlichkeit ausgedrückt werden. − Entscheidungen unter Ungewissheit − Es können verschiedene Zustände eintreten. − Das Ergebnis einer Aktion ist unsicher. − Das Eintreten eines Zustands kann nicht mit einer Wahrscheinlichkeit ausgedrückt werden. 15 Entscheidungen unter Sicherheit Entscheidungsregel: Höchster Wert − Drei Aktionen können ergriffen werden. − Ein Zustand kann eintreten. − Die Eintretenswahrscheinlichkeit des Zustands ist 1. − Das Ergebnis einer Aktion ist bekannt. z1 a1 90 a2 70 a3 120 a3 bringt den höchsten Zielbeitrag! 16 Entscheidungen unter Risiko Ausgangssituation − Drei Aktionen können ergriffen werden. − Drei Zustände können eintreten. − Die Eintretenswahrscheinlichkeit der Zustände ist bekannt. − Für jeden Zustand ist bekannt, welches Ergebnis eine Aktion bei seinem Eintreten haben würde. z1 (p=0.25) z2 (p=0.25) z3 (p=0.5) a1 90 50 100 a2 70 80 60 a3 120 20 40 17 Entscheidungen unter Risiko Erwartungswert − Der Ergebniswert, der unter Berücksichtigung der Eintrittswahrscheinlichkeiten erwartet werden darf. − Berechnungsschritte: − Für jeden Zustand Multiplikation der Ergebniswerte mit der Eintrittswahrscheinlichkeit des Zustands. − Summieren aller so berechneten Werte − Formel: EW(ai) = Σj pj * xij − Beispiel für Aktion a1: − z1: 0.25 * 90 = 22.5 − z2: 0.25 * 50 = 12.5 − z3: 0.5 * 100 = 50 − Erwartungswert = 22.5 + 12.5 + 50 = 85 18 Entscheidungen unter Risiko Entscheidungsregel: Höchster Erwartungswert − Für jede Aktion wird der Erwartungswert berechnet. − Die Aktion mit dem höchsten Erwartungswert wird ausgewählt. a1 bringt den höchsten Zielbeitrag! z1 (p=0.25) z2 (p=0.25) z3 (p=0.5) EW a1 90 50 100 85 a2 70 80 60 67.5 a3 120 20 40 55 19 Entscheidung unter Ungewissheit Ausgangssituation − Drei Aktionen können ergriffen werden. − Drei Zustände können eintreten. − Für jeden Zustand ist bekannt, welches Ergebnis eine Aktion bei seinem Eintreten haben würde. − Die Eintretenswahrscheinlichkeit der Zustände ist unbekannt. z1 z2 z3 a1 90 50 100 a2 70 80 60 a3 120 20 40 20 Entscheidung unter Ungewissheit Entscheidungsregeln − Maximin-Regel („Pessimisten“-Regel) − Dabei wird für jede mögliche Aktion jeweils der Zustand mit dem schlechtesten Ergebnis angenommen. − Von allen Aktionen wird jene mit dem besten schlechtesten Ergebnis präferiert. − Maximax-Regel („Optimisten“-Regel) − Dabei wird für jede mögliche Aktion jeweils der Zustand mit dem besten Ergebnis angenommen. − Von allen Aktionen wird jene mit dem besten Ergebnis präferiert. − Laplace-Regel − Dabei wird jeder mögliche Zustand als gleich wahrscheinlich angenommen. − Für jede Aktion wird der Erwartungswert des Ergebnisses berechnet. 21 Entscheidung unter Ungewissheit Entscheidungsregel: Maximin- und Maximax-Regel − Für jede Aktion wird der minimal bzw. maximal mögliche Wert ermittelt. − Die so ermittelten Werte bestimmen den Wert der betrachteten Aktionen. a2 bringt den a3 bringt den höchsten Zielbeitrag! höchsten Zielbeitrag! z1 z2 z3 Min Max a1 90 50 100 50 100 a2 70 80 60 60 80 a3 120 20 40 20 120 22 Entscheidung unter Ungewissheit Entscheidungsregel: Laplace-Regel − Jeder mögliche Zustand wird als gleich wahrscheinlich angenommen. − Für jede Aktion wird der Erwartungswert des Ergebnisses berechnet. − Beispiel: Präferenz a1 > a2 > a3 a1 bringt den höchsten Zielbeitrag! z1 z2 z3 EW a1 90 50 100 80 a2 70 80 60 70 a3 120 20 40 60 23 Gliederung Entscheidungstheorie Entscheidung und Informationsstand Entscheidung und Information Theorie und Praxis 24 Information und Entscheidungen Handlungen ohne und mit Information Aktion Vergleich! IS Information Aktion 25 Entscheidung unter Ungewissheit Ausgangslage ohne Information z1 z2 z3 EW Ohne Information muss die optimale Aktion unter a1 90 50 100 80 der Annahme von a2 70 80 60 70 Eintretens- wahrscheinlichkeiten a3 120 20 40 60 bestimmt werden! 26 Informationssystem Nachrichten und Zustände − Ein System, das eine Menge von Nachrichten nj erzeugt, von denen auf das Vorliegen der Zustände zi geschlossen werden kann. − Das Eintreten eines Zustandes zi bei Vorliegen von nj wird durch bedingte Wahrscheinlichkeiten angegeben. − Vollkommenes Informationssystem: − von einer Nachricht kann mit Sicherheit auf einen Zustand geschlossen werden − jeder Zustand wird von genau einer Nachricht angezeigt. n1 n2.... nm z1 1 0... 0 z2 0 1... 0............... zm 0 0... 1 27 Wert von Informationen − Der Wert von Informationen kann anhand eines Vergleiches ermittelt werden: − Ergebnis xik der Aktion ai, welche ohne die Information ergriffen worden wäre. − Ergebnis xjl der Aktion aj, welche mit der Information ergriffen wird. − Idealtypisch wird unterstellt − xik ≤ xjl. − Der Wert der Information bezüglich einer Entscheidung Dn ist − Dn(v) = (xjl - xik) ≥ 0. 28 Entscheidung unter Ungewissheit Ergebnisverbesserung durch Information Die Information ermöglicht es, die für den Zustand z1 tritt ein IS optimale Aktion zu erkennen! z1 z2 z3 EW a1 90 50 100 80 a2 70 80 60 70 Nutzen: 120 – 90 = 30 a3 120 20 40 60 29 Entscheidung unter Ungewissheit Ergebnisverbesserung durch Information Die Information ermöglicht es, die für den Zustand z2 tritt ein IS optimale Aktion zu erkennen! z1 z2 z3 EW a1 90 50 100 80 a2 70 80 60 70 Nutzen: 80 – 50 = 30 a3 120 20 40 60 30 Entscheidung unter Ungewissheit Ergebnisverbesserung durch Information Die Information ermöglicht es, die für den Zustand z3 tritt ein IS optimale Aktion zu erkennen! z1 z2 z3 EW a1 90 50 100 80 a2 70 80 60 70 Nutzen: 100 – 100 = 0 a3 120 20 40 60 31 Wert der vollkommenen Information Betrachtung im Nachhinein (ex post) − Der Wert einer Information hängt davon ab − welches die optimale Aktion ohne Information war; − welcher Zustand eintritt. − Je nach angezeigtem Zustand kann der Nutzen der Information unterschiedlich sein. − Eine Information hat keinen Wert, wenn sich die Handlung durch die Information nicht verändert. − Eine Information hat einen Wert, wenn sich die Handlung durch die Information verändert und damit ein höherer Nutzen resultiert. 32 Informationsparadoxon − Der Wert der Information kann erst ex post bestimmt werden. − Der Wert der Information ist erst dann bekannt, wenn ich die Information kenne! − Der Einsatz eines Informationssystems ist jedoch ex ante zu entscheiden. − Soll ein Informationssystem eingesetzt werden um ein Entscheidungsproblem zu lösen? − Problem: − Wie kann ich den Wert der Information vorher bestimmen, um eine Entscheidung über die Informationsbeschaffung zu treffen? 33 Wert der vollkommenen Information Betrachtung im Vornherein (ex ante) 1. Bestimmen der optimalen Aktion ai für einen bestimmten Zustand zj. 2. Zusammenfassen aller Werte xij zu einer fiktiven Aktion a0. 3. Berechnen des Wertes dieser fiktiven Aktion nach einer Entscheidungsregel: a. Ist das Eintreffen einer Nachricht ungewiss, so kann gemäss der Laplace-Regel von einer gleichen Wahrscheinlichkeit für alle Zustände ausgegangen werden. b. Dann lässt sich der Erwartungswert der (vollkommenen) Information bestimmen. 4. Errechnen der Differenz des Wertes der fiktiven Aktion a0 und der besten Aktion a1 bis an. 34 Wert der vollkommenen Information Nutzenzuwachs im Beispiel (Laplace-Regel) − Beste Aktion ohne Information: a1 mit E(x) = 80 − Beste Aktion mit Information: a0 mit E(x) = 100 − Durch den Einsatz des IS kann ich den zu erwartenden Betrag von 80 auf 100 erhöhen. − Nutzenzuwachs: 100 – 80 = 20 z1 z2 z3 EW a0 120 80 100 100 a1 90 50 100 80 a2 70 80 60 70 a3 120 20 40 60 35 Netto-Nutzen der Information − Bei vollkommener Information kommt es durch den Einsatz eines Informationssystems niemals zu einer Verringerung des Nutzens. − Wenn die Informationsbereitstellung kostenlos erfolgt, so ist der Einsatz des Informationssystems immer ratsam. − Der Einsatz eines IS bringt im schlechtesten Fall einen Nutzenzuwachs von 0 und verschlechtert die Entscheidung damit nicht. − Wenn die Informationsbereitstellung etwas kostet, so ist der Einsatz des Informationssystems abzuwägen. − Der Netto-Nutzen ergibt sich als Differenz zwischen Nutzen und Kosten einer Information. 36 Fazit Information und Entscheidung − Die Verfügbarkeit von Informationen wirkt sich auf Entscheidungen aus. − Dabei ist davon auszugehen, dass sich die Qualität einer Entscheidung mit mehr Informationen tendenziell verbessert. − Eine Verbesserung der Entscheidung drückt sich über einen höheren Nutzen der mit der Information gewählten Alternative aus. − Wie hoch dieser Nutzen ausfällt, kann aber bestenfalls dann genau bestimmt werden, wenn die Information bekannt ist. − Will man den Wert einer Information im vornherein einschätzen, so muss die Informationsbeschaffung als eine Vorentscheidung angesehen werden. − Dabei kann angenommen werden, dass mit einer Information immer die beste Handlungsalternative ergriffen wird. 37 Gliederung Entscheidungstheorie Entscheidung und Informationsstand Entscheidung und Information Theorie und Praxis 38 Entscheidungen und Informationswert Theorie und Praxis − In der Entscheidungstheorie kann der Wert von Informationen abgeleitet werden. − Der Informationswert ergibt sich aus besseren Entscheidungen durch die Information. − In der Entscheidungstheorie werden vereinfachte Annahmen über die Entscheidungssituation getroffen. − Die Informationslücke betrifft nur die Eintreffenswahrscheinlichkeit bestimmter Zustände. − In der Praxis können auch weitere Parameter einer Entscheidungssituation unbekannt sein. − In der Entscheidungstheorie wird immer (nur) eine konkrete Entscheidungssituation betrachtet. − In der Praxis wird ein Informationssystem in der Regel für eine Vielzahl von Entscheidungen eingesetzt. 39 Praktische Bedeutung der Entscheidungstheorie Einzelfallbetrachtung − Die Berechnung des Wertes von Informationen ist eine Einzelfallbetrachtung. − Im Zentrum steht eine konkrete Entscheidung. − Informationen betreffen die Prognose zukünftiger Zustände und die daran geknüpften Werte. − Beispiel Markstudie: − Ein neues Produkt soll eingeführt werden. − Um den Markterfolg zu prüfen, wird in einem Testmarkt eine Markstudie durchgeführt. − Anhand des Erfolgs im Testmarkt soll auf den gesamten Erfolg des Produkts geschlossen werden. − Im positiven Fall wird das Produkt eingeführt. 40 Praktische Bedeutung der Entscheidungstheorie Betrachtung einer Summe von Entscheidungen − Der Wert eines Informationssystems ergibt sich üblicherweise aus der Summe von Entscheidungsverbesserungen. − Diese treten über einen gewissen Zeitraum ein. − Beispiel Lagerverwaltung: − Ein neues Informationssystem zur Materialwirtschaft wird eingeführt. − Dies erlaubt eine bessere Disposition der Bedarfe. − In der Folge sinkt der durchschnittliche Lagerbestand. − Der Nutzen ergibt sich unter anderem aus den Einsparungen aus Kapitalkosten. 41

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