Entscheidungen basieren zunächst auf unternehmensinternen Informationen (Kunden, Produkte, Zulieferer u.a.), Zunehmend immer mehr müssen auch externe Informationen (Konjunktur-, Markt-, Konkurrenzdaten, demographische und geographische Daten) mit einbezogen werden. Das System muss somit "Informationslager" für alle Arten analyse- und entscheidungsrelevanter Daten bereitstellen.
Die Funktion lässt sich mit einem Zwischenlager in einem produzierenden Betrieb vergleichen: analog bis zur Weiterverarbeitung der zwischen den Produktionsstufen gelagerten Halbzeuge liefern die in den operativen/trans-aktionsorientierten IV-Systemen gespeicherten Daten den Rohstoff zur „Endmontage" der entscheidungsunterstützenden Informationsverarbeitung. Kennzeichnend hierfür ist die ganzheitliche, stärker nach außen gerichtete und kundenorientierte Datensicht. Dabei werden Daten in verständliche entscheidungsorientierte Informationseinheiten transformiert, Aggregationen vorgenommen und zugleich Unternehmensdaten aus mehreren heterogenen und inkonsistenten Datenquellen zusammengespielt. Vgl. zu strategischen Perspektiven u.a. Jörg Becker: Strategie-Check und Wissensbilanz – Wirkungsbeziehungen transparent machen, Erfolgspotentiale ausloten, ISBN 978-3-8370-7305-8.
Damit werden sowohl Qualität als auch Aussagekraft des Analyse-Datenmaterials verbessert. Da die operativen Datenbestände vergangenheitsorientiert sind, können sie allenfalls statische Prognosen auf zukunftsorientierte Szenarien unterstützen. Umgangen wird diese Restriktion durch Korrelation externer Datenpools wie beispielsweise Adressen, demographische Daten oder Verbraucherstatistiken mit operativen, unternehmensinternen Datenbeständen. Ebenso wie in einem Produktionslager die Konstruktion der Regale an die physischen Gegebenheiten der Produkte angepasst werden muss, muss auch das System unterschiedlich strukturierte Daten aufnehmen können. Analog zum Zwischenlager der Produktion mit der Einlagerung von Halbzeugen, die nicht selbst produziert, sondern von Zulieferern gekauft wurden, muss auch die interne Informationsverarbeitung durch externe Daten von Zulieferern wie Reuters, Nielsen, Statistisches Bundesamt u.a. ergänzt werden können. Durch entsprechende Korrelation mit den aggregierten operativen Daten kann ein erhebliches Informationsmehrwert-Potenzial mit den daraus generierbaren Wettbewerbsvorteilen erschlossen werden. Vgl. zu grundsätzlichen Entscheidungstechniken u.a. Jörg Becker: Entscheidungstechniken als Krisenschutz – Erfolg=Summe richtiger Entscheidungen, ISBN 978-3-8391-2906-7.
Mathematisch-statistische Planungstechniken unterliegen zwei wesentlichen Einschränkungen: es müssen möglichst lückenlose Datenreihen aus der Vergangenheit vorliegen, für zukünftige Entwicklungen sollten keine wesentlichen Struktureinbrüche oder Parameteränderungen in den Umfeldbedingungen zu erwarten sein. Aus diesem Grunde sind Szenariotechniken als Ergänzung zu rein quantitativen Techniken auch als qualitative Prognose- und Risikoanalyseinstrumente geeignet. Technische Entwicklungen, verändertes Nachfrageverhalten, stärkere Konkurrenz oder politische Krisen/Umbrüche können zu Diskontinuitäten des Umfeldes führen, auf die das Unternehmen kaum Einfluß haben. Was das System aber identifizieren kann, ist die hierauf am besten geeignete Reaktion. Denn während sich die eigene Vorstellungskraft häufig auf ein lineares Weiterdenken konzentriert, kann sich die Situation aufgrund o.a. Umwälzungen plötzlich ganz anders darstellen. Vgl. zu grundsätzlichen Maßnahmenpotenzialen u.a. Jörg Becker: Wissensbilanz und Geschäftsplanung, ISBN 978-3-8370-7564-9
Jörg Becker
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