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Ausblick: Umsetzung eines integrierten Informationssystems als künftige Herausforderung



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5.2Ausblick: Umsetzung eines integrierten Informationssystems als künftige Herausforderung


Da integrierte Energieunternehmen (VU) aufgrund ihrer Kraftwerke, Netze und Vertriebsaktivitäten Informationsvorteile gegenüber anderen Marktteilnehmern im Großhandel haben, hat sich diese Arbeit stark mit der Frage befasst, wie exklusiv anfallende bzw. relevante Informationen dem Handel optimal zugänglich gemacht werden können. Hieraus wurden organisatorische und systemtechnische Maßnahmen anhand von Teilprozessen der Informationsbereitstellung abgeleitet. Deutlich wurde, dass die Informationsvielfalt, die insbesondere zur Durchführung der fundamentalen Analyse, dem Pricing und Risikomanagement benötigt wird, ohne adäquate systemtechnische Unterstützung nur schwer beherrschbar ist.832 Zudem können Informationssysteme zu entscheidenden Wettbewerbsvorteilen durch schnellere und kos­tengünstige Verfügbarkeit der Informationen führen. Aus diesem Grund sollen nachfolgend wesentliche Eckpunkte einer systemtechnischen Unterstützung der Informationsbereitstellung im Sinne einer groben Systemarchitektur dargestellt werden. Sofern nicht anders angegeben, wird dabei auf die Ausführungen in GP 4.1.3 Bezug genommen. Um sich der Grundstruktur einer Systemarchitektur zu nähern, werden zunächst die erforderlichen Systemkomponenten zur Unterstützung der wesentlichen Kernprozesse zusammen gefasst.

Der Geschäftsprozess „Erarbeitung eines Handelsplans“ wird wesentlich durch eine Trans­aktions­verwaltung, ein Chartanalyse- und ein Preisprognosesystem unter­stützt. Die Transaktionsverwaltung ermöglicht die Erfassung der Positionen und Auswer­tung der verschiedenen Bücher. Chartanalysesysteme unterstützen die technische Analyse im Rahmen der Preis­prognose. Sie ermöglichen den Aufbau von Chartformationen und die Berechnung der verschiedenen technischen Indikatoren.833 Preisprognosesysteme erlauben die Modellierung von Gesetzmäßigkeiten zwischen Strompreis und seinen Bestimmungsfaktoren.834

Der Geschäftsprozess Pricing wird durch spezielle Pricingysteme unterstützt. Diese er­möglichen die Bildung einer Price-Forward-Kurve auf Basis quantitativer Modelle oder aktueller Marktpreisindizes, um daraus eine Preisbewertung abzuleiten

Im Bereich des Risikomanagement und -controlling übernehmen Risikomanagement­systeme die Quantifizierung der verschiedenen Marktrisiken mittels vordefinierter Modelle. Gängige Produkte beschränken sich meist auf die Bestimmung des Preis­risikos. Für das Kreditrisiko bestehen eigene Anwendungen, um die Bonität des Kon­trahenten und dessen Limit zu ermitteln und zu überwachen.

Für den Geschäftsprozess „Identifikation der Handelspartner“ werden einfache Daten­banken, z.B. in Form einer Adress­ver­waltung, eingesetzt, um Geschäftspartnerdaten in strukturierter Form zu erfassen.

Für den Kernprozess „Verhandlung und Abschluss“ besteht über die Transaktions- und Adressverwaltung hinaus keine weitere Systemunterstützung.

Im Bereich „Settlement“ finden sich v.a. ERP-Systeme. Sie unterstützen das Erstellen von Geschäftsbestätigungen, Abrech­nungen, den Zahlungsverkehr und das Verbuchen.835 Diese Funktionen finden sich meist in einem integrierten System. Hinzu kommen als fast ausschließlich separates Tool Fahrplanverwaltungssysteme zur Admini­stration der Netznutzung. Nachfolgende Tabelle fasst die wesentlichen Systemkomponenten zusammen.

Tabelle 87: Systemkomponenten abgeleitet aus den Kernprozessen des Stromhandels

Geschäftsprozess

Aufgabenträger

Typische Systemkomponenten

Erarbeitung eines Handelsplans (technische und fundamentale Analyse)

  • Markt­analyst

  • Tech. Analyst

  • Portfolio-Manager

  • Chartanalysesystem

  • Preisprognosesystem

  • Transaktionssystem

  • Portfoliomanagementsystem

Pricing

  • Portfolio-Manager

  • Pricing Tool

Risikomanagement und –controlling

  • Risiko-Controller

  • Kreditanalyst

  • Risikomanagement- bzw. Portfoliomanagementsystem

Identifikation der Handelspartner

  • Händler

  • Transaktions- und Adressverwaltung

Verhandlung und Abschluss

  • Händler

  • Transaktions- und Adressverwaltung

Settlement

  • Abwickler

  • BKV

  • Zahlungs­verkehr/ Buchhalter

  • ERP (integriert)

  • Fahrplanverwaltung

Quelle. Eigene Darstellung

Neben den aufgeführten Systemen werden Daten im hohen Umfang auch ad-hoc ohne hochwertige und qualifizierte technische Unterstützung verarbeitet. Hier handelt es sich zumeist um qualitative Informationen, z.B. Signale zur Position des Handelspartners oder Hinweise auf spezielle, preisrelevante Marktkonstellationen.



Diese Systemkomponenten sind in eine ganzheitliche Systemarchitektur einzubetten. Systemarchitekturen für betriebswirtschaftliche Anwendungen können hinsichtlich der Sichtweise als auch ihres Aufbaus in verschieden Schichten unterteilt werden. Nachfolgend seien die drei wichtigsten Schichten aufgeführt und erläutert.836

1) Datenschicht: Daten stellen eine eigenständige Architekturkomponente dar, die unabhängig von den Anwendungsprogrammen gestaltet werden kann.837 Hierunter können alle externen und internen Datenbasen sowie der Zugriff über Datenbankmanagementsysteme und Schnittsellen verstanden werden.

2) Funktions- bzw. Verarbeitungsschicht: Die Funktionsschicht umfasst Programme bzw. Programmoduln, die zur Lösung betriebswirtschaflichter Problemstellungen beitragen.838 Eine Problemlösung kann durch verschiedene Teilfunktionen erbracht werden. Die konkrete Abfolge der Funktionen bildet einen Prozess und obliegt der Vorgangssteuerung.

3) Präsentationsschicht: Diese Schicht umfasst die adäquate Informationsvisualisierung für den Anwender.

    Ad 1) Aus Sicht der Daten stellt sich die Frage wie die zuvor dargestellten Systemkomponenten aus den entsprechenden Quellen bedient werden. Die Systeme für Front- bzw. Middle-Office -Preisprognose-, Chartanalyse, Pricing- und Portfoliomanagementsysteme- bauen stark auf Dateninput der Nachrichtendienste auf. Der Zugang auf Nachrichten und Marktinformationen erfolgt typischerweise über proprietäre Zugangssysteme, z.B. das bekannte „Reuters-Terminal“ oder das Internet. Professionelle Dienstleister bieten zudem einen „Data Feeder“ an, um v.a. historische Preisdaten automatisch in die Pricing- und Risikomanagementsysteme einzuspielen. Diese Systeme sind in der Regel so gestaltet, dass sie den Output der Data Feeder der großen Anbieter automatisch übernehmen können. Zunehmend wird auch das Internet als real time-Zugang verwendet. Hinzu kommen Verbände und Statistik-Dienstleister, die ihre Informationen im Internet in Form von Online-Archiven anbieten.839 Allerdings ist derzeit immer nur ein Teil über das Internet zugänglich. Als weitere Zugriffsmöglichkeit existieren CD-ROM und klassisches Papierformat auf Anfrage. Weiteres wesentliches Element ist der Informationszugang zu Marktteilnehmern, der weitestgehend auf nicht formaler Individualkommunikation beruht.840 Im internen Bereich kommen die Daten im Wesentlichen aus Lastprognose- und Kraftwerkseinsatzplanungssysteme sowie Revisions- und Instandhaltungssysteme, Netzleitsysteme und Systemen zum Erstellen von Lastprofilen und der Vertrags­verwaltung. Auch Mitarbeiter der internen Bereiche können eine wertvolle nicht kodifizierte Daten bereit halten. Die sogenannten Back-Office-Systeme –Transaktions- und Fahrplanverwaltungssystem, ERP Systeme- hingegen sind aus den Front-Office-Systemen zu bedienen, da dort die Daten zur Abwicklung einer Transaktion bereits durch den Händler aufgenommen werden.

Im Idealfall ließen sich alle relevanten Daten in einer zentralen Datenbank integrieren und den Anwendungsprogrammen zur Verfügung stellen. Der Datenbestand könnte frei von Redundanzen und Inkonsistenzen verwaltet werden. Wie allerdings in GP 4.1.3.2 deutlich wurde sind der Datenintegration Grenzen gesetzt. Zum einen wird der Stromhandel in ein bestehendes VU eingebettet, mit einer umfang­reichen, teilweise historisch gewachsenen Systemlandschaft. Da der Aufwand zur Inte­gration in bestehenden Systeme stark von den bereits existierenden Systemen abhängt, ist die bestehende Systemlandschaft und deren Integrationsfähigkeit zu berücksichtigen.841. Es wurde dargestellt, dass moderne Handelssysteme intern auf tendenziell ältere, historisch gewachsene Systemlandschaften in den traditionellen Funktionsbereichen des VU, teilweise noch auf Basis von Großrechnern treffen, weshalb die bereichsübergreifende Integration mit einer gemein­samen Datenbasis als zu aufwendig einzuschätzen ist und auf Datenweitergabe mittels automatischer Übergabeprozeduren zwischen internen bestehenden Systemen aus Erzeugung, Netz und Vertrieb sowie den Handelssystemen beschränkt sein sollte. Ferner existieren externe Quellen, die ihre Daten auf konventionelle Weise (z.B. telefonische Anfrage bei einem Verband), über proprietäre Zugangssysteme (v.a. der Nachrichtendienste) aber verstärkt über das Internet (z.B. Download einer Statistik) zur Verfügung stellen. Als gangbarer Weg lassen sich daher die unterschiedlichen heterogenen Quellen in einer separaten Datenbank zusammenführen. Eine solche Zusammenführung von Daten aus unterschiedlichen Datenbasen kann als Data Warehouse im weiteren Sinne bezeichnet werden.842 Im Rahmen eines solchen Data Warehouse werden operative Daten selektiert, transformiert und vereinheitlicht und den Anwendern bzw. den Anwendungsprogrammen in konsolidierter Form zur Verfügung gestellt. Die Beschreibbarkeit von Daten hinsichtlich Inhalt und Format sowie ihrer Flüsse ist eine Voraussetzung zum Aufbau von Datenbanken. Die Analyse externer Quellen in GP 4.1.1.2.1 zeigte eine kaum überschaubare Vielfalt potenzieller Quellen sowie eine starke Veränderlichkeit des externen Informationsmarktes in Zusammen­hang mit der Entwicklung des europäischen Strommarktes.843 Das bestehende Informationsangebot wird von den Anbietern fortlaufend inhaltlich verbessert oder noch kostengünstiger bereitgestellt.844 In einem solchen Umfeld ist eine Datenmodellierung schwer bis gar unmöglich. Allerdings muss einschränkend hinzugefügt werden, dass dies nur für komplexe Aufgaben insbesondere im Hinblick auf die fundamentale Analyse des Strompreises zutrifft. Routineprozesse wie das Settlement, u.a. Netznutzung, Zahlungsverkehr etc., befinden sich sehr wohl in einem stabilen informatorischen Umfeld, so dass hier Informationsflüsse umfassend im Rahmen eines Datenmodelles beschrieben werden können. Eine ähnlich differenzierte Betrachtung muss für interne Quellen angestellt werden. So handelt es sich teilweise um Informationen, die im laufenden Ge­schäftsbetrieb einer internen Organisationseinheit automatisch und regelmäßig generiert sowie kodifiziert werden. Diese Informationen können hinsichtlich Inhalt und Quelle exakt spezifiziert werden. Zum anderen existieren nicht kodifizierte bzw. strukturierte Informationen, die in anderen Abteilungen des VU als Nebenprodukt der eigentlichen Aufgabenerfüllung unregelmäßig anfallen. Teilweise lassen sich solche Informationen nur schwer artikulieren, z.B. Informationen über Verhaltensweisen von Transaktionspartnern, was die Kodifizierung erschwert. Das Vorkommen dieser Informationen ist nicht exakt zu spezifizieren und ihre Existenz oft nur dem Inhaber bekannt. Eine a priori-Datenmodellierung ist hier nahezu unmöglich.

Als Fazit kann daher festgehalten werden, dass die Datenschicht im Stromhandel nur die stabilen und klar definierte Aufgabenstellungen erfassen kann, da hierfür erforderliche Datenmodelle beschreibbar sind und nur geringfügigen Pflegeaufwand mit sich bringen. Informationsbedarfe, deren Datenvorkommen nicht beschrieben werden können, erfordern eine spezielle Funktionsunterstützung, die nachfolgend in Zusammenhang mit intelligenten Agentensystemen beschrieben wird.

Ad 2) Die funktionalen Anforderungen an die Systemarchitektur können aus den in GP 4.1 analysierten Teilprozessen der Informationsbereitstellung abgeleitet werden.

Im Zusammenhang mit dem Teilprozess Informationsbeschaffung sind einfache Selektionsmechanismen für Standard- und Individualabfragen auf dem Datenbestand zu nennen, welche direkt durch den Nutzer über das Datenbankmanagementsystem eingegeben werden oder Abfragen, welche automatisch durch ein Anwendungsprogramm durchgeführt werden.845 Expertensystemgestützte Selektion z.B. über intelligente Agenten kann die Problematik des nicht vollständig beschreibbaren Datenmodells lindern, wenn sich geeignete Regeln, Modellen, Methoden definieren lassen, die eine Datenselektion in einem ständig wechselnden Datenbestand unterstützen. Diese Agenten untersuchen selbstständig potentielle Datenquellen, bewerten die vorgefundenen Daten mit der in GP 4.1.1.3 erarbeiteten Methodik und leiten nur selektierte Informationen an den Nutzer weiter.846 Wie in GP 4.1.1.3.2.3 dargelegt ist die Informationsbewertung subjektgebunden, so dass ein solches System darauf ausgerichtet sein sollte, von den vergangenen Beschaffungsentscheidungen des Nutzers zu „lernen“.847 Können weder erforderliche Daten noch Modelle und Regeln für die Informationsbeschaffung beschrieben werden, so beschränkt sich der Beitrag des Informationssystems darauf, Kommunikation und Koordination zwischen den Aufgabenträgern zu erleichtern. Als Beispiele seien Sitzungsunterstützungssysteme, Workflow Management Systeme und Bulletin Board Systeme genannt.

Im Rahmen des Teilprozesses der Informationsabgabe wurde auf hohe Transaktionskosten der Wissensinteraktion, geringe Wertschätzung des Wissens durch die Inhaber und opportunistisches Verhalten als Abgabebarrieren hingewiesen. Als Ansatzpunkte wurden die Einführung eines Anreizsystems, outputorientiertes Controlling der Wissensinteraktion sowie die Bereitstellung eines laufend aktualisierten Informationsbedarfskataloges des Handels erläutert. Funktionale Anforderungen ergeben sich in einem elektronischen Informationsbedarfskatalog mit gleichzeitiger Eingabe und Übermittlungsmöglichkeit für den Informationsinhaber. Darüber hinaus kann die Bereitstellung von „Managementinformationen im Sinne einer Nachverfolgungs- und Auswertungsfunktion der einzelnen Wissensinteraktionen, die dem Zwecke einer Erfolgsmessung dient, genannt werden.

Da die Informationsbereitstellung zeitkritisch und zudem ein arbeitsteiliger Prozess mit dem Handel (Fachkräfte, Leitung) internen Funktionsbereichen sowie zentralem Informationsmanagement ist, kann eine Vorgangssteuerung wertvollen Zeitgewinn bringen. Eine solche Funktion unterstützt geregelte Prozesse durch Vorgangsgenerierung, -organisation, -steuerung, -information und Vorgangsabschluss.848

Ad 3) Viele der benötigten Daten werden durch oben beschriebene Systemkomponenten verarbeitet, die auch über entsprechende Präsentionsfunktionen verfügen. Wie generell bei allen Informationssystemen sollte die Präsentationsschicht auf den Anwender zugeschnitten sein, d.h. die Oberfläche an die IT-Vorkenntnisse des Nutzers angepasst sein. Da insbesondere das Internet sich im externen Bereich sich als zunehmend Standard-Informationsquelle entwickelt, empfiehlt sich eine WWW-orientierte Oberfläche.

Abbildung 59 fasst die wesentlichen Elemente der Systemarchitektur nochmals zusammen. Sie ist als grobe Skizze zu verstehen, die im Falle einer Umsetzung weiter detailliert werden sollte.

Abbildung 59: Systemarchitektur zur Unterstützung des Bereitstellungsprozesses

Quelle: Eigene Darstellung

Eine Umsetzung zur Unterstützung der Informationsbereitstellung würde ein VU in die Lage versetzen, die Informationsvorteile aufgrund ihrer Kraftwerke, Netze und Vertriebsaktivitäten gegenüber anderen Marktteilnehmern im Großhandel zu nutzen, da der Handel diese Vorteile in Handelstransaktionen umzusetzen wird. Nach heutigem Wissensstand ist ein System in dieser reinen Form in keinem VU implementiert. Die Umsetzung der beschriebenen Architektur ist daher künftig eine wesentliche Herausforderung für die Verbundunternehmen.



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