Bildungs-Achtundsechziger mögen sich heute vielleicht wie ein Don-Quichotte vor einer umgekrempelten Bildungslandschaft fühlen. Deshalb: interessant scheint es zu hinterfragen, auf welches „Bildungserlebnis“ man sich heute einstellen muss. Was früher als Aufnahme von Wissen in Hörsälen stattfand, wird heute manchmal in Lernphasen vor dem Computer verlegt. Online-Formate konkurrieren mit Lehrbüchern und Skripten. Das Modell eines lehrenden Professors in Anfängervorlesungen mit mehreren hundert Studenten scheint überholt. Die scheinbar unbegrenzte Verfügbarkeit von Informationen auf jeglicher Art von Geräten überspült schlichtweg bisherige Barrieren von sogenanntem Herrschaftswissen. Gefragt sind mehr denn je Lehrende, die Zusammenhänge, Sinn und Vernetzungen zielgruppenadäquat vermitteln können.

Verantwortliche für Standorte wie Standortanalysten in Unternehmen wären gut beraten, eine eigene Indikatorkompetenz mit einem zeitnah aktualisierten Daten- und Informationspool einzurichten. Als Ausgangspunkt sollte aber zunächst einmal  Klarheit darüber bestehen, an welchen Stellen eines Standortes man überhaupt Sensoren anlegen will. Erst wenn heraus gearbeitet wurde, was man überhaupt an Messungen benötigt, kann das Augenmerk auf das „Wie“ gerichtet werden. Im Vordergrund stehen dabei folgenden Aspekte: grundsätzliche Verfügbarkeit von Indikatoren, wie aktuell und zeitnah sind die jeweils verfügbaren Indikatoren? Lassen sich die verfügbaren Indikatoren lückenlos zu Zeitreihen verknüpfen, um gegebenenfalls Entwicklungen ablesen zu können? In welcher Form können Einzelfaktoren zu besser verarbeitenden Übersichts- und Gesamtindikatoren gebündelt werden? In welcher Form sind für den Standort Deutschland verfügbare Indikatoren auf die Ebene von Bundesländern, Regionen, Kreisen, Großstädte, Kommunen, Stadtteile oder einzelne Wirtschaftszweige übertragbar?

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Big Data hat mit sich vervielfachenden Datenmengen und Kapazitäten mittlerweile das Heft in die Hand genommen. Unter dem neuen Regime von Big Data muss man sich nicht mehr mit Stichproben begnügen, denn man hat ja bereits alle Daten des Gesamtkollektivs erfasst. Komplizierte theoretische Modelle werden durch direkt aus der Grundgesamtheit herausgefilterte Muster abgelöst: eine maschinell bearbeitete Empirie der Daten ersetzt die theoretische Erklärung. Soziale Prozesse werden anhand von Korrelationen berechnet, Datenmuster anhand von Algorithmen generiert. Trotzdem oder gerade deshalb bleibt nach wie vor die Frage nach der Tragfähigkeit von solchen Konzepten der Berechenbarkeit, d.h.  ob sich die Komplexität unserer Welt tatsächlich nur mit maschineller Rechenleistung bändigen lässt

Guter Schulunterricht setzt heute auch Kompetenzen voraus, die in aller Regel eher außerhalb der Schule erworben wurden. Hierzu zählen u.a. Vereinssport, Musikunterricht oder Ehrenamt. Bei diesen außerschulischen Kompetenzen dürften auch soziale Unterschiede oder auch bestimmte Schulformen eine Rolle spielen. Je höher die soziale Schicht des Elternhauses desto eher sieht dieses als originären Erziehungsauftrag an, seine Kinder „sinnvoll“ zu beschäftigen oder in einem Sportverein anzumelden. Schon weil man stärker bemüht sein wird, seinen Kindern eine bessere (relative) Startposition zu verschaffen. Somit wirkt sich der finanzielle und soziale Hintergrund der Eltern auch auf die spätere Bildungskarriere ihrer Kinder aus. Nicht zuletzt betrachten Kinder ihre Eltern oft auch als Richtschnur für ihren eigenen Bildungsweg: womit sich der beschriebene Kreis dann schließt.

Mit dem Bild des Zufalls wird versucht, die Wirklichkeit begrifflich zu erfassen, sie irgendwie begreiflich zu machen. So soll der Zufall eine Vorstellung vermitteln, ohne etwas der sinnlichen Wahrnehmung oder der reinen Intuition verdanken zu müssen. In der Theorie der Wahrscheinlichkeiten geht es darum, was am Unvorhersehbaren formalisierbar und quantifizierbar sein könnte. Im antiken Griechenland gab es hierfür extra den Gott Chaos, der das repräsentieren sollte, was nicht organisierbar ist. Der Zufall eröffnet uns eine Welt der Möglichkeiten. Wie das Universum selbst, scheint diese (fast) unendlich. „Die erste Regel der Wahrscheinlichkeiten lautet, dass die Wahrscheinlichkeit eines Ereignisses die Summe der Wahrscheinlichkeiten aller Möglichkeiten ist, die es realisieren“.

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Ein Startup als Transformationsmanager muss immer wachsam und sensibel für sein Umfeld sein und muss den richtigen Zeitpunkt zum Handeln  bestimmen können: die Transformation vom analogen zum digitalen muss bewältigt werden. Zeiten der Transformationen sind Zeiten des (kontrollierten) Übergangs, die an Führungskräfte wie Mitarbeiter gleichermaßen besondere Anforderungen stellen und viel (zusätzliche) Aus- und Weiterbildung verlangen. Von Nachteil wäre ein exzessiver Wandel, in dem sich Prozesse unkontrolliert überlagern: ein Transformationsmanager sollte (muss) genau wissen (erkennen), wie viel Wandel zumutbar und beherrschbar ist. Voraussetzungen für erfolgreichen Wandel sind u.a.: in jedem Fall die besten Leute halten, über ein ausreichendes Finanzpolster (falls nicht vorhanden, könnte dies allein schon für Schwierigkeiten sorgen) verfügen können. Kernfragen: soll man sich durch Abschneiden von Randbereichen auf Kerngeschäfte konzentrieren ? oder soll man sich durch Diversifikation in neue Produkte und Märkte möglichst breit aufstellen ? Soll man Transformation in einem radikalen Schnitt vollziehen ? Oder soll man besser Schritt für Schritt vorgehen ? Es gibt wohl keinen Königsweg für die beste und sicherste Transformation: immer aber zählen Kompetenzen und Erfahrungen zu den Schlüsselfaktoren. Transformationen sind häufig auch mit Durststrecken verbunden: es kommt darauf an, diese personell, motivatorisch und finanziell durchzustehen.

Künstliche Intelligenz ermöglicht selbstfahrende Autos, versteht natürliche Sprachen, diagnostiziert Krankheitsbilder, sagt Börsenentwicklungen voraus. Nächste Entwicklungssprünge stehen angeblich bevor: „Rechner müssen zukünftig immer weniger programmiert werden, um bestimmte Aufgaben erfüllen oder Probleme zu lösen. Stattdessen operieren sie quasiselbständig mit Lernalgorithmen.“ Experten gehen davon aus, dass intelligente Systeme bald schon jegliche Form von Wissen autonom (ohne menschliche Hilfen) aus Daten gewinnen können. Mit maschinellen Lernverfahren wird dann Wissen aus Erfahrung generiert. Rechner können mit Lernalgorithmen bereits heute aus umfangreichen, komplexen Daten Muster extrahieren, um Vorhersagen treffen und selbständig Entscheidungen fälle zu können.

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Um wichtiges Wissen über Märkte, Mitbewerber, Innovationen und Veränderungen im Umfeld des Unternehmens zu erhalten müssen die in einer Datenbasis abgelegten Informationen in Zusammenhänge, d.h. Relationen gebracht werden. Dabei bilden Business Intelligence-Konzepte eine in betriebswirtschaftliche Managementkonzepte eingebettete Einheit. Das Business Intelligence-Spektrum reicht von der Analyse einfacher EXCEL-Tabellen  bis hin zu komplexen Data Mining-Analysen. Die mit Business Intelligence-Instrumenten gewonnenen Erkenntnisse erzeugen das Wissen, das Unternehmen brauchen, um sich in immer komplexeren Märkten zu behaupten. Informationswerkzeuge müssen mit starken analytischen Applikationen ausgerüstet sein. Diese müssen in erster Linie in gesamtstrategischer und weniger in rein technischer Hinsicht entwickelt werden. Hierunter verstanden werden vorgefertigte Anwendungen, die bereits entsprechendes Business-Knowhow enthalten und damit mit ausgefeilten analytischen Komponenten auch konkrete Geschäftsproblemstellungen praxisnah nachvollziehbar adressieren können. Mit einer derartigen Analysepower gewinnen Unternehmen Einblick in bis dahin unentdeckte oder unbeachtete Zusammenhänge, die ihnen u.a. bei Umstrukturierungen, der Entwicklung neuer Geschäftsmodelle und -strategien, u.a. mit vorgefertigten Lösungsmethoden und Implementierungsmodellen dienen können. Die höchste Stufe wird mit Analytical Intelligence (analytische Intelligenz). Insgesamt gesehen geht es also um die zukunftsorientierte Optimierung komplexer Prozesse innerhalb eines in sich geschlossenen Feedback-Kreislaufs. Im Sinne einer umfassenden Business Intelligence-Plattform mit zentralem Leitbild müssen die Daten für die Durchführung der Analyseprozesse daher zunächst meist aus operativen Systemen extrahiert, transformiert oder heruntergeladen werden. Der Business Intelligence Denkprozesse sollte daher weg vom reinen Reporting hin zu einem gesamtstrategischen Verständnis führen. Denn dadurch erhalten Entscheidungsträger auch die Informationen, die sie brauchen, um ihr Unternehmen in eine erfolgreiche Zukunft steuern zu können.

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 Einmal Gelerntes immer wieder nutzen: Jeder ehemalige Besucher einer Schule hat für sich betrachtet wohl anderes in sein Leben mit hinaus genommen. Vielleicht blieb ihm aus vielen Deutschstunden so eines für immer im Gedächtnis haften, nämlich: Einleitung – Hauptteil – Schluss als eine mit strenger Konsequenz immer wiederholte Vorgabe für Klassenaufsätze. Was er damals noch nicht wusste, nicht wissen konnte: Dass die Befolgung dieser simplen Regel ihm später einmal von großem Nutzen sein könnte. Doch schon während Schulzeiten ist mancher damit nicht schlecht gefahren. Denn besonders in deren letzten Jahren wurde vielleicht so mancher mehrstündige Klassenaufsatz abverlangt (das Fach Deutsch hatte vor vielen Jahren in jedem Lehrplan noch ein großes Gewicht). Was manchem für sein Leben als Erkenntnis aus der Regel „Einleitung-Hauptteil-Schluss“ verblieb und man sich immer wieder sagte: Versuche, Wichtiges von Unwichtigem zu trennen! Jede Investition in Gedanken vor einer eigentlichen Ausführung trägt meist im Nachhinein eine hohe Rendite. Versuche zuerst, dich auf ein Thema einzustimmen (Einleitung). Ist das eigentliche Thema durch (Hauptteil), versuche es noch einmal kurz zu rekapitulieren (Schluss). In amerikanischen Firmen sprach man hierzu später von Management Overview. Oft zeigt sich erst später, wie wichtig Schulzeiten für das späteres Leben waren. Viele der bereits in dieser Zeit gestellten Weichen zeigen erst später, in welche Richtung sie eigentlich geführt haben. Keinem Schüler, der in die Berufswelt hinaustritt, wird die Erkenntnis erspart bleiben, dass da noch viel mehr ist. Die Wissensnoten in seinem Abgangszeugnis sind allenfalls ein erster Anfang. Aber sie sind auch das Fundament für die nächsten Entwicklungspotenziale.

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Durch die Konkurrenzbeobachtung kann ein Zeitgewinn und dadurch eine Zunahme der Aktionsmöglichkeiten, eine Vergrößerung der Aktionsspielräume oder eine Verminderung des Entscheidungsrisikos erreicht werden. Entwicklungen werden dadurch plastischer, längerfristig vorhersehbar und planbar. Anlässe zum Einsatz der Konkurrenzanalyse sind unternehmenspolitische Entscheidungen mit bedeutendem Einfluss auf die Wettbewerbsfähigkeit des Unternehmens wie beispielsweise größere Rationalisierungsinvestitionen, Akquisition eines Unternehmens, Erschließung eines neuen Exportmarktes, Entwicklung eines neuen Produkts, Veränderung der Organisationsstruktur oder Veränderung des Planungs- und Informationssystems. Die Vorgehensweise wird nach folgenden Fragestellungen strukturiert: Welche „Wettbewerber-Typen“ (z.B. Angreifer, Herausforderer, Verteidiger, Anpasser) sind im Markt aktiv? Welche Ziele und Strategien (z.B. Kostenführerschaft, Differenzierung, Konzentration) verfolgen die Wettbewerber? Welche Reaktionen sind seitens der Wettbewerber auf eigene Strategien zu erwarten, wo liegen die möglichen Schwellenwerte und Reizpunkte für Wettbewerbsaktivitäten? Welche Ressourcen und noch nicht ausgeschöpften Potenziale könnten von Wettbewerbern mobilisiert werden? Welchen Stellenwert hat das Geschäftsvolumen der einzelnen Produkt-Markt-Kombinationen für den Wettbewerber, welche Austrittsbarrieren des Wettbewerbers sind damit verbunden? 

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 Stabile Kundenbindung ist der beste Risikoschutz gegen Abwanderung: Untersuchungen haben ergeben, dass sich nur etwa 4 Prozent der unzufriedenen Kunden bei ihren Lieferanten beschweren, dass aber alle unzufriedenen Kunden in einem für das Unternehmen unter Umständen fatalen Schneeballeffekt mit zehn bis fünfzehn anderen aktiven oder potenziellen Kunden über ihre Unzufriedenheit sprechen. Einmal mehr muss der erste Schritt darin bestehen, immer wieder neu zu erkennen, wer die Kunden eigentlich wirklich sind. Es kommt immer häufiger vor, dass Kunden auch dann abwandern und die Marke wechseln, obwohl sie sich zuvor in Umfragen zufrieden mit dem Unternehmen geäußert haben. In der Praxis kann ein Unternehmen im Hinblick auf die Zufriedenheit seiner Kunden steigende Werte verbuchen und dabei gleichzeitig Marktanteile verlieren. Wechselkäufer begründen dies selbst damit, dass sie ein noch besseres Produkt gefunden hätte. Amerikanische Untersuchungen belegen, dass in bestimmten Fällen mit dem Service des Unternehmens zufriedene Kunden trotzdem nur zu 40-60 Prozent loyal sein können. In vielen Fällen wurde sogar festgestellt, dass Verbraucher nicht aufgrund von Unzufriedenheit, sondern trotz Zufriedenheit die Marke wechseln. Umgekehrt wandern auch nicht alle unzufriedenen Kunden ab.

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Beispielsweise kann mit Hilfe der logistischen Regressionsanalysse der Zusammenhang zwischen einer abhängigen und mehreren unabhängigen Variablen modelliert werden. Letztere sind Indikatoren aus dem Kaufverhalten, die den bevorstehenden Wechsel anzeigen. Abhängige Variable ist beispielsweise die Wechselwahrscheinlichkeit mit einer Werteskala zwischen 0 und 1. Liegt der Score nahe bei 1 ist es sehr wahrscheinlich, dass die zugehörigen Kunden die Bank wechseln werden. Ein aus der Historie gewonnenes Modell kann überprüft werden, indem für einen bereits abgelaufenen Zeitraum eine Prognose erstellt wird und diese Vorhersage dann mit den tatsächlichen Kundenabgängen verglichen wird. Korreliert also die Abnahme der Cross-Sellig-Rate tatsächlich mit dem Wechsel, so kann das Informationssystem diesen Indikator beobachten und beim Überschreiten gewisser Schwellwerte Meldungen ausgeben. Data Mining ermittelt hierbei also aus historischem Verhalten Informationen, wann ein Kunde zur Abwanderung neigt und hilft, bei heutigen Kunden entsprechende Absichten zu prognostizieren. Wenn das Wechselverhalten rechtzeitig erkannt wird, kann auch noch gegengesteuert werden. Das Data Mining System liefert die hierfür benötigten Informationen, indem die abgewanderten Kunden analysiert und ihr Profil und Verhaltensmuster mit den bestehenden Kunden verglichen wird. Daraus kann ein Gefährdungspotenzial bei Kunden mit vergleichbaren Strukturen erkannt werden. Die Ermittlung der Abwanderungswahrscheinlichkeit beantwortet noch nicht warum der Kunde wechseln möchte oder ob der Kunde gehalten werden sollte oder nicht. Neben dem Maß für die Loyalität muss deshalb auch die Attraktivität des Kunden bewertet werden: 

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Information und Wissen haben verschiedene Aspekte und dürfen nicht miteinander verwechselt werden: „Information muss nicht bereits Wissen sein! Wissensmanagement bedeutet nicht zuletzt auch vorausschauendes Personalmanagement. Diesem entspricht nicht, wenn beispielsweise im Wege von Lean Management sich Unternehmen durch Frühpensionierung einer ganzen Schicht von wichtigen Wissensträgern selbst beraubt. Vor der Wissensanwendung steht aber immer erst der notwendige Wissenserwerb. Wissensmanagement hat somit auch immer mit Ausbildung zu tun. Eine Wissensvermittlung auf Vorrat von früher reicht heute bei weitem nicht mehr aus. Dabei ist eine Verschiebung vom Fakten- zum Zugriffswissen sowie vom Oberflächen- zum Konzeptwissen feststellbar“. Informationstechnische Systeme sind Hilfsmittel, mit denen klar definierte Unternehmensziele und -pläne besser, schneller und effizienter erreicht werden können. Voraussetzung ist, dass auf Basis einer professionell ausgearbeiteten IT-Planung der Einsatz an die sich ständig ändernden Rahmenbedingungen angepasst wird. Mit einer umfassenden IT-Planung wird einerseits die Marschrichtung festgelegt, die alle Beteiligten auf eine einheitliche Linie einschwört. Durch die IT-Planung werden damit gleichzeitig Maßnahmen priorisiert, um diejenigen mit der größten Effektivität bevorzugt zu realisieren. Gleichzeitig wird die Voraussetzung dafür geschaffen, auch mehrere Aktivitäten parallel vorantreiben zu können, ohne die durch das Gesamtkonzept festgelegte Linie zu beeinträchtigen.

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Beim Wissensmanagement geht es konkret nicht nur darum, die auf separaten Datenbanken und auf anderen Medien vorliegenden Informationen zusammenzuführen. Ebenso wichtig ist es, die in den Köpfen der Mitarbeiter gespeicherten Informationen für das Unternehmen verwertbar zu machen. Zu unterscheiden ist zwischen explizitem Wissen, das sich anhand von Regeln abbilden lässt und implizitem Wissen, das sich aus Problemlösungskompetenz und Erfahrungsschatz der Mitarbeiter zusammensetzt. D.h. zunächst muss das Wissen der einzelnen Mitarbeiter sowie des gesamten Unternehmens in einer Wissens-Landkarte zusammengefasst werden. Diese verzeichnet Wissensquellen und Wissenssenken: wo sitzen Experten zu welchen Themen, wo besteht Bedarf für welche Informationen. Wer effizientes Wissensmanagement betreiben will, muss die Prozesse im Unternehmen genau kennen. Dazu gehören die zur Durchführung einzelner Prozesse benötigten Informationen ebenso wie die an diesen Prozessen beteiligten Mitarbeiter. Die technische Infrastruktur muss gut skalierbar sein, da mit der Zusammenführung des kompletten Wissensbestandes die Zugriffshäufigkeiten auf diesen zunehmen. Wissen und Erfahrungen sind an Personen gebunden und daher können nur die Knowhow-Träger selbst diese Potentiale erschließen. Bezüglich Erfahrungswissen bei der Projektarbeit ist es wichtig, dass für den notwendigen Wissenstransfer Erfahrungsprofile der Mitarbeiter dokumentiert und gepflegt werden. Für die Zusammenstellung von Projektteams sind diese Erfahrungsprofile eigentlich unabdingbar. Gespeichert werden Daten über die Expertise von Mitarbeitern, Universitäts- und Industriekontakten. Damit ist ein erster Schritt zur Verknüpfung von Projekt- und Wissensmanagement getan. Oft ist es hilfreich, Berichte vergangener Projekte zu durchforsten und zugänglich zu machen. Es geht um die Verknüpfung des internen methodischen Knowhows mit dem jeweiligen Anwendungsbereich. Eine erfahrungssichernde Projektdokumentation erfordert zwar Zeit. Aber nur wer schnell und einfach auf Vorhandenes zurückgreifen kann, gewinnt Freiräume für kreative neue Lösungswege.

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Für Standortbilanzen gibt es keine verbindlichen Vorgaben. Ausführung und Inhalt werden einzig und allein durch Informationsanforderungen des Wirtschaftsförderers und Standortentscheiders bestimmt. Wenn also Anwendungsinteresse an dem in diesem Buch vorgestellten Modell und seiner Vorgehenssystematik besteht, muss jede Kommune, jeder Standort und jeder Investor  eigene Wege gemäß den individuell anzutreffenden Gegebenheiten finden. Es geht um erfolgskritischen Umgang mit „weichen“ Ressourcen des Standortkapitals, mehr Transparenz für eine komplizierte Standortumwelt, einfache und gewichtete Standortanalyse, Eigenbild- und Fremdbildanalyse des Standortes, welcher Bereich des Standortes soll bilanziert werden? Wie sehen die Ausgangslage und das Geschäftsumfeld aus? Welche Vision, welches Leitbild hat der Standort für sich             entwickelt? mit welchen Strategien soll das Leitbild umgesetzt werden? Angebots- und Nachfrageseite im Markt der Standorte. Eine Standortbilanz stellt Instrumente bereit, die eine ganzheitlich ausgerichtete Standortbestimmung auf lokaler und regionaler Ebene und damit die im Wettbewerb notwendige Schärfung des individuellen Standort-Profils unterstützen. Die Standortbilanz arbeitet als 360-Grad-Radarschirm für vielseitige Analysen und Beobachtungszwecke, mit dem insbesondere auch „weiche“ Standortfaktoren in einem übersichtlichen Gesamtrahmen identifiziert, gemessen und abgebildet werden können. Aus den Analysen und Ergebnisse der Standortbilanz können potentialorientiert Maßnahmen- und Handlungsempfehlungen entwickelt werden. Einfach verständliche Ampel-Diagramme mit rot-gelb-grün-Sektoren für eine überschaubare Einordnung von Standortfaktoren verstärken die Akzeptanz.

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In die Grundgesamtheit der für eine Messung der Kundenbindung ausgewählten Kunden sollten nicht nur gegenwärtige, sondern auch die ehemaligen Kunden einbezogen werden. Auch sollten in der Analyse Erstkunden von Stamm- und Dauerkunden getrennt behandelt werden. So können Erstkunden noch keine Erfahrungen mit einem Anbieter mitteilen und bewerten. Ungeachtet dessen haben sie aber ausgeprägte Qualitätsansprüche an das Produkt oder die Leistung des Unternehmens. Von ihnen werden daher besonders die unterschiedlichen Qualitätsniveaus aus ihren verschiedenen Kundenbeziehungen erlebt und in subjektiven Erwartungshaltungen relativiert: deshalb können sich Probleme ergeben, wenn Zufriedenheitsdaten zu eng angelegt oder zu einseitig auf bestimmte Indikatoren der Kundenzufriedenheit (z.B. nur technische Faktoren oder nur Servicefaktoren) ausgerichtet werden. Kundenzufriedenheit ist keine statische Bezugsgröße, sondern erhält ihre Dynamik aus der wechselnden Relation der jeweiligen Wettbewerbsbeurteilung, d.h. die Aussagekraft von Daten zur Kundenzufriedenheit lässt sich noch dadurch erhöhen, wenn diese zusätzlich zu bei Wettbewerbern bekannten Daten in Relation gesetzt werden können: z.B. lässt man innerhalb des „Rating“-Ablaufes die Produkte von Mitbewerbern in genau gleicher Weise bewerten. Daran anschließend wird das eigene Bewertungsprofil mit den entsprechenden Profilen der wichtigsten Konkurrenten verglichen. Man erhält dadurch Hinweise, welche spezifischen Qualitätserwartungen aufgrund Untererfüllung von Kundenerwartungen im Vergleich zum Wettbewerb zu verbessern sind bzw. welche Merkmale aus einer besonderen Stärkeposition heraus marketingmäßig auszubauen und vertrieblich abzusichern sind.

Wie jedes Unternehmen steht auch ein   Bewerber vor den drei grundsätzlichen Fragen:

1.      Wo stehe ich heute ?

2.      Wo will ich hin ?

3.      Wie komme ich dorthin ?

Eine Bewerbung ist immer ein wichtiger Punkt sowohl auf dem Lebensweg eines Bewerbers als auch für den Gegenpol des Verfahrens, nämlich die Neubesetzung einer Stelle. Deshalb ist sie auch Gelegenheit und Anlass genug um einzuhalten, um sich darüber Klarheit zu verschaffen: Wo stehe ich heute ? Vor dieser Frage steht beileibe nicht nur allein ein Bewerber. Auch der Inhaber einer Stelle sollte sich von Zeit zu Zeit die gleiche Frage stellen. Vielleicht sollte er auch einmal in Gedanken durchspielen, ob er auch jetzt noch zufrieden mit dem augenblicklichen Ist-Zustand sein darf. Oder ob er nach wie vor alle Anforderungen erfüllen könnte, wenn er sich noch einmal neu um die jetzt von ihm bereits besetzte Stelle bewerben müsste. Oder ob eine Antwort auf die Frage des „wo stehe ich heute?“ vielleicht die dringende Notwendigkeit einer Veränderung sein könnte. Allen diesen Problemen kann man aus dem Weg gehen, wenn man dem ausgereiften Konzept der Wissensbilanz folgt, d.h. analog hierzu ebenfalls eine Ausgangssituation feststellt, in die neben dem Geschäftsumfeld  auch eine Vision und Strategie eingebunden werden. Bevor die hierfür freizuhaltenden Kapitelseiten nicht ihrer Bedeutung angemessen gefüllt sind, sollten ähnlich den Verfahren zur Wissensbilanz alle darauf aufbauenden Schritte zurückgestellt werden, d.h. das Ziel bestimmt auch den einzuschlagenden Weg.

In der Bundesrepublik gibt es über einhundertzwanzigtausend Architekten, Innenarchitekten, Landschaftsarchitekten und Stadtplaner tätig, zusätzlich sind in diesem Bereich noch weitere ca. zwanzig- bis fünfundzwanzigtausend Diplomingenieure tätig. In rund vierzigtausend Architekturbüros erwirtschaften diese Kreativen zusammen einen Jahresumsatz von über sieben Milliarden Euro. Festzustehen scheint: Auch der Kreative als Architekt der Zukunft wird sich ändern. Wenn der Markt für alle darin Tätigen zu klein ist, könnte man beispielsweise versuchen, den zu verteilenden Kuchen zu vergrößern. Konkret bedeutet dies, dass sich ein Architekt nicht nur als Gestalter und Bauherrenvertreter, sondern als Experte rund um die Immobilie sieht. Da für Bauherren der gute Entwurf eigentlich eine Selbstverständlichkeit ist, sollte die Kommunikation darüber hinaus auch Aspekte wie Termine, Kosten, Mängelfreiheit, Qualität, Rechts- und Finanzierungssicherheit mit einschließen.

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In der Politik ist realer Decision Support häufig unerwünscht: externe Expertisen, die sie manchmal sogar selbst in Auftrag gegeben hat,  werden von der Politik kaum oder eher flüchtig gelesen, geschweige denn befolgt. Im besten Fall werden sie zur Kenntnis genommen und dann im sogenannten demokratischen Procedere so zerfleddert und verfälscht bis sie zu nichts mehr taugen. Gegebenenfalls werden solche Expertisen noch als Vorwand für Missstände hergenommen. Wenn aber Expertisen bloß Ablenkungsmanöver sind, könnte man auch gleich ganz auf sie verzichten. Es gilt das alleinige Urteil des Marktes? Der in einem trügerischen Bild alles richtende Markt kann mit seinem Urteil auch sehr ungerecht werden. Und dies nach beiden Seiten hin. Das Band zu den individuellen Leistungen und Fähigkeiten eines Managers ist oft so locker, dass es manchmal kaum noch wahrnehmbar ist (manchmal gibt es überhaupt keines). Qualitative und quantitative Entscheidungsfähigkeit - Kennzahlengläubigkeit und Bauchentscheidung – Kompetenz und intellektuelle Anstrengung – Kein Ausblenden qualitativer Aspekte. Marktwissen und Fachkenntnis müssen in einem schnelllebigen Marktumfeld mit kompetenten Analysen unterstützt werden können. Denn nur dies ermöglicht: strategische Entscheidungen auf Basis aktueller und maßgeschneideter Informationen treffen zu können. Datenanalyse und individualisierte Informationsgenerierung spielen eine immer bedeutsamere Rolle: die flexible Generierungsmöglichkeit für entscheidungsrelevante Ergebnisinformationen sind ein immer wichtigerer Bestandteil erfolgreichen Handelns. Die besten Analysen verlieren jedoch an Wert, wenn ihre Aussagen nicht umgesetzt werden können. Dazu müssen Daten aus verschiedenen Quellen zusammengeführt und angepasst werden, mit diesen Daten situationsspezifische Berichte generiert werden, vertiefte statistische Analysen erstellt werden, Reports und Analysen auch aktuell mit externen Zusatzinformationen angereichert werden.