Workshopinhalte

Capital Budgeting Models (ROI, NPV)

Die statischen und dynamischen Methoden der Investitionsrechnung bilden die fundamentalen Formeln, welche Kosten und Nutzen mathematisch in eine Beziehung setzen, um eine Aussage über die Wirtschaftlichkeit einer Investition entweder als dimensionslose Kennzahl (ROI, IRR, Rentabilität), monetären Betrag (NPV, CBA, Kapitalwert) oder als Zeitdauer (Amortisation) abzubilden. Diese Methoden gehen davon aus, dass die Kosten- und Nutzeneffekte einer Investition in aggregierter Form und in monetären Beträgen vorliegen. Methodische Komponenten zur Quantifizierung der Kosten- und Nutzeneffekte einer IT-Investition bestehen nicht. Dynamische Methoden erlauben im Vergleich zu den statischen Methoden, welche nur von kumulierten, periodenbezogenen oder durchschnittlichen Werten ausgehen, eine zeitdifferenzierte Betrachtung der anfallenden Kosten- und Nutzeneffekte über das Konzept der Zahlungsreihe und eine wirtschaftliche Bewertung der zeitlichen Effekte über die zinsbezogene Diskontierung der Werte. Modifikationen der dynamischen Methoden erlauben die Bewertung von Risiko über das CAPM, Risikoprämien und Sicherheitsäquivalenzen. Obwohl sich die statischen und dynamischen Methoden im Bereich der IT-Investitionen durch mangelnde Datenverfügbarkeit und hohe Datenunschärfen auszeichnen, sind die Methoden in der Praxis sehr beliebt und allgemein anerkannt.

Qualitative Methoden

Qualitative Methoden erlauben eine methodische Berücksichtigung aller Kosten- und Nutzeneffekte einer IT-Investition auf qualitativer Basis. Die Defizite dieser Methodengruppe sind im quantitativen Bereich zu sehen. Die Methoden sind zunächst als statische Zeitpunktbetrachtungen konzipiert und die Bewertung von zeitlichen Effekten und von Unsicherheit ist nur qualitativ möglich. Einige Methoden (BSC, KPI und DART) beinhalten methodische Komponenten für die Berücksichtigung von Interdependenzeffekten durch Wirkungsketten und Clusteranalysen. Aufgrund der Subjektivität der Bewertungen ist die Anwendung für eine monetäre Wirtschaftlichkeitsanalyse methodisch problematisch, obwohl derartige Beispiele in der Praxis sehr beliebt sind und breite Akzeptanz finden.

Kostenorientierte Methoden

Die kostenorientierten Methoden zeichnen sich durch eine einseitige Betrachtung der Kostenseite von IT-Investitionen aus. Über die Betrachtung von Kosteneinsparungen liefern die Methoden auch Quantifizierungsbeiträge zu Mitarbeitereffekten und Prozesseffekten von IT-Investitionen. Die Prozesskostenrechnung erlaubt, neben der Quantifizierung von Kosten, auch die Ermittlung von Kosteneinsparungen durch einen Vergleich der Wirtschaftlichkeit vor und nach der Investitionsmaßnahme. Aufwandsschätzverfahren (Function Point, COCOMO) können quantitative Aussagen zu dem notwendigen Personalaufwand bei IT-Investitionen liefern. Der TCO-Ansatz berücksichtigt umfassende Kostenkategorien, gibt dabei aber keine Methodik zur Quantifizierung an. Alle Methoden zeichnen sich dadurch aus, dass zeitliche Effekte, Interdependenzeffekte und Volatilitätseffekte nicht abgebildet werden. Die Methoden sind in der Praxis sehr beliebt und akzeptiert. Die Qualität der Daten hinsichtlich der Verfügbarkeit und Unschärfen ist bezüglich der quantifizierten Kosten positiv zu bewerten. Das Defizit der Methoden ist in der Beschränkung auf die kostenorientierte Bewertung zu sehen. Die Nutzenseite der IT-Investitionen wird nicht angesprochen. Die asymmetrische Berücksichtigung von Kosten und Nutzen bei IT-Investitionen führt zu einer Verstärkung der Quantifizierungsproblematik.

Realoptionspreismodelle

Die Realoptionspreismodelle sind hinsichtlich der Anforderungen von IT-Investitionen ähnlich zu bewerten wie die statischen und dynamischen Methoden. Sie gehen ebenfalls von bereits quantifizierten Größen aus. Die Realoptionspreismethoden sind jedoch als methodische Verbesserung zu werten. Sie ermöglichen die Betrachtung einer stetigen Verzinsung und eine explizite monetäre Bewertung von Volatilitätseffekten. Zudem kann über die Methodik das Potenzial von Folgeinvestitionen monetär bewertet werden. Dies ist als eine erhebliche methodische Weiterentwicklung zu werten, insbesondere für die Bewertung von Infrastrukturinvestitionen und Plattforminvestitionen im IT-Bereich. Ein Nachteil der Methodik ist in den hohen mathematischen Anforderungen zu sehen. Die Komplexität der Modelle wird oft als Black-Box wahrgenommen und den Modellergebnissen wird entsprechend wenig Vertrauen entgegengebracht. Ein weiteres Anwendungsproblem ist dadurch gegeben, dass sich viele Modellgrößen nur über Simulationen bestimmen lassen. Subjektive Abschätzungen der Werte stellen aufgrund der Datensensitivität der Ergebnisse keine vernünftige Alternative dar. Die Akzeptanz der Realoptionsmodelle ist sehr gering. Die Binomischen Bäume sind bezüglich der Akzeptanz und der Datenqualität geringfügig positiver zu bewerten, da eine ähnliche Methodik aus den Entscheidungsbäumen oft bekannt ist und die Transparenz der Darstellung das Vertrauen in die Daten und deren Qualität erhöht.

Simulationen

Der Bereich der Simulationen ist als rein methodischer Bereich zur Modellierung, Quantifizierung und Prognose von Wertausprägungen zu verstehen. Die Methodik ist inhaltlich übergreifend zu sehen, die Abbildung von IT-Investitionen ist nicht vorgesehen. Eine Modellierung von temporalen Effekten, Interdependenzeffekten und Volatilitätseffekten ist möglich. Der Nachteile der Methoden sind, dass keine allgemeingültige Formulierung für eine Wirtschaftlichkeitsanalyse von IT-Investitionen möglich ist und die Simulation immer auf einen speziellen Fall spezifiziert werden muss. Derartige Modelle werden ebenso wie die Realoptionspreismodelle, als Black-Box wahrgenommen, die Ergebnisse werden entsprechend wenig akzeptiert. Die Anwendung vieler simulationsbasierter Modelle ist dadurch eingeschränkt, dass Unklarheiten über die Modellvariablen und deren Interaktion existieren und die Verfügbarkeit von Daten nicht gegeben ist.

Erfahrungskurvenmodelle

Erfahrungskurvenmodelle geben auf der Basis von Erfahrungen Aussagen über typisches Systemverhalten. Sie finden daher oft Anwendung zur Prognose und Abschätzung von Kosten- und Nutzenentwicklungen bestimmter Größen, die in einer Wirtschaftlichkeitsanalyse eingesetzt werden. Die Lernkurven werden sowohl zur Beschreibung von Lerneffekten als auch zur Analyse von Kosteneffekten herangezogen. Kundenlebenszyklusmodelle können zur Abschätzung von Kundeneffekten benutzt werden, während Erfahrungskurven zur mathematischen Beschreibung von speziellen Prozesseffekten eingesetzt werden können. Diese Modelle sprechen jedoch sehr spezielle Nutzenkategorien an. Die Gültigkeit der Modellannahmen ist vor dem Einsatz der Methoden im Rahmen eines bestimmten Anwendungsfalls genau zu überprüfen. Es sind normalerweise Weiterentwicklungen der Modelle zu leisten, die mit speziellen Annahmen auf einen Anwendungsfall ausgerichtet werden. Durch die Anwendungsrestriktionen ergeben sich für die Grundformen der Methoden eine geringe Akzeptanz und eine negative Beurteilung der Datenqualität.