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2024 | OriginalPaper | Buchkapitel

2. Can Scientific Knowledge Support Managerial Decision-Making?

verfasst von : Philipp Eudelle, Matthias Graumann, Rasika Chockalingham

Erschienen in: Anforderungen an unternehmerische Entscheidungen in einer dynamischen Welt

Verlag: Springer Fachmedien Wiesbaden

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Auszug

Decision making skills are important for all managers. It is a skill that most managers are constantly trying to improve. Can scientific knowledge help them in this respect? What are the opportunities, and the limits of drawing on scientific knowledge when making managerial decisions? To answer these questions, this article explores the basic requirements for successful decision-making, defines and distinguishes between the various types of scientific knowledge, and illustrates their significance for managerial decisions. Finally, certain limitations of scientific support are described. The result of the analysis is that managers can improve their decision quality by using scientific knowledge as long as they draw a clear distinction between knowledge and values. …

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Fußnoten
1
Cf. Vgl. v. Nitzsch, 2021, S. 5 ff.
 
2
Cf. Kahneman, 2003, p. 1450 f.
 
3
Cf. Gigerenzer, 2013, S. 147.
 
4
In a situation of extreme time pressure an intuitive decision might be necessary even though the decision-maker lacks sufficient experience. Good managers, however, try to avoid such situations. Cf. Malik, 2006, S. 204.
 
5
Cf. Janis/Mann, 1977, p. 11; Simon et al., 1987, S. 11.
 
6
Cf. Luhmann, 1978, p. 20.
 
7
Cf. Luhmann, 1997, pp. 332.
 
8
So-called “tacit knowledge” is important for managerial decision-making (cf. Perumal/Nair, 2021) but it is not considered as being scientific knowledge.
 
9
This definition is based on the correspondence theory of truth as well as on the pragmatic and consensus theory of truth. For details see v. Werder, 1994, pp. 247.
 
10
Cf. Graumann, 2023, p. 5 drawing on Weber, 1904, pp. 25.
 
11
Cf. Lorenz, 1984, p. 876.
 
12
Cf. v. Nitzsch, 2021; Laux/Gillenkirch/Schenk-Mathes, 2018; Eisenführ/Weber/Langer, 2010; French/Maule/Papamichail, 2009; Edwards/Miles/v. Winterfeldt, 2007.
 
13
Cf. Keeney, 1996, pp. 287; Watson/Buede, 1987, pp. 215; Keeney/Raiffa, 1976, pp. 354.
 
14
Cf. Porter, 2004.
 
15
Cf. Graumann/Grundei, 2015, pp. 199.
 
16
Cf. Frese et al., 2019.
 
17
Cf. Graumann/Grundei, 2016, p. 163.
 
18
Cf. CNN, 2022.
 
19
Cf. Vroom, 1964.
 
20
Cf. Bing, 2014.
 
21
Cf. Graumann et al., 2017, pp. 298.
 
22
Cf. Graumann et al., 2017, p. 302, figure 4.
 
23
Cf. Autocar, 2020.
 
24
Cf. Radnitzky, 1994, p. 381.
 
25
Cf. v. Nitzsch, 2021; Laux/Gillenkirch/Schenk-Mathes, 2018; Eisenführ/Weber/Langer, 2010; French/Maule/Papamichail, 2009; Edwards/Miles/v. Winterfeldt, 2007.
 
26
Cf. Kieser/Ebers, 2019; Frese, 1992.
 
27
For details see Graumann/Beier, 2007, pp. 486.
 
28
A transitive order may, however, be achieved if the number of properties is significantly reduced. See Zelewski, 2007.
 
29
For details see Kieser, 1996.
 
30
For details see Suchman, 1995; Meyer/Rowan, 1977.
 
31
Cf. Radnitzky, 1994, p. 381.
 
32
Cf. Graumann, 2023, p. 5.
 
33
Cf. Weber, 1904, p. 27. This statement must not be confused with the fact that the production of scientific knowledge requires decision-making and value judgments made by scientists (cf. Albert, 1991, p. 78). However, it should be noted that although these judgments may impact the scientific knowledge produced, they do not become an inherent part of the knowledge itself.
 
34
Cf. Ulrich, 1986, pp. 269.
 
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Metadaten
Titel
Can Scientific Knowledge Support Managerial Decision-Making?
verfasst von
Philipp Eudelle
Matthias Graumann
Rasika Chockalingham
Copyright-Jahr
2024
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-658-43945-3_2

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