Die Data Envelopment Analysis (DEA) ist ein ergiebiger Ansatz zur vergleichenden Leistungsbewertung, dessen Nutzenpotenzial weit über herkömmliche Benchmarking-Instrumente hinausgeht. Die Verbreitung der DEA in der Praxis hält sich aber noch in Grenzen, was vornehmlich der Linearen Programmierung geschuldet sein dürfte, die als methodische Basis des Intruments offenbar eine hohe Einstiegsbarriere bildet. Um dem entgegenzuwirken, ist es Ziel des Beitrags, jenseits mathematischer Grundlagen die Stärken der DEA kurz und prägnant herauszustellen. (Quelle: Controller magazin)