Betriebs- und volkswirtschaftliche Entitäten stehen insbesondere seit Anfang des 21. Jahrhunderts verstärkt vor der Aufgabe, bei Performanceanalysen auch nicht monetär messbare Ziele als Teil der wirtschaftlichen Realität zu verstehen und somit zum Gegenstand betriebs- und volkswirtschaftlicher Betrachtungen zu machen. Ein dem Fachgebiet des Operations Research entstammendes Instrument, das es vermag, Kriterien verschiedener Maßeinheiten zu einem Performancemaß zu aggregieren, ist die Data Envelopment Analysis (DEA). Obwohl die Methode schon seit fast 40 Jahren existiert, zeigen sich noch immer konzeptionelle und methodische Defizite. Es stellt sich vor allem die Frage, warum sie sich bisher in der Praxis nicht als Tool des Controllings etablieren konnte. Dabei scheint die Schwierigkeit generell vor allem bei dem im Anwendungskontext jeweils konkret zu definierenden Messproblem zu liegen. Die Beschäftigung mit der DEA und ihrer Bestandsliteratur zeigt, dass viele DEA-Anwendungen häufig wenig strukturiert erfolgen. Vor diesem Hintergrund beschäftigt sich die Autorin mit der Frage, wie die Anwendbarkeit der DEA durch die Entwicklung einer Systematik zur Performanceanalyse basierend auf generellen Erkenntnissen des Performance Measurement und unter Berücksichtigung notwendiger Modifikationen verbessert und erleichtert werden kann. Dazu werden zunächst umfassende, systematische Literaturerhebungen mit anerkannten wissenschaftlichen Methoden geleistet und so bestehende Defizite identifiziert. Daraufhin entwickelt die Autorin im Sinne einer benutzerfreundlichen Anleitung systematisch ein Vorgehensmodell zur Durchführung der Verallgemeinerten DEA und demonstriert und evaluiert dessen Nützlichkeit anhand zweier Anwendungsgebiete. Die Intention der Arbeit ist letztlich die Förderung einer erleichterten Nutzung der DEA aus Anwendersicht. Sie kann speziell in Bezug auf das Fachgebiet des Performance Measurement als eine Art Handbuch verstanden werden, in dem in komprimierter Form Wissen zur Anwendung der DEA zusammengetragen und in Form von Lösungsansätzen für bestehende Probleme erweitert wird. Damit ergeben sich als wesentliche Zielgruppen dieser Arbeit zum einen der (praktisch- bzw. anwendungsorientierte) DEA-Nutzer mit bereits vorhandenen grundlegenden Vorkenntnissen. Zum anderen können auch an den zwei exemplarischen Anwendungsgebieten „Übelinput“ und „Wohlstandsmessung“ interessierte Forscher sowie Praktiker wertvolle Hinweise zur Nützlichkeit der (g)DEA im Rahmen der Performanceanalyse gewinnen.