10. Interuniversitäres Doktorandenseminar Wirtschaftsinformatik Juli 2009

Begonnen im Jahr 2000, ist das Interuniversitäre Wirtschaftsinformatik-Doktorandenseminar mittlerweile zu einer schönen Tradition geworden. Zunächst unter Beteiligung der Universitäten Leipzig und Halle-Wittenberg gestartet. Seit 2003 wird das Seminar zusammen mit der Jenaer Universität durchgeführt, in diesem Jahr sind erstmals auch die Technische Universität Dresden und die TU Bergakademie Freiberg dabei. Ziel der Interuniversitären Doktorandenseminare ist der über die eigenen Institutsgrenzen hinausgehende Gedankenaustausch zu aktuellen, in Promotionsprojekten behandelten Forschungsthemen. Indem der Schwerpunkt der Vorträge auch auf das Forschungsdesign gelegt wird, bietet sich allen Doktoranden die Möglichkeit, bereits in einer frühen Phase ihrer Arbeit wichtige Hinweise und Anregungen aus einem breiten Hörerspektrum zu bekommen. In den vorliegenden Research Papers sind elf Beiträge zum diesjährigen Doktorandenseminar in Jena enthalten. Sie stecken ein weites Feld ab - vom Data Mining und Wissensmanagement über die Unterstützung von Prozessen in Unternehmen bis hin zur RFID-Technologie. Die Wirtschaftsinformatik als typische Bindestrich-Informatik hat den Ruf einer thematischen Breite. Die Dissertationsprojekte aus fünf Universitäten belegen dies eindrucksvoll.

Customer relationship management : a survey towards the projection of the systemati-zation of customer relations

Unternehmen setzen in der heutigen Zeit immer mehr auf den direkten Kontakt zu Kunden und integrieren diese in ihr Marketingkonzept. So können Konsumenten, vor allem über Webseiten und soziale Netzwerke in direkten Kontakt mit dem Unternehmen treten und dadurch aktiv an der Service-, Qualitäts-, und Produktentwicklung des Unternehmens teilhaben. Das ist ein ganz anderes Denken als noch vor einigen Jahren. Da wurde sich hauptsächlich am Produkt, am Markt oder den Wettbewerbern orientiert, nicht am Kunden. Auch für die Anbieter selbst bringt diese Integration und Interaktion mit dem Kunden Vorteile. Neben Daten, die während dieses Prozesses über den Kunden gesammelt werden, ist dadurch auch eine stärkere Bindung an das Unternehmen und die daraus resultierende Loyalität, ein klarer Gewinn. Doch nicht alle Kundenbeziehungen sind gleich. Es gibt Verbraucher, die für ein Unternehmen profitabler sind, als andere. Auf deren Betreuung und Einbindung in die Unter-nehmensprozesse sollte ein besonderer Fokus gelegt werden. In der vorliegenden Arbeit werden unterschiedliche Ansätze vorgestellt, die es Unternehmen ermöglichen, die profitablen von den unprofitablen Kunden zu unterscheiden, um daraus Marketing-Strategien abzuleiten und die Investitionen richtig zu verteilen. Anschließend werden deren Vor- und Nachteile vorgestellt und die Zusammenhänge der Ansätze aufgezeigt. Die Arbeit soll eine Übersicht über sechs unterschiedliche Ansätze und deren Methoden geben, die es möglich machen, Kundenbeziehungen zu systematisieren. Die Arbeit wird im Rahmen meines Studiengangs Angewandte Medien: Sport-, Medien-und Eventmanagement an der Hochschule Mittweida angefertigt

Aktueller Stand von Prozess Mining als Methode zur Unterstützung der Prozessautomatisierung

Prozess Mining ist eine Technologie, die Unternehmen bei der Verbesserung der Prozesse durch verschiedene Anwendungen wie Process Discovery, Conformance Checking oder Predictive Process Mining unterstützt. Prozessautomatisierung ist eine verbreitete Variante der Prozessverbesserung, da sie einen bedeutenden Wettbewerbsvorteil verspricht. Diese Studie untersucht anhand einer Literaturanalyse wie geeignet Prozess Mining für die Unterstützung der Prozessautomatisierung ist. Die Analyse bedient sich einer Systematisierung nach dem BPM-Lebenszyklus und der Level of Automation Taxonomie. Prozess Mining weist viel Potential für die Unterstützung der Automatisierung auf, aber es bleibt unklar, inwieweit dieses Potential in der Praxis umgesetzt werden kann. Die Stärken von Prozess Mining liegen im Diagnostischen Bereich, doch die Umsetzung wird kaum unterstützt. Die größten Hürden bildet hierbei die fehlende Limitation des Anwendungsbereichs von PM und das benötigte Expertenwissen für die Anwendung

Controlling patientenbezogener Kooperationsstrukturen im Gesundheitswesen der Zukunft mit Routinedaten

Dem deutschen Gesundheitswesen steht ein massiver Umbruch bevor. Der Wettbewerbsdruck erfordert eine Intensivierung der Koordination unter den Leistungserbringern sowie eine stärkere ökonomische Ausrichtung. Studien und Gutachten belegen, dass hier nach wie vor große Herausforderungen zu bewältigen sind. In dem Beitrag werden wesentliche Entwicklungsszenarien ana-lysiert. Im Anschluss wird dargestellt, welche besonderen Herausforderungen bei der Steuerung von Kooperationsstrukturen im Gesundheitswesen zu berücksichtigen sind und wie Methoden der sozialen Netzwerkanalyse im Kooperationscontrolling mit Routinedaten angewendet werden können

Methoden zur Identifikation relevanter Datenquellen: Eine Literaturanalyse

Die zunehmende Anzahl an zu verarbeitenden Unternehmensdaten und die steigende strategische Relevanz des Informationsmanagements formulieren einen Bedarf zur Systematisierung des Prozesses zur Identifikation und Selektion relevanter Datenquellen. Obwohl die Datenquellenauswahl eine zentrale Aufgabe im Management der Informationswirtschaft (im Rahmen des strategischen Informationsmanagements) darstellt, fehlt es einer aktuellen Betrachtung zum Stand der Wissenschaft im Hinblick vorhandener Methoden zur Selektion relevanter Datenquellen. Der vorliegende Beitrag schließt diese Forschungslücke und stellt den aktuellen Stand der Wissenschaft zu vorhandenen Methoden zur Identifikation und Selektion relevanter Datenquellen dar. Mittels einer Literaturanalyse wurden insgesamt 37 wissenschaftliche Beiträge identifiziert, welche acht Methoden zur Datenquellenauswahl beschreiben. Die identifizierten Methoden wurden anschließend den Kategorien automatisierte, semi-automatisierte und manuelle Verfahren zugeordnet. Dabei konnte ebenfalls eine zunehmende Tendenz zu automatisierten Methoden zur Datenquellenauswahl beobachtet werden

Konstruktion eines Management-Frameworks für Social Networking Sites auf Basis einer extensiven Literaturanalyse

Die aktive Nutzung von öffentlichen Social Networking Sites (SNS) als Social-Media-Tool für geschäftliche Zwecke hat in letzter Zeit rasant zugenommen. Hinsichtlich einer tatsächlichen Betrachtung wirtschaftlicher Aspekte (z.B. Geschäftswerte) wird die Thematik bis jetzt jedoch nur unzureichend behandelt. Dadurch mangelt es an einer Systematisierung und Konzeptualisierung von Aktivitäten in SNS, wodurch u. a. ein strukturiertes Vorgehen oder eine Integration in IT-Systeme erschwert wird. Diese Arbeit analysiert Möglichkeiten der geschäftlichen Nutzung von SNS auf der Basis einer extensiven Literaturanalyse, um einen Ist-Stand festzustellen. Es werden verschiedene Maßnahmen und Nutzungsbereiche strukturiert und ein Management-Framework zur Erzielung von Geschäftswerten aus SNS konstruiert

Anwendungen des maschinellen Lernens in der Produktion aus Auftrags- und Produktsicht : Ein Überblick

Machine learning as a subfield of artificial intelligence can contribute to accelerating the design of processes in manufacturing, reducing cycle times, improving quality, and making better use of production capacities. This article provides a systematized overview of machine learning applications for product- and order-related processes and supports practitioners in identifying application areas in a focused manner and exploiting valueadded potential.Das maschinelle Lernen als Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz kann in der Fertigung dazu beitragen, Prozesse beschleunigt auszulegen, Zykluszeiten und Ausschuss zu reduzieren und Produktionskapazitäten besser auszuschöpfen. Dieser Beitrag gibt einen systematisierten Überblick über Anwendungen des maschinellen Lernens für produkt- und auftragsbezogene Prozesse und unterstützt Praxisanwender dabei, Einsatzfelder gezielt zu identifizieren und Wertschöpfungspotenziale zu erschließen

Nachhaltige Einführung organisationsspezifischen Wissensmanagements

Das Knowledge Management Support System (KMSS) unterstützt die Projektverantwortlichen einer Organisation entscheidend bei der nachhaltigen Einführung eines ganzheitlichen Wissensmanagements. Ziel ist es insbesondere, die bei der Einführung von Wissensmanagement oft auftretenden Barrieren durch frühzeitige Kommunikation sowie durch Einbeziehung aller Beteiligten nach Möglichkeit gar nicht erst entstehen zu lassen. Dabei folgt das Knowledge Management Support System einem präventiven, problemorientierten Ansatz, wobei die Erfahrungen bisheriger Arbeiten und Einführungen aufgegriffen werden und die Entstehung potenzieller Barrieren frühzeitig unterbunden wird. Somit ist das Knowledge Management Support System kein (weiteres) informations- und/oder kommunikationstechnologisches Wissensmanagement-Werkzeug in herkömmlichem Sinn. Es ist vielmehr ein Informationssystem, um die Einführung eines ganzheitlichen Wissensmanagements in einer Organisation zu planen und zu unterstützen und im Weiteren den sinnvollen Gebrauch der mannigfaltigen Wissensmanagement-Instrumente zu koordinieren. Im Vordergrund steht die Unterstützung des organisationsindividuellen Weges hin zu einem organisationsspezifischen Wissensmanagement. Das Knowledge Management Support System bietet den Projektverantwortlichen die Möglichkeit, sich sukzessive in den komplexen Bereich Wissensmanagement einzuarbeiten und dabei auf vielfältige und umfassende sowie strukturierte Informationen zurückzugreifen. Die konsequente Nutzung des Knowledge Management Support Systems unterstützt insbesondere die Ableitung konkreter operativer Maßnahmen und Instrumente

Data Mining und seine betriebswirtschaftliche Relevanz

Mit dem Begriff "Data Mining" wird die Anwendung geeigneter Methoden zur Entdeckung von Strukturen und Beziehungen in großen Datenmengen umschrieben. Im Gegensatz zum Ansatz der induktiven Statistik stellen nicht im Vorfeld formulierte und zu überprüfende Hypothesen den Ausgangspunkt der Betrachtung dar; vielmehr sollen die in den Daten enthaltenen Informationen zur Theorieentwicklung genutzt werden. Damit wird mit dem Data Mining der eher modellgetriebenen Sichtweise der klassischen Statistik ein datengetriebener Ansatz vorangestellt, da auf Basis der in den Daten gefundenen Muster Hypothesen aufgestellt werden können, die dann mittels neuer Datensätze und konfirmatorischer Verfahren überprüft werden können. Darüber hinaus kann bereits das Entdecken von Strukturen ökonomisch wertvoll sein, was sich vor allem in betrieblichen Data-Mining-Anwendungen widerspiegelt

Wissen und der Umgang mit Wissen in Organisationen: Versuch einer Systematisierung nach Arten des Wissens, Trägern des Wissens und Prozessen des Umgangs mit Wissen im Rahmen einer wissensorientierten Unternehmensführung

Seit einigen Jahren erlangt die Thematik "Wissen und Umgang mit Wissen in Organisationen" bzw. "Wissensmanagement" nicht nur in der Unternehmenspraxis, sondern auch in der Wissenschaft zunehmende Aufmerksamkeit. Wissenschaftler und Praktiker widmen sich verstärkt der Fragestellung, Wissen erfolgreich zu managen und betrachten Wissen als Quelle für nachhaltige Wettbewerbsvorteile. Hierfür bedarf es eines Umdenkens im Management dahingehend, den Umgang mit Wissen in den Vordergrund sämtlicher Aktivitäten zu stellen. Trotz der zahlreichen Publikationen zur Thematik ist bisher nur ein geringes Maß an Einheitlichkeit in den einschlägigen Begriffen und Theorien erreicht worden, das dem veränderten Stellenwert von Wissen umfassend gerecht würde. Die Vielzahl der Publikationen und deren Heterogenität lassen darauf deuten, daß es sich bei Wissen und dem Umgang mit Wissen um ein höchst komplexes Thema handelt. Zugleich zeigt sich, daß die Thematik keineswegs ausschließlich in das Forschungsgebiet der Betriebswirtschaftslehre fällt. Auch aus anderen Wissenschaftsdisziplinen liegt eine Vielzahl von Veröffentlichungen vor, so z.B. aus den Gebieten Epistemologie, Soziologie, Kognitionspsychologie, Kreativitätsforschung, Bibliotheks- und Informationswissenschaften, Informatik und Pädagogik. Dabei betrachten die verschiedenen Disziplinen jeweils spezifische Fragestellungen und diskutieren die Thematik aus verschiedenen Blickwinkeln, mit jeweils unterschiedlichen Erkenntniszielen und Methoden. Obgleich die vorhandene Literatur eine überaus heterogene Struktur aufweist und die meisten Beiträge eher explorativer Natur sind, scheint die Schlußfolgerung gerechtfertigt, Wissen und den Umgang mit Wissen als interdisziplinäres Forschungsgebiet anzusehen. Allerdings existiert bislang kein in sich geschlossener Ansatz, der die verschiedenen Stränge in einen einheitlichen Bezugsrahmen vereint. Jüngst sind aber erste Bemühungen erkennbar, um Forschungsansätze aus verschiedenen Wissenschaftsgebieten zu integrieren. Vor diesem Hintergrund besteht ein wesentliches Ziel dieser Dissertation, die vorhandene Literatur aufzuarbeiten und auszuwerten, um zugleich Ansatzpunkte für zukünftige Forschungsarbeiten zu identifizieren. Bei der Aufarbeitung der Literatur wird die Vielfältigkeit und Heterogenität der Publikationen berücksichtigt, um möglichst ein breites Spektrum abzudecken. Damit leistet die Arbeit einen Beitrag zur weiteren Integration interdisziplinärer Forschungsergebnisse auf dem Gebiet "Wissen und Umgang mit Wissen in Organisationen". Als Anknüpfungspunkt wurde dabei die Wissensbasis einer Organisation gewählt, die in vielen Veröffentlichungen im Mittelpunkt steht. In der Arbeit werden unterschiedliche Möglichkeiten zur Systematisierung vorgestellt. Darauf aufbauend wird ein eigener Systematisierungsansatz entwickelt, der auf den Grundunterscheidungen nach Arten des Wissens (Wissensarten), Trägern des Wissens (Wissensträgern) und Prozessen des Umgangs mit Wissen (Wissensprozessen) basiert. Die Tragfähigkeit des Ansatzes soll dadurch überprüft werden, inwieweit eine solche Unterscheidung in vorhandenen Konzepten zum Wissensmanagement enthalten ist. Da die Wissensbasis in einem unmittelbaren Zusammenhang mit den Wertschöpfungsprozessen des Unternehmen steht, besteht zudem die Möglichkeit, den Systematisierungsansatz mit verschiedenen Managementebenen im Sinne einer Rahmenkonzeption für eine wissensorientierte Unternehmensführung zu verknüpfen. Ein solches Rahmenkonzept erlaubt es, Gestaltungsempfehlungen für ein Management des Wissens von und in Organisationen abzuleiten