On understanding the value of domain modeling

In the context of enterprise and information systems engineering (including enterprise architecture, business process management, etc), a wide range of domain models are produced and used. Examples of such domain models include business process models, enterprise architecture models, information models, all sorts of reference models, and indeed value models and business ontologies. The creation, administration, and use, of such domain models requires an investment in terms of resources (time, money, cognitive effort, etc). We contend that such investments should be met by a (potential) return. In other words, the resulting models and / or the processes involved in their creation, administration, and use, should add value that make these investments worth while. In the work reported on in this paper, we aim to gain a better understanding of the factors that can be used to define the value of modeling. We also look forward to raising a broader discussion on this important topic at VMBO 2021.</p

Design and Evaluation of Domain-Specific Platforms and the Special Case of Digital Healthcare

The implementation of digital innovations in the healthcare sector is faced with different barriers and challenges. The complex system of regulations, the lack of interoperability, and highly dynamic interorganisational networks lead to missing widespread adoption of eHealth solutions. Digital platforms can help to overcome these barriers by providing a holistic infrastructure. They create a modularised foundation that innovators can use to create own innovations and provide them to demanders of digital solutions. As intermediaries, they can be accessed both by healthcare professionals and eHealth solution providers. Providers can offer their eHealth services via the platform. Healthcare professionals can use these services to create own interorganisational information systems. In the field of information systems research, effects and strategies for two-sided platforms are well researched and the potentials of eHealth platforms are also discussed. However, the organisational and technological design and methods for the construction of platforms are fewer questioned. Nonetheless, platform owners can benefit from implementation strategies and architectural guidance to create sustainable platforms and surrounding ecosystems. This doctoral thesis questions how domain-specific platforms can be designed systematically. Conducting a design-science research process, it develops both a modelling system and the Dresden Ecosystem Management Method (DREEM) to support the development of platforms in different domains. Furthermore, it describes the design characteristics of two-sided platforms in the healthcare sector and provides an evaluation approach to analyse the platforms’ ability to create a viable innovation ecosystem in the healthcare sector. The doctoral thesis contributes by providing methodical guidance for platform owners and researchers to design and evaluate digital platforms in different domains and improves the understanding of platform theory in the healthcare sector.:A. Synopsis of the Doctoral Thesis 1. Introduction 2. Foundational Considerations 3. Requirements for Design Artefacts and Knowledge 4. Structure of the Doctoral Thesis 5. Conclusion B. Paper 1 - Governance Guidelines for Digital Healthcare Ecosystems C. Paper 2 - Revise your eHealth Platform! D. Paper 3 - Business Model Open ”E-Health-Platform” E. Paper 4 - Modelling Ecosystems in Information Systems F. Paper 5 - Designing Industrial Symbiosis Platforms G. Paper 6 - Management of Digital Ecosystems with DREEM H. Paper 7 - Guiding the Development of Digital Ecosystems I. Paper 8 - Towards Maintenance Analytics Ecosystems J. Paper 9- Sustainability of E-Health-Projects K. Paper 10 - ISO 11354-2 for the Evaluation of eHealth-Platform

A Method to Screen, Assess, and Prepare Open Data for Use

Open data's value-creating capabilities and innovation potential are widely recognized, resulting in a notable increase in the number of published open data sources. A crucial challenge for companies intending to leverage open data is to identify suitable open datasets that support specific business scenarios and prepare these datasets for use. Researchers have developed several open data assessment techniques, but those are restricted in scope, do not consider the use context, and are not embedded in the complete set of activities required for open data consumption in enterprises. Therefore, our research aims to develop prescriptive knowledge in the form of a meaningful method to screen, assess, and prepare open data for use in an enterprise setting. Our findings complement existing open data assessment techniques by providing methodological guidance to prepare open data of uncertain quality for use in a value-adding and demand-oriented manner, enabled by knowledge graphs and linked data concepts. From an academic perspective, our research conceptualizes open data preparation as a purposeful and value-creating process

Elastic Business Process Management: State of the Art and Open Challenges for BPM in the Cloud

With the advent of cloud computing, organizations are nowadays able to react rapidly to changing demands for computational resources. Not only individual applications can be hosted on virtual cloud infrastructures, but also complete business processes. This allows the realization of so-called elastic processes, i.e., processes which are carried out using elastic cloud resources. Despite the manifold benefits of elastic processes, there is still a lack of solutions supporting them. In this paper, we identify the state of the art of elastic Business Process Management with a focus on infrastructural challenges. We conceptualize an architecture for an elastic Business Process Management System and discuss existing work on scheduling, resource allocation, monitoring, decentralized coordination, and state management for elastic processes. Furthermore, we present two representative elastic Business Process Management Systems which are intended to counter these challenges. Based on our findings, we identify open issues and outline possible research directions for the realization of elastic processes and elastic Business Process Management.Comment: Please cite as: S. Schulte, C. Janiesch, S. Venugopal, I. Weber, and P. Hoenisch (2015). Elastic Business Process Management: State of the Art and Open Challenges for BPM in the Cloud. Future Generation Computer Systems, Volume NN, Number N, NN-NN., http://dx.doi.org/10.1016/j.future.2014.09.00

IT Leadership in Transition - The Impact of Digitalization on Finnish Organizations

Digitalization is transforming business models across industries. As information technology (IT) is becoming embedded in products and services, IT leadership has an increasingly dualistic role in supporting the organization and also serving its customers' changing needs. The ACIO research program studied how Finnish industry and public sector organizations utilize information technology in developing and managing critical business capabilities. The focus was on understanding and analyzing contemporary approaches to IT leadership. This research report summarizes some of the key research findings, providing scholars and practitioners with insights into and understanding of digitalization and changes in IT leadership in Finnish informationintensive organizations

Rethink Digital Health Innovation: Understanding Socio-Technical Interoperability as Guiding Concept

Diese Dissertation sucht nach einem theoretischem Grundgerüst, um komplexe, digitale Gesundheitsinnovationen so zu entwickeln, dass sie bessere Erfolgsaussichten haben, auch in der alltäglichen Versorgungspraxis anzukommen. Denn obwohl es weder am Bedarf von noch an Ideen für digitale Gesundheitsinnovationen mangelt, bleibt die Flut an erfolgreich in der Praxis etablierten Lösungen leider aus. Dieser unzureichende Diffusionserfolg einer entwickelten Lösung - gern auch als Pilotitis pathologisiert - offenbart sich insbesondere dann, wenn die geplante Innovation mit größeren Ambitionen und Komplexität verbunden ist. Dem geübten Kritiker werden sofort ketzerische Gegenfragen in den Sinn kommen. Beispielsweise was denn unter komplexen, digitalen Gesundheitsinnovationen verstanden werden soll und ob es überhaupt möglich ist, eine universale Lösungsformel zu finden, die eine erfolgreiche Diffusion digitaler Gesundheitsinnovationen garantieren kann. Beide Fragen sind nicht nur berechtigt, sondern münden letztlich auch in zwei Forschungsstränge, welchen ich mich in dieser Dissertation explizit widme. In einem ersten Block erarbeite ich eine Abgrenzung jener digitalen Gesundheitsinnovationen, welche derzeit in Literatur und Praxis besondere Aufmerksamkeit aufgrund ihres hohen Potentials zur Versorgungsverbesserung und ihrer resultierenden Komplexität gewidmet ist. Genauer gesagt untersuche ich dominante Zielstellungen und welche Herausforderung mit ihnen einhergehen. Innerhalb der Arbeiten in diesem Forschungsstrang kristallisieren sich vier Zielstellungen heraus: 1. die Unterstützung kontinuierlicher, gemeinschaftlicher Versorgungsprozesse über diverse Leistungserbringer (auch als inter-organisationale Versorgungspfade bekannt); 2. die aktive Einbeziehung der Patient:innen in ihre Versorgungsprozesse (auch als Patient Empowerment oder Patient Engagement bekannt); 3. die Stärkung der sektoren-übergreifenden Zusammenarbeit zwischen Wissenschaft und Versorgungpraxis bis hin zu lernenden Gesundheitssystemen und 4. die Etablierung daten-zentrierter Wertschöpfung für das Gesundheitswesen aufgrund steigender bzgl. Verfügbarkeit valider Daten, neuen Verarbeitungsmethoden (Stichwort Künstliche Intelligenz) sowie den zahlreichen Nutzungsmöglichkeiten. Im Fokus dieser Dissertation stehen daher weniger die autarken, klar abgrenzbaren Innovationen (bspw. eine Symptomtagebuch-App zur Beschwerdedokumentation). Vielmehr adressiert diese Doktorarbeit jene Innovationsvorhaben, welche eine oder mehrere der o.g. Zielstellung verfolgen, ein weiteres technologisches Puzzleteil in komplexe Informationssystemlandschaften hinzufügen und somit im Zusammenspiel mit diversen weiteren IT-Systemen zur Verbesserung der Gesundheitsversorgung und/ oder ihrer Organisation beitragen. In der Auseinandersetzung mit diesen Zielstellungen und verbundenen Herausforderungen der Systementwicklung rückte das Problem fragmentierter IT-Systemlandschaften des Gesundheitswesens in den Mittelpunkt. Darunter wird der unerfreuliche Zustand verstanden, dass unterschiedliche Informations- und Anwendungssysteme nicht wie gewünscht miteinander interagieren können. So kommt es zu Unterbrechungen von Informationsflüssen und Versorgungsprozessen, welche anderweitig durch fehleranfällige Zusatzaufwände (bspw. Doppeldokumentation) aufgefangen werden müssen. Um diesen Einschränkungen der Effektivität und Effizienz zu begegnen, müssen eben jene IT-System-Silos abgebaut werden. Alle o.g. Zielstellungen ordnen sich dieser defragmentierenden Wirkung unter, in dem sie 1. verschiedene Leistungserbringer, 2. Versorgungsteams und Patient:innen, 3. Wissenschaft und Versorgung oder 4. diverse Datenquellen und moderne Auswertungstechnologien zusammenführen wollen. Doch nun kommt es zu einem komplexen Ringschluss. Einerseits suchen die in dieser Arbeit thematisierten digitalen Gesundheitsinnovationen Wege zur Defragmentierung der Informationssystemlandschaften. Andererseits ist ihre eingeschränkte Erfolgsquote u.a. in eben jener bestehenden Fragmentierung begründet, die sie aufzulösen suchen. Mit diesem Erkenntnisgewinn eröffnet sich der zweite Forschungsstrang dieser Arbeit, der sich mit der Eigenschaft der 'Interoperabilität' intensiv auseinandersetzt. Er untersucht, wie diese Eigenschaft eine zentrale Rolle für Innovationsvorhaben in der Digital Health Domäne einnehmen soll. Denn Interoperabilität beschreibt, vereinfacht ausgedrückt, die Fähigkeit von zwei oder mehreren Systemen miteinander gemeinsame Aufgaben zu erfüllen. Sie repräsentiert somit das Kernanliegen der identifizierten Zielstellungen und ist Dreh- und Angelpunkt, wenn eine entwickelte Lösung in eine konkrete Zielumgebung integriert werden soll. Von einem technisch-dominierten Blickwinkel aus betrachtet, geht es hierbei um die Gewährleistung von validen, performanten und sicheren Kommunikationsszenarien, sodass die o.g. Informationsflussbrüche zwischen technischen Teilsystemen abgebaut werden. Ein rein technisches Interoperabilitätsverständnis genügt jedoch nicht, um die Vielfalt an Diffusionsbarrieren von digitalen Gesundheitsinnovationen zu umfassen. Denn beispielsweise das Fehlen adäquater Vergütungsoptionen innerhalb der gesetzlichen Rahmenbedingungen oder eine mangelhafte Passfähigkeit für den bestimmten Versorgungsprozess sind keine rein technischen Probleme. Vielmehr kommt hier eine Grundhaltung der Wirtschaftsinformatik zum Tragen, die Informationssysteme - auch die des Gesundheitswesens - als sozio-technische Systeme begreift und dabei Technologie stets im Zusammenhang mit Menschen, die sie nutzen, von ihr beeinflusst werden oder sie organisieren, betrachtet. Soll eine digitale Gesundheitsinnovation, die einen Mehrwert gemäß der o.g. Zielstellungen verspricht, in eine existierende Informationssystemlandschaft der Gesundheitsversorgung integriert werden, so muss sie aus technischen sowie nicht-technischen Gesichtspunkten 'interoperabel' sein. Zwar ist die Notwendigkeit von Interoperabilität in der Wissenschaft, Politik und Praxis bekannt und auch positive Bewegungen der Domäne hin zu mehr Interoperabilität sind zu verspüren. Jedoch dominiert dabei einerseits ein technisches Verständnis und andererseits bleibt das Potential dieser Eigenschaft als Leitmotiv für das Innovationsmanagement bislang weitestgehend ungenutzt. An genau dieser Stelle knüpft nun der Hauptbeitrag dieser Doktorarbeit an, in dem sie eine sozio-technische Konzeptualisierung und Kontextualisierung von Interoperabilität für künftige digitale Gesundheitsinnovationen vorschlägt. Literatur- und expertenbasiert wird ein Rahmenwerk erarbeitet - das Digital Health Innovation Interoperability Framework - das insbesondere Innovatoren und Innovationsfördernde dabei unterstützen soll, die Diffusionswahrscheinlichkeit in die Praxis zu erhöhen. Nun sind mit diesem Framework viele Erkenntnisse und Botschaften verbunden, die ich für diesen Prolog wie folgt zusammenfassen möchte: 1. Um die Entwicklung digitaler Gesundheitsinnovationen bestmöglich auf eine erfolgreiche Integration in eine bestimmte Zielumgebung auszurichten, sind die Realisierung eines neuartigen Wertversprechens sowie die Gewährleistung sozio-technischer Interoperabilität die zwei zusammenhängenden Hauptaufgaben eines Innovationsprozesses. 2. Die Gewährleistung von Interoperabilität ist eine aktiv zu verantwortende Managementaufgabe und wird durch projektspezifische Bedingungen sowie von externen und internen Dynamiken beeinflusst. 3. Sozio-technische Interoperabilität im Kontext digitaler Gesundheitsinnovationen kann über sieben, interdependente Ebenen definiert werden: Politische und regulatorische Bedingungen; Vertragsbedingungen; Versorgungs- und Geschäftsprozesse; Nutzung; Information; Anwendungen; IT-Infrastruktur. 4. Um Interoperabilität auf jeder dieser Ebenen zu gewährleisten, sind Strategien differenziert zu definieren, welche auf einem Kontinuum zwischen Kompatibilitätsanforderungen aufseiten der Innovation und der Motivation von Anpassungen aufseiten der Zielumgebung verortet werden können. 5. Das Streben nach mehr Interoperabilität fördert sowohl den nachhaltigen Erfolg der einzelnen digitalen Gesundheitsinnovation als auch die Defragmentierung existierender Informationssystemlandschaften und trägt somit zur Verbesserung des Gesundheitswesens bei. Zugegeben: die letzte dieser fünf Botschaften trägt eher die Färbung einer Überzeugung, als dass sie ein Ergebnis wissenschaftlicher Beweisführung ist. Dennoch empfinde ich diese, wenn auch persönliche Erkenntnis als Maxim der Domäne, der ich mich zugehörig fühle - der IT-Systementwicklung des Gesundheitswesens

Student expectations of teaching and learning when starting university: a systematic review

Student expectations are complex constructs that can influence adaptability, engagement, achievement, satisfaction and retention. A number of individual studies have been published on the expectations of students when starting university, however none that synthesise student expectations of teaching and learning. Therefore, the aim of this systematic review was to understand student expectations of teaching and learning when starting university. A systematic search strategy identified 2950 studies, of which nine met all eligibility criteria. Relevant data was extracted and a narrative synthesis conducted, revealing four key themes: additional study, self-managing learning, teaching and learning activities, and accessibility. Students expect to complete additional study and take responsibility for their own learning, but may be unsure how to manage this. They expect to have to attend all sessions and commonly expect lectures, but thoughts on other methods of teaching and learning vary. Students also have high expectations of teaching staff, particularly with regards to access and resources. This knowledge is important in enabling teaching staff to better align preconceived ideas of university teaching and learning with reality, support a positive university experience, and improve satisfaction and retention. Future research should further investigate student expectations of teaching and learning independently, perhaps from a qualitative perspective, as well as exploring interventions to help manage these expectations when necessary