CLOUD COMPUTING ECOSYSTEM MODEL: REFINEMENT AND EVALUATION

A business ecosystem has evolved in the field of cloud computing whereby new types of market actors have emerged breaking up the traditional value chain of IT service provision. In order to create a pro-found understanding of this ecosystem, several scholars tried to capture it in a model. However, these models differ considerably from each other. The goal of this paper, therefore, is to develop a revised and comprehensive cloud computing ecosystem model according to the design science paradigm. For this purpose, the recently published Passau Cloud Computing Ecosystem Model (PaCE Model) is de-veloped significantly further by integrating the insights of an analysis of the existing cloud ecosystem models regarding ten criteria and by considering findings from the general cloud and business ecosys-tem literature. To ensure the integrity of the enhanced PaCE Model, the Internet is manually searched for companies occupying the roles of the model. As a result, the model comprises 26 roles and in-cludes the basic service flows. Since the missing market transparency is regarded as one of the main reasons for the low cloud adoption, the intended contribution is to foster a better understanding of the cloud ecosystem and to provide a conceptual framework for further research

Cloud-Computing-Ökosystem – Entwicklung eines Ökosystemmodells und Identifikation von erfolgswirksamen Geschäftsmodellcharakteristika

In der wissenschaftlichen Literatur existieren zahlreiche Versuche, das Cloud-Computing-Ökosystem als rollenbasiertes Beschreibungsmodell abzubilden. Diese Modellvorschläge unterscheiden sich jedoch in Bezug auf ihre enthaltenen Konstrukte und Darstellungsform erheblich voneinander. Zudem wurden nur wenige dieser Modelle einer den wissenschaftlichen Standards genügenden Evaluation unterzogen. Demzufolge existiert gegenwärtig ein nur unzureichendes Wissen hinsichtlich der tatsächlichen Struktur und Zusammensetzung des Cloud-Computing-Ökosystems. Vor diesem Hintergrund besteht das erste Ziel dieser kumulativen Dissertation in der Analyse und Synthese der bisherigen Modellvorschläge sowie der anschließenden auf einer quantitativen Querschnittanalyse basierenden Evaluation und Finalisierung des daraus resultierenden, integrierenden Cloud-Computing-Ökosystemmodells im Hinblick auf Strukturäquivalenz und Vollständigkeit. Dieses Modell schafft die bislang fehlende, aber dringend benötigte Transparenz und stellt zugleich ein feingranulares und differenzierendes Kategorienschema für Organisationen des Cloud-Computing-Ökosystems dar, das zukünftige zielgerichtete Forschung ermöglicht. Das zweite Ziel dieser kumulativen Dissertation ist die Verwendung des Cloud-Computing-Ökosystemmodells zur Identifikation von dominanten Rollenclustern, isolierten und nicht-isolierten Rollen auf Basis eines erstellten umfangreichen Datensatzes bestehend aus 758 Unternehmen. Daneben wird das Modell zur feingranularen und zielgerichteten Ermittlung der erfolgswirksamen Geschäftsmodellcharakteristika der drei Kernrollen des Cloud-Computing-Ökosystems – IaaS-, PaaS- und SaaS-Anbieter – eingesetzt. Dazu werden zwei explorative multiple Fallstudien mit 21 beziehungsweise 19 erfolgreichen Unternehmen durchgeführt. Bei der Analyse der Geschäftsmodelle wird besonderes Augenmerk auf die Forschungslücke des Kampfs um Marktanteile zwischen den global agierenden Hyperscalern und der Vielzahl an regionalen Anbietern im IaaS-Segment gerichtet

Analyse der Eignung domänenspezifischer Methoden der Anforderungsverfolgung für Produkt-Service-Systeme

Die Anforderungsverfolgung bringt bei der Entwicklung von Produkt-Service-Systemen (PSS) zahlreiche Herausforderungen mit sich. Gründe hierfür sind komplexe Schnittstellen zwischen den Domänen Produkt-, Software- und Dienstleistungsentwicklung, unterschiedliche Lebenszyklen und gegenseitige Beeinflussung einzelner Komponenten, ein hoher Grad an technischer Integration sowie eine kundenindividuelle Leistungserstellung. Verstärkt wird diese Komplexität dadurch, dass sich Anforderungen an das PSS entlang des gesamten Lebenszyklus ändern können. Während in der Literatur domänenspezifische Anforderungsverfolgungsmethoden zu finden sind, existiert bislang kein PSS-spezifischer Ansatz. Ziel dieses Beitrags ist daher, zu untersuchen, inwieweit sich diese Methoden für PSS eignen. Die Grundlage dafür bilden zehn, aus den Eigenschaften von PSS abgeleitete Kriterien. Die Analyse zeigt, dass keine der Methoden alle Kriterien vollständig erfüllt. Dennoch bieten einige bei der Verfolgung der Anforderungsherkunft, der Beziehung zwischen Anforderungen, der Anforderungsumsetzung sowie dem Versionsmanagement vielversprechende Ansätze. Diese Bewertung dient als Ausgangspunkt für eine gezielte Kombination und Erweiterung der Methoden, um eine adäquate Anforderungsverfolgung bei PSS zu ermöglichen

Digitalisierung bei Corporate Mergers & Acquisitions : Entwicklung eines Reifegradmodells

Digitalisierung in Corporate Mergers & Acquisitions (M&A)-Prozessen birgt ein erhebliches Potenzial zur Effizienz- und Effektivitätssteigerung, erfährt jedoch bislang in der betrieblichen Praxis nur eine geringe Aufmerksamkeit. Dieser Beitrag schlägt angesichts dessen ein Reifegradmodell vor, womit sich der Ist-Stand der digitalen Reife eines Unternehmens bei Corporate M&A ermitteln und darauf aufbauend Optimierungspotenziale identifizieren lassen. Grundlage der Modellerstellung sind einerseits eine Analyse der vorhandenen Reifegradmodelle und andererseits Interviews mit M&A-Experten unterschiedlicher Unternehmen

ISARIC-COVID-19 dataset: A Prospective, Standardized, Global Dataset of Patients Hospitalized with COVID-19

The International Severe Acute Respiratory and Emerging Infection Consortium (ISARIC) COVID-19 dataset is one of the largest international databases of prospectively collected clinical data on people hospitalized with COVID-19. This dataset was compiled during the COVID-19 pandemic by a network of hospitals that collect data using the ISARIC-World Health Organization Clinical Characterization Protocol and data tools. The database includes data from more than 705,000 patients, collected in more than 60 countries and 1,500 centres worldwide. Patient data are available from acute hospital admissions with COVID-19 and outpatient follow-ups. The data include signs and symptoms, pre-existing comorbidities, vital signs, chronic and acute treatments, complications, dates of hospitalization and discharge, mortality, viral strains, vaccination status, and other data. Here, we present the dataset characteristics, explain its architecture and how to gain access, and provide tools to facilitate its use