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Ansätze zur datengetriebenen Prozessinnovation

  • In einer Zeit, in der Daten eine immer größere Rolle spielen, nehmen Schlagwörter wie Big Data, Data Analytics oder Data Mining auch in Organisationen eine große Rolle ein. Daten werden zum neuen digitalen Öl, das durch alle Systeme der Unternehmen und externe Quellen fließt. Richtig eingesetzt, unterstützen sie bei der Strategiefindung, bei der Umsetzung neuer Geschäftsmodelle, beim Gestalten neuer Abläufe und Prozesse und insbesondere bei der Entscheidungsfindung. Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit den Themen Daten und Unternehmenssystemen. Von diesen Themen ausgehend wird versucht, eine Brücke zu den Themenfeldern Prozessmanagement und Prozessinnovation zu schlagen. Die Arbeit soll aufzeigen, welche strategischen und operativen Ansätze die Nutzung von Daten als Treiber für Prozessinnovation zulassen. Aufbauend auf einer theoretischen Einordnung der vier skizzierten Gebiete, bildet ein empirischer Teil das Herzstück dieser Arbeit. In diesem Teil werden Aussagen von ExpertInnen darüber zusammengetragen, welche Ansätze zur datengetriebenen Prozessinnovation sie in ihren jeweiligen Unternehmen anwenden. Diese Aufarbeitung ist gegliedert in die drei Ebenen Rahmenbedingungen, Faktoren und Ansätze. Abgeschlossen wird diese Arbeit durch konkrete Handlungsempfehlungen für Unternehmen.
  • In a time where data is playing an ever-increasing role, keywords such as Big Data, Data Analytics or Data Mining tend to play a major role in organisations. Data is becoming the new digital oil that flows through all corporate systems and external sources. Used correctly, this data supports in strategy development, implementation of new business models, design of new procedures and processes, and especially decision-making. This paper mainly deals with the topics data and enterprise systems. Starting from these topics, an attempt is made to build a bridge to the topics of process management and process innovation. The purpose of this thesis is to show which strategic and operative approaches allow the use of data as a driver for process innovation. Based on a theoretical classification of the four outlined topics, an empirical part forms the core of this paper. This empirical part contains a collection of expert statements and analyses their approach on handling the topic of data driven process innovation. The presentation is divided into three levels: frame conditions, factors and approaches. The paper concludes in concrete recommendations for companies.

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Metadaten
Author:Simon Hämmerle
DOI:https://doi.org/10.25924/opus-3691
Subtitle (German):eine Betrachtung mit Fokus auf ERP- und CRM-Systeme produzierender Unternehmen
Title Additional (English):Approaches to data-driven process innovation
Advisor:Gunther Rothfuss
Document Type:Master's Thesis
Language:German
Year of publication:2020
Publishing Institution:FH Vorarlberg
Granting Institution:FH Vorarlberg
Release Date:2020/10/20
Number og pages:IX, 123
DDC classes:600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften / 650 Management
Open Access?:ja
Course of Studies:Betriebswirtschaft: Business Process Management
Licence (German):License LogoUrhG - The Austrian Copyright Act applies - Es gilt das österr. Urheberrechtsgesetz