Refine
Document Type
- Master's Thesis (6)
- Report (1)
Institute
Language
- German (7)
Has Fulltext
- yes (7) (remove)
Keywords
- Digitale Transformation (7) (remove)
Das Forschungsprojekt Data Sharing Framework untersuchte Data Sharing im Kontext von datenbasierten Services und Produkten in Ökosystemen aus fünf Perspektiven: Kultur, Vertrauen, Wert, Recht & Governance, Sicherheit. Die Forschungsergebnisse bestätigen die Relevanz dieser Perspektiven und es hat sich gezeigt, dass diese Aspekte sowohl Barrieren als auch Treiber für Datennutzung und -austausch zwi- schen Unternehmen darstellen.
Ausgangspunkt waren die folgenden forschungs- und praxisleitenden Annahmen:
• These 1: KMU können durch die Nutzung und das
Teilen von Daten Mehrwerte in Form neuer Produkte und Services generieren. Aus wissenschaftlicher Sicht liegt der Fokus des Themas Daten und Data Science bisher überwiegend auf der technischen Umsetzung datenintensiver Geschäftsmodelle und Kooperationen durch die Unternehmen.
• These 2: Die technische Umsetzung ist eine notwendige Bedingung für die datenbasierte Leistun- gen, sie reicht jedoch nicht aus, um eine Kooperations- und Teilbereitschaft bei KMU hinsichtlich ihrer Daten (Daten-Teilbereitschaft) auszulösen. Zahlreiche Stakeholder zögern, Daten zu teilen, vor allem in einem grenzüberschreitenden Kontext, wie z.B. in der Programmregion.
• These 3: KMU benötigen Data Access und Data Trust Strukturen, um mögliche Kooperationspotenziale tatsächlich zu heben. Dies erfordert u.a. gemeinsa- me Standards, ein annäherndes Verständnis vom Wert der Daten, Data-Governance in Kombination mit zu definierenden Trust-Standards, welche die erforderliche formelle und informelle Sicherheit bieten.
Nachfolgend wird ein Überblick über die hieraus hervorgegangenen Ergebnisse gegeben:
Kultur
Die Perspektive der Organisationskultur stellt das Denken und Handeln im Unternehmen und im Ökosystem in den Mittelpunkt. Eine Organisationskultur, welche die Arbeit mit Daten, Data Science Praktiken und vor allem das Teilen von Daten ermöglicht, stellt Daten in den Mittelpunkt des Wertschöpfungsprozesses. Dies erfordert eine generelle Sensibilisierung
für das Thema Daten, durchlässige Grenzen im und zwischen Unternehmen, ebenso wie ein neues Verständnis von Rollen, Strukturen und Prozessen im Unternehmen.
Vertrauen
Das Vertrauen ist im Ökosystem von großer Bedeutung. Das Einbeziehen von internen Stakeholdern und das Starten mit kleineren Pilotprojekten wird vorgeschlagen, um Vertrauen innerhalb der Organisation und mit externen Partnern zu schaffen.
Wert
Als notwendige Voraussetzung wird der Wert der Daten hervorgehoben. Unternehmen sollten den potenziellen Wert der Datenflüsse kennen, bevor sie sich entscheiden, ob sie diese Daten teilen und nutzen möchten. Es wird empfohlen, eine grobe Quanti- fizierung des Wertflusses vorzunehmen oder gegebe- nenfalls eine detailliertere Analyse durchzuführen.
Recht & Governance
Für die Berücksichtigung rechtlicher Rahmenbedingungen gemeinsamer Datennutzung sollten Organisationen zunächst eine interne Data Governance etablieren, um auf neue regulatorische Entwicklungen reagieren zu können. Die Einrichtung von Data-Asset-Management, Data-IP und -Compliance-Ma-nagement und Data-Contract-Management wird hier empfohlen.
Datensicherheit
Im Sicherheitskontext sind Methoden zur Gewährleistung der Datenintegrität, Privatsphäre und Sicherheit entscheidend. Es wird empfohlen, einen kollaborativen Ansatz zur Implementierung von Sicherheitsstandards zu verfolgen und dabei IKT-Experten einzubeziehen. Anfänglich können Best Practices ausreichen, aber längerfristig sollte eine kontinuierliche Sicherheitsrisikobewertung und Ge- schäftsprozessintegration angestrebt werden.
Der Implementierungsprozess einer Unternehmensstrategie im Kontext der digitalen Transformation
(2022)
Welcher Kompetenzbedarf besteht bei HR-MitarbeiterInnen, um die digitale Transformation in Unternehmen mitbegleiten zu können und welche Methoden zur Kompetenzentwicklung von HR-MitarbeiterInnen finden in einer zukunftsorientierten Personalentwicklung Anwendung? Mit einer Antwort auf diese Fragen beschäftigt sich die vorliegende Arbeit. Nach der Erklärung der theoretischen Begriffe und Grundlagen zeigt das Kapitel drei den Kompetenzbedarf von HR-MitarbeiterInnen für die digitale Transformation auf und liefert spezifische Methoden zur Kompetenzentwicklung digitaler Transformation. Dabei spielen die Kompetenzen im Bereich der Führungs- und Motivationsstrategie sowie die Gestaltung des Wissensmanagements eine bedeutende Rolle. Den MitarbeiterInnen im HRM kommt angesichts des Fachkräftemangels aufgrund der demografischen Entwicklung eine zunehmend strategische Bedeutung zu. Sie werden zu engen Partnern in der strategischen Ausrichtung des Unternehmens. Auf der einen Seite steht die Ressource Humankapital, auf der anderen Seite aber auch die Zukunftssicherung, denn im Zeitalter der Digitalisierung und des globalen Wandels ist die nachhaltige Sicherung des Know-how für ein Unternehmen überlebenswichtig. In diesem Kontext müssen die verantwortlichen HR-MitarbeiterInnen andere und zum Teil vielfältigere Kompetenzen mitbringen als noch vor einigen Jahrzehnten. Die Arbeit schließt nach den Handlungsempfehlungen, einem Praxisbeispiel, einem Fazit und einem Ausblick.
Unternehmen müssen ihre Prozesse stetig weiterentwickeln und verbessern, damit sie trotz des stärkeren Wettbewerbsdrucks am globalen Markt bestehen können. Process Mining verknüpft hochinnovative Technologie mit der Evaluation und Entwicklung von Geschäftsprozessen. Process Mining ist ein Verfahren, das dazu dient, bestehende Geschäftsprozesse aus gesammelten Daten von Informationssystemen zu identifizieren, mit bestehenden Soll-Prozessen zu vergleichen und die Geschäftsprozesse anhand der gewonnenen Erkenntnis zu verbessern. Dadurch werden Prozesse optimiert und die Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen wird nachhaltig gesteigert. Dennoch zeigen Erfahrungsberichte und Untersuchungen aus der Marktforschung, dass viele Process Mining Projekte scheitern, weil gewisse Faktoren der Unternehmenskultur nicht berücksichtigt werden. Es besteht eine Wissenslücke, inwiefern die Faktoren den zielführenden Einsatz von Process Mining beeinflussen. Deshalb war es das Ziel dieser Masterarbeit, herauszufinden, welche Faktoren der Unternehmenskultur den zielführenden Einsatz von Process Mining beeinflussen. Hierfür wurden in einer Literaturrecherche N= 1,491 Titel und N= 97 Abstrakte gescannt, bis N=28 wissenschaftliche Artikel und Erfahrungsberichte übrig waren, die von Relevanz und wissenschaftlichen Wert für diese Arbeit waren. Um diese N=28 wissenschaftlichen Artikel und Erfahrungsberichte zu analysieren, wurde eine Kombination aus der Vorgehensweise der Hermeneutik nach Gadamer sowie einer induktiven qualitativen Analyse nach Mayring angewendet. Die Ergebnisse aus der qualitativen Analyse aus dieser Masterarbeit haben gezeigt, dass neben der technologischen Infrastruktur die Faktoren der Unternehmenskultur wie Potenziale der Mitarbeitenden, Vision und Mission, Kommunikation mit den Mitarbeitenden, Partizipation der Mitarbeitenden und Kundenorientierung eine zentrale Rolle für den zielführenden Einsatz von Process Mining spielen. Zusammenfassend wird in dieser Masterarbeit gezeigt, dass es vor dem Beginn eines Projektes wesentlich ist, das Process Mining in die Unternehmensstrategie zu integrieren und gleichzeitig Vertrauen aufzubauen. Die Kompetenzen der Mitarbeitenden und deren Kooperation haben während der Umsetzung nicht nur einen Einfluss auf das Process Mining, sondern werden dadurch auch gestärkt. Zukünftige qualitative Studien könnten dazu beitragen, weitere Faktoren zu identifizieren, die aus Sicht der Mitarbeitenden, des Managements, der Kunden und anderer Stakeholder den zielführenden Einsatz von Process Mining in Unternehmen behindern oder ermöglichen. Außerdem könnte ein Fragebogen entwickelt und validiert werden, um die Bereitschaft von Unternehmen für ein Process Mining Projekt zu evaluieren.
Die digitale Transformation stellt Führungskräfte vor neue Aufgaben. Sie sind aufgefordert, einen Lernweg zu beschreiten und nehmen dabei eine Vorbildfunktion ein.
Diese Masterarbeit widmet sich der Fragestellung, welche Kompetenzen Führungskräfte im Zeitalter der digitalen Transformation benötigen und welche Auswirkungen das auf Leadership-Entwicklungsprogramme hat. Nach der theoretischen Bearbeitung der Thematik wurden qualitative Interviews mit Expertinnen und Experten im Bereich Leadership durchgeführt. Es folgte eine Online-Befragung von Führungskräften, die quantitativ ausgewertet wurde.
Die Ergebnisse zeigen, dass analoge Kompetenzen im digitalen Zeitalter weiterhin die Hauptrolle in der Führungsarbeit spielen. Eine starke Ausprägung der digitalen Kenntnisse führt jedoch zu einer höheren Profitabilität. Die Untersuchung zeigte bei den Befragten Unterschiede bei den Herausforderungen, Kompetenzen und Weiterbildungswünschen in Bezug auf Geschlecht, Alter, digitale Reife und Größe der geführten Teams. Daraus folgt, dass Programme in der Führungskräfteentwicklung individuelle Anpassungen erfordern.
Diese Masterarbeit richtet sich an Interessierte, die das Spannungsfeld von Führenden in der digitalen Transformation verstehen wollen.
Digitale Transformation ist heutzutage eine Pflichtaufgabe. Die Literatur zu dem Themengebiet bietet sehr viel Auswahl. Trotzdem fehlt es immer noch an einem gängigen Konzept, welches bei der digitalen Transformation unterstützten soll.
Dementsprechend beschäftigt sich die vorliegende Masterarbeit mit der Fragestellung, ob es sich beim Enterprise Architecture Management (EAM, auf Deu. Unternehmensarchitektur) um so ein gängiges Konzept handeln könnte.
Um dies zu beantworten und eine gewisse Übersicht in den Stand der aktuellen Forschung zu bringen, wurde eine Literaturrecherche durchgeführt. Diese beinhaltet neben den theoretischen Hintergründen zur digitalen Transformation und EAM auch noch ein Ausarbeiten der digitalen Anforderungen an das EAM.
Ein EA-Framework wird als Referenzmodell ausgewählt und anhand der neuen Anforderungen einer kritischen Betrachtung unterzogen. Die Arbeit soll zum einen Erkenntnisse darüber liefern ob es ich sich bei dem gewählten Framework um ein mögliches Werkzeug handelt, welches bei der digitalen Transformation einen Mehrwert liefert. Zum anderen soll sie zeigen ob mit EAM die Lücke zum fehlenden Konzept geschlossen werden kann.