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Unternehmen stehen aufgrund der digitalen Transformation vermehrt vor der Entscheidung, in Dateninitiativen zu investieren. In diesen Entscheidungssituationen werden verhaltensökonomische Faktoren kaum berücksichtigt. Zwar wird der Mensch in der Theorie als rationaler Entscheider dargestellt, doch zeigen die Erkenntnisse aus der Verhaltensökonomie, wie anfällig menschliche Entscheidungen für kognitive Verzerrungen sind. Ziel dieser Masterarbeit ist es zu beantworten, wie die Erkenntnisse aus der Verhaltensökonomie dazu beitragen können, die strategische Managemententscheidung in Bezug auf die Einführung einer Datenanalytik beherrschbarer zu machen. Hierfür wurde ein theoretisch-konzeptionelles Vorgehen gewählt. Die Ergebnisse zeigen, dass bei der Entscheidungssituation zur Einführung einer Datenanalytik die Komplexität, die Unsicherheit, der Zeitdruck und die kognitive Anstrengung sowie der soziale Einfluss große Herausforderungen für das Management darstellen. Durch die Verknüpfung dieser Faktoren mit den Erkenntnissen aus der Verhaltensökonomie wurden sieben relevante kognitive Verzerrungen identifiziert. Diese Masterarbeit zeigt, dass der Overconfidence Bias, die Planning Fallacy, der Sunk Cost Bias, das Escalation of Commitment, die Decision Fatigue, der Status Quo Bias und der Authority Bias kognitive Verzerrungen sind, welche bei der strategischen Managemententscheidung zur Einführung einer Datenanalytik häufig auftreten können. Weiters wurden für jede kognitive Verzerrung Gegenmaßnahmen ausgearbeitet. Die Ergebnisse dieser Arbeit zeigen auf, welche kognitiven Verzerrungen bei der Entscheidung zur Einführung einer Datenanalytik auftreten können und was das Management dagegen tun kann.
Minuten können in medizinischen Notfällen unmittelbar die Anwendbarkeit von Behandlungsmethoden, das Ausmaß von bleibenden Einschränkungen sowie die Überlebenschancen beeinflussen. Doch hat das präklinische Notfallmanagement heute mit steigenden Einsatzzahlen, zunehmenden Einsätzen ohne Dringlichkeit und dem demografischen Wandel bei gleichzeitigem Fachkräftemangel zu kämpfen. Entsprechend gewinnt das Prozessmanagement zur Gestaltung effizienter Rettungsketten an Bedeutung. Vor diesem Hintergrund ging die vorliegende Arbeit der Frage nach, welche Potentiale die Datenanalytik in vernetzten Rettungsketten für das Prozessmanagement hat, um wertvolle Zeit zu gewinnen. Zudem wurden die Herausforderungen der Datenanalytik in diesem Bereich betrachtet. Zur Beantwortung der Forschungsfrage wurde dabei eine theoretisch-konzeptionelle Vorgehensweise gewählt. Die Untersuchung zeigte, dass die Potentiale der Datenanalytik in diesem Kontext in der Entscheidungsunterstützung zur Standortwahl, zur Kapazitätsplanung und in der Abwicklung von Notfällen liegen. Zudem könnte diese bei der Prozessanalyse, sowie der Prävention und Vermeidung von Einsätzen unterstützen. Dahingegen liegen die Herausforderungen in der Notwendigkeit einer übergeordneten Strategie, der hinreichenden Datenqualität und Verfügbarkeit der Daten. Darüber hinaus bestehen Herausforderungen im Bereich der IT-Sicherheit und des Datenschutzes, sowie der oft fehlenden Vernetzung. Zusammenfassend wären die Potentiale der Datenanalytik zur Optimierung der Zeit in Rettungsketten vielversprechend, jedoch stehen dem Einsatz dieser aktuell noch eine Vielzahl an Herausforderungen gegenüber.