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Zu Beginn wurde im eigenen beruflichen Umfeld beobachtet, dass Informationen und Wissen, die heutzutage im Arbeitsalltag in Fülle ausgetauscht werden, häufig nicht die gewünschte Aufmerksamkeit und Offenheit erhalten. Diese Masterarbeit untersucht, wie bei dieser Art von Beobachtungen, deren komplexe Natur die Identifizierung von Lösungsansätzen erschwert, das eigentliche Problem erkannt werden kann. Frederic Vester zufolge ermöglicht ein vernetztes Denken dabei, Erkenntnisse vor allem aus den miteinander verknüpften Faktoren zu gewinnen. Diese Denkweise lässt sich in einer systemischen wie auch einer transdisziplinären Betrachtungsweise finden, wobei diese der Herausforderung gegenüberstehen vielfältige Perspektiven auf das Problem miteinander in Einklang zu bringen. Dies wirft die Frage auf, inwiefern eine gestalterische Zwischeninstanz dazu beitragen kann, einen gemeinsamen Denkraum zu eröffnen. Das Ziel dieser Arbeit ist, einen Entwurfsvorschlag für die Gestaltung eines Erkenntnisprozesses zu erarbeiten. Der Forschungsansatz dieser Arbeit – (FÜR+ÜBER)DURCH – leitet sich aus Christopher Fraylings Kategorien zur Designforschung ab. Die ‚Recherche FÜR‘ führt dazu, ein Problem als ein System zu betrachten, für das Wolfgang Jonas ein Problem-Design vorschlägt. In der ‚Recherche ÜBER‘ zeigt sich, dass es explizites wie auch implizites Wissen für eine umfassende Problembetrachtung braucht. Dafür wurde die Spuren-sicherung der Kunst auf das Design übertragen, um vorhandenes Wissen visuell zu dokumentieren. Mit Charles S. Peirce visuelles Entwurfs- und Erkenntnisverfahren lässt sich zudem ein anschauliches Denken durch diagrammatisches Schlussfolgern fördern. Die theoretischen Erkenntnisse münden in der ‚Transformation DURCH‘ in einen Vorschlag für ein diagrammatisches Problem-Design. Diesen gilt es in Bezug zu dem praxisbasierten Gestaltungsentwurf aus dem Masterprojekt zu reflektieren. In einer Werkshalle wurden Prototypische Beobachtungen zum ‚Zusammenspiel von Aufmerksamkeit und Offenheit‘ physisch in Beziehung gesetzt und anschließend mit zwei Testgruppen daraufhin untersucht, ob sich daraus neue Erkenntnisse ergeben. Es zeigte sich, das Design auf diese Weise einen gemeinsamen Austausch fördern kann. Gleichzeitig wurde deutlich, dass der Gestaltungsprozess die Vernetztheit eines Problems darstellen kann, jedoch ein vernetztes Denken aktiv initiiert werden muss, wofür im Entwurfsvorschlag dieser Arbeit ein visuelles Verfahren vorgestellt wird.
Daten im B2B-Ökosystem teilen und nutzen: Wie KMU Voraussetzungen schaffen und Hürden überwinden
(2024)
«Big Data» haben ein großes Potenzial, um die Wertschöpfung effizienter zu gestalten oder um Innovationen hervorzubringen. Daten werden oft an der Schnittstelle zwischen mehreren Akteuren in Business-to-Business-Ökosystemen generiert und sie müssen zwischen den Akteuren geteilt werden. Unternehmen tun sich jedoch schwer damit, Daten in Werte zu transferieren und die Daten im Ökosystem zu teilen. Ursächlich sind weniger technische Gründe als organisationale Rahmenbedingungen. Der Beitrag identifiziert fünf Perspektiven, die Hürden und Voraussetzungen in diesem Prozess darstellen: (1) eine datengetriebene Organisationskultur, (2) Vertrauen zwischen den Akteuren, (3) die Konkretisierung des Wertes von Daten, (4) Datensicherheit und (5) rechtliche und Governance-Aspekte. Eine Fallstudie eines typischen Daten-Ökosystems um ein produzierendes KMU konkretisiert diese Voraussetzungen und Hürden. Es zeigt sich, dass sich Unternehmen, die Daten im Ökosystem teilen möchten, ganzheitlich verändern müssen.
Das Konzept der entscheidungsgetriebenen Organisation basiert auf der Tatsache, dass jede Aktivität entlang der arbeitsteiligen Wertschöpfung in einer Organisation1 im Kern auf Entscheidungen beruht, die aneinander anknüpfen.2 Jede Aktivität kann man vollziehen oder unterlassen, beide Möglichkeiten sind zunächst gleichgewichtig. Jede argumentative Begründung für eine Aktivität ist dabei zugleich eine Begründung gegen alle anderen, ebenso möglichen Aktivitäten. Da dies für alle wertschöpfenden Aktivitäten in einer Organisation gilt, werden Entscheidungen von jeder an der arbeitsteiligen Leistungserstellung beteiligten Person getroffen.
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.
Redundanz und Varietät
(2023)
Ausrechnen oder aushandeln?
(2023)
Statistische Methodenkompetenz wird im Controlling zunehmend bedeutender, so ist die evidenzbasierte Prognose durch algorithmische Analyse von Datenbeständen ein Schwerpunkt von Controlling Analytics. Die Fallstudie durchleuchtet daher anhand von Datenmaterial des Schweizer Bundesamts für Statistik das Vorgehen bei einer Datenanalyse, insbesondere beim Einsatz der Zeitregression für Prognosezwecke, und geht dabei auf methodische Besonderheiten, Caveats und Einsatzmöglichkeiten in Microsoft Excel ein. Die Fallbeschreibung und Aufgaben sind im WiSt-Heft Nr. 4/23 zu finden.