M Business Administration and Business Economics; Marketing; Accounting
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This paper sought to identify and analyze what are the barriers towards women career’s development as business leaders in Brazil and Nicaragua when it comes to the country societal variables. In order to comprehend these barriers through women’s perception, qualitative data was chosen for this investigation, which was gathered through one-to-one interviews within businesswomen from Brazil and Nicaragua that have experience in leadership positions. The results of this research confirm that societal, economic, and political factors have great influence at gender equality and in how it affects women’s progress as business leaders. Thus, it can vary considerably between countries, even when they have similar culture backgrounds. Furthermore, it is imperative to comprehend these differences in order to close any gender gap in the field.
The e-commerce market has been growing for years and this trend seems to be continuing. Online stores for clothing are very successful. It seems that hardly any company can afford not to have a digital presence. This goes hand in hand with the fact that the range of products on offer to customers is getting bigger and bigger. But it's not just the range that's getting bigger, it's also the effort customers have to make to find the right product. For this reason, many successful online stores are already relying on AI. In doing so, companies are creating opportunities for customers that an employee could hardly manage. Implemented on the website, AI can check inventory, update it in real time, predict trends and evaluate customer or user data and make suitable recommendations. This is important for the customer because with the huge choice available, for one thing, personalization is increasingly important and being presented with a relevant selection. A central question is whether the recommendations are trustworthy and whether they can be equated with a real salesperson advising the customer. After all, trust is relevant in longterm customer relationships in that it leads to loyalty and satisfaction, which in turn increases the intention to repurchase. The recommendation tools mentioned are also of particular interest for another reason. On the one hand, they help customers to get a relevant selection of the offer and thus to get faster to the desired one. On the other hand, they are relevant for companies not only because of customer satisfaction, but also because of the chance to reduce returns. The large online stores for clothing offer their customers very generous opportunities to return the goods free of charge. In doing so, the companies have responded to customer wishes, because hardly anything is more important to them when it comes to online shopping: free returns. In this way, customers have minimized the risk of having to keep goods that do not fit or please them. This thesis examines whether recommendation tools can help customers to better assess the sizes and properties of clothing, so that they receive more suitable clothing and do not even feel the need to order several sizes of the same item of clothing. It can therefore be assumed that trust in the recommendations of the AI tools reduces uncertainty, which in turn should reduce the intention to return goods. Another assumption to be tested is that of the perceived usefulness of the recommendation tools. As a prerequisite to get an assessment of these assumptions is the usage of the tools. Therefore, a survey was initiated in the DACH region to assess the extent to which usage influences the factors mentioned. It was found by means of a regression analysis that the frequency of online purchases, mediated by perceived usefulness, explains the influence on trust.
Mit Industrie 4.0 kündigte sich in Unternehmen ein großer Wandel. Dieser ist insbesondere im Bereich der Fertigung und Produktion spürbar. Von der vierten industriellen Revolution sollen Unternehmen profitieren, indem Prozesse digitalisiert und automatisiert, neue Technologien implementiert und die Wettbewerbsfähigkeit gesichert wird. Deswegen wird die Industrie 4.0 von vielen Unternehmen als Chance gesehen. Mit dem Einsatz von digitalen Technologien erhoffen sich Unternehmen, ihre Potenziale auszuschöpfen und sich Wettbewerbsvorteile zu sichern.
Im Hinblick auf die Industrie 4.0 sind jedoch kleine und mittlere Unternehmen vor Herausforderungen gestellt. Die Gründe hierfür sind vielfältig und werden in der vorliegenden Masterarbeit beleuchtet.
Dies führt dazu, dass KMU bei dem technischen, digitalen Fortschritt im Rahmen der Industrie 4.0 hinterherhinken. Es fällt ihnen schwer, den eigenen Status quo zu ermitteln und richtige Entscheidungen zu treffen, um die Hürden der Industrie 4.0 erfolgreich zu meistern. Damit dies gelingt, empfiehlt sich zu analysieren, wo das jeweilige Unternehmen aktuell steht und wie es sich abheben möchte, um seine Entscheidungen gezielt auf die Transformation von Industrie 4.0 ausrichten zu können.
Solche Orientierungshilfen, wie Referenz- oder Reifegradmodelle, die auf die Bedürfnisse der KMU eingehen und explizit auf ihre individuellen Anforderungen ausgerichtet sind, sind ein wichtiger Bestandteil der Masterarbeit.
In der vorliegenden Masterarbeit soll somit folgende Forschungsfrage beantwortet werden:
Warum sind die IT-Prozesse besonders kritisch für KMU in der Industrie 4.0 und lässt sich ein unterstützendes, reifegradbasiertes Referenzmodell zur Verbesserung der IT-Prozesse entwickeln?
Kommunikation ist Begegnung
(2022)
Berufliche Ausbildung ist seit jeher Tradition und Garant einer zielgerichteten, systematischen und wiederholbaren Vermittlung von Kompetenzen in kodifizierten Berufen. Das Modell der dualen Berufsausbildung dient dabei der Verzahnung von schulischen und betrieblichen Anteilen. Insbesondere im deutschsprachigen Raum haben sich hierbei vermehrt anspruchsvolle Bereiche herausgebildet. Besonderes Interesse besteht dabei in der Bodenseeregion, da hier nahezu alle deutschsprachigen Länder einen gemeinsamen Wirtschaftsraum bilden.
Im Fokus dieser Arbeit liegt die Untersuchung bestehender theoretischer Modelle zur Verbundausbildung hinsichtlich der Veränderung und Anpassung durch die betriebliche Praxis. Zu diesem Zweck wurden auf Basis einer theoretischen Untersuchung zunächst bestehende Modelle identifiziert und in Bezug auf Gestaltungsfaktoren untersucht. In einem zweiten Schritt wurden im Rahmen eines qualitativen Forschungsansatzes Leitfaden gestützte Experten:innen Interviews durchgeführt. Im Ergebnis konnte eine empfohlene Anpassung des Ausbildungsvereines als idealtypisches Modell entwickelt werden. Konkrete Handlungsempfehlungen bilden die Grundlage zum Vergleich bestehender Verbünde, ebenso wie zur Gründung neuer Verbundvorhaben.
Projects, in which software products, services, systems and solutions are developed, all rely on the right requirements to be established. Software requirements are the expression of user wants or needs that have to be addressed, business objectives that have to be met, as well as capabilities and functionality that has to be developed. Meanwhile, practice shows that very often incorrect, unclear or incomplete requirements are established, which causes major problems for such projects. It could lead to budget overruns, missed deadlines and overall failure in worst-case scenarios.
The field of requirements engineering emerged as an answer to these shortcomings, aiming to systematize and streamline the process that
establishes requirements. Requirements elicitation is a key component of this process, and one of its starting points. The current thesis attempts to outline best practices in requirements elicitation, as well as what issues, obstacles and challenges are currently faced, and then present this through the lens of national culture. In this way its effects on the practice, if any, could be highlighted and studied further. The way this was achieved was by interviewing practitioners from two nations, which are shown to be
culturally different, and then comparing and contrasting the findings.
Meanwhile, the validity of those findings was enhanced by comparisons with existing literature.
Even though the findings were not compelling enough to form generalizations or concrete conclusions about the effects of national culture on requirements elicitation, these findings revealed patterns that could be worth exploring further. When it comes to requirements elicitation itself, it was observed to benefit from a structured and systematic approach, and be
most effective with one-on-one, instead of group interactions. The main pain points of the process stem from the complexity of communication, but are not always obvious. Practitioners are also advised to carefully plan the gathering of requirements, as the source may not have them readily available, and could even be unclear about what exactly is needed. Overall, this thesis research could be considered successful in its goal to shed a modicum of light on the issue at hand from a different, underexplored angle. By following a systematic and methodical approach, this research has also been made easier to expand or replicate.
Der S&OP Prozess als Erfolgsfaktor im Supply Chain Management und die Rolle der Datenanalytik
(2022)
In einer Zeit, in der durch die Globalisierung und Internationalisierung die Märkte volatiler werden und Daten eine immer wichtigere Rolle spielen, werden Konzepte wie Big Data, Data Analytics oder Data Mining immer wichtiger. Unternehmen können durch die Verarbeitung und Nutzung der Daten mit den diversen Methoden der Datenanalytik wichtige Erkenntnisse gewinnen. Auch im Sales & Operations Planning Prozess sind Daten von großer Bedeutung. Dieser Prozess erzeugt und verwendet sehr viele interne und externe Daten.
Die vorliegende Masterarbeit beschäftigt sich mit den Themen S&OP Prozess als zentraler Erfolgsfaktor im SCM und mit der Kernaufgabe „Prognoseerstellung“. Die Arbeit zeigt auf, dass die Ermittlung der Prognose eine der wichtigsten Aufgaben im SCM ist und als Start-punkt des S&OP Prozesses mit den unterschiedlichen Methoden aus der Datenanalytik unterstützt und optimiert werden kann. Die aktuellen Geschehnisse auf der Welt mit Covid-19, Lockdowns, Lieferkettenproblemen und internationalen Konflikten zeigen, dass wir in einem Zeitalter mit großen Unsicherheiten leben. Aus diesem Grund ist es mit all den neuen Entwicklungen und Vorhersagemethoden in der Praxis eine spannende Zeit für Prognosen. Die vielen Möglichkeiten, die Künstliche Intelligenz, Machine Learning und Data Mining bieten, welche unter dem Dachbegriff „Datenanalytik“ gesammelt wurden, liefern für die Prognose im Supply Chain Management im Vergleich zu traditionellen Methoden wesentlich bessere Ergebnisse. Nichtsdestotrotz müssen Menschen und Algorithmen Hand in Hand arbeiten, um die Prognosequalität zu steigern.
Durch die zunehmende Homogenität von Produkten ist der technologische Fortschritt des reinen Produktes kein Alleinstellungsmerkmal mehr. Die Entwicklung datenbasierter Services bietet die Option trotzdem langfristige Wettbewerbsvorteile zu erzielen. Ein Großteil der KMU ist sich dabei in der Methodik unsicher. Es wird erörtert, wie KMU Geschäftsmodelle mit datenbasierten Services weiterentwickeln können. Mit einer qualitativen Untersuchung werden Praxiserfahrungen aufgezeigt und theoretische Thesen validiert.
Die Weiterentwicklung zu einem datenbasierten Geschäftsmodell ist ein umfangreicher Prozess, der mit Chancen und Herausforderungen einhergeht. Als Herausforderung hat sich die Wahl relevanter Methoden und die Anpassung an die jeweiligen Rahmenbedingungen herausgestellt. Referenzprozesse strukturieren das Vorgehen und sollen gleichzeitig Flexibilität gewährleisten. Während des Prozesses ist die Kundenorientierung und Akzeptanz sicherzustellen. Aufgabe der Geschäftsführung ist es, die Weiterentwicklung zu fördern, Mitarbeitende einzubinden und Ressourcen bereitzustellen. Insgesamt konnte gezeigt werden, dass die Weiterentwicklung zur Veränderung der gesamten Unternehmenslogik sowie einem Paradigmenwechsel vom reinen Produktverkauf zum umfassenden Serviceangebot führt.
Die Arbeitswelt von morgen
(2022)