Institut für Management
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Unternehmen in Netzwerken
(2007)
Dezentrale digitale Transaktionssysteme mit öffentlicher Transaktionshistorie haben ihrer Architektur nach keine Transaktionsüberwachung, um unerwünschte Transaktionen zu unterbinden und deren Sender und Empfänger zu identifizieren. Mit Einführung einer öffentlichen Liste von Adressen, welche zu solchen unerwünschten Transaktionen gehören, ist es möglich, diese Adressen durch allgemeinen Ausschluss zu isolieren und dadurch die unerwünschten Transaktionen zu unterbinden sowie Besitzer unerwünschter Adressen zu deanonymisieren. Die Verwaltung von öffentlichen Listen kann dabei dezentral von mehreren Instanzen mit Hilfe eines Vertrauensnetzwerks durchgeführt werden, sodass der dezentrale Charakter der Systeme erhalten bleibt.
Die Informationstechnologie hat in den letzten Jahren einen rasanten Anstieg genommen. Durch die Entwicklung des Web 2.0 zum Social Web nehmen immer mehr Menschen und Unternehmen am Informationsaustausch im Web teil. In den Sozialen Netzwerken wie Facebook oder Xing, Blogs von Personen der Öffentlichkeit oder unbekannten Personen oder der Vielzahl an Foren und ähnlichen Plattformen hat jeder die Möglichkeit, am Informationsaustausch selbst mitzuwirken. Dieser Tatsache geschuldet sind nicht nur Unternehmen sondern auch Privatpersonen gezwungen, diese Entwicklung anzunehmen. Durch die Menge an zugänglichen Informationen ist auch die Reputation zwangsläufig betroffen. Durch diese Entwicklung entstand die virtuelle Reputation, die das Gerüst der Gesamtreputation erweitert. Wer sich um einen Auftrag oder eine Stelle bewirbt mussrndamit rechnen, dass sein Name gegoogelt wird, egal ob es sich hierbei um eine internetaffine Branche handelt oder nicht. Durch Suchmaschinen sind Informationen über eine Person leicht zugänglich. Auch ein Blick in ein Profil bei Facebook oder Xing gibt erste Anhaltspunkte. Der Kommunikationsexperte Klaus Eck sagt dazu: "Nur wer das Netz wirklich ernst nimmt, profitiert bei der Entwicklung seines digitalen Rufs". Diese Forschungsarbeit zeigt anhand eines selbstentwickelten Fragebogens, was in Social Networkrnals reputationsfördernd bzw. reputationsschädigend angesehen wird und in wieweit die virtuelle Reputation die Gesamtreputation beeinflusst.
Prävention von Korruption
(2006)
Zielsetzung: Zunächst erfolgt die Vorstellung der aus der Fachliteratur bekannten Präventionsmaßnahmen gegen Korruption sowie deren kritische Würdigung. Anschließend werden diese zu Präventivdiskursen anderer Phänomene des unternehmerischen Alltags, wie z. B. Sicherheit/Gesundheit, Qualität und Umweltschutz, in Bezug gesetzt, um so mögliche Gemeinsamkeiten und/oder Gegensätze bei der Vorgehensweisen offen zu legen und deutlich zu machen, in wie weit sich diese gegenseitig befördern.
Forschungszusammenhang: Die Arbeit steht im Forschungszusammenhang zur Bekämpfung der Wirtschaftskriminalität, mit dem Schwerpunkt Korruption, in öffentlichen und privaten Unternehmen. Die Fachliteratur weist bereits ein weites Spektrum an Vorschlägen, sowohl präventiver als auch repressiver Natur, zur Bekämpfung von Korruption in Unternehmen auf. Diese werden in ihrer Wirksamkeit zu erfolgreichen Bekämpfung der Korruption aber oft noch kritisch beäugt. Eine Bezugnahme der bekannten Methoden zu Präventionsdiskursen anderer unternehmensinterner Phänomene wurde bisher durch die Fachwelt weitgehend vernachlässigt.
Das Ausgangsproblem, das zu dieser Arbeit motiviert, ist die fehlende Darstellungsmöglichkeit von Abschluss- und Forschungsarbeiten der Forschungsgruppe BAS. Viele Arbeiten liegen nur in gedruckter Version vor. Vereinzelt werden auch Webseiten von Studenten erstellt. Diese sind aber nicht einheitlich.
In einem ersten Schritt wird ein passendes Forschungsvorgehen für das zu lösende Problem erstellt. Dabei wird sich die Arbeit an den konstruktionsorientierten Ansatz des Design Science Research nach Hevner [2007] richten. Diese Arbeit löst das Problem durch das Erstellen einer Web 2.0 Internetpräsenz. Dazu wird das freie Content Management System Drupal benutzt. Für die Umsetzung des Zielsystems wird ein Anforderungskatalog erstellt. Dieser wird mit Hilfe verschiedener Methoden erarbeitet. Hierzu zählen Mock Ups, Interviews, Kollaborationsszenarien und Personas. Um die erhobenen Anforderungen zu erfüllen, werden eine Reihe von Zusatzmodulen der Kernversion von Drupal hinzugefügt. Hat das System einen fortgeschrittenen Status erreicht, wird dieses durch Szenarien und Benutzter getestet. Ein Ergebnis dieser Arbeit ist zum einen ein einsatzbereiter Prototyp, mit dem es möglich ist, mehrere Abschluss- und Forschungsarbeiten webfähig und einheitlich darzustellen. Ein weiteres Ergebnis sind Guides, die das Bedienen des Prototypen beschreiben. Den Abschluss der Arbeit bildet ein Fazit und ein Ausblick auf die weitere Nutzung des Prototypen.
Künstliche Intelligenz (KI) hat sich in den letzten Jahren in der Gesellschaft stark ver-breitet und auch in Unternehmen einen zunehmenden Einsatz gefunden. Bekannt für den Einsatz sind meistens große internationale Konzerne, welche eine führende Position in den Märkten einnehmen. Um Deutschland als KI-Standort zu stärken, hat deshalb die Bundesregierung 2018 beschlossen, mit 5 Milliarden Euro deutsche Unternehmen in der Verwendung von KI zu fördern. Stand September 2021 wurden von diesen allerdings nur 346 Millionen abgerufen, wodurch sich die Frage stellt, wie besonders kleine und mittlere Unternehmen (KMUs) in Deutschland mit dem Thema KI umgehen.
Ziel dieser Arbeit ist es deshalb, die Perspektive der KMUs auf Akzeptanzkriterien, Hindernisse und Potenziale des Einsatzes von KI zu untersuchen. Um die Forschungs-fragen zu beantworten, wurde eine qualitative Interviewstudie mit fünf KMUs durchge-führt, welche im Anschluss mit dem Ansatz der qualitativen Inhaltsanalyse nach May-ring ausgewertet wurde.
Die Arbeit zeigt, dass Unternehmen ein großes Interesse am Thema KI haben und sich der Einsatz immer weiter verbreitet. KMUs sehen viel Potenzial durch den Einsatz der neuen Technologie, sehen aber noch einige Hindernisse, die es zu überwinden gilt.
Die Digitalisierung bedingt den technologischen Wandel der heutigen Gesellschaft und Unternehmensstrukturen. Dabei müssen sich Firmen jeder Größe, den daraus resultierenden Veränderungen stellen. Die Komplexität der Innovationen wächst stetig an. Immer mehr Informationen und Wissen werden benötigt, um eine Basis für Erneue-rungen zu bilden. Verschiedene Fähigkeiten, wie hochqualifiziertes Personal, materielle Ressourcen oder der richtige Umgang mit diesen Informationen, bilden die Grundlage für Weiterentwicklungen. Für große Unternehmen ist das oftmals kein Problem, für kleine und mittlere Unternehmen (KMU) stellen sie jedoch eine Herausforderung dar. Dadurch bleiben mögliche Potenziale ungenutzt, die den Firmenalltag optimieren könnten.
Herausforderungen hierbei sind unterschiedliche interne und externe Barrieren. Beispielhaft sind die mangelnde IT-Expertise und eine fehlende Innovationskultur zu nennen. Somit ist es immens wichtig, den KMU die Vorteile eines solchen Innovationsprozesses, im Rahmen der Digitalisierung, aufzuzeigen. Vorteile wie Kostenersparnis, eine Verbesserung der IT-Infrastruktur oder die Optimierung ihrer Geschäftsprozesse sollen den KMU bewusst werden.
Es bedarf an Handlungsempfehlungen und somit einem roten Faden, wie die Thematik, auch mithilfe der Unterstützung des Informationsmanagements, angegangen werden kann. So beinhaltet das Informationsmanagement, ein strategisches Management für externe und interne Informationen, sowie die Auswahl der passenden IT-Infrastruktur und die darin eingebetteten Informationssysteme. Ergänzend für den Digitalisierungsprozess wirken aber auch dynamische Managementfähigkeiten und ausreichende IT-Expertise.
Dies wird anhand der Literaturanalyse, folgend den Prinzipien von Webster und Watson (2002), deutlich. Prozessunterstützend dienen hierbei die Konzeptmappe zur Darstellung der Schlüsselbegriffe und die Konzeptmatrix zur Darstellung der wichtigsten Werke der Bachelorarbeit. Hierauf beruht die Argumentation der Bachelorarbeit.
Nutzung von Big Data im Marketing : theoretische Grundlagen, Anwendungsfelder und Best-Practices
(2015)
Die zunehmende Digitalisierung des Alltags und die damit verbundene omnipräsente Datengenerierung bieten für Unternehmen und insbesondere Marketingabteilungen die Chance, Informationen in bisher ungekannter Fülle über ihre Kunden und Produkte zu erhalten. Die Gewinnung solcher Informationen aus riesigen Datenmengen, die durch neue Technologien ermöglicht wird, hat sich dabei unter dem Begriff Big Data etabliert.
Die vorliegende Arbeit analysiert diese Entwicklung im Hinblick auf das Potenzial für die unternehmerische Disziplin des Marketings. Dazu werden die theoretischen Grundlagen des Einsatzes von Big Data im Marketing identifiziert und daraus Anwendungsfelder und Best-Practice-Lösungen abgeleitet. Die Untersuchung basiert auf einer Literaturanalyse zu dem Thema Big Data Marketing, welche neben verschiedenen Studien und Befragungen auch Expertenmeinungen und Zukunftsprognosen einschließt. Die Literatur wird dabei zunächst auf die theoretischen Grundlagen des Konstrukts Big Data analysiert.
Anschließend wird die Eignung von Big Data Lösungen für den Einsatz in Unternehmen geprüft, bevor die Anwendung im Bereich des Marketings konkretisiert und analysiert wird. Es wurde dabei festgestellt, dass anhand der theoretischen Aspekte von Big Data eine starke Eignung für den Einsatz im Rahmen des Marketings besteht. Diese zeichnet sich vor allem durch die detaillierten Informationen über Verhaltensmuster von Kunden und ihre Kaufentscheidungen aus. Weiterhin wurden potenzielle Anwendungsfelder identifiziert, welche besonders im Bereich der Kundenorientierung und der Marktforschung liegen. Im Hinblick auf Best-Practice-Lösungen konnte ein grober Leitfaden für die Integration von Big Data in die Unternehmensorganisation entwickelt werden. Abschließend wurde festgehalten, dass das Thema Big Data eine hohe Relevanz für das Marketing aufweist und dies in der Zukunft maßgeblich mitbestimmen wird.
Neue Techniken zur automatischen Identifikation von Objekten (Auto-ID) zeigen einzigartige Potentiale für deren Einsatz in der Wirtschaft auf. Diese Arbeit fokussiert sich auf die Radio Frequency Identification- (RFID-) Technologie und untersucht deren Nutzen und Potentiale für ausgewählte Wirtschaftsbranchen. Dabei wird sie unmittelbar mit dem zurzeit in der Wirtschaft vorherrschenden System zur Objektidentifikation, dem Barcode, verglichen. Zu diesem Zweck werden die grundlegenden Funktionsweisen beider Technologien vorgestellt und Unterscheidungsmerkmale hinsichtlich der technischen Ausgestaltung der einzelnen Technologien beleuchtet. Darüber hinaus werden im Hinblick auf die potentielle Verwendung von RFID- und Barcodetechnologie innerhalb dreier Wirtschaftsbranchen die unterschiedlichen Funktionsweisen beider Technologien voneinander abgegrenzt und bewertet. Die Abgrenzung bietet die Grundlage, um die Chancen der RFID-Technologie als potentiellem Nachfolger für die Barcode-Technologie in der Konsumgüterbranche, der Logistikbranche und der Pharmabranche zu ermitteln und zu bewerten.