CEIR Report
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2024,2
The literature contains very few publications on the application of Process Mining methods for the analysis of event logs in Enterprise Collaboration Systems (ECS). This is not surprising because the analysis of digital support for collaborative work is extremely intricate due to various challenges relating to a lack of data access, poor data quality, unstructured processes and a lack of descriptive models. This article reports on the findings from an Action Design Research (ADR) project. The ADR team had access to a large instance of an operational ECS with more than 3000 users. The event log contains several million entries. Together with the platform’s operating team, intensive research was carried out over a period of six years on ways of analysing user activities on the platform. Several cycles were run to develop new methods and computational techniques to decipher the event logs and meaningfully describe the processes recorded in them. Thanks to the close collaboration between the researchers and the operators of the collaboration platform, it was possible to compare the real-world processes carried out in the platform with the processes discovered using a novel method for Social Process Mining (SPM). The result is a pattern analysis that discovers patterns in processes that have a high degree of correspondence with the real-world scenes of collaborative work. The research work has now reached a point where other software products are included (multi-system analysis) and a catalogue of collaborative work situations (scenes) has been developed to describe the process patterns that result from the Process Mining and graph-based analysis techniques.
2024,1
Enterprise Collaboration Systems (ECS) sind essentielle Werkzeuge für die Unterstützung der digitalen Zusammenarbeit und ad hoc Projektarbeit in Unternehmen. Mit der zunehmenden Nutzung von ECS steigen auch die Bedeutung und der Bedarf an Analysen zur Schaffung eines verbesserten Verständnisses von digitaler Arbeit. Da Kollaboration sich regelmäßig über mehr als ein System erstreckt, stellt die Heterogenität der Daten verschiedener Systeme für Analysen eine Herausforderung dar, insbesondere weil plattformübergreifende Nutzungsmuster nicht ohne Weiteres nachverfolgbar und vergleichbar sind. Daher wurde die „Collaborative Actions on Documents Ontology“ (ColActDOnt) entwickelt, um Konzepte aus ECS (z. B. Events und Dokumente) einheitlich zu beschreiben. Basierend auf der ColActDOnt wurde ein Datastore implementiert, in welchem die Daten verschiedener Systeme in der Struktur der Ontologie gespeichert werden. Durch den ontologiebasierten Datastore stehen die Daten für Analysen in einheitlicher Form zur Verfügung. In die Datenebene wurden Daten aus dem ECS HCL Connections (CNX), welches somit das initiale Quellsystem darstellt, importiert. Mittels der ColActDOnt wurde außerdem eine abstrakte Ontologieebene mit den Elementen der Ontologie geschaffen. Die Elemente beider Ebenen sind über Beziehungen innerhalb einer Graphdatenbank miteinander und untereinander verknüpft.
Der ontologiebasierte Datenzugriff ermöglicht es dem Benutzer ohne Kenntnisse über die Datenstrukturen des Quellsystems, lediglich mit Domänenwissen über die ColActDOnt, Inhalte abzufragen.
Der Datastore ist als Graphdatenbank (Neo4j) implementiert und somit können Abfragen nativ als Graphenstrukturen visualisiert werden. Weiterhin kann der Prototyp an Business Intelligence Tools wie Microsoft PowerBI angebunden werden und bietet somit die Möglichkeit für tiefergehende Analysen. Die erste Version des Datastores stellt einen wichtigen Schritt in Richtung der Harmonisierung von Trace Data aus ECS dar. In Zukunft sollen weitere Kollaborationssysteme an den Datastore angeschlossen werden, um systemübergreifende Analysen von komplexen Kollaborationsplattformen zu ermöglichen.
2022,1
Remote Working Study 2022
(2022)
The Remote Working Study 2022 is focused on the transition to work from home (WFH) triggered by the stay at home directives of 2020. These directives required employees to work in their private premises wherever possible to reduce the transmission of the coronavirus. The study, conducted by the Center for Enterprise Information Research (CEIR) at the University of Koblenz from December 2021 to January 2022, explores the transition to remote working.
The objective of the survey is to collect baseline information about organisations’ remote work experiences during and immediately following the COVID-19 lockdowns. The survey was completed by the key persons responsible for the implementation and/or management of the digital workplace in 19 German and Swiss organisations.
The data presented in this report was collected from member organisations of the IndustryConnect initiative. IndustryConnect is a university-industry research programme that is coordinated by researchers from the University of Koblenz. It focuses on research in the areas of the digital workplace and enterprise collaboration technologies, and facilitates the generation of new research insights and the exchange of experiences among user companies.
