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4 Danksagung Jede Masterarbeit trägt die Handschrift des Erstellers und doch ist sie niemals die Arbeit eines Einzelnen. An dieser Stelle möchte ich mich bei allen bedanken, die zum Gelingen dieser Arbeit beigetragen haben. Zunächst möchte ich Prof. Dr. Gerhard Satzger für die Unterstützung sowie seine wertvollen Beiträge in zahlreichen Diskussionen danken. Besonderer Dank gilt zudem meinem Betreuer Dipl. Inf. Wirt. Marius Goldberg, der mir die Anfertigung dieser Arbeit mit viel Engagement ermöglichte. Seine Vorschläge und konstruktive Kritik waren von unschätzbaren Wert für die Bearbeitung des Forschungsthemas. Auch meinen Freunden und Kommilitonen möchte ich für ihre Beiträge danken. Ohne die umfangreichen Diskussionen hätte diese Arbeit nicht den Variantenreichtum entwickelt, der sie heute sicher auszeichnet. Danken möchte ich zudem allen beteiligten Experten und Unternehmensvertretern für das entgegengebrachte Vertrauen und ihre wertvolle Zeit, die zur Beantwortung meiner Fragen nötig war. Ohne sie wäre die Arbeit nicht möglich gewesen. Herzlich bedanken möchte ich mich schließlich bei meiner Familie und meiner Freundin, die mich motivierten und die mich in dieser spannenden Phase meiner akademischen Laufbahn mit unendlicher Geduld und mit liebevoller Fürsorge auf dem richtigen Weg gehalten haben.

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6 Hinweise zur sprachlichen Formulierung dieser Arbeit Werden Personenbezeichnungen aus Gründen der besseren Lesbarkeit lediglich in der männlichen oder weiblichen Form verwendet, so schließt dies das jeweils andere Geschlecht mit ein. Einige der in dieser Arbeit verwendeten Begri e entstammen der englischsprachigen Literatur und sind teilweise nicht sinngemäß in die deutsche Sprache zu übersetzen. Aus diesem Grund wird in diesen Fällen der englische Begri verwendet.

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8 Inhaltsverzeichnis Abkürzungsverzeichnis Abbildungsverzeichnis Tabellenverzeichnis XIII XV XIX 1. Einführung 1 2. Grundlagen Cloud Computing & Software-as-a-Service Essentielle Eigenschaften von Cloud Computing Bereitstellungsmodelle Service-Modelle Cloud Sourcing Vom IT-Outsourcing zum Multi-Provider Cloud Sourcing Integrationsbedarf von SaaS Cloud Diensten Service Integration and Management IT-Management Capabilities & Reifegradmodelle IT-Management Capabilities Das SIAM Capability Framework Reifegradmodelle VII

9 Inhaltsverzeichnis 3. Forschungsmethodik Vorgehensmodell Problemdefinition Analyse bestehender Reifegradmodelle Festlegung der Entwicklungsstrategie Iterative Modellentwicklung und Modellevaluation Literaturanalyse Qualitative Vorstudie Entwicklung des Interviewleitfadens Expertenauswahl Interviewdurchführung Qualitative Inhaltsanalyse als Methode zur Materialevaluation Quantitative Hauptstudie Umfang und Gestaltung des Fragebogens Durchführung der Befragung Auswertung & Analyse Kritische Würdigung des Forschungsansatzes Zusammenfassung SaaS Integration & Management Reifegradmodell Entwicklung des Reifegradmodells Definition der Reifestufen SaaS Integration & Management Capabilities Manage Service Integration Governance Manage the Business Manage Providers and Contracts VIII

10 Inhaltsverzeichnis Manage the Service Integration Organization Manage the End-to-End Services Manage Tools and Information Veränderte Capabilitybedeutung im Vergleich zu konventionellem Multi-Provider Outsourcing Zusammenfassung Deskriptive Analyse der empirischen Untersuchung Merkmale der Stichprobe Charakteristiken der Teilnehmer Charakteristiken der bewerteten Unternehmen Indikatoren für die Beurteilung der Serviceintegration Integration und Management Gesamtreife Probleme bei der Integration und dem Management von SaaS Cloud Services Reifegradeinschätzung der SIAM Capabilities Bedeutung der SIAM Capabilities für die SaaS Integration Zusammenfassung Inferenzstatistik Operationalisierung Index der Problemausprägungen Indizes der Management Bereiche Hypothesentests Einfluss von Service Integration & Management 125 IX

11 Inhaltsverzeichnis Einfluss einer Enterprise Architecture, der Koordination und der Kollaboration bei der Service Integration Einfluss von Schatten-IT Korrelationsanalysen Korrelation zwischen der Gesamtreife und den Reifegraden in den einzelnen Managementbereichen Korrelation zwischen der Gesamtreife und den spezifischen Problemen bei der Serviceintegration Zusammenfassung Fazit und Ausblick Zusammenfassung Ausblick Anhang 145 A. Interviewleitfaden B. Fragebogen der Hauptstudie C. Detaillierte Ergebnisse der deskriptiven Auswertung. 154 D. Detaillierte Ergebnisse der Operationalisierung E. Detaillierte Ergebnisse der Korrelationsanalyse Literaturverzeichnis 190 X

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14 Abkürzungsverzeichnis API BPM Application Programming Interface Business Process Management CEO Chief Executive O cer CIO Chief Information O cer CMMI COBIT CRM CSI CSP ERP HRM IaaS IT ITIL KPI NFR OLA Capability Maturity Model Integration Control Objectives for Information and related Technology Customer Relationship Management Continual Service Improvement Cross Supplier Procedures Enterprise Resource Planning Human Resource Management Infrasturcture-as-a-Service Informationstechnologie Information Technology Infrastructure Key Performance Indicator Non-functional Requirements Operational Level Agreement XIII

15 Abkürzungsverzeichnis PaaS QoS RFP SaaS SI SIAM SIMM SLA Platform-as-a-Service Quality of Service Request for Proposal Software-as-a-Service Service Integration Service Integration & Management Service Integration Maturity Model Service Level Agreements XIV

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18 Abbildungsverzeichnis 1.1. Forschungsansatz Cloud Computing Übersicht Dienstleistungsmodelle des IT-Outsourcings und des Cloud Computings Integrationsanforderungen beim Einbinden von SaaS Lösungen Methodisches Vorgehen in der Modellentwicklung Modellanforderungen Iterative Modellentwicklung Vorgehen der qualitativen Inhaltsanalyse Experten die sich zustimmend und / oder explorativ zu den SIAM Capabilities geäußert haben Das SaaS Integration & Management Reifegradmodell Multi-Tenancy Architektur SaaS Einsatz nach Anwendungsgebiet Eingesetzte Deployment Modelle SaaS Integration und Management Gesamtreife in Abhängigkeit der Unternehmensgröße XVII

19 Abbildungsverzeichnis 5.4. Bewertung der Koordination der SaaS Dienste und Zusammenarbeit der Provider Implementierung einer Enterprise Architecture in Abhängigkeit zur Mitarbeiteranzahl Problemeinschätzung der SIAM Capabilities Durchschnittliche Gesamtproblembewertung in Abhängigkeit der Mitarbeiteranzahl Durchschnittliche Problembewertung in Abhängigkeit der Mitarbeiteranzahl Reifegradeinschätzung der SIAM Capabilities Reifegradeinschätzung der SIAM Capabilities in Abhängigkeit der Mitarbeiteranzahl Bedeutung der einzelnen Capabilities für die SaaS Integration Bedeutung der einzelnen Capabilities für die SaaS Integration in Abhängigkeit vom jeweiligen Reifegrad Korrelation zwischen der Bewertung von Service Integration & Management (SIAM) sowie der Problemschwere und -häufigkeit Korrelationen einer Enterprise Architecture (EAM), der Koordination sowie der Kollaboration mit der Gesamtreife Korrelationen von Organisationsdesign, Demand Management, Service Portfolio Management mit dem Problem der Schatten-IT XVIII

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22 Tabellenverzeichnis 3.1. Analyse bestehender Modelle zur Bewertung von SaaS Integration und Management Details zu den Experteninterviews Implikationen der Unterschiede zwischen konventionellen Outsourcing und SaaS Bezug für Integration & Management Charakteristiken der Teilnehmer Charakteristiken der bewerteten Unternehmen Outsourcing und SaaS Erfahrung der bewerteten Unternehmen Ergebnisse des Mann-Whitney-U Tests für Hypothese H Ergebnisse der Mann-Whitney-U Tests für Hypothese H Ergebnisse der Mann-Whitney-U Tests für Hypothese H Ergebnisse der Korrelationsanalyse bezüglich der Managementbereiche XXI

23 Tabellenverzeichnis 6.5. Ergebnisse der Korrelationsanalyse bezüglich der SIAM Probleme C.1. Auswertung der Antworten zu den Integrationsindikatoren C.2. Auswertung der Antworten zu den Problemen bei der Integration C.3. Auswertung der Antworten zu der Reife der einzelnen Capabilities D.1. Operationalisierung der Probleme bei der Integration und dem Management von SaaS Diensten D.2. Operationalisierung der einzelnen Capabilities zu Managementbereichen E.1. Korrelationen zwischen den Variablen SIAM, EAM, Steuerung, Kollaboration und den Integrationsproblemen XXII

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26 1. Einführung In den vergangenen Jahren ist dem Cloud Computing als Konzept zur Steigerung der Wirtschaftlichkeit von IT-Infrastrukturen und Business Applikationen in Unternehmen immer größere Bedeutung zugekommen [Everest Group, 2013]. Dabei entstehen die Kostenvorteile vor allem durch die e zientere Nutzung eigener und extern bezogener Ressourcen (z.b. Rechen- und Speicherkapazität) sowie deren bedarfsgerechter Zuteilung und nutzungsabhängiger Abrechnung. Es ist nicht mehr zwingend notwendig eigene, teure Rechenzentren zu betreiben und auf die, nur schwer abschätzbare, maximale Last auszulegen. Ebenso gut ist es möglich, die eigene Infrastruktur durch hinzugemietete Cloud-Ressourcen zu erweitern (sog. Cloudbursting ) und damit Kosten einzusparen [Mell & Grance, 2011]. Trotz anfänglicher Skepsis erkannten viele IT-Verantwortliche schnell die sich bietenden Vorteile, wie sich in der zunehmenden Verbreitung von Cloud Computing in jüngster Zeit zeigt [Everest Group, 2013]. Dieser neuartige Ansatz des IT-Outsourcings [Matros, 2012; Rockmann et al., 2014] stellt die IT-Abteilungen vor neue Herausforderungen. So gestaltet sich eine Integration der Dienste von verschiedenen Anbietern (Multi-Sourcing) sowie mit den bestehenden Systemen in der Praxis oftmals als schwierig. In einer Untersuchung aus 1

27 1. Einführung dem Jahr 2011 gaben 84% der Befragten an, die Integration und das Management, von aus der Cloud bezogener Dienste, stelle die größte Herausforderung bei diesem Paradigmenwechsel dar [PwC, 2011]. Auch in wissenschaftlicher Literatur werden oftmals die bestehenden Integrationsschwierigkeiten als ein Kernproblem beschrieben [Dillon et al., 2010; Khajeh-Hosseini et al., 2010; Motahari-Nezhad et al., 2009]. Besonders hervorgehoben werden die Schwierigkeiten, die strategische Kontrolle zu behalten sowie die Cloud Services bestmöglich managen zu können [Willcocks & Lacity, 2012]. Ohne professionelle Service Integration können zwischen 10 und 30 Prozent der Vorteile von dieser Art des Multi-Sourcings wieder verlorengehen [Müller-Herbst, 2012]. Vor diesem Hintergrund ist weitere Forschung auf dem Gebiet der Service Integration und des Managements unerlässlich. Ziel der Arbeit Software-as-a-Service (SaaS) Anwendungen kommen aufgrund ihres hohen Verbreitungsgrades in diesem Kontext eine besondere Bedeutung zu [Everest Group, 2013]. Das Ziel dieser Arbeit liegt darin, die Service Integration und das Management dieser Anwendungen zu verbessern. Service Integration und Management (SIAM) wird dabei als Maßnahme definiert, die Services und ihre jeweiligen Provider in konsistenter Weise so zu managen, dass der Gesamtnutzen über das Portfolio der bezogenen Services maximiert wird [UK Government, 2012]. Dafür soll ein Reifegradmodell entwickelt werden, um die Integration von 2

28 Cloud Services im Unternehmen e ektiver und e zienter zu steuern. Mithilfe des Modells werden Kunden von SaaS-Cloud Services in die Lage versetzt, ihre Kompetenzen auf dem Gebiet der Service Integration und des Managements zu evaluieren. Typischerweise besteht ein Reifegradmodell aus einer Reihe von Capabilities 1 und einer definierten Anzahl an Reifestufen. Jede Capability kann anhand vorher festgelegter Definitionen einem spezifischen Reifegrad zugeordnet und so messbar gemacht werden. Damit können einerseits Bereiche identifiziert werden, in denen der Reifegrad noch nicht ausreichend ist und weiter vorangetrieben werden muss. Andererseits können von besonders weit entwickelten Bereichen Best- Practices für zukünftige Integrationen abgeleitet werden. Beispielsweise könnte mit dem Modell die Frage beantwortet werden, ob ein Kunde, der bereits eine Reihe von Service Providern in der Cloud managt, die nötige Reife für die Integration eines weiteren Providers mitbringt. In Literatur und Praxis wurden bereits einige Ansätze für Reifegradmodelle im Bereich Cloud Computing vorgestellt [Oracle, 2011; Duarte & da Silva, 2013]. Dabei wurde allerdings vornehmlich die Frage beantwortet, welche Unternehmensbereiche geeignet sind, um sie in die Cloud auszulagern. Im Gegensatz dazu ist im hier entwickelten Modell der Schritt in die Cloud bereits vollzogen. Diese Arbeit soll sich mit der Integration und dem Management von bestehenden Cloud Sourcing Lösungen auseinander setzen. Dabei sollen nicht die technischen Integrationsaspekte untersucht werden, sondern die für 1 In deutscher Literatur teilweise als Management Fähigkeiten oder auch Erfolgsfaktoren bezeichnet. International ist der Begri Capability jedoch gebräuchlicher. Eine ausführliche Definition soll in Kapitel 2.4 erfolgen 3

29 1. Einführung die Integration erforderlichen IT-Management Capabilities. Da hierzu die Anwendungsschicht in den Vordergrund gestellt wird, wird Software-as-a-Service als Cloud Service Modell festgelegt und im folgenden mit SaaS bezeichnet. Vor diesem Hintergrund sollen die folgenden Forschungsfragen beantwortet werden: 1. Welche IT-Management Capabilities sind erforderlich, um SaaS Cloud Services unterschiedlicher interner und externer Provider miteinander sowie mit Nicht-(SaaS)-Cloud Systemen zu integrieren und zu managen? 2. Wie lässt sich die Reife dieser Capabilities bewerten und in geeigneter Weise in einem Reifegradmodell darstellen? 3. Welcher Zusammenhang besteht zwischen der Reife der Capabilities eines Kundenunternehmens und Problemen bei der Integration und dem Management von SaaS Cloud Services? Forschungsansatz Zur Beantwortung der Forschungsfragen kommt ein dreiteiliger Forschungsansatz zum Einsatz, der sich in eine Literaturanalyse, eine qualitative Vorstudie und eine quantitative Hauptstudie gliedert (siehe Abbildung 1.1). Theoretische Grundlagen Systematische Modellentwicklung Modellevaluation Literaturanalyse Erarbeiten der Grundlagen für die Experteninterviews Ermittlung von Capability Kandidaten Qualitative Vorstudie Festlegung der Capabilities Ermitteln der Reifegraddefinitionen Entwicklung des Reifegradmodells Quantitative Hauptstudie Evaluation der Capabilities Auffindung von Zusammenhängen mit Integrationsproblemen Abbildung 1.1. Forschungsansatz 4

30 Zunächst werden die theoretischen Grundlagen in einer umfassenden Literaturanalyse erarbeitet. Die in der Literaturanalyse gewonnenen Erkenntnisse dienen als Basis für die sich anschließende qualitative Vorstudie, die in Form von Experteninterviews durchgeführt wird und mit deren Ergebnissen das Reifegradmodell entwickelt werden soll. Für eine abschließende Evaluation schließt sich die quantitative Hauptstudie an, die mithilfe eines standardisierten Fragebogens durchgeführt wird. Gliederung In Kapitel 2 soll auf die Grundlagen eingegangen werden, die für die weitere Betrachtung wichtig sind. Des Weiteren wird der Begri des Cloud Sourcings vom konventionellen Outsourcing abgegrenzt und die Begri e Reifegradmodell sowie Service Integration & Management (SIAM) erläutert. Danach werden in Kapitel 3 die Forschungsmethoden vorgestellt, die in dieser Arbeit zum Einsatz kommen. Anschießend stellt Kapitel 4 die Entwicklung des Reifegradmodells vor. In Kapitel 5 werden die Ergebnisse der quantitativen Studie deskriptiv und in Kapitel 6 induktiv ausgewertet und präsentiert. Kapitel 7 schließt mit einem Fazit und Ausblick. 5

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32 2. Grundlagen In diesem Kapitel sollen die Grundlagen erläutert werden, auf denen die spätere Analyse aufbaut. Zuerst soll auf die Cloud Computing Technologie näher eingegangen werden. Dabei werden grundlegende Eigenschaften vorgestellt und eine Klassifizierung der verschiedenen Service- und Deployment-Modelle vorgenommen. Des Weiteren wird der Begri des Cloud Sourcings vom konventionellen Outsourcing abgegrenzt und die Begri e Service Integration & Management (SIAM), IT-Management Capabilities sowie Reifegradmodell erläutert Cloud Computing & Software-as-a-Service Die wachsende Bedeutung des Cloud Computings im privaten wie auch geschäftlichen Kontext macht eine genaue Abgrenzung des Begri s für das weitere Vorgehen unabdingbar. Eine von vielen Arbeiten in diesem Bereich zitierte Definition stammt vom National Institute of Standards and Technology (NIST): Cloud computing stellt ein Modell dar, um allgegenwärtig, bequem und auf Abruf per Netzwerk zugreifen zu 7

33 2. Grundlagen können auf einen verteilten Pool an frei konfigurierbaren Rechnerressourcen (also z. B. Netzwerke, Server, Speicher, Applikationen und Dienste), die sofort mit minimalem Aufwand zur Verfügung gestellt werden können. [Mell & Grance, 2009] Das so definierte Modell hat des Weiteren fünf essentielle Eigenschaften, drei sogenannte Service Modelle und drei Deployment-Modelle, die im Folgenden kurz erläutert werden sollen (siehe Abbildung 2.1). Bereitstellungsmodelle Private Public Hybrid Service-Modelle Software-as-a-Service (SaaS) Platform-as-a-Service (PaaS) Infrastructure-as-a- Service (IaaS) Essentielle Eigenschaften On-demand self-service Elastizität Breitband-Internet Zugang Ressourcen-Pooling Messbarkeit Abbildung 2.1. Cloud Computing Übersicht [Mell & Grance, 2009] Essentielle Eigenschaften von Cloud Computing Die folgenden fünf Eigenschaften charakterisieren das Cloud Computing Modell [Armbrust et al., 2010; Mell & Grance, 2009]: On-demand self-service: Ein Servicekonsument kann sich selbst über bereitgestellte Schnittstellen die benötigten Rechen- und Speicherkapazitäten bescha en. Der Vorgang verläuft automatisiert und benötigt keine weitere menschliche Interaktion seitens des Serviceproviders. 8

34 2.4. IT-Management Capabilities & Reifegradmodelle Bei der vierten Capability Manage Tools & Information handelt es sich um die Fähigkeit, den Zusammenhang zwischen verteilt vorliegenden Informationen und dem aggregierten Wissen herzustellen und mit geeigneten Tools (z.b. Wissensmanagement) zu managen. Um die verschiedenen Provider zu steuern sind laut der fünften Capability Manage Providers and Contracts die Auswahl eines geeigneten Provider Portfolios, ein umfassendes Vertragsmanagement sowie Ablaufprozeduren für den Providerwechsel und das Onboarding nötig. Die sechste Capability Manage End-to-End Services beschreibt die Fähigkeit, die Services Ende-zu-Ende zu verstehen. Dazu sind Endezu-Ende Service Level Agreements, Service Messung und Qualitätsmanagement nötig. Eine ausführliche Vorstellung sowie die Anwendung des Modells auf den SaaS Kontext soll in Kaptitel 4 erfolgen Reifegradmodelle Reifegradmodelle (engl. Maturity Model) stellen eine Klasse von Referenzmodellen dar, die durch ihren hohen Abstraktionsgrad auf verschiedene Kontexte anwendbar sind [Becker et al., 2002]. Dabei beschäftigen sie sich im Allgemeinen mit den typischen Entwicklungsstufen und -prozessen innerhalb einer Domäne [Mettler, 2010]. Die einzelnen Entwicklungsstufen werden als Reifegrade bezeichnet und decken den gesamten Entwicklungspfad bis zur Erreichung der vollständigen Reife ab [Becker et al., 2009]. Ziel eines Reifegradmodells ist es, nach dem Durchlaufen der Entwicklungsstufen eine 23

35 2. Grundlagen bestimmte Fähigkeit (bzw. Capability) zu erreichen oder weiterzuentwickeln. Die Ermittlung der Reife kann dabei zum Beispiel mithilfe eines Self- Assessments erfolgen. Damit werden beispielsweise Unternehmen befähigt, einerseits ihre derzeitige Reife in einer Fähigkeit zu bestimmen und andererseits diese gezielt entwickeln zu können. Sie können sich dazu daran orientieren, was zum Erreichen einer höheren Reifestufe erforderlich ist [Solli-Sæther & Gottschalk, 2010; Mettler, 2010; Hecht, 2014]. Die gebräuchlichste Form der Darstellung von Reifegradmodellen liegt in der sogenannten Stufendarstellung [Hecht, 2014]. In der Stufendarstellung wird die Annahme getro en, dass ein Unternehmen bei der Entwicklung einer Fähigkeit verschiedene Stufen durchläuft und auf jeder Stufe unterschiedliche Aufgaben wahrgenommen werden müssen. Folglich werden auf jeder Stufe Ziele und Praktiken definiert, die zur Erreichung der Stufe notwendig sind. Die Stufendarstellung wurde in der Informationsverarbeitung durch das Reifegradmodell von Nolan geprägt [Nolan, 1973] und ist in der Praxis besonders durch das Capability Maturity Model Integration (CMMI) bekannt geworden, welches aus dem Capability Maturity Model hervorgegangen ist [CMMI Product Team, 2010]. Reifegradmodelle bestehen typischerweise aus einer Reihe von Elementen, die sie charakterisieren. Neben einer definierten Anzahl an Reifestufen, einer individuellen Beschreibung jeder Stufe sowie deren Eigenschaften enthalten Reifegramodelle üblicherweise mehrere Fähigkeiten oder Prozessbereiche, eine Anzahl von Aktivitäten pro Prozessbereich sowie eine Beschreibung der Aktivitäten pro Stufe 24

36 3. Forschungsmethodik Dieses Kapitel erläutert die Forschungsmethodik, die in dieser Arbeit bei der Entwicklung des SaaS Integration & Management Reifegradmodells zum Einsatz kommt Vorgehensmodell In der Literatur finden sich eine Reihe von Vorgehensmodellen für die Entwicklung von Reifegradmodellen ([Becker et al., 2009; Maier et al., 2012; Bruin, 2009; van Steenbergen et al., 2010; Solli-Sæther & Gottschalk, 2010]. Allen Modellen ist gemein, dass sie den Entwicklungsprozess in verschiedene Phasen mit den dazugehörigen Aktivitäten gliedern. Das Vorgehensmodell von Becker et al. ist aufgrund seiner Ausführlichkeit besonders gut als Grundlage geeignet und soll in dieser Arbeit zur Anwendung kommen. Das Vorgehen wird in Abbildung 3.1 dargestellt. Im Gegensatz zum ursprünglichen Modell wurden die Phasen Konzeption von Transfer und Evaluation, Implementierung der Transfermittel und Durchführung der Evaluation zur übergreifenden Phase Evaluation zusammengefasst. Erfahrungen bei der Entwicklung anderer Reifegrad- 27

37 3. Forschungsmethodik Initiierung Aktiv Problemdefinition Vergleich mit bestehenden Modellen Festlegung der Entwicklungsstrategie Reaktiv Anforderungen Ergebnis des Modellvergleichs Iterative Modellentwicklung Ergebnis freigegeben Evaluation Evaluiertes Modell Nicht freigegeben Abbildung 3.1. Methodisches Vorgehen in der Modellentwicklung. Quelle: Eigene Darstellung, entwickelt in Anlehnung an [Becker et al., 2009] modelle haben gezeigt, dass dies ein legitimes Verfahren ist, um einen ähnlichen Umfang der einzelnen Phasen zu erreichen [Hecht, 2014]. Im Folgenden sollen die einzelnen Phasen sowie die darin durchgeführten Aktivitäten beschrieben werden: 1. Problemdefinition: In dieser Phase werden das Ziel des Modells, seine Domäne und die Zielgruppe definiert. Zudem werden Anforderungen formuliert, die das Modell erfüllen soll. 2. Vergleich mit bestehenden Modellen: In diesem Schritt werden bestehende Modelle evaluiert und auf ihre Erfüllung der zuvor definierten Anforderungen hin untersucht. 3. Festlegung der Entwicklungsstrategie: Hier wird die Entwicklungsstrategie festgelegt sowie das Basismodell für die weitere Untersuchung ausgewählt. 28

38 3.1. Vorgehensmodell 4. Iterative Modellentwicklung: In dieser Phase wird das eigentliche Modell in mehreren Iterationen entwickelt. 5. Evaluation: Abschließend wird das Modell mithilfe von Evaluationsverfahren auf seine Gültigkeit hin überprüft. In den folgenden Abschnitten werden die Verfahren erläutert, die in den einzelnen Phasen zum Einsatz kommen Problemdefinition In der Problemdefinition werden die Modelldomäne, seine Zielgruppe und das Ziel des Modells festgelegt. Zudem werden eine Reihe von Anforderungen definiert, die als Grundlage für den späteren Modellvergleich dienen. Definition der Domäne, der Zielgruppe und des Modellziels Die in dem zu entwickelnden Modell betrachtete Domäne liegt im Bereich SaaS Integration und Management. Als Zielgruppe kommen primär Unternehmen in Betracht, die bereits in großem Maße SaaS Cloud Dienste beziehen und zunehmend vor Integrationsherausforderungen stehen. Genauso lässt sich das das Modell aber auch von externen Beratungsdienstleistern und auf Providerseite einsetzen. Die Zielsetzung des Modells liegt in der Bewertung von Service Integration & Management (SIAM) im Kontext von SaaS-Cloud Services. Es soll systematisch die Identifikation von Schwächen und Verbesserungspotential ermöglichen als auch als Grundlage zukünftiger Forschung dienen. 29

39 3. Forschungsmethodik Modellanforderungen Modellentwicklung Modellanwendung Modellarchitektur Modellinhalt Abbildung 3.2. Modellanforderungen Definition der Modellanforderungen Auf Grundlage dieser Festlegungen werden die Anforderungen an das zu entwickelnde Modell definiert. Die Anforderungen betre en die Bereiche Modellentwicklung und Modellanwendung, wobei sich die Modellentwicklung weiter in die Bereiche Modellarchitektur und Modellinhalt untergliedern lässt (siehe Abbildung 3.2) [Becker et al., 2009]. In der Modellarchitektur sollen sich die grundlegende Ziele des Reifemodells widerspiegeln, die zur Bewertung und Verbesserung von SaaS SIAM erforderlich sind. Die Anforderungen in diesem Bereich werden deshalb wie folgt definiert: (A.1) Unterstützt eine Bewertung von Integration und Management von SaaS Cloud Anwendungen (A.2) Ermöglicht Ableitung von Verbesserungsmaßnahmen sowie Unterstützung von deren Umsetzung Auf der Ebene des Modellinhalts sollten alle wesentlichen Capabilities, die für die Integration und das Management von SaaS Diensten erforderlich sind, enthalten sein. Außerdem müssen Mehrdeutigkeiten vermieden werden und das Modell in sich schlüssig sein. Daraus leiten sich die folgenden Anforderungen in diesem Bereich ab: 30

40 3.1. Vorgehensmodell (A.3) Enthält zentrale IT-Management Capabilities für die SaaS Integration (A.4) Vermeidet Mehrdeutigkeiten (A.5) Bietet einen in sich schlüssigen Ansatz Um ein möglichst einfaches und zielgerichtetes Self-Assessment der unternehmenseigenen Fähigkeiten zu ermöglichen, sollte die Modellanwendung möglichst intuitiv verständlich sein. Es sind also die folgenden Anforderungen zu erfüllen: (A.6) Ermöglicht ein Self-Assessment zur Selbstbewertung (A.7) Einfache Anwendung in der Praxis, intuitiv verständlich Um diese Anforderungen zu erfüllen, sollen in der Folge verschiedene Modelle auf ihren Einsatz als Bewertungswerkzeug im Kontext von SaaS Integration und Management evaluiert werden Analyse bestehender Reifegradmodelle In der Praxis existieren einige Reifegradmodelle, die sich inhaltlich mit dem Thema Cloud Computing im Allgemeinen [Oracle, 2011; Unicom Government, 2012; Open Data Center Alliance, 2012] oder SaaS im Speziellen [Carraro, 2006; Ried, 2008; Sorenson & Chen, 2008] auseinandersetzen. Mit Ausnahme des Modells von Carraro gehen all diese Modelle davon aus, dass das Unternehmen bisher noch kein Cloud Computing einsetzt und es werden Wege zur Nutzung von Cloud Services aufgezeigt oder Unternehmensbereiche identifiziert, die sich zum Auslagern in die Cloud eignen. Keines der Modelle 31

41 3.4. Quantitative Hauptstudie len festgelegt. Dabei können bereits Ankerbeispiele aus einer vorgelagerten Grobsichtung des Materials verwendet werden. In Schritt 5 werden das vorliegende Material anhand der Kategoriedefinitionen untersucht und die passenden Textstellen extrahiert. Für das Zuordnen der Textstellen zu den Kategorien wird die Analysesoftware f4 Analyse 5 verwendet. Im Anschluss daran, kann es im Schritt 6 zu einer Revision des Kategoriesystems kommen. Somit bleibt die Flexibilität, beim Hinzukommen oder Wegfall von Kategorien, gewahrt. In Schritt 7 werden die Textstellen schließlich semantisch paraphrasiert, bevor in Schritt 8 und Schritt 9 die Zusammenfassungen der Unter- und Hauptkategorien formuliert werden. Das Ergebnis der qualitativen Inhaltsanalyse ist Kapitel 4 zu entnehmen Quantitative Hauptstudie Die abschließende Evaluation der Interviewergebnisse soll mithilfe eines Fragebogens durchgeführt werden. Der Fragebogen ist strukturiert aufgebaut und hilft dabei, das durch die Interviews gesammelte Wissen zu intensivieren [Brüsemeister, 2008]. Mit dem Fragebogen sollen zwei Ziele erreicht werden: Abschließende Evaluation der Capabilities, die durch Literatur und Experteninterviews extrahiert und aggregiert wurden. Überprüfung von Zusammenhängen zwischen der selbsteingeschätzten Reife eines Unternehmens mit typischen Problemen 5 https://www.audiotranskription.de/f4analyse 47

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