TAGUNGSBAND DES 18. INTERUNIVERSITÄREN DOKTORANDENSEMINARS

Transkript

1 FAKULTÄT WIRTSCHAFTSWISSENSCHAFTEN DRESDNER BEITRÄGE ZUR WIRTSCHAFTSINFORMATIK, NR. 70/14 TAGUNGSBAND DES 18. INTERUNIVERSITÄREN DOKTORANDENSEMINARS DER UNIVERSITÄTEN CHEMNITZ, DRESDEN, FREIBERG, HALLE, ILMENAU, JENA, LEIPZIG HERAUSGEBER: DIE PROFESSOREN DER FACHGRUPPE WIRTSCHAFTSINFORMATIK ISSN

2 Vorwort Das interuniversitäre Doktorandenseminar Wirtschaftsinformatik findet dieses Jahr in Dresden und bereits zum 18. Mal statt. Es erfüllt uns mit Freude, dass unser Doktorandenseminar damit bereits zu einer kleinen Tradition geworden ist. Es bot Doktorandinnen und Doktoranden schon an unterschiedlichen Orten im mitteldeutschen Raum die Möglichkeit, ihre vielfältigen Dissertationsthemen vorzustellen und mit einem Fachpublikum, bestehend aus Doktorandinnen und Doktoranden, Professorinnen und Professoren der Wirtschaftsinformatik genauso wie interessierten externen Teilnehmern, zu diskutieren. Dies macht das interuniversitäre Doktorandenseminar zu einer Plattform für den Austausch über gegenwärtige Forschungsthemen, innovative Ansätze und spannende Erkenntnisse innerhalb der Wirtschaftsinformatik über den eigenen universitären Tellerrand hinweg. In diesem Jahr präsentieren Promovierende der Universitäten Leipzig, Halle-Wittenberg, Jena und der TU Dresden ihre aktuellen Forschungsarbeiten, die sich in verschiedenen Anwendungsbereichen wie dem Bildungswesen, der Energieversorgung, dem Kundenbeziehungsmanagement und dem Katastrophenmanagement ansiedeln. Diese thematische Bandbreite, welche durch methodische und systematisierende Beiträge zusätzliche Facetten erhält, spiegelt die Bedeutung der Wirtschaftsinformatik als Schnittstellendisziplin eindrucksvoll wider und wird durch diesen Tagungsband dokumentiert. Wir freuen uns auf einen ideenreichen, konstruktiven und lebendigen Austausch im diesjährigen Doktorandenseminar und wünschen allen Promovierenden gutes Gelingen, viel Ausdauer und Geduld für ihre Promotionsvorhaben. Die Fachgruppe Wirtschaftsinformatik der TU Dresden Dresden, November

3 Inhaltsverzeichnis Bewertungsmodell für den Standardisierungsgrad bei der Prozessmodellierung im Rahmen von Campus-Management-Systemen... 4 Jan Schreiter Modelling and Managing Alumni Loyalty Lilia Iskhakova Modellgestützte Integration von Managementsystemen: Entwicklung eines IT-Artefakts Richard Rößler Quo Vadis Ordnungsrahmen? (Research in Progress) Tobias Weiß Prozess- und IT-Architekturen im Smart Metering Robert Wehlitz Comprehensive Maturity Model Development for Customer Relationship Management Mansur Kharisov Analyse und Systematisierung von Einsatzszenarien In-Memory-basierter Datenbanksysteme Stephan Ulbricht 2

4 Bewertungsmodell für den Standardisierungsgrad bei der Prozessmodellierung im Rahmen von Campus-Management-Systemen Jan Schreiter Lehrstuhl für Anwendungssysteme in Wirtschaft und Verwaltung Universität Leipzig Leipzig Abstract: Die Einführung von integrierten Standardsoftware-Systemen erfordert die Bewältigung zwischen organisatorischer und informationstechnischer Gestaltung. Verglichen mit der Industrie stehen Hochschulen bei derartigen Einführungsprojekten noch in einem frühen Stadium. Hervorgerufen etwa durch den Bologna-Prozess oder den erhöhten Wettbewerb zwischen Hochschulen, greifen Bildungseinrichtungen auf Campus-Management-Systemen (CMS) zurück und stehen vor der Herausforderung, eine Veränderung der aufbau- und ablauforganisatorischen Strukturen, welche in vielen Hochschulen historisch gewachsen sind, herbeizuführen. Ein wesentliches Element zur Erreichung dieser Zielstellung ist die Prozessmodellierung, welche die oftmals systemseitig bedingte Standardisierung und die organisatorisch bedingte Individualisierung abbilden muss. Auf Basis eines Fallbeispiels der Universität Leipzig illustriert der Beitrag das Spannungsfeld zwischen Standardisierung und Individualisierung. Der Beitrag zeigt die Forschungsfrage und das Forschungsvorhaben auf und liefert einen Ansatz zur Beantwortung der Forschungsfrage. Obwohl Prozesse an vielen Hochschulen erfasst sind und sich an dem Student Life Cycle orientieren, fehlt es an einem Bewertungsmodell zur Bestimmung des Standardisierungsgrads. Mit Hilfe eines solchen Modells soll es Hochschulen ermöglicht werden, ihre Prozesse einzuordnen und eine Homogenisierung herbeizuführen. Ziel ist es, die Nutzerakzeptanz in den Organisationseinheiten zu erhöhen und für ein besseres Prozessverständnis zu sorgen. Keywords: Campus-Management-System, Standardisierung, Individualisierung, Prozessmodellierung 1 Ausgangssituation und Problemstellung Hochschulen stellen einen speziellen Organisationstyp aus bürokratischen und kollegialprofessionellen Elementen dar [1], der sogenannten knowlege-generation organization [2] und unterscheiden sich von anderen Organisationstypen [3]. Demzufolge weisen Hochschulen sowohl institutionelle als auch organisatorische Merkmale auf [4]. Charakteristisch für Hochschulen sind historisch gewachsene Strukturen und ein hoher Autonomiegrad ihrer dezentralen Organisationseinheiten [5]. Hochschulen bestehen aus mehreren, sich meist weitgehend eigenständig verwaltenden Fakultäten und Fachbereichen [6]. Im Gegensatz zur Industrie existiert in Hochschulen keine klare Führungsverantwortung bzw. wird diese nicht mit den zur Verfügung stehenden Kompetenzen wahrgenommen. Hochschulen charakterisieren sich in dem Bestreben der gemeinsamen Steuerung durch die Hochschulverwaltung und die Lehrenden [7]. Zusätzlich fehlt es oftmals an funktionsbereichsübergreifenden Strukturen. Die Kultur einer Hochschule ist geprägt von den Traditionen, Werten und Einstellungen der dezentralen Organisationsbereiche, wodurch einerseits das Verhalten der Mitarbeiter maßgeblich beeinflusst und andererseits die Bildung von Subkulturen gefördert wird [7]. In Folge des Bologna-Prozesses, welcher eine grundlegende Transformation der universitären Strukturen erfordert, der wachsenden Internationalisierung sowie einer zunehmenden Markt-, Wettbewerbs- und Konkurrenzsituation um Studierende, Mittel und 3

5 Mitarbeiter, überdenken zahlreiche Hochschulen ihre bestehenden Systemlandschaften, da diese an ihre Grenzen stoßen [8], [9], [10], [11]. Um die hochschulweite Unterstützung der Kern- und Unterstützungsprozesse weiterhin zu gewährleisten, entscheiden sich Bildungseinrichtungen für die Einführung von integrierten Software-Systemen, sogenannten Campus-Management-Systemen (CMS) [12], [13]. Für eine erfolgreiche Implementierung solcher Systeme ist die Bewältigung zwischen organisatorischer und informationstechnischer Gestaltung unabdingbar, wodurch Hochschulen ihre Prozesse aufnehmen, dokumentieren und modellieren [14], [15]. Dies erfolgt jedoch teilweise ohne die Prozessbeteiligten zu kennen, nicht in Abstimmung mit dem Software-Anbieter, hochschulübergreifend in unterschiedlichen Tools und mit unterschiedlichen Modellierungssprachen, so dass jede Hochschule vor den gleichen Herausforderungen und Problemstellungen steht [16]. Dabei ist es wenig sinnvoll, Prozesse zu konzipieren, die mit marktgängiger Software oder mit den der Hochschule zur Verfügung stehenden organisatorischen Mitteln nicht umgesetzt werden können [15]. Die Hochschulen streben eine (softwareseitige) Standardisierung bei größtmöglicher (organisatorischer) Individualisierung an. Dies sollen Campus-Management-Projekte lösen, wobei hierfür eine Homogenisierung der Hochschulprozesse unabdingbar ist [17]. Anbieterseitig fehlt es aber an der transparenten Vermittlung, welche Aufgaben in den Prozessen angepasst werden können, was vorgegeben ist und was flexibel gestaltbar bleibt. Für Hochschulen sorgen die Anforderungen und Wünsche der Fakultäten für hohe Kosten und Verzögerungen im Projekt. Ziel ist es deshalb, ein Bewertungsmodell zu entwickeln, welches Hochschulen ermöglicht, den Standardisierungsgrad ihrer Prozesse und der Anbietersoftware einzuordnen und aufeinander abzustimmen, dies in Prozessmodellen zu berücksichtigen und somit für Transparenz in Hinblick auf die Hochschulprozesse und Varianten zu sorgen. Der Fokus liegt dabei auf dem Hochschulbereich, insbesondere der Einführung von CMS, wobei andere Branchen (Banken, Industrie) betrachtet werden, um deren Erfahrungen bei der Einführung von Standardsoftware einfließen zu lassen. 2 Forschungsbedarf und -methode Die Bewältigung hoher Standardisierung bei größtmöglicher Individualisierung führt zu der Forschungsfrage (FF), (FF) Wie lässt sich der Standardisierungsgrad (und Individualisierungsgrad) für die hochschulweite Prozessgestaltung im Umfeld von Campus-Management- Systemen bestimmen? Hierzu wird ein Bewertungsmodell entwickelt, auf Grundlage dessen die Einstufung der Prozesse und Prozessbausteine erfolgt. Erforderlich ist dafür sowohl ein Vorgehensmodell als auch ein Bewertungskatalog. Um die Forschungsfrage beantworten zu können, ergeben sich verschiedene Teilforschungsfragen (TF). (TF1) Wie müsste ein Vorgehensmodell für die Einstufung des Bewertungsmodells aussehen? (TF2) Welche Bestandteile muss ein Bewertungskatalog umfassen, um die Standardisierung und Individualisierung abbilden zu können? (TF3) Welches Modellierungswerkzeug und welche Modellierungssprache eignen sich für die Abbildung der Divergenz der Standardisierung und Individualisierung? (TF4) Welche Prozesse eignen sich für eine hohe Standardisierung? Für die Erarbeitung der Teilforschungsfragen können Hypothesen (H) aufgestellt werden, die im Zuge der Arbeit zu beantworten sind. Unabhängig von der Modellierungssprache oder einem Modellierungstool lassen sich Standardisierung und Individualisierung 4

6 erkenntlich darstellen (H1). Für die Standardisierung sind Verwaltungsprozesse und Prozesse mit hoher Wiederholbarkeitsrate gut geeignet (H2). Die Prozesse entlang des Student Life Cycle (SLC) sind gut geeignet (H3). Aus der Betrachtung anderer Branchen lässt sich vermuten, dass Vorgehensweisen aus der Fertigungsindustrie sich weniger adaptieren lassen als Beispiele aus der Dienstleistungsbranche. Um die Forschungs- sowie Teilforschungsfragen zu beantworten, wird im Folgenden die Forschungsmethode vorgestellt. Das Forschungsvorhaben stützt sich auf den Ansatz der gestaltungsorientierten Wirtschaftsinformatik [18], welcher zur Forschungsmethode der Design Science zählt und sieben Grundsätzen folgt [19]. Im Vordergrund hierbei steht die Zusammenarbeit zwischen Wissenschaftlern und Praktikern [20], welche zum einen den Anwendungserfolg und zum anderen den notwendigen Praxisbezug sicherstellt. Dem Forschungsprozess der Design Science folgend sind zunächst IT-Artefakte zu konstruieren und anschließend zu bewerten [19]. In Erweiterung der Design Science lässt sich der Prozess im Rahmen der Konsortialforschung in vier Aktivitäten gliedern: der Analyse, dem Entwurf, der Evaluation und der Diffusion [21]. Hierbei sind in der Analysephase das Forschungsziel und der Forschungsbeitrag zu definieren, wobei die Problembeschreibung durch Aufzeigen des Unterschieds zwischen dem Ist- und Soll-Zustand erfolgt. Ein weiterer Bestandteil der Analysephase ist die Untersuchung bestehender Forschungsansätze, während in der Entwurfsphase die Erstellung und Entwicklung der Forschungsartefakte erfolgt. Die entwickelten Artefakte sind anschließend in der Evaluationsphase zu beurteilen und weiterzuentwickeln. Die Diffusion dient der Veröffentlichung der Forschungsbeiträge. Für die Evaluation der Artefakte und Ergebnisse dient das Projekt AlmaWeb der Universität Leipzig, welches sich mit der Einführung eines CMS an der Hochschule beschäftigt. 3 Zielstellung der Arbeit und aktueller Arbeitsstand Mit dem Forschungsvorhaben soll der Grad der Standardisierung berechnet und visuell verdeutlicht werden. Hierzu ist ein Bewertungsmodell zu entwickeln, welches den Grad der Standardisierung ermittelt. Unter Standardisierung ist die Vereinheitlichung von Leistungsergebnissen und Leistungsbestandteilen sowie Prozessen und Prozessbestandteilen zu verstehen [22], mit dem Ziel, intra- und interbetriebliche Abläufe zu vereinfachen sowie Kosten zu senken oder zu beschleunigen [23]. Die Standardisierung selbst ist dabei mit einem substantiellen Aufwand in Form von Zeit, Geld und anderen Ressourcen verbunden. Während zunächst Studien und Definitionen der Standardisierung auf die Fertigungsindustrie abzielten, ist die heutige Wertschöpfung zunehmend durch Dienstleistungen geprägt. Dienstleistungen charakterisieren sich durch individuell gestaltete kundenspezifische Prozesse. Zusätzlich lassen sich durch Standardisierung Prozesse auf Basis erprobter Inhalte mit geringeren Kosten und Risiko abbilden [24]. In diesem Zusammenhang ist die Standardisierung, vor allem von Geschäftsprozessen, ein zentrales Anliegen der Forschung. Bereits erfolgte Studien untersuchten den Einfluss der Komplexität auf die Standardisierung von Geschäftsprozessen und zeigten die Beziehung der Komplexität, der Standardisierung und dem Aufwand auf, wobei sich ein Zusammenhang zwischen zunehmender Komplexität eines Geschäftsprozesses und dem Standardisierungsaufwand ergab. Dennoch bedingt ein zunehmender Standardisierungsaufwand keine Standardisierung komplexer Geschäftsprozesse, auch wenn sich zeigt, dass der Einsatz von Standardsoftware eine Standardisierung der 5

7 Geschäftsprozesse erfordert [25]. Standardisierung ist jedoch nur bis zu einem gewissen Teil von Vorteil, welchen es zu ermitteln gilt, anschließend steigen Kosten und Unzufriedenheit der Kunden [26]. Im Gegensatz zur Standardisierung zielt die Individualisierung auf Leistungen, die nicht an den Anforderungen vieler Kunden ausgerichtet sind, sondern sich an den Präferenzen eines speziellen Kunden orientieren [22]. Verstärkt findet sich die Individualisierung durch zunehmendes Bildungsniveau und höhere Freiheitsgrade im Industriegüterbereich wieder [27]. Doch auch im Dienstleistungsbereich finden sich Ansätze der Individualisierung wie z.b. beim Mass Customization, bei der sich eine Individualisierung der standardisierten Leistung entsprechend der Kundenanforderungen zeigt, um die zunehmend auseinandertriftenden Wünsche der Kunden zu erreichen [28]. Der Wert der Individualisierung lässt sich anhand wahrgenommener Nutzen- und Kostenkomponente bestimmen [29]. Speziell im Hochschulbereich streben zum einen die Hochschulen und zum anderen deren Organisationseinheiten aufgrund ihrer Struktur und Kultur nach Freiheitsgraden. Doch auch bei den Studierenden zeigt sich das Streben nach persönlicher Entfaltung [30]. Mittels einer Punkteskala soll es möglich sein, die Prozesse entlang des Student Life Cycles übersichtlich darzustellen. Abbildung 1 zeigt den Student Life Cycle und die Idee zur Visualisierung der Prozesse. Bis zu welcher Ebene die Prozesse im Forschungsvorhaben erfasst werden, ist zum jetzigen Zeitpunkt noch offen. Abbildung 1: Schematische Einordnung der Prozesse des Student Life Cycles nach Standardisierungs- und Individualisierungsgrad Ein wesentlicher Bestandteil der Arbeit sind Modelle. Modelle können komplizierte Sachverhalte strukturiert abbilden und dienen somit der Aufbereitung des Wissens für Kommunikations-, Analyse- und Gestaltungszwecke. In diesem Zusammenhang weisen Modelle drei Hauptmerkmale auf: (1) Abbildungsmerkmal, (2) Verkürzungsmerkmal, (3) Pragmatisches Merkmal [31]. Ein Modell ist demzufolge die abstrahierende Abbildung von als relevant wahrgenommenen Eigenschaften eines Betrachtungsgegenstands der Realoder Denkwelt [32], wobei der Nutzen für den Akteur klar erkennbar sein muss [33]. Zur Beurteilung der Qualität von Modellen werden dabei die Dimensionen der Syntax, Semantik und Pragmatik herangezogen [32]. Die wesentliche Problemstellung besteht darin, ein gleiches Verständnis über das Modell zwischen Modellierer, Fachexperten und Modellnutzer zu haben, was sich vor allem in der Abbildung bei Prozessen zeigt [34]. Um eine Vergleichbarkeit und Anwendbarkeit der Modelle zu ermöglichen, wird die Referenzmodellierung eingesetzt [24]. Die Referenzmodellierung zählt innerhalb der Wirtschaftsinformatik zur konzeptionellen Modellierungsforschung [35]. Nutzen stiften 6

8 Referenzmodelle bei der Entwicklung von Ist- zu Soll-Prozessen, um Schwachstellen und Verbesserungspotenziale zu identifizieren [36]. Aufgrund eines fehlenden Sprachstandards wird zur Modellrepräsentation auf vorhandene Modellierungssprachen zurückgegriffen, wobei sowohl natürliche als auch formale Sprachen zum Einsatz kommen können [37]. Gemäß dem St. Galler Business Engineering fokussiert sich das Forschungsvorhaben innerhalb der Organisationsebene auf die Modelltypen Prozesslandkarte, Ablauforganisation und Aufbauorganisation, welche zum einen auf der Strategieebene durch hochschulpolitische Vorgaben und zum anderen auf Systemebene durch das CMS beeinflusst werden. Mittels des Bewertungsmodells soll es ebenfalls möglich sein, die Prozessmodelle und deren Bestandteile hinsichtlich des Standardisierungsgrads einzuordnen. Für die Bestimmung wird hierzu die Entscheidungstheorie angewandt. Die Entscheidungstheorie ist in der angewandten Wahrscheinlichkeitstheorie ein Zweig zur Evaluation der Konsequenzen von Entscheidungen und lässt sich in drei Teilgebiete untergliedern: (1) normative Entscheidungstheorie, (2) präskriptive Entscheidungstheorie und (3) deskriptive Entscheidungstheorie. Zusätzlich wird zwischen quantitativen und qualitativen Methoden unterschieden. Die Quantitativen Methoden finden Anwendung, wenn möglichst exakte monetäre Daten zur Verfügung stehen, andernfalls greifen qualitative Methoden, da hier nicht direkt messbare oder intangible Aspekte (wie z.b. Sicherheit oder Qualität) berücksichtigt werden können. Da die Daten einzelner Hochschulen sehr unterschiedlich sind, werden folgende Analyseverfahren der Entscheidungstheorie verwendet: (1) Nutzwertanalyse, (2) Kosten-Nutzen-Analyse. Mittels der Nutzwertanalyse lassen sich Entscheidungssituationen lösen, bei denen mehrere, nicht monetär messbare Kriterien relevant sind. Somit können unterschiedliche Alternativen verglichen werden, die nicht unbedingt mit Skalen direkt messbar sein müssen, was auf Prozessmodelle von Hochschulen zutrifft. Somit lässt sich ein transparenter Bewertungs- und Entscheidungsprozess für komplexe, mehrdimensionale Alternativen herbeiführen. Wichtig dabei ist, dass die Ergebnisschritte exakt dokumentiert sind, um eine Nachvollziehbarkeit zu gewährleisten. Die Methode kann von einzelnen und mehreren Personen bewertet werden, was im Hochschulumfeld sehr wichtig ist. Nachteilig an der Methode ist die Subjektivität und der Anschein einer hohen (Rechen-)Genauigkeit, welche jedoch durch die gleichmäßig subjektive Bewertung der Kriterien relativiert wird [38]. Die Kosten-Nutzen-Analyse hat zum Ziel, aus einer Vielzahl an Alternativen diejenige mit dem besten Verhältnis aus Kosten und Nutzen zu identifizieren. Hierzu sind qualitative und quantitative Entscheidungskriterien zu bestimmen, die in einem Rechenmodell verarbeitet werden. Der Vorteil ist, dass direkte Kosten transparent abgebildet werden können. Hierin liegt aber auch ein Nachteil, zwar können die Kostenwerte miteinander verglichen werden, aber nicht die Nutzenarten, da diese nicht immer monetär darstellbar sind. Der vermutlich zu erreichende Nutzen ist schwierig zu prognostizieren und deshalb abhängig von der Einschätzung des Anwenders [38]. Nach Einordnung der möglichen Alternativen ist es das Ziel, die modellierten Prozesse hinsichtlich ihrer standardisierten und individualisierten Ausprägungen darzustellen. Da es sich bei Standardisierung und Individualisierung nicht um zwei homogene Teilklassen handelt, sondern um Extrema eines Kontinuums, ergeben sich zahlreiche Abstufungen, die es ebenfalls zu verdeutlichen gilt [22]. Dies könnte farblich in Prozessmodellen dargestellt werden (siehe Abbildung 2) 7

9 Abbildung 2: Prozessmodell mit standardisierten (grün) und individualisierten (gelb) und neutralen (blau) Ausprägungen. Zur Erprobung dient die Universität Leipzig (UL). An der UL erfolgte die Modellierung mit dem ARIS Toolset in Business Process Modeling and Notation (BPMN). So werden zunächst Ist-Prozesse aufgenommen, um anschließend mit dem Softwareanbieter, der Datenlotsen Informationssysteme GmbH, Ziel-Prozesse zu entwickeln. Mit Einführung der Software muss dann festgestellt werden, dass das eingekaufte Produkt die Prozesse nicht umfassend abbilden kann, so dass sich Schwierigkeiten bei der Akzeptanz der Prozesse in den Fakultäten entwickeln und Change Request erforderlich werden. Zwar kann die Aufbauorganisation erfolgreich etabliert werden, aber für die Ablauforganisation ergeben sich zu bewältigende Herausforderungen durch ständig aufkommende Änderungswünsche. An der UL bedeutet dies, dass es im Sinne der Homogenisierung einen Standardprozess gibt, welcher optionale Prozessschritte oder Kommentare enthält, um den individuellen Anforderungen der Fakultäten Rechnung tragen zu können. Dennoch reicht auch dies nicht aus, um nur einen Prozess abbilden zu können, wodurch es einzelne Prozessvarianten der Fakultäten gibt. Der Fokus liegt dabei immer auf den die Aufbau- und Ablauforganisation betreffenden Prozessabweichungen, welche sich nicht durch Konfigurationsentscheidungen beheben lassen [16]. An der UL sind über 100 Prozessmodelle entstanden, die es in einem nächsten Schritt einzuordnen gilt. Derzeit wird das Bewertungsmodell erarbeitet, welches Transparenz über die Standardisierung geben und den Nutzeneffekt der individuellen Ausprägungen aufgreifen soll. Nicht im Fokus der Forschungsarbeit steht die automatisierte Zusammenführung unterschiedlicher Prozessmodelle. 4 Fazit und Ausblick Ausgehend von zahlreichen Implementierungsprojekten, die derzeit an Hochschulen starten, ist die Transparenz über die Abbildung der Standardisierung bei größtmöglicher Individualisierung eine Lücke, die mit dieser Forschungsarbeit geschlossen werden soll. Aufgrund der Hochschulstruktur und -kultur existieren hochschulindividuelle Abweichungen, welche die Etablierung von Standardlösungen erschwert und aktuell auch in den Zentren für Kommunikation und Informationsverarbeitung e.v. (ZKI), speziell im Arbeitskreis Campus Management, diskutiert werden. Die unterschiedliche Modellierung der Prozesse in einzelnen Hochschulen ermöglicht keinen übergreifenden Vergleich, weshalb das in diesem Forschungsvorhaben zu entwickelnde Bewertungsmodell unabhängig der Modellierungsnotation einen Vorschlag zur Bestimmung des Standardisierungsgrad in den einzelnen Prozessen liefern soll. Zusätzlich wird ein Vorgehensmodell konzipiert, um die Weiterentwicklung der Prozesse hinsichtlich ihres Standardisierungs- und Individualisierungsgrades sicherzustellen. 8

10 Literaturverzeichnis [1] E. Hartmann, Hochschulmanagement: Informationssysteme für die Hochschulorganisation, Berlin: Walter de Gruyter, [2] H. Mintzberg, The structuring of organizations: A synthesis of the research, Prentice-Hall, Englewood Cliffs, New Jersey, [3] U. Langenbeck, J. Suchanek und B. Hölscher, Change Management an Hochschulen: Zu den Potentialen des Coaching einer Expertenorganisation, In: B. Hölscher und J. Suchanek, Hrsg., Wissenschaft und Hochschulbildung im Kontext von Wirtschaft und Medien, Wiesbaden: VS Verlag für Sozialwissenschaften, 2011, S [4] B. M. Kehm, Hochschulen als besondere und unvollständige Organisation? - Neue Theorien zur 'Organisation Hochschule', In: U. Wilkesmann und C. Schmid, Hrsg., Hochschule als Organisation, Wiesbaden: Springer VS, 2012, S [5] P. Altvater, M. Hamschmidt und F. Stratmann, Prozessorientierung in Hochschulen - mehr als Tools und Referenzmodelle, HIS, Hannover, [6] K. Weick, Educational Organizations as Loosely Coupled Systems, Administrative Science Quarterly, Vol. 21, No. 1, 1976, S [7] M. Fuchs, Change Management an Hochschulen: Die strategische Integration von Bildungsinnovationen, Hamburg: Kovač, [8] U. Teichler, Die Internationalisierung der Hochschulen: Neue Herausforderungen und Strategien, Frankfurt am Main: Campus, [9] K. Sonntag, R. Stegmaier und A. Michel, Change Management an Hochschulen: Konzepte, Tools und Erfahrungen bei der Umsetzung, In: R. Fisch, A. Müller und D. Beck, Hrsg., Veränderungen in Organisationen, Wiesbaden: VS Verlag für Sozialwissenschaften, 2008, S [10] L. Weigel und B. Saggau, Campus-Management zwischen Hochschulautonomie und Bologna-Reform: Ergebnisse der Ernst & Young Campus-Management-Studie, Hamburg, [11] F. Klostermeier, Hochschule und Managementmethoden: Prozessoptimierung im Zeichen von New Public Management, In: B. Hölscher und J. Suchanek, Hrsg., Wissenschaft und Hochschulbildung im Kontext von Wirtschaft und Medien, Wiesbaden: VS Verlag, 2011, S [12] R. Alt und G. Auth, Campus-Management-System, Wirtschaftsinformatik, Vol. 52, No. 3, 2010, S [13] H.-U. Küpper und E. Sinz, Gestaltungskonzepte für Hochschulen: Effizienz, Effektivität, Evolution, Stuttgart: Schäffer-Poeschel, [14] J. Becker, Was ist Geschäftsprozessmanagement und was bedeutet prozessorientierte Hochschule, In: A. Degkwitz und F. Klapper, Hrsg., Prozessorientierte Hochschule, Bad Honnef: Bock + Herchen Verlag, 2011, S [15] F. Klapper, Geschäftsprozessmanagement unter dem Fokus des IT-Managements, In: A. Degkwitz und F. Klapper, Hrsg., Prozessorientierte Hochschule, Bad Honnef: Bock + Herchen Verlag, 2011, S [16] J. Schreiter und R. Alt, Modellierungswerkzeuge zur Abbildung der Standardisierung und Individualisierung bei Hochschulprozessen, Informatik 2013, 43. Jahrestagung der Gesellschaft für Informatik e.v. (GI), Informatik angepasst an Mensch, Organisation und Umwelt, 2013, S [17] J. Schreiter, R. Alt und G. Auth, Business Engineering bei der Einführung von Campus-Management- Systemen Herausforderungen und Potenziale, In: U. Goltz und H.-D. Ehrich, Hrsg., Informatik 2012: Was bewegt uns in der/die Zukunft?, Bonn: Ges. für Informatik, 2012, S [18] H. Österle, J. Becker, U. Frank, T. Hess, D. Karagiannis, H. Krcmar et al., Memorandum zur gestaltungsorientierten Wirtschaftsinformatik, In: H. Österle, R. Winter und W. Brenner, Hrsg., Gestaltungsorientierte Wirtschaftsinformatik: Ein Plädoyer für Rigor und Relevanz, St. Gallen: Infowerk, 2010, S [19] A. Hevner, S. March, J. Park and S. Ram, Design science in information systems research, Journal MIS Quarterly, Vol. 28, No. 1, 2004, S

11 [20] D. E. Avison, F. Lau, M. D. Myers and P. A. Nielsen, Action research, Commun. ACM, Vol. 42, No. 1, 1999, S doi: / [21] J. Becker, Prozess der gestaltungsorientierten Wirtschaftsinformatik, In: H. Österle, R. Winter und W. Brenner, Hrsg., Gestaltungsorientierte Wirtschaftsinformatik: Ein Plädoyer für Rigor und Relevanz, St. Gallen: Infowerk, 2010, S [22] S. Fließ und S. Möller, Standardisierung und Individualisierung von Dienstleistungen, Fernuniversität Hagen, Hagen, [23] K.-I. Voigt, J. Weber, A. Hennig, W. Schneider, D. Markgraf and U. Kamps, Standardisierung, [24] J. Becker, O. Richter und T. El-Hawari, Vertriebsinformationssysteme zwischen Standardisierung und Flexibilisierung - Referenzmodelle für die Prozesse im Vertrieb, In: J. Becker, R. Knackstedt, O. Müller und A. Winkelmann, Hrsg., Vertriebsinformationssysteme: Standardisierung, Individualisierung, Hybridisierung und Internetisierung, Berlin, Heidelberg: Springer, 2013, S [25] M. Schäfermeyer, C. Rosenkranz und R. Holten, Der Einfluss der Komplexität auf die Standardisierung von Geschäftsprozessen, Wirtschaftsinf, Vol. 54, No. 5, 2012, S [26] E. Best und M. Weth, Geschäftsprozesse optimieren: Der Praxisleitfaden für erfolgreiche Reorganisation, 3., überarb. u. erw, Gabler, Wiesbaden, [27] R. Reichwald, F. Piller und C. Ihl, Interaktive Wertschöpfung: Open Innovation, Individualisierung und neue Formen der Arbeitsteilung, 2. vollständig überarbeitete und erweiterte Auflage, Gabler Verlag / GWV Fachverlage GmbH, Wiesbaden, [28] F. T. Piller, Mass Customization: Ein wettbewerbsstrategisches Konzept im Informationszeitalter, 4., überarb. und erw. Aufl, Gabler Edition Wissenschaft, Dt. Univ.-Verl., Wiesbaden, [29] G. Schmitz und M. Dietz, Individualisierung im stationären Einzelhandel: Möglichkeiten, kundenseitige Bewertung und Ansatzpunkte technologischer Unterstützung, In: J. Becker, R. Knackstedt, O. Müller und A. Winkelmann, Hrsg., Vertriebsinformationssysteme: Standardisierung, Individualisierung, Hybridisierung und Internetisierung, Berlin, Heidelberg: Springer, 2013, S [30] A. Gublins, Kommentar und Nachfragen aus Sicht der Studierendenschaft, Hochschule entwickeln, Qualität managen: Studierende als (Mittel)punkt: Die Rolle der Studierenden im Prozess der Qualitätssicherung und -entwicklung, S [31] H. Stachowiak, Allgemeine Modelltheorie, Springer, Wien, New York, [32] L. Baacke, Verwaltungsmodellierung: Entwicklung und Evaluation einer Methode zur verteilten Modellierung und integrierten Analyse von Geschäftswissen in der öffentlichen Verwaltung, 1. Aufl, Göttingen: Sierke, [33] J. Becker, L. Algermissen und T. Falk, Prozessorientierte Verwaltungsmodernisierung: Prozessmanagement im Zeitalter von E-Government und New Public Management, 2nd Edition, Heidelberg: Springer, [34] S. Leist und W. Lichtenegger, Integration automatisch generierter und manuell konstruierter Prozessmodelle, In: G. Engels, Hrsg., Modellierung 2010, Bonn: GI, 2010, S [35] P. Fettke und P. Loos, Reference modeling for business systems analysis, Idea Group Pub., Hershey, PA, [36] O. Figgener, Beitrag zur Prozessstandardisierung in der Intralogistik, Logistik für die Praxis, Dortmund: Verl. Praxiswissen, [37] F. Kohlmann, Geschäftsorientierte Referenz-Servicearchitektur für Banken, Berlin: Logos, [38] G. Drews und N. Hillebrand, Lexikon der Projektmanagement-Methoden, Vol.2, GPM Projektmanagement by Haufe, Freiburg/ Berlin/ München: Haufe,

12 Modelling and Managing Alumni Loyalty Lilia Iskhakova Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik Business Intelligence Researce Technische Universität Dresden Helmholtzstraße 10 D Dresden Abstract: The currently limited financial support from the government and increasingly competitive environment force universities to create their own strong fundraising systems, to gain an excellent reputation, to improve the quality of education and to implement successful technology transfer. Numerous examples show that a large percentage of US and UK University budgets come not from tuition payments or state funding but from the philanthropic sector, especially from alumni. Therefore, a possible solution of the above problems could be the implementation of an effective alumni management program. In order to improve coordination between higher education institutions and their alumni, authors propose a new model called integrative model of intention to alumni loyalty (the IAL model), which draws from a range of approaches (e.g. educational services, education, management etc.), corresponding to the partial models and integrating them with the Relationship Quality-Based Student Loyalty (RQSL) model into a single framework. The IAL model includes various pathways; each of them consists of key factors directly or indirectly influencing alumni loyalty. The validity of the IAL model was tested in German and Russian contexts. The results of the structural equation modelling procedure clearly demonstrate that a close relationship exists between benefits, offered by the alumni association, and the degree of loyalty, displayed by alumni towards their educational institution. A second strong determinant of loyalty is a predisposition to charity. Dimensions of the perceived quality of services have indirect, but also highly significant effect on the target variable. This is true for students from both German and Russian universities. Among other things, the study shows that there are cultural differences in how key factors affect alumni loyalty. In addition, there are clear differences between the results obtained from different courses of study. Suggestions for the work of alumni associations are derived from the findings. Keywords: alumni loyalty, structural equation modelling 1 Introduction With the decrease in state funding, public universities can no longer survive solely on the support of the government [1, 2, 3]. In addition, competition among education institutions, socalled war for talent, and globalization are steadily increasing, requiring greater responsiveness to student needs [3, 4, 5, 6]. As a result, universities were forced to find new ways for generating income and to obtain necessary stuff and cooperation. Therefore, higher educational organizations started beginning to take their graduates seriously. Since alumni attained wealth and eminence, they became a more powerful force in the life of their alma maters. As a result, administrators of universities turned to them for new means of support in order to improve prestige, reputation, quality of education, minimize financial problems, and etc. [1, 3, 7, 8]. Consequently, the scientific interest towards controlling the correlation between university and alumni continues to grow in geometrical progression, and is becoming world-known. An obvious reason for lifetime attention to alumni is the hope of future donations [1, 3]. However, other services performed by alumni can be equally important to universities. For example, alumni could assist in capital campaigns, talk to prospective customers (e.g. students and parents), provide cooperative education and employment opportunities for students and 11

13 graduates, volunteer at events organized by university [7, 8]. In addition, they may be a partner in the technology transfer and improve institutional quality and effectiveness according to market needs by sharing their experience in form of lectures and consultation [10, 11]. When taken together, the multiplicity of alumni support roles is crucial in the competitive marketplace of higher education. However, for lending this solid support, alumni have to be loyal to their alma mater [7, 8], which brings up the important questions: Why alumni contribute to their alma mater? What key success factors impact alumni loyalty? To answer these questions, over the past two decades, researchers have been testing a wide array of variables to identify the most important factors predicting alumni philanthropic contributions [e.g. 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, and 17]. The reviewed literature demonstrates the complex and diverse set of factors that comprise the predictors of alumni loyalty. Most of the detected parameters are confirmed by some studies and refuted by others. A review of relevant literature shows that key factors that influence alumni loyalty differ depending on the course of study [7, 8, 9]. In this research author aims to find out whether the crucial factors affecting alumni loyalty are really different for former students attending different course of study in the same university. The literature also acknowledges that important cultural dimensions may predict the likelihood of alumni contribution [18, 19]. Specifically, some societies may promote individualistic values whereas others may emphasize collective values values which most clearly align with civic behaviors. How an individual is socialized influences how one views his or her role in contributing to society [18]. Therefore, this article also will show whether there are crossnational differences in term of obtaining key factors which significantly influence alumni loyalty. For this purpose leading Russian and German universities will be selected due to significant cultural distinctions [17]. In addition, the comprehensive analysis of econometrical models (so-called partial models ), which form the kernel theory of alumni-university relationship [e.g. 12, 14, 15, and 16], displays restrictions of their direct application in European countries and Russia. Here are some concrete deficiencies of these prior alumni models with the view of investigating alumni loyalty behaviour: diverse understanding of alumni loyalty [e.g. 7, 12, 14, 15, and 16]; different mentality and national peculiarity in comparison with the US; taking into account only factors in the frame of the particular scientific discipline; and difference in university funding in Russia and Germany vis-a-vis in the US, and etc. [17]. Despite of existing numerous published studies of predictors of alumni support there is no generally accepted model of alumni loyalty. However, such a model seems to be crucial in terms of developing an alumni loyalty theory and investigating the alumni-university relationship [20]. In order to succeed despite these difficulties and to improve coordination between higher education institutions and their alumni, Iskhakova, Hilbert and Hoffmann (2014) [17] propose a new model called integrative model of intention to alumni loyalty (the IAL model), which was drawen from a range of different approaches (e.g. educational services, education, management etc.) and integrates partial models [e.g. 12, 14, 15, and 16] into a single framework. In order to prove the proposed universal structure of this model, the author will continue to test the validation of the IAL model in different contexts. The relevance of the research problems is related to necessity to identify whether university administration should take into account major of study and cultural difference while implementing the alumni loyalty program in order to increase alumni loyalty rates and obtain relevant alumni support. In addition, to successfully develop alumni management, better understand needs of their alumni, and, as a consequence, enhance alumni desirable contributions, high education organizations need to have a special model with universal structure. For this purpose, the author will continue testing the previously developed IAL 12

14 model by surveying German and Russian Master Students attending courses in the field of computes science. Based on obtained key success factors the university administrator could perform certain actions to manage the successful interaction with alumni and get from them necessary financial as well as volunteer assistance. The rest of the paper is organized as follows: Section 2 reviews the literature, Section 3 contains methodology, Section 4 presents the results and evaluation, and Section 5 concludes. 2 Literature review A review of relevant literature demonstrates that course of study significantly influence on alumni motivation to support alma maters via donation, service and advocacy [e.g. 7, 8, 9]. Specifically, graduates who majored in business and management, engineering, history, mathematics, and the social sciences are more likely to make a contribution than those who majored in the humanities. On the other hand, alumni with degrees in the fine arts gave significantly less than humanities majors [9, 13]. Not surprisingly, that alumni working in the banking and financial services industry are among the most likely to give financial support towards their universities as are those working in the computers/technology, government/ public policy and non-profit sectors [9]. An example of research that brightly illustrates this hypothesis is the work of Hennig-Thurau et al. (2001), which proposed the Relationship quality-based student loyalty (RQSL-model) [7]. To obtain dada for validating the RQSL model, a questionnaire was mailed to 5,994 alumni. About 1,162 responses were obtained. The survey covered former students from six German universities. As well as covering different universities, the sample also covered students from different courses such as students of business and low; students of engineering and students of educational studies. Hennig-Thurau, Langer and Hansen (2001) assert that student loyalty is determined directly by three complex constructs: students perception of the quality of the teaching activities (or service quality), students trust in the institution s personnel, and students commitment to the institution. However, the results of this appropriate structural equation model demonstrate that the importance of the various aspects of service quality depends on major. Thus, the study shows that for educational student, student care and teaching on offer (i.e., the quality of teaching at the university as perceived by students the motivation and competence of professors and the variety, structure, and relevance of lectures, etc.) proved to be the most relevant quality dimensions when it comes to improving student loyalty. In contrast, examinations and administrative services were of special importance to engineering students. For business and law students, the competence of the academic staff was found to be crucial to student loyalty [7, p.340]. The key difference concerns the path between trust and student loyalty. There is a strong and significant relationship between trust and student loyalty in the case of students of educational studies, but trust has no significant impact on loyalty for business and engineering students. Another research, presented by Hoffmann and Mueller (2008) [8], examines students from the faculty of Economics of the leading German University. The study empirically reveals that even within one faculty, key factors influencing alumni loyalty differ, depending on specialties. Thus, the obtained results show that, the commitment to study course is a crucial factor only for students from specialty business administration in comparison with students from another economic specialties (such as political economy, business computer science, industrial engineering, and economics pedagogy ), for which another construct emotional commitment plays major role in willingness to provide alumni material and non-material support towards their universities. 13

15 According to the presented scientific investigations (e.g. Hennig-Thurau et. al, Hoffmann&Muellter, 2008) this makes a good case for the development of course-specific loyalty programs. However, as the samples include mostly German universities, there needs to be more research of this kind in other regions in order to test the validity of the reported results for other countries, for example, Russia. Moreover, since the sample comprised only economics students, engineering and education students, students from another major, such as computer science should be examined. Since the previous researches demonstrate that even students from different specialties within one faculty have different motivations to make alumni contributions, the following hypotheses was derived: course of study has a strong impact on crucial factors that influence on alumni loyalty behaviour [7, 8]. By this research the author would like to extend the previous effort by surveying German and Russian Master Students from the course of computer science. Moreover, despite the growing interest in alumni university relationship, a review of the relevant literature reveals that there is no generally accepted let alone empirically confirmed conceptual model of alumni loyalty. However, such a model can be seen as crucial to the development of theory-based, consistent strategies aimed at improving the connections with alumni and, as a consequence, establishing university s profitability and competitiveness. This study attempts to prove the validity of the previously developed by author integrative model (IAL model) within a university s alumni loyalty context [17]. The IAL-model takes into consideration services and relationship marketing, education, management, microeconomics, and charitable giving approaches. As a result, the IAL-model combines the services quality framework of Lehtinen and Lehtinen (1991) [21] with the main elements of Tinto s model [12], Relationship Quality model [15], the Discretionary collaborative behaviour model [16], the Rational Model [22] and the Philanthropic Effects Model [14]. IAL-model includes the following factors: benefits of alumni association (BAA); predisposition to charity (PC); commitment to the study course (CSS); emotional commitment (EC); academic integration (AI); social integration (SI); physical quality (PQ); interactive quality (IQ); corporative quality (CQ) and intention to alumni loyalty (IAL) [17]. The IAL construct describes the intention to alumni loyalty to a university that expresses a desire to implement a volunteer and/or financial assistance to the alma mater, desire to keep in touch with the university, interest in obtaining university news, and a willingness to be a member of Alumni Association [17]. The study of this construct is particularly important for Russian and European universities, where the interaction with alumni, compared with the US is a new area of research. Alumni association (AA) is just beginning to enter the structure of universities. The work concerning the management of the interaction with the alumni in these countries has not been yet regulated and alumni make a decision about joining the AA after graduation - in contrast to the American students, who become the members of AA during the studies [7, 8].. The full explanation of theoretical background, structure and design of the IAL model is presented in Iskhakova et.al. (2014) [17]. In the frame of the IAL-model the following hypotheses have to be empirically proved: H1: The more useful the students evaluate the Benefits of Alumni Association, the stronger the Intention to Alumni Loyalty. H2: Predisposition to Charity has a positive influence on the Intention to Alumni Loyalty H3a: Commitment to the study course has a positive impact on Intention to Alumni Loyalty. H3b: The greater the level of «Emotional commitment» a person feels toward the university, the greater the Intention to Alumni Loyalty. H4: The students Academic Integration into the academic system of a university has a positive impact on Commitment to the study course. 14

16 H5: The students Social Integration into the social system of university has a positive impact on Emotional commitment. H6a, b: The students Academic Integration (a), Social Integration (b), into the academic and social system of a university each has a positive impact on Intention to Alumni Loyalty. H7a, b, c: The Physical Quality (a), Interactive Quality (b) and Corporative Quality (c) have a significant positive impact on Commitment to the study course. H8a, b, c: The Physical Quality (a), Interactive Quality (b) and Corporative Quality (c) have a significant positive impact on Emotional Commitment. 3 Methodology In order to obtain data for the IAL model validation, a total of 466 surveys were mailed to both groups (to 308 German Master Students and 564 Russian Masters, attending course in the field of computer science). The questionnaires were distributed and returned through the campus network by using LimeSurvey. Thirty-two students have frequently chosen the answer I do not know and therefore were excluded from our survey. There were 79 usable responses (26% response rate) from German student and 229 (41% response rate) from Russian students. The obtained sample matched sufficiently the student population in the analysed field of studies. The main age of German students was 28 years; 74 percent of the participants were male and 26 percent were female. The Russian students were 26 years on average with 63 percent being male and 37 percent being female. Due to formative constructs included ( physical quality, interactive quality, corporative quality, and benefits of alumni association ), low simple size and model structural complexity, the PLS structural equation modelling approach was applied using the software SmartPLS [e.g. 23, 24, 25]. To measure all latent variables included into the model, this study used the scales developed in [17]. Each construct was covered by a set of multiple items in the questionnaire. The remained items are listed in the Appendix A. Respondent indicated agreement with the statements on a seven-point Likert type scale ( 1 = strongly disagree to 7 = strongly agree or 1 = absolutely unsatisfied to 7 = absolutely satisfied ). However, for the construct of Benefits of alumni-association items were scored on a 5- point rating scale from 1 = not at all to 5 = regularly. Basic steps of the research process are presented on the Fig.1. In the frame of this process in this article the previously developed IAL-model will be used [17]. In order to continue to prove the universal structure of the proposed model, empirical testing will be performed, by conducting the questionnaire among German and Russian students from computer science major. Having carried out the statistical data analysis, the author will be able to reveal which hypotheses were proved and which have to be rejected and thus identify the key success factors for the specific major. After that the author will make comparison between economical students (results of this survey are presented in [17]) and masters from the computer science major. Based on this obtained information author may give some recommendation to administrators of University, the person responsible for improvement of alumni-university relationship. 15

17 Students from Economic major (Iskhakova et.al.2014) Survey conducting INTEGRATIVE ALUMNI LOYALTY MODEL IAL (Iskhakova et.al., 2014) Literature review (theoretical background of alumni loyalty research) Students from Computer science Administrators of University Comparison obtained results Survey data array Statistical data analysis SmartPLS Author Figure 1: Basic steps of the Research Process IAL-Model design (theoretical structure and hypothesis development) Survey development Model evaluation according to quality criteria Receiving Key factor that influence alumni loyalty Formulation of recommendations for the University 4 Model Evaluation and Results Elements of the model structure have to be separately evaluated regarding certain quality criteria for reflective and formative measurement models and for the structure model. Before the hypotheses could be investigated, each reflective measured construct was assessed for reliability and validity. First, the loadings of all the PLS analysis s reflective indicators were examined to assess the indicator reliability, whereby each indicator s outer loading should be higher than In the IAL model, the item loadings were ranged between 0.55 and 0.95 (Appendix A). Therefore, items with loadings lower than 0.7 were eliminated from the reflective scales. Second, the internal consistency metrics was used in order to check how well the reflective constructs are measured by their assigned indicators. For our data, measures of a reflective construct s reliability, such as composite reliability (p) and Cronbach s alpha (α) were higher than 0.60 [26], that above the suggested threshold value. Third, the value of the average variance extracted (AVE) for each reflective measured construct in our model exceeded the required level That indicates a sufficient degree of convergent validity, meaning that the latent variable explains more than half of its indicators variance. Forth, besides considering the indicator and construct reliability as well as convergent validity, a thorough validation procedure also requires the evaluation of a measurement model s discriminant validity. According to Fornell and Larcker (1981, p. 46) [27], discriminant validity is proven if the AVE of each latent construct is larger than the construct s highest squared correlation with any other latent construct (Fornell Larcker criterion). Since, Fornell Larcker criterion (F-L) was fulfilled for each constructs of the reflective measurement models in the IAL model, the discriminant validity was satisfied. After having checked for discriminant validity, the reflective measurement model s validation process has been completed (Table 1). The next step is to evaluate formative measurement models. However, traditional statistical evaluation criteria for reflective scales cannot be directly transferred to formative indices. Nevertheless, PLS SEM also offers some statistical criteria for assessing formative measurement models quality. The bootstrapping procedure allows to estimate significant of the formative indicators. The indicators weights and their bootstrap t statistics are presented in the Appendix A. Since t-value is higher 1.65 that above the suggested threshold value [24], there is empirical support to keep all the indicators. Furthermore, the maximum variance inflation factor (VIF) came to 1.75, which is far below the common cut-off threshold of ten [25]. The average VIF of 1.49 across all items also indicates that with respect to the ten indicators, multicollinearity does not seem to pose a problem [28]. 16

18 German sample Russian sample Comp.Relp (p) Cron.Alp (α) AVE F-L Comp.Rel. (p) Cron.Alp (α) AVE F-L AI Yes Yes CSC Yes Yes EC Yes Yes IAL Yes Yes PC Yes Yes SI Yes Yes Table 1: Reliability and Discriminant Validity The structural model covers the relationships among hypothetical constructs. The logical metric for judging the structural (or inner) model is the endogenous variables determination coefficient (R 2 ). The determination coefficient (R 2 ) reflects the level or share of the latent construct s explained variance and therefore measures the regression function s goodness of fit against the empirically obtained manifest items. According to Backhaus et al. (2003) [29], no generalizable statement can be made about acceptable threshold values of R2. Whether this determination coefficient is deemed acceptable or not rather depends on the individual study. Thus, R² results of 0.20 are considered high in disciplines such as consumer behaviour [25]. Since we could consider alumni as costumers towards their alma maters, the threshold of 0.20 for R² was taken in our research. In order to show whether an independent latent variable has a substantial influence on the dependent latent variable, Cohen (1988, p ) [30] developed the so-called effect size f 2. Values for f 2 of 0.02, 0.15, or 0.35 indicate the latent exogenous variable s weak, moderate or substantial influence on the particular latent endogenous variable [30, p. 413; 31, p. 316). Table 2 and Table 3 illustrate that all exogenous constructs significantly contribute to an endogenous latent variables. R 2 Q 2 Effect size (f 2 ) AI BAA CSC EC PQ IQ CQ PC SI CSC EC IAL Table 2: Assessment of structural model (German university) R 2 Q 2 Effect size (f 2 ) AI BAA CSC EC PQ IQ CQ PC SI CSC EC IAL Table 3: Assessment of structural model (Russian university) The goodness of the path coefficients estimated in PLS can be tested by means of asymptotic t-statistics, which are also obtained by resampling methods [32, p. 20]. Therefore, in a second step, the relationship between latent constructs has to be assessed for its significance by means of bootstrapping using 5,000 subsamples and a number of cases corresponding to the group-specific sample sizes (79 for German sample and 229 for Russian). The obtain data show that in both sample level of benefits from alumni association (German University: path coefficient (β) BAA IAL = 0.32, t BAA IAL = 3.194; Russian University: β BAA IAL = 0.12, t BAA IAL = 2.428); predisposition to charity (German University: β PC IAL = 0.16, t PC IAL = 1.998; Russian University: β PC IAL = 0.27, t PC IAL = 5.295); emotional commitment (German University: β EC IAL = 0.31, t EC IAL = 2.150; Russian University: β EC IAL = 0.22, t EC IAL = 2.955); social integration (German University: β SI IAL = 0.46, t SI IAL = 4.749; Russian University: β SI IAL = 0.16, t SI IAL = 2.571) has a strong direct impact on loyalty. Therefore, Hypothesis 1, Hypothesis 2, Hypothesis 3b and Hypothesis 6b are supported for both Universities. 17

19 The commitment to the study course (German University: β CSC IAL = 0.09, t CSC IAL = 1.031; Russian University: β CSC IAL = 0.03, t CSC IAL = 0.399) does not have influence in both cases. As a result, Hypothesis 3a has to be rejected. Since academic integration positively and significantly impacts alumni loyalty only in Russian sample, Hypothesis 6a is supported only for Russian University (German University: β AI IAL = 0.06, t AI IAL = 0.416; Russian University: β AI IAL = 0.28, t AI IAL = 4.988). Regarding the second-order factors, academic integration does not significantly influence commitment course of study in both samples (German sample: β AI CSC = 0.05, t AI CSC = 0.424; Russian one: β AI CSC = 0.03, t AI CSC = 0.489). In addition, social integration does not have a strong effect on emotional commitment in both Universities (German sample: β SI EC = 0.06, t SI EC = 0.902; Russian one: β SI EC = 0.06, t SI EC = 1.051). Consequently, Hypothesis H4 and Hypothesis H5 have to be also refused. Other construct such as physical quality and corporative quality have a positive impact on commitment to the study course for both Universities (German University: β PQ CSC = 0.57, t PQ CSC = 3.781; β CQ CSC = 0.17, t CQ CSC = 1.692; Russian University: β PQ CSC = 0.27, t PQ CSC = 3.134; β CQ CSC = 0.34, t CQ CSC = 4.240). The physical quality and corporative quality have a powerful and positive influence on emotional commitment also in both cases (German University: β PQ EC = 0.34, t PQ EC = 3.098; β CQ EC = 0.48, t CQ EC = 4.769; Russian University: β PQ EC = 0.28, t PQ EC = 4.160; β CQ EC = 0.30, t CQ EC = 4.013). Therefore, we could provide solid support for Hypothesis 7a, 7c and Hypothesis 8a, 8c. The interactive quality has no significant influence on commitment to the study course in both cases (German University: β IQ CSC = 0.02, t IQ CSC = 0.499; Russian University: β IQ CSC = 0.03, t IQ CSC = 0.457); which forces us to reject Hypothesis 7b. The interactive quality has positive and powerful influence on emotional commitment only in case of Russian University (German University: β PQ EC = 0.10, t PQ EC = 1.247; Russian University: β PQ EC = 0.16, t PQ EC = 2.244). Therefore, Hypothesis 8b was proved only for Russian University. In order to find out whether key factors that influence alumni loyalty depend on the course of study, the author performs the total 8 Hypotheses per model for four samples (Table 4). H German University Russian University Computer science major Economic Computer science major Economic major major Path. сoeff.(β) t-value H H Path.сoeff.(β) t-value H H H H H3a H3b H H H6a H6b H7a H7b H7c H8a H8b H8c Note. Those hypotheses, either supported or rejected in both Universities, are shown in bold style. Non-significant values are printed in italics and in red. Table 4: Hypotheses overview 18

20 5 Conclusion The results of the structural equation modelling procedure clearly demonstrate that universities could make their alumni more loyal towards alma maters by the following three pathways: First, increasing the usefulness of alumni association (AA) for students and alumni; Second, Enhancing the effectiveness of customer service in the university, and Third, philanthropic-based strategy. Enhancing the usefulness of AA. An alumni association should focus its efforts on going beyond its association with the post-college experience, and bring in useful services for current students during their time at the university. For instance, AA could include services such as conversations with successful alumni (lectures, consultation, on-line podcasts), assistance with finding internships, assistance with career advice, access to databases of alumni s educational experience, their place of work, career position, etc. For German and Russian Universities both it had been noted that personal contact and consultation with successful alumni enhance, among other things, satisfaction with the quality of education, and, thus, increase the intention to alumni loyalty. This could be related to the fact that so called top alumni are the best representation of alumni-university connection and professional success. Enhancing the effectiveness of services quality in the university. The research showed that for Russian University the critical factors are commitment to the study course for students who study economics and emotional commitment for students who study computer science. For German University only emotional commitment has influence on intention to alumni loyalty in both samples. Because of this, professional work with alumni should revolve around service quality, composed of physical quality, interactive quality and corporative quality in the developed model. However, an institution that wants to develop such a quality-based strategy to increase its alumni loyalty rate also needs to know which aspects of this service quality are most important. Author therefore performed additional structural equation modelling, where she directly linked different aspects of a university s service quality (exogenous latent variables in the model) to the level of student loyalty (endogenous latent variable in the model). The results of these analyses are given in Table 5. German University Computer science major Economic major Computer science major Economic major β t-value β t-value β t-value β t-value Physical quality * * * Interactive quality 0.22* * Corporative quality * Note. Non-significant values are printed in italics Table 5: Aspects of Service Quality and their Influence on Alumni Loyalty The results demonstrates that even if the service quality plays an important role for students on all forth samples, there are still major differences between these student groups in terms of the key components of this service quality. For economic students from both German and Russian Universities physical quality is the most relevant quality dimensions when it comes to improve alumni loyalty. In contrast, interactive quality is of special importance to German students from computer science major. The corporative quality was found to be crucial to alumni loyalty for Russian students from computer science major. Based on the obtained results, the author suggests the following actions: Physical quality. Students are in a position where they have to create their curriculum almost entirely by themselves due to a transition to the Bologna Process. One of 19 Russian University

21 unresolved problem is that the curriculum of both departments (examined both German and Russian universities), where the study has been conducted, does not specify a mandatory study abroad experience as oppose to many UK universities. Thus, the students, that would like to participate in the study abroad program, are facing a number of problems in particular, they need to coordinate academic plans between their home institution and the university they are visiting, or to substitute one field of study to another. Often students are challenged with double workload: taking exams in both countries due to the difficulty of matching disciplines between those universities. The author suggests that ensuring flexibility in the academic plan regulation would increase students mobility and lead to higher satisfaction with quality of department service, and, correspondingly, increase alumni support towards university. Interactive quality. Correctness of exams is expressed by a correlation between material given during the course of study, and material which is used for writing the exam, thus, comparability analysis is the key to solve the problem. Corporative quality. Much harder is to solve a problem of the application of gained knowledge in the work activity. Because of increasing competiveness on the education market, globalization, and, specifically, the change to the Bologna Process, it is necessary to inform current students about the benefits of education provided by the university for building a successful career (for example, the demand for particular major, chances to achieve managerial position etc). Presentations by successful alumni could be a solid argument in the application of gained knowledge in the work activity. Philanthropic -based strategy. The philanthropic variable is also a key determinant of intention to alumni loyalty for all forth samples. This finding indicates that loyalty may be driven by a donor s philanthropic history. Therefore, universities should take this fact into consideration in building its alumni management program. In addition, the research shows that for all Russian Students (for both samples) as well as for German Students from computer science course, integration is crucial to alumni loyalty. Therefore, the following strategy was discovered: Enhancing the integration of students into the university life Research showed that university administration (and faculty chairs) should support students in their integration into college life and into developing a sense of community. It has been shown that in German University individual conversations with Professors have the greatest effect on student s integration into university life, and thus enhance intention to alumni loyalty. In Russian University the most significant effect was in conducting university gatherings and cultural event, during which, faculty and alumni would speak about AA and encourage current students to take part in the events. The results of this study confirm Hoftshede s theory, which describe set of factors, defining the cultural characteristics of various nations [33]. Specifically, the results speak to a certain quality of Russian culture inclination towards collective thinking, which is characterized by setting collective goals, thinking of oneself as we, maintaining of relationships and cultural norms, as compared to German culture inclination towards individualism (personal goals), thinking of oneself as I, prediction of personal interests, relationships between individuals, without the need to act together. This research reaffirmed the universal structure of the IAL model by validating it in different contexts. The study demonstrates that undergraduate major is strong predictor of alumni loyalty behaviour. Therefore, university administration should take into account this fact in implementing alumni management program. In addition, the research shows 20

22 that there are cross-national differences in term of obtaining key factors which significantly influence intention to the alumni loyalty. As the sample includes only two countries, there needs to be more research in order to test the validity of the IAL model in other countries, for example, in the United States. Moreover, some factors were not thoroughly studied such as fame degree of ACC during study, advantages provided to AA graduates, attachment to family, work and non-university organizations and others. It was experimentally proven, that students who knows during their education in the university about AA and its organization, will more likely to apply to it than who knew about AA after their graduation. While this study uses comprehensive data from only two public universities therefore the results may not be generalizable across all institutions especially across private higher schools. Therefore, the author cautions that future research is needed before these results can be extended beyond German and Russian public universities. References [1] R. H. Glover and M.V. Krotseng, Implementation of a Decision Support System for Institutional Advancement, Journal of Computing in Higher Education, Vol.3, No. 2, 1992, pp [2] D. E. Heller, State Support of Higher Education: Past, Present, and Future, Privatization and public universities, Bloomington, Indiana University Press, 2006, pp [3] D. J. Weerts and J. M. Ronca, Characteristics of Alumni Donors Who Volunteer at their Alma Mater, Research in Higher Education, Vol.49, 2008, pp [4] A. F. Cabrera, D. J. Weerts and J. B. Zulick, Making an Impact with Alumni Survey, In: D. J. Weerts, J. Vidal,Hrsg.,Enhancing Alumni Research European and American Perspectives. New Direction for Institutional Research, Vol.126, 2005, pp [5] J. Brennan, R. Williams and A. Woodley, Alumni studies in the United Kingdom, In: Enhancing Alumni Research: European and American Perspectives. New directions for institutional research, Vol.126, 2005, pp [6] N. Rubens, M. Russell and R. Perez, Alumni Network Analysis, In: Global Engineering Education Conference (EDUCON), Amman: IEEE, 2011, pp [7] T. Hennig-Thurau, M. F. Langer and U. Hansen, Modeling and Managing Student Loyalty. An Approach Based on the Concept of Relationship Quality, Journal of Service Research, Vol.3, 2001, pp [8] S. Hoffmann and S. Mueller, Intention postgradualer Bindung: Warum Studenten der Wirtschaftswissenschaften nach dem Examen dem Alumniverein beitreten wollen, Schmalenbachs Zeitschrift für betriebswirtschaftliche Forschung, 2008, pp [9] J. Holmes, Prestige, Charitable deductions and other determinants of alumni giving: Evidence from a highly selective liberal arts college, Journal of Economics of Education Review, Vol.28, 2009, pp [10] P. Fogg, How Colleges Use Alumni to Recruit Students, Vol.54, No.34, In: Chronicle of Higher Education, B13, [11] D. J. Weerts, A. F. Cabrera and T. Sanford, Beyond Giving: Political Advocacy and Volunteer Behaviors of Public University Alumni, Research in Higher Education, Vol.51, 2010, pp [12] V. Tinto, Dropout from Higher Education: A Theoretical Synthesis of Recent Research, Review of Educational Research, 2005, pp [13] J. Monks, Patterns of Giving to One s Alma Mater among Young Graduates from Selective Institutions, In: Economics of Education Review, Vol.22, 2003, pp [14] M. K. Brady, C. H. Noble, G. E. Smith and D. J. Utter, How to Give and Receive: An Exploratory Study of Charitable Hybrids, Psychology and Marketing, Vol.19, 2002, pp [15] T. Hennig-Thurau and A. Klee, The Impact of Customer Satisfaction and Relationship Quality on Customer Retention: A Critical Reassessment and Model Development, Psychology & Marketing, Vol.14, 1997, pp [16] R. L. Heckman and A. Guskey, The Relationship between Alumni and University: Towards a Theory of Discretionary Collaborative Behavior, Journal of Marketing Theory and Practice, Vol. 6, 1998, pp

23 [17] L. Iskhakova, A. Hilbert and S. Hoffmann, An integrative model of alumni loyalty an emperical validation among graduates from German and Russian universities, Manuscript submitted for publication in the Journal of Nonprofit & Public Sector Marketing - Manuscript ID WNON R1. [18] H. R.Markus and S. Kitayama, Culture and the self: Implications for cognition, emotion, and motivation. Psychological Review, Vol. 98, 1991, pp [19] R. Serow and J. Dreyden, Community service among college and university students: Individual and institutional relationships, Adolescence, Vol. 25, 1990, pp [20] M. Sung, S.Yang and U. Yang, Student University Relationships and Reputation: a Study of the Links between Key Factors Fostering Students Supportive Behavioural Intentions Towards Their University, High Educ.,Vol. 57, 2009, pp [21] U. Lehtinen and J. R. Lehtinen, Two Approaches to Service Quality Dimensions. The Service Industries Journal, Vol.11, No.3, 1991, pp [22] P. Holtschmidt and P. Priller, Alumni-Netzwerke. Nutzenpotentiale, Ausgestaltung und Erfolgsfaktoren, Vol. 5, Mannheim: Alumni-Schriftenreih, [23] C.B. Jarvis, S. B. MacKenzie and P. M. Podsakoff, A Critical Review of Construct Indicators and Measurement Model Specification, Marketing and Consumer Research. Journal of Consumer Research, Vol. 30, 2003, pp [24] W. W. Chin, How to Write Up and Report PLS Analyses, In: V. Esposito Vinzi et al., eds., Handbook of Partial Least Squares, Springer Handbooks of Computational Statistics, pp , [25] J. E. Hair, C. M. Ringle and M. Sarstedt, PLS-SEM: Indeed a Silver Bullet, Journal of Marketing Theory and Practice, Vol. 19, No. 2, 2011, pp [26] R. P. Bagozzi and Y. Yi, On the Evaluation of Structural Equation Models, In: Journal of the Academy of Marketing Science, Vol.16, 1988, pp [27] C. Fornell and D. F. Larcker, Evaluating Structural Equation Models with Unobservable Variables and Measurement Error, In: Journal of Marketing Research, Vol.18, 1981, pp ,. [28] O. Goetz, K. Liehr-Gobbers and M. V. Krafft, Evaluation of Structural Equation Models Using the Partial Least Squares (PLS) Approach, in Handbook of Partial Least Squares, Springer Handbooks of Computational Statistics, Berlin/Heidelberg: Springer-Verlag, 2010, pp [29] K. Backhaus, B. Erichson, W. Plinke and R. Weiber, Multivariate Analysemethoden: eine anwendungsorientierte einfuehrung, Vol.10, Berlin: Springer- Verlag, [30] J. Cohen, Statistical power analysis for the behavioral sciences, Vol.2, Hillsdale: Lawrence Erlbaum Associates, [31] W. W. Chin, The Partial Least Squares Approach to Structural Equation Modeling, in Information Systems Quarterly, Vol.22, 1998, pp [32] S. Venaik, D. F. Midgley and T. M. Devinney, Autonomy, Networking and Interunit Learning in a Model of MNC Subsidiary Innovation and Performance, [33] G. Hofstede, Culture s consequences. Comparing values, behaviors, institutions and organisations across nations, Vol.2, Thousand Oaks: Sage,

24 Appendix A List of Indicators for IAL-model Latent Variable Indicators GERMANY RUSSIA Loadings/ Weights t-value Loadings / Weights t-value Physical quality (Formative measurement) Organization and structure of major 0.62* * Courses variety offered 0.51* * Library service quality 0.23* * Interactive quality (Formative measurement) Quality of academic staff support and consultation 0.61* * Correctness of exams 0.59* * Corporative quality (Formative measurement) Scientific utility of knowledge 0.28* * Application of gained knowledge in the work activity 0.60* * Importance of a university reputation for career 0.47* * Benefits if Alumni Association (Formative measurement) Consultations with alumni 0.84* * Contacts with alumni 0.26* * 1730 Academic integration (Reflective measurement) Student academic groups membership Taking part in Student Organizations Taking part in Academic Courses or Events 0.71* * * * * * Social integration (Reflective measurement) Contact with Fellow Students 0.71* * Communication with Teachers 0.93* * Commitment to study course (Reflective measurement; R 2 =0.46) Emotion commitment (Reflective measurement; R 2 = 0.66) Willingness to choose a same study course Intention to course recommendation Willingness to choose a same University Filling comfortable in the University Filling comfortable in the Faculty 0.88* * * * * * * * * * Being proud of University 0.80* * Predisposition to charity (Reflective measurement) Involvement all family in charity 0.93* My positive attitude to charity 0.73* Parents charity activities 0.79* Intention to alumni loyalty (Reflective measurement; Willingness to have Alumni association membership 0.77*

25 R 2 = 0.43) Willingness to receive information about University Willingness to keep in Touch with Department Financial Support Intention Volunteer Support Intention

26 Modellgestützte Integration von Managementsystemen - Entwicklung eines IT-Artefakts - Richard Rößler Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik, insb. Systementwicklung Technische Universität Dresden Dresden richard.roessler@tu-dresden.de Abstract: Normen für Managementsysteme definieren Anforderungen zur Ausgestaltung funktionsspezifischer Managementstrukturen in Unternehmen. Aufgrund der kontinuierlich größer werdenden Vielfalt an Normen und weiterer interner und externer Anforderungen sehen sich Unternehmen zunehmend der Herausforderung gegenübergestellt diese Management- Aspekte in die existierenden Management- und Informationssystem-Strukturen zu integrieren. Für diese Aufgaben können Unternehmen bislang jedoch kaum auf methodische Unterstützung zurückgreifen. Zielstellung des vorliegenden Beitrags ist es diese Forschungslücke zu adressieren und die bisherigen Ergebnisse eines Forschungsprojekts zu umreißen, das als Zielstellung die Entwicklung einer modellgestützten Methode zur Integration von Managementsystemen verfolgt. Der Forschungsmethode des Design Science Research folgend präsentiert der Beitrag ein IT-Artefakt, das auf Grundlage einer umfassenden Anforderungsanalyse bei den Aufgaben der Dokumentation, Pflege und Steuerung eines Integrierten Managementsystem unterstützt und dabei insbesondere das Kriterium der konsistenten Datenhaltung hervorhebt. Zur Strukturierung des Modellsystems wurde ein multiperspektivischer Modellierungsansatz verfolgt, der anhand des vorgestellten Sichtenkonzepts eine zweckmäßige Abgrenzung der dokumentierten Inhalte gewährleistet. Der Beitrag schließt mit Fragestellungen zum weiteren Forschungsbedarf, die vor allem die Evaluation des Artefakts adressieren. Keywords: Integrierte Managementsysteme, Methodenentwicklung, Modellierung 1 Einleitung Neben klassischen Kennzahlen wie Umsatz und Gewinn rücken auch andere Zielgrößen verstärkt in den Fokus von Unternehmen. Getrieben durch die dynamische Entwicklung des Umfelds aufgrund eines starken Wettbewerbs, dem kontinuierlichen technischen Fortschritt, sich permanent weiterentwickelnden Kundenanforderungen und der Endlichkeit natürlicher Ressourcen, sind Unternehmen darauf angewiesen eine große Bandbreite von Aspekten in ihrem Zielsystem zu berücksichtigen und diese bestmöglich aufeinander abzustimmen [1]. Normen bzw. Standards für Managementsysteme (MS) stellen einen allgemeinen Rahmen für die Berücksichtigung unterschiedlicher Aspekte eines unternehmensweiten MS dar. Zu diesen Aspekten gehören unter anderem Qualität, Risiko, Umwelt und Energie. Beispielsweise befasst sich die Norm ISO mit der Betrachtung des Aspekts Energie. Die Norm verfolgt als zentrales Ziel die Energieeffizienz von Unternehmen zu steigern und den Energieeinsatz zu reduzieren. Dazu definiert sie allgemeine Anforderungen und Richtlinien für die Implementierung eines Energiemanagementsystems (EMS) [2]. Mit der Einführung eines neuen MS, ist ein Unternehmen mit der Entscheidung konfrontiert, ob das MS getrennt dokumentiert, oder ob es in die bestehenden Managementstrukturen integriert werden soll. In der Literatur (bspw. [3], [4], [5]) gibt es zahlreiche Hinweise auf Synergieeffekte, die durch die Integration von MS erzielt werden können. Zu diesen gehören: 25

27 Ausnutzung von gemeinsamen Management-Prinzipien (prozessorientierter Ansatz, kontinuierliche Verbesserung, etc.) Ähnliche Strukturen der zugrunde liegenden Normen auf Grundlage des kontinuierlichen Verbesserungszyklus Ähnliche und identische Normanforderungen, die gleichzeitig erfüllt werden können. Karapetrovic [6] hält fest, dass sich aufgrund der zunehmenden Vielfalt an standardisierten MS die Integration zu einer Notwendigkeit entwickelt. In den letzten Jahren fand eine intensive Diskussion der verschiedenen Aspekte der Integration von MS statt. Die Diskussion konzentrierte sich vor allem auf Strategien, Methoden und Stufen der Integration sowie der Integration von Audits. Bernardo und Simon [3] präsentieren die Ergebnisse einer umfassenden Literaturauswertung zu diesen Themen. Wie auch andere Autoren, kommen sie zu dem Ergebnis, dass die Integration von MS einen zusätzlichen Aufwand für Unternehmen bedeutet. Dies begründet sich vor allem durch die Notwendigkeit, dass Maßnahmen zur gemeinsamen Nutzung von Instrumenten und Methoden zu ergreifen und beim systematischen Management der verschiedenen Funktionsbereiche auch die Anforderungen der einzelnen Normen zu erfüllen sind. Eine besondere Herausforderung für Unternehmen besteht darin, dass die allgemein formulierten Anforderungen der Normen an die spezifischen Merkmale der Organisation angepasst werden müssen. Eigene Analyse kommen zu dem Ergebnis, dass sowohl für die Einführung funktionsspezifischer, standardisierter MS [7] als auch für die Integration dieser MS [8] Leitfäden und Werkzeuge existieren, diese aber nur wenig methodische Unterstützung für die Aufgaben der Dokumentation und Steuerung dieser Systeme bieten. Vielmehr zielen die vorhandenen Instrumente darauf ab, Hinweise zur Interpretation der Normstandards und zu Gemeinsamkeiten und Unterschiede der Anforderungskataloge zu geben. Dies hat zur Folge, dass in der Praxis oftmals Aufgaben der Dokumentation der unterschiedlichen MS parallel und redundant durchgeführt werden und insbesondere Aufgaben des Änderungsmanagements (bspw. Berücksichtigung neuer gesetzlicher Rahmenbedingungen oder wechselnde Mitarbeiter etc.) Probleme bei der Pflege der MS verursachen. Nowicki et al. [4] unterstreichen diese Erkenntnisse und kommen bezüglich der existierenden Leitfäden zu dem Schluss, dass: Despite the existence of the documents allowing the integration of MS such as PAS 99, the surveyed companies did not benefit from the guidelines contained in them, and led the integration of systems in their own way. Vor dem Hintergrund dieser Problemstellung diskutiert der vorliegende Beitrag die Forschungsfrage: Wie kann die Integration standardisierter MS methodisch unterstützt werden? Zur Beantwortung dieser Frage präsentiert der vorliegende Beitrag bisherige Ergebnisse eines Forschungsprojekts, das der Methodik des Design Science Research (DSR) folgt und auf die Entwicklung eines IT-Artefaks in Form einer modellgestützten Methode abzielt. Der Beitrag ist wie folgt gegliedert: Im nachfolgenden Abschnitt werden die terminologischen Grundlagen für den weiteren Aufbau des Beitrags gelegt. Dabei werden die Eigenschaften wichtiger standardisierter MS dargestellt und eine Einführung in das Themengebiet der Integrierten MS gegeben. Abschnitt 2 schließt mit Ausführungen zur multiperspektivischen Modellierung, die die Grundlage der Artefaktentwicklung darstellt. Abschnitt 3 erläutert die Forschungsmethode und ordnet die bisherigen Forschungsbeiträge in das DSR-Prozessmodell nach Peffers et al. [9] ein. Abschnitt 4 stellt unter Berücksichtigung der Abschnitte des Prozessmodells den aktuellen Forschungsstand dar und geht dabei insbesondere auf die Motivation und Zielstellung des 26

28 Forschungsvorhabens, die Entwicklung des Artefakts und dessen Demonstration ein. Abschnitt 5 diskutiert den weiteren Forschungsbedarf und skizziert damit die wesentlichen Fragestellungen für die nächsten Arbeiten im Forschungsprojekt. Den Abschluss des Beitrags bildet Abschnitt 6, in dem die wesentlichen Ergebnisse des Artikels zusammengefasst werden. 2 Grundlagen 2.1 Standardisierte Managementsysteme Ein MS kann als eine Menge miteinander verknüpfter Prozesse und gemeinsam genutzter Ressourcen definiert werden, die dazu dienen die Unternehmensziele zu erreichen. Die Aufgaben des Managements umfassen in diesem Zusammenhang die Aktivitäten der Planung, der Produkt- bzw. Service-Realisierung, der Überwachung und der Verbesserung [10]. Einhergehend mit den zunehmenden internen und externen Anforderungen der Stakeholder von Unternehmen (bspw. Mitarbeiter - Arbeitssicherheit, Kunden - Qualität, Öffentlichkeit - Umweltschutz), intensivierten sich in den vergangenen Jahren die Anstrengungen nationaler und internationaler Standardisierungsinstitute funktionsspezifische, Normen für entsprechende MS zu erarbeiten. Mithilfe zertifizierungsfähiger Normen ist es Unternehmen möglich, gegenüber den Anspruchsgruppen den Nachweis über das sachgerechte, verantwortungsvolle und zielorientierte Management der entsprechenden Aspekte zu erbringen [11]. Zu den wichtigsten Standards gehören die von der Internationalen Organisation für Normung (ISO) erarbeiteten Normen ISO 9001 [12] für Qualitätsmanagementsysteme (QMS), ISO [13] für Umweltmanagementsysteme (UMS) sowie die vergleichsweise junge ISO [2] für EMS. Im Bereich der Arbeitssicherheit hat sich die Norm OHSAS [14] für Arbeitsschutzmanagementsysteme (AMS) etabliert, die von der Britischen Organisation für Normung erarbeitet wurde. Die wichtigsten Eigenschaften dieser Normen sind in Tabelle 1 dargestellt. Norm ISO 9001 ISO Eigenschaften Ein zertifiziertes QMS nach ISO 9001 bietet Unternehmen den Vorteil eines objektiv bewerteten Rahmens für die Aufgaben des Qualitätsmanagements. Eine entsprechende Zertifizierung ist ein konkreter und international anerkannter Nachweis für die Verpflichtung eines Unternehmens zu einer konsequenten Qualitätsorientierung [15]. Der Standard basiert auf einer einfachen prozessbasierten Struktur, die auf Kompatibilität mit den üblichen Prozessmanagement-Strukturen von Unternehmen ausgelegt ist. Die ISO 9001 ist, wie auch die nachfolgenden Normen, für den Einsatz in jeder Art von Organisation entwickelt worden. Dies bedeutet zwangsläufig eine allgemein gehaltene Formulierung von Anforderungen, die in der Regel einen unternehmensspezifischen Interpretationsaufwand nach sich ziehen [12]. Bei der ISO handelt es sich um das weltweit meistverbreitete freiwillige Umweltprogramm [16]. Es bietet eine Reihe von Instrumenten zur Implementierung eines UMS, das ein Unternehmen bei der Erreichung ökologischer und ökonomischer Ziele unter Berücksichtigung der gesetzlichen Anforderungen unterstützt. Ein UMS ist ein Teil des MS eines Unternehmens, das dazu dient eine Umweltpolitik zu entwickeln, zu implementieren und seine Umweltaspekte zu verwalten [11]. Die Ziele der Norm sind in erster Linie die Vermeidung von Umweltverschmutzung und die Kontrolle der Umweltrisiken bei gleichzeitiger Erfüllung sozio-ökonomischer Bedürfnisse. Ein UMS nach ISO folgt einer systematischen Vorgehensweise und ermöglicht es Organisationen, die Auswirkungen ihrer Tätigkeiten, Produkte oder Dienstleistungen auf die Umwelt zu kontrollieren. 27

29 ISO OHSAS Der Zweck eines solchen MS ist es, Systeme und Prozesse aufzubauen, die zu einer kontinuierlichen Verbesserung der energiebezogenen Leistung, einschließlich Energieeffizienz, Energieeinsatz und Energieverbrauch führen. Energiemanagement befasst sich mit der Reduzierung des Energieverbrauchs und beeinflusst somit auch die Treibhausgas-Emissionen und Energiekosten. Die Norm definiert Anforderungen an ein EMS, mit dessen Hilfe ein Unternehmen eine Energiepolitik, strategische und operative Energieziele sowie Aktionspläne entwickeln und umsetzen kann. Ein international anerkannter Management-Ansatz für das Risikomanagement auf Mitarbeiterebene ist die Umsetzung der Norm OHSAS [17]. Ziel der Norm ist es, geeignete Verfahren und Prozesse im Bereich der Arbeitssicherheit und dem Gesundheitsschutz einzuführen und damit das systematische und strukturierte Management zum Schutz der Gesundheit und Sicherheit der Arbeitnehmer zu gewährleisten [18]. Tabelle 1: Übersicht zu den analysierten Normen 2.2 Integrierte Managementsysteme Aufgrund der Orientierung am PDCA-Zyklus weisen die genannten Normen eine Reihe struktureller Ähnlichkeiten auf. Zum Beispiel fordern alle vier Normen die Formulierung von Leitbildern, die Definition von Prozessen sowie die Benennung von Rollen und Verantwortlichkeiten [19]. Bei einer näheren Betrachtung der Normanforderungen wird deutlich, dass zudem inhaltliche Ähnlichkeiten bzw. Gemeinsamkeiten existieren. Dabei reicht das Spektrum von komplett identischen Anforderungen (bspw. Einrichtung eines Verfahrens zur Dokumentenlenkung) über Anforderungen, die sich gegenseitig ergänzen und zusammenfassen lassen (bspw. Definition einer Energiepolitik, Umweltpolitik, Qualitätspolitik, etc.) bis hin zu Anforderungen, die in einzelnen Normen einzigartig sind und keine Ähnlichkeiten zu den Forderungen anderer Systeme aufweisen. Es ist anzumerken, dass die beschriebenen Kompatibilitäten keinesfalls zufällig entstanden sind, vielmehr war es erklärtes Ziel der ISO die Normen aufeinander abzustimmen um die Implementierung der MS zu vereinfachen. Es wird deutlich, dass die parallele Einführung dieser MS eine Reihe redundanter Verwaltungsaufgaben nach sich zieht [11]. Einige der Probleme, die dabei entstehen, sind: eine zu große Anzahl von Prozessbeschreibungen, unnötige Bürokratie und Schwierigkeiten bei der Verwaltung von mehr als einem MS aufgrund des Komplexitätsanstiegs [20]. Um eine parallele Dokumentation zu vermeiden und um eine effizientere Verwaltung der verschiedenen Managementaspekte zu gewährleisten, wird im Rahmen eines Integrierten Managementsystems (IMS) versucht die funktionsspezifischen MS miteinander zu verschmelzen. Nach Karapetrovic and Willborn [21] wird ein IMS definiert als: [ ] set of interconnected processes that share a pool of human, information, material, infrastructure, and financial resources in order to achieve a composite of goals related to the satisfaction of a variety of stakeholders. Die Elemente, die ein IMS charakterisieren wurden bereits ausführlich in der Literatur diskutiert (vgl. [5]). Ebenso wurden die Vorteile von IMS bereits umfassend analysiert. Nach Nowicki et al. [4] gehören zu diesen: Verbesserung von Effektivität und Effizienz, Vermeidung doppelter Arbeiten, Bürokratieabbau durch den Wegfall von redundanten Richtlinien, Verfahrensbeschreibungen und Dokumentationen, Harmonisierung der Ziele, Prozesse und Ressourcen, Kosteneinsparung, durch die reduzierte Anzahl interner und externer Audits, Durchführung gemeinsamer Trainings und bessere Kommunikation zwischen allen Ebenen des Managements. 28

30 2.3 Multiperspektivische Modellierung Diagrammatische Modelle sind eines der Standardinstrumente in der Wirtschaftsinformatik zur zielorientierten Beschreibung von komplexen Informationssystemen ([22], [23]). Ziel ihrer Verwendung ist ein besseres Verständnis über das betrachtete System zu erlangen. Zu diesem Zweck kann durch das Mittel der mehrstufigen Abstraktion und der Sichtenbildung das Modellsystem strukturiert und die Komplexität des Betrachtungsgegenstands reduziert werden [24]. Durch das Mittel der Sichtenbildung kann der Modellierer zweckbezogen Teile des gesamten Objektsystems eingrenzen und mittels unterschiedlicher Darstellungsmöglichkeiten (Diagramme) beschreiben [25]. Dieses Vorgehen wird in der Informationsmodellierung als Multiperspektivität bezeichnet [26]. Die Diagramme der einzelnen Sichten sind dabei nicht losgelöst voneinander, sondern zumeist über integrative Modellelemente, d. h. Elemente die in mehreren Sichten Verwendung finden, miteinander verknüpft. Somit erschließt sich das gesamte Modell erst über die Gesamtmenge der Sichten und den zugehörigen Diagrammen und ihrer Beziehungen [24]. 3 Design-Science-Forschung Der vorliegende Beitrag ordnet sich in die gestaltungsorientierte Informationssystemforschung ein, die unter dem Begriff des Design Science Research (DSR) in den vergangenen Jahren zunehmend an Bedeutung gewonnen hat [25]. Basierend auf praxisorientierten Anforderungen (Relevanz) und dem Rückgriff auf die existierende theoretische Wissensbasis (Rigor) ist der Kerngedanke dieses Forschungsansatzes die Schaffung von Artefaken, die zur Lösung bisher ungelöster Probleme führen oder eine substanzielle Verbesserung bestehender Lösungen darstellen [26]. Zu den Ergebnissen solcher designorientierter Forschungsprojekte kann neben IT-Artefakten, die eine konkrete Lösung für ein Problem darstellen, auch abstraktes Designwissen [27] sowie deren Kombination gehören [28]. Zielstellung einer effektiven DSR-Forschung ist die Schaffung eines Beitrags zur Wissensbasis sowie eines Beitrags zum realweltlichen Umfeld, aus dem die bearbeitete Problemstellung hervor geht [25]. In Abhängigkeit des Abstraktionsgrades des Artefakts sowie des Reifegrades des Designwissens unterscheiden Gregor und Hevner [28] drei Ebenen, denen unterschiedliche Artefakttypen zugeordnet werden können. Die unterste Ebene ist durch ein vergleichsweise schwer verallgemeinerbares Designwissen gekennzeichnet, das sich in einer starken Spezifizität und Situationsabhängigkeit des entwickelten Artefakts niederschlägt. Ein Beispiel hierfür ist die Instanz eines Artefakts, wie beispielsweise eine neuartige Softwareentwicklung, die ein unternehmensspezifisches Problem adressiert. Beiträge der zweiten Ebene stellen eine fortgeschrittener Reife des Designwissens dar und drücken sich in operativ anwendbaren Prinzipien, beispielsweise in Form von Konstrukten, Methoden oder Designprinzipien aus. Auf oberster Ebene ist der Abstratktionsgrad am höchsten. Entsprechend handelt es sich bei diesen Beiträgen um grundlegende und umfangreiche Designtheorien, die auch Erkenntnisse über mögliche Effekte, die aus der Anwendung dieser Theorien resultieren, berücksichtigen [28]. In der Literatur finden sich verschiedene Methoden nach denen ein Forschungsprojekt, welches den Prinzipien des DSR folgt, durchgeführt werden kann. Für eine Übersicht dazu sei auf [29] verwiesen. Ein etabliertes Vorgehen im Rahmen der DSR-Forschung liefert das Prozessmodell nach Peffers et al. [9]. Die Autoren definieren sechs Schritte, die zur effektiven Bearbeitung eines DSR-Projekts zu durchlaufen sind. Diese Schritte sind: Problemidentifikation und Motivation, Definition der Ziele, Design und Entwicklung des Artefakts, Demonstration, Bewertung und schließlich die Kommunikation der 29

31 Forschungsergebnisse. Die Autoren treffen keine Festlegungen darüber, in welcher Art die Schritte erfüllt werden müssen. Daher lässt dieses Framework Freiraum bezüglich der Methoden, die in den Prozessschritten angewendet werden können. Der vorliegende Beitrag stellt den aktuellen Stand eines Forschungsprojekts dar, das sich an dem Framework nach Peffers et al. [9] orientiert. In Abbildung 3 wurden die bisher veröffentlichten / geplanten Forschungspapiere in das Framework eingeordnet. Ziel des Vorhabens ist die Erarbeitung einer modellgestützten Methode zur Integration von MS. Es handelt sich somit um ein Artefakt, das der mittleren Ebene der Kategorisierung nach Gregor und Hevner [28] zugeordnet wird. Nachfolgend wird beschrieben, welche Ergebnisse bislang erzielt wurden und welche Fragestellungen den weiteren Forschungsbedarf bestimmen. Der weitere Aufbau der Arbeit orientiert sich an der Struktur des Forschungsframeworks. Problemidentifikation und Motivation Zieldefinition Design und Entwicklung des Artefakts Demonstration Bewertung Kommunikation Domäne Energiemanagement Rößler et al (HMD) / 2014a (MKWI) Rößler et al. Rößler und Schlieter 2014a (DIKMU) 2014b (AMCIS) Rößler und Schlieter 2014b (WI) In Erarbeitung (AMCIS)? Domäne I ntegrierte M anagementsysteme Abbildung 3: Einordnung der Forschungspapiere in das Framework nach Peffers et al. [9] Rößler et al / 2014a Rößler et al. 2014b Rößler und Schlieter 2014a / 2014b 4 Forschungsstand 4.1 Motivation und Zieldefinition Anstoß des Forschungsvorhabens war die Veröffentlichung der Norm ISO im Jahr 2011 und das zunehmende Interesse der Unternehmen an den Themen des Energiemanagements. Getrieben durch deutliche Steigerungen der Energiekosten und eine durch den Gesetzgeber durchgeführte Novellierung des Stromsteuergesetzes 1 sehen sich mehr und mehr Unternehmen im Zugzwang Maßnahmen zur Steuerung und Kontrolle des Kostenfaktors Energie zu unternehmen. Ein probates Mittel zur Erreichung dieses Ziels ist die Implementierung eines EMS, das sich an den Anforderungen der Norm ISO orientiert. Wie durch Rößler et al. ([7], [31]) festgestellt können Unternehmen bei der Implementierung eines solchen MS kaum auf methodische Unterstützung aus der Literatur zurückgreifen. Diese wäre jedoch hilfreich und sinnvoll, da die Anwendung der allgemein formulierten Normanforderungen stets mit einer unternehmensspezifischen Interpretationsaufgabe verbunden ist. Ebenso wurde festgestellt, dass die Umsetzung der in 1 Durch die Novellierung wurden Anreize gesetzt, dass energieintensiv produzierende Unternehmen mit dem Aufbau eines EMS nach DIN EN ISO oder eines Umweltmanagementsystems nach EMAS ab dem Jahr 2013 beginnen, um den Spitzenausgleich für Energie- und Stromsteuer auch über das Jahr 2012 hinaus in Anspruch nehmen zu dürfen ( 10 StromStG). Ab dem Jahr 2015 muss demnach die Zertifizierung eines entsprechenden MS nachgewiesen werden. 30

32 nahezu allen MS-Normen geforderte Dokumentationsaufgaben, eine zusätzliche Herausforderung für die Unternehmen darstellt. In der Praxis schlagen sich diese Probleme beispielsweise in der Fixierung eigener personeller Ressourcen, dem Einkauf teurer Beratungsleistungen und dem Rückgriff auf ineffizienten Standard-Office-Anwendungen nieder. Vor dem Hintergrund dieser Problemstellung präsentieren Rößler et al. ([7], [31]) eine Methode zum modellgestützten Energiemanagement, die bei der Implementierung, Dokumentation und Pflege eines EMS unterstützt. Aus eigenen Erfahrungen bei der Betreuung eines Energieeffizienz-Netzwerks mit 15 teilnehmenden Unternehmen und durchgeführten Experteninterviews konnte die Anwendbarkeit der Methode belegt werden. Gleichzeitig wurde jedoch die Notwendigkeit eines integrierten Ansatzes erkannt. Im Einklang mit den Erkenntnissen aus der Forschung wurde in den betrachteten Unternehmen festgestellt, dass eine isolierte Betrachtung des Aspekts Energie eher kontraproduktiv wirkt und sich die entsprechenden Tätigkeiten vielmehr in das übergeordnete MS des Unternehmens einordnen müssen. Auch für die Aufgaben der Integration von MS konnte festgestellt werden, dass dazu bisher nur wenig methodische Unterstützung gegeben wird [8]. Diese Erkenntnis gab den Anstoß zur Weiterentwicklung der modellgestützten Methode nach Rößler et al. ([7], [31]). Aufbauend auf den Erkenntnissen aus dem Bereich des Energiemanagements besteht die übergeordnete Zielstellung des Forschungsvorhabens in der Beantwortung der Forschungsfrage, wie die Integration von MS mithilfe der konsequenten Nutzung von Modellen methodisch angeleitet werden kann. 4.2 Design und Entwicklung des Artefakts Während der initialen Anforderungsanalyse für die Methode zum EM standen zwei Anforderungsgruppen im Fokus der Betrachtung: a) Anforderungen an die Methode, b) inhaltliche Anforderungen der Norm ISO Nachfolgend wird in Tabelle 2 zunächst ein Überblick zu den Anforderungen an die Methodenentwicklung gegeben. Neben Anforderungen, die sich direkt aus dem Anwendungskontext ergeben, wurden auch relevante Designprinzipien nach Hilpert et al. [32] zur Entwicklung von Green IS- Artefakten berücksichtigt. Anforderung Konsistenz Vollständigkeit Verfügbarkeit Erläuterung Unabhängig von der Art und Weise der Dokumentation ist eine wesentliche Eigenschaft, um fundierte Unternehmensentscheidungen treffen und ein ordentliches MS gegenüber Dritten nachweisen zu können, die Führung einer konsistenten Dokumentation. Das heißt, dass alle Daten in sich stimmig und auf dem aktuellen Stand sind. Grundvoraussetzung für die Konsistenzsicherung ist die Vollständigkeit der dokumentierten Inhalte. Bei Betrachtung eines rein textlich organisierten MS bedeutet dies, dass alle dokumentationsrelevanten Aspekte beschrieben sind. Unter der Prämisse einer strukturierten, informationstechnischen Unterstützung des MS gehen damit gleichfalls Anforderungen an das Strukturierungssystem einher. Beispielweise muss es innerhalb des Modellsystems möglich sein, alle relevanten Aspekte zu dokumentieren. Es darf zu keiner Verkürzung aufgrund fehlender Strukturierungsmöglichkeiten kommen. Wenn es beispielsweise notwendig ist die Aufbauorganisation innerhalb eines MS zu beschreiben, dann muss dafür im Modellsystem ein Diagramm vorzufinden sein. Eine weitere Anforderung leitet sich aus dem Verwendungskontext des IMS ab. So nützt es dem Unternehmen nichts, wenn das MS vollständig und konsistent existiert, aber die betreffenden Personen keine bzw. nur eingeschränkte Zugangsmöglichkeiten zu den Informationen haben. Zielstellung ist somit die dokumentierten Inhalte auf allen Unternehmensebenen zugänglich zu machen und die Verbreitung des Wissens pro aktiv zu fördern. Dabei wird ebenfalls eine Sensibilisierung hinsichtlich der 31

33 Formale Interpretierbarkeit Schnittstellen zur Datenintegration Analyse-, und Berichtsfunktionen Managementaspekte gefördert. Die informationstechnische Unterstützung setzt voraus, dass die dokumentierten Informationen formal interpretiert werden können. Sie müssen in einer semantisch definierten Struktur abgelegt sein. Ist das Ziel zum Beispiel die Dokumentation eines Unternehmensziels und deren zugehörigen Kennzahlen, müssen die Modellelemente so spezifiziert sein, dass der Nutzer beim Anlegen eines Unternehmensziels dieses als solches deklarieren kann. Es muss sich semantisch von Kennzahlen unterscheiden lassen. Die Spezifikation der Modellelemente erfolgt in der Modellierung durch die Definition eines Meta-Modells, in dem die Modellierungssprache inkl. ihrer Modellelemente, deren Beziehungen zueinander und deren Semantik festgelegt werden. Für das Beispiel der Zuordnung von Kennzahlen zu Unternehmenszielen wären zwei Modellelemente im Metamodell inkl. einer Beziehung zwischen diesen zu spezifizieren, sodass der Modellersteller in der verwendeten Sprache diesen Sachverhalt auch tatsächlich ausdrücken und computergestützt auf die Informationen zugreifen kann. Dies ermöglicht beispielsweise die Erzeugung einer Liste, in der den Unternehmenszielen die zugehörigen Kennzahlen zugeordnet sind. Die persistente Datenstruktur muss mit der bestehenden Informationssystemlandschaft über Schnittstellen verbunden werden. Neben dem einfachen Verweis auf bestehende Dokumentationsunterlagen, bspw. in Form von PDF-Dateien, sind auch komplexere Integrationsszenarien, wie beispielsweise die Einbindung eines Messdatensystems zur Verwaltung und Analyse von Energiezählern, zu berücksichtigen. Hierbei wird deutlich, dass die zu entwickelnde Methode zwar einen ganzheitlichen Ansatz verfolgt, aber nicht alle Spezialaufgaben selbst übernimmt. Vielmehr steht dabei der Rückgriff auf vorhandene Teile des Informationssystems im Vordergrund. Das zu entwickelnde Artefakt muss in der Lage sein, einen Überblick zum Zustand des MS in komprimierter Form zu geben. Neben der klaren Strukturierung des Modellsystems und einer intuitiven Bedienbarkeit, sollte das Artefakt auch in der Lage sein automatisierte Berichte bspw. zum Umsetzungsgrad der Normanforderungen zu generieren. Exportfunktionen von Daten und Analysen in menschenlesbare Formate, bspw. in Form eines Management-Handbuchs, tragen sowohl zur Entscheidungsunterstützung als auch zur Offenlegung von Management-Praktiken bei. Tabelle 2: Anforderungen an die Methode Zusätzlich zu den Anforderungen an die Methoden, sind auch die Anforderungen der zugrundeliegenden Norm zu berücksichtigen. In Rößler et al. ([7], [31]) ist dies am Beispiel der Norm ISO dargestellt. Folgende Schritte sind zur Übersetzung der Normanforderungen in das Modell durchzuführen: 1. Erfassung aller relevanten Normanforderungen 2. Kategorisierung der Normanforderungen unter inhaltlichen Gesichtspunkten 3. Ableitung der Modellsichten aus den Anforderungskategorien 4. Definition der Diagrammtypen zur Abbildung der Anforderungen 5. Zuordnung der Diagrammtypen zu den Modellsichten 6. Umsetzung innerhalb des Meta-Modells 7. Instanziierung der Präsentationstypen Aufgrund der Erweiterung der Methode auf die Problemdomäne der Integration von MS ist die Berücksichtigung der Anforderungen mehrerer Normen notwendig. Eine Analyse der sich überschneidenden Anforderungsprofile liefert Erkenntnisse über ähnliche Anforderungsmuster, die nachfolgend als Integrations-Typen bezeichnet werden. Rößler et al. [8]. beschreiben anhand eines durchgeführten Normenvergleichs die Ableitung der Integrations-Typen. Es werden vier Typen unterschieden: Identisch, Integrierbar, Parallel und Verschieden. Außerdem werden Designvorschläge zur Implementierung der Integrations-Typen innerhalb des Meta-Modells gegeben. Diese werden nachfolgend als Integrations-Patterns bezeichnet. 32

34 4.3 Demonstration Das Design und die Anwendbarkeit der Methode zum modellgestützten Energiemanagement wurde bereits in den Beiträgen von Rößler et al. ([7], [31]) umfangreich diskutiert. In Rößler et al. ([33], [8].) wird in das Themengebiet der Integration von MS eingeführt und Designvorschläge zur Methodenkonstruktion unter Berücksichtigung der Integrationsanforderungen erarbeitet. Daher soll an dieser Stelle auf eine detaillierte Erläuterung des Anwendungsfalls Energiemanagement verzichtet und vielmehr die Funktionsweise der Methode veranschaulicht werden. Der Fokus der nachfolgenden Ausführungen soll daher auf die Methode zur modellgestützten Integration von MS gelegt werden. Dabei wird insbesondere auf das zugrundeliegende Sichtenkonzept und die Umsetzung des integrativen Modellierungskonzepts eingegangen. In Tabelle 3 wird hierzu das Sichtenkonzept dargestellt. Die Methode berücksichtigt neben den Anforderungen funktionsspezifischer Sub-Systeme auch allgemeine Managementaspekte. Somit stellt die Methode den Rahmen zur Dokumentation aller relevanten Aspekte des Unternehmensmanagements dar. Der Modell-Typ wird daher als Integriertes Managementsystem-Modell bezeichnet. Aufgrund seiner Komplexität wird das Modell durch die Definition der verschiedenen View-Typen (Sichten-Typen) strukturiert. Dies erfolgt auf drei verschiedenen Ebenen. Zunächst findet eine Strukturierung auf Grundlage der berücksichtigten Management-Aspekte statt. Einerseits gibt es Allgemeine Management-Aspekte, die einheitlich definiert sind und die Art des Unternehmens und seine grundlegenden Eigenschaften beschreiben. Andererseits existieren Funktionsspezifische Management-Aspekte, die aus den verschiedenen Subsystemen hervorgehen, wie beispielsweise dem Qualitätsmanagement oder Energiemanagement. Alle diese Management-Aspekte können einer der Sichten Strategie & Politik, Prozesse, Analyse und Dokumentation oder Organisation zugeordnet werden. Typischerweise, jedoch nicht notwendigerweise, wird wenigstens ein Präsentations-Typ einem View-Typ zugeordnet. Die notwendigen Präsentations-Typen können in der Regel aus den berücksichtigten Management-Aspekten abgeleitet werden. Im Fall eines funktionsspezifischen MS muss gewöhnlich eine verantwortliche Person benannt werden, die für dieses Sub-System verantwortlich ist. Dessen Rolle muss innerhalb des Organigramms beschrieben sein. In diesem Beispiel wäre das Organigramm in diagrammatischer Darstellung einer der Präsentations-Typen der Sicht Organisation. Modell-Typ Integriertes Managementsystem-M odell Sichten- Typ Ebene 1 Funktionsspezifische Management Aspekte Allgemeine M anagement Aspekte Ebene 2 Qualität Umwelt Energie... Ebene 3 Strategie & Politik Prozesse Analyse & Dokumentation Organisation Präsentations-Typ Organigramm Prozessdiagramm Zielplan Rechtskataster Tabelle 3: Struktur des Modells Ein Beispiel für die grafische Repräsentation der dokumentierten Inhalte wird in den nachfolgenden Abbildungen gegeben. Abbildung 4 stellt einen Ausschnitt des Zielplans von dem in Rößler et al. [7] beschriebenen Industrieunternehmen dar. Der zugehörige Präsentations-Typ verfügt über Konzepte zur Darstellung der Unternehmenspolitik und den daraus abgeleiteten Zielen sowie den zur Verbindung genutzten Strukturbeziehungen 33

35 (Kanten). Das Zusammenwirken der einzelnen Konzepte wird über das Meta-Modell der Methode definiert. Darin werden ebenfalls die Attribute (Eigenschaften) der einzelnen Modell-Elemente festgelegt. Für den Fall des Ziels sind dies beispielsweise die Angaben zu Typ, Nummer, Titel, Funktionsbereich, Status, Termin und zur Verantwortlichkeit. Wird ein neues Ziel angelegt, so wird dieses aus dem Meta-Modell der Methode instanziiert und liegt dem Anwender als zunächst inhaltsleere Schablone vor. Über eine Eingabemaske können anschließend die Eigenschaften festgelegt werden. Bei dem dargestellten Zielplan handelt es sich bereits um eine integrierte Darstellung zwischen den Aspekten des allgemeinen Managements und der funktionsspezifischen MS. Durch die Festlegung des Funktionsbereichs wird bestimmt welche Aspekte durch das Ziel adressiert werden. Dabei ist wie im Beispiel des Ziels Z3 (Ziel adressiert Aspekte des Energie- und Umweltmanagements) eine integrierte Darstellung, durch Filterung aber auch eine isolierte funktionsspezifische Darstellung möglich. Abbildung 4: Zielplan Ein Beispiel für den Präsentationstyp Aktionsplan wird in Abbildung 3 gegeben. Der Aktionsplan dient der Verknüpfung von Zielen und konkreten Maßnahmen zur Operationalisierung dieser Ziele. Dazu hält der Präsentationstyp Konzepte zur Beschreibung von Zielen, Maßnahmenprogrammen, Maßnahmen und entsprechenden Strukturbeziehungen bereit. Durch die Verwendung von integrativen Modellelementen wird die Konsistenz zwischen den dokumentierten Inhalten gewahrt. Im dargestellten Beispiel ist das Ziel Z 31 aus Abbildung 2 über einen referenziellen Verweis konsistent zu dem Ziel Z 31 in Abbildung 3. Es handelt sich um ein und dasselbe Objekt, das lediglich in unterschiedlichen Diagrammen dargestellt wird. Änderungen der Attribute oder des Zielnamens werden somit automatisch in allen Referenzen durchgeführt. Abbildung 5: Aktionsplan 34

36 5 Forschungsbedarf Wie in den bisherigen Ausführungen dargelegt, wurde im Rahmen dieses DSR- Forschungsprojekts eine Methode entwickelt. Zu den ausstehenden Aufgaben im Rahmen dieser Entwicklung steht eine abschließende Überprüfung aller notwendigen Diagrammarten zur Dokumentation aller relevanten Normanforderungen an. Dabei ist insbesondere die Anwendbarkeit der Integrations-Patterns und gegebenenfalls deren Überarbeitung zu berücksichtigen. Im Rahmen der Design-Science-Forschung wird neben dem Design auch die Evaluation des Artefakts bezüglich der Aufgaben, für die es entworfen wurde, gefordert. Peffers et al. [9] schlagen hierzu ein zweistufiges Verfahren vor. Im ersten Schritt, der Demonstration, wird die Anwendbarkeit des Artefakts auf eine oder mehrere Instanzen des Problems nachgewiesen. Im zweiten Schritt folgt die Evaluation, die Beantwortung der Frage, wie das Artefakt beim Lösen des Problems unterstützt. Während die Anwendbarkeit der Methode zum modellgestützten Energiemanagement in Kooperation mit einem Industrieunternehmen bereits demonstriert werden konnte, steht dies für die Erweiterung noch aus. Im Rahmen einer anforderungsbasierten Evaluation des Artefakts konnte nachgewiesen werden, dass alle formulierten Anforderungen in der Methodenkonstruktion berücksichtigt wurden. Zur Beurteilung des Nutzens im praktischen Anwendungskontext ist im Rahmen einer Aktionsforschung die Anwendung der Methode durch Fachexperten geplant. Damit soll insbesondere die Vorteilhaftigkeit gegenüber derzeit genutzter Standard-Office-Anwendungen nachgewiesen werden. Außerdem wird erwartet, dass ggf. neue Anforderungen an einen weiteren Überarbeitungszyklus abgeleitet werden können. 6 Zusammenfassung Die Relevanz des im vorliegenden Beitrag behandelten Problemfeldes wird sowohl durch die Ergebnisse der jüngsten MS-Forschung (vgl. [8]) als auch durch die Probleme, die sich unmittelbar aus der zunehmenden Anzahl standardisierter MS und externer Anforderungen für Unternehmen ergeben, unterstrichen. Im Beitrag wurde die Entwicklung eines IT-Artefakts im Rahmen eines DSR- Forschungsprojekts präsentiert. Das Artefakt adressiert die Problemdomäne der Integration von MS und verfolgt dabei die Zielstellung der methodischen Unterstützung bei der Implementierung, Pflege und Steuerung eines IMS. Der Beitrag fasst die wesentlichen Ergebnisse der vorangegangenen Forschungsarbeiten zusammen und skizziert den weiteren Forschungsbedarf. Das vorliegende Artefakt dient einerseits als Werkzeug für die Tätigkeiten der MS- Dokumentation und zeichnet sich vor allem durch die Wahrung der Konsistenz der dokumentierten Inhalte aus. Werden Änderungen an mehrfach verwendeten Modellelementen vorgenommen, so müssen diese nur in einer Instanz durchgeführt werden. Alle weiteren Anpassungen erfolgen automatisch. Darüber hinaus kann ein mithilfe der Methode entwickeltes ganzheitliches Managementsystemmodell als Wissensspeicher verstanden werden, der allen Anwendern einen Überblick über die unternehmensbezogenen Management-Aspekte vermittelt. Die konsequente Nutzung von diagrammatischen Modellelementen unterstützt dabei die intuitive Verständlichkeit der abgelegten Informationen. Aufgrund des generisch modifizierbaren Meta-Modells ist zudem eine beliebige Anpassung bzw. Erweiterung der Methode möglich. So kann beispielsweise eine nahtlose Einbettung der Methode in eine existierende Informationssystemlandschaft erfolgen. 35

37 Im Gegensatz zu bisherigen Arbeiten zu einzelnen Aspekten singulärer MS und deren unstrukturierter Dokumentation, ist die konsequente Verwendung von Modellen für die Integration von MS der innovative Beitrag des Papiers. Es trägt zur Theorie bei indem es die Prinzipien der Methodenentwicklung auf den Anwendungskontext der IMS überträgt und damit ein neues Anwendungsfeld erschließt. Literaturverzeichnis [1] O. J. de Oliveira, Guidelines for the integration of certifiable management systems in industrial companies, Journal of Cleaner Production 57, 2013, S [2] ISO, Energiemanagementsysteme Anforderungen mit Anleitung zur Anwendung (DIN EN ISO 50001:2011), [3] M. Bernardo und A. Simon, Multiple standards: is this the future for organizations?, im Tagungsband des 28th EGOS Colloquium, Helsinki, 2012, S [4] P. Nowicki, P. Kafel und T. Sikora, Selected Requirements of Integrated Management Systems Based on PAS 99 Specification, International Journal for Quality Research, Vol.7,No.1, 2013,S [5] A. Simon, L. H. P. Yaya, S. Karapetrovic, und M. Casadesus, Can integration difficulties affect innovation and satisfaction?, Industrial Management & Data Systems, Vol.114,No.2, 2014, S [6] S. Karapetrovic, Integrative Augmentation of Standardized Systems, im Tagungsband der 12th ICIT Conference, Taiwan, 2008, S [7] R. Rößler, H. Schlieter, und W. Esswein, Modellgestützte Dokumentation und Steuerung von Energiemanagementsystemen, HMD: Praxis der Wirtschaftsinformatik, Vol.50, No.291, 2013,S [8] R. Rößler, und H. Schlieter, Towards Model-based Integration of Management Systems, eingereicht zur 12. Internationalen Tagung Wirtschaftsinformatik, Osnabrück, 2014b. [9] K. Peffers, T. Tuunanen, M. A. Rothenberger, und S. Chatterjee, A design science research methodology for information systems research, Journal of Management Information Systems, Vol.24, No.3, 2007, S [10] P. Sampaio, P. Saraiva und P. Domingues, Management Systems: Integration or Addition?, International Journal of Quality & Reliability Management, Vol.29, No.4, 2012, S [11] S. Zeng, J. J. Shi und G. Lou, A Synergetic Model for Implementing an Integrated Management System: an Empirical Study in China, Journal of Cleaner Production, Vol. 15, 2007, S [12] ISO, Qualitätsmanagementsysteme Anforderungen (DIN EN ISO 9001:2008), [13] ISO, Umweltmanagementsysteme Anforderungen mit Anleitung zur Anwendung (DIN EN ISO 14001: Cor 1:2009), [14] BSI, Occupational Health and Safety Management Systems - Specification, [15] A. Simon i Villar, An empirical analysis of integrated management systems, [16] M. Potoski und A. Prakash, Do Voluntary Programs Reduce Pollution? Examining ISO 14001's Effectiveness across Countries, Policy Studies Journal,Vol. 41, 2013, S [17] J.I. Chang und C.-L. Liang, Performance Evaluation of Process Safety Management Systems of Paint Manufacturing Facilities. Journal of Loss Prevention in the Process Industries, Vol.22, 2009,S [18] C.-Y. Chen, G.-S.Wu, K.-J. Chuang und C.-M. Ma, A Comparative Analysis of the Factors Affecting the Implementation of Occupational Health and Safety Management Systems in the Printed Circuit Board Industry in Taiwan, Journal of Loss Prevention in the Process Industries, Vol. 22, 2009,S [19] A. von Ahsen und D. Funck, Integrated Management Systems Opportunities and Risks for Corporate Environmental Protection, Corporate Environmental Strategy,Vol. 8, 2001, S [20] ISO, The ISO Survey of Certifications 2012, [21] S. Karapetrovic und W. Willborn, Integration of Quality and Environmental Management Systems, The TQM Magazine,Vol. 10, 1998, S

38 [22] S. Brinkkemper, M. Saeki und F. Harmsen, Assembly techniques for method engineering, Advanced Information Systems Engineering, Berlin: Springer, 1998, S [23] J. Iivari, J., R. Hirschheim, und H.K. Klein, A Dynamic Framework for Classifying Information Systems Development Methodologies and Approaches, Journal of Management Information Systems,Vol. 17, 2000, S [24] O. K.Ferstl und E. J. Sinz, Grundlagen der Wirtschaftsinformatik, Vol.7, München: Oldenbourg Verlag, [25] R. Schütte, Grundsätze ordnungsmäßiger Referenzmodellierung: Konstruktion konfigurations- und anpassungsorientierter Modelle, Wiesbaden: Gabler Verlag, [26] J. Becker, M. Rosemann, und R. Schütte, Grundsätze ordnungsmäßiger Modellierung, Wirtschaftsinformatik, Vol.37, No.5, 1995, S [27] M. Sein, O. Henfridsson, S. Purao, M. Rossi, und R. Lindgren, Action Design Research, MIS Quarterly, Vol.35,No.1, 2011, S [28] S. Gregor, und A. R. Hevner, Positioning and Presenting Design Science Research for Maximum Impact, MIS Quarterly, Vol.37, No.2, 2013, S [29] W. Kuechler, und V. Vaishnavi, A framework for theory development in design science research: multiple perspectives, Journal of the Association for Information systems, Vol. 13, No.6, 2012, S [30] R. Rößler, und H. Schlieter, Modellgestützte Integration von Managementsystemen am Beispiel des Energiemanagements, Energie- und Umweltmanagement in kleinen und mittleren Unternehmen - Jahrbuch der KMU-Forschung und -Praxis 2014, Lohmar: Josef Eul Verlag, 2014, S [31] R. Rößler, H. Schlieter, und W. Esswein, Towards Model-based Energy Management, im Tagungsband der Multikonferenz Wirtschaftsinformatik 2014, Paderborn, 2014, S [32] H. Hilpert, J. Kranz, und M. Schumann, Green Information Systems wirksam einsetzen, Wirtschaftsinformatik, Vol. 55,No. 5, 2013, S [33] R. Rößler, H. Schlieter, und W. Esswein, Extending Enterprise Management Systems - The Case of Energy Management, im Tagungsband der Americas Conference on Information Systems 2014, Savannah, 2014, S

39 Quo Vadis Ordnungsrahmen? (Research in Progress) Tobias Weiß Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik Business Intelligence Research Technische Universität Dresden Dresden Abstract: Ordnungsrahmen stellen eine Möglichkeit der Strukturierung von Forschungsgebieten dar. Als Bestandteil einer laufenden Dissertation soll ein Vorgehen zur Erstellung von Ordnungsrahmen ermittelt werden. Dabei findet zunächst eine Identifikation von bislang genutzten Ordnungsrahmen im Bereich der Wirtschaftsinformatik statt, sowie die Suche nach einer Definition bzw. generellen Eigenschaften von Ordnungsrahmen. Dabei wird die Methode der strukturierten Literaturrecherche angewendet, mit nachfolgender Systematisierung der Quellen. Der Großteil der identifizierten Artikel nutzt diverse Ordnungsrahmen aus anwendungsorientierter Perspektive, nur wenige beschäftigen sich mit einer methodischen Begründung oder gar einem Prozess zur Erstellung eines Ordnungsrahmens. Folgeforschungen sollen dieses Thema im Rahmen der Dissertation weiter ausbauen. Keywords: Business Intelligence, Ordnungsrahmen 1 Einleitung 1.1 Motivation Im Rahmen meiner Dissertation beschäftige ich mich mit der Konzeption eines domänenspezifischen Ordnungsrahmens, sowie mit der Analyse und Anpassung der darin enthaltenen Komponenten auf eine bestimmte Domänenspezifik. Der Schwerpunkt liegt dabei in der Verarbeitung und Nutzung von Daten aus dem Smart Metering, zur Generierung von Mehrwerten für Energieversorger mittels endkundenfokussierten Entscheidungsunterstützungssystemen. Dabei liegt, zur ganzheitlichen Abdeckung aller relevanter Verarbeitungs-, Analyse- und Darstellungskomponenten, die Entwicklung eines Ordnungsrahmens nahe. Im Forschungsgebiet der Business Intelligence existieren dazu vielzitierte Ordnungsrahmen- Konstrukte, wie etwa nach Kemper sowie nach Gluchowski (vgl. [1], [2]). Viele Publikationen im Bereich der Business Intelligence, die einen bestehenden Ordnungsrahmen zitieren, greifen diesen lediglich auf - reflektieren aber nicht die Eignung für das eigene Forschungsvorhaben. Unbearbeitet bleibt dabei die Fragestellung, welche Ebenen und Komponenten ein generischer Ordnungsrahmen enthalten sollte. Weiterhin ist unklar, ob es eine bestimmte Schrittfolge innerhalb des Ordnungsrahmens gibt, eine innere Struktur, die bei der Anpassung eingehalten sollte. Daraus resultiert eine gestiegene Relevanz, die Eignung der bestehenden Ordnungsrahmen als Grundlage für meine Dissertation kritisch zu reflektieren, sowie Handlungsempfehlungen zu sammeln, welche zur Erstellung eines domänenspezifischen Ordnungsrahmens dienlich sind. Dazu soll die generelle Eignung von Ordnungsrahmen zur Darstellung geprüft werden. 1.2 Forschungsdesign Das Forschungsziel der vorliegenden Untersuchung liegt in der Analyse der möglichen Ausprägungen von Ordnungsrahmen, sowie synonymer Begriffe, im Bereich der Wirtschaftsinformatik. Es sollen im Rahmen eines systematischen Überblicks enthaltene 38

40 Ebenen und Komponenten innerhalb der Literatur identifiziert und entsprechend systematisiert werden. Die identifizierten Publikationen bilden weiterhin die Grundlage zur Herleitung einer Definition. Folgende Forschungsfragen werden behandelt. 1) Welche Ordnungsrahmen sind im Bereich der Wirtschaftsinformatik bislang bekannt, und wofür werden sie genutzt? 2) Existiert eine generelle Definition oder eine Vorgehensmethodik für Ordnungsrahmen? Als methodischer Ansatz zur Beantwortung der Forschungsfragen wird eine strukturierte Literaturrecherche nach Fettke durchgeführt (vgl. [3]). Anschließend werden die identifizierten Publikationen mittels einer Matrix nach verschiedenen Inhaltskriterien systematisiert. 2 Ordnungsrahmen in der Business Intelligence Im Bereich der Business Intelligence sind bereits verschiedene Versionen von Ordnungsrahmen zur Strukturierung des Forschungsgebiets etabliert. Gem. Kemper et al. handelt es sich bei dem Ordnungsrahmen um ein grundlegendes Business-Intelligence- Rahmenkonzept (vgl. [1], S. 1). Dabei verweist Kemper et al. explizit auf den zweidimensionalen Ordnungsrahmen nach Gluchowski, welcher unterschiedliche Sichten der Business Intelligence aufzeigt (vgl. [4]). Abbildung 6: Facetten der Business Intelligence als Ordnungsrahmen nach Gluchowski (übernommen aus [4], S. 7) Gluchowski beschreibt dabei den Ordnungsrahmen als Mittel zur Strukturierung und Positionierung verschiedener Konzepte und Technologien der Business Intelligence, auf einem zunächst generischen Niveau (vgl. [4], S. 7). Ein weiterer Bestandteil dieser Publikation ist eine Grafik zu Komponenten und Datenflüssen im Rahmen von Data- Warehouse-Umgebungen, also mit einem gewissen Funktionsbezug. Die Ursprungsversion der Grafik findet sich in [5], nachfolgend wird eine überarbeitete Version aus [4] dargestellt. Diese hat bereits eine hohe Ähnlichkeit mit dem nachfolgend präsentierten Ordnungsrahmen der Business Intelligence nach Kemper. 39

41 Abbildung 7: Data-Warehouse-Umgebung mit Komponenten und Datenflüssen nach Gluchowski (übernommen aus [4], S. 10) Aufbauend auf dieser Grundlage gelangt Kemper et al. zu der Aussage, dass Business Intelligence als integrierter, IT-basierter Gesamtansatz [ ] lediglich unternehmensspezifisch konkretisiert werden kann ([1], S. 10). Dies erfordert ein generisches Konzept, welches in Form eines Frameworks den Raum für die unternehmensindividuelle Gestaltung des jeweiligen BI-Ansatzes determiniert ([1], S. 10). Dieses Framework wird fortlaufend durch Kemper et al. als Ordnungsrahmen bezeichnet und dient vor allem der Strukturierung seiner Publikation, damit aber auch des vorgestellten Forschungsgebietes (vgl. [1], S. 10). Abbildung 8: Ordnungsrahmen nach Kempe et al.r (übernommen aus [1], S. 11) Damit ist generell eine Aussage getroffen wurden, die den Ordnungsrahmen als generisches Konstrukt sieht, welches individuell angepasst werden muss auf 40

42 Besonderheiten eines Unternehmens, möglicherweise aber auch auf Besonderheiten einer ganzen Branchendomäne. Im Rahmen des Definitionsansatzes dient der Ordnungsrahmen als strukturgebende Leitplanke für individuelle Anpassungen. 3 Strukturierte Literaturrecherche 3.1 Vorgehen Zur Bearbeitung der Forschungsfragen wurde die Methode der strukturierten Literaturrecherche nach Fettke gewählt (vgl. [3]). Dazu wurde eine Literatursuche in den wissenschaftlichen Datenbanken Sciencedirect, EBSCO Host sowie Springerlink durchgeführt. In Sciencedirekt wurde eine Suche im Volltext durchgeführt, in EBSCO Host in den Datenbanken Academic sowie Business. Weiterhin wurde, aufgrund der hohen Anzahl der initialen Suchergebnisse (132), eine Eingrenzung auf Publikationen aus dem Bereich der Wirtschaft bzw. Wirtschaftsinformatik vorgenommen. Die Anzahl der initialen Suchergebnisse bei Springerlink war noch deutlich höher (2501 ohne Eingrenzung, 244 bei Beschränkung auf den Medientyp Artikel), sodass hier eine Eingrenzung auf Publikationen der Zeitschriften HMD sowie Wirtschaftsinformatik vorgenommen wurde. Abbildung 9: Ablauf der Literaturrecherche Nach den oben genannten Eingrenzungen wurden 68 Artikel im Volltext gesichtet. Dabei verblieb eine Anzahl von 41 inhaltlich relevanten Publikationen, welche einen Beitrag zur Beantwortung der Forschungsfragen leisten können. Im Folgenden fand eine Systematisierung der Publikationen anhand verschiedener Kriterien statt. Damit soll eine weitere Strukturierung gewährleistet werden. Dabei wurden folgende Daten aufgenommen: - Quelle: Name der Autoren - Domäne: Gegenstandsbereich der Publikation - Kriterien zur Systematisierung: o Anwendung: Wurde ein Ordnungsrahmen angewendet bzw. genutzt? o Generik: Handelt es sich um einen generisch nutzbaren Ordnungsrahmen- Ansatz? o Definition: Finden sich Definitionsansätze zu Ordnungsrahmen? o Methodik: Wird die genutzte Methodik zur Verwendung des Ordnungsrahmens erläutert bzw. existiert eine methodische Begründung zur Nutzung? 41

43 Domäne Anwendung Generik Definition Methodik Vorgehen Kategorie o Vorgehen: Wird ein Vorgehen zur Aufstellung eines Ordnungsrahmens geschildert? Des Weiteren wurde, als letzte Spalte, eine Kategorisierung eingeführt, nach Grad der Nützlichkeit für die weitere Analyse. Die Bedeutung der Kategorien lautet wie folgt: - C: Es findet lediglich eine Anwendung oder Erwähnung eines Ordnungsrahmens statt, ohne weiterführende methodische Informationen oder Begründungen, sowie ohne Definitionsansatz oder Vorgehensschilderung. - B: Es wird in der Regel ein Ordnungsrahmen angewendet oder erwähnt, weitergehend jedoch auch ein Definitions- bzw. Interpretationsansatz gegeben. Teilweise handelt es sich um generische Ordnungsrahmen mit Weiterverwendungspotential. - A: Es findet, neben einer Anwendung des Ordnungsrahmens, auch eine Erläuterung der Methodik bzw. eine Rechtfertigung des Einsatzes statt, oder gar eine Schilderung des Vorgehens bei der Aufstellung von anwendungsbezogenen oder generischen Ordnungsrahmen. 3.2 Systematisierung der Ergebnisse Quelle [6]: Becker et al WI x x x A [7]: Becker et al WI x x x x A [8]: Berkovich et al WI x x x x A [9]: Hulvej 2008 IT x x x A [10]: Kummer et al WI x x A [11]: Ulmer 2007 WIWI x x x A [12]: Baumöl 2012 WI x x B [13]: Beverungen et al WI x x B [14]: Beverungen 2014 WI x x x B [15]: Fettke & Loos 2004 WI x x B [16]: Goeken & Patas 2010 WI x x B [17]: Mengue 2008 WI x x x B [18]: Nemeth 2011 WIWI x x x B [19]: Rohloff 2008 WI x x B [20]: Vom Brocke 2007 WI x x B [21]: Aier et al WI x C [22]: Binner 2011 WIWI x C [23]: Binner 2013 WIWI x C [24]: Bohl et al WI x C 42

44 [25]: Bucher & Winter 2009 WI x C [26]: Goeken & Patas 2011 WI x C [27]: Goetz & Maurer 2011 WI x C [28]: Herzfeldt et al WI x C [29]: Klose & Knackstedt 2007 WI x C [30]: Knackstedt et al WI x C [31]: Kompa & Härtel 2010 WI x C [32]: Küller & Hertweck 2013 WI x C [33]: Marekfia & Nissen 2014 WI x C [34]: Neubauer 2009 WIWI x C [35]: Ostermann & Staudinger 2005 WI x C [36]: Otto 2011 WI x C [37]: Pousttchi & Becker 2012 WI x C [38]: Riemer & Brüggemann 2007 WI x C [39]: Teuteberg & Gomez 2010 WI x C [40]: Thomas 2007 WI x C [41]: Thomas et al WI x C [42]: Thomas et al WI x C [43]: Vogedes 2011 WI x C [44]: Vom Brocke & Buddendick 2004 WI x C [45]: Vom Brocke et al WI x C [46]: Vom Brocke et al WI x C Tabelle 4: Systematisierung der Literaturquellen 4 Interpretation der Ergebnisse 4.1 Publikationen zur Anwendung von Ordnungsrahmen Nach Auswertung und Systematisierung der Publikationen fällt ein hoher Anteil an Artikeln der Kategorie C auf. Diese erwähnen bzw. nutzen einen bestehenden Ordnungsrahmen. Deutlich wird dabei, dass der Begriff des Ordnungsrahmens nicht unüblich ist, und entsprechende Konstrukte zur Strukturierungshilfe und Unterscheidung von Funktionsgebieten durchaus häufig genutzt werden. Oftmals erfolgt auch lediglich eine Referenzierung eines bestehenden Ordnungsrahmens. Zur Aufstellung eines generischen Ordnungsrahmens, Definitionsansatzes oder Vorgehensmodells liefern diese Publikationen, im Sinne der Forschungsfrage 2, jedoch keinen Mehrwert. 43

45 Quelle [21]: Aier et al [22]: Binner 2011 [23]: Binner 2013 [24]: Bohl et al [25]: Bucher & Winter 2009 [26]: Goeken & Patas 2011 [27]: Goetz & Maurer 2011 [28]: Herzfeldt et al [29]: Klose & Knackstedt 2007 [30]: Knackstedt et al [31]: Kompa & Härtel 2010 [32]: Küller & Hertweck 2013 [33]: Marekfia & Nissen 2014 Inhalt Anwendung des GERAM Frameworks zur Integration bestehender Frameworks in einen übergreifenden Ordnungsrahmen Anwendung eines transformationsbezogenen, managementbasierten Ordnungsrahmens (MITO) Anwendung eines transformationsbezogenen, managementbasierten Ordnungsrahmens (MITO) Zerlegung von Geschäftsmodellen in Submodelle und Strukturierung in einem Ordnungsrahmen Nutzung eines Referenzmodells als Ordnungsrahmen zur Unterscheidung von Funktionsgruppen und Bereichen Nutzung eines Ordnungsrahmens zur Strukturierung von Forschungsergebnissen Nutzung einer Entscheidungsmatrix als Ordnungsrahmen und Hilfsmittel zur Strukturierung Nutzung eines Ordnungsrahmens als Grundlage für das vorgestellte Lebenszyklusmodell Dokumentation eines Analysebereichs durch einen Ordnungsrahmen, Bestandteil eines Vorgehensmodells Aufbau eines Ordnungsrahmen für die Strukturierung von juristischen Anforderungen Nutzung eines Ordnungsrahmens für die Interoperabilität von ERP- Systemen Ordnungsrahmen zur Einordnung verschiedener Disziplinen in einem Schichtenmodell Ordnungsrahmen zur Strategie- und Zieldefinition im Rahmen der Governance [34]: Neubauer 2009 Ordnungsrahmen als Handlungsraum für Akteure [35]: Ostermann & Staudinger 2005 Verschiedene Ordnungsrahmen auf unterschiedlichen Kommunikationsniveaus [36]: Otto 2011 Nutzung eines Ordnungsrahmens für Data Governance [37]: Pousttchi & Becker 2012 [38]: Riemer & Brüggemann 2007 [39]: Teuteberg & Gomez 2010 [40]: Thomas 2007 Nutzung des Ordnungsrahmens zur Systematisierung und Bewertung von Geschäftsprozessen zur Schaffung eines Überblicks Einordnung von Bereichen der Suchmaschinenforschung in einen Ordnungsrahmen Vorschlag einer Referenzarchitektur als Ordnungsrahmen zur Unternehmensentwicklung Ordnungsrahmen zur Erstellung einer Begriffsordnung zur Referenzmodellierung [41]: Thomas et al. Ordnungsrahmen als Vorgehen zur Referenzmodellierung 44

46 2007 [42]: Thomas et al [43]: Vogedes 2011 [44]: Vom Brocke & Buddendick 2004 [45]: Vom Brocke et al [46]: Vom Brocke et al Nutzung eines Ordnungsrahmens zur Strukturierung einer Entwicklungsmethodik Nutzung eines Modells als Ordnungsrahmen und Verweis auf einen Ordnungsrahmen zur Spezifikation von Adaptionsmechanismen Ordnungsrahmen zur Strukturierung und Visualisierung von Gestaltungsfeldern der Referenzmodellierung Ordnungsrahmen zur Bewertung von Unternehmensarchitekturen Erwähnung eines Meta-Ordnungsrahmens zur Erklärung von organisatorischen Prozessen Tabelle 5: Auswertung der Publikationen der Kategorie C 4.2 Definitionsbildung Ordnungsrahmen Innerhalb der Kategorie B befinden sich Publikationen, die zwar auch einen Ordnungsrahmen ohne dediziertes Vorgehen nutzen, jedoch geben sie weitestgehend eine Hilfestellung zur Interpretation und Definition des Begriffs. Quelle [12]: Baumöl 2012 [13]: Beverungen et al [14]: Beverungen 2014 [15]: Fettke & Loos 2004 [16]: Goeken & Patas 2010 [17]: Mengue 2008 [18]: Nemeth 2011 Definitionsansatz Ordnungsrahmen zur Strukturierung und Systematisierung von Inhalten Nutzung eines Ordnungsrahmens zur Bildung eines Überblicks, auf einem hohen Abstraktionsniveau. Konkreter Bezug zu Informationssystemen. Ordnungsrahmen als Bestandteil konzeptueller Forschungstätigkeiten im Rahmen von Artefakten, gleichberechtigt mit Modellen, Methoden, Prozessen, theoretischen Konstrukten, Systemen oder Komponenten. Ordnungsrahmen als Bestandteil eines Referenzmodells, als Hilfsmittel zur Unterstützung des Verständnisses und Schaffung eines Überblicks. Ordnungsrahmen zur Strukturierung von empirisch generierten Erkenntnissen, Nutzung als Metamodell, zur Strukturbildung und integrierten Darstellung. Ordnungsrahmen als einheitliche Modellstruktur auf einem hohen Abstraktionsniveau, mit dem Ziel der Unterstützung der Orientierung im Betrachtungsbereich und der Modellnavigation durch einerseits die Schaffung einer gemeinsamen Begriffsbasis, die ein einheitliches Verständnis des Betrachtungsbereiches ermöglicht, und andererseits die Konstruktion einer für alle Sichten einheitlichen Modellstruktur. ([17], S. 45) Nutzung eines Managementmodells als mehrdimensionalen Ordnungsrahmen mit dem Ziel der Komplexitätsreduktion und Strukturierung sowie ganzheitlicher Erfassung des Realsystems. Der 45

47 [19]: Rohloff 2008 Ordnungsrahmen dient damit als Landkarte zur Orientierung, zur Strukturgebung von Denken und Vorgehen, zur Bildung einer gemeinsamen Sprache und Ausrichtung sowie zur Erhöhung der Effizienz. Nutzung des Ordnungsrahmens für Unternehmensarchitekturen zur Systematisierung und Herstellung von Übersichtlichkeit. Definitionsansatz für Ordnungsrahmen als strukturbildendes [20]: Vom Brocke Element, mit Entwicklung von zielgerichteten Methoden innerhalb 2007 dieser Struktur. Tabelle 6: Auswertung der Publikationen der Kategorie B mit Definitionsansätzen Es wird dabei deutlich, dass es kein vorgeschriebenes Format für den Ordnungsrahmen gibt, sondern stets nur einen generischen Sinn und Ziel. Eine konkrete Definition konnte jedoch nicht identifiziert werden. Allen Definitionsansätzen gemein ist der Fakt, dass ein Ordnungsrahmen zur Strukturierung und Systematisierung dienen soll. Auf einem hohen Abstraktionsniveau soll ein Überblick über generische Bestandteile gewährt werden, zur Schaffung eines gemeinsamen Verständnisses. 4.3 Publikationen zur Bildung eines Vorgehens Innerhalb der Kategorie A befinden sich die interessantesten Publikationen, welche neben einer möglichen Nutzung oder Definition vor allem Hinweise zur Methodik bzw. Rechtfertigung der Nutzung eines Ordnungsrahmens liefern, aber auch konkrete Vorschläge zum Vorgehen der Erstellung eines Ordnungsrahmens. Aufgrund des begrenzten Untersuchungsfokus wird der Inhalt dieser Artikel zwar nachfolgend beschrieben, eine tiefergehende Untersuchung findet aber erst in Folgeforschungen statt, wie auch im Kapitel 0 (Limitationen) beschrieben wird. Quelle [6]: Becker et al [7]: Becker et al [8]: Berkovich et al Vorgehen und Methodik Schilderung eines Vorgehens zur Erstellung eines Ordnungsrahmens, anhand der Spezifikation von Adaptionsmechanismen für Informationsmodelle. Ziel des Ordnungsrahmens: als Navigator dienen, er generiert ein Modellsystem, dient der Strukturierung und ist sinnvoll zur Lösungsfindung durch Angebot von konkreten Ausgangslösungen. Darstellung eines ordnungsrahmenbasiertes Vorgehens, mit dem Ziel eine Untersuchung methodisch zu unterstützen und nachvollziehbar zu dokumentieren. Ordnungsrahmen stellen dabei Informationssysteme auf einem besonders hohen Abstraktionsniveau dar, präsentieren Inhalte, stellen Beziehungen zwischen den Komponenten her. Ordnungsrahmen zu Beschreibung von Konzepten in generischer Weise, zur Strukturierung sowie Beschreibung von Eigenschaften sowie Zusammenhängen. Ableitung eines Ordnungsrahmens aus bestehenden Forschungsinhalten, Entnahme von Elementen der Forschungsarbeiten und Systematisierung. Weiterhin werden Hinweise zur Herleitung von Analysekriterien gegeben, die zur Erstellung des Ordnungsrahmens dienen. 46

48 [9]: Hulvej 2008 [10]: Kummer et al Nutzung eines Ordnungsrahmens zum Transfer von Erkenntnissen mittels einer strukturierten Darstellung der Ergebnisse und Eröffnen der Möglichkeit von branchenspezifischen Modifikationen. Aufzeigen von Anforderungen zur Entwicklung eines Ordnungsrahmens. Ordnungsrahmen zur Strukturierung von bisher angefertigten Arbeiten, er bildet eine umfassende und aggregierte Basis. Weiterhin bietet der Artikel ein empfohlenes Vorgehen zur Aufstellung eines derartigen Ordnungsrahmens. Bezeichnung des Ordnungsrahmens zur Nutzung eines ganzheitlichen Managementkonzeptes, ohne spezifische Ausrichtung. Hauptzweck ist an dieser Stelle die Strukturierung und [11]: Ulmer 2007 Steuerung. Der gezeigte Ordnungsrahmen ist gegliedert in verschiedene Ebenen, aber auch durchzogen von Aktivitäten und Strukturen. Tabelle 7: Auswertung von Publikationen der Kategorie C mit Vorgehen und Methodik 5 Fazit 5.1 Zusammenfassung Zunächst ist anzumerken, dass die vorliegende Untersuchung nur einen Teil der geplanten Forschungsaktivitäten zu Ordnungsrahmen im Bereich der Business Intelligence darstellt. Der Ausgangspunkt stellten in diesem Fall die Publikationen von Kemper und Gluchowski dar, wie im Kapitel 0 beschrieben wird. Die darauf aufbauende Literaturrecherche hat sich lediglich mit dem Begriff Ordnungsrahmen auseinander gesetzt. Dabei wurden folgende Forschungsfragen behandelt: Welche Ordnungsrahmen sind im Bereich der Wirtschaftsinformatik bislang bekannt, und wofür werden sie genutzt? Zunächst ist eine große Vielfalt an Publikationen zu bemerken, welche sich in 3 Kategorien gliedern lassen. Eine Vielzahl an Artikeln (Kategorie C) referenzieren bestehende Ordnungsrahmen, ohne jedoch eine methodische Begründung für den Einsatz zu liefern. Eine Auflistung der Verwendungszwecke lässt sich der Tabelle 2 entnehmen. Eine Erläuterung des Einsatzzweckes findet erst bei Artikeln der Kategorie B statt, bei denen der meistgenannte Zweck die Bildung einer Struktur mittels Ordnungsrahmen ist. Existiert eine generelle Definition für den Begriff des Ordnungsrahmens? Eine Sammlung der Definitionsansätze wird im Rahmen der Interpretation der Artikel zu Kategorie B und A vorgenommen. Eine explizite Definition konnte jedoch nicht identifiziert werden. 5.2 Limitationen Im Laufe dieser Recherche sind weitere synonyme Begriffe zutage getreten, welche nachfolgend ebenfalls eine Prüfung unterzogen werden müssen. Es handelt sich dabei um bislang folgende Schlagworte: - Framework - Gestaltungsrahmen - Bezugsrahmen 47

49 Weiterhin steht im nächsten Schritt eine Untersuchung von Ordnungsrahmen der Business Intelligence im engeren Sinne an, da der im Rahmen der Dissertation geplante Ordnungsrahmen stark an den Vorarbeiten von Kemper und Gluchowski angelehnt ist. Daher sind BI-Ordnungsrahmen in diesem Kontext besonders interessant, welche Komponenten enthalten sein sollen, und wie diese generisch konstruiert und auf eine Branchendomäne spezialisiert werden können. Denkbar ist eine ergänzende Expertenbefragung zu diesen Inhalten. Weiterhin ist der Begriff des Ordnungsrahmens durchaus domänenspezifisch geprägt und unterschiedlich. Während sich die identifizierten Ordnungsrahmen-Anwendungen untereinander hinsichtlich des Ziels ähneln, ist der Begriff eines Ordnungsrahmens in anderen Branchen abweichend geprägt. Am Beispiel der Energiewirtschaft trifft man auf Ordnungsrahmen, die durch politische Entscheidungen bspw. als energiewirtschaftlicher Ordnungsrahmen im Sinne von Regelungen und Normen fest vorgegeben sind. Eine gezielte Eingrenzung auf das Umfeld der Business Intelligence ist daher unabdingbar, in dessen Kontext auch ein Definitionsvorschlag erarbeitet werden soll. Literaturverzeichnis [1] H.-G. Kemper, W. Mehanna und H. Baars, Business intelligence - Grundlagen und praktische Anwendungen: Eine Einführung in die IT-basierte Managementunterstützung ; [mit Online-Service], Business Intelligence - Grundlagen und praktische Anwendungen, [2] P. Gluchowski, R. Gabriel, und C. Dittmar, Management-Support-Systeme und Business intelligence: Computergestützte Informationssysteme für Fach- und Führungskräfte, Vol.2, Berlin/Heidelberg: Springer, [3] P. Fettke, Eine Untersuchung der Forschungsmethode "Review" innerhalb der Wirtschaftsinformatik, Wirtschaftsinformatik, No. 4, 2006, S [4] P. Gluchowski, Business Intelligence: Konzepte, Technologien und Einsatzbereiche, HMD - Praxis Wirtschaftsinform, Vol. 222, [5] P. Gluchowski, Data Warehouse - Das aktuelle Schlagwort, Informatik Spektrum, Vol. 20, No. 1, 1997, S [6] J. Becker, P. Delfmann, und R. Knackstedt, Konstruktion von Referenzmodellierungssprachen Ein Ordnungsrahmen zur Spezifikation von Adaptionsmechanismen für Informationsmodelle, irtschaftsinf, Vol. 46, No. 4, 2004, S [7] J. Becker, C. Heitmann, und R. Knackstedt, Analyse der IT-Unterstützung des Supplier Relationship Management, HMD, Vol. 45, No. 1, 2008, S [8] M. Berkovich, J. Leimeister, und H. Krcmar, Requirements Engineering für Product Service Systems, Wirtschaftsinf, Vol. 53, No. 6, 2011, S [9] J. Hulvej, Integrierte Entwicklung von IT-Dienstleistungen: ein Konzept auf Basis des industriebetrieblichen Ansatzes des Simultaneous Engineering, [10] T.-F. Kummer, J. Leimeister, und M. Bick, Die Bedeutung von nationaler Kultur für die Gestaltung von Informationssystemen, Wirtschaftsinf, Vol. 54, No. 6, 2012,S [11] M. Ulmer, Finanzplatzkommunikation: Ansätze zur Steigerung der Wettbewerbsfähigkeit von Finanzplätzen durch Kommunikationspolitik am Beispiel der Schweiz: Haupt, [12] U. Baumöl, IT-Governance als Basis für ein wertorientiertes Informatikmanagement, HMD, Vol. 49, No. 2, 2012, S [13] D. Beverungen, R. Knackstedt und O. Müller, Entwicklung Serviceorientierter Architekturen zur Integration von Produktion und Dienstleistung Eine Konzeptionsmethode und ihre Anwendung am Beispiel des Recyclings elektronischer Geräte, Wirtsch. Inform, Vol. 50, No. 3, 2008, S

50 [14] D. Beverungen, Über das Zusammenwirken der Gestaltung und Emergenz von Geschäftsprozessen als Organisationsroutinen, Wirtschaftsinf, Vol. 56, No. 4, 2014, S [15] P. Fettke und P. Loos, Referenzmodellierungsforschung, Wirtschaftsinf, Vol. 46, No. 5, 2004, S [16] M. Goeken und J. Patas, Evidenzbasierte Strukturierung und Bewertung empirischer Forschung im Requirements Engineering, WIRTSCHAFTSINFORMATIK, Vol. 52, No. 3, 2010, S [17] C. Mengue, Referenzmodell für das Relationship Banking, HMD, Vol. 45, No. 1, 2008, S [18] A. Nemeth, Geschäftsmodellinnovation: Theorie und Praxis der erfolgreichen Realisierung von strategischen Innovationen in Großunternehmen: na, [19] M. Rohloff, Erfahrungen in der Umsetzung von Unternehmensarchitekturen, HMD, Vol. 45, No. 4, 2008, S [20] J. Vom Brocke, Wirtschaftlichkeit serviceorientierter Architekturen Management und Controlling von Prozessen als Serviceportfolios, HMD, Vol. 44, No. 1, 2007, S [21] S. Aier, C. Riege, and R. Winter, Unternehmensarchitektur Literaturüberblick und Stand der Praxis, Wirtsch. Inform, Vol. 50, No. 4, 2008, S [22] H. F. Binner, Business Analyst und Business Process Professional - Neue Berufsbilder in prozessorientierten Organisationen, Zeitschrift Führung + Organisation : ZfO, [23] H. F. Binner, Wie wirken Megatrends?: Systematische Methodenunterstützung bei der zukunftsorienterten Organisationsentwicklung. [24] O. Bohl, S. Manouchehri und U. Winand, Unternehmerische Wertschöpfung im Web 2.0, HMD, Vol. 44, No. 3, 2007, S [25] T. Bucher und R. Winter, Geschäftsprozessmanagement Einsatz, Weiterentwicklung und Anpassungsmöglichkeiten aus Methodiksicht, HMD, Vol. 46, No. 2, 2009, S [26] M. Goeken und J. Patas, Erratum zu: Evidenzbasierte Strukturierung und Bewertung empirischer Forschung im Requirements Engineering, WIRTSCHAFTSINFORMATIK, Vol. 52, No. 5, 2010, S [27] T. Goetz und P. Maurer, Musterbasierte Anwendungsintegration, HMD, Vol. 48, No. 2, 2011, S [28] A. Herzfeldt, M. Schermann und H. Krcmar, Ein Lebenszyklusmodell für IT-Lösungen aus Sicht kleiner und mittelständischer Anbieter, HMD, Vol. 49, No. 3, 2012, S [29] K. Klose und R. Knackstedt, Serviceidentifikation für die Produktionsplanung eines mittelständischen Auftragsfertigers, HMD, Vol. 44, No. 1, 2007, S [30] R. Knackstedt, C. Brelage und N. Kaufmann, Entwicklung rechtssicherer Web-Anwendungen, Wirtsch. Inform, Vol. 48, No. 1, 2006, S [31] S. Kompa und J. Härtel, Überbetriebliche Interoperabilität zwischen ERP-Systemen, HMD, Vol. 47, No. 2, 2010, S [32] P. Küller und D. Hertweck, Bedeutung von Services in einer dezentralen Energieversorgung, HMD, Vol. 50, No. 3, 2013, S [33] W. Marekfia und V. Nissen, Strategisches GRC-Management Anforderungen und datenseitiges Referenzmodell, HMD, Vol. 51, No. 3, 2014, S [34] D. Neubauer, Die strategische Zusammensetzung von Aufsichtsrat und Vorstand professioneller Fussballvereine in Deutschland: na, [35] H. Ostermann und R. Staudinger, Benchmarking E-Government, Wirtschaftsinf, Vol. 47, No. 5, 2005, S [36] B. Otto, Data Governance, WIRTSCHAFTSINFORMATIK, Vol. 53, No. 4, 2011, S [37] K. Pousttchi und F. Becker, Gestaltung mobil-integrierter Geschäftsprozesse, HMD, Vol. 49, No. 4, 2012 S [38] K. Riemer und F. Brüggemann, Personalisierung der Internetsuche, Wirtsch. Inform, Vol. 49, No. 2, 2007, S

51 [39] F. Teuteberg und J. Gómez, Green Computing & Sustainability, HMD, Vol. 47, No. 4, 2010, S [40] O. Thomas, Industrielles Versions- und Variantenmanagement in der Referenzmodellierung, HMD, Vol. 44, No. 4, 2007, S [41] O. Thomas, K. Leyking und F. Dreifus, Prozessmodellierung im Kontext serviceorientierter Architekturen, HMD, Vol. 44, No. 1, 2007, S [42] O. Thomas, P. Walter und P. Loos, Product-Service Systems: Konstruktion und Anwendung einer Entwicklungsmethodik, Wirtsch. Inform, Vol. 50, No. 3, 2008, S [43] A. Vogedes, Ansatz eines Kapazitätsmanagements für die Erbringung von IT-Dienstleistungen, [44] J. vom Brocke und C. Buddendick, Organisationsformen in der Referenzmodellierung Forschungsbedarf und Gestaltungsempfehlungen auf Basis der Transaktionskostentheorie, Wirtschaftsinf, Vol. 46, No. 5, 2004, S [45] J. vom Brocke, C. Sonnenberg, B. Thurnher und B. Müller, Wertorientierte Gestaltung von Unternehmensarchitekturen, HMD, Vol. 45, No. 4, 2008, S [46] J. vom Brocke, L. Mathiassen und M. Rosemann, Business Process Management, Wirtschaftsinf, Vol. 56, No. 4, 2014, S

52 Prozess- und IT-Architekturen im Smart Metering Robert Wehlitz Professur für Informationsmanagement Universität Leipzig Leipzig Abstract: Das im Jahr 2009 von der Europäischen Union verabschiedete dritte Energiepaket sieht u. a. vor, dass 80 Prozent aller europäischen Stromtarifzähler bis 2020 durch intelligente Messsysteme, sogenannte Smart Meter, ersetzt werden. Zur Bewältigung dieser enormen Herausforderung bedarf es der Implementierung adäquater Geschäftsprozesse und IT-Systeme innerhalb der beteiligten Energieunternehmen. Aufgrund der in der Bundesrepublik Deutschland derzeit unsicheren Rahmenbedingungen in Bezug auf einen flächendeckenden Smart-Meter- Rollout, herrscht insbesondere bei kleinen und mittleren Marktakteuren aktuell Zurückhaltung, was Investitionen in einen frühzeitigen Erfahrungsaufbau anbelangt. Angesichts dessen besteht für diese Unternehmen das Risiko im Zuge eines künftig verpflichtenden Rollouts den Anschluss und somit beträchtliche Marktanteile zu verlieren. In diesem Kontext liegt der Fokus des vorliegenden Beitrags auf der Motivation zur Entwicklung eines Smart-Metering- Referenzmodells, mittels dessen Energieunternehmen bei der erfolgreichen und effizienten Realisierung von Smart Metering unterstützt werden sollen. Des Weiteren erfolgt die Darstellung der angestrebten Forschungsziele und des anzuwendenden Forschungsrahmens, dessen Erkenntnisprozess während der Untersuchung des Smart-Meter-Installationsprozesses in einer ersten Iteration bereits durchlaufen wurde. Keywords: Smart Metering, Geschäftsprozesse, Informationssysteme, Referenzmodellierung 1 Einführung Seit Ende des 20. Jahrhunderts unterliegt die deutsche Energiewirtschaft einem kontinuierlichen Wandel. Neben den bislang primär für die Energieerzeugung genutzten fossilen Brennstoffen und der Kernenergie werden zunehmend regenerative Energiequellen erschlossen. Im Zuge dessen sind zahlreiche dezentrale Energieerzeugungsanlagen in eine bis dato überwiegend zentral ausgerichtete Erzeugungsstruktur zu integrieren [1][1]. Infolge dieser Entwicklung gestaltet sich die Aufrechterhaltung der Netzstabilität und einer weitgehend unterbrechungsfreien Energieversorgung aufgrund der steigenden Einspeisevolatilität als immense Herausforderung [2]. Dieser Umstand bedingt die Abkehr [ ] von einer verbrauchsorientierten Erzeugungsstruktur hin zu einer erzeugungsorientierten Verbrauchsstruktur.. Vor diesem Hintergrund ist es erforderlich, sowohl Ein- als auch Ausspeisedaten innerhalb möglichst kurzer Zeitintervalle erfassen und analysieren zu können [3]. Diese und weitere Anforderungen gilt es mittels adäquater Infrastrukturen unter Verwendung moderner Informations- und Kommunikationstechnologien zu bewältigen [1][4][3]. In diesem Kontext wird das Messwesen innerhalb der Energiewirtschaft, insbesondere unter technologischen Aspekten, revolutioniert [5]. Die bisher zur Erfassung des Stromverbrauchs bei Standardlastprofil-Kunden (SLP) eingesetzten elektromechanischen Tarifzähler sollen zukünftig durch intelligente Messsysteme, allgemein auch als Smart Meter bezeichnet, weitgehend ersetzt werden [6]. Dabei handelt es sich um elektronische Messeinrichtungen, die gemäß 21d Abs. 1 des Energiewirtschaftsgesetzes den tatsächlichen Energieverbrauch sowie die tatsächliche Nutzungszeit elektrischer Energie widergeben und in ein Kommunikationsnetz eingebunden sind. Darüber hinaus ist diese innovative Gerätetechnologie zur bidirektionalen Kommunikation befähigt, d. h. dass 51

53 Smart Meter neben der Datenübertragung zudem in der Lage sind, Steuerungsbefehle zu empfangen und zu verarbeiten [7]. In der Literatur existiert in Hinblick auf das Smart-Metering-Konzept keine allgemein anerkannte Definition [8]. Vor diesem Hintergrund wurde vom Autor zur Abgrenzung der Thematik folgende Arbeitsdefinition erstellt: Smart Metering umfasst alle Prozesse einer automatisierten Erfassung, Übertragung, Verwaltung und Weiterverarbeitung von Energieverbrauchs- bzw. Energieerzeugungsdaten sowie des Aufbaus und der Erhaltung der dafür erforderlichen Infrastruktur [9][10][11]. Die Einführung intelligenter Messsysteme wird als Smart-Meter-Rollout bezeichnet [4]. Im Zuge des damit einhergehenden Aufbaus moderner Messinfrastrukturen verändert sich der Großteil der bestehenden Geschäftsprozesse im Bereich des Messwesens nachhaltig [12]. Ein Beispiel hierfür stellt die Rationalisierung der manuellen Stichtagsablesung von Zählerständen und somit die Optimierung der Abrechnungsprozesse von Energielieferanten dar. Darüber hinaus gilt es weitere Geschäftsprozesse, wie z. B. die Fernabfrage von Energieverbrauchsdaten oder die Installation der dafür erforderlichen Kommunikationstechnik vor Ort, innerhalb von Energieunternehmen erstmalig zu implementieren [3][4][13]. In diesem Zusammenhang verändern sich neben organisatorischen Aspekten zudem die Anforderungen an die zur Prozessunterstützung eingesetzten IT-Systeme. So sind sowohl intelligente Messeinrichtungen als auch zusätzliche Systemkomponenten, wie z. B. Datenkonzentratoren, Kommunikationsmodule, etc., bei der Instanziierung von Geschäftsprozessen softwaretechnisch abzubilden. Zudem besteht die Notwendigkeit, adäquate Strukturen zu schaffen, mittels derer große Energiedatenmengen erfasst, gespeichert und weiterverarbeitet werden können. Ferner bedarf es geeigneter Schnittstellen zwischen technischen und kaufmännischen IT- Systemen sowie zwischen den Softwareapplikationen unterschiedlicher Marktakteure [14]. Dahingehend liegt der Fokus dieses Beitrags auf der Untersuchung von Prozess- und IT- Architekturen im Smart Metering. Hierfür wird in Kapitel 2 zunächst das Forschungsthema motiviert. Das Kapitel 3 beschreibt das Dissertationsvorhaben und erläutert den gewählten wissenschaftlichen Ansatz. In Kapitel 4 wird mit der Analyse des Smart-Meter- Installationsprozesses als Ausgangspunkt eine erste Iteration des angewandten Forschungsrahmens aufgezeigt, bevor in Kapitel 5 eine Zusammenfassung sowie ein Ausblick auf zukünftige Forschungsaufgaben gegeben werden. 2 Motivation Die flächendeckende Einführung intelligenter Messsysteme zur elektronischen Erfassung von Energieerzeugungs- und Energieverbrauchsmengen wird in Politik und Wirtschaft äußerst kontrovers diskutiert. Gegenstand der Diskussionen stellt das Verhältnis zwischen Nutzenpotenzialen und Risiken dieser Technologie dar. So steht bspw. Die Erhöhung der Energietransparenz und somit die Vorteile einer Überwachung und Optimierung des individuellen Verbrauchsverhaltens im direkten Kontrast zu möglichen Gefahren den Datenschutz sowie die Datensicherheit betreffend [4]. Dieser Dissens spiegelt sich im heutigen Stand der Praxis deutscher Energieunternehmen wieder. Bereits 2009 verabschiedete die Europäische Union eine Richtlinie zur Beschleunigung eines flächendeckenden Smart-Meter-Rollouts innerhalb Europas. Dieser zufolge sollen 80 Prozent der europäischen Stromtarifzähler bis 2020 durch Smart Meter ersetzt werden, insofern dies zuvor durch länderspezifische Kosten-Nutzen-Analysen als wirtschaftlich vertretbar bewertet wurde [15]. 52

54 Hierauf Bezug nehmend ist herauszustellen, dass, wie aus Abbildung 1 hervorgeht, bis zum Jahr 2013 indes lediglich weniger als ein Prozent der insgesamt ca. 45,5 Millionen Haushaltszähler in Deutschland durch intelligente Messsysteme substituiert wurden [16]. Dies lässt sich, neben bestehenden Unsicherheiten in Bezug auf die Amortisation der zur Implementierung einer Smart-Metering-Infrastruktur erforderlichen Investitionen, auf weitere Einflussfaktoren zurückzuführen. Dementsprechend hat sich der deutsche Gesetzgeber bis dato nicht eindeutig zu der Frage positioniert, ob ein weitreichender Smart-Meter-Rollout mehrheitlich Marktmechanismen überlassen wird oder ob die Bundesregierung mittels regulatorischer Verordnungen plant, in diesen Prozess federführend einzugreifen. Zudem ist derzeit noch ungewiss, welche Gerätetechnik zur Erfassung und Übertragung von Energiedaten letztendlich flächendeckend bei Erzeugern und Verbrauchern Anwendung finden soll und wie die Systeminteroperabilität bei einer Vielzahl von Herstellern und Energieunternehmen sicherzustellen ist [4]. 6,8 % 0,8 % 92,4 % Elektromechanische Eintarifzähler Elektromechanische Mehrtarifzähler Elektronische Messeinrichtungen Abbildung 10: Verwendete Zählertechnik im Haushaltskundenbereich (in Anlehnung an [17]) Die genannten Einflussfaktoren begründen maßgeblich die hierzulande vorherrschende Zurückhaltung in Bezug auf Smart Metering. Daraus resultierend ist den bislang auf nationaler Ebene durchgeführten Rolloutprojekten ausschließlich Pilotcharakter beizumessen [4]. Zudem erweist sich die vorzufindende Projekthäufigkeit als äußerst gering. Diesbezüglich listet eine Online-Datenbank der Deutsche Energie-Agentur GmbH Anfang September 2014 lediglich acht beendete oder noch laufende Pilotprojekte mit jeweiligen Ausbringungsmengen zwischen 100 und Smart Metern auf [18]. Infolgedessen sind die derzeit in Deutschland vorhandenen Erfahrungswerte hinsichtlich der Installation und des Betriebs intelligenter Messsysteme als rar einzustufen. Des Weiteren wird die Annahme getroffen, dass diese Erfahrungswerte innerhalb der deutschen Energiebranche asymmetrisch verteilt sind. Umfangreichere Rolloutprojekte mit einer Ausbringungsmenge ab Smart Metern wurden bzw. werden ausschließlich von Energiekonzernen, die über die entsprechenden personellen und finanziellen Ressourcen verfügen, durchgeführt. Kleinen und mittleren Energieunternehmen, wie z. B. Stadtwerken, stehen oftmals verhältnismäßig begrenzte Investitionsmittel für Projekte außerhalb des operativen Tagesgeschäfts zur Verfügung. Daher sind diese Organisationen unter den aktuellen Rahmenbedingungen im geringeren Maße bereit, die Risiken eines frühzeitigen Erfahrungsaufbaus zu tragen. In diesem Zusammenhang lassen sich auch die international vorhanden Erfahrungen aus Ländern wie Italien, Frankreich oder Schweden lediglich begrenzt verwerten. Dies ist auf einige Besonderheiten des deutschen Energiemarktes und der hierzulande hohen Sensibilität in Bezug auf Aspekte des Datenschutzes und der Datensicherheit zurückzuführen [19][20]. Ebenfalls nur bedingt nutzbar sind das Wissen und die Erfahrungen, die bereits im Bereich der registrierenden Leistungsmessung (RLM) erschlossen wurden. Die RLM wird bei Groß- und Industriekunden, deren Jahresverbrauch eine Grenze von kwh übersteigt, durchgeführt [21]. Dabei werden gemittelte Leistungswerte in kurzen Zeitintervallen von 53

55 kommunikationsfähigen Messeinrichtungen automatisiert erfasst und übertragen. Jedoch unterscheidet sich die hierbei eingesetzte Gerätetechnik aufgrund geringerer technischer Möglichkeiten von den im SLP-Bereich zu installierenden Smart Metern. Zudem stellt ein flächendeckender Rollout weitaus höhere Anforderungen an die Organisation und IT von Energiedienstleistern, als es bei der gegenwärtigen Betreuung von Sondervertragskunden der Fall ist [22]. In Anbetracht einer zukünftig zu erwartenden Rolloutverordnung für Deutschland sollte es kleinen und mittleren Energieunternehmen gleichermaßen möglich sein, mittels geeigneter Geschäftsprozesse und IT-Systeme die zukünftigen Herausforderungen im Smart Metering zu bewältigen. Andernfalls dürften diese Organisationen nicht in der Lage sein, die Installation und den Betrieb intelligenter Messsysteme erfolgreich und effizient umzusetzen, wodurch das Risiko besteht, beträchtliche Marktanteile zu verlieren [1][24]. 3 Dissertationsvorhaben Den Ausgangspunkt für das Dissertationsvorhaben stellt das von der Universität Leipzig durchgeführte Forschungsprojekt Smart Meter in der Modellregion Leipzig dar. Im Rahmen dieses Projekts wurden innerhalb eines Kalenderjahres mehr als intelligente Messsysteme im Stadtgebiet von Leipzig installiert. Seitens des verantwortlichen Forschungsteams ist u. a. die Zielstellung verfolgt worden, einen wettbewerblichen Messstellenbetreiber bei der Ausbringung einer größeren Menge an Smart Metern unter simulierten Rolloutbedingungen zu begleiten. Im Zuge dessen sollten innerhalb eines Arbeitspaketes sowohl die dafür erforderlichen Geschäftsprozesse als auch die zu deren Unterstützung eingesetzten IT-Systeme einer Untersuchung unterzogen werden. Auf Basis der im Projektverlauf gewonnenen Erkenntnisse wurde, entgegen der in der Literatur vornehmlich positiv ausgestalteten Resümees weiterer Rolloutpiloten, folgende These fixiert: Deutsche Energieunternehmen sind derzeit nicht in der Lage einen flächendeckenden Smart-Meter-Rollout sowie Smart Metering im Allgemeinen erfolgreich und effizient umzusetzen [23]. Diese These wird von mehreren Indizien gestützt. Bspw. Existiert, wie bereits in Kapitel 1 angeführt wurde, keine allgemein anerkannte Definition in Bezug auf Smart Metering. Zudem ist nicht näher spezifiziert, welche funktionalen Anforderungen von intelligenten Messsystemen zu erfüllen sind [25]. Demnach ist aufgrund des Mangels einer einheitlichen Terminologie und eines einheitlichen Verständnisses nicht ohne weiteres abzugrenzen, welche Aspekte Smart Metering umfasst. Ferner wurde im Verlauf des Forschungsprojekts Smart Meter in der Modellregion Leipzig ein Defizit an standardisierten Unternehmensprozessen identifiziert. Dies ist dem Umstand geschuldet, dass Smart Metering infolge des derzeit geringen Verbreitungsgrads einen lediglich marginalen Beitrag zum Umsatz von Energieunternehmen leistet und dementsprechend niedrige Priorität innerhalb der Organisationen besitzt. Ebenfalls festgestellt werden konnte, dass die inner- und überbetrieblichen Geschäftsprozesse nicht hinreichend informationstechnologisch unterstützt werden, da aufgrund des geringen Stellenwerts und der unsicheren Rahmenbedingungen die Bereitschaft zu umfassenden IT-Investitionen fehlt [26]. Weitere Ursachen für nicht existente Standardprozesse und unzureichende IT- Unterstützung könnten darüber hinaus branchenbedingt sein. Vor diesem Hintergrund verweisen die Autoren in [27] darauf, dass es in der Energiewirtschaft generell an einem 54

56 einheitlichen Prozessverständnis fehle und sich die Entwicklung von IT-Systemen für Energieunternehmen nicht an standardisierten Geschäftsprozessen orientiere. 3.1 Forschungsziele In Anbetracht der in Kapitel 2 vorgestellten Herausforderungen sowie der im Verlauf des Forschungsprojekts Smart Meter in der Modellregion Leipzig getroffenen Beobachtungen wird die Zielstellung verfolgt, ein Referenzmodell für die Domäne Smart Metering zu entwickeln. Das zu gestaltende Referenzmodell soll diversen Zwecken dienen. Dahingehend wird auf Basis der Vorgabe einheitlicher Termini die Förderung und Sicherstellung eines einheitlichen Verständnisses in Bezug auf Smart-Metering-Prozesse angestrebt [28]. Zudem sollen Energieunternehmen in der Lage sein, anhand generischer Teilmodelle unterschiedlicher Granularität unternehmensspezifische Geschäftsprozesse abzuleiten und zu implementieren [29]. Gleichermaßen wird darauf abgezielt, eine Möglichkeit bereitzustellen, mittels derer bestehende organisatorische Abläufe mit idealtypischen Modellen im Rahmen eines Benchmarkings verglichen werden können. Bezug nehmend auf die derzeit unzureichende IT-Unterstützung von Geschäftsprozessen wird beabsichtigt, anhand der abstrahierten Beschreibung von Prozessen und der für das Smart Metering grundlegenden IT-Systeme eine Basis zur Entwicklung adäquater Softwareanwendungen zur Verfügung zu stellen [30]. Dies hat unter der Berücksichtigung mehrerer Marktakteure und unterschiedlicher Sichtweisen auf das Smart-Metering-Konzept zu erfolgen. Zur Diffusion der Forschungsergebnisse ist die Bereitstellung des Referenzmodells anhand eines Softwareprototyps vorgesehen. Dieser wird nach derzeitigem Konzeptionsstand die folgenden Komponenten umfassen: Model Viewer (Visualisierung von Prozessdiagrammen), Model Repository (Verzeichnisstruktur und Modellnavigation), Prozesskonfigurator (Implementierungsunterstützung). Zusammenfassend sollen anhand des zu entwickelnden Referenzmodells in Verbindung mit dem bereitgestellten Softwareprototyp Energieunternehmen bei der erfolgreichen und effizienten Realisierung von Smart Metering unterstützt werden. 3.2 Forschungsrahmen Die zur Durchführung des Dissertationsvorhabens gewählte Vorgehensweise orientiert sich am Forschungsrahmen der gestaltungsorientierten Wirtschaftsinformatik [31]. Der hierbei iterativ zu durchlaufende und in Abbildung 2 dargestellte Erkenntnisprozess umfasst die vier Phasen: Analyse, Entwurf, Evaluation und Diffusion. In der Analysephase gilt es zunächst die Problemstellung zu erheben und zu beschreiben. Daraufhin werden die Forschungsziele definiert, welche die Lösung der zuvor beschriebenen Problemstellung adressieren. Im Anschluss daran sind geeignete wissenschaftlich anerkannte Methoden zu selektieren mittels derer die Forschungsziele erreicht werden sollen. In der Entwurfsphase erfolgt die Anwendung der ausgewählten Methoden, im Zuge dessen wissenschaftliche Artefakte, wie z. B. Prozessmodelle oder Softwareprototypen, entstehen. Im Rahmen einer darauffolgenden Evaluation sind die erstellten Artefakte den in der Analysephase definierten Forschungszielen gegenüberzustellen und auf deren Relevanz hinsichtlich der Problemlösung zu prüfen. Die letzte Phase stellt die Diffusion dar, bei der die erlangten Erkenntnisse der Wissenschaft und Praxis zur Verfügung gestellt werden [32]. 55

57 Analyse Problemstellung erheben Ziele definieren Methoden auswählen Diffusion Ergebnisse zur Verfügung stellen Entwurf Methoden anwenden Artefakte generieren Evaluation Artefakte auf Zielerreichung prüfen Abbildung 2: Prozess der gestaltungsorientierten Wirtschaftsinformatik (in Anlehnung an [32]) 4 Untersuchung des Smart-Meter-Installationsprozesses Zu Beginn des Dissertationsvorhabens sollte die gewählte Vorgehensweise, welche sich an dem in Abschnitt 3.2 vorgestellten Forschungsrahmen orientiert, im Zuge einer ersten Iteration erprobt werden. Hierfür ist als Ausgangspunkt eine Untersuchung des Smart- Meter-Installationsprozesses herangezogen worden. Dabei handelt es sich um einen essentiellen Geschäftsprozess, ohne den Smart Metering nicht realisierbar wäre. Aufgrund dessen ist die Annahme getroffen worden, dass, sollte die Installation intelligenter Messsysteme bereits organisatorische und technische Probleme aufweisen, sich dies in anderen Prozessbereichen fortsetzt. Zudem wurde die Zielstellung verfolgt, mittels der Untersuchung einen ersten Beitrag zur Bewältigung der in Kapitel 2 genannten Herausforderungen zu leisten. 4.1 Analyse In Bezug auf die Problemerhebung konnte der Smart-Meter-Installationsprozess im Rahmen des Forschungsprojekts Smart Meter in der Modellregion Leipzig in mehreren Fällen begleitet und mittels Videoaufnahmen dokumentiert werden. Daraus resultierten mehr als fünf Stunden Videomaterial, welche für anschließende Analysen herangezogen wurden. Zusätzlich zu den Feldbeobachtungen erfolgten Experteninterviews mit verschieden Marktakteuren, wie z. B. Messstellen- und Verteilnetzbetreibern, wodurch sich das Prozessbild weitergehend schärfte. Im Zuge der Untersuchung wurde ersichtlich, dass bei den Beteiligten, die Installation von intelligenten Messsystemen betreffend, kein einheitliches Prozessverständnis herrschte. So sind bspw. Während der Feldbeobachtungen Aktivitäten und Abläufe dokumentiert worden, die oftmals von den Schilderungen des operativen Managements des Installationsdienstleisters abwichen. Des Weiteren konnten die in der Abbildung 3 56

58 illustrierten Medienbrüche bei der Bereitstellung, Erfassung und Weiterverarbeitung von Installationsdaten identifiziert werden, welche neben aufwendigen Konvertierungsmaßnahmen zudem eine schwankende Datenqualität verursachten. Auftragserstellung Installation Installationsdatenverarbeitung Abbildung 3: Medienbrüche vor und nach der Smart-Meter-Installation Die Installationsaufträge wurden zunächst elektronisch erstellt, anschließend in Verbindung mit einem Installationsprotokoll ausgedruckt und den Installateuren übergeben. Die Installateure füllten im Installationsverlauf das Protokoll vor Ort aus. Hierbei waren u. a. Gerätenummern und Zählerstände handschriftlich zu erfassen, währenddessen Fehlerpotenziale, wie z. B. das Vertauschen von Ziffern, bestanden, welche einen negativen Einfluss auf die Datenqualität nehmen konnten. Nach erfolgter Installation wurden die Papierformulare zurückgeführt. Zum Zweck der Weiterverarbeitung übertrugen Mitarbeiter des zuständigen Messstellenbetreibers die anhand des Protokolls erfassten Installationsdaten manuell in ein IT-System [33]. Aufgrund der identifizierten Probleme wurden die Forschungsziele formuliert, einerseits Transparenz und ein einheitliches Verständnis zum Installationsprozess zu schaffen sowie andererseits auf Basis eines Softwareprototyps die beobachteten Medienbrüche zu beseitigen und somit die Datenqualität insgesamt zu verbessern. Hierfür sind die Prozessmodellierung, die Durchführung von Workshops und das Software Prototyping als die in der Entwurfsphase anzuwendende Methoden ausgewählt worden. 4.2 Entwurf Im Rahmen der Entwurfsphase wurden zunächst die erstellten Videoaufnahmen sowie die durchgeführten Experteninterviews transkribiert. Auf Basis dessen war es im Anschluss möglich, die Aktivitäten und den Ablauf des Installationsprozesses anhand der Business Modeling and Notation 2.0 semi-formal zu beschreiben und ein entsprechendes Prozessmodell als Forschungsartefakt zu generieren. In einem nächsten Schritt erfolgte die Durchführung mehrerer Workshops. Hierbei wurden unter der Partizipation unterschiedlicher Experten aus der Energiebranche sowohl fachliche als auch technische Probleme und Anforderungen in Bezug auf die Installation intelligenter Messsysteme herausgearbeitet und in einen Anforderungskatalog überführt. Zudem ist ein Datenmodell erarbeitet worden, welches die wesentlichen Datenobjekte einer Smart-Meter-Installation umfasst. Daraufhin wurden zwei Softwareprototypen entwickelt, die es auf Grundlage eines Cloud-basierten Informationssystems in Verbindung mit einer Mobilapplikation ermöglichen, Installationsdaten während des Installationsprozesses vollständig digital bereitzustellen bzw. zu erfassen. 4.3 Evaluation Zur Sicherstellung der wissenschaftlichen Relevanz sind die in der Entwurfsphase entstandenen Artefakte in Form von wissenschaftlichen Beiträgen bei diversen Konferenzen eingereicht und durch Peer-Review-Verfahren beurteilt worden. Darüber hinaus wurde das zugrunde gelegte Konzept bei mehreren projektexternen Energieunternehmen vorgestellt, um dessen praktische Relevanz anhand von 57

59 Experteninterviews dokumentieren zu können. Um die Praxistauglichkeit der entwickelten Softwareprototypen überprüfen zu können, erfolgte deren Einsatz unter Realbedingungen im Rahmen von Feldexperimenten [34]. 4.4 Diffusion Die Diffusion der Forschungsergebnisse vollzog sich im Zuge von Publikationen und Vorträgen auf nationalen sowie internationalen Konferenzen. Darüber hinaus wurden verschiedene Veranstaltungen, wie z. B. die CeBIT 2014, genutzt, um die Ergebnisse einem breiten Publikum vorzustellen. Studenten sowie interessierte Vertreter aus Forschung und Industrie haben zudem die Möglichkeit im Labor der Forschungsgruppe Smart Energy IT Systems an der Universität Leipzig, Demonstrationen der entwickelten Softwareprototypen beizuwohnen. 5 Zusammenfassung und Ausblick Die flächendeckende Einführung intelligenter Messsysteme stellt eine enorme Herausforderung für die Organisation und IT von Energieunternehmen dar. In Hinblick dessen sind insbesondere kleine und mittlere Marktakteure aufgrund der derzeit unsicheren Rahmenbedingungen hinsichtlich Smart Metering in Deutschland nicht bereit, frühzeitig in einen Erfahrungsaufbau zu investieren. Daher besteht die Gefahr, dass diese Unternehmen im Fall einer verpflichtenden Rolloutverordnung seitens der Bundesregierung beträchtliche Marktanteile verlieren. Dahingehend soll ein Referenzmodell für die Domäne Smart Metering entwickelt werden, anhand dessen die Implementierung bzw. Anpassung von Geschäftsprozessen und IT- Systemen für erfolgreiches und effizientes Smart Metering unterstützt wird. Vor diesem Hintergrund wurde mit der Untersuchung des Smart-Meter-Installationsprozesses ein erster Beitrag zur Bewältigung der bevorstehenden Herausforderungen geleistet. Nach anfänglicher Betrachtung des Installationsprozesses gilt es zukünftig in Anwendung eines Bottom-Up-Vorgehens den Fokus auf Smart-Meter-Rolloutprozesse auszuweiten. Hierzu sind zunächst existierende Ansätze und Konzepte anhand der Durchführung eines Literature Reviews zu erfassen und zu untersuchen. Die Zielstellung hierbei wird es sein, in der Literatur vorhandenes Wissen systematisch zu charakterisieren sowie dieses anhand literaturgestützter Prozessmodelle zusammenzufassen. Literaturverzeichnis [1] A. Lauterborn, Strategische Aspekte von Rollout-Projekten, In: C. Aichele, O.D. Doleski, Hrsg., Smart Meter Rollout - Praxisleitfaden zur Ausbringung intelligenter Zähler, Wiesbaden: Springer Vieweg, 2013, S [2] C. Raquet und G. Liotta, Datenübertragungstechnologien in Smart Metering und Smart Grids, In: C. Aichele, O.D. Doleski, Hrsg., Smart Meter Rollout - Praxisleitfaden zur Ausbringung intelligenter Zähler, Wiesbaden: Springer Vieweg, 2013, S [3] K. Lohnert, Beschleunigung der Transformation vom Energieversorger zum Energiedienstleister, In: C. Aichele, O.D. Doleski, Hrsg., Smart Meter Rollout - Praxisleitfaden zur Ausbringung intelligenter Zähler, Wiesbaden: Springer Vieweg, 2013, S [4] C. Aichele und O.D. Doleski, Einführung in den Smart Meter Rollout, In: C. Aichele, O.D. Doleski, Hrsg., Smart Meter Rollout - Praxisleitfaden zur Ausbringung intelligenter Zähler, Wiesbaden: Springer Vieweg, 2013, S

60 [5] B. Fey, Gerätetechnik als Rückgrat von Rollout-Projekten, In: Aichele, C., Doleski, O.D. Hrsg., Smart Meter Rollout - Praxisleitfaden zur Ausbringung intelligenter Zähler, Wiesbaden: Springer Vieweg, 2013, S [6] D. Fox und Smart Meter, In: Datenschutz und Datensicherheit - DuD, Vol. 34, No.6, 2010, S [7] C. Aichele, Architektur und Modelle des AMI für den Smart Meter Rollout, In: Aichele, C., Doleski, O.D. Hrsg., Smart Meter Rollout - Praxisleitfaden zur Ausbringung intelligenter Zähler, Wiesbaden: Springer Vieweg, 2013, S [8] O. Schaloske, Effiziente Architekturen und Technologien zur Realisierung von smart metering im Bereich der Fernübertragung, München: GRIN Verlag, [9] O.D. Doleski, Geschäftsprozesse der liberalisierten Energiewirtschaft, In: Aichele, C. Hrsg., Smart Energy - Von der reaktiven Kundenverwaltung zum proaktiven Kundenmanagement, Wiesbaden: Vieweg+Teubner, 2012, S [10] C. Köhler-Schute, Smart Metering - Technologische, wirtschaftliche und juristische Aspekte des Smart Metering, Berlin: KS-Energy, [11] J. Messerschmidt und M. Wirtz, Intelligente Smart Meter-Lösungen für die Wohnungswirtschaft, In: C. Köhler-Schute, Hrsg., Smart Metering - Technologische, wirtschaftliche und juristische Aspekte des Smart Metering, Berlin: KS-Energy, 2009, S [12] K. Lohnert, IT-Strategien im Smart-Energy-Umfeld, In: Aichele, C., Doleski, O.D. Hrsg., Smart Meter Rollout - Praxisleitfaden zur Ausbringung intelligenter Zähler, Wiesbaden: Springer Vieweg, 2013, S [13] N. Schwieters, Entflechtung und Regulierung in der deutschen Energiewirtschaft - Praxishandbuch zum Energiewirtschaftsgesetz, Freiburg, Berlin, München: Haufe, 2012, S [14] S. Dieper, Rollout-Prozesse - Planung, Ausführung, Integration, In: Aichele, C., Doleski, O.D. Hrsg., Smart Meter Rollout - Praxisleitfaden zur Ausbringung intelligenter Zähler, Wiesbaden: Springer Vieweg, 2013, S [15] Europäisches Parlament und Europäischer Rat, Richtlinie 2009/72/EG über gemeinsame Vorschriften für den Elektrizitätsbinnenmarkt und zur Aufhebung der Richtlinie 2003/54/EG, Amtsblatt der Europäischen Union, L211, S. 91, uri=oj:l:2009:211:0055:0093:de:pdf, abgerufen am [16] Bundesnetzagentur für Elektrizität, Gas, Telekommunikation, Post und Eisenbahnen (BNetzA), Monitoringbericht 2013, S. 169, DieBundesnetzagentur/Publikationen/Berichte/berichte-node.html, abgerufen am [17] Deutsche Energie-Agentur GmbH (dena), Aktuelle Verbreitung von intelligenten Zählern in Deutschland, abgerufen am [18] Deutsche Energie-Agentur GmbH (dena), Modellprojekte zum Umbau des Energiesystems im Praxistest, abgerufen am [19] I. Hannemann und G. Hornfeck, Smart Metering - Wie können wir die Anforderungen ab 2010 umsetzen?, In: C. Köhler-Schute, Hrsg., Smart Metering - Technologische, wirtschaftliche und juristische Aspekte des Smart Metering, Berlin: KS-Energy, 2009, S [20] Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik, Das Smart Meter Gateway Sicherheit für intelligente Netze, Broschueren/Smart-Meter-Gateway.pdf? blob=publicationfile, abgerufen am [21] C. Aichele, Smart Energy - Von der reaktiven Kundenverwaltung zum proaktiven Kundenmanagement, Wiesbaden: Vieweg+Teubner, 2012, S [22] C. Hoppe, Mindeststandards und Potenziale IT-gestützter Smart-Meter-Services, In: Aichele, C., Doleski, O.D. Hrsg., Smart Meter Rollout - Praxisleitfaden zur Ausbringung intelligenter Zähler, Wiesbaden: Springer Vieweg, 2013, S [23] M.Grieger, A.Werner, R.Wehlitz, J. Pfeifer, B. Franczyk, S. Sprick und T. Ryll, How ICT Could Overcome the Smart Meter Installation Delay - An Assessment of Rollout Experiences, In: A. Werner, 59

61 S. Kühne, G. Arnold und J. Schmidt, Hrsg., Proceedings of the Energy EcoSystems Conference 2013, Leipzig, 2013, S [24] H. Arnold, Kosten-Nutzen-Analyse von Ernst & Young Der Rollout kommt!, Energie und Technik, WEKA Fachmedien, 2013, abgerufen am [25] J. Dirnberger, Fallstudie II: Das E.ON Smart-Meter-Programm in Bayern, In: C. Aichele, O.D. Doleski, Hrsg., Smart Meter Rollout - Praxisleitfaden zur Ausbringung intelligenter Zähler, Wiesbaden: Springer Vieweg, 2013, S [26] M. Grieger, R. Wehlitz, J. Pfeifer und A. Werner, Smart Meter Rollout in der Modellregion Leipzig. Arbeitsbericht Nr. AB der Forschungsgruppe Smart Energy IT Systems am Institut für Wirtschaftsinformatik der Universität Leipzig, Leipzig, [27] M. Deindl, E. Naß, P. Laing und V. Stich, Reference Process Modelling for Utility Companies (Referenzprozessmodellierung für Unternehmen der Energiewirtschaft), it - Information Technology, Vol. 52, No.2, [28] J. Becker, Branchen-Referenzmodelle, dargestellt am Beispiel des Handels-Referenzmodells, In: J. Becker, M. Rosemann, R. Schütte, Hrsg., Referenzmodellierung State-of-the-Art und Entwicklungsperspektiven, Heidelberg: Physica, S [29] Reiter, C., Toolbasierte Referenzmodellierung - State-of-the-Art und Entwicklungstrends, In: Becker, J., M. Rosemann, R. Schütte, Hrsg., Referenzmodellierung State-of-the-Art und Entwicklungsperspektiven, Heidelberg: Physica, S [30] M. Rosemann und R. Schütte, Multiperspektivische Referenzmodellierung, In: J. Becker, M. Rosemann und R. Schütte, Hrsg., Referenzmodellierung State-of-the-Art und Entwicklungsperspektiven, Heidelberg: Physica, S [31] H. Österle, J. Becker, U. Frank, T. Hess, D. Karagiannis, H. Krcmar, P. Loos, P. Mertens, A. Oberweis und E. J. Sinz, Memorandum zur gestaltungsorientierten Wirtschaftsinformatik, In: H. Österle, R. Winter, W. Brenner, Hrsg., Gestaltungsorientierte Wirtschaftsinformatik Ein Plädoyer für Rigor und Relevanz, Infowerk, 2010, S [32] J. Becker, Prozess der gestaltungsorientierten Wirtschaftsinformatik, In: H. Österle, R. Winter, W. Brenner, Hrsg., Gestaltungsorientierte Wirtschaftsinformatik Ein Plädoyer für Rigor und Relevanz, Infowerk, 2010, S [33] R. Wehlitz, A. Werner und B. Franczyk, SMIM - A Cloud-Based Approach for the Digitisation of Smart Meter Installation Processes, In: Journal of Industrial and Intelligent Information Vol. 2, No. 3, 2014, S [34] R. Wehlitz, A. Werner und B. Franczyk, Design, Implementation and Field Testing of a Cloud-based Smart Meter Installation Management, angenommener Beitrag im Rahmen des TSRB Workshops der Conference on Business Information Systems, Larnaca,

62 Comprehensive Maturity Model Development for Customer Relationship Management Mansur Kharisov Business Intelligence Research Department Dresden University of Technology Dresden Abstract: Implementation of the customer relationship management (CRM) business-process is usually connected to high risks and uncertainties that could be in general reduced using a CRM maturity model. Many maturity models were developed in the CRM field. Each of them consider some important factors of the CRM business-process successful implementation, but this field suffers from the lack of a comprehensive CRM maturity model that integrates all aspects in place. Therefore, the development of a comprehensive CRM maturity model is an actual and important problem. In the paper, after the systematic literature review, according to the Becker s procedure model for maturity models development, a comprehensive CRM maturity model structure was proposed and CRM critical success factors (CSFs) were determined. In order to determine significant CRM CSFs in the specific industry, a questionnaire was designed. Finally, first results of the questionnaire based survey were presented and further research steps were discussed. The proposed comprehensive CRM maturity model in the future can help companies to assess and develop their CRM business-processes, reducing implementation risks and uncertainties. Keywords: Customer Relationship Management (CRM), Critical Success Factors (CSFs), Maturity Model 1 Introduction In a highly competitive market organizations are no longer able to attract customers offering standard products and services. The information about client behaviour and priorities became the most valuable asset for the organization. In such environment, a customer-focused business approach is the foundation of an effective business model. Company must see its customers in a different light and consider them as investments to be decided upon, valuated, and ultimately protected. The most widely implemented strategy for managing company s interactions with customers, clients, and sales prospects is the customer relationship management (CRM) strategy. It involves using technology to organize, automate, and synchronize business processes principally sales activities, but also those for marketing, customer service, and technical support. Obviously, there are various definitions of CRM in the literature. For example, according to Chen and Popovich [1], CRM is a coherent and complete set of processes and technologies for managing relationships with current and potential customers and associates of the company using marketing, sales, and service departments, regardless of the communication channel. According to Payne and Frow [2], CRM is a strategic approach concerned with creating improved shareholder value through the development of appropriate relationships with key customers and customer segments. Sohrabi [3] believes that CRM helps companies understand, as well as anticipate, the needs of current and potential customers. The CRM business-process implementation is usually connected to high risks and uncertainties [3]. Changing market environments, competitive pressures, and increased 61

63 customer demands are driving top management to find appropriate answers to following questions [4]: What CRM quality should to be provided to 62ulfil increased customer demands? In addition to existing CRM programs, what other specific CRM topics should be implemented? Does an evolutionary path exist? Where are we now what is our current level of the CRM maturity? Thereby, a CRM maturity model should be implemented in order to assess a CRM business-processes status within an organization and to identify key practices required to increase its maturity. Following Gamm [4], maturity model is a sequence of several maturity degrees that an organization can reach, usually over the course of years in a step-by-step evolutionary process. Basically, a maturity model includes such components as [3]: Critical success factors (CSFs). Maturity levels. Assessment system. Bruno and Leidecker [5] define CSFs as characteristics, conditions or variables that, when properly sustained, maintained, or managed, can have a significant impact on the success of a firm competing in particular industry. Due to the fact that organization managers need supportive tools to assess the as-is situation of the company, derive and prioritize improvement measures, and subsequently control the progress of their implementation, the CRM business-processes status assessment problem is very relevant, especially in high competitive markets. This paper presents the first part and intermediate results of the research on comprehensive CRM maturity model development. The purpose of the proposed comprehensive CRM maturity model is to give a holistic, 360-degree view on CRM CSFs and effectively assess the CRM business-processes status in organizations of the Russian Federation economy, reducing implementation risks and uncertainties. 2 CRM Maturity Models: Literature Review Many scientific papers have addressed the problem with the CRM business-process status assessment over past years. Gartner in 2001 developed a CRM maturity model including 5 maturity levels (Initial, Developing, Defined, Managed, and Optimizing) and 8 CSFs. The CRM maturity model proposed by Shostak in 2002 [6] consisted of 4 maturity levels (Fully Product Focused, Largely Product Focused, Largely Customer Focused, and Fully Service Focused) and 15 CSFs. Batenburg and Versendaal in 2007 [7] developed a CRM maturity model including 4 maturity levels (Product Oriented, Infant Customer-Oriented, Adolescent Customer-Oriented, and Adult Customer-Oriented) and 12 CSFs. The CRM maturity model proposed by Winson et al. in 2010 [8] consisted of 4 maturity levels (Product Transactional, Information Access, Process Efficiency, Intelligent Dialogue) and 11 CSFs. Finally, Sohrabi et al. in 2010 [3] tried to summarize all previous researches made in this field and proposed a CRM maturity model including 5 Maturity Levels (Aware Level, Managed Level, Defined Level, Quantitatively-Managed Level, and Optimal Level) and 41 CSFs. 62

64 Simultaneously, several researches were made in the field of CRM CSFs. Kim et al. in 2003 [9] has identified 17 CRM CSFs. Puschmann et al. in 2004 [10] and Almotairi et al. in 2009 [11] proposed 6 and 10 CSFs respectively. Recent studies include researches conducted by Mohebbi et al. in 2012 [12] and by Soltani et al. in 2012 [13] that identified 53 and 17 CSFs respectively. Main researches in the field of the CRM business-process status assessment and links between them are shown in the figure 1. All presented in the figure CRM maturity model development researches are poorly interconnected, consider different CRM CSFs, and none of them takes into account latest papers on CRM CSFs. Figure 1: Main researches in the field of the CRM maturity and CSFs Despite the fact that many maturity models were developed in the field of CRM and each of them consider some important factors of the CRM business-process successful implementation, this field suffers from the lack of a comprehensive CRM Maturity Model that integrates all aspects in place. Thereby, a maturity model with a comprehensive, 360- degree view on CRM success factors development is an actual problem. 3 Methodology 3.1 Research Design and Strategy The comprehensive CRM maturity model development research is carried out in the field of the design science, and, therefore, its design must follow seven guidelines for design science defined by Hevner et al. in 2004 [14] and should be made in accordance with the procedure model for maturity models development proposed by Becker et al. in 2009 [15]. Considering systematic literature review results and basic maturity model development strategies mentioned by Becker, maturity model development strategy in the research can be stated as: combination of several maturity models, taking into account used in them CSFs subgroups and hypothesis, into a new one and its enhancement. 63

65 3.2 CRM CSFs Identification and Significance Assessment To identify CRM CSFs the systematic literature review and expert interviews were used. Some of CRM CSFs have been extracted from various papers dealing with CRM in general and CRM success, CRM readiness, or CRM maturity in particular. Other CRM CSFs have been identified through interviewing experts in the field of CRM. To determine significant CSFs from the initial set of identified CRM CSFs questionnaire based survey using the exploratory Delphi method, descriptive statistics, and inferential statistics are used. The population of respondents includes CRM experts from the academic environment in Russian Federation as well as those working in industry and has already participated in several CRM projects. 4 Comprehensive CRM Maturity Model: Artifact Description The proposed comprehensive CRM maturity model consists of three components: CSFs, maturity levels, and assessment system. 4.1 Critical Success Factors The systematic literature review and expert interviews allowed us to identify sixteen CSFs subgroups and hypothesis underlying them (see the table 1). Author, year CSF Hypothesis Gartner, 2001 Knowledge Management The more evolved the knowledge management is, the higher the CRM efficiency is CRM Software The more equipped the CRM software is, the higher the CRM efficiency is Continuous Assessment of Performance The more CRM aspects are assessed, the higher the CRM efficiency is Shostak, 2002 Marketing The more productive the marketing is, the higher the CRM efficiency is Sales The more customer-oriented sales are, the higher the CRM efficiency is Services The more qualitative services are, the higher the CRM efficiency is Employee The more qualified employees are, the higher the CRM efficiency is Kim et al., 2003 Customer The more developed customers are, the higher the CRM efficiency is Puschmann et al., 2004 Technology Integration The more integrated the IT infrastructure is, the higher the CRM efficiency is Sohrabi et al., Internal The more auspicious the internal environment is, 2010 Environment the higher the CRM efficiency is Strategy The more effective the strategy is, the higher the CRM efficiency is Culture The more customer-oriented the culture is, the higher the CRM efficiency is 64

66 Winson et al., 2010 Mohebbi et al., 2012 Soltani et al., 2012 Organization Interaction The more customer interaction components are customer-oriented, the higher the CRM efficiency is The more organization is involved in the CRM, the higher the CRM efficiency is The more auspicious the external environment is, the higher the CRM efficiency is Organization Integration External Environment CRM The more productive the CRM hardware is, the Hardware higher the CRM efficiency is Table 1: CSFs subgroups and hypothesis underlying them Boulding et al. in 2005 [16] classified core factors influencing CRM performance into three CSFs groups of processes, human resources, and technology. The systematic literature review and expert interviews allowed us to determine additional CSFs group environment. Therefore, all CSFs subgroups were divided into four CSFs groups as shown in the table 2. Processes Human Resources Technology Environment Continuous Assessment of Performance (Gartner, 2001). Marketing (Shostak, 2002). Sales (Shostak, 2002). Services (Shostak, 2002). Employee (Shostak, 2002). Customer (Kim et al., 2003). Organization Integration (Winson et al., 2010). Organization Interaction (Winson et al., 2010). Table 2: CSFs groups 65 Knowledge Management (Gartner, 2001). CRM Software (Gartner, 2001). Technology Integration (Puschmann et al., 2004). CRM Hardware (Soltani et al., 2012). Internal Environment (Sohrabi et al., 2010) External Environment (Mohebbi et al., 2012) During the systematic literature review, within 16 CSFs subgroups 83 basic CRM CSFs were defined (see table 3). CSFs subgroup Software 1 Information Systems Application Software Integration CSFs 2 Operational CRM System Application 3 Analytical CRM System Application 4 Collaborative CRM System Application 5 CRM Software Vendor Experts Support 6 Operational, Analytical and Collaborative CRM Systems Integration 7 CRM System and Supply Chain Management System Integration 8 CRM System and Enterprise Resource Planning System Integration Hardware 9 Server-Side CRM Hardware

67 Knowledge Management Continuous Assessment of Performance Marketing Sales Service Organization Integration 10 Client-Side CRM Hardware 11 CRM Web Server Hardware 12 CRM Database Server Hardware 13 Knowledge Creation 14 Knowledge Sharing 15 Knowledge Application 16 Knowledge Review and Revise 17 Knowledge Analytical Analysis 18 Market Share and Competitive Position Measurement 19 Customer Profitability Measurement 20 Customer Loyalty Measurement 21 Customer Satisfaction Measurement 22 Customer Lifetime Value Measurement 23 Microeconomic Marketing 24 Macroeconomic Marketing 25 Online Marketing 26 Employee Goals for Marketing 27 Employee Reward System for Achieving Marketing Goals 28 Marketing Planning 29 Marketing Analysis and Reengineering 30 Marketing Management Automation 31 Employee Goals for Sales 32 Employee Reward System for Achieving Sales Goals 33 Sales Planning 34 Sales Analysis and Reengineering 35 Sales Management Automation 36 Employee Goals for Service 37 Employee Reward System for Achieving Service Goals 38 Front of House Facilities 39 Service Analysis and Reengineering 40 Customer Data Integration 41 Communications Integration; 42 Process Integration 43 Structure Integration 66

68 Employee Customer Organization Interaction External Environment Strategy Culture 44 Employee Goals Integration 45 Employee Reward System Integration 46 Employee Competence 47 Employee Satisfaction 48 Employee Motivation 49 Employee Education 50 Employee Cooperation 51 Authority and Responsibility Delegation to Employee 52 Employee Involvement 53 Top-Management Commitment 54 Top-Management Competence 55 Customer Satisfaction 56 Customer Profitability 57 Customer Loyalty 58 Customer Lifetime Value 59 Customer Involvement 60 Individualization 61 Customer Value Orientation 62 Customer Centricity 63 Dynamic Interaction 64 Customization 65 Organization Reputation 66 Vision 67 Market Characteristics 68 Competitors Characteristics 69 Government Policy Characteristics 70 Brand Strategy 71 Customer Relationship Development Strategy 72 Customer Value Increase Strategy 73 Customer Orientated Culture 74 Changes Orientated Culture 75 Employee Cooperation Orientated Culture 76 Employee Education Orientated Culture 77 Preparation for Culture Change 67

69 Internal Environment 78 Standardization 79 Sufficient Funding 80 Department Cooperation 81 Effective Logistics 82 Change Management 83 Information Management Table 3: Basic CRM CSFs 4.2 Maturity levels Commonly, maturity levels sequence is divided into two types: from chaotic to optimized, or from product-oriented to customer-oriented. In the proposed comprehensive CRM maturity model the second levels structure, which is applied more frequently in this case, will be used. Thereby, maturity levels will be structured and named as follows: Maturity level 1: Product Oriented. Maturity level 2: Infant Customer-Oriented. Maturity level 3: Adolescent Customer-Oriented. Maturity level 4: Adult Customer-Oriented. All CRM CSFs subgroups will be assigned to one of the maturity level in accordance with the questionnaire based survey results analysis. 4.3 Assessment System Assessment System, following Sohrabi [3], consists of two parts: CSFs assessment. Maturity levels assessment. CSFs assessment is based on the descriptive statistics (Cronbach s alpha coefficient, mean, median, standard deviation, Kurtosis, and Skewness calculation) and inferential statistics (Kolmogorov-Smirnov test, Student s t-test). Maturity levels assessment will be conducted using Chi-square method. 5 Results Up to this point, the CSFs reliability assessment questionnaire has been answered by 117 experts in the field of CRM, and 107 of them have given complete answers. Therefore, 107 responses were included for the further analysis % of them have been given by experts from the CRM Software Development domain and the other 67.3 % by experts from the CRM Software Implementation domain (see figure 2). All following numbers, figures and tables apply to these 107 responses. 68

70 Figure 2: Domains of experts The figure 3 shows roles of experts within their organization % of them are Managing Directors or Chief Executive Officers, followed by Heads of Department at 25.2 %. Project Team Leaders and Lead Engineers are 19.6 % and 13.1 % respectively. Owners and Shareholders are 10.3 %. Figure 3: Roles of experts within their organization The figure 4 shows sizes of experts organizations assessed by the number of employees % of them are huge companies with more than 250 employees, followed by medium companies with 50 to 249 employees at 26.2 %. Small and micro companies are 22.4 % and 18.7 % respectively. Figure 4: Sizes of experts organizations 69

71 Furthermore, experts were asked to state the scope of their organization. As the figure 5 reveals, 38.4 % of all organizations are Local Organizations, 30.8 % of them are Regional Organizations. National and Global Organizations are 19.6 % and 11.2 % respectively. Figure 5: Scope of experts organizations Intermediate results of the conducting research state that 80 from the 83 CSFs are significant in the Russian Federation economy. The number of insignificant factors includes Market Share and Competitive Position Measurement, Customer Profitability and Customer Lifetime Value factors. 6 Conclusion 6.1 Summary The paper presents a descriptive overview of intermediate research on comprehensive CRM maturity model development results including general CRM CSFs identification results and results of the CRM CSFs that are significant for the Russian Federation economy determination. General CRM CSFs identification results provide a holistic, 360-degree view on CRM CSFs. Results of the CRM CSFs that are significant for the Russian Federation economy determination promote the CRM business-process assessment effectiveness increase, as well as the implementation risks and uncertainties reduction in this specific domain. 6.2 Further Research The questionnaire based survey for the significant CRM CSFs is currently being further conducted. In case of the successful significant for the Russian Federation economy CRM CSFs determination, further research on comprehensive CRM maturity model development, according to the Becker s procedure model for maturity models development, will include: Questionnaire based survey for the significant CRM CSFs to maturity levels assignment and its results assessment. Reliability of the developed comprehensive CRM maturity model assessment. Also it could be interesting to conduct questionnaire based surveys with other domains in order to expand the application scope of identified basic CRM CSFs. 70

72 References [1] Injazz J. Chen and Karen Popovich, Understanding customer relationship management (CRM): People, process and technology, Business process management journal, Vol.9, No.5, 2003, pp [2] A. Payne and P. Frow, A Strategic Framework for Customer Relationship Management, Journal of Marketing, Vol.4, 2005, pp [3] B. Sohrabi, et al., Customer Relationship Management Maturity Model (CRM3): A Model for Stepwise Implementation, International Journal of Human Sciences, [4] S. Gamm, et al., Telco CRM Maturity: The Evolution and Maturity of CRM at Telcos in Central & Eastern-Europe, Available at: [5] Joel K. Leidecker and Albert V. Bruno, Identifying and using critical success factors, Long range planning Vol.17, No.1, 1984, pp [6] B. Shostak, Bridging the Gap A Maturity Model for CRM, Presentation to the Ottawa SPIN, CGI Group, [7] Ronald Batenburg and Johan Versendaal, Business/IT-alignment for customer relationship management: framework and case studies, International Journal of Electronic Customer Relationship Management, Vol.1, No.3, 2007, pp [8] H. Wilson, et al., A Stage Model for Multichannel CRM, Cranfield School of Management, Cranfield, [9] J. Kim, et al., A Model for Evaluating the Effectiveness of CRM Using the Balanced Scorecard, Journal of interactive Marketing, 2003, Vol.17, pp [10] T. Puschmann, et al., Successful Practices in Customer Relationship Management, Hawaii International Conference on System Science, Vol.1, 2004, pp [11] M. Almotairi, A Framework for Successful CRM Implementation, European and Mediterranean conference on information systems, 2009, pp [12] Nazila Mohebbi, et al., Identification and Prioritization of the Affecting Factors on CRM Implementation in Edible Oil Industry, Journal of Basic and Applied Scientific Research, Vol.2, No.5, 2012, pp [13] H. Soltani, et al., Design a Model to Assess CRM Maturity in the Organization Using AHP, Research Journal of Applied Sciences, 2012, pp [14] A. R. Hevner, et al., Design science in information systems research, MIS quarterly, Vol.28, No.1, 2004, pp [15] Jörg Becker, et al., Developing maturity models for IT management, Business & Information Systems Engineering, Vol.1, No.3, 2009, pp [16] W. Boulding, et al., A Customer Relationship Management Roadmap: what is known, Potential Pitfalls, and where to go, Journal of Marketing, Vol.4, 2005, pp

73 Analyse und Systematisierung von Einsatzszenarien In-Memorybasierter Datenbanksysteme Stephan Ulbricht Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik Friedrich Schiller Universität Jena Carl Zeiss Str Jena stephan.ulbricht@uni-jena.de Abstract: Das Thema In-Memory Datenmanagement (IMDM) ist in den letzten Jahren bei vielen Unternehmen immer stärker in den Fokus gerückt. Angetrieben wurde diese Entwicklung von führenden Herstellern von Unternehmenssoftware wie z.b. SAP. Das Prinzip der hauptspeicherbasierten Datenverarbeitung ist im Grunde nicht neu. Begründet wird die Wiederentdeckung durch stark anwachsende Datenmengen und gleichzeitig fallende Preise von Hauptspeicher. Die hohe Geschwindigkeit und die Nutzung von Echtzeitdaten versprechen von einer rein technischen Perspektive eine Revolution betrieblicher IT-Anwendungen. Nicht jedes Unternehmen benötigt jedoch ad-hoc Auswertungen innerhalb von Sekunden. Es stellt sich also die Frage, wo In-Memory Datenmanagement sinnvoll eingesetzt werden kann. Für die Beantwortung dieser Frage wurden in dem vorliegenden Beitrag potentielle Einsatzszenarien untersucht und hinsichtlich ihres wirtschaftlichen Mehrwertes evaluiert. Für die systematische Analyse der Anwendungsszenarien wurden dabei unterschiedliche Einflussfaktoren betrachtet wie z.b. die Datenmenge, Branche, Marktdynamik etc. Mit Hilfe dieser Faktoren soll im weiteren Verlauf dieses Dissertationsvorhabens ein Bewertungsraster für das Einsatzpotential inmemory basierter IT-Systeme erstellt werden. Keywords: In-memory, Big Data, Anwendungsszenarien, Einsatzpotential 1 Einleitung In schnelllebigen Zeiten wie heute ist es fast selbstverständlich Informationen innerhalb von Bruchteilen einer Sekunde zu erhalten. Durch stetig anwachsende und heterogene Datenmengen wird dies aber immer schwieriger. Seit einiger Zeit werden die Herausforderungen im Zusammenhang mit großen Datenmengen als Big Data bezeichnet. Aus technischer Sicht sollen die Probleme durch den Einsatz in-memory basierter IT-Systeme gelöst werden. Die Idee schnellen Arbeitsspeicher für die Speicherung von Daten einzusetzen ist nicht neu. Bereits in den 80er und 90er Jahren wurden derartige Konzepte vorgestellt [1], [2]. Mit der Einführung der HANA-Plattform [3] hat SAP das In-Memory-Datenmanagement (IMDM) wieder in den Fokus gerückt. Das Prinzip des IMDM beinhaltet dabei mehr als die reine Datenhaltung im Arbeitsspeicher. Im Gegensatz zu herkömmlichen relationalen Datenbanken werden die Daten nicht mehr rein zeilen- sondern ebenfalls spaltenbasiert abgelegt. Ursprünglich lag das Haupteinsatzgebiet von IMDM bei der schnellen und flexiblen Analyse großer Datenmengen in Datawarehouses (OLAP-Anwendungen). Mittlerweile werden die Anwendungsgebiete auch auf Transaktionssysteme ausgeweitet. Das Ziel ist es die historisch gewachsene Trennung zwischen OLAP- und OLTP-System aufzulösen. [4], [5]. Grundsätzlich besitzen Analyse- und Transaktionssysteme jedoch heterogene Eigenschaften und Anforderungen. Analysesysteme werden für die Unterstützung von Fach- bzw. Führungskräften eingesetzt. Entscheidungen auf diesen Unternehmensebenen sind in den meisten Fällen strategisch bzw. taktisch geprägt, d.h. über einen längeren Zeitraum. 72

74 Transaktionssysteme dienen hingegen zur Lösung alltäglicher operativer Aufgaben eines Unternehmens. Der zeitliche Horizont erstreckt sich dabei in den meisten Fällen über einen relativ kurzen Zeitraum [6]. Die Verschmelzung von OLAP- und OLTP- zu einem OLXP [7]-System bietet sowohl Vor- als auch Nachteile. Diese werden im Folgenden kurz aufgeführt: Vorteile Nachteile ETL-Prozesse aus dem OLTP- in das OLAP-System entfallen Nutzung von Echtzeitdaten für Analysen, Auswertungen, Planungen etc. Einsparpotential durch den Wegfall eines zusätzlichen Systems stärke Abhängigkeit an den Softwareanbieter Anpassung von Anwendungen und Prozessen notwendig hohe Anschaffungs- und Lizenzkosten Snapshots, Transaktionslogs, etc. erforderlich für Sicherstellung der Persistenz Neben der Nutzung von IMDM als Grundlage für OLAP- oder hybride OLXP -Systeme existieren weitere potentielle Implementierungsszenarien. Im Beschleunigungsszenario bzw. "Side Car"-Szenario werden lediglich Teile eines Data Warehouses in das IMDM- System repliziert. Das Ziel ist dabei die Beschleunigung einzelner Auswertungen. [7], [8]. Der Einsatz von In-Memory Datenbanken ist jedoch nicht an Analyse- oder Transaktionssysteme gebunden. Sie können ebenfalls anstelle festplattenbasierter Datenbanken für zeitkritische Aufgaben eingesetzt werden. Die reine Beschleunigung von Auswertungen und IT-Prozessen reicht in den meisten Fällen nicht aus um einen Mehrwert zu generieren. Wie vom Brocke in [8] feststellt, führt die Einführung eines In-Memory-Systems nicht direkt zu wirtschaftlichem Nutzen. In Abbildung 11 kann man erkennen, dass dies erst durch die Anpassung der Prozesse in einem Unternehmen möglich wird. Process Change In-Memory Technology Business Value Abbildung 11: Wertschöpfung mit IMDM zitiert nach vom Brocke [9] Der mit der In-Memory-Technologie erhoffte Boom hat bis jetzt noch nicht eingesetzt. Grund dafür sind zu wenige Anwendungsszenarien bzw. ein schlechtes Kosten-Nutzen- Verhältnis. Bisherige Anwendungsfelder beziehen sich häufig auf spezielle Aufgaben oder sind zu exotisch. Ein in der Öffentlichkeit gern verbreitetes Beispiel für die Anwendung von IMDM ist die Analyse von Sportdaten wie z.b. in der Formel 1 [10] oder beim Fußball [11], [12]. Diese Beispiele sind zwar illustrativ, sie sind aber nicht dazu geeignet um aus ihnen Erkenntnisse für die Lösung alltäglicher Probleme abzuleiten. 73

75 2 Kontext und Zielstellung Aus einer rein technischen Perspektive bietet IMDM sehr großes Potential. Es stellt sich jedoch die Frage für welche Unternehmen bzw. Aufgabenbereiche dieses Potential auch praktisch umgesetzt werden kann. Für viele Betriebe wird es weiterhin ausreichen vordefinierte Berichte und Auswertungen auf z.b. tagesaktuellen Daten auszuführen. Für andere wiederrum kann die Nutzung von Echtzeitdaten zu einem entscheidenden Wettbewerbsvorteil werden. Es ist daher notwendig mögliche Anwendungsgebiete zu identifizieren und zu bewerten. In der Literatur existieren bereits erste Arbeiten die sich mit der Systematisierung von Anwendungsszenarien befassen. In der Arbeit von Koleva wurden in [13] z.b. SAP HANA Use Cases in Bezug auf ihre Gemeinsamkeiten untersucht und gruppiert. Ein ähnlicher Ansatz wurde in der Arbeit von Winter et al. [14] verfolgt. Dabei werden Anwendungsfälle von IMDM anhand des Datenvolumens und der Integration von Analyse- und Transaktionssystem in verschiedene Muster untergliedert siehe Abbildung operational + BI data + operational BI - - required of integration Abbildung 12: stereotype Muster von IMDM-Anwendungen (zitiert nach [14]) In den bisherigen Ansätzen für die Systematisierung lag das Hauptaugenmerk auf einer technischen Perspektive. In der vorliegenden Arbeit wird das Ziel verfolgt potentielle Anwendungen von IMDM anhand konkreter Szenarien zu bewerten und zu klassifizieren. Dafür werden die Anwendungsszenarien unter Betrachtung vielfältiger Einflussfaktoren untersucht und bewertet. Das Ziel ist die Erstellung eines Analyserasters wie es z.b. von Schütte in [15] gefordert wird. Mit Hilfe einer Literaturanalyse und Experteninterviews wurden dafür zunächst die relevanten Einflussfaktoren herausgearbeitet. (Auf die Erklärung dieser Methoden wird im Rahmen dieser Arbeit verzichtet.) Im Anschluss werden ausgewählte Geschäftsprozesse hinsichtlich dieser Faktoren untersucht und bewertet. + 74

76 3 Einflussfaktoren für den Einsatz von IMDM In ihren Arbeiten ( [16] und [17]) gehen Piller und Hagedorn bereits auf Parameter für die systematische Bewertung von IMDM-Anwendungen ein. Das Hauptaugenmerk der Autoren liegt dabei auf den Eigenschaften der Analysen und Auswertungen. Für die detaillierte Betrachtung von Geschäftsprozessen wurden weitere Eigenschaftsfelder identifiziert bzw. konkretisiert. Ein zusätzlicher, essentieller Faktor für den Einsatz von IMDM sind die zugrundeliegenden Daten. Hauptspeicherbasierte Datenbanken gehören zu den potentiellen Instrumenten um die Herausforderungen von Big Data zu lösen. Aus diesem Grund ist es sinnvoll und auch notwendig die Datenbasis der Anwendungsfelder beispielsweise in Bezug auf Volumen, Komplexität oder Dynamik zu untersuchen. Neben diesen technischen Eigenschaften spielen wirtschaftliche Faktoren für die Bewertung eine wichtige Rolle. Ein Beispiel dafür ist die Umsetzungsdauer der Ergebnisse und Entscheidungen aus dem IT-System. Benötigt die Realisierung mehrere Tage oder Wochen schmälert dies den Nutzen von Echtzeitdaten. Ein weiterer Punkt ist das erforderliche Marktpotential. Die Anschaffung eines IMDM-Systems ist mit hohen Investitionskosten verbunden. Wie bei jeder Investitionsfrage spielt auch hierbei das Kosten-Nutzen-Verhältnis die entscheidende Rolle. Es stellt sich also die Frage ob genügend Mehrwert generiert wird um diese Kosten zu decken. Tabelle 8 zeigt eine Übersicht der Faktoren. Im folgenden Abschnitt werden mit Hilfe dieser Faktoren ausgewählte Anwendungsszenarien analysiert und bewertet. Eigenschaften von Analysen & Auswertungen Dateneigenschaften Brancheneigenschaften / Umweltfaktoren Dringlichkeit [17] Datenvolumen [17] Umsetzungsdauer Komplexität der Auswertungen [17] Standard- vs. Ad-hoc Bericht Datenkomplexität Aktualität der Daten (wirtschaftlicher) Mehrwert Zielgruppenbereitschaft Detailierungsgrad der Auswertungen Änderungsdynamik [17] technische Umsetzbarkeit Integration von Analyseund Transaktionssystem Auswirkungen von Datenänderungen [17] rechtliche Situation Anzahl und Art der Quellsysteme Tabelle 8: Übersicht der Einflussfaktoren 75

77 4 Analyse und Bewertung von Anwendungsszenarien Anwendungsbeispiele von IMDM die von Softwareanbietern veröffentlicht werden stammen aus unterschiedlichsten Bereichen. Diese reichen von Landmaschinenproduzenten über Mineralwasserhersteller bis hin zu Fußballmannschaften. Prinzipiell lassen sich für nahezu alle Geschäftsbereiche Szenarien für den Einsatz von IMDM konstruieren. Aus diesem Grund werden in dieser Arbeit nicht alle vorstellbaren Szenarien untersucht. Vielmehr werden anhand ausgewählter Fallbeispiele die Prinzipien der Analyse und Bewertung dargestellt. Dafür wurden anwendungsnahe Szenarien aus dem Einzelhandel und der Energiewirtschaft ausgewählt. Die Anwendungsfälle decken dabei ein breites Spektrum an verschiedenen Aufgabengebieten ab. Dies bietet den Vorteil, dass sich Parallelen zu anderen Branchen ziehen lassen. Der Einsatz von Sensordaten in der Energiewirtschaft besitzt beispielsweise Parallelen zur Vernetzung im Automobilbereich oder zu der Verwendung von Sensordaten in Industriegeräten. Der Fokus der Untersuchung liegt dabei neben den technischen Herausforderungen auf dem wirtschaftlichen Nutzen der durch den Einsatz von IMDM entsteht. Das IMDM zu Geschwindigkeitsvorteilen in der Datenverarbeitung führt ist unumstritten. Um aus diesen Vorteilen tatsächlich einen Mehrwert zu generieren müssen zwei Bedingungen erfüllt sein. Zum einen muss ausreichend Verbesserungspotential bei der Verarbeitung vorhanden sein. Eine Beschleunigung vom Milli- in den Nanosekundenbereich hätte beispielsweise in den meisten Fällen kaum spürbare Auswirkungen. Und zum anderen muss genügend wirtschaftliches Potential existieren. 4.1 Einzelhandel Der Einzelhandel zählt zu den am häufigsten genannten Einsatzszenarien von IMDM [15], [16], [18]. Die elektronische Erfassung jedes einzelnen Einkaufs führt zu sehr großen Datenmengen. Handelsunternehmen sehen sich mit der Aufgabe konfrontiert aus diesen Daten Informationen und Handlungsempfehlungen zu generieren. Die erfolgreiche Umsetzung innovativer Verfahren kann in dieser stark umkämpften Branche zu einem entscheidenden Vorteil gegenüber Wettbewerbern führen. Im Folgenden werden verschiedene, für den Einzelhandel typische Szenarien betrachtet. Disposition Auf Basis von Verkaufszahlen, Werbeaktionen und Prognosen sollen bei der Disposition die Bestellmengen optimiert werden. Für die Optimierung müssen konkurrierende Ziele gegeneinander abgewogen werden. Dabei sollen Fehlmengen vermieden und gleichzeitig Lager- und Lieferkosten minimiert werden. Derartige Optimierungsprobleme treten im Grunde in jedem produzierenden Unternehmen auf. In großen Handelsunternehmen sind für diese Berechnungen mehrere Stunden notwendig. Durch die lange Verarbeitungsdauer können momentan nicht alle Einflussfaktoren für die genaue Bestimmung der optimalen Bestellmenge berücksichtigt werden [15], [18]. Als ein möglicher Lösungsansatz gilt der Einsatz In-Memory-basierter IT-Systeme. Die Bestimmung optimaler Bestellmengen gehört zu den regelmäßig wiederkehrenden Aufgaben im Einzelhandel. Die zugrundeliegenden Verfahren ändern sich in der Regel nur selten. "Für eine Überwachung aktueller Verkaufs- und Bestandsdaten sind vordefinierte Standardberichte oft ausreichend. Eine Erhöhung der Auswertungsflexibilität ist in diesem Anwendungsfall daher meist nicht notwendig." zitiert nach Piller & Hagedorn [17]. Grundlage für die Bestimmung der Bestellmenge sind aktuelle Verkaufszahlen. Voraussetzung für die Nutzung aktueller Daten ist eine integrierte IT-Landschaft. Dafür werden die Verkaufszahlen mit Hilfe der Kassensysteme erhoben und direkt an die zentrale 76

78 Datenverarbeitung übertragen. Diese Daten bestehen aus einer Vielzahl gleichstrukturierter Einkaufsbelege. Wie in vielen anderen Bereichen auch ist die schnelle Berechnung der Ergebnisse anhand von Echtzeitdaten prinzipiell von Vorteil. Durch die Verkürzung der Verarbeitungsdauer können Planungsläufe für die Disposition, die bisher mehrere Stunden gedauert haben, wesentlich schneller bzw. mehrfach ausgeführt werden. Der damit verbundene Mehrwert wird jedoch durch verschiedene Faktoren beschränkt. In den meisten Fällen erfolgen Lieferungen nach bzw. vor den Ladenöffnungszeiten. Eine mehrfache Belieferung, wie sie z.b. in [18] beschrieben wird, ist bisher nur schwer umsetzbar. Limitiert wird dies auf der einen Seite durch hohe Lieferkosten und auf der anderen Seite durch verhältnismäßig lange Lieferzeiten. Replenishment Aufstockung der Regale Das Ziel hierbei ist es Out-of-Stock Situationen zu vermeiden, d.h. Situationen in denen bestimmte Artikel nicht verfügbar sind. Es gibt mehrere Gründe die zu Fehlmengen in den Regalen führen. Dies können abgelaufene oder verdorbene Lebensmittel sein, Fehlplanungen in der Disposition oder eine unerwartet hohe Nachfrage. Allein im deutschen Lebensmittelhandel werden die dadurch verursachten Umsatzeinbußen auf rund eine Milliarde Euro geschätzt [19]. Grundsätzlich sollte jedes ERP dazu in der Lage sein eine Information auszugeben sobald der Meldestand einer Ware erreicht wird. Die Schwierigkeit liegt deshalb auch nicht bei der Erkennung von Fehlmengen sondern vielmehr bei der Vorhersage und der schnellen Reaktion im operativen Geschäft. Die Rahmenbedingungen unterscheiden sich gegenüber der Disposition nur in wenigen Punkten. Der größte Unterschied besteht in den Anforderungen bezüglich der Dringlichkeit und der erforderlichen Aktualität der Daten. Sowohl die Daten als auch die Ergebnisse sollten so schnell wie möglich vorliegen um Umsatzverluste zu vermeiden. Außerdem besteht die Herausforderung den Mitarbeitern die Informationen möglichst zeitnah zur Verfügung zu stellen. [15], [18] Dynamische Preise und Aktionen Das Prinzip dynamischer Preise wird schon seit mehreren Jahren z.b. von Fluggesellschaften, Mietwagenfirmen oder Hotels eingesetzt. Infolge der wachsenden Verfügbarkeit von Nachfrage- und Kundendaten soll dieses Prinzip auf den Einzelhandel ausgeweitet werden. Die Anforderungen hierfür sind in mehrerlei Hinsicht komplex. Für die Bestimmung variabler Preise müssen mehrere Umstände berücksichtigt werden z.b. die aktuelle Nachfrage, die Konkurrenzsituation oder die Verkaufshistorie der Kunden. Durch die große Anzahl von Einflussgrößen, Produkten und Kunden entsteht ein sehr hoher Rechenaufwand. Zudem ist es erforderlich, dass sowohl die Datenbasis als auch die entsprechenden Ergebnisse in nahezu Echtzeit vorliegen. Aus zu niedrigen bzw. zu hohen Preisen können innerhalb kurzer Zeit größere Umsatzverluste resultieren. Neben der Datenverarbeitung stellt die Anzeige eine weitere technische Herausforderung dar. Um veränderbare Preis darstellen zu können müssten gedruckte Preisschilder durch Displays ersetzt werden [14]. Durch die Anzeige der Preise wird außerdem der mögliche Detailierungsgrad beschränkt. Da die Preise für jeden Kunden sichtbar wären, würde dies rasch zur Unzufriedenheit innerhalb der Kundschaft führen. Auf Grund dieser technischen und organisatorischen Hürden sind auch die mit der schnellen Datenverarbeitung verbundenen Vorteile begrenzt. Mehr Potential besitzen dynamische Preise hingegen in Onlineshops oder Onlinespielewelten. In diesen Bereichen sind zum einen die technischen Vorbedingungen (Anzeige der Preise oder die Datenübertragung) geringer und zum anderen sehen Kunden nur ihren eigenen Preis [20]. 77

79 4.2 Energiewirtschaft Auf Grund von Klimawandel, Energiewende und zunehmender Technisierung auf dem Gebiet der Energiewirtschaft steht die gesamte Branche vor großen Veränderungen. Die Wende von der Nutzung fossiler hinzu regenerativer Energiequellen führt zu einem Wandel der gesamten Infrastruktur der Energieversorgung. Prognose & Steuerung Bislang wurden Kraftwerke und Stromnetze von zentralen Knotenpunkten aus gesteuert. Die großen Kraftwerke werden mittlerweile jedoch durch eine Vielzahl kleiner, dezentraler Anlagen ersetzt. Daraus ergeben sich neue Herausforderungen bei der Steuerung der Energieversorgung. Zur Bewältigung dieser Aufgabe werden intelligente Stromnetze, sogenannte Smart Grids, eingesetzt [21]. Eine weitere Neuerung ist die fortschreitende Vernetzung der Haushalte. In immer mehr Haushalten werden für die Überwachung des Energieverbrauchs intelligente Zähler eingesetzt (sog. Smart Metering). Infolge der zahlreichen Datenquellen und der großen Datenmengen entstehen hohe Anforderungen an die Verarbeitung [16], [22]. Die Energieproduktion von Windkraft- oder Solaranlagen ist abhängig von Umwelteinflüssen. Die exakte Planung gestaltet sich aus diesem Grund schwierig. Für die Steuerung der Energienetze ist es notwendig auf Grundlage aktueller Daten Vorhersagen über die Entwicklung der Energieproduktion und des Energieverbrauchs zu treffen. Dabei müssen zahlreiche Einflussfaktoren wie z.b. das Wetter, die Tageszeit oder die Zählerdaten berücksichtigt werden [23], [24]. Eine fehlerhafte Vorhersage kann im schlimmsten Fall zu Stromausfällen oder zur Vergeudung von Energie führen. Die Analyse operativer Daten erfordert eine enge Kopplung zwischen dem Analyse- und Transaktionssystem. 5 Zusammenfassung und Ausblick Aus rein technischer Sicht verspricht der Einsatz von IMDM eine Revolution der IT- Landschaft. Den entscheidenden Erfolgsfaktor stellen dabei jedoch nicht die Geschwindigkeitsvorteile dar sondern praxistaugliche Anwendungsfälle. In dieser Arbeit wurde das Ziel verfolgt ausgewählte Szenarien hinsichtlich ihrer technischen Anforderungen und ihres wirtschaftlichen Mehrwertes zu untersuchen und zu bewerten. Zu diesem Zweck wurden verschiedene Einflussfaktoren aufgestellt bzw. präzisiert. Durch das stetig anwachsende Datenvolumen stoßen heute IT-Systeme an ihre Grenzen. Die Analyse der einzelnen Szenarien hat gezeigt, dass bei jedem der Anwendungsfälle Verbesserungspotential bezüglich der Datenverarbeitungsgeschwindigkeit existiert. Um dieses Potential zu nutzen, müssen jedoch oftmals technische und organisatorische Hürden überwunden werden. Vor allem am Beispiel des Einzelhandels wurde deutlich, dass die Vorteile einer schnellen Datenverarbeitung durch diese Hürden eingeschränkt werden. Tabelle 9 zeigt die unterschiedlichen Anforderungen und Potentiale der einzelnen Anwendungsfälle. Anhand der Zusammenfassung der Resultate lassen sich bereits grobe Anforderungsmuster erkennen. Dabei zeigen sich sowohl Ähnlichkeiten bei der Disposition und dem Replenishment als auch bei den dynamischen Preisen und der Prognose & Steuerung auf dem Gebiet der Energiewirtschaft. 78

80 Daten-Anforderungen Disposition Replenishment Dynamische Preise Prognose & Steuerung Eigenschaften von Analysen & Auswertungen Dringlichkeit Komplexität der Auswertungen Standard- vs. Ad-hoc Bericht Detailierungsgrad der Auswertungen Integration von Analyse- & Transaktionssystem Anzahl und Art der Quellsysteme Dateneigenschaften Datenvolumen Datenkomplexität Aktualität der Daten Änderungsdynamik Auswirkungen von Datenänderungen Brancheneigenschaften / Umweltfaktoren Umsetzungsgeschwindigkeit (wirtschaftlicher) Mehrwert Zielgruppenbereitschaft technische Umsetzbarkeit rechtliche Situation Tabelle 9: Zusammenfassung der Anforderungen Anforderungen niedrig hoch- Disposition Replenishment Dynamische Preise Prognose & Steuerung Analyse-Anforderungen Abbildung 13: Anforderungsportfolio In Abbildung 13 werden die unterschiedlichen Anforderungsmuster noch einmal veranschaulicht. Angesichts der geringen Anzahl zugrundeliegender Fallbeispiele soll damit jedoch lediglich das Grundprinzip eines Portfolios für die Systematisierung von Anwendungsszenarien verdeutlicht werden. Das nächste Ziel im Rahmen des 79