Diskussion eines Prototyps für das dezentrale Management von Forschungsressourcen an deutschen Hochschulinstituten

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1 Diskussion eines Prototyps für das dezentrale Management von Forschungsressourcen Britta Ebeling Cornelius Köpp Michael H. Breitner Leibniz Universität Hannover {ebeling, koepp, Wirtschaftsinformatik 2013, Leipzig

2 Agenda Einleitung Forschungsmethodik Aktueller Stand in Forschung und Praxis Prototyp FACTUM - Entwicklung und Evaluation Diskussion Fazit und Ausblick # 2

3 Einnahmen (in Milliarden) Bedeutung von Drittmitteln für Hochschulen Drittmittel-Einnahmen der Hochschulen in 2010: 5,9 Milliarden Euro Steigende Tendenz: Verdoppelung in den letzten 10 Jahren 4 3 Wachsende Bedeutung der Drittmittel- Einnahmen für deutsche Hochschulen Drittmittel pro Jahr Quelle: Statistisches Bundesamt # 3

4 Warum braucht Forschung IT- Unterstützung? Steigende Tendenz bei dem Anteil an drittmittelfinanzierter Forschung der Anzahl von Forschungsprojekten der Anzahl von unterschiedlichen Geldgebern Steigender Verwaltungsaufwand # 4

5 Motivation Motivation: Hohe Maßstäbe an das Management der eingesetzten Forschungsressourcen für transparente Mittelverwendung. Verwaltungsaufwand erhöht sich mit steigender Anzahl an Projekten und Geldgebern deutlich. Forschungsinformationssysteme werden bisher nur selten eingesetzt. Notwendige Informationen liegen häufig in der IT-Landschaft verteilt. Einsatz von Zusatzlösungen und Schattensystemen, um Informationen zu konsolidieren. Forschungsfrage: Wie kann das Forschungsressourcenmanagement an deutschen Hochschulen durch den Einsatz einer spezialisierten IT-Lösung verbessert werden? # 5

6 Relevanz Forschungsfrage Literatur Basisanforderungen Kommunikation der Ergebnisse Forschungsmethodik Design Science Research Ansatz basierend auf den Guidelines von Hevner et al. (2004). Evaluation durch Fallstudienforschung nach Yin (2009). Abschnitt 1 Einleitung Abschnitt 3 Aktueller Stand Abschnitt 4 Prototyp FACTUM Abschnitt 5 & 6 Diskussion, Fazit, Ausblick Fallstudie mit interativer Entwicklung und Evaluation des Artefakts Design als Artefakt Design Evaluation Wiederholte Iteration # 6

7 Herausforderung Drittmittelmanagement Verwendungsrichtlinien Strikte Verwendungsrichtlinien für transparenten Einsatz im Projekt Verwendungsrichtlinien der Geldgeber unterschieden sich Die strikte Einhaltung erfordert permanente Kontrolle Stichtaggebundene Mittelausschöpfung Optimale Mittelausschöpfung zum Stichtag notwendig Mittelabruf nur zu bestimmten Stichtagen Übergreifende Ressourcenplanung Singuläre Betrachtung von Projekten nicht zielführend Übergreifende Ressourcenplanung über Grundhaushalt, Projekte und sonstige Einnahmequellen notwendig für optimale Mittelausschöpfung Herausforderung insb. für dezentrale Organisationseinheiten wie Institute oder Fakultäten, die eine optimalen Mitteleinsatz sowohl für Grundmittelversorgung als auch für alle Drittmittelprojekte zu unterschiedlichen Zeitpunkten erreichen müssen # 7

8 Forschungsinformationssysteme A Current Research Information System, commonly known as CRIS, is any informational tool dedicated to provide access to and disseminate research information. A CRIS consists of a data model describing objects of interest to R&D and a tool or set of tools to manage the data. [Quelle: eurocris Ein Forschungsinformationssystem (FIS) ermöglicht einen Zugang zu Forschungsinformationen. verbreitet Forschungsinformationen. benutzt Standards und Tools zur Datenverwaltung. werden in Deutschland bisher nur selten eingesetzt. Fokus auf Ergebnisdokumentation, Auswertungen und Entscheidungsunterstützung # 8

9 Aktuelle IT-Unterstützung der Ressourcenverwaltung An deutschen Hochschulen finden sich häufig historisch gewachsene Strukturen und heterogene IT-Landschaften. Der Einsatz von integrierten Standard-Informationssystemen, wie z.b. ERP- oder CMS-Systemen fördert eine einheitliche, prozessorientierte und konsistente IT-Unterstützung. Für weiterführende IT-Anforderungen werden spezialisierte Erweiterungen oder Zusatzsysteme benötigt. Für die Forschungsressourcenverwaltung werden an den 40 drittmittelstärksten Universitäten insbesondere integrierte Ressourcenverwaltungssysteme eingesetzt. Spezifische Herausforderungen der Forschungsressourcen werden jedoch nicht explizit berücksichtigt. # 9

10 Anforderungen an das IT-gestützte Forschungsressourcenmanagement Anforderung Integrierte Softwarelösung Einheitliches Datenmodell Prozess- und Workflow- Orientierung Intuitive Benutzerführung Multiprojekt- Unterstützung Echtzeitinformation Prognose-Funktion Richtlinien- Überwachung Termin- Überwachung Automatische Berichtgenerierung Entscheidungsunterstützung Kennzahlenüberwachung Datenschutz Beschreibung der abgeleiteten allgemeinen Anforderungen Die Anzahl der einzusetzenden Software und der notwendigen Systemanmeldungen ist zu minimieren. Daten müssen konsistent wiederverwendet werden. Mehrfache Eingaben und Redundanzen bei der Datenhaltung sind zu vermeiden. Die Software muss sich an den zu unterstützenden Prozessen und Workflows orientieren. Dateneingaben und Verarbeitung sind zu minimieren. Die Daten müssen für verschiedene Prozessschritte spezifisch aufbereitet sein. Auch ungeübte Nutzer von Verwaltungssoftware müssen die benötigten Informationen schnell und übersichtlich eingeben, finden und bearbeiten können. Absicherung und Unterstützung ist bei Fehleingaben notwendig. Eine übergreifende Verwaltung von allen Forschungsprojekten einer Einrichtung ist zu unterstützen. Bei den personellen und finanziellen Ressourcen müssen nicht nur die der Projekte, sondern auch die der Einrichtung berücksichtigt werden. Zeitkritische Daten müssen in Echtzeit (mind. tagesaktuell) verfügbar sein. Zur Projektkalkulation muss der aktuelle personelle und finanzielle Ressourceneinsatz angezeigt sowie der zukünftige prognostiziert werden können. Die eingeworbenen Mittel dürfen nur im Rahmen der Bewilligung eingesetzt werden. Vor Abweichung muss gewarnt werden. Für wichtige Termine, wie z. B. zum Abrufen weiterer Mittel oder zur Berichterstattung, muss eine Erinnerungsfunktion vorhanden sein. Aktuelle Projektberichte und Auswertungen über die Verwendung von Forschungsressourcen müssen automatisch zu generieren sein. Für die Entscheidungsunterstützung wird ein Management Cockpit benötigt. Der Status relevanter Informationen ist durch eine Ampel-Funktion kenntlich zu machen. Die Generierung und Überwachung typischer Kennzahlen der Forschungsprojekte und -ressourcen ist zu unterstützen. Durch ein Rollen- bzw. Rechtekonzept müssen die Daten abgesichert werden und gleichzeitig für die Erfüllung individueller Aufgaben und Pflichten verfügbar sein. # 10

11 Fallstudie zur Evaluation Evaluation: Auswahl eines typischen Falls zur Evaluation des Prototyps Zweijährige Fallstudie mit mehreren Iterationen Vorgehen der Fallstudienforschung nach Yin Fallstudie: Institut für Zell- und Molekularpathologie (IZMP) der Medizinischen Hochschule Hannover (MHH) Komplexe Finanzstruktur Hoher Anteil an Drittmitteln (staatl. Förderer und Stiftungen) Großer Gestaltungsfreiraum beim dezentralen Management Mitarbeiter besitzen langjährige Erfahrung im Management von Forschungsressourcen und eine hohe Motivation für Prototyp-Einsatz Forschungsrelevante Daten nicht in einem zentralen System vorhanden oder nicht vollständig digital verfügbar # 11

12 Fallstudie zur Evaluation: Gründe für Schattensystem Vorhandene Softwarelösungen vorrangig auf Bedürfnisse der zentralen Verwaltung zugeschnitten Fehlende Entscheidungsunterstützung für dezentrales Management Benötigte forschungsbezogene Daten müssen zeitaufwendig aggregiert werden: ERP-Standardsoftware Ressourcenverwaltung Individualsoftware Controlling Papierakten Word Dokumente Excel Listen Mitarbeiter verbringen wesentlichen Anteil der Arbeitszeit mit der Aggregation von Daten # 12

13 Prototyp FACTUM Entwickelt als Visual Basic for Application (VBA) Anwendung in Microsoft Excel 2007 Analog zu vielen bestehenden Lösungen an Hochschulen Hohe Verbreitung an Hochschulen Vertraute Umgebung für Nutzer (Ribbon Interface für Kernfunktionen) Objektorientierter Ansatz Kernfunktionen in Klassen für Mitarbeiter und Projekte realisiert Einheitliche Datenerfassung Stammdatenverwaltung von Mitarbeitern und Projekten Datenimport und export ausgelagert in unabhängige Module Teilautomatisierter Import von definierten SAP-Daten Export und versand von monatlichem Projektberichten # 13

14 Prototyp FACTUM # 14

15 Anforderungsabdeckung / Limitationen (1) Anforderung Abdeckung durch FACTUM Prototyp Limitationen Relevante Daten zum Management von Forschungsressourcen werden aus den verschiedenen Integrierte Systemen, Dokumenten und Listen in einem Tool Softwarelösung aggregiert. Permanente Systemwechsel werden vermieden. Einheitliches Datenmodell Prozess- und Workflow- Orientierung Intuitive Benutzerführung Multiprojekt- Unterstützung Daten müssen lediglich einmal erfasst oder direkt importiert werden. Eingabefehler werden durch eine Prüfung auf Widerspruchsfreiheit reduziert. Danach werden sie konsistent weiterverwendet. Der Prototyp orientiert sich an den innerhalb des Instituts identifizierten Prozessen und Workflows zur Forschungsressourcenverwaltung. Die einzelnen Tabellen sind auf die Unterstützung typischer Aufgaben und Fragestellungen der Nutzer zugeschnitten. Daten werden jeweils passend zur Aufgabe kontextspezifisch aufbereitet. Die bekannte Excel-Basis reduziert die Einarbeitungszeit. Die Nutzer werden durch eine eigene Menüleiste, Dialogfelder, Tooltipps und Plausibilitätsprüfungen unterstützt. Die Forschungsressourcen werden in mehreren Tabellen mit unterschiedlichem Detailgrad abgebildet vom einzelnen Projekt hin zur Übersicht für das gesamte Institut. Die Planung des Ressourceneinsatzes für eine optimierte Allokation wird somit erleichtert. Durch Kombination der Informationen aus mehreren Datenquellen und Prognose sind die Daten frühzeitig Schnittstellen zu anderen Systemen notwendig, aber nicht alle Daten importierbar. Kein Export aus Schattensystem möglich. Daten müssen bei Schattensystem trotzdem weiterhin redundant in den offiziellen Systemen gepflegt werden. Datenmodell ist nicht CERIF-konform. Prozesse, die einen Datenaustausch außerhalb des Instituts beinhalten, können durch das Schattensystem nicht oder nur wenig unterstützt werden. Workflow-Unterstützung bei Excel nur eingeschränkt möglich. Keine wesentlichen Limitationen aufgetreten. Echtzeitinformation und aktuell verfügbar. Update erfolgt manuell. Auch in offiziellen Systemen keine Echtzeitinformationen. Prognose- Auf Basis der historischen und aktuellen Daten wird Keine Berechnung von # 15

16 führung eigene Menüleiste, Dialogfelder, Tooltipps und Plausibilitätsprüfungen unterstützt. Die Forschungsressourcen werden in mehreren möglich. Tabellen mit unterschiedlichem Detailgrad abgebildet Anforderungsabdeckung / Limitationen (2) Multiprojekt- Unterstützung Echtzeitinformation Prognose- Funktion Richtlinien- Überwachung Termin- Überwachung Automatische Berichtgenerierung Entscheidung s- unterstützung Kennzahlenüberwachung Datenschutz vom einzelnen Projekt hin zur Übersicht für das gesamte Institut. Die Planung des Ressourceneinsatzes für eine optimierte Allokation wird somit erleichtert. Durch Kombination der Informationen aus mehreren Datenquellen und Prognose sind die Daten frühzeitig und aktuell verfügbar. Auf Basis der historischen und aktuellen Daten wird der zukünftige Ressourceneinsatz prognostiziert. Vor einer Mittelumverteilung entgegen der ursprünglichen Zuordnung wird gewarnt. Erinnerungsfunktion für wichtige Termine und Fristen, die im Prototyp erfasst sind. Eine Warnung folgt mehrstufig mit unterschiedlichen Vorlauffristen. Ein Projektbericht mit einer Übersicht zur bisherigen, aktuellen und prognostizierten Ressourcenverfügbarkeit kann automatisch für die Projektleiter generiert und per zugestellt werden. Darüber hinaus bietet Excel umfangreiche Auswertungsmöglichkeiten. Übersichtstabellen liefern einen Statusüberblick sowohl für einzelne Forschungsprojekte als auch für das gesamte Institut. Es stehen historische, aktuelle und prognostizierte Daten zur Verfügung. Wichtige Kennzahlen sind durch Ampeln gekennzeichnet. Wichtige Kennzahlen werden in bestimmten Übersichten durch ein Ampel-System überwacht. Der Prototyp ist passwortgeschützt und auf einem lokalen Server des Instituts abgelegt, so dass kein unautorisierter Zugriff möglich ist. Keine wesentlichen Limitationen aufgetreten. Update erfolgt manuell. Auch in offiziellen Systemen keine Echtzeitinformationen. Keine Berechnung von Personal-Realkosten möglich. Keine Richtlinienspezifische Überwachung der Mittel. Termine und Fristen müssen Erfasst sein. Keine Kalender- Synchronisation. Keine automatische Generierung von offiziellen Berichten und Verwendungsnachweisen für Geldgeber aus Schattensystem möglich. Keine wesentlichen Limitationen aufgetreten. Keine wesentlichen Limitationen aufgetreten. Rollenbasiert abgestufter Zugriff nicht möglich. # 16

17 Limitationen Schattensystem FACTUM Offline-Lösung Keine Datenbankanbindung Kein offizieller Datenaustausch (doppelter Pflegeaufwand) Nicht in Sicherheitskonzept der Hochschule eingebunden Aktualität der Daten abhängig von manuellen Updates Keine Echtzeitinformation (auch nicht von offiziellen Systemen) Mehrbenutzerbetrieb nur eingeschränkt möglich Keine abgestuften Zugriffsrechte möglich Keine Orientierung an CERIF-Standard # 17

18 Diskussion Als wesentliche Vorteile Schattensysteme bieten klare Strukturierung und Verbesserung gegenüber unverbundenen Systemen, Dokumenten und Listen. Wesentliche Nachteile bestehen in der Schaffung neuer Probleme, z. B. durch doppelten Pflegeaufwand, unzureichenden Datenschutz und Sicherheitslücken. Für Nutzer überwiegen die Vorteile, so dass bei einem steigendem Drittmittelvolumen auch mit steigendem Einsatz von Schattensystemen ausgegangen werden kann. # 18

19 Implikationen für zukünftige Entwicklung Um die notwendige Datenaggregation erreichen zu können, benötigen zukünftige Forschungsmanagementsysteme Schnittstellen zu allen relevanten Datenquellen. Durch heterogene IT-Landschaft kann jedoch nicht von konsistenten Datenmodellen oder sogar CERIF-Kompatibilität ausgegangen werden. Zukünftige Systeme müssen daher entweder direkt in die führende Standardsoftware der Hochschule integriert werden, um die Anzahl an zusätzlich benötigten Schnittstellen möglichst gering zu halten und den notwendigen Datenaustausch zu minimieren. # 19

20 Fazit und Ausblick Für dezentrale Einheiten besteht eine nachweisbare Lücke in der IT-Unterstützung. Der Bedarf an spezialisierter IT-Unterstützung in diesem Bereich kann durch die erzielten Verbesserungen im Prototyp-Einsatz belegt werden. Essentielle Unterschiede in den Anforderungen zwischen der zentralen und dezentralen Organisationsebene können nachgewiesen werden. Grenzen des Prototyps verdeutlichen aktuelle Defizite auf Institutsebene. Die prototypische Entwicklung und Fallstudienevaluation eines typischen Schattensystems gibt wichtige Hinweise für die Herausforderungen einer zukünftigen Entwicklung in Richtung eines integrierten Forschungsmanagementsystems, das auch auf die Verwaltung von Ressourcen spezialisiert ist. # 20

21 Fazit und Ausblick Für die Hochschulen ist die frühzeitige Festlegung einer Strategie zur effizienteren Unterstützung der IT- Anforderungen sowohl auf zentraler als auch auf dezentraler Ebene notwendig, um dem dauerhaften Einsatz und der Entwicklung von Schattensystemen entgegenzuwirken. Nachteile wie Lücken im Datenschutz und der Sicherheit treffen die gesamte Hochschule. Abschaffung bestehender Schattensysteme kann mit hohen Kosten verbunden sein. Für die Softwarehersteller kann daher von einem großen Marktpotential für die kommenden Jahre ausgegangen werden. Wesentliche Verbesserungspotentiale der vorhandenen Standardsysteme betreffen insbesondere die Vernetzung der verteilt liegenden Daten. # 21

22 Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit! Kontakt: Britta Ebeling, Cornelius Köpp, Michael H. Breitner Leibniz Universität Hannover {ebeling, koepp, # 22

23 Literaturauswahl Behrens, S., Sedera, W.: Why Do Shadow Systems Exist after an ERP Implementation? Lessons from a Case Study. In: PACIS 2004 Proceedings, paper 136 (2004) Berkhoff, K., Ebeling, B., Lübbe, S.: Integrating research information into a software for higher education administration benefits for data quality and accessibility. In: Jeffery, K., Dvořák, J. (Hrsg.) E-Infrastructures for research and Innovation: Linking Information Systems to Improve Scientific Knowledge Production. Proceedings of the 11 th International Conference on Current research Information Systems, pp , Prague (2012) Ebeling, B., Klages, M., Breitner, M.H.: IT-gestütztes Management von Drittmitteln im Rahmen des Forschungsmanagements an deutschen Hochschulen. In: Heiß, H.-U., Pepper, P., Schlingloff, H., Schneider, J. (Hrsg.) Informatik LNI- Proceedings, vol. P-192, Köllen, Bonn (2011) European Organisation for International Research Information, Gosain, S.: Enterprise Information Systems as Objects and Carriers of Institutional Forces: The New Iron Cage? JAIS 5:4, (2004) Hevner, A.R., March, S.T., Park, J., Ram, S.: Design science in information systems research. MIS Quarterly 28:1, (2004) Hornbostel, S. (2001): Die Hochschulen auf dem Weg in die Audit Society. Über Forschung, Drittmittel, Wettbewerb und Transparenz. In: Stölting, E., Schimank, U. (Hrsg.) Die Krise der Universitäten. Westdeutscher Verlag, Wiesbaden, pp (2001) Strong, D.M., Volkoff, O.: A Roadmap for Enterprise System Implementation. Computer, 37: 6, pp (2004) Yin, R.K.: Case study research: design and methods. Applied Social Research Methods Series, Vol. 5. Sage Publications, Thousand Oaks (2009) # 23