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Auflistung nach Schlagwort "Literature Review"

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  • Textdokument
    Application Fields and Research Gaps of Process Mining in Manufacturing Companies
    (INFORMATIK 2020, 2021) Dreher, Simon; Reimann, Peter; Gröger, Christoph
    To survive in global competition with increasing cost pressure, manufacturing companies must continuously optimize their manufacturing-related processes. Thereby, process mining constitutes an important data-driven approach to gain a profound understanding of the actual processes and to identify optimization potentials by applying data mining and machine learning techniques on event data. However, there is little knowledge about the feasibility and usefulness of process mining specifically in manufacturing companies. Hence, this paper provides an overview of potential applications of process mining for the analysis of manufacturing-related processes. We conduct a systematic literature review, classify relevant articles according to the Supply-Chain-Operations-Reference-Model (SCOR-model), identify research gaps, such as domain-specific challenges regarding unstructured, cascaded and non-linear processes or heterogeneous data sources, and give practitioners inspiration which manufacturing-related processes can be analyzed by process mining techniques.
  • Zeitschriftenartikel
    Der Chief Information Officer als Forschungsgegenstand: Ein Blick zurück auf vier Jahrzehnte Forschung und ein Ausblick auf zukünftige Perspektiven
    (HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik: Vol. 59, No. 3, 2022) Kratzer, Simon; Strahringer, Susanne; Westner, Markus
    Trotz der Relevanz und des Reifegrads des Forschungsbereichs Chief Information Officer (CIO) gibt es nur wenige Studien, die den aktuellen Wissensstand objektiv und umfänglich zusammenfassen. Die vorliegende Arbeit schließt diese Forschungslücke und präsentiert eine umfassende Literaturübersicht über das CIO-Forschungsfeld unter Verwendung der Hauptpfadanalyse. Anhand einer quantitativen und qualitativen Analyse von 438 Forschungsbeiträgen werden die zentralen Arbeiten in der CIO-Forschung und verschiedene Forschungsrichtungen identifiziert. Es zeigt sich, dass sowohl etablierte Forschungsrichtungen, wie z. B. ‚Entwicklung der CIO-Rolle‘ und ‚Hierarchische Position und Beziehungen des CIOs‘, als auch neu entstehende Forschungsrichtungen, wie z. B. ‚CIO als Business Enabler‘, wachsende Aufmerksamkeit auf sich ziehen. Auf der Grundlage der Ergebnisse werden vielversprechende weitere Wege auf dem Gebiet der CIO-Forschung aufgezeigt, z. B. solche, die den Einfluss neuerer Technologien untersuchen. Despite the relevance and maturity of research related to the Chief Information Officer (CIO) role, there are few studies that objectively and comprehensively summarize the current state of the art. This paper fills this research gap and presents a comprehensive literature review of the CIO research field using main path analysis. Based on a quantitative and qualitative analysis of 438 research articles, the central contributions in CIO research and different research directions are identified. Our results show that both established research directions, such as ‘CIO Role Development’ and ‘CIO Hierarchical Position and Relationships’, and emerging research directions, such as ‘CIO as Business Enabler’, are attracting growing attention. Based on the results, we derive promising further directions in the field of CIO research, e.g., such as those investigating the impact of new technologies.
  • Konferenzbeitrag
    Co-evolution in Business Ecosystems: Findings from Literature
    (40 Years EMISA 2019, 2020) Riasanow, Tobias; Flötgen, Rob Jago; Greineder, Michael; Möslein, Dominik; Böhm, Markus; Krcmar, Helmut
    The innovative use of digital technologies has led to a disruption of well-established business models in many industries. To prevent from being disrupted, organizations must transform. However, studies about digital transformation have primarily focused on intra-organizational dynamics, including processes, structures, and business models. Digital transformation, however, substantially changes inter-organizational behavior, sometimes the entire ecosystem. To examine this phenomenon, we draw on co-evolution theory, which states that changes occur among all interacting organizations, permitting transformations to be driven by both direct interactions and ecosystem feedbacks. Thus, goal of this paper is to provide a structured overview of literature about the co-evolution of ecosystems in management, organizational science, and IS literature. Following the six properties of co-evolution, we develop a framework for the co-evolution in ecosystems, comprising 23 configurations, based on the analysis of 44 articles. Ultimately, we suggest avenues for future research.
  • Konferenzbeitrag
    Digital Business Technology Platforms
    (INFORMATIK 2023 - Designing Futures: Zukünfte gestalten, 2023) Wegner, Vanessa; Beckmann, Helmut
    In der heutigen, sich schnell entwickelnden Zeit, in denen die verfügbaren Datenmengen exponentiell steigen, ist es für Unternehmen wichtiger denn je, diese Daten effizient zu nutzen. Um dies zu erreichen, wird eine Plattform benötigt, welche die Technologien geschickt auswählt, aufnimmt, aufeinander abstimmt und für den Business Prozess verfügbar macht. Eine Digital Business Technology Platform muss eine Reihe von Kriterien und Anforderungen erfüllen, um Unternehmen bei ihrer digitalen Transformation unterstützen zu können. In der geplanten Forschungsarbeit soll der State-of-the-Art der Digital Business Technology Platforms dargestellt werden. Eine umfangreiche Literaturrecherche nach Fettke, sowie eine Konzeptmatrix nach Webster und Watso wird für das Forschungsdesign ausgewählt. Diese Literaturanalyse untersucht die Kriterien und Anforderungen, die eine Digital Business Technology Platform erfüllen muss, um Unternehmen bei ihrer digitalen Transformation erfolgreich zu unterstützen. Die Ergebnisse zeigen, dass die Wahl einer geeigneten Plattform eine wichtige Entscheidung für den Erfolg des Unternehmens darstellt und sorgfältig überdacht werden sollte.
  • Zeitschriftenartikel
    Der Einfluss von menschlichen Denkmustern auf künstliche Intelligenz – Eine strukturierte Untersuchung von kognitiven Verzerrungen
    (HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik: Vol. 59, No. 2, 2022) Herm, Lukas-Valentin; Janiesch, Christian; Fuchs, Patrick
    Künstliche Intelligenz (KI) dringt vermehrt in sensible Bereiche des alltäglichen menschlichen Lebens ein. Es werden nicht mehr nur noch einfache Entscheidungen durch intelligente Systeme getroffen, sondern zunehmend auch komplexe Entscheidungen. So entscheiden z. B. intelligente Systeme, ob Bewerber in ein Unternehmen eingestellt werden sollen oder nicht. Oftmals kann die zugrundeliegende Entscheidungsfindung nur schwer nachvollzogen werden und ungerechtfertigte Entscheidungen können dadurch unerkannt bleiben, weshalb die Implementierung einer solchen KI auch häufig als sogenannte Blackbox bezeichnet wird. Folglich steigt die Bedrohung, durch unfaire und diskriminierende Entscheidungen einer KI benachteiligt behandelt zu werden. Resultieren diese Verzerrungen aus menschlichen Handlungen und Denkmustern spricht man von einer kognitiven Verzerrung oder einem kognitiven Bias. Aufgrund der Neuigkeit dieser Thematik ist jedoch bisher nicht ersichtlich, welche verschiedenen kognitiven Bias innerhalb eines KI-Projektes auftreten können. Ziel dieses Beitrages ist es, anhand einer strukturierten Literaturanalyse, eine gesamtheitliche Darstellung zu ermöglichen. Die gewonnenen Erkenntnisse werden anhand des in der Praxis weit verbreiten Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) Modell aufgearbeitet und klassifiziert. Diese Betrachtung zeigt, dass der menschliche Einfluss auf eine KI in jeder Entwicklungsphase des Modells gegeben ist und es daher wichtig ist „mensch-ähnlichen“ Bias in einer KI explizit zu untersuchen. Artificial intelligence (AI) is increasingly penetrating sensitive areas of everyday human life, resulting in the ability to support humans in complex and difficult tasks. The result is that intelligent systems are capable of handling not only simple but also complex tasks. For example, this includes deciding whether an applicant should be hired or not. Oftentimes, this decision-making can be difficult to comprehend, and consequently incorrect decisions may remain undetected, which is why these implementations are often referred to as a so-called black box. Consequently, there is the threat of unfair and discriminatory decisions by an intelligent system. If these distortions result from human actions and thought patterns, it is referred to as a cognitive bias. However, due to the novelty of this subject, it is not yet apparent which different cognitive biases can occur within an AI project. The aim of this paper is to provide a holistic view through a structured literature review. Our insights are processed and classified according to the Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) model, which is widely used in practice. This review reveals that human influence on an AI is present in every stage of the model’s development process and that “human-like” biases in an AI must be examined explicitly.
  • Zeitschriftenartikel
    Die ethischen Implikationen von Prozessdaten: Eine systematische Literaturanalyse von Datenethik und Process Mining
    (HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik: Vol. 61, No. 1, 2024) Gabdoulline, Gulnara; Kern, Christopher Julian; Krönung, Julia
    Process Mining (PM) stellt eine wachsende Disziplin dar, die aufgrund ihres Potenzials zur Verbesserung von Geschäftsprozessen immer mehr Aufmerksamkeit von Forschern und Anwendern auf sich zieht. Wie jede neue Technologie gibt es jedoch auch im Kontext von PM-Bedenken hinsichtlich der ethischen Anwendung. Gerade bezogen auf Erhebung, Verarbeitung und Nutzung von Daten kann es hierbei zu Problemen kommen. Dieser Artikel zielt daher darauf ab, anhand einer Literaturanalyse ethische Implikationen im Process Mining herauszuarbeiten. Dabei wurden 39 Artikel aus sechs Zeitschriften im Bereich PM und 24 Artikel aus vier Zeitschriften im Bereich Datenethik analysiert. Die Ergebnisse zeigen das wachsende Interesse an der Datenethik und PM, aber es befasst sich nur ein geringer Anteil der analysierten PM-Artikel mit datenethischen Grundsätzen. Weitere Forschung ist in Bereichen bestimmter datenethischer Grundsätze, wie Datenqualität und der informierten Zustimmung, erforderlich. Insgesamt bietet diese Studie einen Ausgangspunkt für weitere Forschungen zur ethischen Nutzung von Daten bei der Anwendung von PM und verdeutlicht, dass diesem Bereich mehr Aufmerksamkeit gewidmet werden sollte. Process Mining (PM) is of increasing attention for researchers and practitioners alike, especially in regards of the potential to improve business processes in their efficiency. However, like any new data-driven technology, PM raises ethical concerns about the collection, processing, and use of data. The purpose of this paper is to demonstrate ethical implications in process mining by conducting a literature review. To do so, 39 articles from six journals in the field of PM and 24 articles from four journals in the field of data ethics were analyzed. The results show that despite there being growing interest in data ethics and PM, only a small percentage of the PM articles analyzed address data ethical principles. This highlights the need for clear ethical guidelines for use in PM. Further research is needed in areas of specific data ethics principles such as data quality and informed consent. As a result, this review provides a foundation for further research on the ethical use of data in the application of PM.
  • Konferenzbeitrag
    How to Teach Requirements Engineering: An Investigation of the Current State of the Art
    (Software Engineering 2024 (SE 2024), 2024) Daun, Marian; Grubb, Alicia M.; Stenkova, Viktoria; Tenbergen, Bastian
  • Zeitschriftenartikel
    Die kurze Geschichte des IT-Servicemanagement: Themen und Fragestellungen im Wandel der Zeit
    (HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik: Vol. 56, No. 2, 2019) Pröhl, Thorsten; Zarnekow, Rüdiger
    IT-Servicemanagement (ITSM) stellt seit Jahren ein relevantes und spannendes Themenfeld dar, welches sowohl Unternehmen als auch Forscher auf vielfältige Weise beschäftigt. Die Grundlage des Beitrags stellt die Analyse von 602 Artikeln der letzten 15 Jahre dar. Im Rahmen der Untersuchung wurden diese Fachartikel, Konferenz- und Zeitschriftenbeiträge ausgewertet und 28 Themengebiete für beide Domänen, Praxis und Wissenschaft, identifiziert. Die Artikel lassen sich in klassische und aktuelle Themen einordnen. Die klassischen wurden primär vor 2015 diskutiert, demgegenüber werden die aktuellen Themen verstärkt seit 2015 besprochen. Zu den klassischen Themen zählen u. a. „Prozesse“ und „Messung“. Bei diesen nimmt die Beitragsintensität inzwischen ab. Darüber hinaus gibt es Themen, wie „Framework“ und „Sourcing“, die als „Dauerbrenner“ bezeichnet werden können. Bei diesen Themen bleibt die Beitragsintensität weitestgehend konstant. Zu den aktuellen Themen sind „Tool“, „Agilität“, „Cloud Computing“, „Sicherheit“, „Enterprise Service Management“, „Zukunft SM“, „Simulation“ und „Künstliche Intelligenz“ zu zählen. Es ist davon auszugehen, dass diese Themen das ITSM auch in der nahen Zukunft beschäftigen, was an der steigenden Beitragsintensität abzulesen ist. IT Service Management (ITSM) has been a relevant and exciting topic for many years, which employs both companies and researchers in a variety of ways. The paper is based on an analysis of 602 relevant works done during the last 15 years. Throughout the study and evaluation of papers, conferences and journal articles, a total of 28 topics have been identified for both domains, practice and science. The articles can be classified into two flavors; classic and current. The former was primarily discussed before 2015, while the latter have increased in occurrence after that same year. The classic topics include “Processes” and “Measurement” and, as of now, are noted to be decreasing in contribution intensity. On the other hand, topics such as “Framework” and “Sourcing”, which can be described as “long runner”, are known to have a largely constant contribution intensity. The current topics include “Tool”, “Agility”, “Cloud Computing”, “Security”, “Enterprise Service Management”, “Future SM”, “Simulation”, and “Artificial Intelligence”. It can be assumed that these topics will be dominating the ITSM in the near future, as it is also reflected in the increasing contribution intensity.
  • Zeitschriftenartikel
    Machine Learning and Complex Event Processing
    (Enterprise Modelling and Information Systems Architectures (EMISAJ) – International Journal of Conceptual Modeling: Vol. 15, Nr. 1, 2020) Wanner, Jonas; Wissuchek, Christopher; Janiesch, Christian
    In the Industrial Internet of Things, cyber-physical systems bridge the gap between the physical and digital world by connecting advanced manufacturing systems with digital services in so-called smart factories. This interplay generates a large amount of data. By analyzing the data, manufacturers can reap many benefits and optimize their operations. Here, the value of information is at its highest with low latency to its emergence and its value decreases over time. Complex Event Processing (CEP) is a technology, which enables real-time analysis of complex events (i.e., combined data values from different sources). In this way, CEP assists in the identification and localization of anomalous process sequences in smart factories. However, CEP comes with limitations that reduce its effectiveness. Setting up CEP requires in-depth domain knowledge and is primarily declarative as well as reactive by nature. Combining CEP with machine learning (ML) is a possible extension to circumvent these technological limitations. However, there is no up-to-date overview on the integration of both paradigms in research and no review of their transferability for application in smart factories. In this article, we provide (1) a synthesis of research on the integration of CEP and ML identifying supervised learning as the predominant approach, and (2) a transfer of potentials for the use in smart factories. Here, reactive and proactive policies are used in equal frequency.
  • Konferenzbeitrag
    Predictive Policing – Eine kritische Bestandsaufnahme am Beispiel der Dimension Raum
    (6. Fachtagung Rechts- und Verwaltungsinformatik (RVI 2023), 2023) Mehner, Caroline; Fernholz, Yannick; Fabian, Benjamin; Ermakova, Tatiana
    Dieser Beitrag bietet eine kritische Bestandsaufnahme des Predictive Policing am Beispiel der Dimension Raum. Unter Berücksichtigung der aktuellen Entwicklungen des europäischen AI-Acts werden Maßnahmen und Methoden beleuchtet und aus ethischer Perspektive reflektiert und diskutiert. Das methodische Fundament bildet eine systematische Literaturanalyse anhand einer Korpusanalyse zu Techniken des Predictive Policing. Es werden vorhandene wissenschaftliche Vorarbeiten vorgestellt und ethische Fragestellungen im Zusammenhang mit der Verwendung von Daten für Predictive Policing untersucht. Der Beitrag eröffnet wichtige Fragen, die es weiter zu erforschen gilt. Die aktuellen Entwicklungen im Rahmen des AI-Acts bestätigen die Relevanz der Thematik.