Herausforderungen eines serviceorientierten BI Framework und die Effekte auf die Data Literacy von Anwendern in einem Unternehmen
Creators: name: Stojanovic, Aleksandar
Publisher: name: ZHAW Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften
Year: 2023
Subjects: 658.4: Leitendes Management

description: Unternehmen sind bemüht komplexe Zusammenhänge zwischen externen und internen Variablen zu analysieren und für profitable Zwecke zu nutzen. Business Intelligence (BI) und serviceorientierte Business Intelligence (SoBI) Systeme sind bedeutende Konzepte für eine verbesserte Datenanalyse und effektive Entscheidungsfindung. Diese Arbeit untersucht die Zusammenhänge zwischen BI-Ordnungsrahmen und der Data Literacy von Anwendern. Daher wurden die Auswirkungen von BI und anderen Informationstechnologieansätzen auf die Lernkurve der Mitarbeitenden und der BI-Systeme untersucht. 
Die erste Forschungsfrage befasst sich mit den Herausforderungen, welche ein Unternehmen bei der Implementierung eines SoBI-Frameworks hat und wie die Lernkurve der Mitarbeitenden und der BI-Systeme bei der Umsetzung des BI-Konzepts gefördert werden können. Die zweite Forschungsfrage befasst sich mit d en Effekten einer BI-Architektur auf die Data Literacy der Mitarbeitenden in einem in der Schweiz tätigen Grossunternehmen. 
Hinsichtlich des Vorgehens verwendet diese Arbeit eine Kombination aus Literaturrecherche, Mixed-Methods Forschung und die Erstellung sowie Analyse eines Strukturgleichungsmodells (SEM). Die Mixed-Methods Forschungsmethode umfasst eine Umfrageerhebung, welche sich aus einer qualitativen Vignettenforschung und einer quantitativen Likert-Skala-Umfrage zusammensetzt. Als Grundlage für das SEM dient die Umfrageerhebung. 
Das Resultat der Literaturrecherche ist ein SoBI-Referenzarchitektur für Unternehmen, welche den Datenaustausch, die Analytik und die Entscheidungsunterstützung verbessert. Zudem zeigen die Resultate, dass der Einsatz von prädiktiven Business Analytics Systemen in einer SoBI-Architektur die Lernkurve der Mitarbeitenden und des BI-Systems fördern kann. Des Weiteren verbessert eine SoBI-Architektur die Data Literacy der Mitarbeitenden und die Qualität der Unternehmensprozesse. Eine Kombination aus BI und Decision Intelligence, basierend auf Artificial Intelligence und Machine Learning, führt zu einem «intelligenten» Unternehmen. Die Resultate der Vignettenforschung haben ergeben, dass 40% der Teilnehmenden auf die Berechnungen der internen BI-Tools des Unternehmens vertrauen. Die Resultate des SEM bestätigen die Hypothesen H1, H2 und H4. Diese besagen, dass ein Unternehmen mit  einer SoBI-Architektur neue Prozesse einfacher umsetzen, Mitarbeitende dabei unterstützen kann die Prozesse besser und schneller zu lernen, sowie eine höhere Qualität und schnellere Durchführung der Prozesse ermöglicht. Die Hypothese H3 konnte nicht von dem SEM bestätigt werden. Jedoch konnte diese von der Literaturrecherche verifiziert werden und definiert, dass eine SoBI-Architektur zu einer erhöhten Datenqualität führt. 
Diese Arbeit empfiehlt Unternehmen in die Entwicklung einer SoBI-Architektur zu investieren. Zudem generiert diese Masterarbeit einen Mehrwert für alle Unternehmen, welche die erarbeitete SoBI-Referenzarchitektur nutzen und die eigene BI-Architektur ausbauen oder eine SoBI-Architektur von Grund auf implementieren möchten. Die begrenzte Stichprobengrösse der Umfrageerhebung ist eine ausschlaggebende Limitation dieser Arbeit. Die Ergebnisse basieren auf spezifischen Merkmalen des untersuchten Unternehmens und sind daher in Bezug auf externe Validität eingeschränkt. Empirische Untersuchungen sind notwendig, um die Wirksamkeit des SoBI-Frameworks und der Ansätze zur Förderung der Lernkurve der Mitarbeitenden und der BI-Implementierung zu bestätigen.