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Wirtschaftsinformatikforschung in Kooperation mit der Praxis
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 Konsortialforschung im Überblick
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Merkmale der Konsortialforschung1
 Forschung und Praxis...
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Methodenüberblick der Konsortialforschung1
Domäne
Design...
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Wissensgenerierung1,2,3 in der Konsortialforschung gemäß...
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Kompetenzzentrum Corpo...
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Eckdaten des CC CDQ1
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CC CDQ: Referenzmodell des
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Aktuelles Konsortium des CC CDQ
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Beispiele zur Konsortialforschung
CDQM Reifegradmodell
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CDQM Reifegradmodell: Motivation
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CDQM-Reifegradmodell: Forschungsprozess1,2
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CDQM-Reifegradmodell: Diffusion
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CDQM Reifegradmodell: Software-Unterstützung
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CDQM-Reifegradmodell: Konsortialforschungsmethode
Domän...
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Beispiele zur Konsortialforschung
Corporate Data League
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Corporate Data League: Problemstellung
Anzahl der Attri...
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Corporate Data League: Lösungsansätze
 Bayer, Merck, u...
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Corporate Date League: Forschungsfrage und Konsortium
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Corporate Data League: Stand der Arbeiten
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Domäne
Design
Evaluation
Diffusion
Wissenschaftliche
Pu...
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 Konsortialforschung im Überblick
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Weiterentwicklung
1Potentiale
Was sind Einsatzfelder de...
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Ihr Ansprechpartner
Univ.-Prof. Dr.-Ing. habil. Boris O...
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Workshop-Agenda
 Konsortialforschung im Überblick
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Quellenverzeichnis (I/II)
[European Commission, 2008]
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Quellenverzeichnis (II/II)
[Otto & Österle, 2010]
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Konsortialforschung: Gestaltungsorientierte Wirtschaftsinformatikforschung in Kooperation mit der Praxis

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This presentation (in German) introduces consortium research as a method for conducting design science research (DSR) in collaborative environments with partner companies from various industries. The presentation outlines the fundamental principles of consortium research, illustrates the method using examples from the Competence Center Corporate Data Quality (CC CDQ) and identifies three questions for discussion. The presentation was held at the 2015 International Conference on Wirtschaftsinformatik in Osnbrück.

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Konsortialforschung: Gestaltungsorientierte Wirtschaftsinformatikforschung in Kooperation mit der Praxis

  1. 1. Konsortialforschung: Gestaltungsorientierte Wirtschaftsinformatikforschung in Kooperation mit der Praxis Prof. Dr. Boris Otto, Prof. em. Dr. Dr. h.c. Hubert Österle Osnabrück, 4. März 2015
  2. 2. 2Prof. Dr. B. Otto, Prof. Dr. H. Österle | Osnabrück 4. März 2015 Workshop-Agenda  Konsortialforschung im Überblick  Beispiele zur Konsortialforschung  Weiterentwicklungspotentiale  Anhang: Quellenverzeichnis
  3. 3. 3Prof. Dr. B. Otto, Prof. Dr. H. Österle | Osnabrück 4. März 2015 Motivation für Konsortialforschung  Aho-Bericht der Europäischen Kommission  Die Verwertung von Forschungsergebnissen muss im Ecosystem erfolgen und die Zusammenarbeit zwischen den verschiedenen Akteuren im Forschungsprozess ist zu forcieren1  OECD Science, Technology, and Industry Outlook 2008  Die Intensität der Zusammenarbeit zwischen Wissenschaft und Forschung hat einen direkten Einfluss auf die Effektivität und Effizienz von Innovationssystemen2 1) [European Commission, 2008] 2) [OECD, 2008]
  4. 4. 4Prof. Dr. B. Otto, Prof. Dr. H. Österle | Osnabrück 4. März 2015 Merkmale der Konsortialforschung1  Forschung und Praxis definieren gemeinsam die Forschungsziele  Vertreter der Partnerunternehmen arbeiten im Projekt mit und gewähren Zugang zum Unternehmenswissen  Forschungsergebnisse sind wissenschaftliche Artefakte mit praktischem Nutzen für die Partnerunternehmen  Artefakte werden im Unternehmenskontext getestet und evaluiert  Partnerunternehmen stellen Finanzmittel und Personal bereit  Forschungsergebnisse werden veröffentlicht 1) [Österle & Otto, 2010]
  5. 5. 5Prof. Dr. B. Otto, Prof. Dr. H. Österle | Osnabrück 4. März 2015 Methodenüberblick der Konsortialforschung1 Domäne Design Evaluation Diffusion Wissenschaftliche Publikation Publikation in der Praxis Lehrmaterial Review- Workshops Funktions- tests Experimente Simulationen Piloten Verwertungsplan GUI Design Software Engineering Method Engineering Referenz- modellierung . . . Stand der Forschung • Implemen- tierungen • Modelle • Methoden • Theorien • Konstrukte Analyse Forschungsskizze: Bedarfe, Lücke, Ziel Wissensstand (Modelle u. Methoden) Wissensstand (Implemen- tierungen) Konsortial- vereinbarung Wissensstand (Theorien u. Konstrukte) Forschungs-plan Stand der Praxis • Geschäftsmodelle • Aufbau- und Ablauforganisation • Informations- systeme • IuK-Technologie 1) [Österle & Otto, 2010]
  6. 6. 6Prof. Dr. B. Otto, Prof. Dr. H. Österle | Osnabrück 4. März 2015 Wissensgenerierung1,2,3 in der Konsortialforschung gemäß dem Modell von Nonaka & Takeuchi4 Sozialisierung Externalisierung  Aktionsforschung  Kreativitätstechniken (z. B. Morphologische Analyse)  „Participatory Design“  …  Experteninterviews  Fallstudien  Fokusgruppeninterviews  „Reverse Engineering“  Umfragen  … Kombination Internalisierung  Fallstudien  Inhaltsanalysen  Marktstudien  Prototypenbau  Referenzmodellierung  …  „In-House“-Schulungen  Gemeinsam Projektteams  … 1) [Österle & Otto, 2010] 2) [Otto & Österle, 2011] 3) [Österle & Otto, 2012] 4) [Nonaka & Takeuchi, 1995]
  7. 7. 7Prof. Dr. B. Otto, Prof. Dr. H. Österle | Osnabrück 4. März 2015 Workshop-Agenda  Konsortialforschung im Überblick  Beispiele zur Konsortialforschung  Kompetenzzentrum Corporate Data Quality (CC CDQ)  EFQM Reifegradmodell für Corporate Data Quality Management  Corporate Data League  Weiterentwicklungspotentiale  Anhang: Quellenverzeichnis
  8. 8. 8Prof. Dr. B. Otto, Prof. Dr. H. Österle | Osnabrück 4. März 2015 Beispiele zur Konsortialforschung Kompetenzzentrum Corporate Data Quality (CC CDQ)
  9. 9. 9Prof. Dr. B. Otto, Prof. Dr. H. Österle | Osnabrück 4. März 2015 Eckdaten des CC CDQ1  Laufzeit  Seit November 2006  Konsortialworkshops  5 zweitägige Workshops p.a.  43 insgesamt seit 2006  Beispiel  Partnerunternehmen  29 (seit 2006, aktuell 18)  Wissenschaftliche Laufbahnen  1 Habilitation  15 Promotionen 1) [Otto & Österle, 2010]
  10. 10. 10Prof. Dr. B. Otto, Prof. Dr. H. Österle | Osnabrück 4. März 2015 CC CDQ: Referenzmodell des Stammdatenqualitätsmanagement1,2 1) [Otto, 2011] 2) [Otto et al., 2011]
  11. 11. 11Prof. Dr. B. Otto, Prof. Dr. H. Österle | Osnabrück 4. März 2015 Aktuelles Konsortium des CC CDQ ABB LTD. ASTRAZENECA PLC BAYER AG BEIERSDORF AG DB NETZ AG DRÄGERWERK AG & CO. KGAA ERICSSON AB FESTO AG & CO. KG MERCK KGAA NESTLÉ SA NOVARTIS PHARMA AG OSRAM GMBH ROBERT BOSCH GMBH SAP AG SCHWEIZERISCHE BUNDESBAHNEN SBB SCHAEFFLER AG SWISSCOM IT SERVICES AG ZF FRIEDRICHSHAFEN AG
  12. 12. 12Prof. Dr. B. Otto, Prof. Dr. H. Österle | Osnabrück 4. März 2015 Beispiele zur Konsortialforschung CDQM Reifegradmodell
  13. 13. 13Prof. Dr. B. Otto, Prof. Dr. H. Österle | Osnabrück 4. März 2015 CDQM Reifegradmodell: Motivation 2011 2012 2013 2014 CDQM Reifegrad Zeit  Messbarkeit der Leistung des Corporate Data Quality Management  Vergleichswerte/Benchmarking  Maßnahmenplan für die Weiterentwicklung Ziele „Best-in-Class“ Durchschnitt „Best Practice Gap“
  14. 14. 14Prof. Dr. B. Otto, Prof. Dr. H. Österle | Osnabrück 4. März 2015 CDQM-Reifegradmodell: Forschungsprozess1,2 2006 2007 2008 2009 2010 2011 Bedarf in Konsortium- Workshop festgestellt RM ausgewertet in AR Projekt Anforderungen in Konsortium- Workshop spezifiziert RM ausgewertet in AR Projekt RF bewertet durch EFQM Kooperationsvertrag mit EFQM RM in Konsortium- Workshop bewertet Fertigstellung web-basiertes Bewertungs-Werkzeug RM für die Öffentlichkeit verfügbar DE Iteration 1 DE Iteration 2 DE Iteration 3 DD1 RM ausgewertet in AR Projekten RM in Konsortium- Workshop bewertet DD2 DD3 DD4 Legende: RM – Reifegrad Model; DE – Design/Evaluate; DD – Design Decision. RM durch Studie bewertet 1) [Ofner et al., 2013] 2) [Ofner et al., 2009] 3) [Hüner et al., 2009]
  15. 15. 15Prof. Dr. B. Otto, Prof. Dr. H. Österle | Osnabrück 4. März 2015 CDQM-Reifegradmodell: Diffusion Download: http://benchmarking.iwi.unisg.ch/Framework_for_CDQM.pdf Unterzeichnet von:
  16. 16. 16Prof. Dr. B. Otto, Prof. Dr. H. Österle | Osnabrück 4. März 2015 CDQM Reifegradmodell: Software-Unterstützung
  17. 17. 17Prof. Dr. B. Otto, Prof. Dr. H. Österle | Osnabrück 4. März 2015 CDQM-Reifegradmodell: Konsortialforschungsmethode Domäne Design Evaluation Diffusion Wissenschaftliche Publikation Publikation in der Praxis Lehrmaterial Zielgruppen Interviews Projekte zur Aktionsforschung Umfrage Web-basiertes Bewertungs- Werkzeug Reife- grad- modell Entwurf Fallstudien geordnete Referenz- modellierung Stand der Forschung • Theorie der Reifegrad- modellierung • Reifegradmodell Entwurf • Fokus auf Unternehemens- fähigkeiten Analyse Bedürfnisse aller Stakeholder- Gruppen Stand des DQM und der Reifegradmodelle CC CDQ und EFQM Vereinbarung Problemdefinition durch das CC CDQ Stand der Praxis • Reifegradmodelle • DQM Praktiken und Indikatoren Konferenzen & Seminare
  18. 18. 18Prof. Dr. B. Otto, Prof. Dr. H. Österle | Osnabrück 4. März 2015 Beispiele zur Konsortialforschung Corporate Data League
  19. 19. 19Prof. Dr. B. Otto, Prof. Dr. H. Österle | Osnabrück 4. März 2015 Corporate Data League: Problemstellung Anzahl der Attribute Erhaltungsaufwand Attribute der Geschäftspartner Offizieller Name, Rechtsform Adressen (offizielle, Rechnungs-, Versand- , Bestelladresse) Hierarchien (rechtlich, organisatorisch, geographisch) Steuernummern (z.B. Mehrwertsteuer) Bankinformation (SWIFT-BIC, IBAN) Zertifikate (z.B. SAS70, ISO 9000) … Geschäftliche Kontakte Daten Zulieferer Klassifikation Beschaffungs- und Versandkonditionen Zahlungsbedingungen und Methoden Partnerrollen … 5% 30% 70% 95% Öffentliche Daten , Potential für unternehmensübergreifende Zusammenarbeit … Kreditlimit Währungsinformationen Mahnbedingungen Buchhaltungsdaten Versicherungsdaten Preiskalkulation Daten …
  20. 20. 20Prof. Dr. B. Otto, Prof. Dr. H. Österle | Osnabrück 4. März 2015 Corporate Data League: Lösungsansätze  Bayer, Merck, und Novartis haben den gleichen Zulieferer: Nestlé  Jedes der Unternehmen verwaltet Stammdaten von Nestlé  Dreifach redundanter Aufwand bei der Datenverwaltung und Kosten für die Bezugsdaten Ist-Situation: Redundantes Daten-Management  Bayer, Merck und Novartis teilen sich einen Teil der Daten über Nestlé  Die Unternehmen verständigen sich auf unternehmensübergreifende Prozesse zum Daten-Management  Reduzierter Aufwand für die Datenverwaltung bei geringeren Kosten  Erhöhte Datenqualität: Mehr Möglichkeiten um potentielle Datenfehler zu identifizieren Lösungsansatz: Unternehmensübergreifendes Daten-Management Verwaltung von Daten des Geschäftspartners Nestlé, z. B. Name, Rechtsform und Adresse
  21. 21. 21Prof. Dr. B. Otto, Prof. Dr. H. Österle | Osnabrück 4. März 2015 Corporate Date League: Forschungsfrage und Konsortium  Forschungsfrage  Wie ist eine Architektur für unternehmensübergreifende Zusammenarbeit im Datenmanagement zu entwerfen?  Konsortium an Partnerunternehmen  Bayer  Nestlé  Novartis  Syngenta  Förderung  Kommission für Technologie und Innovation
  22. 22. 22Prof. Dr. B. Otto, Prof. Dr. H. Österle | Osnabrück 4. März 2015 Corporate Data League: Stand der Arbeiten
  23. 23. 23Prof. Dr. B. Otto, Prof. Dr. H. Österle | Osnabrück 4. März 2015 Domäne Design Evaluation Diffusion Wissenschaftliche Publikation Publikation in der Praxis Markteinführung CTI Workshops Testen der Software Fokus Gruppe, Experten Interviews Pilot Anwendung Prototyp Vorstellung Stand der Forschung • Referenzmodelle • Semantische Interoperationen • Organisations- Theorie • Methoden Analyse Schwachpunkt: geringe Daten- Qualität SotA: Modelle & Methoden Bereitsteller der Daten, DQ Validierungs- Werkzeuge, BRMS CC CDQ Konsortium SotA: Theorien & Konstrukte CTI Projekt Konsortium Stand der Praxis • Business Models • Data governance • DM Prozesse • BRM and BRMS • Cloud Anwendungen • TOGAF • Zachman Framework Überlappende Analyse Software Engineering Referenz- modellierung Geschäfts- modellierung Methoden-Design Fallstudien – Forschung Ontologie- entwurf Entwicklung von Prototyp Corporate Data League: Konsortialforschungsmethodik
  24. 24. 24Prof. Dr. B. Otto, Prof. Dr. H. Österle | Osnabrück 4. März 2015 Workshop-Agenda  Konsortialforschung im Überblick  Beispiele zur Konsortialforschung  Weiterentwicklungspotentiale  Anhang: Quellenverzeichnis
  25. 25. 25Prof. Dr. B. Otto, Prof. Dr. H. Österle | Osnabrück 4. März 2015 Weiterentwicklung 1Potentiale Was sind Einsatzfelder der Konsortialforschung? Können Sie sich einen Einsatz in Ihrem Umfeld vorstellen? 3Methodik Was methodische Stärken und Schwächen? Was muss verbessert werden? 2Barrieren Was sind Limitationen der Konsortialforschung bzw. Barrieren? Unter welchen Bedingungen funktioniert Konsortialforschung nicht?
  26. 26. 26Prof. Dr. B. Otto, Prof. Dr. H. Österle | Osnabrück 4. März 2015 Ihr Ansprechpartner Univ.-Prof. Dr.-Ing. habil. Boris Otto Technische Universität Dortmund Fraunhofer IML & Fraunhofer ISST Audi-Stiftungslehrstuhl Leitung Supply Net Order Management Data Innovation Lab LogistikCampus Joseph-v.-Fraunhofer-Straße 2-4 D-44227 Dortmund Boris.Otto@tu-dortmund.de Boris.Otto@iml.fraunhofer.de +49-231/755-5959 +49-231-9743-655
  27. 27. 27Prof. Dr. B. Otto, Prof. Dr. H. Österle | Osnabrück 4. März 2015 Workshop-Agenda  Konsortialforschung im Überblick  Beispiele zur Konsortialforschung  Weiterentwicklungspotentiale  Anhang: Quellenverzeichnis
  28. 28. 28Prof. Dr. B. Otto, Prof. Dr. H. Österle | Osnabrück 4. März 2015 Quellenverzeichnis (I/II) [European Commission, 2008] European Commission (2008) Information Society Research and Innovation: Delivering results with sustained impact (Evaluation of the effectiveness of Information Society Research in the 6th Framework Programme 2003-2006). European Commission, DG Information Society and Media. [Hüner et al., 2009] Hüner K, Ofner M, Otto B (2009) Towards a Maturity Model for Corporate Data Quality Management. In: Proceedings of the 2009 ACM Symposium on Applied Computing, Honolulu, HI. [OECD, 2008] OECD (2008) OECD Science, Technology and Industry Outlook. Organisation for Economic Co-operation and Development, Paris. [Ofner et al., 2009] Ofner MH, Hüner KM, Otto B Dealing with Complexity: A Method to Adapt and Implement a Maturity Model for Corporate Data Quality Management. In: Proceedings of the 15th Americas Conference on Information Systems (AMCIS 2009), San Francisco, CA. [Ofner et al., 2013] Ofner, M, Otto, B, Österle, H (2013) A Maturity Model for Enterprise Data Quality Management. In: Enterprise Modelling and Information Systems Architectures: An International Electronic Journal 8, Nr. 2, S. 4-24. [Österle & Otto, 2010] Österle H, Otto B (2010) Konsortialforschung: Eine Methode für die Zusammenarbeit von Forschung und Praxis in der gestaltungsorientierten Wirtschaftsinformatikforschung. WIRTSCHAFTSINFORMATIK 52 (5):273-285. [Otto, 2011] Otto B (2011) Quality Management of Corporate Data Assets. In: Praeg C-P, Spath D (eds) Quality Management for IT Services: Perspectives on Business and Process Performance. IGI Global, Hershey, PA, pp 193-209. [Otto et al., 2011] Otto B, Kokemüller J, Weisbecker A, Gizanis D (2011) Stammdatenmanagement: Datenqualität für Geschäftsprozesse. HMD - Praxis der Wirtschaftsinformatik 48 (279):5-16.
  29. 29. 29Prof. Dr. B. Otto, Prof. Dr. H. Österle | Osnabrück 4. März 2015 Quellenverzeichnis (II/II) [Otto & Österle, 2010] Otto B, Österle H (2010) Relevance Through Consortium Research? A Case Study. In: Proceedings of the 18th European Conference on Information Systems (ECIS 2010), Pretoria, 2010-06-06. [Otto & Österle, 2011] Otto B, Österle H (2011) Toward a Knowledge Creation Perspective on Design Science Research. In: Proceedings of the 17th Americas Conferece on Information Systems (AMCIS 2011), Detroit, MI, August 6, 2011. [Otto & Österle, 2012] Otto, B, Österle, H (2012) Principles for Knowledge Creation in Collaborative Design Science Research. In: Proceedings of the 33rd International Conference on Information Systems (ICIS 2012), Orlando, FL [Nonaka & Takeuchi, 1995] Nonaka I, Takeuchi H (1995) The Knowledge-Creating Company: How Japanese Companies Create the Dynamics of Innovation. Oxford University Press, Oxford, UK

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