Informatik
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The Internet of Things (IoT) refers to the interconnectedness of physical objects, and works by equipping the latter with sensors and actuators as a means to connect to the internet. The number of connected things has increased threefold over the past five years. Consequently, firms expect the IoT to become a source of new business models driven by technology. However, only a few early adopters have started to install and use IoT appliances on a frequent basis. So it is still unclear which factors drive technological acceptance of IoT appliances. Confronting this gap in current research, the present paper explores how IoT appliances are conceptually defined, which factors drive technological acceptance of IoT appliances, and how firms can use results in order to improve value propositions in corresponding business models. lt is discovered that IoT appliance vendors need to support a broad focus as the potential buyers expose a large variety. As conclusions from this insight, the paper illustrates some flexible marketing strategies.
Converting users into customers : the role of user profile information and customer journey analysis
(2016)
Due to the digital transformation, the importance of web analysis and user profiling for enterprises is increasing rapidly as customers focus on digital channels to obtain information about products and brands. While there exists a lot research on these topics, only a minority of firms use them to their advantage. This study aims to tighten the link between research and business such that experimental methods can be used for the improvement of communication strategies in practice. Therefore, a systematic literature analysis is conducted, workshops are observed and documented and an empirical study is used to integrate single steps into a framework for the
practical usage of user profiling and customer journey analysis.
A configuration-management-database driven approach for fabric-process specification and automation
(2014)
In this paper we describe an approach that integrates a Configuration- Management-Database into fabric-process specification and automation in order to consider different conditions regarding to cloud-services. By implementing our approach, the complexity of fabric processes gets reduced. We developed a prototype by using formal prototyping principles as research methods and integrated the Configuration-Management-Database Command into the Workflow- Management-System Activiti. We used this prototype to evaluate our approach. We implemented three different fabric-processes and show that by using our approach the complexity of these three fabric-processes gets reduced.
Die digitale Transformation ist die heute vorherrschende geschäftliche Transformation, die einen starken Einfluss darauf hat, wie digitale Dienstleistungen und Produkte dienstleistungsdominant gestaltet werden. Eine beliebte zugrundeliegende Theorie der Wertschöpfung und des wirtschaftlichen Austauschs, die als dienstleistungsdominante Logik (S-D) bekannt ist, kann mit vielen erfolgreichen digitalen Geschäftsmodellen verbunden werden. Allerdings ist die S-D-Logik an sich abstrakt. Unternehmen können sie nicht ohne Weiteres als Instrument für die Innovation und Gestaltung von Geschäftsmodellen nutzen. Um dies zu ändern, wird eine umfassende Ideenfindungsmethode auf der Grundlage der S-D-Logik vorgeschlagen, die als service-dominantes Design (SDD) bezeichnet wird. SDD zielt darauf ab, Unternehmen beim Übergang zu einer service- und wertorientierten Perspektive zu unterstützen. Die Methode bietet eine vereinfachte Möglichkeit, den Ideenfindungsprozess auf der Grundlage von vier Modellkomponenten zu strukturieren. Jede Komponente besteht aus praktischen Implikationen, Hilfsfragen und Visualisierungstechniken, die aus einer Literaturrecherche, einer Anwendungsfallbewertung der digitalen Mobilität und einer Fokusgruppendiskussion abgeleitet wurden. SDD ist ein erster Schritt zu einem Toolset, das etablierte Unternehmen bei der Service- und Werteorientierung im Rahmen ihrer digitalen Transformation unterstützen kann.
Stress is becoming an important topic in modern life. The influence of stress results in a higher rate of health disorders such as burnout, heart problems, obesity, asthma, diabetes, depressions and many others. Furthermore individual’s behavior and capabilities could be directly affected leading to altered cognition, inappropriate decision making and problem solving skills. In a dynamic and unpredictable environment, such as automotive, this can result in a higher risk for accidents. Different papers faced the estimation as well as prediction of drivers’ stress level during driving. Another important question is not only the stress level of the driver himself, but also the influence on and of a group of other drivers in the near area. This paper proposes a system, which determines a group of drivers in a near area as clusters and it derives the individual stress level. This information will be analyzed to generate a stress map, which represents a graphical view about road section with a higher stress influence. Aggregated data can be used to generate navigation routes with a lower stress influence to decrease stress influenced driving as well as improve road safety.
Accurate monitoring of a patient's heart rate is a key element in the medical observation and health monitoring. In particular, its importance extends to the identification of sleep-related disorders. Various methods have been established that involve sensor-based recording of physiological signals followed by automated examination and analysis. This study attempts to evaluate the efficacy of a non-invasive HR monitoring framework based on an accelerometer sensor specifically during sleep. To achieve this goal, the motion induced by thoracic movements during cardiac contractions is captured by a device installed under the mattress. Signal filtering techniques and heart rate estimation using the symlets6 wavelet are part of the implemented computational framework described in this article. Subsequent analysis indicates the potential applicability of this system in the prognostic domain, with an average error margin of approximately 3 beats per minute. The results obtained represent a promising advancement in non-invasive heart rate monitoring during sleep, with potential implications for improved diagnosis and management of cardiovascular and sleep-related disorders.
Reality mining refers to an application of data mining, using sensor data to drive behavioral patterns in the real world. However, research in this field started a decade ago when technology was far behind today's state of the art. This paper discusses which requirements are now posed to applications in the context of reality mining. A survey has shown which sensors are available in state-of-the-art smartphones and usable to gather data for reality mining. As another contribution of this paper, a reality mining application architecture is proposed to facilitate the implementation of such applications. A proof of concept verifies the assumptions made on reality mining and the presented architecture.
The acquisition of data for reality mining applications is a critical factor, since many mobile devices, e.g. smartphones, must be capable of capturing the required data. Otherwise, only a small target group would be able to use the reality mining application. In the course of a survey, we have identified smartphone features which might be relevant for various reality mining applications. The survey classifies these features and shows how the support of each feature has changed over the years by analyzing 143 smartphones released between 2004 and 2015. All analyzed devices can be ranked by their number of provided features. Furthermore, this paper deals with quality issues which have occurred during carrying out the survey.
Bei der Bayer AG wird als Lösung für das Enterprise Social Network IBM Connections eingesetzt. Bayer verfolgt das Ziel, die Mitarbeiter/innen weltweit zu vernetzen, die Kommunikation über Bereichsgrenzen hinweg zu unterstützen und um einen Wissens- und Expertenpool bereitzustellen. Im Rahmen eines Relaunches wurde 2012 Connections@Bayer, das vorher nur in Teilkonzernen verfügbar war, auf das gesamte Unternehmen ausgerollt. In einem weiteren Relaunch 2014 führte das Unternehmen ein Update auf die Version 4.5 und eine umfangreiche Kommunikationskampagne durch, die unter den Mitarbeiter/innen Aufmerksamkeit für die Kommunikationsplattform schuf und Neugier weckte. Darin wurde eine Analyse der Schlüsselvorteile der Nutzung von Connections durchgeführt, acht Kernnachrichten erarbeitet und diese auf diversen Kommunikationskanälen im Unternehmen verbreitet. Zudem ließen sich durch die Verwendung von Testimonials die Vorteile für alle Mitarbeitergruppen darstellen. Dieser Relaunch war erfolgreich: Die Nutzerzahlen konnten erweitert werden, die Mitarbeiterzufriedenheit stieg an. Die vorliegende Fallstudie stellt anschaulich dar, dass ein von einer effektiven Kommunikationskampagne begleiteter Relaunch eines Enterprise Social Networks einen nachhaltigen Erfolg herbeiführen kann.
Das ZD.BB - Digitaler Hub für kleine und mittelständische Unternehmen in der Region Stuttgart
(2020)
Die Digitale Transformation ist eines der meistdiskutierten Themen in der heutigen Geschäftswelt. Viele Unternehmen, vor allem kleine und mittelständische Unternehmen (KMU), tun sich schwer die Chancen und Risiken der Digitalisierung einzuschätzen. Mit all den Möglichkeiten und Chancen, welche die Digitalisierung birgt, droht Unternehmen, die sich vor den Entwicklungen verschließen, der Verlust ihrer Markt- und Wettbewerbsposition. Mit dem im Februar 2019 eröffneten Digital Hub ZD.BB (Zentrum Digitalisierung) besteht in der Region Stuttgart eine neue, zentrale Anlaufstelle für Fragen rund um das Thema Digitalisierung. Am ZD.BB erhalten kleine und mittelständische Unternehmen (KMU) sowie Startups für ihre digitalen Transformationsprozesse eine kompetente Beratung und Betreuung. Sie geht von der Sensibilisierung über die Analyse bis zur Lösungsentwicklung für digitale Prozesse. Mithilfe einer digitalen Qualifizierungsoffensive und mittelstandsgerechten Methoden zur Geschäftsmodellentwicklung werden Unternehmen im ZD.BB umfassend bei ihren Digitalisierungsvorhaben unterstützt. Dazu werden in Innovationslaboren, in Coworking Spaces und bei Events unterschiedliche Kompetenzen, Disziplinen, Ideen, Technologien und Kreativität vernetzt und auf diese Weise digitale Innovationen hervorgebracht.
Big Data wird aktuell als einer der Haupttrends der IT-Industrie diskutiert. Big Data d. h. auf Basis großer Mengen unterschiedlich strukturierter Daten die Entscheidungen in Echtzeit oder prognostisch zu treffen. Von hochleistungsfähigen, schnell verfügbaren Prognoseverfahren erhofft man sich eine Risikominimierung für unternehmerische Entscheidungen in hochvolatilen Märkten.
Die Digitalisierung, der ständige technologische Fortschritt und immer kürzere Produktlebenszyklen stellen Unternehmen derzeit vor große Herausforderungen. Um am Markt erfolgreich zu sein, müssen Geschäftsmodelle häufiger und schneller als früher an veränderte Marktbedingungen angepasst werden. Schnelle Anpassungsfähigkeit, auch Agilität genannt, ist in der heutigen Zeit ein entscheidender Wettbewerbsfaktor. Aufgrund des ständig wachsenden IT-Anteils von Produkten und der Tatsache, dass diese mit Hilfe von IT hergestellt werden, hat die Änderung des Geschäftsmodells große Auswirkungen auf die Unternehmensarchitektur (EA). Die Entwicklung von EAs ist jedoch eine sehr komplexe Aufgabe, da viele Beteiligte mit gegensätzlichen Interessen in den Entscheidungsprozess eingebunden sind. Daher ist ein hohes Maß an Zusammenarbeit erforderlich. Um Unternehmen bei der Entwicklung ihrer EA zu unterstützen, wird in diesem Artikel eine neuartige integrative Methode vorgestellt, die die Interessen der Stakeholder systematisch in die Entscheidungsfindung einbezieht. Durch die Anwendung der Methode wird die Zusammenarbeit zwischen den beteiligten Interessengruppen verbessert, indem Berührungspunkte zwischen ihnen identifiziert werden. Darüber hinaus machen die standardisierten Aktivitäten die Entscheidungsfindung transparenter und vergleichbarer, ohne die Kreativität einzuschränken.
Die rasante Entwicklung der Sensortechnik im Endverbraucherbereich lässt einen klinischen Nutzen der verfügbaren dezentral erhobenen Daten aus dem Patientenalltag zur Überwachung des individuellen Gesundheitszustands vermuten. Zur Überprüfung dieser Vermutung ist die Bereitstellung einer entsprechenden Plattform in den klinischen Alltag erforderlich. Hierzu wird die bwHealthApp entwickelt, mit der sowohl die aktuelle Bandbreite als auch die Evolution der Sensortechnik auf die klinische Anwendung abbildbar ist. Mit dem flexiblen Entwurf lässt sich der klinische Nutzen für die personalisierte Medizin evaluieren. Außerdem bietet die bwHealthApp einen an Machbarkeit orientierten Diskussionsbeitrag zu offenen rechtlichen, regulatorischen und ethischen Fragestellungen der Digitalisierung in der Medizin in Deutschland.
Many organizations identified the opportunities of big data analytics to support the business with problem-specific insights through the exploitation of generated data. Socio-technical solutions are developed in big data projects to reach competitive advantage. Although these projects are aligned to specific business needs, common architectural challenges are not addressed in a comprehensive manner. Enterprise architecture management is a holistic approach to tackle the complex business and IT architecture. The transformation of an organization's EA is influenced by big data projects and their data-driven approach on all layers. To enable strategy oriented development of the EA it is essential to synchronize these projects supported by EA management. In
this paper, we conduct a systematic review of big data literature to analyze which requirements for the EA management discipline are proposed. Thereby, a broad overview about existing research is presented to facilitate a more detailed exploration and to foster the evolution o the EA management discipline.
Selecting a suitable development method for a specific project context is one of the most challenging activities in process design. To extend the so far statistical construction of hybrid development methods, we analyze 829 data points to investigate which context factors influence the choice of methods or practices. Using exploratory factor analysis, we derive five base clusters consisting of up to 10 methods. Logistic regression analysis then reveals which context factors have an influence on the integration of methods from these clusters in the development process. Our results indicate that only a few context factors including project/product size and target application domain significantly influence the choice. This summary refers to the paper “Determining Context Factors for Hybrid Development Methods with Trained Models”. This paper was published in the proceedings of the International Conference on Software and System Process in 2020.
Nowadays almost every major company has a monitoring system and produces log data to analyse their systems. To perform analysation on the log data and to extract experience for future decisions it is important to transform and synchronize different time series. For synchronizing multiple time series several methods are provided so that they are leading to a synchronized uniform time series. This is achieved by using discretisation and approximation methodics. Furthermore the discretisation through ticks is demonstrated, as well as the respectivly illustrated results.
Decentralized energy systems are characterized by an ad hoc planing. The missing integration of energy objectives into business strategy creates difficulties resulting in inefficient energy architectures and decisions. Practice-proven methods such as balanced scorecard, enterprise architecture management and value network approach supports the transformation path towards an effective decentralized system. The methods are evaluated based on a case study. Managing multi-dimensionality, high complexity and multiple actors are the main drivers for an effective and efficient energy management system. The underlying basis to gain the positive impacts of these methods on decentralized corporate energy systems is digitization of energy data and processes.
Formula One races provide a wealth of data worth investigating. Although the time-varying data has a clear structure, it is pretty challenging to analyze it for further properties. Here the focus is on a visual classification for events, drivers, as well as time periods. As a first step, the Formula One data is visually encoded based on a line plot visual metaphor reflecting the dynamic lap times, and finally, a classification of the races based on the visual outcomes gained from these line plots is presented. The visualization tool is web-based and provides several interactively linked views on the data; however, it starts with a calendar-based overview representation. To illustrate the usefulness of the approach, the provided Formula One data from several years is visually explored while the races took place in different locations. The chapter discusses algorithmic, visual, and perceptual limitations that might occur during the visual classification of time-series data such as Formula One races.
There are several intra-operative use cases which require the surgeon to interact with medical devices. We used the Leap Motion Controller as input device and implemented two use-cases: 2D-Interaction (e.g. advancing EPR data) and selection of a value (e.g. room illumination brightness). The gesture detection was successful and we mapped its output to several devices and systems.