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Institut
Dezentrale digitale Transaktionssysteme mit öffentlicher Transaktionshistorie haben ihrer Architektur nach keine Transaktionsüberwachung, um unerwünschte Transaktionen zu unterbinden und deren Sender und Empfänger zu identifizieren. Mit Einführung einer öffentlichen Liste von Adressen, welche zu solchen unerwünschten Transaktionen gehören, ist es möglich, diese Adressen durch allgemeinen Ausschluss zu isolieren und dadurch die unerwünschten Transaktionen zu unterbinden sowie Besitzer unerwünschter Adressen zu deanonymisieren. Die Verwaltung von öffentlichen Listen kann dabei dezentral von mehreren Instanzen mit Hilfe eines Vertrauensnetzwerks durchgeführt werden, sodass der dezentrale Charakter der Systeme erhalten bleibt.
Die vorliegende Arbeit hat gezeigt, dass es möglich ist an bestehenden Studien zum Thema Perceived External Reputation und der Teilnahme an der Implementierung von Dienstleitungsinnovationen anzuknüpfen. Es war sogar möglich die Abhängigkeiten der beiden Themen voneinander herauszustellen. Dies gelang unter zu Hilfenahme von weiteren Einflussfaktoren wie der erwarteten Ansehenssteigerung durch innovatives Verhalten und dem Stolz der Mitarbeiter mit dem eigenen Unternehmen in Verbindung gebracht zu werden.
Im Rahmen dieser Bachelor-Arbeit wurde ein IT-gestützter Prototyp (als Excel-Applikation) entwickelt, mit dem komplexe Entscheidungsfindungen auf Grundlage der Nutzwertanalyse durchgeführt werden können. Er eignet sich zur Bewertung aller Arten von betrieblichen Anwendungssystemen, darüber hinaus ist er auch für andere unternehmerische Entscheidungen verwendbar, da die zugrunde liegende Nutzwertanalyse universell einsetzbar ist. Der Prototyp berücksichtigt und identifiziert 13 Merkmalsgruppen mit insgesamt 100 Merkmalen für Groupware. Ein zusätzlich erstelltes 20-minütiges Tutorial-Video erläutert Schritt für Schritt dessen Nutzung und Funktionalität. Sämtliche Gruppen und Merkmale wurden von einem befragten externen Experten gewichtet. Mit Hilfe des erarbeiteten umfangreichen Kataloges lassen sich künftig Groupware-Produkte effizienter und aussagekräftiger vergleichen. Dieses Tool ist eine Weiterentwicklung im Bereich der Nutzwertanalyse und hilft dabei, intuitiv und inhaltlich-vergleichend Merkmale/Gruppen zu erstellen und eine Nutzwertanalyse durchzuführen. Damit wird ein Benchmark mit vielfältigen Filteroptionen erstellt, der eine tabellarische als auch graphische Auswertung ermöglicht.
Das durchgeführte Experten-Interview und die Auswertung der Fachliteratur haben aber auch deutlich gemacht, dass die Nutzwertanalyse nicht als einziges Argument bzw. Instrument zur Entscheidungsfindung beitragen darf. Zangemeister, Systemtechniker und Fachmann im Bereich der mehrdimensionalen Bewertung und Entscheidungsfindung, merkt hierzu an: "Nutzwertmodelle dürfen nicht als Ersatz, sondern zunächst als eine wichtige Ergänzung der übrigen Modelle betrachtet werden, die dem systematischen Abbau der Entscheidungsproblematik bei der Auswahl von Projektalternativen dienen können" [Zangemeister 1976, S.7]. Alles in allem bietet die Nutzwertanalyse aufgrund der strukturierten Zergliederung des Bewertungsprozesses in Teilaspekte eine qualitativ bessere Übersicht über ein zu bewertendes Problem und stellt eine aussagestarke Zusammenstellung und Auswertung mit detaillierten Informationen über die Bewertungsobjekte auf.
In der vorliegenden Arbeit wird die Integration einer Business Intelligence-Lösung in eine bestehende Social Software beschrieben. Dafür wird zunächst der Begriff Business Intelligence und Social Software, der Aufbau sowie deren Bestandteile näher erläutert. Danach erfolgt eine Analyse der IST-Situation der Zielgruppe durch Interviews, deren Auswertungen in der SOLL-Konzeptionierung in eine Anforderungsliste transformiert werden. Abschließend werden die herausgearbeiteten Anforderungen an der finalen Installation geprüft und getestet, um festzustellen ob die Erwartungen der Zielgruppe und ihre Vorstellungen von Business Intelligence realisierbar sind.
Das Ergebnis dieser Arbeit soll eine installierte Business Intelligence-Lösung in einer Social Software sein. Diese soll einen Überblick darüber geben, was mit der aktuellsten Version der Software bereits möglich ist und kritisch aufzeigen, wo es Stärken und Schwächen gibt, die bei zukünftigen Versionenrnbedacht werden sollten.
Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit Qualitätssicherungsansätzen für modellbasierte SRS (d.h. Lasten- und Pflichtenhefte), im Speziellen mit SRS-Modellen und SRS-Modellvisualisierungen (d.h. Diagrammen). Das Besondere an modellbasierten SRS-Dokumentationen ist, dass sie durch einen Dokumentationsgenerator aus dem Input SRS-Modell, SRS-Modellvisualisierungen und modellexternen Texten generiert werden. Um die Qualität der Dokumentation zu sichern, muss somit die Qualität der folgenden vier Faktoren gesichert werden: SRS-Modell, SRS-Modellvisualisierungen, modellexterne Texte und Dokumentationsgenerator. Ziel dieser Arbeit ist es, einen Qualitätsbegriff für SRS-Modelle und -Modellvisualisierungen zu definieren und ein Vorgehen zur Realisierung automatischer Qualitätsprüfung, -messung und -bewertung (d.h. Qualitätssicherung) im Modellierungswerkzeug Innovator aufzuzeigen.