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In der vorliegenden Forschungsarbeit wird ein Leitfaden zur Überprüfung von Geschäfts-modellen entwickelt. Dabei wird insbesondere die Situation junger, innovativer Unter-nehmen (Startups) berücksichtigt. Diese Unternehmen agieren unter einer hohen Unsi-cherheit oder Ungewissheit. Es ist daher kaum möglich über quantitative Daten eine so-lide Prognose für den Erfolg des Unternehmens abzugeben. Die Evaluation von innovativen Geschäftsmodellen stellt eine Forschungslücke dar.
In scientific data visualization huge amounts of data are generated, which implies the task of analyzing these in an efficient way. This includes the reliable detection of important parts and a low expenditure of time and effort. This is especially important for the big-sized seismic volume datasets, that are required for the exploration of oil and gas deposits. Since the generated data is complex and a manual analysis is very time-intensive, a semi-automatic approach could on one hand reduce the time required for the analysis and on the other hand offer more flexibility, than a fully automatic approach.
This master's thesis introduces an algorithm, which is capable of locating regions of interest in seismic volume data automatically by detecting anomalies in local histograms. Furthermore the results are visualized and a variety of tools for the exploration and interpretation of the detected regions are developed. The approach is evaluated by experiments with synthetic data and in interviews with domain experts on the basis of real-world data. Conclusively further improvements to integrate the algorithm into the seismic interpretation workflow are suggested.
In dieser Arbeit wird eine Unterrichtsreihe beschrieben, welche aus den drei Bereichen „mathematische Relationen“, „Datenbanken in Sozialen Netzwerken“ und „Datenschutz“ zusammengesetzt ist. Zu jedem Bereich wird ein eigener Unterrichtsentwurf präsentiert.
Außerdem wurde im Rahmen der vorliegenden Arbeit ein Programm zur Visualisierung der Relationen des Sozialen Netzwerks Instahub entworfen, welches im Anschluss an die Beschreibung der Unterrichtsreihe aufgeführt wird.
Der Industriestandard Decision Model and Notation (DMN) ermöglicht seit 2015 eine neue Art der Formalisierung von Geschäftsregeln. Hier werden Regeln in sogenannten Entscheidungstabellen modelliert, die durch Eingabespalten und Ausgabespalten definiert sind. Zudem sind Entscheidungen in graphartigen Strukturen angeordnet (DRD Ebene), die Abhängigkeiten unter diesen erzeugen. Nun können, mit gegebenen Input, Entscheidungen von geeigneten Systemen angefragt werden. Aktivierte Regeln produzieren dabei einen Output für die zukünftige Verwendung. Jedoch erzeugen Fehler während der Modellierung fehlerhafte Modelle, die sowohl in den Entscheidungstabellen als auch auf der DRD Ebene auftreten können. Nach der Design Science Research Methodology fokus\-siert diese Arbeit eine Implementierung eines Verifikationsprototyps für die Erkennung und Lösung dieser Fehler während der Modellierungsphase. Die vorgestellten Grundlagen liefern die notwendigen theoretischen Grundlagen für die Entwicklung des Tools. Diese Arbeit stellt außerdem die Architektur des Werkzeugs und die implementierten Verifikationsfähigkeiten vor. Abschließend wird der erstellte Prototyp evaluiert.
Soll die Inneneinrichtung eines Raums geplant werden, stehen verschiedene
Programme für Computer, Smartphones oder Head-Mounted Displays
zur Verfügung. Problematisch ist hierbei der Transfer der Planung in die
reale Umgebung. Deshalb wird ein Ansatz mit Augmented Reality entwickelt,
durch den die Planung des Raums unter realen Umständen veranschaulicht
wird. Möchten mehrere Personen ihre Ideen beitragen, erfordern
herkömmliche Systeme die Zusammenarbeit an einem Endgerät. Ziel dieser
Masterarbeit ist es, eine kollaborative Anwendung zur Raumplanung
in Augmented Reality zu konzipieren und zu entwickeln. Die Umsetzung
erfolgt in Unity mit ARCore und C#.
Diese Arbeit schlägt die Benutzung von MSR (Mining Software Repositories) Techniken zum Identifizieren von Software Entwicklern mit exklusiver Fachkenntnis zu spezifischen APIs und Programmierfachgebieten in Software Repositories vor. Ein versuchsweises Tool zum finden solcher “Islands of Knowledge” in Node.js Projekten wird präsentiert und in einer Fallstudie auf 180 npm packages angewandt. Dabei zeigt sich, dass jedes package im Durchschnitt 2,3 Islands of Knowledge hat, was dadurch erklärbar sein könnte, dass npm packages dazu tendieren nur einen einzelnen Hauptcontributor zu haben. In einer Umfrage werden die Verantwortlichen von 50 packages kontaktiert und nach ihrer Meinung zu den Ergebnissen des Tools gefragt. Zusammen mit deren Antworten berichtet diese Arbeit von den Erfahrungen, die mit dem versuchsweisen Tool gemacht wurden, und wie zukünftige Weiterentwicklungen noch bessere Aussagen über die Verteilung von Programmierfachwissen in Entwicklerteams machen könnten.
Soziale Netzwerke spielen im Alltagsleben der Schülerinnen und Schüler eine entscheidende Rolle. Im Rahmen der vorliegenden Masterarbeit wurde ein Konzept für die Anzeige von Profilvorschlägen innerhalb des sozialen Netzwerks „InstaHub“, welches ein speziell für den Informatikunterricht programmiertes Werkzeug zum Thema „Datenbanken“ darstellt, entwickelt. Als Hürde stellte sich dabei dar, dass von den etablierten sozialen Netzwerken nur wenig bis gar keine Informationen über die Berechnung von Profil- oder Freundschaftsvorschlägen preisgegeben werden. Daher wurde zunächst das Wesen von Beziehungen zwischen Menschen in nicht-internetbasierten und in internetbasierten sozialen Netzwerken sowie die Gründe für Beziehungen zwischen Menschen in diesen Netzwerken dargelegt. Anhand der Beobachtung von Vorschlägen in anderen sozialen Netzwerken sowie der in InstaHub gespeicherten Nutzerdaten wurde ein Algorithmus für Profilvorschläge in InstaHub entworfen und mitsamt einer passenden Visualisierung entsprechend implementiert. Den zweiten Teil der Arbeit bildete eine Unterrichtseinheit für die Sekundarstufe II mit dem Thema Gefahren der Erzeugung und Verarbeitung von personenbezogenen Daten. In der Unterrichtseinheit dienen die Profilvorschläge in InstaHub, die auf von InstaHub über dessen Nutzer gesammelten Daten aufbauen, als Einstieg in die Thematik. Anschließend wird der Fokus von sozialen Netzwerken auf andere Online-Dienste erweitert und auf die Verarbeitung und Weitergabe dieser Daten eingegangen.
Aufgrund des branchenweiten Bedarfs den Konkurrenzkampf zu umgehen, entwickelten Kim und Mauborgne die Blue Ocean Strategy, um neue Märkte zu ergründen. Diese bezeichnen sie als einzigartig. Da jedoch weitere Strategien zur Ergründung neuer Märkte existieren, ist es das Ziel dieser Arbeit herauszufinden, anhand welcher Charakterisierungsmerkmale die Blue Ocean Strategy als einzigartig angesehen werden kann.
Die Strategie von Kim und Mauborgne soll daher mit Schumpeters schöpferischen Zerstörung, Ansoffs Diversifikationsstrategie, Porters Nischenstrategie und Druckers Innovationsstrategien verglichen werden. Für den Vergleich werden die Charakterisierungsmerkmale herangezogen, nach denen Kim und Mauborgne die Blue Ocean Strategy als einzigartig beurteilen. Auf Basis dieser Kriterien wird ein Metamodell entwickelt, mit dessen Hilfe die Untersuchung durchgeführt wird.
Der Vergleich zeigt, dass die Konzepte von Schumpeter, Ansoff, Porter und Drucker in einigen Kriterien der Blue Ocean Strategy ähneln. Keine der Strategien verhält sich jedoch in allen Punkten so wie das Konzept von Kim und Mauborgne. Während die Blue Ocean Strategy ein Differenzierung und Senkung der Kosten anstrebt, orientieren sich die meisten Konzepte entweder an einer Differenzierung oder an einer Kostenreduktion. Auch die Betretung des neuen Marktes wird unterschiedlich interpretiert. Während die Blue Ocean Strategy auf einen Markt abzielt, der unergründet ist und somit keinen Wettbewerb vorweist, werden bei den anderen Strategien oft bestehende Märkte als neu interpretiert, auf denen das Unternehmen bisher nicht agiert hat. Dies schließt die vorherige Existenz der Märkte jedoch nicht aus.
Auf Basis der durch den Vergleich gezogenen Erkenntnisse, kann somit die Blue Ocean Strategy als einzigartig bezeichnet werden.
As a result of the technical progress, processes have to be adjusted. On the one hand, the digital transformation is absolutely necessary for every organization to operate efficient and sustainable, on the other hand whose accomplishment is a tremendous challenge. The huge amount of personal data, which accrue in this context, is an additional difficulty.
Against the background of the General Data Protection Regulation (GDPR), this thesis focuses on process management and ways of optimizing processes in a Human Resources Department. Beside the analysis of already existing structures and workflows, data management and especially the handling of personal data in an application process are examined. Both topics, the process management and the data protection are vitally important by itself, but it is necessary to implement the requirements of data protection within the appropriate position of a corresponding process. Relating to this, the thesis deals with the research question of what barriers may occur by a sustainable process integration and to which extend the GDPR prevent an unobstructed workflow within the Human Resources Department of the Handwerkskammer Koblenz. Additionally, answering the question of which subprocesses are convenient for a process automation is highly significant.
In scope of these questions Business Process Management is the solution. By means of the graphical representation standard, Business Process Model and Notation, a process model with the relevant activities, documents and responsibilities of the recruitment process is designed. Based on a target-actual comparison it becomes apparent, that standardized process steps with less exceptions and a large amount of information are basically convenient for automation respectively partial automation. After the different phases of the recruitment process are documented in detail, a Workflow-Management-System can ex-port the transformed models, so the involved employees just have to carry out a task list with assigned exercises. Against the background of the data protection regulations, access rights and maturities can be determined. Subsequently only authorized employees have admission to the personal data of applicants. Because of impending sanctions by violation against the GDPR, the implementation of the relevant legal foundations within the recruitment process is necessary and appropriate. Relating to the defined research questions, it appears that in principle not every activity is appropriate for a process automation. Especially unpredictable and on a wide range of factors depending subprocesses are unsuitable. Additionally, media discontinuities and redundant data input are obstacles to an enduring process integration. Nevertheless, a coherent consideration of the topics of business process management and the data protection regulations is required.