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This thesis is providing an overview over the current topics and influences of mobile components on Enterprise Content Management (ECM). With a literature review the core topics of enterprise mobility and ECM have been identified and projected on the context of using mobile Apps within the environment of ECM. An analysis of three ECM systems and their mobile software lead to an understanding of the functionalities and capabilities mobile systems are providing in the ECM environment. These findings lead to a better un- derstanding for the usage of mobile Enterprise Content Management and is preparation. The thesis focuses the most important topics, which need to be considered for the usage and adoption of mobile Apps in ECM.
Das Ziel dieser wissenschaftlichen Arbeit ist es, verschiedene vorhandene cloud-basierte Internet of Things (IoT) Entwicklungsplattformen zu untersuchen und hier im Speziellen eine Plattform (IBM Watson IoT) anhand eines Anwendungsfallszenarios detailliert zu untersuchen. Bei IoT handelt es sich um eine aufkommende Technologie mit der Vision, die virtuelle Welt (z.B. Clouds, soziale Netzwerke) und die physikalische Welt (z.B. Geräte, Autos, Kühlschrank, Menschen, Tiere) durch die Internettechnologie miteinander zu verknüpfen. Beispielsweise kann das IoT-Konzept von “smart cities”, welche das Ziel verfolgen, die Produktivität und die Geschäftsentwicklung sowie die sozialen und kulturellen Angebote in der Stadt zu verbessern, durch die Nutzung von Sensoren, Aktuatoren, Clouds und mobilen Geräten erreicht werden (IEEE, 2015). Ein Sensor (z.B. ein Temperatursensor) in einem Gebäude (globale Welt) kann Echtzeitdaten an die IoT Cloud-Plattform (virtuelle Welt) senden, wo sie überwacht, gespeichert und analysiert werden oder eine Aktion auslösen können (z.B. das Kühlsystem in einem Gebäude anschalten, wenn die Temperatur eine bestimmte Grenze überschreitet). Obwohl IoT viele Möglichkeiten in verschiedenen Bereichen schafft (z.B. Transportwesen, Gesundheitsversorgung, verarbeitende Industrie), bringt es auch Herausforderungen mit sich, wie z.B. die Standardisierung, Interoperabilität, Skalierbarkeit, Sicherheit und Privatsphäre. In diesem Bericht werden IoT Konzepte und verwandte Schlüsselprobleme behandelt.
Der Fokus dieser wissenschaftlichen Untersuchung liegt in dem Vergleich verschiedener cloud-basierter IoT Plattformen, um die geschäftlichen Aspekte und die technischen Funktionen zu verstehen, die diese bieten. Die cloud-basierten IoT Plattformen von IBM, Google, Microsoft, PTC und Amazon wurden dabei untersucht.
Für die Ausgestaltung dieser Arbeit wurde die Design Science Research (DSR) Methode verwendet; für die Nachbildung des Echtzeit-IoT Systems wurde die IOT-A modellig Methode verwendet.
Der Vergleich verschiedener cloud-basierter IoT Entwicklungsplattformen zeigt, dass alle untersuchten Plattformen einfache IoT Funktionen bereitstellen, wie z.B. die Verbindung von IoT Geräten und der cloud-basierten IoT Plattform, das Sammeln von Daten von IoT Geräten, die Datenspeicherung und die Datenanalyse. Jedoch ist die IBM IoT Plattform den anderen Plattformen gegenüber aufgrund des integrierten Laufzeitsystems im Vorteil; dies macht sie zudem entwicklerfreundlich. Aus diesem Grund wurde die IBM Watson IoT für Bluemix für die weitere Untersuchung ihrer Einsatzmöglichkeiten ausgewählt. Das Angebot von IBM Watson IoT für Bluemix beinhalten Analytik, Risikomanagement, Verbindungs- und Informationsmanagement. Es wurde ein Anwendungsfall implementiert, um die Einsatzmöglichkeiten der IBM Watson IoT Plattform einzuschätzen. Die digitalen Artefakte (d.h. Anwendungen) wurden entwickelt, um die IoT Lösung von IBM zu bewerten. Die Ergebnisse zeigen, dass IBM eine skalierbare und entwickler- und einsetzungsfreundliche IoT Plattform bietet. Die enthaltene kognitive, kontextuelle und vorhersehbare Analytik erlaubt eine vielversprechende Funktionsweise, die Einblicke auf Basis der IoT Daten gewährt, die durch Sensoren oder andere IoT Geräte übertragen werden.
We are entering the 26th year from the time the World Wide Web (WWW) became reality. Since the birth of the WWW in 1990, the Internet and therewith websites have changed the way businesses compete, shifting products, services and even entire markets.
Therewith, gathering and analysing visitor traffic on websites can provide crucial information to un- derstand customer behavior and numerous other aspects.
Web Analytics (WA) tools offer a quantity of diverse functionality, which calls for complex decision- making in information management. Website operators implement Web Analytic tools such as Google Analytics to analyse their website for the purpose of identifying web usage to optimise website design and management. The gathered data leads to emergent knowledge, which provides new marketing opportunities and can be used to improve business processes and understand customer behavior to increase profit. Moreover, Web Analytics plays a significant role to measure performance and has therefore become an important component in web-based environments to make business decisions.
However, many small and medium –sized enterprises try to keep up with the web business competi- tion, but do not have the equivalent resources in manpower and knowledge to stand the pace, there- fore some even resign entirely on Web Analytics.
This research project aims to develop a Web Analytics framework to assist small and medium-sized enterprises in making better use of Web Analytics. By identifying business requirements of SMEs and connecting them to the functionality of Google Analytics, a Web Analytics framework with attending guidelines is developed, which guides SMEs on how to proceed in using Google Analytics to achieve actionable outcomes.