Institut für Wirtschafts- und Verwaltungsinformatik
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Enterprise Collaboration Systems (ECS) haben sich als zentrale Werkzeuge zur computergestützten Kommunikation und Kollaboration zwischen Mitarbeitenden in Unternehmen entwickelt. ECS vereinen Funktionalitäten aus social media und Groupware. Daher führen mehr und mehr Unternehmen ECS ein, um die Zusammenarbeit am digitalen Arbeitsplatz zu unterstützen. Dementsprechend bilden ECS den Kern des digitalen Arbeitsplatzes. Dies verleiht den Logs dieser Systeme einen besonderen Wert, da sich einzigartige Möglichkeiten bieten, um Kollaboration zwischen Mitarbeitern am digitalen Arbeitsplatz zu beobachten und zu analysieren.
Der aktuelle Stand der Forschung zeigt auf, dass es sowohl in der Forschung aus auch in der Praxis keine einheitliche Herangehensweise an die Analyse von ECS Logfiles gibt. Aufgrund des eingeschränkten Funktionsumfangs von ECS Analytics Software können Wissenschaftler und Praktiker das volle Potenzial der Logs nicht ausschöpfen. Da die Logfiles von ECS zur Untersuchung von Kollaboration am digitalen Arbeitsplatz von großem Wert sind, müssen neue Methoden und Kennzahlen für deren Analyse entwickelt werden. Um die bestehenden Limitationen zu adressieren, beantwortet diese Dissertation die folgenden Forschungsfragen:
1. Welches sind die aktuellen Herangehensweisen an die Messung von Kollaboration in Enterprise Collaboration Systems?
2. Wie kann Social Collaboration Analytics in der Praxis angewendet werden?
Diese Dissertation entwickelt SCA als Methode für die Messung und Analyse von Kollaboration in ECS. Durch die Beantwortung der Forschungsfragen, baut die Dissertation ein allgemeines, breites Verständnis dieses neuen Forschungsfeldes auf und entwickelt eine Herangehensweise für die Anwendung von SCA. Als Teil der ersten Forschungsfrage stellt die Dissertation den Status Quo von SCA in Forschung und Praxis fest. Im Zuge der Beantwortung der zweiten Forschungsfrage wird das Social Collaboration Analytics Framework (SCAF) entwickelt. Das Framework ist der Hauptbeitrag dieser Dissertation und wurde auf Basis einer Analyse von 86 SCA Studien, den Ergebnissen aus 6 Fokusgruppen und den Ergebnissen einer Befragung von 27 ECS Anwenderunternehmen entwickelt. Die Phasen von SCAF wurden aus einer Analyse von bestehenden Prozessmodellen für data mining und business intelligence abgeleitet. Die acht Phasen des Frameworks beinhalten detaillierte Beschreibungen, Arbeitsschritte und Leitfragen, die eine Schritt für Schritt Anwendung für die Anwendung von SCA bieten.
Diese Dissertation verfolgt einen qualitativ-dominanten mixed-methods Ansatz. Als Teil der Forschungsinitiative IndustryConnect besteht Zugang zu mehr als 30 führenden ECS-Anwenderunternehmen. Die Durchführung von aufeinander aufbauenden Fokusgruppen ermöglicht die Sammlung einzigartiger Daten über einen längeren Zeitraum hinweg. Basierend auf einer Tiefenfallstudie und ECS Logs eines Unternehmens, zeigt die Dissertation auf, wie das SCA Framework in der Praxis angewendet werden kann.