The Open Science Enterprise Framework. Eine Analyse der Chancen und Risiken unternehmensinterner Informations- und Wissensmanagementsysteme


Hausarbeit, 2018
29 Seiten, Note: 1.0

Leseprobe

Gliederung

Gliederung

Abkürzungsverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

1 EINLEITUNG
1.1 MOTIVATION
1.2 ZIELSETZUNG DER ARBEIT UND FORSCHUNGSFRAGEN

2 THEORETISCHE GRUNDLAGEN
2.1 OPEN SCIENCE
2.2 ENTERPRISE 2.0
2.3 FRAMEWORK

3 SITUATION UND PROBLEMSTELLUNG
3.1 MANAGMENT VON KOMPLEXITÄT IN PROJEKTEN
3.2 DIE WISSENSTREPPE
3.3 OPEN SCIENCE ENTERPRISE HERAUSFORDERUNGEN

4 STRATEGISCHE ZIELE UND DIMENSIONEN DES WANDELS
4.1 ERFOLGSFAKTOREN IM BUSINESS TRANSFORMATION MANAGEMENT
4.2 DIMENSIONEN DES WANDELS VON OPEN SCIENCE

5 OPEN SCIENCE ENTERPRISE FRAMEWORK ANSÄTZE
5.1 DIE SPIRALE DES WISSENS IN RAUM UND ZEIT
5.2 ROLLEN IN DER ENTERPRISE INFRASTRUKTUR FÜR WISSENSMANAGEMENT
5.3 OPEN SINCE ENTERPRISE FRAMEWORK 4.0

6 TECHNOLOGISCHE UND PERSONENBEZOGENE PRAXISBEISPIELE

7 CHANCEN UND RISIKEN

8 FAZIT UND AUSBLICK

Quellenverzeichnis

Bezug von Quellen via Internet

Anhang

Abkürzungsverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1: Komplexität in Projekten

Abbildung 2: Die Wissenstreppe

Abbildung 3: Herausforderungen für Open Science

Abbildung 4: Dimensionen des Wandels von Open Science

Abbildung 5: SECI-Modell

Abbildung 6: Rollen in der Enterprise Infrastruktur für Wissensmanagement.

Abbildung 7: Open Science Enterprise Framework 4.0

Abbildung 8: Wordcloud der Hausarbeit

1 Einleitung

Das Datenvolumen in der Welt nimmt exponentiell zu. Waren 1987 rund drei Milliarden Gigabyte Daten in fast ausschließlich analoger Form vorhanden, waren es 2007 schon über 300 Milliarden Gigabyte Daten ausgenommen in digitaler Form vorhanden.1 Der rasende Zuwachs der digitalen Daten wurde durch den Kostenverfall in der Speicherme- dienindustrie ermöglicht, was wiederum zu Trends wie Big Data führte, die ebenfalls neue Möglichkeiten und Herausforderungen für das Informations- und Wissensmanage- ment mit sich brachten.2

1.1 Motivation

Wissen ist in fragmentierter Form in jedem Unternehmen vorhanden und auf die Personen verteilt. Die Kunst des Informations- und Wissensmanagements ist, die systematische Erfassung, Aufbewahrung und Verwertung des vorhandenen Wissens sicherzustellen. Für den besten Geschäftserfolg ist der Einsatz des Wissensmanagements somit unverzichtbar, denn nur extrinsisches Wissen trägt zu einem komparativen Konkurrenzvorteil bei, da es von der ganzen Firma genutzt werden kann.3

1.2 Zielsetzung der Arbeit und Forschungsfragen

Ziel dieser Hausarbeit ist, die Ansätze des Open Science auf einen Framework in ein Enterprice zu übertragen und dessen Chancen und Risiken im Kontext des Informationsund Wissensmanagements zu erarbeiten.

Dazu werden in den ersten Kapiteln die grundlegenden Begriffe beschrieben und diese in der Situation und Problemstellung in einem Großkonzern beschrieben. Durch die Darstellung der strategischen Ziele des Informations- und Wissensmanagements wird es ermöglicht relevante Ansätze des Open Science Enterprise Framework darzulegen und die Chancen und Risiken der möglichen Realisierungen zusammenzufassen. Der Abgleich zwischen Theorie und Praxiseinsatz gestattet, Optimierungspotenziale aufzuzeigen und diese in den Organisation einzuführen.4

2 Theoretische Grundlagen

In diesem Kapitel sollen zunächst die entscheidenden Begriffe des Open Science Enter- prise Framework in ihrer Einzelbedeutung dargestellt werden. Der Bezug zum Informations- und Wissensmanagement wird in den darauffolgenden Hauptkapiteln nä- her erläutert.

2.1 Open Science

Offene Wissenschaft (engl. Open Science) ist ein Sammelbegriff für verschiedene Ansätze einer interdisziplinären und dialogbasierten Wissenschaftskommunikation, die zum Ziel hat einer großen Anzahl von Personen und Wissenschaftlern, wissenschaftliche Erkenntnisse zugänglich zu machen.5

Auf der einen Seite will Open Science den Wissenstransfer durch öffentliche Vorträge oder Kurse, wissenschaftliche Sendungen oder Aktivitäten in Museen oder Wissenschaft- szentren dies zu ermöglichen. Auf der anderen Seite wird auch nachdrücklich zu offenen Bildungsressourcen ermutigt, die Inhalte für das Lehren und Lernen, softwarebasierte Werkzeuge und Dienste sowie Lizenzen umfassen, die eine offene Entwicklung und Wie- derverwendung von Inhalten ohne Urheberrechte ermöglichen. Open Science unterstützt das Konzept des Open Access, dies heutzutage meist in Web 2.0 zum Tragen kommt um die Ziele der Verbreitung und Weiterentwicklung zu unterstützen. Bei der Anwendung von Open Science Anwendungen im Web 2.0 wird ebenfalls von Open Science 2.0 ge- sprochen.6

2.2 Enterprise 2.0

Der Begriff Enterprise 2.0 wurde von dem Internetpionier Andrew McAfee geprägt. Unter einem Enterprise 2.0 ist die Verwendung von aufsteigenden Social-Software- Plattformen innerhalb von Unternehmen oder zwischen Unternehmen und ihren Kunden zu verstehen. Die Technologien lehnen sich an die Web 2.0 Software-Plattformen an, die von vielen interaktiv genutzt werden. Dazu gehören Wikipedia, Facebook, Twitter, Prognosemärkte und weitere artverwandte Applikationen.7

In nur wenigen Jahren haben Web 2.0-Communities ein erstaunliches Maß an Innovation, Wissensakkumulation, Zusammenarbeit und kollektiver Intelligenz gezeigt.8 Für führende Organisationen ist es einer der wichtigsten Erfolgsfaktoren die neuartigen Tools und Philosophien auf ihr Unternehmen zu übertragen, um von den Vorteilen des Web 2.0 zu profitieren.9 Enterprise 2.0 Ansätze verdeutlichen, dass die neuen Technologien für viel mehr als nur Sozialisierung geeignet sind, sofern sie richtig gehandhabt werden. Sie helfen Unternehmen bei der Lösung drängender Probleme, der Erfassung von verstreutem und sich schnell veränderndem Wissen, der Hervorhebung und Nutzung von Know-how, der Generierung und Weiterentwicklung von Ideen und der Nutzung von Wissen der unternehmensinternen Menschenmassen der Großkonzerne.10

2.3 Framework

Ein Framework (englisch für Rahmenstruktur) ist ein Ordnungsrahmen, der insbesondere in den agilen Softwareentwicklungsansätzen zur Verwendung kommt. Ein Framework ist eine nicht komplette Anwendungsempfehlung. Das Framework stellt eine wiederver- wendbare, gemeinsame Struktur für die kollaborative Nutzung von Anwendungen bereit. Entwickler integrieren das Framework in ihre eigene Anwendung und erweitern sie auf ihre spezifischen Bedürfnisse. Frameworks unterscheiden sich von Toolkits durch die Bereitstellung einer kohärenten Struktur, die eine Verwendung in anderen Bereichen leicht ermöglichen soll.11

3 Situation und Problemstellung

Zusammengefasst ist ein Open Science Enterprise Framework somit eine Handlungsempfehlung für ein Informations- und Wissensmanagement das in einem Großkonzern etabliert werden kann.

In diesem Kapitel wird die Notwendigkeit dieses Ansatzes nochmals tiefer erläutert in- dem die Problemstellungen der Komplexität in Projekten, Modellen des Wissensmanagements und die Herausforderungen für Open Science detailliert beschrie- ben werden.

3.1 Managment von Komplexität in Projekten

Nach der DIN 69901 ist Projektmanagement als die Ganzheit von Führungsaufgaben, - organisationen, -techniken und -mittel für die Durchführung von Projekten definiert. Durch die vorherrschend sozio-technischen Systeme ist Projektmanagement eine der wichtigsten Funktionen um den wirtschaftlichen Erfolg eines Projektes zu garantieren.12 Die Enterprise Framework Ansätze und die zugehörige Web- und Softwareapplikation stehen in Interaktion mit den agilen Informations- und Wissensmanagementsystemen. In den vielseitigen Methoden der Informations- und Wissensmanagementsysteme wird im- mer das Ziel angestrebt die Projektoutputs wie beispielweise Funktionsmenge, Verfügbarkeit und Durchsatz zu maximieren. Chaotische Projektsituationen sollen ver- mieden werden, indem aus den Best Practice Beispielen und Fehlern anderer Arbeitsgruppen gelernt werden kann, die unter anderem in den Wissensdatenbanken pu- bliziert worden sind. In den Enterprise Ansätzen wird dies allgemeinsprachlich als Lessons Learned bezeichnet.13

2002 publizierte Stacey ein Diagramm, in dem ersichtlich ist wo chaotische Projektsitu- ationen vorkommen und welche Maßnahmen getroffen werden können, um diese zu vermeiden.14 Durch die Offenlegung von Lösungswegen im Wissensmanagement können Anforderungen und Technologien schneller für die breite Masse im Unternehmen ver- ständlich gemacht werden. Komplexe und chaotische Projektsituation können somit in komplizierte und einfache Situationen überführt werden und der Projektoutput wird für das Unternehmen maximiert.15 Abbildung 1 stellt die Anwendung von Open Science Enterprise Frameworks und deren Nutzen zusammengefasst nochmals dar.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 1: Management von Komplexität in Projekten.

Quelle: Eigene Darstellung in Anlehnung an Maximini D., Scrum - Einführung in der Unternehmenspraxis, 2013, S. 17

Durch den Einsatz der neuen Arbeitsmethoden kann somit eine Vereinfachung der Projektkomplexität im Unternehmen erreicht werden. Je größer die Unternehmung ist, desto größer ist auch der Economies of Scale für das Unternehmen.16

3.2 Die Wissenstreppe

Know-why, Know-what und Know-how bilden das Spektrum des Wissensmanagements. Ziel ist, die Ressource Wissen optimal im Unternehmen zu nutzen und daraus einen Wettbewerbsvorteil zu gewinnen.17

Worauf Wissen aufgebaut ist und wie dies optimiert werden kann um den komparativen Konkurrenzvorteil zu gewinnen kann am Beispiel der Wissenstreppe sehr eindrucksvoll dargestellt werden. Auf Technologien basieren Zeichen, die mit einer Syntax zu Daten werden, die im richtigen Zusammenhang eine Information ergeben. Durch den Abruf des Menschen entsteht eine Vernetzung, jenes Wissen erzeugt. Weiter hinauf in der Wissen- streppe entsteht durch einen Anwendungsbezug, durch Wollen, richtigen Handel eine Kompetenz, die in den Unternehmen von hoher Bedeutung sind. Durch die Bereitschaft der Mitarbeiter ihr impliziertes Wissen bzw. ihre Kompetenzen zu teilen entsteht eine Wettbewerbsfähigkeit.18 Wenn eine Einzigartigkeit gegeben ist, wie sie u.a. bei Patenten oder Betriebsgeheimnissen vorliegt entsteht ein Wettbewerbsvorteil, der von dem Unter- nehmen genutzt werden kann.19

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 2: Die Wissenstreppe.

Quelle: Eigene Darstellung in Anlehnung an: North K., Wissensorientierte Unternehmensführung, 2016, S. 36 - 38

Die Abbildung verdeutlicht ebenfalls, dass Technologie, wie IT Infrastruktur der Social- Software-Plattformen nötig sind um die Wissenstreppe zu realisieren. Das Open Science Enterprise Framework muss jedoch neben den Technologien ebenfalls das strategische Wissensmanagement unterstützen um dies zu realisieren. Im Kapitel 5.2 wird hierauf nä- her eingegangen.20

3.3 Open Science Enterprise Herausforderungen

Die Europäische Kommission verfolgt mit Open Science das Ziel, Wissenschaft effizien- ter, transparenter und interdisziplinärer zu machen. Die Interaktion zwischen Wissenschaft und Gesellschaft zu verändern um Innovation zu fördern.21 Identische Ziele sind für Unternehmen von Belangen um Problemstellungen schneller zu lösen und Inno- vation zu gewinnen. Open Science erfordert die Entstehung eines neuen Ökosystems von Standards und Dienstleistungen. Die Schlüsselelemente sind offene Zugänge zu Wissens- ergebnissen und -prozessen. Neue Techniken der IT-Infrastruktur, z.B. für Big Data, verringern die Aufwände für Datenablage und Publikationen. Bei dieser Infrastruktur geht es nicht nur um Informationen sondern auch um Frameworks, die zu Daten und Pub- likationen führen.22 Für Unternehmen ist das Engagement der Mitarbeiter hier von zentraler Bedeutung um relevante Wissenschaften im Crowdsourcing zu erfassen. Eine starke Leadership muss die globale Systemintegration vorantreiben und mit positiven Beispielen vorausgehen um diesen Herausforderungen zu entgegnen.23

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 3: Herausforderungen für Open Science.

Quelle: Eigene Darstellung in Anlehnung an: Ramjoué C., Towards Open Science, 2015, S. 171 und Phillips J., Building a Digital Analytics Organization, 2013, S. 12 - 94

[...]


1 Vgl. Mayer-Schönberger, V., Big Data, 2013, S. 12 - 18.

2 Vgl. Mayer-Schönberger, V., Big Data, 2013, S. 20 - 239.

3 Vgl. Schawel, C., Top 100 Management Tools, 2017, S. 371.

4 Vgl. Bea, F., Strategisches Management, 2015, S. 134 - 137.

5 Vgl. Bastiaens, T., On Collective Intelligence, 2010, S. 37 - 38.

6 Vgl. Bastiaens, T., On Collective Intelligence, 2010, S. 38 - 40.

7 Vgl. McAfee, A., Enterprise 2.0, 2009, S. 2 - 12.

8 Vgl. McAfee, A., Enterprise 2.0, 2009, S. 2 - 12.

9 Vgl. Dillerup, R., Unternehmensführung, 2013, S. 171 - 178.

10 Vgl. McAfee, A., Enterprise 2.0, 2009, S. 10 - 38.

11 Vgl. Gregory, G., JUnit in Action, 2010, S. 4.

12 Vgl. Litke, H., Projektmanagement, 2007, S. 20.

13 Vgl. Kitimbo, I., Utilizing Evidence-Based Lessons Learned for Enhanced Organizational Innovation and Change, 2004, S. 4 - 24.

14 Vgl. Maximini, D., Scrum - Einführung in der Unternehmenspraxis, 2013, S. 17 - 19.

15 Vgl. Kitimbo, I., Utilizing Evidence-Based Lessons Learned for Enhanced Organizational Innovation and Change, 2004, S. 4 - 24.

16 Vgl. Tippelt, R., Handbuch Bildungsforschung, 2018, S. 1370 - 1376.

17 Vgl. Völker, R., Wissensmanagement im Innovationsprozess, 2007, S. 71.

18 Vgl. North, K., Wissensorientierte Unternehmensführung, 2007, S. 36 - 38.

19 Vgl. Offenburger, O., Patent und Patentrecherche, 2017, S. 49.

20 Vgl. North, K., Wissensorientierte Unternehmensführung, 2007, S. 36 - 42.

21 Vgl. Ramjoué, C., Towards Open Science, 2015, S. 161 - 171.

22 Vgl. Ramjoué, C., Towards Open Science, 2015, S. 163 - 171.

23 Vgl. Phillips, J., Building a Digital Analytics Organization, 2013, S. 12 - 94.

Ende der Leseprobe aus 29 Seiten

Details

Titel
The Open Science Enterprise Framework. Eine Analyse der Chancen und Risiken unternehmensinterner Informations- und Wissensmanagementsysteme
Hochschule
FOM Essen, Hochschule für Oekonomie & Management gemeinnützige GmbH, Hochschulleitung Essen früher Fachhochschule
Note
1.0
Autor
Jahr
2018
Seiten
29
Katalognummer
V416264
ISBN (eBook)
9783668661165
ISBN (Buch)
9783668661172
Dateigröße
854 KB
Sprache
Deutsch
Schlagworte
Informationsmanagement, Wissensmanagement, Open Science, Enterprise, Framework, Business, Daten, Wissen, Business Intelligence, Data Mining, Prescriptive Analytics, Web 2.0, Big-Data, Industrie 4.0
Arbeit zitieren
Stephan Röß (Autor), 2018, The Open Science Enterprise Framework. Eine Analyse der Chancen und Risiken unternehmensinterner Informations- und Wissensmanagementsysteme, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/416264

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