Cloud Computing und Big Data sind die Megatrends der letzten Jahre. Mit beiden Konzepten versuchen Organisationen aus allen Bereichen, Optimierungen durchzuführen. Auch der öffentliche Verkehr, der in Zeiten der Klimakrise immer mehr an Bedeutung gewinnt, hat diese Trends erkannt und will das damit verbundene Potenzial heben. Die Frage ist, wie im Vorfeld bestimmt werden kann, ob die Durchführung eines solchen Projekts wirtschaftlich ist.
Dazu muss eine geeignete Methodik vorliegen, die es ermöglicht, die Kosten und den Nutzen eines solchen Anwendungsfalles zu evaluieren. Ein Blick in die Literatur gibt Aufschluss über mögliche Evaluierungskonzepte. Der Nutzen von Big-Data-Anwendungen ist oft sowohl quantitativ als auch qualitativ. Daher eignet sich die Nutzwertanalyse als Methodik, um die Wirtschaftlichkeit zu evaluieren. Im Zuge einer Fallstudie wurde die Anwendbarkeit auf ein Unternehmensbeispiel untersucht. Dabei wurde herausgearbeitet, dass sowohl Kosten als auch Nutzeneffekte einer Big-Data-Cloud-Anwendung eigentlich erst retrospektiv exakt bestimmt werden können. Dieser Umstand führt zu einer Unschärfe bei der Entscheidungsfindung.
Inhaltsverzeichnis
1. EINLEITUNG
1.1 Problemstellung
1.2 Zielsetzung
1.3 Aufbau und Struktur
1.4 Stand der Literatur
2. GRUNDLAGEN
2.1 Cloud Computing
2.1.1 Definition Cloud Computing
2.1.2 Ausbaustufen des Cloud Computing
2.1.3 Angebotsformen des Cloud Computing
2.2 Big Data Analytics
2.2.1 Big Data
2.2.2 Zusammenfassung
2.3 Türsysteme für Schienenfahrzeuge
2.3.1 Bestandteile eines Türsystems
2.3.2 Funktion und Anforderungen
3. MODELLE ZUR WIRTSCHAFTLICHKEITSBETRACHTUNG
3.1 Total Cost of Ownership
3.1.1 Konzept
3.1.2 Anwendung in der IT
3.1.3 Anwendung für Cloud Computing
3.2 Nutzwertanalyse
3.2.1 Konzept
3.2.2 Anwendung für Cloud Computing
3.3 Modell zur Wirtschaftlichkeitsbewertung
3.3.1 Nutzen von Big Data
3.3.2 Anwendungsfälle Big Data
3.3.3 Auswahl eines geeigneten Modells
3.3.4 Adaptionen der erweiterten Nutzwertanalyse
4. KOSTENSTRUKTUR
4.1 Einmalkosten
4.2 Laufende Kosten
5. FALLSTUDIE
5.1 Vorgangsweise
5.2 Unternehmensbeschreibung
5.3 Definition des Anwendungsfall
5.4 Ausarbeitung des Modells
5.4.1 Ermittlung der Zielkriterien
5.4.2 Kostenanalyse
5.4.3 Analyse des monetären Nutzens
5.4.4 Gewichtung der Zielkriterien
5.4.5 Bestimmung des Teilnutzens
5.4.6 Erkenntnisse bei der Durchführung
6. FAZIT UND AUSBLICK
7. LITERATURVERZEICHNIS
Zielsetzung & Themen
Diese Arbeit untersucht die Wirtschaftlichkeit von Cloud-Computing-Plattformen speziell für Big-Data-Analytics-Projekte in Unternehmen der Schienenverkehrszuliefererbranche, um ein valides Bewertungsmodell zu etablieren.
- Wirtschaftlichkeitsanalyse von Cloud-Computing-Modellen
- Methodik der Erweiterten Nutzwertanalyse
- Kostenstrukturanalyse (Total Cost of Ownership)
- Fallstudienbasierte Anwendung des Bewertungsmodells
Auszug aus dem Buch
1.1 Problemstellung
Cloud Computing ist einer der IT-Trends der letzten Jahre und wird in immer mehr Unternehmen in unterschiedlichsten Formen und für verschiedenste Zwecke eingesetzt. Die Bandbreite reicht hierbei vom kurzfristigen Infrastruktur-Puffer bis hin zu geschäftskritischen Anwendungen. [MPR15, S. 1f.]
Big Data kann als Megatrend der letzten Jahre bezeichnet werden. Unternehmen versuchen branchenunabhängig, dadurch entweder Kostenoptimierung zu betreiben oder neue Geschäftsmodelle zu etablieren. In vielen Fällen werden die Implementierung von Cloud Computing und Big Data dabei gemeinsam durchgeführt, da die zu verarbeitenden Datenmengen und die benötige Rechenkapazität die im Unternehmen vorhandenen IT-Ressourcen sprengen würden. [Ha14, S. 99]
Die Betrachtung der wirtschaftlichen Vor- und Nachteile einer Cloud-Computing Lösung für einen konkreten Anwendungsfall stellt sich jedoch oft als schwierig heraus. Unterschiedlichste Implementierungsmöglichkeiten, gekoppelt mit einer dynamischen Abrechnung der genutzten Leistungen, lassen eine Kostenermittlung im Vorfeld häufig nicht zu. Ergänzend kommen Kosten für die Einführung einer solchen Lösung im Unternehmen hinzu. Auch weiche Faktoren, wie z. B. der Abfluss von Know-how oder die Veränderung von bestehenden Geschäftsprozessen, sollten nicht gänzlich vernachlässigt werden. [LW10, S. 123f.]
Zusammenfassung der Kapitel
1. EINLEITUNG: Definiert die Problemstellung, Zielsetzung und den Aufbau der Arbeit sowie den aktuellen Stand der Literatur zum Thema.
2. GRUNDLAGEN: Erläutert die theoretischen Kernbegriffe Cloud Computing, Big Data Analytics und Türsysteme für Schienenfahrzeuge.
3. MODELLE ZUR WIRTSCHAFTLICHKEITSBETRACHTUNG: Stellt die Konzepte Total Cost of Ownership und Nutzwertanalyse vor, um daraus ein spezifisches Bewertungsmodell abzuleiten.
4. KOSTENSTRUKTUR: Analysiert die spezifischen Kostenblöcke bei Cloud-Computing-Projekten für Big Data.
5. FALLSTUDIE: Wendet das theoretische Modell auf ein Praxisbeispiel aus der Schienenverkehrsbranche an.
6. FAZIT UND AUSBLICK: Fasst die Erkenntnisse zusammen und beantwortet die Forschungsfragen.
Schlüsselwörter
Wirtschaftlichkeit, Nutzen, Kosten, Cloud Computing, SaaS, Big Data, Data Science, Nutzwertanalyse, Total Cost of Ownership, Schienenfahrzeuge, Fallstudie, Digitalisierung, Instandhaltung, IT-Management, Wirtschaftsinformatik
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Masterarbeit grundsätzlich?
Die Arbeit befasst sich mit der Bestimmung der Wirtschaftlichkeit von Cloud-Computing-Lösungen für Big-Data-Projekte, insbesondere in der Branche der Schienenverkehrszulieferer.
Welche zentralen Themenfelder werden bearbeitet?
Zentrale Themen sind Cloud Computing, Big Data Analytics, verschiedene Wirtschaftlichkeitsmodelle wie TCO und Nutzwertanalyse sowie deren Anwendung in der Praxis.
Was ist das primäre Ziel der Untersuchung?
Das primäre Ziel ist die Herleitung eines Modells, das es Unternehmen ermöglicht, die Wirtschaftlichkeit von Cloud-Plattformen für Big-Data-Anwendungen im Vorfeld fundiert zu bewerten.
Welche wissenschaftliche Methode kommt zum Einsatz?
Es wird eine erweiterte Nutzwertanalyse angewandt, die sowohl quantitative Kostenrechnungen (Total Cost of Ownership) als auch qualitative Faktoren und Nutzenbetrachtungen integriert.
Was ist Gegenstand des Hauptteils?
Der Hauptteil gliedert sich in die theoretische Definition der Begriffe, die Vorstellung von Kostenmodellen, die Analyse der Kostenstruktur von Cloud-Lösungen und eine Fallstudie.
Welche Schlagwörter charakterisieren die Arbeit?
Zu den wichtigsten Begriffen zählen Wirtschaftlichkeit, Cloud Computing, Big Data, SaaS, Kostenstrukturen und die Nutzwertanalyse.
Warum ist eine retrospektive Betrachtung bei Big Data Projekten wichtig?
Die Arbeit stellt fest, dass viele Kosten und tatsächliche Nutzeneffekte erst nach der Implementierung exakt bestimmt werden können, was zu einer gewissen Unschärfe bei Ex-ante-Entscheidungen führt.
Welche Rolle spielt die Fallstudie im Dokument?
Die Fallstudie dient als praktischer Testlauf, um das theoretisch hergeleitete Bewertungsmodell an einem konkreten Beispiel aus der Wartung von Schienenfahrzeugtürsystemen zu validieren.
- Arbeit zitieren
- Reinhard Ekker (Autor:in), 2020, Wirtschaftlichkeit von Cloud Computing für Big Data Projekte, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/520133
