Ubiquitous Personal Computing
Ubiquitous Personal Computing

DATA-DRIVEN BUSINESS

Porträt von Viktoria Pammer-Schindler Kontakt E-Mail
senden
Viktoria Pammer-Schindler Area Head
Porträt von Hermann Stern Kontakt E-Mail
senden
Hermann Stern Deputy Area Head
Kontaktieren Sie uns

Wir erforschen und entwickeln Lösungen für Data-Driven Business insbesondere aus den Gesichtspunkten datengetriebene Geschäftsmodelle, technologiegestütztes (organisationales) Lernen (Technology Enhanced Learning, TEL) und Wissensmanagement.

Unser Ziel ist es, die tägliche Arbeitspraxis und hier insbesondere die Verwendung von hoch technologischen Werkzeugen im datengetriebenen Geschäftsprozess zu verstehen und innovative, interaktive und intelligente Systeme zu entwickeln, die auf diesem Verständnis basieren. Im Anschluss werden die Auswirkungen dieser neuartigen Technologien auf die Arbeitspraxis selbst, die Geschäftsprozesse und das gesamte Geschäftsmodell bewertet.

Forschungsschwerpunkte

Datengetriebene Geschäftsmodelle: Unser Ziel ist es, neuartige datengetriebene Geschäftsmöglichkeiten zu identifizieren und zu unterstützen. Wir entwickeln Tools und Frameworks für datengetriebene Geschäftsinnovationen, untersuchen Märkte und gestalten Datenplattformen mit.

Datengetriebenes (reflektives) Lernen aus Erfahrung: Unser Ziel ist es, Lernen am Arbeitsplatz mit moderner Technologie zu innovieren und über Organisationsebenen hinweg zu vernetzen. Wir untersuchen die Rolle von Daten innerhalb von Lerntechnologien, z.B. für Learning Analytics, Lernen aus Erfahrung und adaptive Lerninterventionen.

Austausch und Schutz von Wissen: Unser Ziel ist es, die individuell passende Balance zwischen Austausch und Schutz von Unternehmenswissen in der innerbetrieblichen Zusammenarbeit zu untersuchen und in weiterer Folge zu finden. Wir entwickeln Konzepte und Werkzeuge, die es Organisationen ermöglichen, ihre Richtlinien zum Wissensaustausch unter Berücksichtigung von Datenschutz, Vertraulichkeit und geistigen Eigentumsrechten auszuwählen und umzusetzen.

Ausgewählte Entwicklungen

  • Herausforderungen bei datengetriebenen Geschäftsmodellinnovation

    Wir haben eine Reihe von Unternehmen befragt, die gerade dabei sind, datengetriebene Geschäftsmodell-Innovationsprozesse zu implementieren. Herausforderungen ergeben sich hierbei auf organisatorischer, rechtlicher und technologischer Ebene. Wichtigster Punkt bei der datengetriebenen Geschäftsmodellinnovation: sie benötigt interdisziplinäres Wissen und Zusammenarbeit.

  • Semi-automatisierter digitaler Workspace

    Viele Unternehmensprozesse sind durch eine unstrukturierte Textbeschreibung definiert oder beginnen mit einer solchen; Beispiele dafür sind Produktspezifikationen oder Projektverträge. Gemeinsam mit unseren Stakeholdern haben wir einen digitalen Workspace entwickelt, der mit einem einzigen Dokument initialisiert werden und unter Verwendung von Sprachverarbeitungs- und Textmining-Methoden automatisch mit anwendbaren Normen, Vorschriften, Vorlagen und Ergebnissen aus ähnlichen Prozessen angereichert werden kann.
    Dies beschleunigt die Einarbeitungszeit von Wissensarbeitern und unterstützt die Einhaltung komplexer, globaler und sich schnell ändernder Normen und Compliance Richtlinien. Darüber hinaus ermöglicht der digitale Workspace die Dokumentation des laufenden Prozesses (und die automatische Befüllung der Unternehmens-Wissensbasis dahinter), und erleichtert die Übergabe zwischen verschiedenen Abteilungen in einem einzigen organisatorischen Prozess.

  • Virtualisierung von Trainings

    In globalen und verteilten Umgebungen ziehen sowohl Inhouse-Schulungen als auch Kundenschulungen oft lange Reisezeiten und ineffiziente Face-2-Face-Zeiten nach sich. Wir erforschen und gestalten unterschiedlichste virtuelle Trainings- und Blended-Learning-Angebote und bewerten die Auswirkungen auf die Arbeits- und Lerneffizienz. Denn beispielsweise Face-2-Face-Training ist immersiver, interaktiver und weniger störanfällig als virtuelles Training, aber auch wesentlich teurer.

  • Lernen aus Erfahrung

    Wir haben Daten als Grundlage für das Lernen aus Erfahrung mit Hilfe adaptiver Lernunterstützung untersucht. Dabei haben wir diverse von der Theorie inspirierte Reflexionsinterventionen entwickelt, die in vielfältige Anwendungsfälle integriert wurden, von der IT-Beratung über die B2B-Call-Center-Arbeit bis hin zur fachlichen Weiterbildung im medizinischen Bereich. So konnten wir beispielsweise bei B2B-Callcentern zeigen, dass ein interaktives, kollaboratives Stimmungs-Tracking die Unterstützung von Kollegen und Führungskräften im Team erleichtert und eine erhöhte Kundenzufriedenheit - ein wichtiger Leistungsindikator in Callcentern – mit sich bringt.

  • Herausforderungen für das Lernen in der Industrie 4.0

    Wir haben Herausforderungen für das Lernen und Wissensmanagement in der Industrie 4.0 untersucht. Dabei ist man sich, dass die Arbeit in der Industrie 4.0 zunehmend Wissensarbeit sein wird; und die Industriearbeitskräfte werden in-situ-Live-Entscheidungen und eine engagierte, flexible Lernunterstützung benötigen.

Kontakt Karriere