UdZForschung 2/2020

18 / UdZForschung 2-2020 FIR-FORSCHUNGSPROJEKTE – Leitthema: Industrie & Umwelt zudemeineKultur etabliertwerden, welche die datengestützte Entscheidungsfindung fördert. Mittels einer optimal ausgestalteten IT- Infrastruktur kann die Infrastrukturperfor- mance signifikant verbessert werden. So führen flexible und modulare Systeme zur Komplexitätsreduktion bei der Integration vonBA-Applikationen 6 .DieSkalierbarkeitund Erweiterbarkeitgarantiereneinenachhaltige Systemlösungundwirkensichpositivauf die Anpassungder Informationsdarstellungund -inhalte aus 7 . Die positiven Auswirkungen der IT-Infrastruktur können durch die Ver- wendung eines skalierbaren und flexiblen technischen Grundgerüstes verstärkt werden. Des Weiteren kann eine solche Verstärkung erreicht werden, indem das Unternehmen verschiedene Technologien und Methoden evaluiert, um Big Data nutz- bar zu machen. Substanzielle technische Probleme müssen frühzeitig erkannt und beseitigt werden. Um die Unternehmen neben den auf- geführ ten, wichtigsten Handlungs- empfehlungen zu unterstützen, wird im Forschungsprojekt aktuell ein interak- tives IT-Tool programmiert, welches auf der Projekthomepage zum kostenfreien Download verfügbar sein wird: projekt-basuccess.de Das Tool bietet den Unternehmen mittels Analysen eine Bewertung ihres aktuellen Status quo im Hinblick auf die notwen- digen Voraussetzungen zur Einführung von Business-Analytics. Darüber hinaus werden passgenaue Empfehlungen und die Einordnung in Cluster vorge- nommen. Zuletzt wird eine individuelle Transformations-Roadmap generiert. ml Literatur Ain, N.; Vaia, G.; DeLone, W. H.; Waheed, M.: Two decades of research on business intelligence system adoption, utilization and success – A systematic literature review. In: Decision Support Systems 125 (2019) 1, S. 1 – 13. 6 s. Wixom u. Watson 2001, S. 33 7 s. Yeoh u. Koronios 2010, S. 28 Müller, J.; Schuh, G.; Meichsner, D.; Gudergan, G.: Success factors for implementing Business Analytics in small and medium enterprises in the food industry. In: 2020 IEEE International Conference on Technology Management, Operations and Decisions (ICTMOD 2020) (2020) (Paper akzeptiert, Veröffentlichung Anfang 2021). Nam, D.; Lee, J.; Lee, H.: Business analytics adoption process: An innovation diffusion per- spective. In: International Journal of Information Management 49(2019), S. 411 – 423. Olszak, C. M.; Ziemba, E.: Critical Success Factors for Implementing Business Intelligence Systems in Small and Medium Enterprises on the Example of Upper Silesia, Poland. In: Interdisciplinary Journal of Information, Knowledge, and Management 7(2012), S. 129 – 150. Wixom, B.;Watson, H.: An Empirical Investigation of the Factors Affecting Data Warehousing Success. In: MIS Quarterly 25 (2001) 1, S. 17 – 41. Yeoh, W.; Koronios, A.: Critical success factors for business intelligence systems. In: Journal of Computer InformationSystems50(2010)3,S.23–32. Projekttitel: BA Success Projekt-/Forschungsträger: Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi); Arbeitsgemeinschaft industrieller Forschungsvereinigungen "Otto von Guericke" e. V. (AiF) Förderkennzeichen: 20692 N Projektpartner: International Performance Research Institute GmbH; Forschungsinstitut Unternehmensführung, Logistik und Produktion; Gersthofer Backbetriebe GmbH; myChipsBox GmbH; littlelunch GmbH; GlobalFlow GmbH; NZZ GmbH; OPAL – Operational Analytics GmbH; Kulinaria Deutschland e. V.; Deutsche-Landwirtschafts- Gesellschaft e. V. (DLG); Advanced Industry Analytics GmbH & Co. KG; followfood GmbH; Lebenshilfe Aachen – Werkstätten & Service GmbH; LEO Der Bäcker & Konditor GmbH; Molkerei MEGGLE Wasserburg GmbH & Co. KG; rezemo GmbH; Chocoladefabriken Lindt & Sprüngli GmbH Internet: basuccess.fir.de Ansprechpartner: Jonas Müller, M.Sc. FIR e. V. an der RWTH Aachen Wissenschaftlicher Mitarbeiter Bereich Business-Transformation Tel.: +49 241 47705-310 E-Mail: projekt-basuccess@fir.rwth-aachen.de