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Im Forschungsprojekt „Enabling data-driven decisions – ED³“ wurden kleine und mittelständische Unternehmen der produzierenden Industrie dazu befähigt, die durch Business Analytics gewonnenen Erkenntnisse durch die Reduktion vorhandener Akzeptanzprobleme erfolgreich zu nutzen. Hierdurch werden objektive, datenbasierte Entscheidungen im Management der Unternehmen ermöglicht. Zur Unterstützung der Umsetzung wurde ein praxistaugliches Software-Tool entwickelt.
Der Wettbewerb der Zukunft wird wesentlich durch Business Analytics entschieden
Durch die digitale Transformation der Wirtschaft verfügen produzierende Unternehmen über eine Vielzahl an Daten. Deren zielgerichtete Nutzung im Rahmen von Business Analytics ist bereits heute ein wesentlicher Einflussfaktor auf den Unternehmenserfolg. Allerdings werden Entscheidungen in den Unternehmen in knapp der Hälfte aller Fälle auf Grundlage subjektiver Kriterien getroffen – selbst wenn durch Business Analytics gewonnene Erkenntnisse vorliegen.
Hierfür können sowohl bewusste Verhaltensweisen aufgrund fehlender Akzeptanz als auch unbewusste Vorurteile und Verzerrungen, sogenannte Bias, verantwortlich gemacht werden. Die Einführung von Business Analytics sowie die Ergebnisse von Business Analytics-Anwendungen stoßen aufgrund verschiedener Hürden auf Akzeptanzprobleme. Ein Beispiel: Ein Entscheidungsträger lehnt das Ergebnis eines Algorithmus ab, da er seine eigene, subjektive Prognose für besser hält.
Ergebnisse des Forschungsprojekts „Enabling data-driven decisions – ED³“
Ziel des Forschungsprojekts war es, Unternehmen der produzierenden Industrie dazu zu befähigen, die durch Business Analytics gewonnenen Erkenntnisse erfolgreich zu nutzen. Durch die Reduktion vorhandener Akzeptanzprobleme können Entscheidungen evidenzbasiert getroffen und somit subjektive, unbewusst verzerrte Entscheidungen reduziert werden.
Im Rahmen des Projekts wurden unter anderem folgende Forschungsarbeiten durchgeführt:
• Messung der Akzeptanz von durch Business Analytics gewonnenen Erkenntnissen im Managementprozess
• Identifikation von Einflussfaktoren auf die Akzeptanz der durch Business Analytics gewonnenen Erkenntnisse und der auftretenden Bias
• Ableitung von Maßnahmen zur Steigerung der Akzeptanz und Reduktion der Bias
• Entwicklung eines Software-Tools zur zeit- und ressourcenschonenden Umsetzung der Ergebnisse in kleinen und mittelständischen Unternehmen
• Konsolidierung der Ergebnisse in einem praxisorientierten Leitfaden für das Management
Informationen zum Projekt sowie das Software-Tool zum Download und eine Anleitung zur Verwendung transparenter Erklärungsmethoden zur Steigerung der Akzeptanz finden Sie unter:
https://www.professors.wi.tum.de/strategy/research/current-projects/enabling-dat...
Praxisnahe Forschung – Seien Sie dabei!
Das Projekt wurde in Zusammenarbeit zwischen dem International Performance Research Institute gGmbH (IPRI) und dem Lehrstuhl für Strategie und Organisation der Technischen Universität München (LSO) durchgeführt. Bei Fragen zum Projekt „Enabling data-driven decisions – ED³“ oder weiteren Projekten rund um die Akzeptanz von Business Analytics wenden Sie sich jederzeit gerne an Herrn Sebastian Künkele (Telefon: +49 711 620 32 68 - 09, E-Mail: skuenkele@ipri-institute.com).
Über IPRI:
Das International Performance Research Institute (IPRI) ist ein gemeinnütziges Forschungsinstitut auf dem Gebiet der Betriebswirtschaftslehre. Unter der Leitung von Prof. Dr. Mischa Seiter betreibt das Institut international angelegte Forschung mit dem Schwerpunkt auf Controlling sowie Performance Measurement und Management von Unternehmen und Unternehmensnetzwerken sowie öffentlichen Organisationen. Im Mittelpunkt steht die Durchführung von nationalen und internationalen Forschungsprojekten und Studien.
International Performance Research Institute gGmbH
Sebastian Künkele, M.Sc.
Königstraße 5
D-70173 Stuttgart
Telefon: 0711-6203268-09
E-Mail: skuenkele@ipri-institute.com
https://www.professors.wi.tum.de/strategy/research/current-projects/enabling-dat...
Merkmale dieser Pressemitteilung:
Journalisten, Wirtschaftsvertreter, Wissenschaftler
Maschinenbau, Wirtschaft
überregional
Forschungsergebnisse, Forschungsprojekte
Deutsch
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