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An der Digitalisierung und ihren Auswirkungen kommt heutzutage fast niemand mehr vorbei. Neue Technologien und digitale Trends halten Einzug in unsere Gesellschaft und in unsere Wirtschaft. Sie beeinflussen und verändern mit hoher Geschwindigkeit die Art, wie wir kommunizieren, interagieren und arbeiten. Viele Unternehmen durchlaufen vor diesem Hintergrund eine digitale Transformation, die tiefgreifende Veränderungen von Prozessen, Produkten, Geschäftsmodellen und oftmals von ganzen Unternehmen nach sich zieht. Auch die Art, Unternehmen und Mitarbeiter zu führen, wird einem Wandel unterliegen.
In diesem Zusammenhang wird häufig auf Digital Leadership als adäquates Modell verwiesen, welches aufzeigen soll, wie Führung in Zeiten der digitalen Transformation gestaltet werden kann. Auf Basis einer qualitativen Inhaltsanalyse wird in der vorliegenden Masterarbeit untersucht, ob das Führungskonzept Digital Leadership neue Führungsansätze und Erkenntnisse hervorbringt oder ob sich das Konzept bewährter Führungsansätze bedient und diese lediglich unter einer neuen Überschrift zusammenfasst.
Die Ergebnisse der Analyse zeigen, dass sich für das Konzept Digital Leadership noch keine allgemeingültige Definition durchgesetzt hat und verschiedene Quellen verschiedene Führungsansätze mit Digital Leadership in Verbindung bringen. Dennoch lassen sich Schwerpunkte erkennen, da die Handlungsempfehlungen sich mehrheitlich an partizipativen und beziehungsorientierten Führungsansätzen, wie der geteilten Führung und der Theorie der transformationalen Führung, ausrichten. Die Führungsansätze, die im Rahmen von Digital Leadership an Bedeutung gewinnen, sind nicht neu, sondern teilweise empirisch bereits gut erforscht.
Die öffentlichen Verkehrsmittel sind ein wichtiger Bestandteil der heutigen Infrastrukturen. Allein im Jahr 2019 verzeichnete die Bundesrepublik Deutschland ein Fahrgastaufkommen von 9,7 Milliarden Personen im öffentlichen Personennahverkehr (ÖPNV). Die starke Nutzung des ÖPNV wird im heutigen Alltag durch die Nutzung mobiler Applikationen (Apps) für die Verbindungssuche unterstützt. Um den Fahrgästen einen größtmöglichen Komfort bei der Gestaltung ihrer Routenplanung zu bieten, entwickeln vor allem große Tarif- und Verkehrsverbünde wie der Großraum-Verkehr Hannover (GVH) ihre eigenen Apps. Dadurch haben die Fahrgäste jederzeit die Möglichkeit, sich bereits vor ihrer Reise Verbindungsübersichten anzeigen zu lassen. Mit der immer weiter fortschreitenden Technologie bieten sich jedoch neue und unerforschte Gebiete in der Entwicklung von ÖPNV-Apps. Durch eine nutzerzentrierte Konzeption können diese Technologien gezielt eingesetzt und ein Marktvorteil gegenüber Konkurrenten verschaffen werden.
Im Rahmen der vorliegenden Bachelorarbeit ging es um die Forschungsfrage, ob eine landmarkenbasierte Registrierung hinreichende Ergebnisse für die Anpassung eines Formmodells an eine segmentierte Cochlea liefert. Dazu wurden zwölf Landmarken auf die Oberfläche einer segmentierten Cochlea sowie auf die eines ausgewählten Formmodells gesetzt. Im Anschluss wurden die Abstände zwischen korrespondieren Landmarken des Formmodells und der segmentierten Cochlea mithilfe von drei verschiedenen Optimierungsverfahren minimiert. Bei dem quantitativen Vergleich zwischen den Ergebnissen der vorgestellten Optimierungsverfahren konnten keine signifikanten Unterschiede festgestellt werden. In der Evaluation wurde demonstriert, dass das Formmodell an der segmentierten Cochlea insgesamt hinreichend angenähert werden konnte. Lediglich in der Basalregion und am Apex der Cochlea ist die Anpassung noch verbesserungsbedürftig.
Das Ziel dieser Bachelorarbeit war die Entwicklung einer voll funktionstüchtigen Webanwendung, die für den Anwendungsfall „Bronchokonstriktion“ Werkzeuge für die Darstellung und die händische Nachbearbeitung von Bilddaten und Vorhersagen aus Neuronalen Netzen bereitstellt. Dadurch können die Test- und Trainingsdatensätze für problematische Fälle erweitert werden. Konkret wurde die Anwendung durch die Verwendung von standardisierten und individuell auf das Problem zugeschnittenen Software-Engineering-Methoden sowie unter Beachtung allgemeiner Usability-Prinzipien entwickelt und evaluiert. Diese Bachelorarbeit fand in Zusammenarbeit mit dem Fraunhofer ITEM und der Forschungsgruppe „Bioinformatik“ statt.
Das Ziel dieser Forschungsarbeit ist es, KMU einen Überblick über die möglichen Instrumente für die Erfolgskontrolle von Social Media Marketing zu geben. Dabei wird sich auf die folgende Forschungsfrage konzentriert: „Welche Instrumente existieren, um Social Media Maßnahmen auf ihren Erfolg zu prüfen?“. Zur Beantwortung der Forschungsfrage wurde zunächst eine Literaturrecherche durchgeführt, bei der gezielt nach Modellen und Kennzahlen gesucht wurde. In diesem Zusammenhang fand eine empirische Analyse von Social Media Tools statt. Außerdem wurde eine Online-Umfrage konzipiert und an KMU versendet, um zu erfahren, wie die KMU aktuell den Erfolg messen. Dabei zeigte die Literaturrecherche, dass bis heute kein einheitlicher Ansatz für die Erfolgskontrolle existiert und die Social Media Tools verschiedene Kennzahlen bereitstellen. Darüber hinaus hat die Online-Umfrage ergeben, dass viele der Teilnehmer ihre Erfolgskontrolle sehr einfach handhaben, wofür vor allem fehlende Ressourcen verantwortlich sind.
Die Forderungen, auch nicht personenbezogene Daten besser zu schützen, nehmen zu. Dies gilt auch für die Landwirtschaft. Landwirte fordern selbstbewusst „Meine Daten gehören mir“ und wollen für die Bereitstellung ihrer Betriebsdaten angemessen entlohnt werden. Es spricht aber einiges dafür, dass die meisten der erhobenen Daten kaum einen ökonomischen Wert aufweisen. In diesem Artikel wird systematisch untersucht, welche Arten von Daten es gibt und welchen Marktwert sie vermutlich haben. Da Daten digitale Güter sind, gelten für sie dieselben Besonderheiten wie für sonstigen digitalen Content, wie einfache Kopier- und Veränderbarkeit. Die Analyse kommt zu dem Schluss, dass die meisten Daten in der Landwirtschaft vermutlich nur einen geringen Wert aufweisen, der eine Vermarktung, aber auch einen aufwendigen juristischen Schutz nicht rechtfertigt. Erst durch Datenaggregation und geschickte Auswertung dieser Rohdaten werden quasi in einer Veredelungsstufe nützliche Informationen erzeugt. Vermutlich wäre es aber am besten, möglichst viele Daten öffentlich zugänglich zu halten, sodass Werte durch innovative Geschäftsmodelle geschaffen werden, die auf diesen öffentlichen Daten aufbauen.
Die Prävention und Erkennung von Cyber-Angriffen ist eine Herausforderung von hoher Bedeutung, da die Digitalisierung nahezu aller Lebensbereiche immer weiter voranschreitet. Im Forschungssektor der sogenannten Intrusion Detection wird fortlaufend untersucht, inwiefern sich Machine Learning (ML) zur Erkennung von Angriffen eignet. Während ML-Algorithmen bei Anwendungsfällen wie Produktempfehlungen oder Spam-Filtern erfolgreich in Produktion eingesetzt werden können, gestaltet sich die Anwendung in der Intrusion Detection schwieriger.
In sogenannten signatur-basierten IDS-Systemen werden Regelwerke eingesetzt, um Angriffe im Netzwerkverkehr zur Laufzeit zu erkennen. Die Erstellung und Verwaltung dieser IDS-Regeln erfolgt normalerweise manuell und erfordert eine hohe Domänenexpertise. Diese Masterthesis liefert einen Forschungsbeitrag, da diese IDS-Regeln erstmals automatisiert unter der Verwendung von Machine Learning erzeugt werden. Die für diesen Zweck entwickelte Toolchain verwendet Entscheidungsbaum-Algorithmen zur Regelerzeugung aus Trainingsdaten. Des Weiteren werden die Regeln für den Einsatz in einem signatur-basierten IDS-System in das Format von Suricata konvertiert.
Die Evaluierung der erzeugten Regeln hat gezeigt, dass in einer Vielzahl von Experimenten hohe Erkennungsraten und wenige Fehlalarme möglich sind. Allerdings basieren die betroffenen Regelwerke zum Teil auf unterkomplexen Zusammenhängen in den zugrundeliegenden Trainingsdaten. Darüber hinaus verfügen die Regelwerke über eine eingeschränkte Generalisierungsfähigkeit. Für ein finales Urteil wäre es notwendig und empfehlenswert, zusätzliche Forschungskapazitäten für die Erstellung repräsentativer IDS-Datensätze aufzuwenden.
Viele Unternehmen experimentieren mit Agilität. Gleichzeitig ist die Unsicherheit groß, wieviel Agilität ein QM-System nach ISO 9001 tatsächlich verträgt. Ein gemeinsames Forschungsprojekt der Hochschule Hannover und der DGQ hat sich zum Ziel gesetzt, hier mehr Sicherheit zu geben. Aus Interviews mit Vertretern von Unternehmen, welche teilweise agil arbeiten, entstanden Leitlinien für die Integration von agilen Vorgehensweisen in QM-Systeme und erstmals eine klare Definition von Agilität.
Agile Prozesse und zertifizierte Managementsysteme wirken anfänglich wie ein Widerspruch, insbesondere hinsichtlich der Steuerung des Prozessverlaufs sowie der Kontrolle beabsichtigter Ergebnisse. Doch ein wissenschaftlicher Blick auf etablierte Formen der Prozesssteuerung legte im Rahmen einer Masterarbeit offen, dass sich einheitliche Mechanismen dahinter verbergen, die auch auf agile Prozesse angewendet werden können. Fünf erkannte Prozesssteuerungsmechanismen geben dem Leser konkrete Ansatzpunkte zur ISO 9001-konformen Steuerung und Kontrolle agiler Prozesse.
Automatische Bewertungssysteme für Programmieraufgaben (Grader) sind komplexe Softwaresysteme. Automatisch ausführbare Regressionstests können kostengünstig potenzielle Fehler im Grader aufdecken. Im vorliegenden Beitrag soll beschrieben werden, wie Musterlösungen als Eingabedaten für automatische Regressionstests fungieren können. Es geht also um die Vorstellung einer Lösung eines Software Engineering Problems für E-Learning-Systeme. Wir betrachten, welche Eigenschaften des ProFormA-Aufgabenformats für automatische Regressionstests genutzt werden können und schlagen Erweiterungen des Formats vor. Der Beitrag beschreibt die beispielhafte Implementierung eines automatischen Black Box Systemtests für den Autobewerter Graja und geht dabei u. a. auf die Gestaltung eines Record-Playback-Vorgehens, auf einen unscharfen Soll-Ist-Vergleich sowie auf die Frage der Lokalisierbarkeit von entdeckten Regressionen ein.