Patrick CatoEinflüsse auf den Implementierungserfolg von Big Data Systemen
Ergebnisse einer inhalts- und kausalanalytischen Untersuchung
Studien zur Wirtschaftsinformatik, Band 98
Hamburg 2016, 306 Seiten
ISBN 978-3-8300-9058-8 (Print) |ISBN 978-3-339-09058-4 (eBook)
Rezension
[...] Ein Praxisnutzen ist mehr als erkennbar. Schließlich geht es darum, den Nutzen über Implementierungsfaktoren, den Implementierungs- und den Systemerfolg [...] abzubilden. Welches Entscheidungsgremium würde nicht gerne wissen, wie es um den Nutzen eines entsprechenden Projektes bestellt ist.
[...] sehr hilfreich für alle, die wissen möchten, wo die wesentlichen Stellgrößen sind, und die bereit sind, sich in die Materie ein wenig tiefer einzuarbeiten. Das Investment könnte sich lohnen, denn es bleibt zu vermuten, dass sich die Erkenntnisse auch auf andere Sachverhalte vergleichbarer Komplexität übertragen lassen.
Zum Inhalt
Big Data Systeme ermöglichen die Verarbeitung von großen und komplexen Datenmengen. Durch die zunehmende Beherrschbarkeit dieser Datenmengen wurden vielfältige Anwendungsmöglichkeiten geschaffen. Inspiriert von den neuen Anwendungsfeldern wurden in einer Reihe von Unternehmen Big Data Projekte gestartet. Wenngleich das praktische Schrifttum von den Whitepapern der Beratungs- und Lösungsunternehmen dominiert wird, die über ihre Erfolge und Produkte berichten, so lassen Praxisberichte erkennen, dass viele Big Data Implementierungen komplexitätsbedingt scheitern. Konkrete Hilfestellungen dazu, wie Big-Data-Projekte erfolgreich umgesetzt werden können, fehlen. Analoge Schlussfolgerungen finden sich auch im wissenschaftlichen Schrifttum.
Es besteht ein hohes praktisches und wissenschaftliches Interesse an dem Thema Big Data, jedoch finden sich im praktischen und wissenschaftlichen Schrifttum nur wenige nennenswerte Beiträge, die sich zielgerichtet mit den Einflussfaktoren des Implementierungserfolgs von Big Data Systemen auseinandersetzen. Zudem basiert der Erkenntnisgewinn bis dato ausschließlich auf Sekundärquellen, das heißt eine empirische Betrachtung des Untersuchungsgegenstandes erfolgte noch nicht. Ferner wurde das Thema Big Data bis dato noch nicht von der IT-Nutzenforschung aufgegriffen. Folglich sind aus theoretischer Perspektive der IT-Nutzenforschung noch keine Theoriebildungsprozesse zu erkennen.
Der Verfasser greift die oben skizzierten Forschungslücken auf. Zentrales Ziel in dieser Studie ist die Identifikation der relevanten Faktoren, die den Implementierungserfolg von Big Data Systemen in Unternehmen beeinflussen. Die Forschungsziele sind erkenntnistheoretischer Natur; der Verfasser entwickelt ein differenziertes Verständnis zur erfolgreichen Nutzung von Big Data Systemen in Unternehmen. Hierbei wird sowohl für die Wissenschaft als auch die Praxis ein positiver Wertbeitrag geleistet. Praktikern werden basierend auf den ermittelten Einflussfaktoren konkrete Handlungsempfehlungen gegeben. Für die Wissenschaft wird insbesondere durch die Verknüpfung des Themas Big Data mit theoretischen Konstrukten der IT-Nutzenforschung eine modelltheoretische Sicht auf das Thema eröffnet. Der Betrachtungsfokus liegt auf Unternehmen.
Schlagworte
Big DataBig Data SystemBusiness IntelligenceErfolgsfaktorenImplementierungserfolgInformation System SuccessIT-NutzenforschungKausalanalytischWirtschaftsinformatikIhr Werk im Verlag Dr. Kovač
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