Identifikation von Erfolgsfaktoren für die Einführung von Business Analytics für kleine und mittelständische Unternehmen anhand eines Strukturgleichungsmodells
- Trotz der steigenden Bedeutung und des stetig wachsenden Marktes scheitert die Implementierung von BA bei über 70 Prozent der Unternehmen. Die Einführung von BA übersteigt die Komplexität konventioneller applikationsbasierter IT-Projekte und bedarf daher der ganzheitlichen Anpassung der Unternehmensorganisation und der IT-Infrastruktur. Es fehlt zudem aus wissenschaftlich-technischer Sicht ein geeignetes Vorgehen und eine Untersuchung zur ganzheitlichen Implementierung von BA. Insbesondere kmU scheitern oft aufgrund geringer Ressourcen an der für die Implementierung von BA notwendigen Transformation. Bestehende Forschungsansätze, die insbesondere zu vergangenheitsbezogenen Business-Intelligence-Implementierungen existieren, sind aufgrund fehlender Untersuchung von multivariaten Wirkzusammenhängen, fehlendem kmU-Bezug und Kontext nicht hinreichend.
In der zu entwickelnden Masterarbeit wird ein Strukturgleichungsmodell entwickelt, um eine kmU-gerechte Einführung zu fundieren. Dafür werden zunächst kritische Erfolgsfaktoren recherchiert und durch Experten validiert und priorisiert. Im Anschluss wird ein Hypothesensystem entwickelt, welches in einem Strukturgleichungsmodell ersten Tests unterzogen wird, um Wirkzusammenhänge zwischen Determinanten und Faktoren des Erfolgs aufzuzeigen. Nach Sicherung einer ausreichend großen Stichprobe werden mithilfe von ersten Tests die Parameter mit Hilfe modelltheoretischer Mehrgleichungssysteme geschätzt. Dabei wird auf den varianzbasierten Partial-Least-Squares-Ansatz zurückgegriffen.
