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VR-EA: Virtual Reality Visualization of Enterprise Architecture Models with ArchiMate and BPMN
(2019)
The digital transformation occurring throughout enterprises results in an increasingly dynamic and complex IT landscape. As the structures with which enterprise architecture (EA) deals become more digital, larger, complex, and dynamic, new approaches for modeling, documenting, and conveying EA structural and relational aspects are needed. The potential for virtual reality (VR) to address upcoming EA modeling challenges has as yet been insufficient- ly explored. This paper contributes a VR hypermodel solution concept for visu- alizing, navigating, interacting with ArchiMate and Business Process Modeling Notation (BPMN) models in VR. An implementation demonstrates its feasibil- ity and a case study is used to show its potential.
Enterprise Architecture (EA) Frameworks (EAFs) have attempted to support comprehensive and cohesive modeling and documentation of the enterprise. However, these EAFs were not conceived for today’s rapidly digitalized enterprises and the associated IT complexity. A digitally-centric EAF is needed, freed from the past restrictive EAF paradigms and embracing the new potential in a data-centric world. This paper proposes an alternative EAF that is digital, holistic, and digitally sustainable - the Digital Diamond Framework. D2F is designed for responsive and agile enterprises, for aligning business plans and initiatives with the actual enterprise state, and addressing the needs of EA for digitized structure, order, modeling, and documentation. The feasibility of D2F is demonstrated with a prototype implementation of an EA tool that applies its principles, showing how the framework can be practically realized, while a case study based on ArchiSurance example and an initial performance and scalability characterization provide additional insights as to its viability.
Red Teaming
(2019)
Zu Beginn der Arbeit wurden die theoretischen Grundlagen zu Penetrationstest, Audit und Red Teaming beschrieben. In den rechtlichen Rahmenbedingungen wurden betroffene Gesetze unter die Lupe genommen.
Anschließend wurde eine Marktforschung bestehend aus einer Primär- und einer Sekundärmarkforschung durchgeführt. Die Sekundärforschung beschreibt die Angebote und Dienstleister, die auf dem Markt Red Teaming anbieten. Daraus wurden Unternehmen aus dem DACH-Raum für die Interviews der Primärforschung ausgewählt.
Das Red Team muss ein vorher definiertes Ziel erreichen. Das Red Team führt in Abstimmung mit dem White Team Angriffe durch, die technische, physische und menschliche Komponenten betreffen können. Welche Komponenten verwendet werden, unterscheidet sich nach Projekt und Dienstleister. Das Blue Team hat die Aufgabe, die Angriffe zu erkennen und darauf zu reagieren.
Mit dem gesammelten theoretischen Wissen und den Interviews wurden die Methoden verglichen und eine Methodik zur Einordnung erstellt. Das Red Teaming, Penetrationstests und Audits sind für unterschiedliche Situationen nützlich. Um die Auswahl zu erleichtern, ist es sinnvoll, die Ziele zu definieren, die mit dem Test erreicht werden sollen.
Als dritter Indikator ist der Scope hilfreich, da ein Penetrationstest eine technische Prüfung darstellt und beim Audit oder Red Teaming oftmals eine ganzheitliche Betrachtung der Organisation erfolgt.
Im letzten Abschnitt wird eine praktikable Methode zur Durchführung von Red Teaming beschrieben. Hierzu wurden Thesen auf Grundlage des gesammelten Wissens aufgestellt.
Die Arbeit endet mit einem Fazit und den Zukunftsaussichten von Red Teaming.
Die Bewertung eines Unternehmens muss im Sinne der „Kölner Schule“ immer an eine konkrete Funktion gebunden sein. Oft ist hierfür der künftige Nutzen des Bewertungsobjektes der maßgebliche Entscheidungsparameter. In diesem Kontext wird in den meisten Fällen von einer unendlichen Lebensdauer des Unternehmens (Going Concern-Prämisse) ausgegangen und die Wahrscheinlichkeit einer Insolvenz bewusst vernachlässigt.
In Anbetracht der Häufigkeit und den quantitativen sowie qualitativen Folgen eines Insolvenzeintritts sind diese jedoch zu substantiell, um bei der Unternehmensbewertung den Faktor der Insolvenz zu ignorieren. Eine Vernachlässigung führt demgemäß zu einer Verzerrung des Unternehmenswertes, wie diese Arbeit anhand eines Praxisbeispiels aufzeigt. Ferner belegt diese Arbeit die Notwendigkeit der Insolvenzberücksichtigung und verdeutlicht die Auswirkungen im Falle einer Nichtbeachtung. Des Weiteren werden konkrete Möglichkeiten herausgearbeitet, wie die Insolvenzwahrscheinlichkeit sachgerecht im Bewertungskalkül berücksichtigt werden kann. Die Grundlagen der Insolvenz sowie der Unternehmensbewertung wurden anhand Literaturrecherchen erörtert und diskutiert. Die kritische Analyse der Berücksichtigung der Insolvenzwahrscheinlichkeit wurde ausgehend von Fachliteratur praxisbezogen mittels anwendungsorientierter Formeln konkretisiert. Abschließend wurden die theoretisch beleuchteten Aspekte durch die Unternehmensbewertung der Continental AG belegt. Primäres Ergebnis dieser Arbeit ist der durch die steigende Anzahl an globalen Insolvenzen belegte Bedarf einer Miteinbeziehung der Insolvenzwahrscheinlichkeit im Bewertungskalkül der Discounted Cashflow-Verfahren. Des Weiteren konnte ein eindeutiger Zusammenhang zwischen den finanziellen Zahlungsströmen, den Kapitalkosten sowie dem Insolvenzrisiko herausgearbeitet und der starke Werteeinfluss des Insolvenzrisikos quantitativ verdeutlicht werden. Folglich muss eine sachgerechte Unternehmensbewertung die individuelle Insolvenzwahrscheinlichkeit transparent miteinbeziehen.
Die Zielsetzung dieser Arbeit ist die Erforschung des Einflusses von Künstlicher Intelligenz und Big Data auf die „Customer Journey“ und „Customer Experience“ von Video-on-Demand Anbietern.
Es werden bereits bestehende Anwendungsbeispiele und zukünftige Entwicklungen von Künstlicher Intelligenz bei Video-on-Demand Anbietern betrachtet. Durch die Auswertung unterschiedlicher Fachzeitschriften, technischen Dokumente und wissenschaftlichen Studien konnten verschiedene Aussagen zum Thema getroffen werden.
Im Endergebnis ist zu sagen, dass gerade Künstliche Intelligenz bereits großen Einfluss auf die „Customer Journey“ hat. Sie kann dabei einer der Faktoren sein, die nachhaltigen Einfluss auf die weitere Entwicklung des Video-on-Demand Marktes hat. Für die Zukunft gilt, weiter zu beobachten wie sich die Nutzergewohnheiten ändern. Am Ende entscheidet der Kunde welches Programm er einschalten will.