Im Rahmen von AIDAR haben wir systematisch die Informationsbedarfe von
Anspruchsgruppen hergeleitet.
Vorgehensweise:
1. Welche Ergebnisse liegen vor? Wir dokumentieren die Ergebnisse in Form von „intelligenten” Checklisten (Business Content). Eine Auswahl können Sie hier einsehen.
Diese bieten konkrete Hilfen, indem sie die Informationsbedarfe nach Stakeholdern, Ereignissen, Entscheidungen, Aufgaben und Ansprüchen und Pflichten gliedern.
2. Wie gingen wir bei der Informationbedarfsermittlung vor? Wir sammelten und interpretierten Umfrageergebnisse, Gesetze, Urteile, Fallstudien, Zeitschriftenartikel, Erfolgsberichte von Betrieben und wissenschaftliche Veröffentlichungen. Daraus leiteten wir analytisch die Informationsbedarfe ab und ließen sie von ausgewählten Experten überprüfen.
Aus diesen Daten haben wir eine „Wissensbasis” aufgebaut. Ferner analysierten wir, wie Betriebe Informationen in bestimmten Lebensphasen wie Gründung oder Krisenfällen über das Netz bereitstellen.
3. Auf welcher Grundlage baut die analytische Herleitung der Informationsbedarfe auf? Am Lehrstuhl Wirtschaftsinformatik I wurde hierzu folgender Bezugsrahmen entwickelt.
Im Folgenden ein Auszug (Seite 14) aus dem Arbeitsbericht von:
Mertens, P.; Stößlein, M.; Zeller, T.: Personalisierung und Benutzermodellierung in der betrieblichen Informationsverarbeitung — Stand und Entwicklungsmöglichkeiten (vgl. „Publikationen” linke Menüleiste).
„Die Situierung geht von der aktuellen Situation des Unternehmens aus, wie z. B. Gründungsphase, Krisenbewältigung, externes Wachstum durch Kauf oder Eingliederung von Tochtergesellschaften. Systeme und Methoden zur Entscheidungsvorbereitung determinieren den rollenspezifischen Informationsbedarf, der wiederum eine benutzerspezifische Art der Aufbereitung nahe legt. Schließlich sind Daten aus internen und externen Quellen zu beschaffen. Hierbei gewinnt das sog. „Knowledge Discovery in Real-time” an Bedeutung. Die Daten sollen möglichst „just-in-time” angeliefert bzw. angeboten werden, d. h. kurz vor der Entscheidung. Dies kann sich auch auf Methodenpakete unter Einsatz von Web Services beziehen. Ein „Datensilo” gilt es zu vermeiden.”