Akzeptanz von Business Intelligence-Lösungen am Beispiel des Tiefbauamtes des Kantons Zürich

Inhaltsverzeichnis

1. Einleitung

1.1 Problemstellung und Relevanz

1.2 Forschungsfragen und Zielsetzung

1.3 Abgrenzung

1.4 Aufbau der Arbeit

2. Theoretische Grundlagen

2.1 Business Intelligence

2.1.1 Definition und Bedeutung

2.1.2 Architektur und Bausteine einer BI-Lösung

2.1.3 BI-Anwendungen

2.1.4 BI-Strategie und Business Intelligence Competence Center

2.1.5 Reifegradmodelle zur Standortbestimmung von BI-Lösungen

2.1.6 Aktuelle Themen

2.1.7 Magischer Quadrant für BI Plattformen von Gartner

2.2 Technologieakzeptanz

2.2.1 Definition und Bedeutung

2.2.2 Akzeptanzforschung

2.2.3 Kritik an der Akzeptanzforschung

2.3 Technologieakzeptanzmodelle

2.3.1 Theory of Reasoned Action (TRA)

2.3.2 Technology Acceptance Model (TAM)

2.3.3 Unified Theory of Acceptanced and Use of Technology (UTAUT)

2.3.4 Limitation der Technologieakzeptanzmodelle

2.4 Präzisierung der Problemstellung und Ableitung der Forschungsfragen

3. Forschungsmethodik

3.1 Anwendung von Akzeptanzmodellen am Beispiel des Tiefbauamt des Kantons Zürich

3.1.1 Tiefbauamt Kanton Zürich (TBA)

Strasseninspektorat

Projektieren und Realisieren

GE VII - Nationalstrassenunterhalt

Stab

3.2 Einführung Power BI-Lösung im TBA

3.3 Qualitative Experteninterviews

3.4 Auswahl der Experten

3.5 Konzeption des Interviewleitfadens

3.6 Interviewleitfaden

3.6.1 Informationsphase

3.6.2 Aufwärmphase

3.6.3 Hauptphase

3.6.4 Abschlussphase

3.7 Vorgehensweise bei Datenerhebung

3.8 Kritische Betrachtung

3.9 Durchführung der qualitativen Experteninterviews

3.10 Datenanalyse mittels qualitativer Inhaltsanalyse

4. Empirische Erkenntnisse

4.1 Erkenntnisse aus den qualitativen Experteninterviews

4.1.1 Nutzung / Fortschritt der Power BI-Lösung im TBA

4.1.2 Leistungserwartung

4.1.3 Benutzerfreundlichkeit

4.1.4 Sozialer Einfluss

4.1.5 Unterstützende Bedingungen

4.1.6 Alter

4.1.7 Geschlecht

4.1.8 Erfahrung

4.1.9 Freiwilligkeit der Nutzung

4.1.10 Homeoffice/Digitalisierung

5. Diskussion

5.1 Bewährte Technologieakzeptanz-Modelle

5.2 Gestaltung von Erhebungsinstrumenten zur Identifikation der Akzeptanz

5.3 Stärken und Schwächen der Modelle für den Einsatz im TBA

5.4 Einführung der Power BI-Lösung im TBA

5.5 Handlungsempfehlungen

5.6 Kritische Reflexion des Vorgehens

5.7 Ausblick und Fazit

Zielsetzung & Themen

Diese Arbeit untersucht die Akzeptanz von Business Intelligence (BI)-Lösungen in der öffentlichen Verwaltung, speziell am Beispiel der Einführung von Microsoft Power BI im Tiefbauamt des Kantons Zürich. Das primäre Ziel ist es, unter Anwendung des UTAUT-Modells Einflussfaktoren auf das Nutzungsverhalten zu identifizieren und Handlungsempfehlungen für das Management abzuleiten, um die Akzeptanz digitaler Innovationen nachhaltig zu fördern.

• Analyse theoretischer Technologieakzeptanzmodelle (TRA, TAM, UTAUT)
• Qualitative Untersuchung mittels Experteninterviews im Tiefbauamt
• Evaluation von Erfolgsfaktoren bei der Einführung von BI-Tools
• Ableitung konkreter Maßnahmen zur Verbesserung der Nutzerakzeptanz

Auszug aus dem Buch

Zusammenfassung der Kapitel

1. Einleitung: Die Einleitung beleuchtet die Relevanz von datengetriebenen Entscheidungen durch BI in der Verwaltung und stellt die Forschungsfragen bezüglich der Akzeptanz dieser Systeme.

2. Theoretische Grundlagen: Dieses Kapitel definiert Business Intelligence sowie zentrale Technologieakzeptanzmodelle und diskutiert deren Eignung für die vorliegende Untersuchung.

3. Forschungsmethodik: Hier werden die qualitative Forschungsmethode, die Experteninterviews und das methodische Vorgehen im Tiefbauamt des Kantons Zürich detailliert beschrieben.

4. Empirische Erkenntnisse: Das Kapitel präsentiert die aus den Experteninterviews gewonnenen Daten und Erkenntnisse zu den einzelnen Akzeptanzfaktoren der Power BI-Lösung.

5. Diskussion: Die Diskussion interpretiert die Ergebnisse, bewertet die angewandten Modelle, gibt Handlungsempfehlungen und zieht ein abschließendes Fazit.

Schlüsselwörter

Business Intelligence, BI, Akzeptanz, Technologieakzeptanz, UTAUT, öffentliche Verwaltung, Tiefbauamt, Kanton Zürich, Power BI, Anforderungsmanagement, Digitalisierung, Experteninterviews, Nutzungsverhalten, Projektmanagement, Datenanalyse

Häufig gestellte Fragen

Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?

Die Thesis befasst sich mit der Akzeptanz von neu eingeführter Business Intelligence Software in der öffentlichen Verwaltung am Beispiel des Tiefbauamtes des Kantons Zürich.

Welche zentralen Themenfelder werden bearbeitet?

Zentrale Themen sind die Technologieakzeptanzforschung, die Architektur von BI-Lösungen sowie die praktische Anwendung von Daten-Analysetools in einem behördlichen Umfeld.

Was ist das primäre Ziel der Untersuchung?

Das Ziel ist es, Faktoren zu identifizieren, die Einfluss auf die Akzeptanz und Nutzung von Power BI durch Mitarbeiter im Tiefbauamt haben, um darauf basierend Empfehlungen für eine optimierte Einführung zu geben.

Welche wissenschaftliche Methode kommt zum Einsatz?

Die Arbeit nutzt eine qualitative Forschungsmethode, insbesondere Experteninterviews mit Entscheidungsträgern und Anwendern, welche anschließend mittels qualitativer Inhaltsanalyse ausgewertet wurden.

Was sind die inhaltlichen Schwerpunkte im Hauptteil?

Der Hauptteil gliedert sich in die theoretische fundierte Auswahl des UTAUT-Modells, die detaillierte Beschreibung des Umfelds (Tiefbauamt) sowie die empirische Analyse der interviewbasierten Erkenntnisse.

Durch welche Schlüsselwörter lässt sich die Arbeit beschreiben?

Die Arbeit wird durch Begriffe wie Business Intelligence, UTAUT, Akzeptanz, öffentliche Verwaltung und Digitalisierung charakterisiert.

Warum wurde speziell das UTAUT-Modell für diese Studie gewählt?

UTAUT dient als Meta-Modell, das verschiedene bekannte Ansätze vereint und somit die Identifikation einer breiten Palette an Akzeptanzfaktoren in einem organisatorischen Umfeld ermöglicht.

Welche wesentliche Erkenntnis wurde zur Rolle von Alter und Geschlecht gewonnen?

Entgegen teilweise vermuteter Auswirkungen zeigen die Ergebnisse, dass Faktoren wie Alter, Geschlecht und Erfahrung keinen signifikanten Einfluss auf die Akzeptanz und Nutzung der Power BI-Lösung im untersuchten Kontext haben.