/winfobase_images/$FILE/itemPoint.gif?Open) | Einordnung | | IT-Projekte werden seit jeher als hoch riskant eingestuft. Laut einer der in diesem Zusammenhang am häufigsten zitierten Studien – dem Chaos-Report, der Standish Group (2009) – sind ca. 60% der IT-Projekte als gefährdet oder als gescheitert zu betrachten. Vor diesem Hintergrund, wird ein effektives operatives Risikomanagement als kritischer Erfolgsfaktor gesehen (Boehm 1991). Das operative Risikomanagement erstreckt sich typischerweise über den gesamten Lebenszyklus eines Projektes und kann in die vier Phasen: „Risikoidentifikation“, „Risikobewertung“, „Risikosteuerung“ und „Risikokontrolle“ unterteilt werden (Charette 1996; Heemstra et al. 1996). Durch diesen Prozess, der über ein Projekt hinweg mehrere Male durchgeführt wird, wird eine Vielzahl an Risikodaten gesammelt, die eine Ausgangslage für interessante Analysen bieten kann: Bspw. könnten nach Projektabschluss zeitliche Verläufe oder Abhängigkeiten von Risiken untersucht werden, die wiederum hilfreiche Informationen für zukünftige Projekte bereithalten.
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/winfobase_images/$FILE/itemPoint.gif?Open) | Aufgabenstellung | | Zielstellung dieser Arbeit ist es, eine umfangreiche Risikodatenbasis, die im Zuge von mehr als hundert Unternehmenssoftwareimplementierungsprojekten entstanden ist, mit Hilfe uni- und multivariater Methoden, wie bspw. Regressionsanalysen, zu untersuchen. Dies erfordert:
- die Ableitung von geeigneten Hypothesen auf Basis bestehender Literatur,
- die Untersuchung des Datensatzes mittels univariater/deskriptiver Methoden sowie
- die Überprüfung der abgeleiteten Hypothesen mittels multivariater Methoden.
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/winfobase_images/$FILE/itemPoint.gif?Open) | Voraussetzungen | | Das ausgeschriebene Thema lässt sich als Bachelor-, Master- und Diplomarbeit bearbeiten. Folgende Voraussetzungen sollten Sie mitbringen:
- Hohes Maß an Eigenverantwortung
- Strukturiertes und methodisch sauberes Vorgehen
- Interesse an den Themenbereichen IT-Projektmanagement, IT-Risikomanagement
- Interesse an empirisch-quantitativen Methoden und Werkzeugen (wie z.B. SPSS).
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/winfobase_images/$FILE/itemPoint.gif?Open) | Sonstiges | | Literatur:
- Boehm, B. "Software risk management: principles and practices," IEEE Software (8:1) 1991, pp 32-41.
- Charette, R. "The mechanics of managing IT risk," Journal of Information Technology (11:4) 1996, pp 373-378.
- Heemstra, F., and Kusters, R. "Dealing with risk: a practical approach," Journal of Information Technology (11:4) 1996, pp 333-346.
- The Standish Group "Chaos summary for 2009," The Standish Group, Boston.
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