TY - JOUR A1 - Bender, Benedict A1 - Bertheau, Clementine A1 - Körppen, Tim A1 - Lauppe, Hannah A1 - Gronau, Norbert T1 - A proposal for future data organization in enterprise systems BT - an analysis of established database approaches JF - Information systems and e-business management N2 - The digital transformation sets new requirements to all classes of enterprise systems in companies. ERP systems in particular, which represent the dominant class of enterprise systems, are struggling to meet the new requirements at all levels of the architecture. Therefore, there is an urgent need to reconsider the overall architecture of the systems and address the root of the related issues. Given that many restrictions ERP pose on their adaptability are related to the standardization of data, the database layer of ERP systems is addressed. Since database serve as the foundation for data storage and retrieval, they limit the flexibility of enterprise systems and the chance to adapt to new requirements accordingly. So far, relational databases are widely used. Using a systematic literature approach, recent requirements for ERP systems were identified. Prominent database approaches were assessed against the 23 requirements identified. The results reveal the strengths and weaknesses of recent database approaches. To this end, the results highlight the demand to combine multiple database approaches to fulfill recent business requirements. From a conceptual point of view, this paper supports the idea of federated databases which are interoperable to fulfill future requirements and support business operation. This research forms the basis for renewal of the current generation of ERP systems and proposes to ERP vendors to use different database concepts in the future. KW - database KW - enterprise system KW - ERP system KW - requirements KW - problems KW - future Y1 - 2022 U6 - https://doi.org/10.1007/s10257-022-00555-6 SN - 1617-9846 SN - 1617-9854 VL - 20 SP - 441 EP - 494 PB - Springer CY - Heidelberg ER - TY - GEN A1 - Grum, Marcus A1 - Körppen, Tim A1 - Korjahn, Nicolas A1 - Gronau, Norbert T1 - Entwicklung eines KI-ERP-Indikators BT - Evaluation der Potenzialerschließung von Künstlicher Intelligenz in Enterprise-Resource-Planning-Systemen N2 - Künstliche Intelligenz (KI) gewinnt in zahlreichen Branchen rasant an Bedeutung und wird zunehmend auch in Enterprise Resource Planning (ERP)-Systemen als Anwendungsbereich erschlossen. Die Idee, dass Maschinen die kognitiven Fähigkeiten des Menschen imitieren können, indem Wissen durch Lernen auf Basis von Beispielen in Daten, Informationen und Erfahrungen generiert wird, ist heute ein Schlüsselelement der digitalen Transformation. Jedoch charakterisiert der Einsatz von KI in ERP-System einen hohen Komplexitätsgrad, da die KI als Querschnittstechnologie zu verstehen ist, welche in unterschiedlichen Unternehmensbereichen zum Einsatz kommen kann. Auch die Anwendungsgrade können sich dabei erheblich voneinander unterscheiden. Um trotz dieser Komplexität den Einsatz der KI in ERP-Systemen erfassen und systembezogen vergleichen zu können, wurde im Rahmen dieser Studie ein Reifegradmodell entwickelt. Dieses bildet die Ausgangsbasis zur Ermittlung der KI-Reife in ERP-Systemen und grenzt dabei die folgenden vier KI- bzw. systembezogenen Ebenen voneinander ab: 1) Technische Möglichkeiten, 2) Datenreife, 3) Funktionsreife und 4) Erklärfähigkeit des Systems. KW - Künstliche Intelligenz KW - Enterprise-Resource-Planning KW - KI-ERP-Indikator Y1 - 2022 UR - https://lswi.de/assets/downloads/publikationen/110/Grum-Entwicklung-eines-KI-ERP-Indikators--.pdf PB - Center for Enterprise Research, Universität Potsdam CY - Potsdam ER - TY - JOUR A1 - Bender, Benedict A1 - Körppen, Tim T1 - Integriert statt isoliert BT - Technologien für die erfolgreiche Umsetzung von datengetriebenem Management JF - Digital business : cloud N2 - Dass Daten und Analysen Innovationstreiber sind und nicht mehr nur einen Hygienefaktor darstellen, haben viele Unternehmen erkannt. Um Potenziale zu heben, müssen Daten zielführend integriert werden. Komplexe Systemlandschaften und isolierte Datenbestände erschweren dies. Technologien für die erfolgreiche Umsetzung von datengetriebenem Management müssen richtig eingesetzt werden. N2 - The fact that data and analyses are innovation drivers and no longer just represent a hygiene factor is nowadays understood by many companies. An important step for the development of this hidden potential is the target-oriented utilization of the existing data stocks in one's own company. In doing so, many companies face the hurdle of complex system landscapes and isolated data stocks. This article provides an overview of solutions for analysis-oriented data integration and helps decision-makers to select a suitable technology for their own company. KW - data analytics KW - data requirements KW - software selection Y1 - 2022 UR - https://www.wiso-net.de/document/DBC__584ddfcbfbc5ff400cb2ffb0f31eba6e6903fb3d SN - 2510-344X VL - 26 IS - 1 SP - 26 EP - 27 PB - WIN-Verlag GmbH & Co. KG CY - Vaterstetten ER -