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Die Ernsting‘s family Fashion-Retail-Studie analysiert das Kaufverhalten deutscher Verbraucher*innen in der Modebranche. Neben der Darstellung des Status quo sollen über mehrere Erhebungszeitpunkte zukünftig Veränderungen in den Kauf- und Konsumgewohnheiten erfasst werden. Zusätzlich wird ein aktuelles Thema in einer Deep-Dive-Studie vertieft.
Neben den Themen Nachhaltigkeit und innovative Technologien im Handel befasst sich die erste Ausgabe der Fashion-Retail-Studie mit den Auswirkungen der Coronavirus-Pandemie auf das Einkaufs- und Konsumverhalten der Verbraucher*innen. Die Deep-Dive-Studie untersucht zudem, wie Kund*innen das Verkaufspersonal mit Mund-Nasen-Bedeckungen wahrnehmen.
Die Ernsting’s family Fashion-Retail-Studie analysiert das Kaufverhalten von Verbraucher*innen in Deutschland in der Modebranche. Neben der Darstellung des Status quo werden über mehrere Erhebungszeitpunkte Veränderungen in den Kauf- und Konsumgewohnheiten erfasst. Zusätzlich wird ein aktuelles Thema in einer Deep-Dive-Studie vertieft.
Angesichts der gegenwärtigen ökologischen Herausforderungen und der technologischen Innovationen in der Modeindustrie konzentriert sich die dritte Ausgabe auf die Analyse des nachhaltigen Kauf- und Konsumverhaltens von Verbraucher*innen in Deutschland. Daran anknüpfend befasst sich die Deep-Dive-Studie mit der Frage, wie sich unterschiedlich hohe Rücksendegebühren auf das Bestellverhalten von Online-Käufer*innen im Modehandel auswirken und welche Rolle das Umweltbewusstsein der Verbraucher*innen dabei spielt.
Die Ernsting’s family Fashion-Retail-Studie analysiert das Kaufverhalten deutscher Verbraucher*innen in der Modebranche. Neben der Darstellung des Status quo werden über mehrere Erhebungszeitpunkte Veränderungen in den Kauf- und Konsumgewohnheiten erfasst. Zusätzlich wird ein aktuelles Thema in einer Deep-Dive-Studie vertieft.
Vor dem Hintergrund geopolitischer Krisen und steigender Inflation betrachtet die zweite Ausgabe Veränderungen im Kauf- und Konsumverhalten, im Umgang mit Nachhaltigkeit und in den Reaktionen auf den zunehmenden Einfluss neuer Technologien unter deutschen Verbraucher*innen in der Modebranche. Zudem untersucht die Deep-Dive-Studie, ob psychografische Merkmale von Konsument*innen ihr individuelles Shoppingverhalten über die Customer Journey hinweg beeinflussen.
Der Abschlussbericht fasst die Ergebnisse des Forschungs- und Entwicklungsprojektes 2017/2018 im Studiengang Master of Science Wirtschaftsinformatik (FH Münster) zur Themenstellung "IoT trifft Blockchain" zusammen. Ausgehend von der entwickelten Vision eines „digitalen Scheckheftes“, das die Nutzungsdaten von Fahrzeugen und industriellen Anlagen fälschungssicher erfasst und diese für cloud-basierte Analysen bereitstellt, wurden folgende Fragestellungen betrachtet: - Wie lassen sich personenbezogene Daten in einer öffentlichen Blockchain ablegen und Zugriffsrechte hierauf individuell steuern? - Wie lassen sich Firmware-Updates für IoT-Geräte durch den Einsatz einer Blockchain und eines dezentralen Dateisystems besser schützen? - Welcher Ansatz eignet sich, um erfasste Maschinendaten redundant in verteil-ten Edge Devices zu sichern? - Welche Vor- und Nachteile hat die Inhouse-Verarbeitung gegenüber einer externen IoT-Cloud-Lösung? Wie lassen sich Inhouse-Lösungen in die Angebote von Cloud-Anbietern migrieren? - Welche Möglichkeiten zur Integration und Verarbeitung von IoT-Daten bieten die IoT-Plattformen Amazon Web Services und Microsoft Azure? Wie grenzen sich diese voneinander ab? Die Ergebnisse der Untersuchungen wurden in Form von eigenständigen Beiträgen verfasst und in diesem Abschlussbericht zusammengetragen.
This study investigates the role of individual differences in channel choice and switching behavior in a multichannel environment using latent class analysis on data from 1512 customers. Psychographic variables from five domains (risk attitudes, cognitive ability, motivation, personality, and decision-making style) serve as covariates for multichannel customer behavior. We identify six segments that differ significantly on six psychographic variables (readiness to take risks, need for cognition, autotelic and instrumental need for touch, and rational and intuitive decision-making styles). The results advance the theory-building of multichannel customer behavior and present insights for proactively managing customer journeys of distinct segments.
While the service sector is growing rapidly, the purchasing of services has not yet received significant attention in theory or practice. Service purchasers face serious challenges, and existing purchasing practices for services are often non-strategic. We choose an exploratory–qualitative research approach to investigate the purchasing of IT, logistics and Maintenance, Repair, and Overhaul (MRO) services. In particular, we focus on the role of visibility and analyze how service purchasers can benefit from extensive knowledge about their service networks. We determine that visibility indeed adds significant value to service purchasing and can help service purchasers to decrease costs, mitigate risks and maintain competitiveness.
Background
Artificial intelligence (AI) has the capability to analyze vast amounts of data and has been applied in various healthcare sectors. However, its effectiveness in aiding pharmacotherapy decision-making remains uncertain due to the intricate, patient-specific, and dynamic nature of this field.
Objective
This study sought to investigate the potential of AI in guiding pharmacotherapy decisions using clinical data such as diagnoses, laboratory results, and vital signs obtained from routine patient care.
Methods
Data of a previous study on medication therapy optimization was updated and adapted for the purpose of this study. Analysis was conducted using R software along with the tidymodels extension packages. The dataset was split into 74% for training and 26% for testing. Decision trees were selected as the primary model due to their simplicity, transparency, and interpretability. To prevent overfitting, bootstrapping techniques were employed, and hyperparameters were fine-tuned. Performance metrics such as areas under the curve and accuracies were computed.
Results
The study cohort comprised 101 elderly patients with multiple diagnoses and complex medication regimens. The AI model demonstrated prediction accuracies ranging from 38% to 100% for various cardiovascular drug classes. Laboratory data and vital signs could not be interpreted, as the effect and dependence were unclear for the model. The study revealed that the issue of AI lag time in responding to sudden changes could be addressed by manually adjusting decision trees, a task not feasible with neural networks.
Conclusion
In conclusion, the AI model exhibited promise in recommending appropriate medications for individual patients. While the study identified several obstacles during model development, most were successfully resolved. Future AI studies need to include the drug effect, not only the drug, if laboratory data is part of the decision. This could assist with interpreting their potential relationship. Human oversight and intervention remain essential for an AI-driven pharmacotherapy decision support system to ensure safe and effective patient care.
This report presents the findings related to the barriers and drivers of university-business cooperation (UBC) that have been found to exist in Europe. These results derive from a fifteen and a half month study on the cooperation between higher education institutions1 (HEIs) and public and private organisations in Europe. The study was conducted by the Science-to-Business Marketing Research Centre, Germany (S2BMRC) for the DG Education and Culture at the European Commission (EC) during 2010 and 2011. The main components of the project are in-depth qualitative interviews with 11 recognised UBC experts as well as a major quantitative survey. The survey was translated into 22 languages and sent to all registered European HEIs (numbering over 3,000) in 33 countries during March 2011. Through this, a final sample population of 6,280 academics and HEI representatives was achieved, making the study the largest study into cooperation between HEIs and business yet completed in Europe. Further, 30 good practice UBC case studies have been created to provide positive examples of European UBC.
This report presents the findings related to the supporting mechanisms of university-business cooperation (UBC) that have been found to exist in Europe. These results derive from a fifteen and a half month study on the cooperation between HEIs1 and public and private organisations in Europe. The study was conducted by the Science-to-Business Marketing Research Centre, Germany (S2BMRC) for the DG Education and Culture at the European Commission (EC) during 2010 and 2011. The main components of the project are in-depth qualitative interviews with 11 recognised UBC experts as well as a major quantitative survey. The survey was translated into 22 languages and sent to all registered European HEIs (numbering over 3,000) in 33 countries during March 2011. Through this, a final sample population of 6,280 academics and HEI representatives was achieved making the study the largest study into cooperation between HEIs and business yet completed in Europe. Further, 30 good practice UBC case studies have been created to provide positive examples of European UBC.
This report presents the findings related to the factors affecting the extent of university-business cooperation that have been found to exist in Europe. These results derive from a fifteen and a half month study on the cooperation between higher education institutions1 (HEIs) and public and private organisations in Europe. The study was conducted by the Science-to-Business Marketing Research Centre, Germany (S2BMRC) for the DG Education and Culture at the European Commission (EC) during 2010 and 2011. The main components of the project are in-depth qualitative interviews with 11 recognised UBC experts as well as a major quantitative survey. The survey was translated into 22 languages and sent to all registered European HEIs (numbering over 3,000) in 33 countries during March 2011. Through this, a final sample population of 6,280 academics and HEI representatives was achieved making the study the largest study into cooperation between HEIs and business yet completed in Europe. Further, 30 good practice UBC case studies have been created to provide positive examples of European UBC.
Abschlussbericht FEP 2022
(2022)
Der Abschlussbericht fasst die im Sommersemester 2022 erzielten Ergebnisse des Forschungs- und Entwicklungsprojektes im Studiengang Master of Science Wirtschaftsinformatik an der FH Münster zusammen.
Das Forschungsprojekt gliederte sich in drei thematische Blöcke. Der erste Block betrachtete den aktuell aufkommenden Ansatz, WebAssembly-Anwendungen in serverseitigen Umgebungen auszuführen. Die vielfältigen Leistungsfaktoren, z. B. mögliche Quellsprachen, Werkzeuge und Plattformen, wurde in systematischen Messungen hinsichtlich ihres Einflusses und der Leistungsfähigkeit miteinander verglichen. Im zweiten Themenblock standen jeweils zwei Programmiersprachen im Mittelpunkt. So wurden die Programmiersprachen Rust und Go hinsichtlich der Unterstützung von Nebenläufigkeit anhand des Beispiels eines prototypischen Webservers analysiert und gegenübergestellt. Weitere Leistungsdaten wurden für die Sprachen Rust und Python hinsichtlich der Verarbeitung von Graphalgorithmen erhoben und verglichen. Der dritte Themenblock befasste sich mit Kommunikationsaspekten in Service-Mesh-Architekturen. Hier wurden verschiedene Circuit-Breaker-Implementierungen sowie unterschiedliche Proxy-Ansätze zur Steuerung des Nachrichtenverkehrs gegenübergestellt und bewertet.
The urge for personalisation and the rise of technological advancements
in the 21st century is pushing for more innovative marketing strategies. As such, this dissertation examines the impact of personality-tailored
campaigns (PTC) and how it affects purchasing decisions among
Generation Z, focusing on theoretical and practical implications.
A conceptual framework for the process of personality-tailored marketing has been developed to provide tangible value for businesses of
various industries in particular the fragrance, smartphone, and food
industry.
Die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) im Gesundheitswesen ist zu einem Schwerpunktthema geworden und dominiert aktuell Diskussionen in Kliniken allgemein als auch Pathologien spezifisch. Trotz des Enthusiasmus klafft nach wie vor eine Lücke zwischen den Erwartungen der Anwender und den tatsächlichen Vorteilen nach der Implementierung. Dies spiegelt sich in den Herausforderungen der KI-Integration wider.
In der folgenden wissenschaftlichen Studie widmen wir uns den Erwartungen von Akteuren im Gesundheitswesen – spezifisch in Kliniken und Pathologien – an KI-Lösungen und ihren Einsatz. Dabei wird ein besonderer Fokus auf die dahinterliegenden Faktoren gelegt, die die aktuellen Erwartungen und die daraufhin ergriffenen Maßnahmen beeinflussen. Unsere Ergebnisse stützen sich sowohl auf den wissenschaftlichen Diskurs als auch auf die weite, öffentliche Diskussion zur praktischen Umsetzung – wie in Expertenberichten, Interviews, Konferenzbeiträgen und Artikeln aus Politik, Kliniken und weiteren Institutionen.
Dadurch trägt die Studie zu einem besseren Verständnis der aktuellen KI-Erwartungen und ihrer beeinflussenden Faktoren bei und befähigt Akteure in dem Markt, die Zukunft von KI im Gesundheitswesen mitzugestalten.
Study programme development is one of the most challenging processes
at universities since all faculty is involved. And in our experience, the redesign of already existing programmes seems to be even more difficult: Whereas innovative forces want to pick up new trends (e.g. digitalisation or other new teaching concepts) more conservative forces emphasises on values and refer to existing experience. Both positions are important and contextually right. Thus, the presented format provides a gradual framework to bridge the gap between both sides in an interactive and creative process.
Both sides are invited to negotiate the best possible result by using an unusual approach for university discussions, the benefit analysis method known e.g. from economics. After the negotiating activity, it should be obvious that a change of perspective is also helpful, if not necessary, to create a new or updated study programme. The practiced approach helps as well to recognise which limits for study programme development remain when visionary ideas are measured against reality.