Konzeption eines Datenmodells zur semantikorientierten Abbildung und periodischen Auswertung von verteilten Organigrammdaten

Hintergrund der Arbeit
Viele Unternehmen verwalten ihre Mitarbeiterdaten in Organigrammen. Diese dienen als Grundlage für die vergütungsrelevanten Leistungsbewertungen von Vorgesetzten aber auch für uni- und bidirektionale Mitarbeiterbefragungen. Letztere erbringen bei der Verbesserung des Führungsverhaltens Vorgesetzter, des Unternehmensimages, der Beziehungen zu Kunden und Mitarbeitern sowie bei zahlreichen weiteren Szenarien ihren Nutzen.
Wenn es aber darum geht, die dafür erforderlichen Analysen nicht nur für ein Unternehmensorganigramm, sondern auch für mehrere verschiedenartige und teils parallel existierende Organigrammformen unterschiedlicher Unternehmenszweige, Kostenstellen, Abteilungen, Teams, Projekte oder auch für einzelne Mitarbeiter durchzuführen und dabei zudem noch die Auflösung alter bzw. die Gründung neuer Gruppierungen zeitlich über eine Analyseperiode hinweg zu berücksichtigen, gestalten sich die dazu notwendigen Auswertungsverfahren aufgrund der hohen Abhängigkeiten zu den im jeweiligen Unternehmen individuell vorliegenden und oft über mehrere Standorte verteilten Organigrammdaten als sehr mühsam und aufwendig.

Ebenso ziehen permanente Veränderungen an einem im Unternehmen vorliegenden Organigramm einen fortwährenden manuellen Anpassungsaufwand nach sich, da basierend auf dem vorliegenden Organigramm und dem Wissen der Mitarbeiter ein Organigramm für Fachverantwortungen (bestehend aus Organisationseinheiten und Mitarbeitern mit Verantwortung für die fachliche Erfüllung der Aufgaben)~erzeugt werden muss, um die Mitarbeiterbefragung durchführen zu können. Dieser Vorgang wird durch die Diversität der Systeme, in denen die Unternehmen ihre Organigramme meist nur zu einem ganz bestimmten Zweck (wie z.B. Kostenstellenorganigramme zur Unterstützung des Controlling-Prozesses) abbilden noch zusätzlich erschwert. Dabei handelt es sich oft um HR-Systeme unterschiedlicher Hersteller, die sich hinsichtlich Standort, Qualität, Entwicklungsstand und Eigenschaften stark voneinander unterscheiden und aufgrund ihrer autonomen und sehr zweckorientierten Implementierung den semantischen Bezug der Daten untereinander verlieren. Dieser Bezug kann zur Erstellung des Fachverantwortungsorganigramms nur noch manuell durch das Wissen der Mitarbeiter wiederhergestellt werden, da Meta-Informationen zur einheitlichen und systemübergreifenden Beschreibung der Bedeutung und Relation der Organigrammdaten in der Regel nicht persistiert werden und deshalb nur noch in den Köpfen der Mitarbeiter basierend auf Unternehmensweisungen existieren.
Daher muss die Qualität eines manuell erzeugten Fachverantwortungsorganigramms ebenso manuell geprüft werden. Da sich während der Durchführung der Befragung das Unternehmen und damit auch das Fachverantwortungsorganigramm verändern kann, ist anschließend erneut eine manuelle Qualitätskontrolle und Korrektur erforderlich.
Als Folge dieser manuellen Tätigkeiten verzögert sich stets die Bereitstellung von Analyseergebnissen, wodurch zeitnahe Korrekturmaßnahmen, wie z.B. die Sensibilisierung der Führungskräfte unzufriedener Mitarbeiter, in den Unternehmen verhindert werden.

Ziele der Arbeit:

Aufgabensteller:
Prof. Dr. D. Kranzlmüller

Anforderungen:
Gute Kenntnisse in den Bereichen Algorithmen und Datenstrukturen, Graphentheorie, Datenschutz, Unternehmensstrukturen, Semantische Technologien

Dauer der Diplomarbeit bzw. der Masterarbeit: gemäß Studienordnung

Anzahl Bearbeiter: 1

Betreuer:
Bastian Kemmler (LRZ), Tel. 089 35831-8725
Michael Grabatin (LRZ)
Dr.-Ing. Georg Geyer (Information Factory GmbH)
Jens Klöcker (Information Factory GmbH)






Last Change: Mon, 11 Dec 2023 07:33:30 +0100 - Viewed on: Fri, 17 May 2024 16:51:14 +0200
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