TY - JOUR A1 - Eggert, Mathias A1 - Moulen, Tobias T1 - Selektion von Geschäftsprozessen zur Anwendung von Robotic Process Automation am Beispiel einer Versicherung JF - HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik N2 - Häufig bremsen geringe IT-Ressourcen, fehlende Softwareschnittstellen oder eine veraltete und komplex gewachsene Systemlandschaft die Automatisierung von Geschäftsprozessen. Robotic Process Automation (RPA) ist eine vielversprechende Methode, um Geschäftsprozesse oberflächenbasiert und ohne größere Systemeingriffe zu automatisieren und Medienbrüche abzubauen. Die Auswahl der passenden Prozesse ist dabei für den Erfolg von RPA-Projekten entscheidend. Der vorliegende Beitrag liefert dafür Selektionskriterien, die aus einer qualitativen Inhaltanalyse von elf Interviews mit RPA-Experten aus dem Versicherungsumfeld resultieren. Das Ergebnis umfasst eine gewichtetet Liste von sieben Dimensionen und 51 Prozesskriterien, welche die Automatisierung mit Softwarerobotern begünstigen bzw. deren Nichterfüllung eine Umsetzung erschweren oder sogar verhindern. Die drei wichtigsten Kriterien zur Auswahl von Geschäftsprozessen für die Automatisierung mittels RPA umfassen die Entlastung der an dem Prozess mitwirkenden Mitarbeiter (Arbeitnehmerüberlastung), die Ausführbarkeit des Prozesses mittels Regeln (Regelbasierte Prozessteuerung) sowie ein positiver Kosten-Nutzen-Vergleich. Praktiker können diese Kriterien verwenden, um eine systematische Auswahl von RPA-relevanten Prozessen vorzunehmen. Aus wissenschaftlicher Perspektive stellen die Ergebnisse eine Grundlage zur Erklärung des Erfolgs und Misserfolgs von RPA-Projekten dar. KW - Robotic Process Automation KW - RPA KW - Prozessautomatisierung KW - Prozessverbesserung KW - Selektionskriterien Y1 - 2020 U6 - http://dx.doi.org/10.1365/s40702-020-00665-0 SN - 1436-3011 N1 - Corresponding author: Mathias Eggert VL - 57 IS - 6 SP - 1150 EP - 1162 PB - Springer CY - Weinheim ER - TY - CHAP A1 - Schulte, Maximilian A1 - Eggert, Mathias T1 - Predicting hourly bitcoin prices based on long short-term memory neural networks T2 - Proceedings of the International Conference on Wirtschaftsinformatik (WI) 2021 N2 - Bitcoin is a cryptocurrency and is considered a high-risk asset class whose price changes are difficult to predict. Current research focusses on daily price movements with a limited number of predictors. The paper at hand aims at identifying measurable indicators for Bitcoin price movement s and the development of a suitable forecasting model for hourly changes. The paper provides three research contributions. First, a set of significant indicators for predicting the Bitcoin price is identified. Second, the results of a trained Long Short-term Memory (LSTM) neural network that predicts price changes on an hourly basis is presented and compared with other algorithms. Third, the results foster discussions of the applicability of neural nets for stock price predictions. In total, 47 input features for a period of over 10 months could be retrieved to train a neural net that predicts the Bitcoin price movements with an error rate of 3.52 %. Y1 - 2021 N1 - 16th International Conference on Wirtschaftsinformatik, March 2021, Essen, Germany ER - TY - CHAP A1 - Eggert, Mathias A1 - Edelbauer, Thomas Rudolf T1 - Gamified Information Systems for Assisted Living Facilities - Relevant Design Guidelines, Affordances and Adoption Barriers T2 - 15th International Conference on Wirtschaftsinformatik, March 08-11, 2020 Potsdam, Germany Y1 - 2020 U6 - http://dx.doi.org/10.30844/wi_2020_f3-eggert SP - 1 EP - 16 ER - TY - CHAP A1 - Eggert, Mathias A1 - Stanke, Max-Alexander T1 - Adoption of Integrated Voice Assistants in Health Care– Requirements and Design Guidelines T2 - 15th International Conference on Wirtschaftsinformatik, March 08-11, 2020 Potsdam, Germany Y1 - 2020 U6 - http://dx.doi.org/10.30844/wi_2020_k2-eggert SP - 1 EP - 16 ER - TY - JOUR A1 - Eggert, Mathias A1 - Alberts, Jens T1 - Frontiers of business intelligence and analytics 3.0: a taxonomy-based literature review and research agenda JF - Business Research N2 - Researching the field of business intelligence and analytics (BI & A) has a long tradition within information systems research. Thereby, in each decade the rapid development of technologies opened new room for investigation. Since the early 1950s, the collection and analysis of structured data were the focus of interest, followed by unstructured data since the early 1990s. The third wave of BI & A comprises unstructured and sensor data of mobile devices. The article at hand aims at drawing a comprehensive overview of the status quo in relevant BI & A research of the current decade, focusing on the third wave of BI & A. By this means, the paper’s contribution is fourfold. First, a systematically developed taxonomy for BI & A 3.0 research, containing seven dimensions and 40 characteristics, is presented. Second, the results of a structured literature review containing 75 full research papers are analyzed by applying the developed taxonomy. The analysis provides an overview on the status quo of BI & A 3.0. Third, the results foster discussions on the predicted and observed developments in BI & A research of the past decade. Fourth, research gaps of the third wave of BI & A research are disclosed and concluded in a research agenda. Y1 - 2020 U6 - http://dx.doi.org/10.1007/s40685-020-00108-y SN - 2198-2627 VL - 2020 IS - 13 SP - 685 EP - 739 PB - Springer CY - Heidelberg ER - TY - CHAP A1 - Eggert, Mathias T1 - Understanding the acceptance of smart home-based insurances T2 - Proceedings of the 27th European Conference on Information Systems (ECIS), Stockholm & Uppsala, Sweden, June 8-14, 2019 Y1 - 2019 SN - 978-1-7336325-0-8 SP - 1 EP - 15 ER - TY - CHAP A1 - Eggert, Mathias T1 - Big Data Research - How to Structure the Changes of the Past Decade? T2 - The Art of Structuring N2 - In the past decade, many IS researchers focused on researching the phenomenon of Big Data. At the same time, the relevance of data protection gets more attention than ever before. In particular, since the enactment of the European General Data Protection Regulation in May 2018 Information Systems research should provide answers for protecting personal data. The article at hand presents a structuring framework for Big Data research outcome and the consideration of data protection. IS Researchers might use the framework in order to structure Big Data literature and to identify research gaps that should be addressed in the future. Y1 - 2019 SN - 978-3-030-06234-7 U6 - http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-06234-7_26 SP - 271 EP - 281 PB - Springer CY - Cham ER - TY - CHAP A1 - Becker, Jörg A1 - Eggert, Mathias A1 - Knackstedt, Ralf T1 - Forschungslandkarte Rechtsinformatik und Informationsrecht T2 - Proceedings of the Internationales Rechtsinformatik Sysmposium (IRIS), Salzburg, Österreich, 2010 Y1 - 2010 ER - TY - CHAP A1 - Bergener, Philipp A1 - Delfmann, Patrick A1 - Eggert, Mathias A1 - Fritz, Fleur A1 - Heddier, Marcel A1 - Herring, Eva-Maria A1 - Hofmann, Sara A1 - Knackstedt, Ralf A1 - Meiländer, Dominique A1 - Meyer, Eric A1 - Räckers, Michael A1 - Seiler, Julia ED - Becker, Jörg ED - Bergener, Philipp ED - Eggert, Mathias ED - Heddier, Marcel ED - Hofmann, Sara ED - Knackstedt, Ralf ED - Räckers, Michael T1 - Forschungsperspektiven im Kontext Informationstechnik und Recht T2 - IT-Risiken: Ursachen, Methoden, Forschungsperspektiven, Arbeitsberichte des Instituts für Wirtschaftsinformatik Y1 - 2010 SN - 1438-3985 IS - 128 SP - 115 EP - 147 PB - Institut für Wirtschaftsinformatik CY - Münster ER - TY - CHAP A1 - Becker, Jörg A1 - Eggert, Mathias A1 - Knackstedt, Ralf T1 - Der Beitrag der Referenzmodellierung zur Compliance im Reporting des Finanzsektors T2 - Business Intelligence Operational Structures: Towards the Design of a Reference Process Map Y1 - 2010 N1 - Zweites Forschungskolloquium Business Intelligence (FKBI 10) der GI-Fachgruppe Management Support Systems in Zusammenarbeit mit dem Competence Center for Business Intelligence an der Technischen Universität Dresden am 17. und 18. September 2010 in Dresden SP - 11 EP - 18 ER -