Corporate Social Responsibility (CSR) ist zu einem Schlagwort unserer heutigen Gesellschaft, der Politik, aber auch zunehmend des betriebswirtschaftlichen Denkens geworden. Dabei ist das CSR-Engagement eines Unternehmens nur dann glaubhaft, wenn soziale Maßnahmen nicht auf die externe Dimension beschränkt bleiben, sondern wenn auch intern – gegenüber den Mitarbeitern – sozial verantwortlich gehandelt wird. Insofern wird unmittelbar die Frage nach dem Wesen und der Ausgestaltung der internen CSR evident. An dieser für die Wissenschaft
und die Unternehmenspraxis gleichermaßen relevanten Fragestellung setzt Linda Mory ihre Untersuchung an. Zentrale Zielsetzung dabei ist die grundlegende Konzeptionalisierung und Operationalisierung des Konstrukts der internen CSR und dessen empirischer Überprüfung im Unternehmenskontext mit Hilfe multivariater Datenanalyse.
Aktualisiert: 2023-06-12
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Die Verbreitung digitaler Technologien ist ein Phänomen, das tiefgreifende Veränderungen in Gesellschaft, Wirtschaft und Staat mit sich bringt. Je länger dieser Prozess andauert, desto mehr finden Integrations-, Differenzierungs- und Gewöhnungsprozesse statt, die den Wechsel oder die Ablösung digitaler Systeme erschweren. Insbesondere große und am Markt etablierte Unternehmen befinden sich nach langjähriger Nutzung von Unternehmenssoftware in einer Phase der Post-Adoption. Die Lieferbeziehungen zwischen Softwareanwendern und -anbietern basieren folglich auf einer historisch gewachsenen Softwareausstattung. Insbesondere im Zusammenhang mit der zunehmenden Nutzung von Cloud Computing, Big Data Analytics und Machine Learning ist der Markt für Unternehmenssoftware gleichzeitig von dynamischen Anpassungen geprägt. Vor diesem Hintergrund stellt sich die Frage, ob sich Unternehmen von etablierten Softwaresystemen trennen sollten, um auf eine neuartige Software umzusteigen. Für solche Entscheidungen werden in einer Phase, in der die bestehende Software bereits im Einsatz ist, alternative Softwareoptionen nicht nur hinsichtlich ihrer Vor- und Nachteile verglichen, sondern auch der Aufwand und das Risiko eines Wechsels berücksichtigt. Vor diesem Hintergrund wurde in der vorliegenden Untersuchung der Frage nachgegangen, welche Faktoren und Wirkungszusammenhänge die Weiternutzung in der Post-Adoptionsphase bestimmen. Anhand einer empirischen Untersuchung und der Anwendung des Verfahrens der Strukturgleichungsmodellierung wird gezeigt, dass insbesondere strukturelle Barrieren die Weiternutzung von Unternehmenssoftware determinieren.
Aktualisiert: 2023-06-03
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Die Verbreitung digitaler Technologien ist ein Phänomen, das tiefgreifende Veränderungen in Gesellschaft, Wirtschaft und Staat mit sich bringt. Je länger dieser Prozess andauert, desto mehr finden Integrations-, Differenzierungs- und Gewöhnungsprozesse statt, die den Wechsel oder die Ablösung digitaler Systeme erschweren. Insbesondere große und am Markt etablierte Unternehmen befinden sich nach langjähriger Nutzung von Unternehmenssoftware in einer Phase der Post-Adoption. Die Lieferbeziehungen zwischen Softwareanwendern und -anbietern basieren folglich auf einer historisch gewachsenen Softwareausstattung. Insbesondere im Zusammenhang mit der zunehmenden Nutzung von Cloud Computing, Big Data Analytics und Machine Learning ist der Markt für Unternehmenssoftware gleichzeitig von dynamischen Anpassungen geprägt. Vor diesem Hintergrund stellt sich die Frage, ob sich Unternehmen von etablierten Softwaresystemen trennen sollten, um auf eine neuartige Software umzusteigen. Für solche Entscheidungen werden in einer Phase, in der die bestehende Software bereits im Einsatz ist, alternative Softwareoptionen nicht nur hinsichtlich ihrer Vor- und Nachteile verglichen, sondern auch der Aufwand und das Risiko eines Wechsels berücksichtigt. Vor diesem Hintergrund wurde in der vorliegenden Untersuchung der Frage nachgegangen, welche Faktoren und Wirkungszusammenhänge die Weiternutzung in der Post-Adoptionsphase bestimmen. Anhand einer empirischen Untersuchung und der Anwendung des Verfahrens der Strukturgleichungsmodellierung wird gezeigt, dass insbesondere strukturelle Barrieren die Weiternutzung von Unternehmenssoftware determinieren.
Aktualisiert: 2023-06-03
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Die Verbreitung digitaler Technologien ist ein Phänomen, das tiefgreifende Veränderungen in Gesellschaft, Wirtschaft und Staat mit sich bringt. Je länger dieser Prozess andauert, desto mehr finden Integrations-, Differenzierungs- und Gewöhnungsprozesse statt, die den Wechsel oder die Ablösung digitaler Systeme erschweren. Insbesondere große und am Markt etablierte Unternehmen befinden sich nach langjähriger Nutzung von Unternehmenssoftware in einer Phase der Post-Adoption. Die Lieferbeziehungen zwischen Softwareanwendern und -anbietern basieren folglich auf einer historisch gewachsenen Softwareausstattung. Insbesondere im Zusammenhang mit der zunehmenden Nutzung von Cloud Computing, Big Data Analytics und Machine Learning ist der Markt für Unternehmenssoftware gleichzeitig von dynamischen Anpassungen geprägt. Vor diesem Hintergrund stellt sich die Frage, ob sich Unternehmen von etablierten Softwaresystemen trennen sollten, um auf eine neuartige Software umzusteigen. Für solche Entscheidungen werden in einer Phase, in der die bestehende Software bereits im Einsatz ist, alternative Softwareoptionen nicht nur hinsichtlich ihrer Vor- und Nachteile verglichen, sondern auch der Aufwand und das Risiko eines Wechsels berücksichtigt. Vor diesem Hintergrund wurde in der vorliegenden Untersuchung der Frage nachgegangen, welche Faktoren und Wirkungszusammenhänge die Weiternutzung in der Post-Adoptionsphase bestimmen. Anhand einer empirischen Untersuchung und der Anwendung des Verfahrens der Strukturgleichungsmodellierung wird gezeigt, dass insbesondere strukturelle Barrieren die Weiternutzung von Unternehmenssoftware determinieren.
Aktualisiert: 2023-06-01
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Die Verbreitung digitaler Technologien ist ein Phänomen, das tiefgreifende Veränderungen in Gesellschaft, Wirtschaft und Staat mit sich bringt. Je länger dieser Prozess andauert, desto mehr finden Integrations-, Differenzierungs- und Gewöhnungsprozesse statt, die den Wechsel oder die Ablösung digitaler Systeme erschweren. Insbesondere große und am Markt etablierte Unternehmen befinden sich nach langjähriger Nutzung von Unternehmenssoftware in einer Phase der Post-Adoption. Die Lieferbeziehungen zwischen Softwareanwendern und -anbietern basieren folglich auf einer historisch gewachsenen Softwareausstattung. Insbesondere im Zusammenhang mit der zunehmenden Nutzung von Cloud Computing, Big Data Analytics und Machine Learning ist der Markt für Unternehmenssoftware gleichzeitig von dynamischen Anpassungen geprägt. Vor diesem Hintergrund stellt sich die Frage, ob sich Unternehmen von etablierten Softwaresystemen trennen sollten, um auf eine neuartige Software umzusteigen. Für solche Entscheidungen werden in einer Phase, in der die bestehende Software bereits im Einsatz ist, alternative Softwareoptionen nicht nur hinsichtlich ihrer Vor- und Nachteile verglichen, sondern auch der Aufwand und das Risiko eines Wechsels berücksichtigt. Vor diesem Hintergrund wurde in der vorliegenden Untersuchung der Frage nachgegangen, welche Faktoren und Wirkungszusammenhänge die Weiternutzung in der Post-Adoptionsphase bestimmen. Anhand einer empirischen Untersuchung und der Anwendung des Verfahrens der Strukturgleichungsmodellierung wird gezeigt, dass insbesondere strukturelle Barrieren die Weiternutzung von Unternehmenssoftware determinieren.
Aktualisiert: 2023-05-31
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Strukturgleichungsmodelle bieten eine flexible Modellierungsvariante an, die sich auch in den Sozialwissenschaften immer größerer Beliebtheit erfreut. Um die statistische Güte eines Strukturgleichungsmodells zu überprüfen, steht eine Vielzahl von Fit-Indizes, auch als Gütemaße oder Fit-Maße bezeichnet, zur Verfügung. Im Kontext der linearen Strukturgleichungsmodellierung erweisen sich vier Fit-Indizes als besonders einschlägig: Der „Root Mean Square Error of Approximation" (RMSEA), der „Tucker-Lewis Index" (TLI), der „Comparative Fit Index" (CFI) und der „Standardized Root Mean Square Residual" (SRMR). Es handelt sich dabei um vier häufig verwendete Fit-Indizes, die in gängiger Statistik-Software fest implementiert sind. Zwar sollen die verschiedenen Fit-Indizes in gleichem Maße Auskunft über die Güte des Modells geben, jedoch ergibt sich bei der Analyse eines Strukturgleichungsmodells oft der Umstand, dass die unterschiedlichen Gütemaße verschiedene Schlüsse bezüglich der Güte des Modells nahelegen. Im Rahmen einer umfassenden Simulationsstudie werden bestimmte Sensitivitäten der genannten Fit-Indizes bezüglich verschiedener Modellspezifikationen untersucht. Ziel dieses Buches ist es, anhand konkreter Handlungsempfehlungen interessierten Anwenderinnen und Anwendern den Umgang mit Fit-Indizes zu erleichtern.
Aktualisiert: 2023-05-29
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Strukturgleichungsmodelle bieten eine flexible Modellierungsvariante an, die sich auch in den Sozialwissenschaften immer größerer Beliebtheit erfreut. Um die statistische Güte eines Strukturgleichungsmodells zu überprüfen, steht eine Vielzahl von Fit-Indizes, auch als Gütemaße oder Fit-Maße bezeichnet, zur Verfügung. Im Kontext der linearen Strukturgleichungsmodellierung erweisen sich vier Fit-Indizes als besonders einschlägig: Der „Root Mean Square Error of Approximation" (RMSEA), der „Tucker-Lewis Index" (TLI), der „Comparative Fit Index" (CFI) und der „Standardized Root Mean Square Residual" (SRMR). Es handelt sich dabei um vier häufig verwendete Fit-Indizes, die in gängiger Statistik-Software fest implementiert sind. Zwar sollen die verschiedenen Fit-Indizes in gleichem Maße Auskunft über die Güte des Modells geben, jedoch ergibt sich bei der Analyse eines Strukturgleichungsmodells oft der Umstand, dass die unterschiedlichen Gütemaße verschiedene Schlüsse bezüglich der Güte des Modells nahelegen. Im Rahmen einer umfassenden Simulationsstudie werden bestimmte Sensitivitäten der genannten Fit-Indizes bezüglich verschiedener Modellspezifikationen untersucht. Ziel dieses Buches ist es, anhand konkreter Handlungsempfehlungen interessierten Anwenderinnen und Anwendern den Umgang mit Fit-Indizes zu erleichtern.
Aktualisiert: 2023-05-29
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Strukturgleichungsmodelle bieten eine flexible Modellierungsvariante an, die sich auch in den Sozialwissenschaften immer größerer Beliebtheit erfreut. Um die statistische Güte eines Strukturgleichungsmodells zu überprüfen, steht eine Vielzahl von Fit-Indizes, auch als Gütemaße oder Fit-Maße bezeichnet, zur Verfügung. Im Kontext der linearen Strukturgleichungsmodellierung erweisen sich vier Fit-Indizes als besonders einschlägig: Der „Root Mean Square Error of Approximation" (RMSEA), der „Tucker-Lewis Index" (TLI), der „Comparative Fit Index" (CFI) und der „Standardized Root Mean Square Residual" (SRMR). Es handelt sich dabei um vier häufig verwendete Fit-Indizes, die in gängiger Statistik-Software fest implementiert sind. Zwar sollen die verschiedenen Fit-Indizes in gleichem Maße Auskunft über die Güte des Modells geben, jedoch ergibt sich bei der Analyse eines Strukturgleichungsmodells oft der Umstand, dass die unterschiedlichen Gütemaße verschiedene Schlüsse bezüglich der Güte des Modells nahelegen. Im Rahmen einer umfassenden Simulationsstudie werden bestimmte Sensitivitäten der genannten Fit-Indizes bezüglich verschiedener Modellspezifikationen untersucht. Ziel dieses Buches ist es, anhand konkreter Handlungsempfehlungen interessierten Anwenderinnen und Anwendern den Umgang mit Fit-Indizes zu erleichtern.
Aktualisiert: 2023-05-29
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Aktualisiert: 2023-05-27
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Aktualisiert: 2023-05-27
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Das vorliegende Buch analysiert den öffentlichen Beschaffungsprozess und untersucht, weshalb die öffentlichen Einkäufer auf Nachhaltigkeitskriterien oftmals keine Rücksicht nehmen. Florian Hepperle erforscht, welche Hemmnisse einem Mehr an Nachhaltigkeit in der öffentlichen Beschaffung im Wege stehen. Im Gegensatz zu anderen Arbeiten rückt der Autor mögliche fördernde prozessuale Aspekte, die einen positiven Einfluss auf eine nachhaltigere Beschaffung haben können, in den Fokus seiner Untersuchung. Mit Hilfe der Strukturgleichungsmodellierung werden die aufgeworfenen Hypothesen empirisch getestet.
Aktualisiert: 2023-05-25
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Die Verbreitung digitaler Technologien ist ein Phänomen, das tiefgreifende Veränderungen in Gesellschaft, Wirtschaft und Staat mit sich bringt. Je länger dieser Prozess andauert, desto mehr finden Integrations-, Differenzierungs- und Gewöhnungsprozesse statt, die den Wechsel oder die Ablösung digitaler Systeme erschweren. Insbesondere große und am Markt etablierte Unternehmen befinden sich nach langjähriger Nutzung von Unternehmenssoftware in einer Phase der Post-Adoption. Die Lieferbeziehungen zwischen Softwareanwendern und -anbietern basieren folglich auf einer historisch gewachsenen Softwareausstattung. Insbesondere im Zusammenhang mit der zunehmenden Nutzung von Cloud Computing, Big Data Analytics und Machine Learning ist der Markt für Unternehmenssoftware gleichzeitig von dynamischen Anpassungen geprägt. Vor diesem Hintergrund stellt sich die Frage, ob sich Unternehmen von etablierten Softwaresystemen trennen sollten, um auf eine neuartige Software umzusteigen. Für solche Entscheidungen werden in einer Phase, in der die bestehende Software bereits im Einsatz ist, alternative Softwareoptionen nicht nur hinsichtlich ihrer Vor- und Nachteile verglichen, sondern auch der Aufwand und das Risiko eines Wechsels berücksichtigt. Vor diesem Hintergrund wurde in der vorliegenden Untersuchung der Frage nachgegangen, welche Faktoren und Wirkungszusammenhänge die Weiternutzung in der Post-Adoptionsphase bestimmen. Anhand einer empirischen Untersuchung und der Anwendung des Verfahrens der Strukturgleichungsmodellierung wird gezeigt, dass insbesondere strukturelle Barrieren die Weiternutzung von Unternehmenssoftware determinieren.
Aktualisiert: 2023-05-24
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Die Verbreitung digitaler Technologien ist ein Phänomen, das tiefgreifende Veränderungen in Gesellschaft, Wirtschaft und Staat mit sich bringt. Je länger dieser Prozess andauert, desto mehr finden Integrations-, Differenzierungs- und Gewöhnungsprozesse statt, die den Wechsel oder die Ablösung digitaler Systeme erschweren. Insbesondere große und am Markt etablierte Unternehmen befinden sich nach langjähriger Nutzung von Unternehmenssoftware in einer Phase der Post-Adoption. Die Lieferbeziehungen zwischen Softwareanwendern und -anbietern basieren folglich auf einer historisch gewachsenen Softwareausstattung. Insbesondere im Zusammenhang mit der zunehmenden Nutzung von Cloud Computing, Big Data Analytics und Machine Learning ist der Markt für Unternehmenssoftware gleichzeitig von dynamischen Anpassungen geprägt. Vor diesem Hintergrund stellt sich die Frage, ob sich Unternehmen von etablierten Softwaresystemen trennen sollten, um auf eine neuartige Software umzusteigen. Für solche Entscheidungen werden in einer Phase, in der die bestehende Software bereits im Einsatz ist, alternative Softwareoptionen nicht nur hinsichtlich ihrer Vor- und Nachteile verglichen, sondern auch der Aufwand und das Risiko eines Wechsels berücksichtigt. Vor diesem Hintergrund wurde in der vorliegenden Untersuchung der Frage nachgegangen, welche Faktoren und Wirkungszusammenhänge die Weiternutzung in der Post-Adoptionsphase bestimmen. Anhand einer empirischen Untersuchung und der Anwendung des Verfahrens der Strukturgleichungsmodellierung wird gezeigt, dass insbesondere strukturelle Barrieren die Weiternutzung von Unternehmenssoftware determinieren.
Aktualisiert: 2023-05-24
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Die Verbreitung digitaler Technologien ist ein Phänomen, das tiefgreifende Veränderungen in Gesellschaft, Wirtschaft und Staat mit sich bringt. Je länger dieser Prozess andauert, desto mehr finden Integrations-, Differenzierungs- und Gewöhnungsprozesse statt, die den Wechsel oder die Ablösung digitaler Systeme erschweren. Insbesondere große und am Markt etablierte Unternehmen befinden sich nach langjähriger Nutzung von Unternehmenssoftware in einer Phase der Post-Adoption. Die Lieferbeziehungen zwischen Softwareanwendern und -anbietern basieren folglich auf einer historisch gewachsenen Softwareausstattung. Insbesondere im Zusammenhang mit der zunehmenden Nutzung von Cloud Computing, Big Data Analytics und Machine Learning ist der Markt für Unternehmenssoftware gleichzeitig von dynamischen Anpassungen geprägt. Vor diesem Hintergrund stellt sich die Frage, ob sich Unternehmen von etablierten Softwaresystemen trennen sollten, um auf eine neuartige Software umzusteigen. Für solche Entscheidungen werden in einer Phase, in der die bestehende Software bereits im Einsatz ist, alternative Softwareoptionen nicht nur hinsichtlich ihrer Vor- und Nachteile verglichen, sondern auch der Aufwand und das Risiko eines Wechsels berücksichtigt. Vor diesem Hintergrund wurde in der vorliegenden Untersuchung der Frage nachgegangen, welche Faktoren und Wirkungszusammenhänge die Weiternutzung in der Post-Adoptionsphase bestimmen. Anhand einer empirischen Untersuchung und der Anwendung des Verfahrens der Strukturgleichungsmodellierung wird gezeigt, dass insbesondere strukturelle Barrieren die Weiternutzung von Unternehmenssoftware determinieren.
Aktualisiert: 2023-05-18
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Die Verbreitung digitaler Technologien ist ein Phänomen, das tiefgreifende Veränderungen in Gesellschaft, Wirtschaft und Staat mit sich bringt. Je länger dieser Prozess andauert, desto mehr finden Integrations-, Differenzierungs- und Gewöhnungsprozesse statt, die den Wechsel oder die Ablösung digitaler Systeme erschweren. Insbesondere große und am Markt etablierte Unternehmen befinden sich nach langjähriger Nutzung von Unternehmenssoftware in einer Phase der Post-Adoption. Die Lieferbeziehungen zwischen Softwareanwendern und -anbietern basieren folglich auf einer historisch gewachsenen Softwareausstattung. Insbesondere im Zusammenhang mit der zunehmenden Nutzung von Cloud Computing, Big Data Analytics und Machine Learning ist der Markt für Unternehmenssoftware gleichzeitig von dynamischen Anpassungen geprägt. Vor diesem Hintergrund stellt sich die Frage, ob sich Unternehmen von etablierten Softwaresystemen trennen sollten, um auf eine neuartige Software umzusteigen. Für solche Entscheidungen werden in einer Phase, in der die bestehende Software bereits im Einsatz ist, alternative Softwareoptionen nicht nur hinsichtlich ihrer Vor- und Nachteile verglichen, sondern auch der Aufwand und das Risiko eines Wechsels berücksichtigt. Vor diesem Hintergrund wurde in der vorliegenden Untersuchung der Frage nachgegangen, welche Faktoren und Wirkungszusammenhänge die Weiternutzung in der Post-Adoptionsphase bestimmen. Anhand einer empirischen Untersuchung und der Anwendung des Verfahrens der Strukturgleichungsmodellierung wird gezeigt, dass insbesondere strukturelle Barrieren die Weiternutzung von Unternehmenssoftware determinieren.
Aktualisiert: 2023-05-18
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Lässt sich das Lesen und Interpretieren Technischer Zeichnungen tatsächlich lernen oder ist dies eher als kognitive Fähigkeit der individuellen Begabung zuzuschreiben? Ist der Lernerfolg wesentlich vom bereits erworbenen Vorwissen abhängig oder nicht? Lernen besonders interessierte Zeichnungsleser besser als weniger interessierte? Kann ein geeignetes Feedback während des Lernprozesses wirksam platziert werden? Gibt es Ziele, die sich gegenüber anderen als erfolgsversprechender antizipieren lassen? Es ist vorstellbar, dass diese Fragen von unterschiedlichen, am Lernprozess beteiligten Personen (wie beispielsweise Lehrerinnen und Lehrer) aus verschiedener epistemologischer Überzeugung heraus konträr beantwortet werden würden. Vor diesem Hintergrund werden den Leserinnen und Lesern im Rahmen der vorliegenden empirischen Untersuchung Evidenzen zu einer angemessenen Argumentation in dieser Debatte präsentiert.
Aktualisiert: 2023-05-15
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Die Verbreitung digitaler Technologien ist ein Phänomen, das tiefgreifende Veränderungen in Gesellschaft, Wirtschaft und Staat mit sich bringt. Je länger dieser Prozess andauert, desto mehr finden Integrations-, Differenzierungs- und Gewöhnungsprozesse statt, die den Wechsel oder die Ablösung digitaler Systeme erschweren. Insbesondere große und am Markt etablierte Unternehmen befinden sich nach langjähriger Nutzung von Unternehmenssoftware in einer Phase der Post-Adoption. Die Lieferbeziehungen zwischen Softwareanwendern und -anbietern basieren folglich auf einer historisch gewachsenen Softwareausstattung. Insbesondere im Zusammenhang mit der zunehmenden Nutzung von Cloud Computing, Big Data Analytics und Machine Learning ist der Markt für Unternehmenssoftware gleichzeitig von dynamischen Anpassungen geprägt. Vor diesem Hintergrund stellt sich die Frage, ob sich Unternehmen von etablierten Softwaresystemen trennen sollten, um auf eine neuartige Software umzusteigen. Für solche Entscheidungen werden in einer Phase, in der die bestehende Software bereits im Einsatz ist, alternative Softwareoptionen nicht nur hinsichtlich ihrer Vor- und Nachteile verglichen, sondern auch der Aufwand und das Risiko eines Wechsels berücksichtigt. Vor diesem Hintergrund wurde in der vorliegenden Untersuchung der Frage nachgegangen, welche Faktoren und Wirkungszusammenhänge die Weiternutzung in der Post-Adoptionsphase bestimmen. Anhand einer empirischen Untersuchung und der Anwendung des Verfahrens der Strukturgleichungsmodellierung wird gezeigt, dass insbesondere strukturelle Barrieren die Weiternutzung von Unternehmenssoftware determinieren.
Aktualisiert: 2023-05-10
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Die Verbreitung digitaler Technologien ist ein Phänomen, das tiefgreifende Veränderungen in Gesellschaft, Wirtschaft und Staat mit sich bringt. Je länger dieser Prozess andauert, desto mehr finden Integrations-, Differenzierungs- und Gewöhnungsprozesse statt, die den Wechsel oder die Ablösung digitaler Systeme erschweren. Insbesondere große und am Markt etablierte Unternehmen befinden sich nach langjähriger Nutzung von Unternehmenssoftware in einer Phase der Post-Adoption. Die Lieferbeziehungen zwischen Softwareanwendern und -anbietern basieren folglich auf einer historisch gewachsenen Softwareausstattung. Insbesondere im Zusammenhang mit der zunehmenden Nutzung von Cloud Computing, Big Data Analytics und Machine Learning ist der Markt für Unternehmenssoftware gleichzeitig von dynamischen Anpassungen geprägt. Vor diesem Hintergrund stellt sich die Frage, ob sich Unternehmen von etablierten Softwaresystemen trennen sollten, um auf eine neuartige Software umzusteigen. Für solche Entscheidungen werden in einer Phase, in der die bestehende Software bereits im Einsatz ist, alternative Softwareoptionen nicht nur hinsichtlich ihrer Vor- und Nachteile verglichen, sondern auch der Aufwand und das Risiko eines Wechsels berücksichtigt. Vor diesem Hintergrund wurde in der vorliegenden Untersuchung der Frage nachgegangen, welche Faktoren und Wirkungszusammenhänge die Weiternutzung in der Post-Adoptionsphase bestimmen. Anhand einer empirischen Untersuchung und der Anwendung des Verfahrens der Strukturgleichungsmodellierung wird gezeigt, dass insbesondere strukturelle Barrieren die Weiternutzung von Unternehmenssoftware determinieren.
Aktualisiert: 2023-05-10
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Die Verbreitung digitaler Technologien ist ein Phänomen, das tiefgreifende Veränderungen in Gesellschaft, Wirtschaft und Staat mit sich bringt. Je länger dieser Prozess andauert, desto mehr finden Integrations-, Differenzierungs- und Gewöhnungsprozesse statt, die den Wechsel oder die Ablösung digitaler Systeme erschweren. Insbesondere große und am Markt etablierte Unternehmen befinden sich nach langjähriger Nutzung von Unternehmenssoftware in einer Phase der Post-Adoption. Die Lieferbeziehungen zwischen Softwareanwendern und -anbietern basieren folglich auf einer historisch gewachsenen Softwareausstattung. Insbesondere im Zusammenhang mit der zunehmenden Nutzung von Cloud Computing, Big Data Analytics und Machine Learning ist der Markt für Unternehmenssoftware gleichzeitig von dynamischen Anpassungen geprägt. Vor diesem Hintergrund stellt sich die Frage, ob sich Unternehmen von etablierten Softwaresystemen trennen sollten, um auf eine neuartige Software umzusteigen. Für solche Entscheidungen werden in einer Phase, in der die bestehende Software bereits im Einsatz ist, alternative Softwareoptionen nicht nur hinsichtlich ihrer Vor- und Nachteile verglichen, sondern auch der Aufwand und das Risiko eines Wechsels berücksichtigt. Vor diesem Hintergrund wurde in der vorliegenden Untersuchung der Frage nachgegangen, welche Faktoren und Wirkungszusammenhänge die Weiternutzung in der Post-Adoptionsphase bestimmen. Anhand einer empirischen Untersuchung und der Anwendung des Verfahrens der Strukturgleichungsmodellierung wird gezeigt, dass insbesondere strukturelle Barrieren die Weiternutzung von Unternehmenssoftware determinieren.
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Die Verbreitung digitaler Technologien ist ein Phänomen, das tiefgreifende Veränderungen in Gesellschaft, Wirtschaft und Staat mit sich bringt. Je länger dieser Prozess andauert, desto mehr finden Integrations-, Differenzierungs- und Gewöhnungsprozesse statt, die den Wechsel oder die Ablösung digitaler Systeme erschweren. Insbesondere große und am Markt etablierte Unternehmen befinden sich nach langjähriger Nutzung von Unternehmenssoftware in einer Phase der Post-Adoption. Die Lieferbeziehungen zwischen Softwareanwendern und -anbietern basieren folglich auf einer historisch gewachsenen Softwareausstattung. Insbesondere im Zusammenhang mit der zunehmenden Nutzung von Cloud Computing, Big Data Analytics und Machine Learning ist der Markt für Unternehmenssoftware gleichzeitig von dynamischen Anpassungen geprägt. Vor diesem Hintergrund stellt sich die Frage, ob sich Unternehmen von etablierten Softwaresystemen trennen sollten, um auf eine neuartige Software umzusteigen. Für solche Entscheidungen werden in einer Phase, in der die bestehende Software bereits im Einsatz ist, alternative Softwareoptionen nicht nur hinsichtlich ihrer Vor- und Nachteile verglichen, sondern auch der Aufwand und das Risiko eines Wechsels berücksichtigt. Vor diesem Hintergrund wurde in der vorliegenden Untersuchung der Frage nachgegangen, welche Faktoren und Wirkungszusammenhänge die Weiternutzung in der Post-Adoptionsphase bestimmen. Anhand einer empirischen Untersuchung und der Anwendung des Verfahrens der Strukturgleichungsmodellierung wird gezeigt, dass insbesondere strukturelle Barrieren die Weiternutzung von Unternehmenssoftware determinieren.
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