Die Professur für Anwendungssysteme und E-Business beschäftigt sich mit der Gestaltung moderner betrieblicher Anwendungssysteme, dem Einführen dieser Systeme sowie dem Betrieb. Dabei interessieren insbesondere auch die Nutzeffekte, die mit den IT-basierten Lösungen verbunden sind. Zögern Sie nicht, uns zu kontaktieren! Professur für Anwendungssysteme und E-Business
PROFESSUR FÜR ANWENDUNGSSYSTEME UND E-BUSINESS
Bei der Gestaltung von betrieblichen oder zwischenbetrieblichen Anwendungssystemen geht es um die Frage, wie mit neuen Algorithmen, neuen technischen Möglichkeiten, veränderten Prozessen, veränderter Integration oder einem neuen organisatorischen Verbund Lösungen verbessert oder gegenüber der vorhandenen Situation sinnvoll weiter automatisiert oder ganz neue Lösungen oder Geschäftsmodelle angeboten werden können. Wichtig ist uns dabei nicht nur die Konzeption, es geht auch darum, die damit einhergehenden Veränderungen zu bewerten.
Bei der Einführung von Anwendungssystemen steht im Mittelpunkt, wie der Einführungs- und/oder Migrationsprozess möglichst effizient und erfolgreich gestaltet werden kann. Daraus lassen sich auch Rückschlüsse auf vorteilhafte Softwarearchitekturen (Service Oriented Architecture, Software as a Service usw.) und Betriebsformen für Anwendungssysteme (z.B. Application Service Providing, Cloud Computing) ableiten.
Beim Betrieb der Anwendungssysteme stehen zumeist Analysen zum Einsatz, zur Akzeptanz und zu den Wirkungen der IT-Lösungen im Vordergrund. Dabei sind die Untersuchungen methodisch stark empirisch ausgerichtet.
Prof. Dr. Matthias Schumann
Kontakt
Professur für Anwendungssysteme und E-Business
Platz der Göttinger Sieben 5
37073 Göttingen
Tel. 0551 39-24442
mschuma1@uni-goettingen.de
AKTUELLES AUS DER PROFESSUR
Outstanding Reviewer Award
Beitrag auf der AMCIS 2024
Zwei Beiträge im Journal Machine Learning and Knowledge Extraction
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19.09.2024
Im Rahmen der Konferenz WI2024 wurde Frau Christine Jokisch mit dem Outstanding Reviewer Award ausgezeichnet.
20.08.2024
2024
Mustafa Pamuk veröffentlichte zwei Beiträge im Journal Machine Learning and Knowledge Extraction.