Titelaufnahme

Titel
An integration framework for knowledge-supported project management in IT consortia / von Andreas Grünwald
VerfasserGrünwald, Andreas
Begutachter / BegutachterinBiffl, Stefan ; Winkler, Dietmar
Erschienen2014
UmfangX, 193 S. : Ill., graph. Darst.
HochschulschriftWien, Techn. Univ., Dipl.-Arb., 2014
Anmerkung
Zsfassung in dt. Sprache. - Literaturverz. S. 143 - 151
SpracheEnglisch
DokumenttypDiplomarbeit
Schlagwörter (DE)Projekt Management / Datenintegration / Wissensbasiert / modellgetrieben / Software Engineering / Semantic Web / Konsortium
Schlagwörter (EN)Project Management / Data Integration / Knowledge-Supported / Model-Driven / Software Engineering /Semantic Web / Consortium
URNurn:nbn:at:at-ubtuw:1-68511 Persistent Identifier (URN)
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An integration framework for knowledge-supported project management in IT consortia [4.76 mb]
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Zusammenfassung (Deutsch)

Die Anwendung einer allumfassenden, organizationsu-bergreifenden Projektmanagement Softwarelösung (PMS) stellt sich als schwierig und herausfordernd heraus: -All-in-One Lösungen- (z.B. von Marktfu-hrern) sind schwierig zu evaluieren, meist kospielig und daher fu-r temporäre Projekte unpassend. Zusätzlich verwenden die Projektpartner unterschiedliche lokale PMSs und Expertentools, und verfolgen ambivalente Ziele mit diesen. Diesen Partnern eine Lösung vorzuschreiben, kann auf starke Ablehnung und Widerstand stoßen. Schließlich befindet sich PM Daten und Wissen innerhalb von Organizationsgrenzen, und es ist nicht gewiss, ob, und wie der Projektmanager dieses Wissen erkennt, und darauf zugreifen kann (Zeit- und Vertrauensfrage). Existierende Frameworks, welche sowohl die Datensynchronisation zwischen lokalen Tools, als auch die Darstellung von PM-Daten in einer zentralen Benutzeroberfläche unterstu-tzen, fokussieren sich auf die großflächige Integration von unternehmensweiten Daten, und sind daher unpassend fu-r temporäre Projektorganisationen. Ebenso wenig eignen sich Ad-Hoc Lösungen (z.B., Web-Dashboards), welchen es an an einer systematischen Integrationslösung, fu-r nachvollziehbaren Datenaustausch, mangelt. Diese Arbeit stellt ein systematisches Integrationsframework fu-r wissensgestu-tztes Projekt Management in IT Konsorten vor. Die Lösung adressiert Datenintegration auf verschiedenen Organizationsebenen, basiert auf Design-Science, und setzt auf modelgetriebenene Softwareentwicklung (MDSE), Semantic Web Technologien, und das OpenEngSb Integrationsframework. Die wichtigsten Forschungsergebnisse sind: (a) der Verhandlungs- und Integrationsprozess fu-r Konsortium (CNP), welcher den Projektmanager bei der effizienten Erreichung seiner Integrationsanforderungen unterstu-tzt. (b) das ITPM Dashboard, welches dem Projekt Manager die effektive Konfiguration, Visualisierung, und Überwachung von aggregierten Projektdaten ermöglicht. Schließlich stellt (c), der Semantic Model Editor das Bindeglied zwischen der Verhandlung von gemeinsamen Datenkonzepten auf der Managementebene, und der Integration ebendieser auf technischer Ebene dar. Das systematische Integrationsframework wird anhand eines industrieorientierten ITPM Konsortium - Anwendungsfalls (UC) durchgespielt und evaluiert. Der UC umfasst die Entwicklung eines gemeinsamen Softwareprodukts mit vier unterschiedlichen Firmenpartnern. Die Konfiguration resultiert in UML-basierten Datemodellen, Work-Flows, und SPARQL Abfragen, welche die semantische Datenintegration anhand des ITPM Dashboards verdeutlichen. Die Evaluierung des UC zeigt, dass sich der manuelle Konfigurationsaufwand fu-r den Projektmanager zwischen 25 und 80% reduziert (in Abhängigkeit der Projektgröße und der verfu-gbaren Konnektoren). Der Entwicklungsaufwand fu-r die Neuimplementierung von OpenEngSb Konnektoren reduziert sich um 65%. Die Forschungsergebnisse dieser Arbeit sind sowohl fu-r IT Projekt Konsortien, als auch fu-r Forscher / Wissensingeneure, die mit semantischen Technologien experimentieren, relevant. Fu-r die Letzeren zeigt zeigte die Literaturrecherche, dass ein starker Bedarf in Datenintegrations und Visualisierungslösungen besteht.

Zusammenfassung (Englisch)

The application of an all-embracing project management software system (PMS) within a multiorganizational context is challenging: First, superior -all-in-one solutions- (PM suites) are difficult to assess, costly, and often infeasible for temporary project organizations. Second, the project partners have different local PMSs and expert tools in place, pursuing ambivalent objectives. Forcing them to switch to another system is likely to cause resistance, and disagreement. Third, some PM data, respectively knowledge, are residing at the local organizations and hence are difficult to identify / access by the project manager (a time and trust issue). Available data integration solutions that (a) address the synchronization of data between local tools, and (b) into a centralized PM view, focus on data integration for large-scale enterprises, and are not appropriate for temporary project organizations. Ad-hoc solutions (e.g, Web- Dashboards) do not provide means to integrate data in a systematic, and traceable way. This work proposes a systematic integration framework for knowledge-supported project management in IT consortia. The solution addresses integration issues at different organizational levels, is based on design-science, and leverages Model-Driven Software Engineering (MDSE), Semantic Web Technologies, and the OpenEngSb integration framework. The main research outcomes are (a) a Consortium Negotiation and Integration Process (CNP) to efficiently enforce the project manager-s integration requirements, (b) the ITPM Dashboard that leverages the project manager to efficiently configure, visualize and monitor aggregated PM data in a centralized view, and (c) the Semantic Model Editor as the missing link between the negotiation of common data models at the management level, and the technical integration. The systematic integration framework is applied to an industrial-oriented ITPM consortium usecase (UC), in which four companies develop a joint software product. The configuration results in a set of UML-based data models, work-flows, and SPARQL queries that illustrate the semantic dashboard integration. The evaluation results indicate a reduction between 25% and 80% of the project manager-s manual integration efforts (depending on the project size and the number of available connectors), and a reduction of 65% for the development of new OpenEngSb connectors. The research outcome is useful for IT project consortia, but also for researchers / knowledge engineers, who experiment with semantic technologies. For the later, the literature review revealed a strong need for efficient data integration and visualization tools.