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    <id>6284</id>
    <completedYear>2023</completedYear>
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    <completedDate>2023-03-16</completedDate>
    <publishedDate>--</publishedDate>
    <thesisDateAccepted>2023-03-09</thesisDateAccepted>
    <title language="deu">Cloud Computing : Entwicklung eines Kostenschätzungsmodells für Kunden</title>
    <title language="eng">Cloud computing : developing a cost estimation model for customers</title>
    <abstract language="eng">Cloud computing is an essential part of the digital transformation journey. It offers many benefits to organisations, including the advantages of scalability and agility. Cloud customers see cloud computing as a moving train that every organisation needs to catch. This means that adoption decisions are made quickly in order to keep up with the new trend. Such quick decisions have led to many disappointments for cloud customers and have questioned the cost of the cloud. This is also because there is a lack of criteria or guidelines to help cloud customers get a complete picture of what is required of them before they go to the cloud. From another perspective, as new technologies force changes to the organizational structure and business processes, it is important to understand how cloud computing changes the IT and non-IT departments and how can this be translated into costs. &#13;
Accordingly, this research uses the total cost of ownership approach and transaction cost theory to develop a customer-centric model to estimate the cost of cloud computing. The Research methodology used the Design Science Research approach. Expert interviews were used to develop the model. The model was then validated using four case studies. The model, named Sunny, identifies many costs that need to be estimated, which will help to make the cloud-based digital transformation journey less cloudy.  The costs include Meta Services, Continuous Contract management, Monitoring and ITSM Adjustment. From an academic perspective, this research highlights the management efforts required for cloud computing and how misleading the rapid provision potential of the cloud resources can be. From a business perspective, proper estimation of these costs would help customers make informed decisions and vendors make realistic promises.</abstract>
    <abstract language="deu">Cloud Computing ist ein wesentlicher Bestandteil der Digitalisierung. Es bietet Unternehmen viele Vorteile, wie Skalierbarkeit und Agilität. Cloud-Kunden sehen Cloud Computing als einen Zug, auf den jedes Unternehmen aufspringen muss. Das bedeutet, dass Einführungsentscheidungen schnell getroffen werden, um mit dem neuen Trend Schritt zu halten. Solche Schnellschüsse haben zu vielen Enttäuschungen bei Cloud-Kunden geführt und die Kosten der Cloud in Frage gestellt. Dies ist auch darauf zurückzuführen, dass es keine Kriterien oder Leitlinien gibt, die den Cloud-Kunden helfen, sich ein vollständiges Bild davon zu machen, was von ihnen erwartet wird, bevor sie in die Cloud gehen. Aus einem anderen Blickwinkel ist es wichtig zu verstehen, wie Cloud Computing IT- und Nicht-IT-Abteilungen verändert und wie sich dies auf die Kosten auswirkt, da neue Technologien Veränderungen in der Organisationsstruktur und den Geschäftsprozessen erzwingen. &#13;
Dementsprechend werden in dieser Forschungsarbeit der Total Cost of Ownership-Ansatz und die Transaktionskostentheorie verwendet, um ein kundenorientiertes Modell zur Schätzung der Kosten von Cloud Computing zu entwickeln. Die Forschungsmethodik basiert auf dem Design Science Research Ansatz. Zur Entwicklung des Modells wurden Experteninterviews durchgeführt. Anschließend wurde das Modell anhand von vier Fallstudien validiert. Das Modell mit dem Namen Sunny identifiziert viele Kosten, die geschätzt werden müssen, um die Reise zur digitalen Transformation in der Cloud weniger wolkig zu gestalten.  Zu diesen Kosten gehören Meta-Services, kontinuierliches Vertragsmanagement, Überwachung und ITSM-Anpassung. Aus akademischer Sicht verdeutlicht diese Forschung, welcher Verwaltungsaufwand für Cloud Computing erforderlich ist und wie irreführend das schnelle Bereitstellungspotenzial von Cloud-Ressourcen sein kann. Aus Unternehmenssicht würde eine korrekte Einschätzung dieser Kosten den Kunden helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen, und den Anbietern, realistische Versprechungen zu machen.</abstract>
    <identifier type="doi">10.26127/BTUOpen-6284</identifier>
    <identifier type="urn">urn:nbn:de:kobv:co1-opus4-62846</identifier>
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    <licence>Creative Commons - CC BY - Namensnennung 4.0 International</licence>
    <author>Rasha Rushdy Mohamed Makhlouf</author>
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      <language>eng</language>
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      <value>Cloud computing</value>
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      <value>Total cost of ownership</value>
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      <value>Transaction costs</value>
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      <value>Digital transformation</value>
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      <value>Cloud Computing</value>
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      <value>Gesamtbetriebskosten</value>
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      <value>Cloud Computing</value>
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      <value>Kostenschätzung</value>
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    <collection role="ddc" number="005">Computerprogrammierung, Programme, Daten</collection>
    <collection role="collections" number="">Wiss. Publikationen</collection>
    <collection role="institutes" number="3404">FG Industrielle Informationstechnik</collection>
    <thesisPublisher>BTU  Cottbus - Senftenberg</thesisPublisher>
    <thesisGrantor>BTU Cottbus - Senftenberg</thesisGrantor>
    <file>https://opus4.kobv.de/opus4-btu/files/6284/Makhlouf Dissertation.pdf</file>
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    <id>5601</id>
    <completedYear>2021</completedYear>
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    <completedDate>2021-09-03</completedDate>
    <publishedDate>--</publishedDate>
    <thesisDateAccepted>2021-07-16</thesisDateAccepted>
    <title language="deu">Konzeption einer Big-Data-Architektur zur Optimierung und Flexibilisierung der Automobilproduktion</title>
    <title language="eng">Conception of a Big Data architecture for the optimization and flexibilization of automotive production</title>
    <abstract language="deu">Im Zeitalter der Digitalisierung steht die Automobilindustrie vor innerbetrieblichen Herausforderungen, welche sowohl die angewandten Technologien, als auch den Menschen gleichermaßen betreffen. Dabei gilt es die Effizienz im Produktionsprozess anhand vorhandener Daten zu maximieren, indem bestehende Ressourcen optimal eingesetzt werden. Die effiziente Nutzung vorhandener Ressourcen ist ein entscheidender Faktor zur Erreichung globaler Ziele, wie dem einer ressourcenschonenden, klimaneutralen Produktion.&#13;
Das Ziel dieser Arbeit ist die Erarbeitung einer Big-Data-Architektur, mit der ein Ansatz des Predictive Maintenance in der Produktion zum Trage kommt. Das Big-Data-Konzept soll systemübergreifend die Datenflut in der Automobilproduktion abfangen und durch eine effiziente Aufarbeitung für die Verwertbarkeit sorgen. Hinsichtlich der Orchestrierung der Datensysteme liegt der Schwerpunkt in der Automatisierung der Datenanalyseprozesse. Darüber hinaus wird dem Leser das disruptive Potenzial von Big-Data-Technologien näher gebracht.</abstract>
    <abstract language="eng">In the age of digitalization, the automotive industry is faced with internal challenges that affect both the technologies used and the people involved. The aim is to maximize efficiency in the production process on the basis of existing data by making optimum use of existing resources. The efficient use of existing resources is a decisive factor in achieving global goals, such as resource-conserving, climate-neutral production.&#13;
The goal of this work is to develop a Big Data architecture that applies a predictive maintenance approach to production. The Big Data concept is intended to intercept the flood of data in automobile production across all systems and to ensure its usability through efficient processing. With regard to the orchestration of data systems, the focus is on the automatization of data analysis processes. In addition, the reader is introduced to the disruptive potential of Big Data technologies.</abstract>
    <identifier type="urn">urn:nbn:de:kobv:co1-opus4-56012</identifier>
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    <licence>Keine Lizenz vergeben. Es gilt das deutsche Urheberrecht.</licence>
    <author>Anh Duc Tran</author>
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      <value>Digitalisierung</value>
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      <value>Produktion</value>
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      <value>Kraftfahrzeugindustrie</value>
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    <collection role="ddc" number="620">Ingenieurwissenschaften und zugeordnete Tätigkeiten</collection>
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    <thesisPublisher>BTU  Cottbus - Senftenberg</thesisPublisher>
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