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Nr. Thematik
Analyse-
gegenstand
Muster/Ergebnis
Auffälligkeiten
Praxisbeitrag
Forschungsbeitrag
15 Ähnlichkeit
zwischen dem
Kurztext und der
Problembe-
schreibung
durch Ermittlung
des Kosinus-
Ähnlichkeitsmaß
Vergleich der
Texte
Kurzbeschrei-
bung und Prob-
lembeschreibung
a) 35 % der Texte haben
Ähnlichkeitswert von 0 %
b) 50 % der Änderungen
haben Ähnlichkeitswert
zwischen 10 % und 50 %
a) Hohe Anzahl mit
keinerlei Ähnlichkeit
b) Einige gleich, was auf
einen langen Kurztext
oder auf eine kurze
Problembeschreibung
schließen lässt
a) Prozess zur Analyse der textuel-
len Beschreibungen
b) Handlungsbedarf bzgl. der hohen
Anzahl an Vergleichspaaren ohne
Ähnlichkeit
c) Beitrag zum Lessons Learned
a) Darstellung des positiven Nutzens
von KDD zur Beurteilung von Tex-
ten
b) Weiterer FB: Untersuchung der
Eignung und der Möglichkeiten zum
Finden von ähnlichen Lösungen
16 Zusammenhang
zwischen Prob-
lembeschreibung
und Begrün-
dungscode
Vergleich der
Texte der
Kurzbeschrei-
bung und der
Problembe-
schreibung
a) Häufigste Wörter pro
Begründungscode sowie
eine Maßzahl für deren
Relevanz
b) Maßzahl für die
Voraussagehäufigkeit
c) Maßzahl
für die
Voraussagegenauigkeit
a) Relativ große
Spannweite bei der
Voraussagehäufigkeit und
der Voraussagegenauig-
keit
b) Fazit: Nicht alle
Begründungscodes schei-
nen sinnvoll zu sein oder
sind ausreichend genug
inhaltlich definiert
a) Analyseprozess zur Bewertung
der Passung des Begründungscodes
modelliert
b) Durch Wortvergleich kann ein
passender Begründungscode
vorgeschlagen werden
c) Möglichkeit des Test von neuen
Begründungscodes auf Basis der
historischen Problembeschreibungen
möglich
a) Möglichkeit zur Berechnung der
Wortrelevanz und somit
Beurteilung der Qualität der
textuellen Beschreibung und der
manuellen Kategorisierung
b) Klassifikationsfilter in einem
KDD
-Prozess sinnvoll eingesetzt
c) Weiterer FB: Nutzungsszenario
zur Überprüfung von neuen
Klassifikationseinheiten und zur
Integration eines Vorschlagssystems
entwickeln
17 Häufigkeiten,
Ursachen und
Auswirkungen
von Iterationen
im Änderungs-
management-
prozess
Iterationshäufig-
keit von
Änderungen und
Auswirkung auf
die Durchlauf-
zeit
a) Häufigkeit von
Änderungen bezogen auf
die Iterationen
b) Durchschnittliche
Durchlaufzeiten in den
Änderungsphasen und
deren Verteilung
c) Kategorisierung der
Änderungen mit
Iterationen hinsichtlich
ihrer Ursache
a) Trend zur Abnahme der
Iterationshäufigkeit im
Zeitverlauf
b) Stark ansteigende
Durchlaufzeit bei
Änderungen mit
Iterationen
c) Bei vielen Änderungen
mit Iterationen ist der
Grund dazu nicht
dokumentiert
a) Analyseprozess zur Identifikation
der Iterationshäufigkeit und der
Auswirkung auf die Durchlaufzeit
modelliert
b) KDD-Prozess erleichtert die
Analyse der Gründe von Iterationen
c) Notwendigkeit der Dokumentati-
on des Iterationsgrunds ermittelt, um
Iterationen verhindern zu können
a) KDD-Analyseprozess geeignet,
um Durchlaufzeiten präzise zu be-
rechnen
b) Analyseprozess ermöglicht
Vereinfachung der textuellen
Analysen
c) Informationen hinsichtlich der
Iterationshäufigkeiten und deren
Verteilung und Auswirkung
d) Ursachen für Iterationen ermittelt
e) Weiterer FB: Tiefergehende
Analysen zur Ursachenforschung
Tabelle 6-1:
Zusammenfassende Darstellung der Untersuchungsergebnisse
(Quelle: Eigene Darstellung)
