In der heutigen Zeit gewinnt die Softwareentwicklung zunehmend an Bedeutung, und es wird intensiv diskutiert, wie agiles Arbeiten Teams beeinflusst und welche Auswirkungen dies auf die Qualität der Endprodukte hat (Eckkrammer et al., 2010). Dabei rückt nicht nur die reine Softwarequalität in den Fokus, sondern auch die Zufriedenheit jener, die täglich in den agilen Prozessen eingebunden sind – die Teammitglieder. Diese Arbeit widmet sich der spannenden Fragestellung: Inwieweit besteht ein Zusammenhang zwischen dem agilen Reifegrad von agilen Softwareentwicklungsteams, der gelieferten Softwarequalität und der Zufriedenheit der Teammitglieder, und welche Faktoren beeinflussen diese Zusammenhänge? Agilität als Konzept in der Softwareentwicklung hat sich von einem Trend zu einem Eckpfeiler der Branche entwickelt. Teams weltweit streben danach, ihre Prozesse immer weiter in Richtung Agilität zu entwickeln, um schnell auf sich ändernde Anforderungen und dynamische Marktbedingungen zu reagieren. Die vorliegende Arbeit untersucht den Zusammenhang zwischen dem agilen Reifegrad dieser Teams und zwei zentralen Aspekten: der Qualität der von ihnen entwickelten Software und ihrer eigenen Zufriedenheit. Das Ziel dieser Arbeit ist es, die genannten Zusammenhänge aufzuzeigen und gleichzeitig die Faktoren zu identifizieren, die diese beeinflussen. Es soll erforscht werden, wie unterschiedliche Grade der Agilität sich auf die Arbeitsweise von Teams auswirken und welche Auswirkungen dies wiederum auf die Softwarequalität und die Zufriedenheit der Entwickler*innen hat. Durch die Einbeziehung und kritische Diskussion bestehender Forschungsergebnisse, Theorien und praktischer Ansätze wird ein fundiertes Verständnis des Themas angestrebt. Der Forschungsstand zum Thema Agilität ist vielfältig und reicht von spezifischen agilen Reifegradmodellen bis hin zu Untersuchungen über den Einfluss von Agilität auf die Teamzufriedenheit und Softwarequalität. Diese Arbeit schöpft aus einer breiten Palette an Quellen, um ein ganzheitliches Bild zu zeichnen. Der Aufbau der Arbeit folgt einer durchgängigen Struktur. Zunächst werden grundlegende Konzepte und Prinzipien der Agilität erarbeitet, bevor auf die praktische Messung des agilen Reifegrades und dessen Modelle und Dimensionen eingegangen wird. Anschließend wird der Einfluss von Agilität auf die Qualität der Software sowie die Zufriedenheit innerhalb der Teams untersucht und kritisch hinterfragt. Abschließend werden die gewonnenen Erkenntnisse zusammengeführt und im Kontext der Forschungsfragestellung diskutiert.

During the last decades the functionality of software has risen steadily, which has led to an increased complexity. In the classic field of information technology this problem can be solved with a well-documented software architecture. In an industrial environment this is not feasible, because these systems do not support programmable logic controllers (PLCs). SSI Schäfer Automation is facing a generation change of their used PLC systems resulting in a redesign of the current software. The aim of this master thesis is to create a software architecture system that can also be used for PLCs. Using this system, a software architecture is designed which matches the demands of a state-of-the-art conveyor system. An object-oriented architecture is developed that can also be applied to the PLC systems which do not support object-oriented languages. The architectural process is outlined in a few examples and demonstrates the development from the requirements to the necessary definitions and subsequently to the model-based software architecture documentation. The designed architecture is as flexible as possible and can be used for multiple different products. With the architectural system it is possible to design these systems and document all the necessary decisions. Currently the architecture is applied to the first product and others will follow.

In der vorliegenden Arbeit wird die Entwicklung eines Konzeptes für ein Servicerobotersystem behandelt, das im Bereich der Rehabilitationstechnik angesiedelt ist. Es soll körperbehinderten Menschen die Nutzung von Automobilen komfortabler ermöglichen, indem es die Aufgabe übernimmt, den Rollstuhl automatisch zu verladen. Der Serviceroboter ist so konzipiert, dass er den Rollstuhl vom Kofferraum eines Fahrzeuges bis vor den Einstiegbereich eines Kraftfahrzeugs transportieren kann. Bei der Auslegung des Konzeptes wird darauf Rücksicht genommen, dass das System für möglichst viele Fahrzeugvarianten eingesetzt werden kann. Des Weiteren ist das Rollstuhlverladesystem so ausgelegt, dass der Einbau in modernen Fahrzeugen mit möglichst geringem Arbeitsaufwand und ohne gravierenden Eingriff in die Fahrzeugstruktur möglich ist. Die Basis des Konzepts stellt die konstruktive Gestaltung des Systems dar. Vor der Umsetzung der Konstruktion wurden die Rahmenbedingungen hinsichtlich der Anforderungen an das Fahrzeug, den Rollstuhl und die Bedienung des Systems definiert. Im nachfolgenden Schritt werden die Belastungen dargestellt, die am Servicerobotersystem auftreten, und auf Basis der erstellten Lastfälle wird die Auslegung der Antriebstechnik durchgeführt. Der Fokus bei der Auswahl der Komponenten der Antriebstechnik ist dabei auf eine möglichst platzsparende Gestaltung der Antriebe gerichtet, damit der Platzbedarf des Systems möglichst gering ist und das System auch für Kleinwagen einsetzbar ist. Diese Arbeit wird für das Ingenieurbüro Manfred Wonisch umgesetzt und dient als Machbarkeitsstudie für eine mögliche Produktentwicklung.

In der heutigen Zeit sind Serviceroboter ein unverzichtbares Element in zahlreichen industriellen und gesellschaftlichen Bereichen. Ihre steigende Bedeutung ist größtenteils auf erhebliche Fortschritte in der Software-Entwicklung, wie KI-Technologien, einen Quantensprung in der Mikro-Chip-Industrie und neuartiger leistungsstarker Hardware zurückzuführen. Diese Entwicklungen eröffnen Möglichkeiten für erhöhte Autonomie und Effizienz, stellen jedoch auch eine Reihe von technischen Herausforderungen dar. Ein Schlüsselaspekt ist die Variabilität, die es ermöglicht, Roboter für eine breite Palette von Anwendungen, von Fertigungsprozessen bis hin zu Logistik und Gesundheitswesen, zu optimieren. So wertvoll diese Flexibilität auch ist, erschwert sie jedoch die Integration der Software, die der Hardware, deren Wartung, sowie die kontinuierliche Verbesserung und wirft teilweise wirtschaftliche und ethische Fragen auf. Die Masterarbeit nimmt diese vorwiegend technischen Herausforderungen ins Visier und bietet eine tiefgehende Analyse über das Feld der professionellen Servicerobotik. Sie stellt die Notwendigkeit einer durchdachten Planung, Implementierung und Integration in den Vordergrund, mit dem Ziel, die Serviceroboter in ihren jeweiligen Einsatzfeldern, anhand der eruierten Herausforderungen, so reibungslos als möglich zu integrieren. Neben dem Hauptaugenmerk auf die technischen Aspekte betrachtet die Arbeit auch einige soziale und ethische Fragen, die durch die zunehmende Integration von Servicerobotern in menschliche Umgebungen entstehen. Hierzu zählen insbesondere Software, Hardware, das menschliche Wohlbefinden und die Verantwortung im Umgang mit Daten. Diese Herausforderungen und möglichen Lösungen werden anhand einer systematischen Literaturrecherche nach vom Brocke et al. ermittelt. Die Forschung hat eine Vielzahl von Herausforderungen und Lösungen aufgezeigt, wobei der Schwerpunkt hauptsächlich auf technischen Problemen lag. Es gelang, einige Hypothesen zu bestätigen und andere zu widerlegen, was zur Beantwortung der Forschungsfragen beitrug. Zudem wurde ein deutlicher Trend hin zu einem vermehrten Interesse im Bereich der Servicerobotik erkennbar. Insgesamt bietet die Arbeit einen umfassenden Überblick über die komplexen Anforderungen, die die Implementierung und Integration von Servicerobotern mit sich bringt. Die Studie der Masterarbeit dient als wertvolle Ressource für diejenigen, die in der Planung, Entwicklung und Implementierung von Servicerobotern tätig sind und gibt einen fundierten Einblick in die aktuellen und zukünftigen Herausforderungen dieses dynamischen und schnell wachsenden Feldes.

Angesichts der fortschreitenden Digitalisierung und der stetige Anstieg von Informationstechnologien, gewinnt der Einsatz von Künstlicher Intelligenz im Human Resource Bereich zunehmend an Bedeutung. Unternehmen suchen ständig nach Möglichkeiten, ihre HR-Prozesse zu optimieren und den Herausforderungen des Arbeitsmarktes gerecht zu werden. Durch die Integration von KI-Anwendungen sollen zahlreiche HR-Aufgaben effizienter und genauer gestaltet werden, was Zeit und Ressourceneinspart. Das Ziel dieser Masterarbeit ist es, einen umfassenden Überblick über den derzeitigen Stand der Technologie im Bereich Künstlicher Intelligenz im Human Resources Bereich zu geben. Dabei soll aufgezeigt werden, welche KI-unterstutzten Technologien zurzeit am Markt verfügbar sind und welche weitreichenden Auswirkungen diese auf verschiedenste Teilbereiche eines Unternehmens haben können, von der Personalbeschaffung über die Mitarbeiterentwicklung bis hin zur Leistungsbeurteilung und Automatisierung administrativer Aufgaben. Um dieses Ziel zu erreichen, wurde eine systematische Literaturrecherche durchgeführt, um fundierte Übersichten und detaillierte Informationen zu diesem Thema zu sammeln. Die Literaturrecherche umfasste drei verschiedene Literaturdatenbanken, um eine möglichst breite und repräsentative Basis zu schaffen. Durch diese Literaturrecherche wurden relevante Informationen und Daten gesammelt, die es ermöglichten, fundierte Hypothesen zu formulieren. Diese Hypothesen wurden im Rahmen dieser Literaturanalyse eingehend untersucht, um verlässliche Rückschlüsse auf den Einsatz und die Wirksamkeit von KI in Personalabteilungen zu ziehen.

Die Verbreitung von ChatGPT (Generative Pre-trained Transformer) und dessen Integration in verschiedene Bereiche unseres täglichen Lebens, hat umfangreiche Diskussionen über dessen Auswirkungen ausgelöst. Die Masterarbeit stellt eine umfassende Analyse dessozialen Diskurses im Kontext der generativen Künstlichen Intelligenz (KI), insbesondere von ChatGPT dar. Mit einer detaillierten empirischen Erhebung werden die vielfältigen Meinungen, Bedenken und Einschätzungen von Individuen zu diesem Thema eingehend untersucht. Das Ziel der Arbeit besteht darin, ein umfassendes Verständnis für die verschiedenen Perspektiven und potenziellen Auswirkungen von generativer KI auf die Gesellschaft zu erlangen. Besondere Aufmerksamkeit wird auf das Thema der Akzeptanz, sowie den potenziellen Auswirkungen von generativer KI auf sozialen, wirtschaftlichen und ethischen Kontexten gerichtet. Die Q-Methode wird genutzt, um die subjektiven Sichtweisen der Teilnehmenden zu ermitteln. Dadurch konnten drei Meinungs-Typen definiert werden: „die Bildungsinnovatorin“, „der/die Bewahrer*in der Gesellschaftswerte“ und „der technologische Realist“. Die Ergebnisse der Studie liefern wichtige Einblicke in die Vielfalt der Standpunkte und zeigen auf, wie die Öffentlichkeit auf die rasante Entwicklung von KI reagiert. Diese Erkenntnisse sind von großer Relevanz für Entscheidungsträger*innen in Politik, Wirtschaft und Technologie, da sie dazu beitragen, die Chancen und Herausforderungen von generativer KI besser zu verstehen, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Die Masterarbeit reflektiert nicht nur die aktuelle Debatte über KI, sondern regt auch dazu an, die gesellschaftlichen Auswirkungen dieser Technologien kritisch zu hinterfragen, weiter zu erforschen und in anhaltenden Diskussionen zu vertiefen, um eine nachhaltige und ethisch verantwortungsvolle Integration von KI in die Gesellschaft zu fördern.

Die vorliegende Masterarbeit widmet sich der Implementierung künstlicher Intelligenz (KI) im Bearbeitungsprozess von Serviceanfragen im Kundensupport. Dabei wird der Design Science Research Ansatz als Forschungsmethode verwendet, um eine effektive Gestaltung und Umsetzung der KI-Integration zu gewährleisten. Zu Beginn der Arbeit wird der Design Science Research Ansatz eingehend erläutert. Dieser methodische Rahmen ermöglicht die Entwicklung und Evaluation von artefaktbasierten Lösungen, in diesem Fall die Implementierung von KI im Kundensupport. Es werden Designziele definiert und eine iterative Vorgehensweise skizziert, die die praxisnahe Anwendung von Forschungsergebnissen gewährleistet. Im Anschluss bezieht sich der Fokus auf das Incident Management im Kundensupport. Es erfolgt eine detaillierte Analyse des bestehenden Prozesses, um Herausforderungen zu identifizieren, die durch KI gelöst werden können. Der Schwerpunkt liegt auf der Automatisierung von Routinetätigkeiten, der schnellen Klassifizierung von Anfragen und der Verbesserung der Wissensbasis. Abgeschlossen werden die Grundlagen mit dem Thema künstliche Intelligenz. Verschiedene KI-Technologien wie Supervised Learning und der KNN-Algorithmus werden erläutert, um eine fundierte Basis für die spätere Implementierung zu schaffen. Das vierte Kapitel widmet sich einer empirischen Studie zur Evaluation der implementierten KI im Kundensupport. Hierbei wird die ausgewählte KI-Technologie in der Praxis getestet, und die Ergebnisse werden auf ihre Wirksamkeit und Effizienz hin analysiert. Die Erkenntnisse aus der empirischen Studie fließen in die abschließende Reflexion und Handlungsempfehlungen für zukünftige Implementierungen im Kundensupport ein. Eine Schlussfolgerung bzw. der Ausblick schließen diese Arbeit ab.

Testen von Softwareapplikationen gehört zu einem wesentlichen Bestandteil des Qualitätssicherungsprozesses und muss im agilen Ansatz der Softwareentwicklung laufend durchgeführt werden. Mithilfe des Konzepts von Test Driven Development kann die Testfall- und Anforderungsspezifikation verschmolzen werden, da der Testfall vor der Entwicklungsphase definiert wird und die Entwicklung erst mit positiver Absolvierung des Testfalls abgeschlossen ist. Dadurch können Zeit und Kosten minimiert werden. Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung einer Anwendung, mit deren Hilfe End-to-End Tests für Webanwendungen vor der Implementierung erstellt und automatisiert ausgeführt werden können. Das entwickelte Softwarekonzept soll den Ansatz von Test Driven Development ermöglichen und die Testfallerstellung in textueller Form ohne technischen Hintergrundwissen ermöglichen. Weiters soll das Testkonzept prototypisch realisiert und die erzielten Erfahrungen aus einem Referenzprojekt dokumentiert werden.Im ersten Schritt erhält der Leser Einblick über die Konzepte von Test Driven Development und Behavior Test Driven. Weiters werden die Möglichkeiten der Testautomatisierung für Webanwendungen erläutert und die gängigen verfügbaren Frameworks analysiert und bewertet. Anschließend wird ein Konzept für die Testfallerstellung und Testausführung entworfen, welches in einem Prototypen realisiert wird. Die resultierenden Erfahrungen aus dem Einsatz des Prototypen in einem Referenzprojekt sollen dazu dienen, um auf den Nutzen des Testkonzepts zu schließen. Das Ergebnis der Arbeit zeigt, dass das entwickelte Konzept eine Testfallerstellung auch ohne technischen Hintergrundwissen ermöglicht und so von Personen mit Prozesswissen erfolgen kann. Der Ansatz von Test Driven Development kann mit dem Prototypen gezeigt werden. Im eingesetzten Projekt kann anhand der positiv ausgeführten Testfälle mit fortlaufender Zeit ein positiver Trend und Beitrag zur Qualitätssteigerung identifiziert werden. Die vorliegende Arbeit lässt schlussfolgern, dass der Prototyp für die Erstellung von automatisierten Testfällen nach dem Ansatz Test Driven Development eingesetzt werden kann. Wenngleich im eingesetzten Referenzprojekt nur wenige Testfälle erstellt wurden, kann von einem positiven Trend im Zuge des Einsatz gesprochen werden.

Blockchains wurden besonders in den letzten Jahren sehr populär und der Zugang um diese zu Nutzen wurde auch sehr einfach. Aufgrund dieser Entwicklungen wurden viele neue Anwendungsgebiete geschaffen. Die meisten Menschen assoziieren Blockchains mit Kryptowährungen, allerdings gibt es noch weitere Bereiche, die diese Technologie nutzen. Beispiele hierfür sind der Gesundheits- oder der Energiesektor. Immer mehr Unternehmen überprüfen, wie sie diese Technologie ebenfalls nutzen können, um davon zu profitieren und Prozesse zu verbessern. Ein Anwendungsfall, der in dieser Arbeit behandelt wird, ist das Dokumentieren von Dokumenten, Verträgen und Vereinbarungen zwischen Mitarbeiterinnen oder Mitarbeitern und dem Unternehmen. Das Ziel dieser Masterarbeit ist es, zu evaluieren, wie Unternehmen Blockchain-Technologien nutzen können und wie genau Verträge dokumentiert werden können. Es wurde dazu ein Prototyp entwickelt mit dem Verträge in der Blockchain dokumentiert werden können, indem ein Smart Contract verwendet wird. Die Ergebnisse zeigen, dass diese Technologie das Potenzial hat, für diesen Anwendungsfall genutzt werden zu können. Der größte Vorteil dabei ist die Transparenz. Das bedeutet, dass jede Person, die Zugang zur Blockchain hat, nachprüfen kann, wer an diesem Vertrag beteiligt war und wann er abgeschlossen wurde. Allerdings wurden auch einige Probleme festgestellt. Zum Beispiel wird, um Daten in die Blockchain zu schreiben noch mehr Zeit benötigt im Vergleich zu konventioneller Software. Weiters sind bei der Nutzung des entwickelten Prototypen auch öfter Fehler passiert als bei der herkömmlichen Software. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Verwendung von Blockchain-Technologien zur Dokumentation von Verträgen verwendet werden könnte und es dem Unternehmen einen Mehrwert bieten kann, allerdings ist die Technologie aufgrund der Probleme noch nicht ausgereift genug.

Künstliche Intelligenz (KI) ist heutzutage ein wichtiger Teil von vielen Software-Applikationen geworden. Sie ist in Handy Apps integriert und je komplexer KI wird, umso größer ist in diesem Zusammenhang der Einfluss, den sie auf die individuelle Privatsphäre hat. Potentielle Risiken, die durch KI entstehen können, haben die Europäische Union dazu gebracht, einen Vorschlag für eine KI-Verordnung zu erarbeiten. Um die darin geforderten Risikominderungsmaßnahmen zu adressieren, hat das Fraunhofer Institut einen Leitfaden zur Gestaltung vertrauenswürdiger Künstlicher Intelligenz veröffentlicht. Das Hauptziel dieser Masterarbeit ist es, diesen textbasierten Leitfaden in ein Software-Tool zu überführen, welches Entwicklern von KI-Applikationen hilft, den Prozess gemäß Leitfaden zu dokumentieren. Dies hilft, den Leitfaden zu vereinfachen, um einen niederschwelligen Zugang zu dem Leitfaden für viele Menschen zu ermöglichen. Weitere Ziele dieser Arbeit sind sowohl das Aufdecken von möglichen Optimierungen der Richtlinie als auch Verbesserungen des bestehenden Software-Frameworks. Das Software-Tool wurde unter Zuhilfenahme dieses Frameworks innerhalb der Low-Code Plattform Mendix entwickelt. Das Ergebnis ist ein Software-Tool, welches die Anforderungen an vertrauenswürdige KI vereinfacht, je nach dem Anwendungsbereich der gerade beurteilten KI-Applikation. Nach der Nutzung des Software-Tools kann ein Bericht erzeugt werden, um die erfüllten Anforderungen der Vertrauenswürdigkeit zu dokumentieren.

Die Anomalie Erkennung spielt in verschiedenen Bereichen eine große Rolle. Beispielsweise versuchen Kreditkartenanbieter, betrügerische Transaktionen zu identifizieren. Registriert das System einen Einkauf im Wert von Tausenden von Euro, obwohl gewöhnlich nur Bahntickets mit dieser Karte gelöst werden, ist es sehr wahrscheinlich, dass die Karte oder die persönliche ID-Nummer gestohlen wurde. In einem anderen Szenario, wenn die Produktionslinie eines Pharmaunternehmens feststellt, dass das Endgewicht von Medikamentenkapseln 20 % höher als üblich ist, kann ein Fehler im Herstellungsprozess vorliegen. Diese Anomalie Erkennung basiert meist auf strukturierten Zahlenwerten und kann somit leicht erkannt werden. Das Ziel dieser Arbeit ist es, Anomalien aus unstrukturierten beziehungsweise schwach strukturierten Text-Daten zu erkennen und anhand ihrer Semantik Möglichkeiten zur Interpretation und Bewertung aufzuzeigen. Im Zuge dieser Arbeit soll herausgefunden werden, welche Datenverarbeitungsmethoden und Analysemethoden verwendet werden können, um eine bestmögliche Interpretation der Text-Daten zu erreichen. Resultierend auf diesen Erkenntnissen wird ein Vorgehensmodell erstellt. Dieses Vorgehensmodell dient als Basis für einen Prototyp, um eine automatische Auswertung erzeugen zu können. Der Prototyp soll durch eine gezielte Auswahl von Schlüsselwörtern Anomalien in verschiedenen Themenbereichen erkennen, um so vielseitig wie möglich Verwendung zu finden. Weiters sollen geografische Brennpunkte dieser Themenbereiche identifiziert werden und durch Analysen festgestellt werden, ob diese Brennpunkte einen positiven oder negativen Effekt mit sich bringen.

Diese Masterarbeit behandelt die Informationssicherheit im Kontext des Social Engineerings von Unternehmen. Das Ziel ist es, Initiativen zu definieren, die Unternehmen kritischer Infrastruktur einsetzen müssen, um die Informationssicherheit in diesem Kontext zu gewährleisten. Im Bereich der Theorie wurde eine Literaturrecherche über das Thema ‚Social Engineering‘ durchgeführt. Es ließ sich herausfinden, welche Möglichkeiten es gibt, Unternehmen zu attackieren. Des Weiteren bedeutet Social Engineering nicht, dass immer eine illegale Aktivität dahinter steckt, sondern dass hier lediglich mithilfe von Psychologie ein Mehrwert für die Angreiferin oder den Angreifer generiert wird. Für den empirischen Teil der Arbeit wurde eine Umfrage an Personen gesendet, die in ihrer Arbeit mit Informationssystemen zu tun haben. Diese Befragung hat ergeben, dass Personen wissen, wie bedeutsam Informationssicherheit ist, und es wurde kein signifikanter Unterschied zwischen IT-affinen und nicht IT-affinen Personen festgestellt. IT-affine Personen wissen lediglich besser über die Auswirkungen Bescheid. Des Weiteren wurden Interviews mit Expertinnen und Experten aus dem Bereich der Informationssicherheit durchgeführt. Deren Zweck war es, herauszufinden, welche Maßnahmen es gibt, die Informationssicherheit im Kontext von Social Engineering zu gewährleisten bzw. zu erhöhen. Es hat sich herausgestellt, dass Security-Awareness-Schulungen sehr sinnvoll sind. Unternehmen kritischer Infrastruktur sollten sich auf Vor-Ort-Schulungen fokussieren, da diese ein höheres Informationssicherheitsempfinden beim Personal auslösen. In Relation zu den Kosten, die ein Social-Engineering-Angriff verursachen kann, zahlt sich für ein Unternehmen kritischer Infrastruktur eine Security-Awareness-Schulung mit großer Wahrscheinlichkeit aus. Es wird auch empfohlen, technische und physische Maßnahmen einzusetzen, um einen Social-Engineering-Angriff zu erschweren. Jedoch ist zu erwähnen, dass technische Maßnahmen nicht ausschließlich darauf ausgelegt sind, Social-Engineering-Angriffe zu verhindern. Das ist lediglich ein Teil davon. technische Maßnahmen schützen die Allgemeinheit vor Social-Engineering-Angriffen, jedoch nicht einzelne Personen. Für Unternehmen kritischer Infrastruktur sollten wiederkehrende Security-Awareness-Schulungen und technische Maßnahmen eingesetzt werden, um die Informationssicherheit im Kontext des Social Engineerings zu gewährleisten. Diese Vorkehrungen haben nämlich keinen erheblich negativen Einfluss auf die Arbeitstätigkeiten der Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter im Allgemeinen. Auf der anderen Seite stellen sie jedoch sicher, dass die Angestellten ein entsprechendes Bewusstsein für diese Gefahr entwickeln und es stetig erweitern.

Was muss ein Unternehmen heutzutage leisten um auf Dauer mit dem Wettbewerb mithalten und den Veränderungen von Industrie und Gesellschaft standzuhalten? Was bedeuten die einzelnen Buzz-Wörter wie „Industrie 4.0“, „Internet of Things“ und „Cyber-Physikalisches Produktionssystem“ konkret für die eigene Situation? Die folgende Arbeit versucht, diesen Fragen nachzugehen. Konkret wird hierfür das Beispiel der Messtechnik Branche untersucht und versucht, für die Software des Mitutoyo Konzerns eine Softwarearchitektur zu entwickeln, welche für die neuen Entwicklungen gewappnet ist. Hierfür wird zunächst eine grundlegende Untersuchung der aktuellen Trends in der Industrie durchgeführt und daraus Anforderungen abgeleitet. Dann werden die einzelnen Aspekte auf die Architektur übertragen und eine grundlegende Basisstruktur definiert. Anhand des konkreten Beispiels einer Software zur Status Überwachung und Auslastungsplanung für Messmaschinen wird dann untersucht, inwiefern die Basis Architektur den ermittelten Anforderungen gerecht wird.

Auch heutzutage vertrauen noch viele Unternehmen auf eigene IT-Infrastruktur und veraltete Legacy-Anwendungen, um ihre geschäftskritischen Prozesse zu unterstützen. Allerdings gibt es mehrere kritische Bedenken, wie Wartbarkeit, Skalierbarkeit und Sicherheit, die mit dem Fortbestand eines Legacy-Systems und eigenständig verwalteter Infrastruktur verbunden sind. Vor diesem Hintergrund bieten Cloud-Services eine agilere und kostengünstigere Plattform, um Geschäftsprozesse zu unterstützen. Da die Akzeptanz von Cloud-Diensten in letzter Zeit zugenommen hat, hat auch die akademische Forschung im Bereich des Einsatzes von Cloud-Diensten zugenommen. Es besteht jedoch ein Bedarf an Sekundärstudien, um diese Forschung weiter zu stärken. Das primäre Ziel dieser Arbeit ist es, die prioritären Herausforderungen bei der Transformation von Geschäftsprozessen in die Cloud aufzuzeigen, und eine Übersicht über Migrationsstrategien zu liefern. Da der Wechsel von einer On-Premise-Lösung hin zu einer Cloud-Lösung durch technische und nicht-technische Faktoren beeinflusst wird, soll erörtert werden, worauf im Sinne einer erfolgreichen Migration besonders Wert gelegt werden muss. Im Rahmen dieser Untersuchung konnte gezeigt werden, dass die Faktoren Change-Management und Cybersecurity die größte Herausforderung für eine erfolgreiche Transformation von Geschäftsprozessen in die Cloud darstellen, und aktiv gemanagt, respektive sichergestellt werden müssen.

Plattformübergreifende Technologien entwickeln sich ständig weiter und bieten einen kostengünstigen und zeiteffizienten Ansatz zur Entwicklung von Anwendungen auf mehreren Plattformen. Die Frage nach dem richtigen State-Management Ansatz muss dabei zu Beginn eines jeden Projekts beantwortet werden, was eine Herausforderung sein kann mit einer Vielzahl an mögliche Lösungen. Das Ziel dieser Arbeit war daher die Untersuchung von State-Management Ansätzen am Beispiel von Flutter und deren Bewertung auf der Grundlage von festgelegten Kriterien. In dieser Arbeit werden zunächst plattformübergreifende Technologien untersucht, mit Schwerpunkt auf Flutter. Danach werden gängige Ansätze von State-Management und die Theorie hinter Code Qualität Metriken analysiert. Basierend auf den gesammelten Informationen und den daraus resultierenden wirtschaftlichen und technologischen Entscheidungsgründen wurden Bewertungskriterien erstellt. Vier State-Management Ansätze wurden umgesetzt und entsprechend der Kriterien bewertet. Der Vergleich zeigt, dass BLoC die beste Lösung für Großanwendungen mit erfahrenen Entwicklern zu sein scheint. Für kleinere Projekte oder unerfahrene Entwickler bietet sich der Einsatz von Provider an.

Customer – Releationship Management Systeme haben in den letzten Jahren eine immer größere Bedeutung für Unternehmen bekommen. Das System wird ins Unternehmen sowie deren Prozesse integriert. Dies kann unter der richtigen Verwundung den Umsatz der Unternehmen steigern und Prozesse optimiert werden. Aktuelle CRM System wie Salesforce bieten die Möglichkeit der Integration einer Artificial Intelligence welche auf Basis der vorhandenen Daten Vorhersagen über Kosten eines Angebots und wie hoch die Wahrscheinlichkeit ist, dass es zu einem Auftrag kommen wird. Diese Informationen sollen dem Sales Mitarbeiter bzw. der Sales Mitarbeiterin bei der Angebotslegung sowie Kalkulation unterstützen. Für den Einsatz von Artificial Intelligence ist das Sammeln von Informationen ein wichtiger Punkt weshalb auch das Thema Big Data aufgearbeitet wird. Im Rahmen dieser Arbeit sollen die Auswirkungen des Einsatzes überprüft werden, im Speziellen wird die Artificial Intelligence mit dem Namen „Einstein“ des Salesforce CRM Systems untersucht. Um dies zu überprüfen wird ein Versuch durchgeführt, welcher zwei CRM Systeme miteinander vergleicht, zu diesem Zweck werden in unterschiedlichen Gruppen Aufgabenstellungen gestellt und die durchgeführt werden sollen. Die Teilnehmer / Teilnehmerinnen werden im Rahmen eines Interviews erfragt inwiefern sich die Systeme unterschieden haben, ob und welche Effekte auf das Vorgehen bei der Durchführung hatte. Auf Basis der Ergebnisse werden Schlussfolgerungen erstellt, ob es Auswirkungen gab und welche diese waren in Bezug auf die Angebotserstellung und dem allgemeinen Vorgehen. Aus der Arbeit wird hervorgehen, dass eine gute Informationsqualität eine Voraussetzung für den Einsatz von Artificial Intelligence ist, welche sich wiederum auf die Vorhersagen bzw. Unterstützung auswirkt. Das erarbeitete Wissen, welches aus dieser Arbeit hervorgeht, bietet eine Grundlage für die Verwendung und Integration einer Artificial Intelligence.

Die Softwarequalität ist ein wesentlicher Wettbewerbsfaktor in der Softwarebranche. Viele Softwareprojekte legen daher den Schwerpunkt ihrer Softwarequalität auf Abnahmetests und ignorieren andere wichtige Faktoren des gesamten Software-Lebenszyklus. Aus diesem Grund konzentriert sich diese Arbeit darauf, ob ausgewählte Einflussfaktoren aus dem gesamten Software-Lebenszyklus in Verbindung mit Testergebnissen von Abnahmetests eine detailliertere Bewertung der Qualität eines Software Release ermöglichen können. Hierzu wurden Einflussfaktoren untersucht und in ein Modell integriert. Darauf aufbauend wurde eine Bewertungsmatrix für die Implementierung entwickelt. In einem Experiment, in dem das Modell auf ein Beispielprojekt angewendet wurde, wurden 6 von 16 Features aus dem Software Release ausgenommen. Hätte sich dieses Experiment nur auf die Ergebnisse des Akzeptanztests gestützt, wären nur 4 von 16 Features aus dem Software Release ausgenommen worden. Diese Ergebnisse bestätigen, dass die ausgewählten Einflussfaktoren eine detailliertere Bewertung der Qualität des Software Release ermöglichen. Trotz dieser Schlussfolgerung würden die Erkenntnisse dieser Arbeit von weiteren Studien profitieren, bei denen mehr Zeit zur Verfügung steht und verschiedene Werkzeuge zur Überprüfung der Forschungsfrage verwendet werden.

Kubernetes wird von mehr als 77% aller IT-basierten Unternehmen der Branche produktiv genutzt und der Platzhirsch auf dem Markt der Container-Orchestrierung. Die meisten Unternehmen berichten von großen Kosteneinsparungen und einer Steigerung der Entwicklungsgeschwindigkeit durch den Einsatz von Kubernetes. Das Ausmaß der Verbesserung hängt jedoch davon ab, wie gut das Kubernetes-System zum Unternehmen und seinen Anforderungen passt. Kubernetes besteht aus vielen Komponenten und kann auf vielfältige Weise genutzt werden. Für viele der Komponenten von Kubernetes gibt es diverse Produkte am Markt, daher wird eine Methode benötigt um die besten Produkte auszuwählen. Um den Entwurf der richtigen Kubernetes-Lösung für eine bestimmte Idee oder ein Konzept zu unterstützen, wurde ein Modell vorgeschlagen, das aus einem Designprozess und einem Anforderungskatalog besteht. Der Anforderungskatalog ist stark in den Prozess integriert. Dabei handelt es sich um einen Fragebogen der dabei hilft die notwendigen Anforderungen für den zukünftigen Cluster zu erfassen. Der Prozess ist in sieben Schritte unterteilt, beginnend mit der Notwendigkeit eine geeignete Plattform für eine innovative Idee zu finden. Die anderen Schritte konzentrieren sich auf die Ermittlung der Anforderungen, die Gestaltung des Clusters, die Suche nach geeigneten Produkten und die Integration des Kubernetes-Systems in das Unternehmen. Der Anforderungskatalog ist in drei Gruppen unterteilt, die insgesamt 65 Punkte umfassen. Das vorgeschlagene Modell ermöglicht es Unternehmen, ihre Kubernetes-Umgebung strukturiert, verständlich und transparent zu entwerfen. Zur Bewertung des ersten Entwurfs des Modells wurden zwei Expertenworkshops und sechs Interviews durchgeführt. Mittels qualitativer Inhaltsanalyse wurden die daraus resultierenden Protokolle analysiert und die Ergebnisse in das Modell aufgenommen.

Das Ziel dieser Arbeit ist die Schaffung eines neuen Vorgehensmodelles, um agil entwickelte Projekte einfach und effizient übergeben zu können. Daher beschäftigt sich die Arbeit mit der Beantwortung der Frage „Welche Aspekte sind als zentrale Einflussfaktoren zu berücksichtigen, wenn die Weiterentwicklung eines agil umgesetzten Projektes in einem anderen Team stattfinden soll, welches noch über keine bestehende Entwicklungsumgebung und nur begrenztes Know-how verfügt?“. Um diese Frage beantworten zu können, wird zuerst ein grober Überblick über mögliche Modelle zur Entwicklung von Software gegeben. Der Fokus hierbei liegt auf den agilen Methoden. Ausgehend von dem agilen Manifest und den ausgewählten Praktiken wird ein allgemeiner Prozess anhand des Software-Lebenszyklus beschrieben. Aufbauend auf die Beschreibung der einzelnen Phasen des Software-Lebenszyklus wird der Ansatz der kontinuierlichen Integration von Software vorgestellt und beschrieben. Mit Hilfe der theoretischen Grundlagen werden anschließend die Einflussfaktoren entlang des Software-Lebenszyklus identifiziert, kategorisiert und beschrieben. Die einzelnen Einflussfaktoren münden in eine Liste mit Risikobewertung und möglichen Werkzeugen und bilden damit das neue Vorgehensmodell. Das neue Modell wird, nach einer kurzen allgemeinen Beschreibung des Unternehmens inklusive genereller Arbeitsweise, einem Praxistest unterzogen. Dies geschieht, indem ein bereits bestehendes, agil entwickeltes Projekt mit Hilfe des neuen Modells in ein neu geschaffenes Team übernommen wird. Im Zuge der praktischen Anwendung wird grob gezeigt wie das Modell eingesetzt werden kann und die Ergebnisse werden dokumentiert. Abschließend wird eine Übersicht der Ergebnisse in Form einer Tabelle gegeben, welche die einzeln getroffenen Entscheidungen zeigt, bewertet wie erfolgreich die einzelnen Einflussfaktoren im Zuge der Übernahme abgedeckt werden können und angibt, welche Folgeschritte geplant sind.

Die vorliegende Masterarbeit ist im Bereich der Informationssicherheit und dem Informationssicherheitsmanagement angesiedelt. Ziel der Arbeit war es, einen allgemeinen Ansatz für die Entwicklung von Informationssicherheitsrichtlinien zu entwickeln. Aufgrund der Größe des Themenfeldes behandelt diese Arbeit vor allem das Richtliniendesign im Kontext der ISO 27001. Der erste Teil der Arbeit deckt den theoretischen Hintergrund von Informationssicherheitsmanagement, Kryptographie und den gesetzlichen Vorgaben dazu ab. Das Ergebnis dieses Teils war ein grundsätzliches Verständnis davon, wie Informationssicherheitsmanagement funktioniert und welchen Beitrag Kryptographie dazu leisten kann. Außerdem wurde festgestellt, dass es für die öffentliche Verwaltung keine besonderen Gesetze im Bereich der Informationssicherheit gibt. Der zweite Teil der Arbeit widmet sich dem Design von Informationssicherheitsrichtlinien. Aufgrund dessen, dass es noch keinen allgemeinen Ansatz für die Entwicklung solcher Richtlinien gab, wurde ein eigenes Vorgehensmodell dafür entwickelt. Basis für die Entwicklung des Modells waren die Erkenntnisse aus der Literaturrecherche hinsichtlich der Erfolgsfaktoren von Informationssicherheit. Im nächsten Schritt wurden fünf Fachleute aus dem Bereich der Informationssicherheit zu dem entwickelten Modell befragt. Das Ergebnis dieser Befragung war eine verbesserte Version des aufgestellten Modells. Mit Hilfe dieses Modells wurde dann in einem weiteren Schritt eine Richtlinie für die Anwendung von kryptographischen Verfahren entwickelt. Außerdem ist deutlich geworden, dass die verschiedenen Richtlinien für Informationssicherheit so unterschiedlich sind, wie die Unternehmen, in denen sie Anwendung finden und dass die Unternehmenskultur einen großen Einfluss auf den Erfolg dieser Richtlinien hat. Zusätzlich wurde festgestellt, dass es verschiedene Arten von Anforderungen innerhalb der ISO 27002 gibt. Einige können direkt umgesetzt und mit Richtlinien erfüllt werden, und andere wirken sich auf viele Unternehmensbereiche aus. Aufgrund dessen war eine Beantwortung der Forschungsfrage schwierig. Das entwickelte Modell versucht den verschiedenen Ansprüchen verschiedener Organisationen gerecht zu werden, aber die letztendlich entwickelte Richtlinie ist nicht auf andere Organisationen übertragbar.

Die Softwareentwicklung von Produkten und Lösungen orientiert sich zunehmend an agilen Vorgehensweisen, welche erhebliche Vorteile in der Kundenorientierung und Schnelligkeit in der Auslieferung der Lösungen mit sich bringt. In diesem Zusammenhang besteht auch die Herausforderung der Schätzung von User Stories, die aus Sicht des Benutzers, formuliert werden. Obwohl sich etwaige Methoden und Techniken zur Schätzung von User Stories etabliert haben (z.B. Point-Metriken), liegt dabei ein wesentlicher Nachteil in der subjektiven und relativen Bewertung des Aufwandes bzw. der Komplexität durch das Team durch welche eine Verzerrung der Schätzung entstehen kann. Ebenso beanspruchen Schätzpraktiken in agilen Vorgehensweisen, durch deren interaktiven Charakter, einen erheblichen Zeitaufwand. Das Ziel dieser Arbeit bestand darin, zu prüfen, ob die Anwendung bzw. der Einsatz von Machine Learning den Schätzprozess in agilen Vorgehensweisen unterstützen kann. Der erste Teil der Arbeit bereitet dazu einen Einblick in die Welt der agilen Vorgehensweisen mit deren gängigsten Schätzverfahren. Nach einer kurzen Einführung in die Grundlagen des Data Minings bzw. Machine Learnings, wurden mögliche Lösungsansätzen zur Verbesserung der Schätzungen durch Machine Learning Verfahren untersucht. Die Untersuchung beinhaltet die Auswahl und Erläuterung eines Data Mining Vorgehensmodells. Dabei wurde der Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) als Referenzprozess für die Abhandlung der gesamten Arbeit gewählt. Auf Basis dieses Prozessmodells wurden einige relevante Techniken zur Textklassifizierung von User Stories abgehandelt. Demgemäß reichte die Untersuchung von der Phase Business Understanding bis hin zur Evaluation Phase eines Machine Learning Models. Basierend auf drei ausgewählten Machine Learning Verfahren (Naïve Bayes, Random Forest und Multilayer Perceptron) wurde eine Fallstudie durchgeführt. Diese Fallstudie umfasste die Datenvorverarbeitung, sowie die Modellierung und Implementierung eines Machine Learning Models auf Basis eines Real-life Datensets in der Programmiersprache R (Data Discovery und statistische Evaluation) und Python (Modellierung und Implementierung). Der letzte Teil der Fallstudie bestand in der Evaluation des trainierten Modells. Ziel der Fallstudie war es, zu prüfen, ob das Modell in der Lage ist, Story Points auf Basis von User Stories genauer zu schätzen, als durch ein zufälliges Raten bzw. Verteilen von Story Points. Dazu wurde eine ausgewählte Metrik (z.B. Accuracy) für jedes der drei Klassifizierungs-Verfahren, einem Dummy-Klassifizierer gegenübergestellt, welcher zufällig gewählte Story Points aus dem Datenset vorhersagte. Dies wurde auf Basis einer mehrstufigen Kreuzvalidierung (Cross Validation) durchgeführt um eine möglichst hohe Konfidenz der Vorhersagen zu erzielen. Anschließend wurde ein nicht-parametrischer statistischer Test (Wilcoxon Test) auf die erzeugten Vorhersagen (Metrik) angewendet, um festzustellen, ob sich die Mittelwerte tatsächlich voneinander unterscheiden. Die Ergebnisse der vorliegenden Studie zeigen, dass die Schätzung von Story Points durch die Anwendung von Machine Learning, das zufällige Raten erheblich übertreffen kann (unter den Voraussetzungen und Rahmenbedingungen der Fallstudie). Somit lässt sich sagen, dass Techniken des Machine Learnings für den vorliegenden Datensatz verwendet werden können, um den Schätzprozess zu beschleunigen, indem eine initiale Schätzung aller User Stories (z.B. aus einem Backlog) aus einem Machine Learning Modell bereitgestellt wird. Darüber hinaus bieten die Ergebnisse aus dem Modell, bis zu einem gewissen Grad einen unvoreingenommenen Blick auf StoryPoint-Schätzungen, als Grundlage für Diskussionen innerhalb des Teams. Hierbei ist jedoch anzumerken, dass die Validität der Ergebnisse, auf den speziellen Voraussetzungen und Rahmenbedingungen der Fallstudie beschränkt sind. Daher sollten die Ergebnisse dieser Arbeit auf einer breiteren (Anzahl der Datensätze), teamübergreifenden und projektübergreifenden Datenbasis verifiziert werden. Dennoch stellt die vorliegende Arbeit einen ersten Schritt zur Nutzung des maschinellen Lernens für die Story-Point-Schätzung dar.

Der Fokus dieser Arbeit liegt auf dem Identifizieren und Verifizieren des Einflusses von Microservices auf die Codequalität von Softwareanwendungen. Im ersten Teil der Arbeit sind Definitionen und Architekturen der untersuchten Softwareapplikationen dargelegt. Dies beinhaltet die Definition von monolithischer Software und deren Architektur und die Definition von Microservices mit seinen Vorteilen (zum Beispiel die Skalierung durch automatisiertes Deployment) und Nachteilen (zum Beispiel höhere Komplexität durch die erhöhte Anzahl von Softwareteilen). Darauf folgt eine Analyse von den ähnlichen Softwarearchitekturkonzepten der serviceorientierten Architektur und den Self-contained Services. Der Theorieteil zu Microservices endet mit der Darstellung von Methoden zur Trennung von monolithischer Software in Microservices und wie diese Dienste wieder zu einer Gesamtanwendung zusammengeführt werden können. Zur Vervollständigung ist der aktuelle Forschungsstand auf dem Gebiet der Microservices angeführt und es wird ein Einblick in eine Auswahl an Softwaremetriken zur Erhebung von Softwarequalität gegeben. Im praktischen Teil der Arbeit wurden die theoretischen Erkenntnisse an einer Softwareapplikation angewandt. Von einem Monolithen wurden Microservices abgespalten und die resultierende Anwendung als auch der Monolith einer Softwarearchitekturanalyse unterzogen. Danach wurden Softwaremetriken für die Ausgangsapplikation und die Microservices berechnet, um festzustellen, ob sich die Codequalität verändert hat. Zum Abschluss wurde eine Analyse der Änderungsgeschwindigkeit in beiden Applikationen durchgeführt, gefolgt von Interviews mit Softwareentwicklern zu dem Qualitätsmerkmal Lesbarkeit von Quellcode. Die Ergebnisse zeigen eine Verringerung der Komplexität des entstandenen Quellcodes und eine Erhöhung der Lesbarkeit gegenüber der Ausgangsanwendung.

Als Schatten-IT werden IT-Systeme bezeichnet, die nicht in das IT-Management eines Unternehmens eingebunden sind. Schatten-IT-Systeme können durch Ausfall oder durch Sicherheitslücken bestandsgefährdende Risiken für Unternehmen darstellen. Schatten-IT kann aber auch ein Innovationsmotor sein. Wenn Schatten-IT-Systeme erkannt werden, kann es erforderlich und nützlich sein, diese in das IT-Management des Unternehmens aufzunehmen. Die vorliegende Arbeit untersucht die Eignung und Übertragbarkeit der aus der agilen Software-Entwicklung stammenden Werte und Prinzipien bei der Einbindung von Schatten-Individualsoftware in das IT-Management von Unternehmen. Am Beispiel von Schatten-Individualsoftware wird untersucht, wie die bisherige Rolle des IT-Managements durch Schatten-IT in Frage gestellt wird und wie die einzelnen Disziplinen des IT-Managements durch Schatten-IT betroffen sind. Es werden die Eigenschaften von Schatten-Individualsoftware erarbeitet und es wird untersucht, welche agilen Werte und Prinzipien sich auf das IT-Management übertragen lassen, um Schatten-Individualsoftware in das IT-Management von Unternehmen einzubinden. Aus den identifizierten agilen Werten und Prinzipien wird ein Handlungsansatz entwickelt, um Schatten-Individualsoftware in das IT-Management von Unternehmen zu integrieren. Dieser Ansatz wird durch Experten-Interviews initial evaluiert.

Die vorliegende Masterthesis liefert eine Einführung in die Themen Agile Business Intelligence, Data-Warehouse Architektur und das Testen von Software. Darauf aufbauend werden grundlegende Konzepte für das Testen von Data-Warehouse Systemen analysiert, und Ansätze für die Automatisierung solcher Systeme herausgearbeitet. Inhaltlich wird über die Thematiken Agilität und iterative Entwicklungsmethoden an die Notwendigkeit eines Konzeptes für die Testautomatisierung im Data-Warehouse Umfeld herangeführt.

JavaScript ist Sprache des Webs geworden und die Entwicklung von komplexen JavaScript Web Applikationen nimmt stetig zu. Bei der Entwicklung von modernen JavaScript Web Applikationen ist das Zustandsmanagement ein zentraler und erfolgskritischer Themenkomplex. Das Hauptziel der Arbeit ist es, die möglichen Vorteile eines Redux basierten Zustandsmanagement für JavaScript Web Applikationen gegenüber herkömmlichen JavaScript MV*-Architekturen zu erarbeiten. Bisherige JavaScript-MV* Architekturen boten bislang Kompromiss behaftete und speziell in sehr umfangreichen Web Applikationen keine Lösungen, um das Zustandsmanagement möglichst vorsehbar zu machen. Viele Komponenten, Zustandsinteraktionen und Veränderungen aus verschiedensten Quellen machten es besonders schwer, den aktuellen Applikationszustand transparent darzustellen. Das Redux Paradigma formuliert und verbreitetet eine explizite Sprache und definierte Regeln, um den Zustand in komplexen Web Applikationen vorhersehbar verwalten zu können. Besonders in Bezug auf die Nachvollziehbarkeit und die Wartbarkeit des Programmcodes haben die Untersuchungen der Masterarbeit ergeben, dass die Implementierung des Redux Paradigmas große Vorteile gegenüber klassischen Zustandsmanagement Konzepten bieten kann. Es existieren eine Vielzahl von Entwicklerwerkzeugen, um die tägliche Arbeit zu unterstützen und zu vereinfachen. Beim Codeumfang konnten nach den Erkenntnissen der vorliegenden Masterarbeit keine Vorteile des Redux Paradigmas gegenüber einer klassischen Implementierung eines Daten Service für das Zustandsmanagement erkannt werden. Bezüglich der Render Performance ist eine Abhängigkeit zwischen Datenmenge und durchschnittlicher Renderzeit erkennbar. Bei geringer Daten Menge ist die Render Perfomance gegenüber der Daten Service Implementierung schneller, bei mittlerer Datenmenge sind beide Implementierung beinahe gleich schnell und bei einer hohen Datenmenge weist die Daten Service Implementierung eine bessere Render Performance gegenüber der Redux Implementierung auf. Die zunehmende Verbreitung und Popularität innerhalb der Entwicklergemeinde zeigt, dass das Redux Paradigma den Puls der Zeit trifft und eine angemessene Lösung für ein weit verbreitetes Problem bieten kann. Die Ergebnisse der vorliegenden Masterarbeit sollen mehr Klarheit in die Bewertung von Zustandsmanagement Lösungen in JavaScript Web Applikationen bringen und Entscheidern helfen, eine fundierte Auswahl bezüglich eines Konzepts zur Verwaltung des Zustands für ihre individuelle Herrausforderung treffen zu können.