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Wissenschaftliches Arbeiten leicht gemac​ht!

Publikationen  – Wissen teilen, Fortschritt gestalten


Bei GoScience engagieren wir uns aktiv in Forschung und Praxis. Unsere eigenen Publikationen behandeln zentrale und innovative Themen. Alle unsere Publikationen stehen für Transparenz, Wissenschaftlichkeit und praktische Relevanz.

2025


Löwe, Seline; Freese, Isabella; Kunath, Caroline; Schäffer, Thomas; Beckmann, Helmut (2025): Auf dem Weg zum datengetriebenen Unternehmen: Handlungsempfehlungen für ein effektives Datenmanagement in Enterprise Systems auf Basis von Data3M. In: HMD 62 (1), S. 166–180. DOI: 10.1365/s40702-024-01138-4.


Löwe, Seline; Koch, Marcel; Schäffer, Thomas (2025): Analyse und Bewältigung von Herausforderungen im Software-Prototyping: Eine Untersuchung der Schlüsseldimensionen zur Unterstützung der Digitalen Transformation. In: HMD 62 (1), S. 72–91. DOI: 10.1365/s40702-024-01137-5.

2024


Müller, Julia; Würth, Stefanie; Schäffer, Thomas; Leyh, Christian (2024): Toward a Framework for Determining Methods of Evaluation in Design Science Research. In: Proceedings of the 19th Conference on Computer Science and Intelligence Systems (FedCSIS). In: FedCSIS 2024 Proceedings. https://annals-csis.org/Volume_39/drp/7208.html


Czemmel, Jan; Bajus, Marco; Schäffer, Thomas (2024): Identification of Criteria for the Evaluation of Reference Models – A Literature Review. In: AMCIS 2024 Proceedings. https://aisel.aisnet.org/cgi/viewcontent.cgi?article=1298&context=amcis2024.


Leyh, Christian; Schäffer, Thomas (2024): Digitale Kompetenzen. In: HMD 61 (1), S. 1–5. DOI: 10.1365/s40702-024-01043-w.

Leyh, Christian; Schäffer, Thomas (2024): Digitale Kompetenzen als notwendige Voraussetzung der Digitalen Transformation. In: HMD 61 (1), S. 12–26. DOI: 10.1365/s40702-024-01044-9.


Schäffer, Thomas; Leyh, Christian (2024): Rezension „Das Management-Handbuch für Chief Data Officer. Aufbau und Betrieb der Daten-Supply Chain eines Unternehmens". In: HMD 61 (1), S. 311–316. DOI: 10.1365/s40702-024-01041-y.


Schäffer, Thomas; Leyh, Christian (2024): Rezension „Datenkompetenz. Daten erfolgreich nutzen.“. In: HMD 61 (1), S. 317–321. DOI: 10.1365/s40702-024-01042-x.

2023


Baumann, Nick; Schäffer, Thomas (2023): ADAM - Towards a Software Model for the Automatic Detection of Data Attributes and Metadata in Business Processes. In: AMCIS 2023 Proceedings 2023. https://aisel.aisnet.org/amcis2023/sig_dsa/sig_dsa/15.


Greinacher, Janick; Nerlich, Jan-Christoph; Schäffer, Thomas (2023): Augmenting the Framework for Design Science Research Goals and Evaluation Criteria with Aspects of Society 5.0. In: AMCIS 2023 Proceedings 2023.  https://aisel.aisnet.org/amcis2023/meta_res/meta_res/9.


Haberkern, Josh; Schäffer, Thomas (2023): Towards Data Ecosystems in Smart Cities: Success Factors of Urban Data Spaces. In: INSTICC (Hg.): Proceedings of DATA 2023. 12th International Conference on Data Science, Technology and Applications. Rom, 12.-13.07.2023.  https://www.insticc.org/node/TechnicalProgram/DATA/2023/personDetails/4e11945e-2f48-416f-a77a-60911489e6fe.


Langer, Yannik; Bubeck, Johannes; Schäffer, Thomas (2023): Barriers to the Use of Action Research in Information Systems - A Literature Review. In: AMCIS 2023 Proceedings 2023. Online verfügbar unter https://aisel.aisnet.org/amcis2023/meta_res/meta_res/11.


Szafarski, Daniel; Schmieg, Tobias; Welz, Laslo; Schäffer, Thomas (2023): Rigor in Applied Data Science Research Based on DSR: A Literature Review. In: INSTICC (Hg.): Proceedings of DATA 2023. 12th International Conference on Data Science, Technology and Applications. Rom, 12.-13.07.2023.  https://www.insticc.org/node/TechnicalProgram/DATA/2023/presentationDetails/121223


Zimmermann, Luis; Schäffer, Thomas (2023): Inter-organisatorische Data Governance: Vorschlag eines Rollenmodells für einen kooperativen Datenaustausch im Kontext von Logistik 4.0. In: HMD 60 (1), S. 38–51. DOI: 10.1365/s40702-022-00936-y.

2022


Roth, Hendrik; Mönch, Simon Paul; Schäffer, Thomas (2022): Towards Augmented MDM: Overview of Design and Function Areas – A Literature Review. In: AMCIS 2022 Proceedings. Conference, 10.-15. August 2022. Informationen zum Paper

Scholz, Niklas; Wieland, Jannik; Schäffer, Thomas (2022): Towards a Framework for Enterprise & Platform Ecosystem Data Governance. In: AMCIS 2022 Proceedings. Conference, 10.-15. August 2022. Informationen zum Paper      

2021


Kern, Christopher Julian; Schäffer, Thomas; Stelzer, Dirk (2021): Towards Augmenting Metadata Management by Machine Learning. In: Gesellschaft für Informatik e.V. (GI) (Hg.): INFORMATIK 2021. Computer Science & Sustainability. Berlin, 27.-01.10.2021. P314. Bonn: Köllen Druck+Verlag GmbH (Lecture Notes in Informatics (LNI) - Proceedings), S. 1467–1476. Informationen zum Paper

Schäffer, Thomas (2021): Der Heilbronner MDM-Roundtable – ein Industriekonsortium zum Wissenstransfer der »Data Excellence« für die digitale Transformation. In: Hochschule Heilbronn, Fakultät für Wirtschaft und Verkehr (Hg.): Forschung & Transfer an der Fakultät für Wirtschaft und Verkehr & International Business. Der Heilbronner MDM-Roundtable – ein Industriekonsortium zum Wissenstransfer der »Data Excellence« für die digitale Transformation. Heilbronn (4).

Straßburg, Sebastian; Kahlert, Sebastian; Stöffler, Deborah; Schäffer, Thomas (2021): Identification of Issues in Design Science Research Evaluation – A Literature Review. In: AMCIS 2021 Proceedings. Digital Innovation and Entrepreneurship. Virtual Conference, 9.-13. August 2021. Informationen zum Paper

Schäffer, Thomas; Knöpfle, Stefan (2021): Das Referenz-Rollenmodell der MDM-Fokusgruppe »Data Governance«. Arbeitsbericht. Hg. v. Institut für Wirtschaftinformatik an der Hochschule Heilbronn. Heilbronn. Informationen zur MDM-Fokusgruppe.

2018


Christian Leyh, Thomas Schäffer, Trung Duc Nguyen (2018): Information System Backsourcing: A Systematic Literature Analysis. In: Proceedings of the 2018 Federated Conference on Computer Science and Information Systems, FedCSIS 2018. Poznań, 9. – 12. September 2018, S. 771-780. +++ Mit Best Paper Award ausgezeichnet +++ (online Version)

Schäffer, Thomas; Stelzer, Dirk; Brückner, Lisa (2018): Auswertung der Umfrage zu Grenzen und Schwächen von Datenpools für den überbetrieblichen Produktstammdatenaustausch. Hg. v. Hochschule Heilbronn und Technische Universität Ilmenau.

Schäffer, Thomas; Leyh, Christian; Bley, Katja; Schimmele, Mario (2018): Towards an Open Ecosystem for Maturity Models in the Digital Era: The Example of the Data Quality Management Perspective. In: AMCIS 2018 Proceedings. New Orleans.

Leyh, Christian; Schäffer, Thomas (2018): SIMMI 4.0 – System Integration Maturity Model Industry 4.0. Ein Reifegradmodell zur Klassifikation der unternehmensweiten Anwendungssystemlandschaft mit Fokus Industrie 4.0. In: VDI Wissensforum GmbH (Hg.): VDI-Berichte 2330 – Automation. 19. Leitkongress der Mess- und Automatisierungstechnik Semaless Convergence of Automation & IT. Baden-Baden, 3. – 4. Juli 2018, S. 1105-1117.

Schröer, Tobias; Wenger, Lucas; Schäffer, Thomas; Beckmann, Helmut; Treutlein, Peter; Ron, Alex (2018): Stammdatenqualität im Zuge der Digitalisierung. Strategie, Methode und Werkzeuge für die Praxis. Hg. v. DataQualityCenter.

Beckmann, Helmut; Ron, Alex; Schäffer, Thomas; Schröer, Tobias; Treutlein, Peter; Wenger, Lucas (2018): Stammdatenqualität für das digital vernetzte Unternehmen. In: Trovarit AG (Hg.): IT-Matchmaker.guide. Industrie 4.0: Business Lösungen 2018, S. 29-36.

Schäffer, Thomas; Stelzer, Dirk (2018): Barriers to Adopting Data Pools for Product Information Sharing – A Literature Review. In: Paul Drews, Burkhardt Funk, Peter Niemeyer und Lin Xie (Hrsg.): Multikonferenz Wirtschaftsinformatik (MKWI) 2018. Leuphana Universität Lüneburg, 6. – 9. März 2018, S. 295-306.

Schäffer, Thomas; Leyh, Christian; Beckmann, Helmut (2018): ALADDIN – Vorschlag eines Analyse- und Berechnungsmodells zur Investitions-bewertung für ein unternehmensweites Datenqualitätsmanagement. In: Paul Drews, Burkhardt Funk, Peter Niemeyer und Lin Xie (Hrsg.): Multikonferenz Wirtschaftsinformatik (MKWI) 2018. Leuphana Universität Lüneburg, 6. – 9. März 2018, S. 369-380.

Leyh, Christian; Martin, Stefan; Schäffer, Thomas (2018): Analyzing Industry 4.0 Models with Focus on Lean Production Aspects. In: Ewa Ziemba (Hg.): Information Technology for Management. Ongoing Research and Development. , Bd. 311. Cham: Springer International Publishing (Lecture Notes in Business Information Processing, 311), S. 114–130.

2017


Schäffer, Thomas; Leyh, Christian (2017): Datenqualitätsmanagement: Bewertung von Investitionsvorhaben zur Verbesserung der Stammdatenqualität. ERP Management, Ausgabe 3/2017, November 2017, S. 41-44. (online Version)

Schäffer, Thomas; Stelzer, Dirk (2017): Towards a Taxonomy for Coordinating Quality of Master Data in Product Information Sharing. In: ICIQ 2017 Proceedings. Little Rock.

Leyh, Christian; Martin, Stefan; Schäffer, Thomas (2017): Industry 4.0 and Lean Production – A Matching Relationship? An analysis of selected Industry 4.0 models. In: FedCSIS 2017 Proceedings. Prague. (Material)

Leyh, Christian; Bley, Katja; Schäffer, Thomas; Bay, Lennart (2017): The Application of the Maturity Model SIMMI 4.0 in Selected Enterprises. In: AMCIS 2017 Proceedings. Bosten.

Leyh, Christian; Schäffer, Thomas; Bley, Katja; Forstenhäusler, Sven (2017): Assessing the IT and Software Landscapes of Industry 4.0-Enterprises: The Maturity Model SIMMI 4.0. In: Ewa Ziemba (Hg.): Information Technology for Management: New Ideas and Real Solutions, Bd. 277. Cham: Springer International Publishing (277), S. 103–119.

Schäffer, Thomas; Beckmann, Helmut (2017): Industrie 4.0 als Herausforderung für das Stammdatenmanagement in Unternehmen. In: Trovarit AG (Hg.): IT-Matchmaker.guide. Industrie 4.0-Lösungen 2017.

Schäffer, Thomas (2017): Unternehmensübergreifende Stammdatenqualität – Entwicklung eines Hilfsmittels zur Vereinbarung der Qualität für Stammdaten zwischen Unternehmen. In: Barbara Dinter, Lisa Frenzel und Peter Gluchowski (Hg.): Tagungsband zum 20. Interuniversitären Doktorandenseminar Wirtschaftsinformatik. Chemnitz, 27.10.2016. Chemnitz: Universitätsverlag der Technischen Universität Chemnitz, S. 49–59.

Schäffer, Thomas; Leyh, Christian (2017): Master Data Quality in the Era of Digitization - Toward Inter-organizational Master Data Quality in Value Networks: A Problem Identification. In: F Piazolo, V Geist, L Brehm und R Schmidt (Hg.): Innovations in Enterprise Information Systems Management and Engineering. ERP Future 2016. Lecture Notes in Business Information Processing. 285. Aufl.: Springer, Cham, S. 99–113.

Schäffer, Thomas; Stelzer, Dirk (2017): Assessing Tools for Coordinating Quality of Master Data in Inter-organizational Product Information Sharing. In: WI 2017 Proceedings. St. Gallen.

2016


Beckmann, Helmut; Schäffer, Thomas (2016): Trends und Erfolgsfaktoren im Zuge der Digitalisierung. Ergebnisse einer Studie zum Stammdatenmanagement. In: ERP Management 12 (4), S. 36–37.

Leyh, Christian; Schäffer, Thomas; Bley, Katja; Forstenhäusler, Sven (2016): SIMMI 4.0 – A Maturity Model for Classifying the Enterprise-wide IT and Software Landscape Focusing on Industry 4.0. In: FedCSIS 2016 Proceedings.

Bley, Katja; Leyh, Christian; Schäffer, Thomas (2016): Digitization of German Enterprises in the Production Sector – Do they know how “digitized” they are? In: AMCIS 2016 Proceedings. San Diego.

Leyh, Christian; Schäffer, Thomas; Forstenhäusler, Sven (2016): SIMMI 4.0 – Vorschlag eines Reifegradmodells zur Klassifikation der unternehmensweiten Anwendungssystemlandschaft mit Fokus Industrie 4.0. In: MKWI 2016 Proceedings. Ilmenau.

2014


Schäffer, Thomas; Beckmann, Helmut (2014): Trendstudie Stammdatenqualität 2013. Erhebung der aktuellen Situation zur Stammdatenqualität in Unternehmen und daraus abgeleitete Trends. 1. Aufl. Stuttgart: Steinbeis-Edition (Schriftenreihe Wirtschaftsinformatik).

Beckmann, Helmut; Schäffer, Thomas (2014): ERP-Studie. Erfolgsfaktoren für die Integration von Unternehmenssoftware in die Unternehmens-IT. 1. Aufl. Stuttgart: Steinbeis-Edition (Schriftenreihe Wirtschaftsinformatik).

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