Decision making is an important and complex challenge for companies, organizations and individuals. Making the right operational and strategic decisions at the right time has a big influence on a successful development and the survival in competition. To make the best possible decisions it is essential to have access to aggregated and processed information which are accurate, reliable and consistent. Decision support contributes to the decision-making process by preparing and providing relevant information. Decision support systems (DSS) further contribute to decision-making processes as they embed approaches into integrated systems which aim to provide fast and easy access to decision-relevant information. This cumulative dissertation is divided into three thematic chapters according to different research areas which are presented and discussed in the context of quantitative and qualitative decision support. The first thematic chapter focusses on decision support for the wind energy sector based on quantitative financial approaches. A DSS is constructed that addresses the needs of all project stakeholders for the assessment of corresponding projects. The system integration of renewable energies (RE) in general and of wind energy represents a fundamental challenge as the unsteady electricity generation introduces variability in the electrical system. Decision support is provided by introducing a modeling approach that can help to design support schemes which promote a spatially-diversified deployment through location-based investment incentives. The second thematic chapter revolves around the enhancement of the literature research processes which is an important sub-step of a complete literature review and part of many other scientific research methods. Decision support is provided by our Tool for Semantic Indexing and Similarity Queries (TSISQ) that allows a fast and simple identification of semantically similar research articles. The third thematic chapter deals with survey-based decision support. Qualitative and quantitative data was gathered with an explorative survey among leading IS researchers. The findings can contribute to decisions regarding the future alignment of the IS research domain. In summary, it is shown that decision support based on qualitative and quantitative data contributes to decision making by providing decision-relevant information. As data amounts will continue to growth in the future, the relevance of decision support will further increase.
Entscheidungsprozesse stellen komplexe und bedeutende Herausforderungen für Unternehmen, Organisationen und Individuen dar. Die richtigen operativen und strategischen Entscheidungen zum richtigen Zeitpunkt zu treffen hat großen Einfluss auf den eigenen Erfolg und das Bestehen im Wettbewerb. Entscheidungsunterstützung trägt zu Entscheidungsprozessen durch das Bereitstellen entscheidungsrelevanter Informationen bei, da bestmögliche Entscheidungen den Zugriff auf aufbereitete Informationen verlangen, die zuverlässig und konsistent sind. Entscheidungsunterstützungssysteme (EÜS) können einen zusätzlichen Beitrag leisten, indem sie Methoden in einem Gesamtsystem vereinen, das einen schnellen und einfachen Zugriff auf entscheidungsrelevante Informationen ermöglicht. Diese kumulative Dissertation ist in drei thematische Kapitel unterteilt, die sich mit qualitativer und quantitativer Entscheidungsunterstützung befassen. Das erste thematische Kapitel behandelt Entscheidungsunterstützung im Bereich der Windenergie basierend auf quantitativen, finanziellen Methoden. Das erstellte EÜS deckt die Anforderungen aller Steakholder eines Windenergieprojektes hinsichtlich der finanziellen Bewertung ab. Die Integration erneuerbarer Energien (EE) in die Stromnetze stellt durch die schwankende Stromerzeugung eine zentrale Herausforderung dar. Entscheidungsunterstützung wird hierzu durch einen Ansatz geboten, der die Gestaltung von Einspeisevergütungssystemen adressiert. Dazu wird eine räumliche Verteilung von EE Anlagen durch standortbezogene, finanzielle Vergütungsanreize gefördert. Im zweiten thematischen Kapitel geht es um die Erweiterung von Literaturrechercheprozessen, die ein wichtiger Bestandteil eines Literaturüberblicks und darüber hinaus Teil weiterer wissenschaftlicher Forschungsmethoden sind. Entscheidungsunterstützung wird mit Hilfe von TSISQ (Tool for Semantic Indexing and Similarity Queries) gegeben. Es ermöglicht die schnelle und einfache Identifizierung semantisch ähnlicher Forschungsartikel. Das dritte thematische Kapitel beschäftigt sich mit umfragebasierter Entscheidungsunterstützung. Die Ergebnisse einer explorativen Befragung führender IS Forscher können zu Entscheidungen bezüglich der zukünftigen Ausrichtung der IS Forschungsdomäne beitragen. Insgesamt wird deutlich, dass Entscheidungsunterstützung basierend auf qualitativen und quantitativen Daten zum Entscheidungsprozess durch das Bereitstellen entscheidungsrelevanter Informationen beiträgt. Durch künftig zunehmende Datenmengen wird die Bedeutung von Entscheidungsunterstützung zudem weiter steigen.
