Webbasierte Automatsierung des Inkubator-Fragebogens

Die Automatisierung des Inkubator-Fragebogens des FHNW ImpactLab setzt neue Massstäbe in der Effizienz und Benutzerfreundlichkeit. Eine webbasierte Lösung ersetzt den manuellen Auswertungsprozess durch eine intuitive Plattform, die datenbasierte Entscheidungen und Innovation nachhaltig unterstützt.

Tino Zinniker, 2025

Art der Arbeit Bachelor Thesis
Auftraggebende FHNW ImpactLab
Betreuende Dozierende Laurenzi, Emanuele, Meyer, Dario
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Inkubatoren fördern Innovation und wirtschaftliches Wachstum, daher möchte das FHNW ImpactLab ihre Effektivität mit einer präzisen Selbstanalyse ihrer Stärken und Schwächen unterstützen. Derzeit basiert die Auswertung kritischer Erfolgsfaktoren auf einem ineffizienten, manuell gesteuerten Prozess, der Google Forms und ein R-Skript nutzt. Dieser Prozess ist ineffizient und schwer zugänglich. Um die Bewertung zu optimieren und diesen manuellen Prozess abzulösen, benötigt das FHNW ImpactLab eine online zugängliche und automatisierte Lösung.
Die Auswahl des Technologie-Stacks erfolgte mithilfe einer Nutzwertanalyse, um eine objektive und nachvollziehbare Entscheidung zu treffen. Django/React wurde aufgrund der langfristigen Skalierbarkeit und moderner Entwicklungsmöglichkeiten ausgewählt. Ein Projektplan mit den Phasen Analyse, Entwicklung, Testen und Abschluss wurde erstellt und regelmässig mit der Auftraggeberschaft abgestimmt. Ergänzend wurde eine Risikomatrix entwickelt, um mögliche Herausforderungen zu bewerten. Die Umsetzung erfolgte iterativ, mit Fokus auf Benutzerfreundlichkeit und Automatisierung.
Mit der entwickelten Software revolutioniert das FHNW ImpactLab seinen Evaluationsprozess. Die vollständige Automatisierung des Fragebogens (P1) ersetzt den manuellen Prozess vollständig, indem ab dem Absenden des Formulars die Auswertung, die Darstellung im Radar-Diagramm (P3) und der Zugriff auf historische Daten automatisch erfolgen. Die Login- Maske (P2) stellt sicher, dass nur berechtigte Nutzer Zugriff erhalten. Das Django-Backend gewährleistet das Datenmanagement (P4) mit Speicherung, Nachverfolgbarkeit und der Möglichkeit zur Datenlöschung. Die GPT-basierte Feedback-Generierung (P5) liefert gezielte Empfehlungen, das Superuser-Dashboard (P6) erleichtert die Analyse für Administratoren, und die Vergleichsfunktion (P7) erweitert die Evaluationsmöglichkeiten für Inkubatoren. Die Kompatibilität mit der FHNW-Serverinfrastruktur (P8) wurde sichergestellt, wobei alle notwendigen Anpassungen geplant und abgestimmt sind. Das Projektziel wurde erfolgreich erreicht: Die Automatisierung des zuvor manuellen Prozesses gewährleistet automatisierte und benutzerfreundliche Abläufe und stärkt die Innovationskraft des FHNW ImpactLab nachhaltig.
Studiengang: Wirtschaftsinformatik (Bachelor)
Keywords FHNW ImpactLab, Automatisierung Fragebogen, Webanwendung
Vertraulichkeit: öffentlich
Art der Arbeit
Bachelor Thesis
Auftraggebende
FHNW ImpactLab
Autorinnen und Autoren
Tino Zinniker
Betreuende Dozierende
Laurenzi, Emanuele, Meyer, Dario
Publikationsjahr
2025
Sprache der Arbeit
Deutsch
Vertraulichkeit
öffentlich
Studiengang
Wirtschaftsinformatik (Bachelor)
Standort Studiengang
Olten
Keywords
FHNW ImpactLab, Automatisierung Fragebogen, Webanwendung