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Academic Staff
Pierre Maier, M. Sc.
- Room:
- R09 R04 H38
- Phone:
- +49 201 18-34150
- Email:
- pierre.maier (at) uni-due.de
Bio:
If language shapes our reality and we have the capacity to change our language, it is possible to ameliorate our world through a purpose-driven change of our language. Information systems occupy a dual role in this regard. First, they must depict domain concepts, which thereupon influence their use within the domain – a reciprocal effect. Second, they can provide technical support for the generation and evaluation of alternative concepts. My research is centered around the investigation of automation techniques to support the automatic construction of multi-level conceptual models.
I recommend that bachelor and master students, who want to find a thesis topic in this field, consult literature of the following areas:
- Linguistic Relativity Principle
- Language-Action Perspective
- Concept Engineering & Concept Ethics
- Generative Language Models
- Contingency and Possible Worlds
For literature advice or further questions conerning the formuluation of your thesis within the Information Systems discipline, I am happy to help. Furthermore, I offer to advise theses that can be broadly allocated in one of the following areas: artificial intelligence, machine learning, deep learning, data management, organizational problem-solving, and philosophy of information.
Curriculum Vitae:
Education
10/2015 - 04/2019: Business Information Systems, B. Sc., University of Duisburg-Essen
- Bachelor Project: "Design and Implementation of a Smart Contract-based Solution"
- Bachelor Thesis: "Design Thinking: Theoretical Background, Key Concepts, and Application Potentials in the Context of Software Development"
04/2019 - 05/2021: Business Information Systems, M. Sc., University of Duisburg-Essen
- Master Project: "Prototypical Development of an Accomodation App for Smart Urban Districts"
- Master Thesis: "Contingency Adaption Through Deep Learning: A Critical Reflection on the Applicability of Deep Learning for Organizational Problem-Solving"
Professional Positions
since 08/2021: Research Assistant (Wissenschaftlicher Mitarbeiter) at the Research Group for Information Systems and Enterprise Modelling, University of Duisburg-Essen
10/2019 - 07/2021: Student Assistant (Wissenschaftliche Hilfskraft) at the Research Group for Information Systems and Enterprise Modelling, University of Duisburg-Essen
03/2018 - 01/2020: Working Student in the area of Metadata Managament, Data Governance, and Data License Management at E.ON Digital Technology GmbH, Essen
07/2017 - 12/2017: Working Student in the area of Database Testing at Finanz-Informatik GmbH & Ko. KG, Münster
Publications:
In recent years, the catchword “low‐code” has evolved into what can be seen as a major trend
in software development platforms. A growing number of vendors respond to this trend by
offering software development platforms that promise limited need for coding only and a tremendous
boost in productivity. Both aspects have been the subject of intensive research over
many years in areas such as domain‐specific modeling languages, model‐driven software development,
or generative programming. Therefore, the obvious question is how ʺlow codeʺ
platforms differ from such approaches and what specific performance features they offer.
Since there is no unified definition of “low‐code”, the only way to develop an elaborate understanding
of what it is – and might be – is to analyze the actual use of the term. For obvious
reasons, it is not promising in this respect to rely on marketing announcements made by vendors.
Instead, it seems more appropriate to examine “low‐code” platforms. This research report
presents a study of 10 relevant platforms, capturing and assessing common characteristics
as well as specific features of individual tools. The study is guided by a method that consists
of a conceptual framework, which provides a uniform structure to describe and compare “lowcode”
platforms, and a process model that describes the sequence of steps.
Tutored Theses:
- Data Provenance (Data Lineage): Rekonstruktion zentraler Konzepte und Bestimmung von Potenzialen und Herausforderung für die Unternehmensmodellierung (Bachelor Thesis Business Information Systems, in progress) AbstractDetails
Verfahren des Data Provenance (auch Data Lineage) dienen der Nachverfolgung von Daten in DWH und BI Systemen. In der Literatur werden verschiedene Ansätze vorgeschlagen und diskutiert. Mit dieser Arbeit gehen Sie der Frage nach, welche Konzepte und Ideen mit dem Begriff Data Provenance verbunden sind. Sie untersuchen bestehende Ansätze der Unternehmensmodellierung und bewerten, ob und wie weit diese bereits Data Provenance unterstützen. Mit ersten Szenarien und Anforderungen beschreiben Sie wie die Ideen des Data Provenance die Unternehmensmodellierung bereichern können und welche Herausforderungen bestehen bleiben, um die Ideen des Data Provenance in der Unternehmensmodellierung umzusetzen.
Literatur:
- De Kinderen, S., Kaczmarek-Heß, M., Ma, Q., & Razo-Zapata, I. S. (2017, November). Towards Meta Model Provenance: A Goal-Driven Approach to Document the Provenance of Meta Models. In IFIP Working Conference on The Practice of Enterprise Modeling (pp. 49-64). Springer, Cham. (siehe Anlage)
- Simmhan, Y. L., Plale, B., & Gannon, D. (2005). A survey of data provenance in e-science. ACM Sigmod Record, 34(3), 31-36
- Trujillo, J., & Luján-Mora, S. (2003, October). A UML based approach for modeling ETL processes in data warehouses. In International Conference on Conceptual Modeling (pp. 307-320). Springer, Berlin, Heidelberg.
- Project Leadership Enablement in Agile Project Management: Creation of a Process Model and Evaluation on a medium-size IT company (Master Thesis Business Information Systems, in progress)
- Metadata-enhanced Data Warehousing: Conceptions and Contributions to Data Integration (Bachelor Thesis Business Information Systems, 2023)
- Business Process Automation through Robotic Process Automation? Critical Analysis and Synthesis of existing Criteria Catalogs for the Identification and Selection of eligible Business Processes (Bachelor Thesis Business Information Systems, 2022)
- Data Governance: Reconstruction of key concepts and analysis of implementation using existing enterprise modeling approaches (Bachelor Thesis Business Information Systems, 2022)
- Convolutional Neural Networks: Technical Foundations and Critical Evaluation of their Use in Organisations (Bachelor Thesis Business Information Systems, 2022)
- XAI Approaches from the Perspective of Legal Requirements: Design and Use of an Evaluation Frame (Bachelor Thesis Business Information Systems, 2022)
- Action-theoretic Perspective: A Beneficial Extension for Enterprise Modeling? (Bachelor Thesis Business Information Systems, 2022) AbstractDetails
Motivation:
Viele Faktoren beeinflussen, welche Handlungen von Individuen in
Unternehmen ausführt werden und zu welchem Zeitpunkt die Ausführung der
Handlung ausgelöst wird. Dabei spielen insbesondere vorgegebene
Entscheidungskriterien, die vorliegende Umweltsituation und die
persönlichen Wahrnehmungen bzw. Einschätzungen der Individuen eine
zentrale Rolle.
Im Rahmen dieser Arbeit ist zunächst zu untersuchen, wie das genaue
Zusammenspiel der genannten Faktoren abläuft und welche weiteren
Faktoren dabei beteiligt sind. Innerhalb der BWL und der
Organisationstheorie existieren dazu verschiedene Handlungstheorien, die
vom Autor zu erläutern und gegenüberzustellen sind.
Nach der begründeten Auswahl einer der Handlungstheorien ist zu
analysieren, inwiefern die für Handlungsauswahl und -auslösung
relevanten Faktoren in Unternehmensmodellen berücksichtigt werden
können. Existierende Sprachen zur Unternehmensmodellierung fokussieren
typischerweise auf die Abbildung von Organisationsstrukturen und
Geschäftsprozessen. Es ist daher herauszuarbeiten, für welche der
ermittelten Faktoren in einer ausgewählten Modellierungssprache bereits
Konzepte vorhanden sind und welche Konzepte noch ergänzt werden müssten.
Ein Ausblick auf verschiedene Gestaltungsmöglichkeiten bei der
Einführung der zusätzlichen Konzepte soll den Abschluss der Arbeit
bilden.
- In-Memory Databases: Technical and Conceptual Foundations and Comparison of Selected Systems (Bachelor Thesis Business Information Systems, 2022) AbstractDetails
In den letzten Jahren haben sog. "In-Memory"-Datenbanken (IMD) an Bedeutung gewonnen. Sie versprechen einerseits eine gemeinsame Repräsentation von Daten für OLTP und OLAP, wodurch der in DWS erforderliche Transformationsaufwand entfällt und die Datenaktualität deutlich gesteigert wird. Gleichzeitig ermöglichen sie eine höhere Performanz von Analyseverfahren. Diesen möglichen Vorteilen steht eine Reihe von Herausforderungen gegenüber. In dieser Bachelorarbeit sollen zunächst die wesentlichen Architekturkonzepte von IMD untersucht werden. Anschließend ist zu analysieren, wie die Integration mit Anwendungssystemen erfolgt. Vor diesem Hintergrund sind Anforderungen an IMD zu analysieren. Abschließend sind auf dieser Grundlage ausgewählte IMD (bspw. Open Source Systeme) zu vergleichen.
- Use of Machine Learning in the Manufacturing Industry: Design of a Method for the Identification and Selection of Application Possibilities (Master Thesis Business Information Systems, 2022)
- Customer Churn Prediction in Literature and Practice - Design of a Process Model for the Selection of a Churn Prediction Model in Contractual Settings (Bachelor Thesis Business Information Systems, 2022)
- Problem structuring methods in requirements engineering – Development of a suitability framework for use in requirements elicitation (Bachelor Thesis Business Administration, 2022)
- Deep Learning in Organizations: Development and Application of an Evaluation Framework for the Comparison of Explainable Artificial Intelligence Methods (Bachelor Thesis Business Information Systems, 2022)