Augmented Reality in der Enterprise Architecture : Potenziale und Einflüsse von AR-Visualisierung auf die Darstellung und Kommunikation von EA-Daten

Abstract

Hintergrund: Augmented Reality hat in den letzten Jahren erhebliche Fortschritte gemacht und bietet neue Möglichkeiten für die Visualisierung und Interaktion von komplexen Datensätzen. In der Enterprise Architecture kann diese Technologie genutzt werden, um die zunehmende Komplexität und Dynamik der IT-Landschaften in Unternehmen zu adressieren. Diese Arbeit untersucht Potenziale und Einflüsse von AR-Visualisierung auf die Darstellung und Kommunikation von EA-Daten. Methodik: Eine narrative Literaturübersicht wurde durchgeführt, um Studien zu identifizieren, die die Nutzung von AR auf EA-Daten untersuchen, definiert in Bezug auf die Potentiale und Auswirkungen. 14 Studien zur Effektivität von AR in EA-Tools wurden für eine vollständige Überprüfung identifiziert. Ergebnisse: Alle Studien zeigten einen positiven Zusammenhang zwischen der Verwendung von AR in EA-Tools und der Verbesserung der Visualisierung und Interaktion mit EA-Daten. Dies umfasste das bessere Verständnis komplexer Zusammenhänge sowie die Analyse durch EA-Entscheidungsträger und den Einstieg in die Nutzung. Schlussfolgerungen: Basierend auf den begrenzt verfügbaren Beweisen scheint AR positive Auswirkungen auf die EA-Visualisierung und -Kommunikation zu haben. Allerdings bedeutet die relative Neuheit der breiteren Anwendung von AR in EA-Tools, dass zu diesem Zeitpunkt nur vorsichtige Schlussfolgerungen gezogen werden können. Weitere Forschungen, idealerweise mit großen Stichprobengrößen, robusten Ergebnismaßen und längeren Nachbeobachtungszeiträumen, werden empfohlen.

Background: Augmented reality has made significant progress in recent years and offers new possibilities for the visualization and interaction of complex data sets. In enterprise architecture, this technology can be used to address the increasing complexity and dynamics of enterprise IT landscapes. This work explores potentials and influences of AR visualization on the representation and communication of EA data. Methods: A narrative literature review was conducted to identify studies examining the use of AR on EA data, defined in terms of potentials and impacts. 14 studies on the effectiveness of AR in EA tools were identified for full review. Results: All studies showed a positive correlation between the use of AR in EA tools and improved visualization and interaction with EA data. This included better understanding of complex relationships as well as analysis by EA decision makers and onboarding. Conclusions: Based on the limited evidence available, AR appears to have positive effects on EA visualization and communication. However, the relative novelty of the broader application of AR in EA tools means that only tentative conclusions can be drawn at this time. Further research, ideally with large sample sizes, robust outcome measures, and longer follow-up periods, is recommended.