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Die digitale Transformation von Geschäftsprozessen und die stärkere Einbindung von IT-Systemen erzeugen bei kleinen und mittelständischen Unternehmen (KMU) Chancen und Risiken zugleich. Risiken, die insbesondere in einer fehlenden IT-Compliance resultieren können. Wie Studien zeigen, sind KMU in Bezug auf IT-Compliance-Maßnahmen im Vergleich zu kapitalmarktorientierten Unternehmen jedoch im Rückstand [1]. Im Beitrag wird mithilfe von Experteninterviews und einer qualitativen Datenanalyse der Frage nachgegangen, welcher Status quo an Maßnahmen aktuell implementiert und wie der empfundene Compliance-Reifegrad ist. Weiterhin werden die Gründe und Motive erörtert, die zu diesem Zustand geführt haben. Letztlich sind Treiber identifiziert worden, die zu einem höheren Bewusstsein in der Zukunft führen können. Die Arbeit zeigt interessante Erkenntnisse aus der Praxis, da die Experteninterviews Einblicke in den aktuellen Status quo in Bezug auf IT-Compliance liefern.
Der Gegenstand dieser Bachelorarbeit ist die automatisierte Extraktion von Polygonzügen anhand eines Grundrissbildes. Diese Polygonzüge sollen die Räumlichkeiten wiedergeben. In dieser Bachelorarbeit wurde daher ein Algorithmus für die Grundrissbildverarbeitung mittels Python entwickelt und implementiert. Zuerst wird ein Grundrissbild bereinigt, d. h. es werden unerwünschte Bildstrukturen verwaschen. Mithilfe des Canny-Kantendetektors werden anschließend die Kanten detektiert. Danach werden die Ecken im Grundrissbild via Harris-Eckendetektor lokalisiert. Um die Ecken sinnvoll zu verbinden, wird eine abgewandelte Form des Dijkstra Algorithmus herangezogen. Die daraus gewonnen Daten dienen zur Erstellung der Polygonzüge, welche für die Simulation von pFlow benötigt werden. Der entwickelte Algorithmus eignet sich insbesondere für klare und simple Grundrissbilder.