Enterprise risk management maturity assessment – conceptualization and operationalization of a formed maturity scale

Abstract

Um die Qualität der in Unternehmen implementierten Informationssysteme (IS) bewerten zu können bedingt es eines allgemein akzeptierten Messmodells, welches typischerweise mit Construct Measurement Research Methoden erstellt wird. Dieser wissenschaftliche Zweig wird jedoch von den Sozialwissenschaften dominiert (Nunnally and Bernstein, 1994; Babbie, 2006; Likert, 1932), welche zumeist Realismus-basiert von der Prämisse ausgehen, dass sich der zu messende latente Faktor in beobachtbaren Indikatoren (reflektiv) widerspiegelt. In der statistischen Kalibrierung und Validierung solcher Modelle werden häufig theoretisch sinnvolle Modellkomponenten zugunsten höherer statistischer Validitätsscores vernachläs-sigt (Petter et al. 2007, MacKenzie et al., 2011; Rossiter, 2002). In dieser Arbeit wird die Erstellung einer Reifegradskala präsentiert, welche Konstruktivismusbasiert aus ihren definierenden (formenden) Attributen gebildet wird (Rossiter, 2002). Es wird gezeigt, dass Elemente aus der C-OAR-SE Methode (Rossiter, 2002), zur Konzeptualisierung des zu bewertenden Objektes (Enterprise Risk Management System) und Attributes (Reifegrad der Implementierung) mit Designmethoden des Capability Matu-rity Model Integrated (SEI, 2010) kombiniert werden können um eine ERM Reifegradskala zu konzeptualisieren und operationalisieren, welche ausschließlich auf Expertenwissen basiert. Diese Fusion sich ergänzender Mo-dellierungsansätze wird nach der strukturierten Design Science Research Methodology (Geerts, 2011; Peffers et al., 2008) präsentiert.

To soundly assess the quality of implemented information systems (IS) in MIS research, a measurement construct has to be designed in the first place. Dominated by the social sciences, construct measurement research predominantly takes a realist approach in the conceptualization of the measurement where indicators are identified as reflections of the underlying, latent factor (e.g. IS implementation quality) (Nunnally and Bernstein, 1994; Babbie, 2006; Likert, 1932). Subsequently the measurement model is statistically calibrated and validated with the risk that theoretically meaningful model properties are dropped to achieve high validity scores (Petter et al. 2007, MacKenzie et al., 2011; Rossiter, 2002). In this work, a constructivist approach is applied in the creation of a formed maturity scale. Here, the rational is that the latent factor is formed by its defining attributes (Rossiter, 2002). By combining modeling principles of the C-OAR-SE procedure (Rossiter, 2002) to conceptually define the rated ob-ject (Enterprise Risk Management system) and attribute (maturity), with Capability Maturity Model Integrated (SEI, 2010) design principles, the conceptualization and operationalization of an expert knowledge based formed ERM maturity scale is presented under the umbrella of the Design Science Research Methodology (Geerts, 2011; Peffers et al., 2008).