Schlagwort-Archive: #bigdata

Big Data [ˈbɪɡ ˈdeɪtə] (von engl. big = groß, data = Daten) bezeichnet Daten-Mengen, die zu groß, oder zu komplex sind, oder sich zu schnell ändern, um sie mit händischen und klassischen Methoden der Datenverarbeitung auszuwerten. Der Begriff „Big Data“ unterliegt als Schlagwort derzeit einem kontinuierlichen Wandel; so wird mit Big Data ergänzend auch oft der Komplex der Technologien beschrieben, die zum Sammeln und Auswerten dieser Datenmengen verwendet werden.[1][2] Die gesammelten Daten können aus nahezu allen Quellen stammen: Angefangen bei jeglicher elektronischer Kommunikation, über von Behörden und Firmen gesammelte Daten, bis hin zu den Aufzeichnungen verschiedenster Überwachungssysteme.[3] Big Data können so auch Bereiche abdecken, die bisher als privat galten. Der Wunsch der Industrie und bestimmter Behörden, möglichst umfassenden Zugriff auf diese Daten zu erhalten, sie besser analysieren zu können und die gewonnenen Erkenntnisse zu nutzen, gerät dabei zunehmend in Konflikt mit Persönlichkeitsrechten des Einzelnen. Berechnungen aus dem Jahr 2011 zufolge verdoppelt sich das weltweite Datenvolumen alle 2 Jahre.[4] Diese Entwicklung wird vor allem getrieben durch die zunehmende maschinelle Erzeugung von Daten z. B. über Protokolle von Telekommunikationsverbindungen (Call Detail Record, CDR) und Web-Zugriffen (Logdateien), automatische Erfassungen von RFID-Lesern, Kameras, Mikrofonen und sonstigen Sensoren. Big Data fallen auch in der Finanzindustrie an (Finanz-Transaktionen, Börsendaten), sowie im Energiesektor (Verbrauchsdaten) und im Gesundheitswesen (Verschreibungen). In der Wissenschaft fallen ebenfalls große Datenmengen an, z. B. in der Geologie, Genetik, Klimaforschung und Kernphysik. Der IT-Branchenverband Bitkom hat Big Data als einen Trend im Jahr 2012 bezeichnet.Für Unternehmen bietet die Analyse von Big Data die Möglichkeit zur Erlangung von Wettbewerbsvorteilen, Generierung von Einsparungspotentialen und zur Schaffung von neuen Geschäftsfeldern. In der Forschung können durch Verknüpfung großer Datenmengen und statistische Auswertungen neue Erkenntnisse gewonnen werden. Staatliche Stellen erhoffen sich bessere Ergebnisse in der Kriminalistik und Terrorismusbekämpfung[6]. Beispiele sind: Zeitnahe Auswertung von Webstatistiken und Anpassung von Online-Werbemaßnahmen Bessere, schnellere Marktforschung Entdeckung von Unregelmäßigkeiten bei Finanztransaktionen (Fraud-Detection) Einführung und Optimierung einer intelligenten Energie-verbrauchssteuerung (Smart Metering) Erkennen von Zusammenhängen in der medizinischen Diagnostik Echtzeit-Cross- und Upselling im E-Commerce und stationären Vertrieb Aufbau flexibler Billingsysteme in der Telekommunikation
Geheimdienstliches Erstellen von Bewegungsprofilen mit Programmen wie Boundless Informant Datenzugriff und -Analyse auf raum-zeitliche Rasterdaten in Wissenschaft und Industrie, beispielsweise nach dem Open Geospatial Consortium-Standard Web Coverage Service Vorhersage von Epidemien Die reine Analyse von Kundendaten ist jedoch noch nicht automatisch Big Data – oft handelt es sich bei vielen Anwendungen aus dem Marketing viel mehr um „Small Data“ Analytics.[7] Klassische relationale Datenbanksysteme sowie Statistik- und Visualisierungsprogramme sind oft nicht in der Lage, derart große Datenmengen zu verarbeiten. Für Big Data kommt daher eine neue Art von Software zum Einsatz, die parallel auf bis zu Hunderten oder Tausenden von Prozessoren bzw. Servern arbeitet. Dabei gibt es folgende Herausforderungen: Verarbeitung vieler Datensätze
Verarbeitung vieler Spalten innerhalb eines Datensatzes Schneller Import großer Datenmengen Sofortige Abfrage importierter Daten (Realtime Processing) Kurze Antwortzeiten auch bei komplexen Abfragen Möglichkeit zur Verarbeitung vieler gleichzeitiger Abfragen (Concurrent Queries) Analyse verschiedenartiger Informationstypen (Zahlen, Texte, Bilder, …) Die Entwicklung von Software für die Verarbeitung von Big Data befindet sich noch in einer frühen Phase. Prominent ist der MapReduce-Ansatz, der bei Open-Source-Software (Apache Hadoop und MongoDB), sowie bei einigen kommerziellen Produkten (Aster Data, Greenplum, u. a.) zum Einsatz kommt. Data-Mining, Data-Warehouse, unstrukturierte Daten, Internet der Dinge, Filterblase, Big Data: Rohstoff der Informationsgesellschaft heise.de über den Umgang mit Big Data, BigData-Insider Fachportal zu Big Data, Big Data for Good (englisch) odbms.org, Fraunhofer-Allianz Big Data. Quelle: http://de.wikipedia.org/wiki/Big_Data

Literatur | Wissensrepräsentation – Informationen auswerten und bereitstellen

Wissensrepräsentation

 

Wissensrepräsentation ist die Wissenschaft, Technik und Anwendung von Methoden und Werkzeugen, Wissen derart abzubilden, damit dieses in digitalen Datenbanken optimal gesucht und gefunden werden kann. Sie ermöglicht die Gestaltung von Informationsarchitekturen, die – auf der Grundlage von Begriffen und Begriffsordnungen arbeitend – gestatten, Wissen in seinen Bedeutungszusammenhängen darzustellen. Ohne elaborierte Techniken der Wissensrepräsentation ist es unmöglich, das „semantische Web“ zu gestalten.

Weiterlesen

WEB 2.0 | Social Media Leitfaden

Social Media haben in den vergangenen Jahren unsere Internetnutzung entscheidend geprägt und verändert. Für Millionen von Nutzern sind sie aus der alltäglichen Kommunikation nicht mehr wegzudenken. Für Unternehmen sind soziale Medien daher in vielen Bereichen zu einem wichtigen Wertschöpfungsfaktor geworden, so BITKOM in der heutigen Pressemitteilung.

Zwar setzen bereits drei Viertel der deutschen Unternehmen Social Media auf die eine oder andere Weise ein, viele Firmen sind jedoch noch unsicher, welche Art von Engagement für sie wirklich sinnvoll ist und welche strategische Vorgehensweise sich für sie am besten eignet. Zum Leitfaden. (Quelle:BITKOM)

Außerdem, wie komme ich schnell und einfach an die wichtigen Informationen? Und wer entscheidet was für mich im Intranet als „wichtig“ einzustufen ist?

personalisiertes_dashboard_übersicht

Literatur | Der Mehrwert von Social Media Anwendungen für das Wissensmanagement von Unternehmen: Wissen von und über Stakeholder

 

Der Mehrwert von Social Media Anwendungen für das Wissensmanagement von Unternehmen

 

Die Entwicklung fährt fort – die Technologien des Web 2.0 und die auf ihm basierenden Social Media Anwendungen dürften mit ihren Funktionalitäten gerade auch für Unternehmen von Nutzen sein. Die schon aus der Definition resultierenden informativen, kommunikativen, beziehungstechnischen und kollaborativen Elemente können – intern wie extern – Effizienz- und sogar Umsatzsteigerungen bewirken. Über die verbesserten Interaktionsmöglichkeiten lassen sich auf die wertschöpfenden – als auch die sie unterstützenden Unternehmensbereiche Einfluss nehmen. So können sie unter dem Stichwort Smart Collaboration mit ihren Groupwareeigenschaften im Projektmanagement workgroup- und workflowunterstützende Funktionalitäten zur Verfügung stellen. So lassen sich Lessons Learned oder Best Practice Beispiele über Wikis, Blogs oder Podcasts gebündelt und zentral nach dem Pull Prinzip zur Verfügung stellen.

Weiterlesen

Literatur | Web oder stirb!

 

Web_oder_stirb_

 

Strategie- und Content-Spezialistin Dr. Kerstin Hoffmann zeigt, wie Sie für Ihr Unternehmen eine passgenaue Kommunikationsstrategie entwickeln. In vier klar gegliederten Teilen erhalten Sie einen umfassenden Überblick darüber, was Sie an Wissen, Orientierung, Handwerkszeug und Ressourcen brauchen, um im digitalen Wandel zu bestehen. Lassen Sie sich inspirieren!

Weiterlesen

Literatur | Wissensmanagement in der Praxis – Methoden – Werkzeuge – Beispiele

 

praxis-wissensmanagement

 

Wissen hat sich zu einer mächtigen Ressource entwickelt und entscheidet immer mehr über die Wettbewerbsfähigkeit eines Unternehmens. Doch wie wird sichergestellt, dass jemand genau die Informationen erhält, die er für seine tägliche Arbeit braucht, und nicht in einer Wissensflut ertrinkt? Wie funktioniert ein effektiver Wissensaustausch? Wie wird Wissen erhalten, entwickelt, vermehrt und wie kann nachhaltig daraus gelernt werden?

Dieses Werk gibt Antworten und zeigt Ihnen, wie Sie Wissen bewusst managen und zielgerichtet einsetzen können. Die einzelnen Methoden des Wissensmanagements werden praxisorientiert dargestellt. Sie erfahren, wann sich welche Methode anbietet und welches Ergebnis Sie damit erzielen können. Konkrete Handlungsanleitungen zur Umsetzung sowie viele Beispiele und Fallstudien erleichtern Ihnen dabei den Praxistransfer.

Weiterlesen

Big Data Umfrage | Durchblick dank Daten?

 

Kanzlei Wissensmanagement Lösung, Report Center

 

Wie kann man riesige Datenmengen für die Personalentwicklung nutzbar machen? Wie funktionieren datenbasierte Unternehmen? Diesen Fragen geht das Weiterbildungsportal managerSeminare nach.

Weiterlesen

Literatur | Wissensmanagement 2.0 : Integration sozialer Komponenten in den Wertschöpfungsprozess von Unternehmen

 

wissensmanagement_2.0

 

Das Internet und die darüber angebotenen Dienste sind aus dem Alltag vieler Menschen nicht mehr wegzudenken. Die Technologien von heute erleichtern uns die Arbeit, verkürzen Wege und liefern Informationen, nach denen wir suchen. Der Mensch als Wissensträger nimmt neben der Technik die zentrale Rolle ein: Im Unternehmenskontext spricht man von Humankapital, mit Hilfe dessen sich Unternehmen Wettbewerbsvorteile gegenüber den Konkurrenten am Markt erarbeiten wollen. Wissen ist in der derzeitigen Wissensgesellschaft das primäre Kriterium zur Definition eines Alleinstellungsmerkmals, was den strategischen Einsatz von Mensch und Technik im Unternehmen erfordert.

Dieses Buch befasst sich mit Theorien und Praktiken des Wissensmanagement, das als interdisziplinäres Aufgabengebiet die Wissenschaften der Soziologie, Kulturforschung, Organisationslehre, Managementlehre sowie der (Wirtschafts-)Informatik umfasst. Dabei soll eine Konvergenz zwischen den Themenbereichen der Wissenstheorie, dem traditionellen Wissensmanagement sowie dem Enterprise 2.0 hergestellt werden, um ein effizientes Wissensmanagement auf Basis des Enterprise 2.0 zu begründen. Hierzu werden organisationale, soziokulturelle und informationstechnische Aspekte betrachtet und entlang der Arbeit im jeweiligen Kontext diskutiert.

Weiterlesen

Studie | 5 vor 12 – Die digitale Transformation wartet nicht

Die Digitalisierung verändert neben Geschäftsmodellen auch die Art und Weise der Zusammenarbeit des Einzelnen sowie des Kollektivs massiv. Dazu müssen das Management sowie die einzelnen Mitarbeiter auf diesem Weg mitgenommen und frühzeitig eingebunden werden.

Der digitale Wandel wird nicht durch das Grassroots-Prinzip oder bottom-up zu bewältigen sein, sondern muss durch das TopManagement top-down initiiert und gesteuert werden. Die Digitalkompetenz der Mitarbeiter muss durch ständige Weiterbildungen und richtiges Recruiting gestärkt werden. Weiterhin motivieren erfolgreiche Unternehmen ihre Führungskräfte und Mitarbeiter, eigene Ideen für digitale Konzepte zu entwickeln.

Konzerne wie Rewe, TUI, Otto oder Medienunternehmen wie Burda und Bertelsmann beteiligen sich darü- ber hinaus an Start-ups, um von deren Expertise zu profitieren und deren Innovationen in neue Geschäftsmodelle zu überführen. Gleichzeitig gründen sie eigene digitale Start-ups, die losgelöst von den Unternehmensstrukturen neue Geschäftsfelder entwickeln. Entscheidend für den digitalen Wandel ist weiterhin die Anpassungsfähigkeit des Top-Managements, des mittleren Managements sowie der Mitarbeiter, neue Wege in der Digitalisierung überhaupt gehen zu wollen. Nach dem Motto: „Wer stehen bleibt verliert“, müssen sich Führungskräfte ständig neu hinterfragen und Entwicklungen im Wettbewerbsumfeld genau beobachten. Hierbei sollen Unternehmen die Expertise externer Beratungsunternehmen in Anspruch nehmen, um von deren Wissen und Transformationskompetenz zu profitieren, so die Studie. Weiter zum vollständigen Beitrag.

Strategie | Digitalisierung erfordert neue Sourcing-Konzepte

 

#strategie, Spannungsfeld aus Personalmangel, Einführung

 

Die Digitalisierung verändert alles. Sie beeinflusst die Kernprozesse der Unternehmen und ordnet etablierte Unternehmensstrukturen neu. Bisherige Geschäftsmodelle werden umgestaltet und digitalisiert. Der Technologiesprung hin zu Big Data, Cloud und Mobile führt zu andersartigen Möglichkeiten der Vermarktung von Produkten und Services sowie der Art der internen Leistungserbringung und Zusammenarbeit. Die IT überwindet dabei seit einigen Jahren die Grenzen starrer und unflexibler Geschäftsprozesse und wird zu einem weiteren Produktionsfaktor. Die Digitalisierung, auch als vierte industrielle Revolution bezeichnet, verändert die bisherigen Sourcing-Strategien der Unternehmen.

Ein bedeutendes Element sind dabei „Business Innovation/Transformation Partner“ als Dienstleistungspartner. Sie decken in ihrem Portfolio die gesamte Wertschöpfungskette ab, von der Management-/IT-Beratung über die Systemrealisierung/-integration bis hin zum Betrieb von IT-Systemen.

Weiterlesen

Digitale Transformation | Digitale Agenda der deutschen Industrie

Die Digitalisierung verändert fast alle Bereiche der Gesellschaft. Gerade die Industrie treibt diesen Wandel. Viele sprechen schon von einer „vierten industriellen Revolution“. Klar ist: Eine führende Industrienation muss auch bei digitalen Lösungen führend sein. Sonst kann sie ihre Wettbewerbsposition weder behaupten noch ausbauen. Wer neue Chancen nutzen möchte, muss zunächst den Status quo schonungslos analysieren. Auch die Schwächen. Denn die größten Internetunternehmen, die meistbesuchten Websites, die umsatzstärksten Hersteller von IT-Hardware, PCs und Smartphones stammen allesamt aus den USA und Asien. Europa darf auf zentralen Feldern der digitalen Wirtschaft nicht den Anschluss verlieren. Die strategische Herausforderung der EU besteht darin, die im Gang befindliche nächste digitale Innovationswelle selbst zu prägen. Das Potenzial dafür hat Europa. Doch entscheidend ist mehr Chancendenken statt Verlierermentalität. Und ein europäischer Markt statt digitaler Kleinstaaterei.

Weiterlesen