Skip to main content
Top

2023 | OriginalPaper | Chapter

3. Management von Daten

Authors : Peter Mertens, Peter Buxmann, Thomas Hess, Oliver Hinz, Jan Muntermann, Matthias Schumann

Published in: Grundzüge der Wirtschaftsinformatik

Publisher: Springer Berlin Heidelberg

Activate our intelligent search to find suitable subject content or patents.

search-config
loading …

Zusammenfassung

Daten sind die Grundlagen für betriebliche Entscheidungen. Daher spielen die Speicherung und Verwaltung von Daten in Unternehmen eine große Rolle. Vor diesem Hintergrund wird im dritten Kapitel des Buches die Nutzung von Datenbanksystemen sowie die Modellierung von Daten behandelt. Zudem werden Herausforderungen aufgezeigt, die mit der Verarbeitung großer Datenmengen einhergehen, sowie Fragen zur Informationsversorgung von Fach- und Führungskräften beantwortet. Daten lassen sich mit einer Vielzahl verschiedener Methoden auswerten und aufbereiten. Von besonderer Bedeutung ist die Nutzung von Daten zur Entwicklung von Anwendungen der Künstlichen Intelligenz (KI). Das Kapitel gibt einen Überblick über die Geschichte und Durchbrüche der KI und beleuchtet deren aktuelle Anwendungen. Besondere Aufmerksamkeit wird dabei auf das maschinelle Lernen gelegt, die heute am weitesten verbreitete Form der Künstlichen Intelligenz.

Dont have a licence yet? Then find out more about our products and how to get one now:

Springer Professional "Wirtschaft+Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft+Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 102.000 Bücher
  • über 537 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Maschinenbau + Werkstoffe
  • Versicherung + Risiko

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Springer Professional "Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 390 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Maschinenbau + Werkstoffe




 

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Springer Professional "Wirtschaft"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 340 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Versicherung + Risiko




Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Literature
go back to reference Alsheryani RM, Alkaabi SS, Alkaabi SS, Aldhaheri AM, Khouri FI, Alharmoodi, SI, Shadid TT, Alhajeri AS (2019) Applying artificial intelligence (AI) for predictive maintenance of power distribution networks: a case study of al ain distribution company. In: 2019 International Conference on Electrical and Computing Technologies and Applications (ICECTA), S 1–5 Alsheryani RM, Alkaabi SS, Alkaabi SS, Aldhaheri AM, Khouri FI, Alharmoodi, SI, Shadid TT, Alhajeri AS (2019) Applying artificial intelligence (AI) for predictive maintenance of power distribution networks: a case study of al ain distribution company. In: 2019 International Conference on Electrical and Computing Technologies and Applications (ICECTA), S 1–5
go back to reference Benlian A, Reitz M, Wilde T, Hess T (2005) Verbreitung, Anwendungsfelder und Wirtschaftlichkeit von XML in Verlagen – Eine empirische Untersuchung. In: Ferstl OK, Sinz EJ (Hrsg) Proceedings der 7. Internationalen Tagung Wirtschaftsinformatik, Bamberg, S 211–230 Benlian A, Reitz M, Wilde T, Hess T (2005) Verbreitung, Anwendungsfelder und Wirtschaftlichkeit von XML in Verlagen – Eine empirische Untersuchung. In: Ferstl OK, Sinz EJ (Hrsg) Proceedings der 7. Internationalen Tagung Wirtschaftsinformatik, Bamberg, S 211–230
go back to reference Bishop C (2006) Pattern recognition and machine learning. Springer, New York Bishop C (2006) Pattern recognition and machine learning. Springer, New York
go back to reference Boisot M, Canals A (2004) Data, information and knowledge: have we got it right? J Evol Econ 14(1):43–67CrossRef Boisot M, Canals A (2004) Data, information and knowledge: have we got it right? J Evol Econ 14(1):43–67CrossRef
go back to reference Buhl HU, Röglinger M, Moser F, Heidemann J (2013) Big data. Bus Inf Syst Eng 55(5):65–69CrossRef Buhl HU, Röglinger M, Moser F, Heidemann J (2013) Big data. Bus Inf Syst Eng 55(5):65–69CrossRef
go back to reference Buxmann P, Schmidt H (2021) Grundlage der Künstlichen Intelligenz und des Maschinellen Lernens. In: Buxmann P, Schmidt H (Hrsg) Künstliche Intelligenz, 2. Aufl. Springer Gabler, Berlin, S 3–24 Buxmann P, Schmidt H (2021) Grundlage der Künstlichen Intelligenz und des Maschinellen Lernens. In: Buxmann P, Schmidt H (Hrsg) Künstliche Intelligenz, 2. Aufl. Springer Gabler, Berlin, S 3–24
go back to reference Carbonell JG, Michalski RS, Mitchell TM (1983) An overview of machine learning. In: Michalski RS, Carbonell JG, Mitchell TM (Hrsg) Machine learning: an artificial intelligence approach. TIOGA Publishing Co., Palo Alto, S 3–23 Carbonell JG, Michalski RS, Mitchell TM (1983) An overview of machine learning. In: Michalski RS, Carbonell JG, Mitchell TM (Hrsg) Machine learning: an artificial intelligence approach. TIOGA Publishing Co., Palo Alto, S 3–23
go back to reference Chamoni P, Gluchowski P (2016) Analytische Informationssysteme – Einordnung und Überblick. In: Gluchowski P, Chamoni P (Hrsg) Analytische Informationssysteme: Business Intelligence-Technologien und -Anwendungen, S 3–12CrossRef Chamoni P, Gluchowski P (2016) Analytische Informationssysteme – Einordnung und Überblick. In: Gluchowski P, Chamoni P (Hrsg) Analytische Informationssysteme: Business Intelligence-Technologien und -Anwendungen, S 3–12CrossRef
go back to reference Chen H, Chiang R, Storey V (2012) Business intelligence and analytics: from big data to big impact. MIS Q 36:1165–1188CrossRef Chen H, Chiang R, Storey V (2012) Business intelligence and analytics: from big data to big impact. MIS Q 36:1165–1188CrossRef
go back to reference Chen PP (1976) The entity-relationship model: towards a unified view of data. ACM Trans Database Syst 1(1):9–36CrossRef Chen PP (1976) The entity-relationship model: towards a unified view of data. ACM Trans Database Syst 1(1):9–36CrossRef
go back to reference Codd EF (1970) A relational model for large shared data banks. Commun ACM 13(6):377–387CrossRef Codd EF (1970) A relational model for large shared data banks. Commun ACM 13(6):377–387CrossRef
go back to reference Danner J, Coopersmith M (2015) The other „F“ word – how smart leader, teams and entrepreneurs put failure to work. Wiley, Hoboken Danner J, Coopersmith M (2015) The other „F“ word – how smart leader, teams and entrepreneurs put failure to work. Wiley, Hoboken
go back to reference Date CJ (2004) An introduction to database systems, 8. Aufl. Addison-Wesley, Boston Date CJ (2004) An introduction to database systems, 8. Aufl. Addison-Wesley, Boston
go back to reference Deutsche Bundesbank (2017) Distributed-Ledger-Technologien im Zahlungsverkehr und in der Wertpapierabwicklung: Potenziale und Risiken. Monatsbericht September 2017 Deutsche Bundesbank (2017) Distributed-Ledger-Technologien im Zahlungsverkehr und in der Wertpapierabwicklung: Potenziale und Risiken. Monatsbericht September 2017
go back to reference Elmasri R, Navathe SB (2015) Fundamentals of database systems, 7. Aufl. Addison-Wesley, Boston Elmasri R, Navathe SB (2015) Fundamentals of database systems, 7. Aufl. Addison-Wesley, Boston
go back to reference Eppler M (2006) Managing information quality: increasing the value of information in knowledge intensive products and processes, 2. Aufl. Springer, BerlinCrossRef Eppler M (2006) Managing information quality: increasing the value of information in knowledge intensive products and processes, 2. Aufl. Springer, BerlinCrossRef
go back to reference Ferstl OK, Sinz EJ (2012) Grundlagen der Wirtschaftsinformatik, 7. Aufl. Oldenbourg, München Ferstl OK, Sinz EJ (2012) Grundlagen der Wirtschaftsinformatik, 7. Aufl. Oldenbourg, München
go back to reference Franklin S, Graesser A (1997) Is It an agent, or just a program?: a taxonomy for autonomous agents. In: Müller J, Wooldridge MJ, Jennings NR (Hrsg) Intelligent agents III agent theories, architectures, and languages. ECAI‘96 Workshop (ATAL) Budapest, Hungary, August 12–13, 1996 Proceedings 3. Springer, S 21–35 Franklin S, Graesser A (1997) Is It an agent, or just a program?: a taxonomy for autonomous agents. In: Müller J, Wooldridge MJ, Jennings NR (Hrsg) Intelligent agents III agent theories, architectures, and languages. ECAI‘96 Workshop (ATAL) Budapest, Hungary, August 12–13, 1996 Proceedings 3. Springer, S 21–35
go back to reference Hastie T, Tibshirani R, Friedman J (2009) The elements of statistical learning: data mining, inference, and prediction, 2. Aufl. Springer, New YorkCrossRef Hastie T, Tibshirani R, Friedman J (2009) The elements of statistical learning: data mining, inference, and prediction, 2. Aufl. Springer, New YorkCrossRef
go back to reference Jakobi T et al (2020) The role of IS in the conflicting interests regarding GDPR. Bus Inf Syst Eng 62(3):262–272CrossRef Jakobi T et al (2020) The role of IS in the conflicting interests regarding GDPR. Bus Inf Syst Eng 62(3):262–272CrossRef
go back to reference Jing L, Tian Y (2020) Self-supervised visual feature learning with deep neural networks: a survey. IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell 43(11):4037–4058CrossRef Jing L, Tian Y (2020) Self-supervised visual feature learning with deep neural networks: a survey. IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell 43(11):4037–4058CrossRef
go back to reference Kemper A, Eickler A (2015) Datenbanksysteme: Eine Einführung, 10. Aufl. Oldenbourg, München Kemper A, Eickler A (2015) Datenbanksysteme: Eine Einführung, 10. Aufl. Oldenbourg, München
go back to reference Klein D, Tran-Gia P, Hartmann M (2013) Big data. Informatik Spektrum 36(3):319–323CrossRef Klein D, Tran-Gia P, Hartmann M (2013) Big data. Informatik Spektrum 36(3):319–323CrossRef
go back to reference Koppe T, Schatz J, Hornung T (2021) Herausforderungen und Potenziale von KI-gestützter visueller Inspektion in der Elektronikindustrie. In: Buxmann P, Schmidt H (Hrsg) Künstliche Intelligenz, 2. Aufl. Springer Gabler, Berlin, S 65–79CrossRef Koppe T, Schatz J, Hornung T (2021) Herausforderungen und Potenziale von KI-gestützter visueller Inspektion in der Elektronikindustrie. In: Buxmann P, Schmidt H (Hrsg) Künstliche Intelligenz, 2. Aufl. Springer Gabler, Berlin, S 65–79CrossRef
go back to reference Krizhevsky A, Sutskever I, Hinton GE (2012) ImageNet classification with deep convolutional neural networks. Commun ACM 60(6):84–90CrossRef Krizhevsky A, Sutskever I, Hinton GE (2012) ImageNet classification with deep convolutional neural networks. Commun ACM 60(6):84–90CrossRef
go back to reference LeCun Y, Bottou L, Bengio Y, Haffner P (1998) Gradient-based learning applied to document recognition. Proc IEEE 86(11):2278–2324CrossRef LeCun Y, Bottou L, Bengio Y, Haffner P (1998) Gradient-based learning applied to document recognition. Proc IEEE 86(11):2278–2324CrossRef
go back to reference Liu X, Zhang F, Hou Z, Mian L, Wang Z, Zhang J, Tang J (2021) Self-supervised learning: generative or contrastive. IEEE Trans Knowl Data Eng 35(1):857–876 Liu X, Zhang F, Hou Z, Mian L, Wang Z, Zhang J, Tang J (2021) Self-supervised learning: generative or contrastive. IEEE Trans Knowl Data Eng 35(1):857–876
go back to reference Lycett M (2013) “Datafication”: making sense of (big) data in a complex world. Eur J Inf Syst 22:381–386CrossRef Lycett M (2013) “Datafication”: making sense of (big) data in a complex world. Eur J Inf Syst 22:381–386CrossRef
go back to reference Marsland S (2014) Machine learning: an algorithmic perspective. Taylor & Francis Inc., LondonCrossRef Marsland S (2014) Machine learning: an algorithmic perspective. Taylor & Francis Inc., LondonCrossRef
go back to reference Mertens P (2019) Die Datenschutz-Grundverordnung – eine kritische Sicht. Wirtschaftsinformatik Manag 11(1):6–17CrossRef Mertens P (2019) Die Datenschutz-Grundverordnung – eine kritische Sicht. Wirtschaftsinformatik Manag 11(1):6–17CrossRef
go back to reference Mertens P, Borkowski V, Geis W (1993) Betriebliche Expertensystem-Anwendungen, 3. Aufl. Springer, Berlin/Heidelberg/New York/TokyoCrossRef Mertens P, Borkowski V, Geis W (1993) Betriebliche Expertensystem-Anwendungen, 3. Aufl. Springer, Berlin/Heidelberg/New York/TokyoCrossRef
go back to reference Murphy KP (2012) Machine learning: a probabilistic perspective. The MIT Press, Cambridge Murphy KP (2012) Machine learning: a probabilistic perspective. The MIT Press, Cambridge
go back to reference Plattner H, Zeier A (2012) In-memory data management: technology and applications. Springer, BerlinCrossRef Plattner H, Zeier A (2012) In-memory data management: technology and applications. Springer, BerlinCrossRef
go back to reference Saul LK, Roweis ST (2003) Think globally, fit locally: unsupervised learning of low dimensional manifolds. J Mach Learn Res 4:119–155 Saul LK, Roweis ST (2003) Think globally, fit locally: unsupervised learning of low dimensional manifolds. J Mach Learn Res 4:119–155
go back to reference Shortlife EH, Davis R, Axline SG, Buchanan BG, Green CC, Cohen SN (1975) Computer-based consultations in clinical therapeutics: explanation and rule acquisition capabilities of the MYCIN system. Comput Biomed Res 8:303–320CrossRef Shortlife EH, Davis R, Axline SG, Buchanan BG, Green CC, Cohen SN (1975) Computer-based consultations in clinical therapeutics: explanation and rule acquisition capabilities of the MYCIN system. Comput Biomed Res 8:303–320CrossRef
go back to reference Silver D, Hubert T, Schrittwieser J, Antonoglou I, Lai M, Guez A, Lanctot M, Sifre L, Kumaran D, Graepel T, Lillicrap T, Simonyan K, Hassabis D (2018) A general reinforcement learning algorithm that masters chess, shogi, and go through self-play. Science 362(6419):1140–1144CrossRef Silver D, Hubert T, Schrittwieser J, Antonoglou I, Lai M, Guez A, Lanctot M, Sifre L, Kumaran D, Graepel T, Lillicrap T, Simonyan K, Hassabis D (2018) A general reinforcement learning algorithm that masters chess, shogi, and go through self-play. Science 362(6419):1140–1144CrossRef
go back to reference Sirichanya C, Kraisak K (2021) Semantic data mining in the information age: a systematic review. Int J Intell Syst 36(8):3880–3916CrossRef Sirichanya C, Kraisak K (2021) Semantic data mining in the information age: a systematic review. Int J Intell Syst 36(8):3880–3916CrossRef
go back to reference Surbakti FPS, Wang W, Indulska M, Sadiq S (2020) Factors influencing effective use of big data: a research framework. Inf Manage 57(1):103146CrossRef Surbakti FPS, Wang W, Indulska M, Sadiq S (2020) Factors influencing effective use of big data: a research framework. Inf Manage 57(1):103146CrossRef
go back to reference Wang R, Strong D (1996) Beyond accuracy: what data quality means to data consumers. J Manage Inf Syst 12(4):5–33CrossRef Wang R, Strong D (1996) Beyond accuracy: what data quality means to data consumers. J Manage Inf Syst 12(4):5–33CrossRef
Metadata
Title
Management von Daten
Authors
Peter Mertens
Peter Buxmann
Thomas Hess
Oliver Hinz
Jan Muntermann
Matthias Schumann
Copyright Year
2023
Publisher
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-662-67573-1_3

Premium Partner