Digitalen Superstarfirmen ist es in den vergangenen zwanzig Jahren gelungen, die meisten und relevantesten Daten auf ihren Servern zu zentralisieren. Diese Datenmonopole mögen zwar gut für die Aktionäre von Facebook, Amazon und Google sein, aber sie sind schlecht für den Fortschritt. Denn damit wir Alzheimer besiegen, die Bahn pünktlich machen und Armut erfolgreich bekämpfen können, müssen alle Zugriff auf Daten haben – vom Wissenschaftler über den innovativen Mittelständler bis zum Sozialarbeiter. Es wird also Zeit, die datenreichen Superstarfirmen zu verpflichten, ihre Datenschätze mit anderen zu teilen – und Datenschutz neu zu denken. Thomas Ramge und Viktor Mayer-Schönberger fordern eine Abkehr vom Datenschutz deutscher Prägung und machen sich stark für eine Datennutz-Grundverordnung, die für unseren Wohlstand so notwendig wie die Datenschutz-Grundverordnung für unsere bürgerlichen Rechte ist.
"Machtmaschinen" ist ein ökonomisch kluges, technisch kompetentes und politisch streitbares Buch für eine neue Kultur des Daten-Teilens.
Aktualisiert: 2023-05-11
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Die Autoren zeigen in diesem Buch, wie man für eigene Data-Science-Projekte mit Data Analytics und AI einen echten (Mehr-)Wert schafft. Sie entwickeln einen Leitfaden, mit dem Sie Ihre Datenanalyse systematisch, agil und nutzer:innenzentriert aufbauen und betreiben können. Zunächst machen die Autoren klar, wie wichtig es ist zu Beginn Ihrer Analytics-Projekte die für Ihr Geschäftsmodell richtigen und wertstiftenden Fragen zu stellen. Im Anschluss erläutern sie, wie Sie Technologien und Daten so einsetzen, dass sie einen echten Mehrwert erzeugen können. Schließlich zeigen sie, wie Sie die Projekte effektiv, effizient und gewinnbringend umsetzen können. Das Fundament dafür bilden agile Methoden und Design Thinking, die die Autoren für alltägliche Analytics- und Data-Science-Projekte überführt und adaptiert haben.Mit zahlreichen Beispielen und Erfahrungen aus Daten-, Web- und Digital-Analytics-Projekten sowie zwei realen Beispielen, wie man von der Idee und dem Auftrag zum Prototypen kommt.
Aktualisiert: 2023-04-01
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Die Autoren zeigen in diesem Buch, wie man für eigene Data-Science-Projekte mit Data Analytics und AI einen echten (Mehr-)Wert schafft. Sie entwickeln einen Leitfaden, mit dem Sie Ihre Datenanalyse systematisch, agil und nutzer:innenzentriert aufbauen und betreiben können. Zunächst machen die Autoren klar, wie wichtig es ist zu Beginn Ihrer Analytics-Projekte die für Ihr Geschäftsmodell richtigen und wertstiftenden Fragen zu stellen. Im Anschluss erläutern sie, wie Sie Technologien und Daten so einsetzen, dass sie einen echten Mehrwert erzeugen können. Schließlich zeigen sie, wie Sie die Projekte effektiv, effizient und gewinnbringend umsetzen können. Das Fundament dafür bilden agile Methoden und Design Thinking, die die Autoren für alltägliche Analytics- und Data-Science-Projekte überführt und adaptiert haben.Mit zahlreichen Beispielen und Erfahrungen aus Daten-, Web- und Digital-Analytics-Projekten sowie zwei realen Beispielen, wie man von der Idee und dem Auftrag zum Prototypen kommt.
Aktualisiert: 2023-04-04
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Lange Zeit waren die Big-Data-Analyse und die KI-Forschung wissenschaftliche Disziplinen ohne praktische Relevanz, deren Modelle aufgrund zu langsamer Computer und wenig geeigneter Speichermedien als nicht umsetzungsfähig galten. Das Überwinden jener technischen Hürden führte indes zu einer gigantischen „Inwertsetzung“ von Datenmengen und verändert auch die Versicherungsbranche sowie die Rolle, die Daten innerhalb der Assekuranz spielen. So bieten Big Data und KI unter anderem die Möglichkeit, versicherungstechnische Lösungen für die Kfz-Nutzung oder die datengesteuerte Gesundheitsversorgung zu optimieren, zu konzipieren und das Leben der Versicherungsnehmer spürbar sicherer, gesünder und komfortabler zu gestalten.
Nach den jüngsten technischen Fortschritten besteht jedoch ein Vakuum zwischen dem, was durch Big Data und KI möglich ist, und dem, was gesetzlich erlaubt ist. In diesem Raum werden die Fragen nach dem ethisch Akzeptablen aufgeworfen, was Versicherern sowohl Chancen als auch Risiken eröffnet. Wem also sollen personenbezogene Daten anvertraut werden? Welche Bedeutung messen Versicherer Grundwerten wie Privatsphäre, Selbstbestimmung und Transparenz in einer digitalen Welt zu? Und welche Auswirkungen haben Big Data und KI auf die Geschäftsmodelle und Wertschöpfungsketten der Assekuranz sowie ihrer Rolle innerhalb unserer Gesellschaft?
Das Buch diskutiert die Frage, wie ein ethischer Umgang mit Daten Versicherungsunternehmen dabei unterstützen kann, eine zukunftsweisende Wertepositionierung und nachhaltige Wettbewerbsvorteile aufzubauen. Dabei führt das Werk von grundsätzlichen Überlegungen der Datenethik hin zu konkreten Problemfeldern für Versicherer und schließt mit der Skizzierung ausgewählter Handlungsempfehlungen zur praktischen Umsetzung. Das Buch richtet sich sowohl an Studierende der Versicherungswissenschaften als auch an interessierte Praktiker.
Aktualisiert: 2023-02-07
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Vermissen Sie ebenfalls den Blick auf das große Ganze, wenn Sie Artikel über die Digitalisierung, Big Data, Data Science, Datenethik oder der Künstlichen Intelligenz lesen? Und verstehen Sie die Themen auch nur ansatzweise, weil viele unbekannte Fachbegriffe darin vorkommen? Genau dies sind die Gründe, warum ich dieses Buch geschrieben habe. Es soll pragmatisch und leicht verständlich aufzeigen, worum es eigentlich bei Daten, Digitalisierung, Data Science und der Künstlichen Intelligenz (KI) im Grundsatz geht.
Dieses Buch beantwortet mit vielen Praxisbeispielen die häufigsten Fragen zu Digitalisierung, Big Data, Data Science, Datenethik sowie der Künstlichen Intelligenz und entschlüsselt die zahlreichen Mythen darüber. Zugleich dient es als Nachschlagewerk mit 115 Abbildungen und einem umfangreichen Glossar von 200 Fachbegriffen.
Das Buch gibt einen Einblick in die bereits heute mögliche Nutzung von Daten und soll Führungskräfte sowie Fachexperten dazu ermuntern, unkonventionelle und alternative Lösungsansätze selbst zu entwickeln und in der Praxis auszuprobieren. Dem interessierten Laien dient es als grundlegende Lektüre für einen Blick hinter die Kulissen.
Aktualisiert: 2020-07-18
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Vermissen Sie ebenfalls den Blick auf das große Ganze, wenn Sie Artikel über die Digitalisierung, Big Data, Data Science, Datenethik oder der Künstlichen Intelligenz lesen? Und verstehen Sie die Themen auch nur ansatzweise, weil viele unbekannte Fachbegriffe darin vorkommen? Genau dies sind die Gründe, warum ich dieses Buch geschrieben habe. Es soll pragmatisch und leicht verständlich aufzeigen, worum es eigentlich bei Daten, Digitalisierung, Data Science und der Künstlichen Intelligenz (KI) im Grundsatz geht.
Dieses Buch beantwortet mit vielen Praxisbeispielen die häufigsten Fragen zu Digitalisierung, Big Data, Data Science, Datenethik sowie der Künstlichen Intelligenz und entschlüsselt die zahlreichen Mythen darüber. Zugleich dient es als Nachschlagewerk mit 115 Abbildungen und einem umfangreichen Glossar von 200 Fachbegriffen.
Das Buch gibt einen Einblick in die bereits heute mögliche Nutzung von Daten und soll Führungskräfte sowie Fachexperten dazu ermuntern, unkonventionelle und alternative Lösungsansätze selbst zu entwickeln und in der Praxis auszuprobieren. Dem interessierten Laien dient es als grundlegende Lektüre für einen Blick hinter die Kulissen.
Aktualisiert: 2020-07-18
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Digitalen Superstarfirmen ist es in den vergangenen zwanzig Jahren gelungen, die meisten und relevantesten Daten auf ihren Servern zu zentralisieren. Diese Datenmonopole mögen zwar gut für die Aktionäre von Facebook, Amazon und Google sein, aber sie sind schlecht für den Fortschritt. Denn damit wir Alzheimer besiegen, die Bahn pünktlich machen und Armut erfolgreich bekämpfen können, müssen alle Zugriff auf Daten haben – vom Wissenschaftler über den innovativen Mittelständler bis zum Sozialarbeiter. Es wird also Zeit, die datenreichen Superstarfirmen zu verpflichten, ihre Datenschätze mit anderen zu teilen – und Datenschutz neu zu denken. Thomas Ramge und Viktor Mayer-Schönberger fordern eine Abkehr vom Datenschutz deutscher Prägung und machen sich stark für eine Datennutz-Grundverordnung, die für unseren Wohlstand so notwendig wie die Datenschutz-Grundverordnung für unsere bürgerlichen Rechte ist.
"Machtmaschinen" ist ein ökonomisch kluges, technisch kompetentes und politisch streitbares Buch für eine neue Kultur des Daten-Teilens.
Aktualisiert: 2023-02-13
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Dieses Buch mit Glossar beantwortet mit vielen Praxisbeispielen die häufigsten Fragen zu Big Data, Data Science, Datenmanagement, Datenethik, Digitalisierung sowie der Künstlichen Intelligenz.
Aktualisiert: 2020-06-30
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Dieses Buch mit Glossar beantwortet mit vielen Praxisbeispielen die häufigsten Fragen zu Big Data, Data Science, Datenmanagement, Datenethik, Digitalisierung sowie der Künstlichen Intelligenz.
Aktualisiert: 2020-06-30
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Digitalen Superstarfirmen ist es in den vergangenen zwanzig Jahren gelungen, die meisten und relevantesten Daten auf ihren Servern zu zentralisieren. Diese Datenmonopole mögen zwar gut für die Aktionäre von Facebook, Amazon und Google sein, aber sie sind schlecht für den Fortschritt. Denn damit wir Alzheimer besiegen, die Bahn pünktlich machen und Armut erfolgreich bekämpfen können, müssen alle Zugriff auf Daten haben – vom Wissenschaftler über den innovativen Mittelständler bis zum Sozialarbeiter. Es wird also Zeit, die datenreichen Superstarfirmen zu verpflichten, ihre Datenschätze mit anderen zu teilen – und Datenschutz neu zu denken. Thomas Ramge und Viktor Mayer-Schönberger fordern eine Abkehr vom Datenschutz deutscher Prägung und machen sich stark für eine Datennutz-Grundverordnung, die für unseren Wohlstand so notwendig wie die Datenschutz-Grundverordnung für unsere bürgerlichen Rechte ist.
„Machtmaschinen“ ist ein ökonomisch kluges, technisch kompetentes und politisch streitbares Buch für eine neue Kultur des Daten-Teilens.
Aktualisiert: 2023-04-15
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In dieser Open-Access-Publikation analysieren die Autoren die öffentliche Debatte um Chancen und Risiken von Big Data und diskutieren die konkreten Implikationen in verschiedenen Lebensbereichen. In einer repräsentativen Befragung vermessen sie das Wissen und die Einstellung der Bevölkerung zu Big Data. Im Ergebnis verhalten sich die Nutzer paradox, sorglos und besorgt zugleich. Gezeigt wird aber auch, an welchen Punkten die Bürger aufgeschlossen für einen neuen Umgang mit Big Data sind. Daten-Sharing, Open Data finden durchaus Akzeptanz, ebenso auch neue Muster für bestehende Branchen, jenseits der tradierten Vorstellungen.
Aktualisiert: 2023-03-14
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In dieser Open-Access-Publikation analysieren die Autoren die öffentliche Debatte um Chancen und Risiken von Big Data und diskutieren die konkreten Implikationen in verschiedenen Lebensbereichen. In einer repräsentativen Befragung vermessen sie das Wissen und die Einstellung der Bevölkerung zu Big Data. Im Ergebnis verhalten sich die Nutzer paradox, sorglos und besorgt zugleich. Gezeigt wird aber auch, an welchen Punkten die Bürger aufgeschlossen für einen neuen Umgang mit Big Data sind. Daten-Sharing, Open Data finden durchaus Akzeptanz, ebenso auch neue Muster für bestehende Branchen, jenseits der tradierten Vorstellungen.
Aktualisiert: 2023-04-04
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Die im Tagungsband publizierten Beiträge diskutieren Aufgabenfelder sowie methodische Instrumente und Tools eines professionellen Kundendatenmanagements. Anhand aktueller Beispiele werden Möglichkeiten zur Aufbereitung, Anreicherung und zum Kampagneneinsatz von Kundendaten aufgezeigt. Darüber hinaus setzt sich der Tagungsband mit Bedrohungspotentialen für Unternehmen und Marken sowie Entwicklungen im Datenschutz und in der Datenethik auseinander. Diese und weitere aktuelle Themen werden anhand von Praxisbeispielen der Unternehmen KarstadtQuelle Versicherungen, Anxo Management Consulting GmbH, Loyalty Partner GmbH, Cerasus Consulting GmbH, Acxiom Deutschland GmbH und microm Micromarketing-Systeme und Consult GmbH aufgegriffen.
Aktualisiert: 2020-09-16
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