Fachbeiträge & Kommentare zu Big Data

Die Transformation des Management Reportings erfordert eine klare Fokussierung auf zentrale Handlungsfelder. Diese reichen von der Definition eines konsistenten Steuerungsmodells über die Etablierung moderner Datenplattformen bis hin zur Nutzung von KI und der organisatorischen Verankerung. Wesentliche Schwerpunkte und Herausforderungen seien im Folgenden skizziert:[1] Steuer...mehr

Das Verfahren, das für die Durchbrüche und die weiter fortschreitende Verbreitung von KI-Systemen verantwortlich ist, heißt maschinelles Lernen, ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz. Das maschinelle Lernen ist ein Verfahren, bei dem der Computer durch mathematische Methoden in die Lage versetzt wird, quasi "selbst" Zusammenhänge und Strukturen in Daten zu erkennen, ohn...mehr

Automatisierte Anweisungen an Mitarbeiter sind schon seit Längerem gelebte Praxis. Beispielhaft seien hier pick-by-voice-Systeme (vom Computer gesprochene Anordnungen, bestimmte Waren vom Lager zu kommissionieren oder transportieren) oder – Navigationssysteme für die Auslieferung von Paketen. Hierbei handelt es sich meistens um gewöhnliche, also deterministische Software. Abe...mehr

Vor allem große Unternehmen und Verwaltungen verfügen oft über enorme Datenmengen mit großem Potential für den wirtschaftlichen Nutzen. Zwar bieten die verarbeitenden Systeme i. d. R. schon umfangreiche Auswertungsmöglichkeiten. Diese sind jedoch meist sehr spezifisch vorprogrammiert. Eine KI-basierte Big-Data-Analyse hingegen ist in der Lage, für Menschen schwer erkennbare ...mehr

Ein besonders relevanter Anwendungsbereich von KI sind Sprachmodelle. Sie basieren ebenfalls zum großen Teil auf tiefen neuronalen Netzen und dem sog. Natural Language Processing ("NLP"). Das heißt, dass sie durch Analyse unzähliger Texte eine (statistische) Vorstellung davon erlangt haben, welche Wörter häufig in welcher Reihenfolge und in welchen Satzteilen vorkommen usw. S...mehr

Wichtigste Vorfrage und erste Weichenstellung im Datenschutz ist die Frage, ob überhaupt personenbezogene Daten verarbeitet werden. Auf die Verarbeitung (tatsächlich) anonymisierter Beschäftigtendaten ist das Datenschutzrecht von vornherein nicht anwendbar. Personenbezogene Daten sind z. B. dann nicht zwingend erforderlich, wenn Bewertungen von Informationen auf Behörden- od...mehr

Während einige Unternehmen dem Chef der Datenwissenschaftler und Analysten bereits einen Platz in der C-Suite angeboten und dafür neue Titel geschaffen haben (Chief Science Officer, Chief Data Officer, Chief Digital Officer, Chief Analytics Officer), rücken die Themen Big Data und Workforce Analytics in Deutschland erst langsam auf die Agenda der Personalentscheider – die Gr...mehr

Mit der Frage nach der Gestaltung effektiver Organisationen und wirksamer Personalarbeit beschäftigen sich Wissenschaftler und Praktiker seit über 100 Jahren. Dabei ging es immer auch um die Erhebung und Analyse von HR-Kennzahlen und Identifikation von Wirkzusammenhängen. Mit dem Einzug von Big Data und Workforce Analytics in die Personalbereiche eröffnen sich völlig neue Po...mehr

Zunächst noch völlig unbeeinflusst von der aktuellen Diskussion um Big Data Analytics hält seit einigen Jahren der Ansatz des "Evidence-Based Human Resources Management" Einzug in die personalwirtschaftliche Literatur und Praxis. Zielsetzung des evidenzbasierten Personalmanagement quantitative Verknüpfung von Personalmaßnahmen mit Unternehmenserfolgskennzahlen, Heranziehen von ...mehr

Das Thema Personal steht auf Rang 1 der CEO-Agenda, noch vor Kundenbeziehungen, Innovationen und operativer Exzellenz – so die weltweite Studie "CEO Challenge 2014" von The Conference Board. Schlaflose Nächte bereiten vor allem Big Data Analytics, die wirtschaftliche Depression in Europa und die noch unzureichende Diversität in den Führungsreihen. Von ihren Führungskräften er...mehr

Prognosen sind ein unverzichtbares Werkzeug in vielen Bereichen der Wirtschaft und Gesellschaft. Sie beschreiben zukünftig mögliche Unternehmens- und Umweltzustände[1]. Sie dienen also dazu, zukünftige Entwicklungen vorherzusagen und ermöglichen es Unternehmen und Organisationen, sich aufkommende Herausforderungen vorzubereiten und entsprechende Maßnahmen zu ergreifen. Die M...mehr

Die wachsende Volatilität, Unsicherheit, Komplexität und Mehrdeutigkeit (VUCA) stellen traditionelle Steuerungsansätze zunehmend vor Herausforderungen. Externe Erschütterungen wie Finanzkrisen, Pandemien, Lieferkettenprobleme und der Krieg in der Ukraine verstärken diesen Wandel ebenso wie die disruptiven Auswirkungen der Digitalisierung und der gesellschaftlich wachsende Ko...mehr

Hinweis Einführungsbeispiel Die Controlling-Abteilung eines international tätigen Unternehmens mit Sitz in Frankfurt am Main steht angesichts der aktuellen makroökonomischen Entwicklungen vor enormen Herausforderungen. Die unvorhersehbaren politischen Maßnahmen unter Präsident Trump, die wachsenden Spannungen zwischen den USA und China sowie wiederholte Störungen in globalen ...mehr

Die jüngsten makroökonomischen Entwicklungen und die weitreichenden Implikationen für Unternehmen erfordern eine Unternehmenssteuerung, die im Spannungsfeld von Globalisierung und Deglobalisierung standhält. Die Entstehungsgeschichte wurde oben bereits kurz beleuchtet. In diesem Dream-Car-Bericht zeigen wir daher umfassend auf, wie entlang der drei Dimensionen Resilienz, Prog...mehr

Mögliche Anwendungen von Big Data im Nachhaltigkeitsmanagement: Energie- und Ressourcenmanagement Anwendung: Big Data wird verwendet, um Energieverbrauchsdaten aus unterschiedlichen Betriebsteilen zu sammeln und zu analysieren. Durch die Analyse dieser Daten können Muster erkannt und Maßnahmen zur Energieeffizienz verbessert werden Beispiel: Ein großes Produktionsunternehmen sa...mehr

Big Data spielt eine entscheidende Rolle in der Wesentlichkeitsanalyse, indem es Unternehmen ermöglicht, große Mengen verschiedenartiger Daten schnell zu sammeln, zu analysieren und zu interpretieren. Dies unterstützt die Identifizierung und Priorisierung von Nachhaltigkeitsthemen, die für Stakeholder und das Geschäft wesentlich sind, und verbessert dadurch die Genauigkeit u...mehr

In der modernen Datenanalyse, besonders im Bereich des Nachhaltigkeits- und Risikomanagements, spielen Big Data und künstliche Intelligenz (KI) eine immer wichtigere Rolle. Beide Technologien können eingesetzt werden: Definition Big Data: Big Data bezieht sich auf sehr große Datensätze, die herkömmliche Datenverarbeitungswerkzeuge aufgrund ihrer Größe, Komplexität oder Geschw...mehr

Zusammenfassung Überblick Im Nachhaltigkeitsmanagement sind Daten unerlässlich, um fundierte Entscheidungen zu treffen und die Leistung zu messen. Dies erfordert ein effektives Datenmanagement, um sicherzustellen, dass Daten zuverlässig, aktuell und relevant sind. Die Auswahl der richtigen Datenarten, von internen Betriebsdaten bis hin zu externen Indikatoren, ist entscheiden...mehr

Überblick Im Nachhaltigkeitsmanagement sind Daten unerlässlich, um fundierte Entscheidungen zu treffen und die Leistung zu messen. Dies erfordert ein effektives Datenmanagement, um sicherzustellen, dass Daten zuverlässig, aktuell und relevant sind. Die Auswahl der richtigen Datenarten, von internen Betriebsdaten bis hin zu externen Indikatoren, ist entscheidend, um ein umfas...mehr

Mögliche Anwendungen von KI im Nachhaltigkeitsmanagement: Energieeffizienz und -management Anwendung: KI wird eingesetzt, um Energieverbrauchsmuster zu analysieren und Energieeffizienzmaßnahmen zu optimieren. Beispiel: Ein größeres Datenzentrum nutzt KI-Algorithmen zur Steuerung der Klimaanlagen und zur Anpassung der Kühlleistung basierend auf dem tatsächlichen Bedarf und Wette...mehr

Anwendungen von KI im Kontext der Wesentlichkeitsanalyse KI-gestützte Datenanalyse Anwendung: KI-Technologien wie maschinelles Lernen und Natural Language Processing (NLP) werden genutzt, um große Mengen an internen und externen Daten zu analysieren, die Relevanz verschiedener Nachhaltigkeitsthemen zu bewerten und Prioritäten zu setzen. Beispiel: Ein multinationales Unternehmen...mehr

Achajya/Kauser, A Survey on Big Data Analytics: Challenges, Open Research Issues and Tools, in International Journal of Advanced Computer Science and Applications, 2016, H. 7, S. 511–518. Alpaydn, Maschinelles Lernen, 2. Aufl. 2019. Arnold, Beschaffungsmanagement, 2. Aufl. 1997. Backhaus et al., Multivariate Analysemethoden – Eine anwendungsorientierte Einführung, 15., 2018. Bec...mehr

In den 1980er bis in die 2000er wurde die Fertigungstiefe in Unternehmen teilweise erheblich reduziert. Dies geschah durch eine Konzentration auf die unternehmenseigenen Kernkompetenzen. Im Gegenzug führte dies dazu, dass Lieferanten nun einen sehr hohen Anteil der Wertschöpfung am Endprodukt erbringen. Beispielsweise beträgt der Wertschöpfungsanteil der Lieferanten in der A...mehr

Das Internet hat die Geschäftswelt in den letzten Jahren massiv verändert. Die Nutzung und die Potenziale von internetbasierten Anwendungen haben große Auswirkungen sowohl auf Makro- als auch auf Mikro-Ebene. Die Verbreitung des Internets und mobiler Technologien führen dazu, dass einerseits Geschäftsprozesse effizienter gestaltet und andererseits neue digitale Geschäftsmode...mehr

Mehrere öffentliche Verwaltungen in Europa haben bereits erfolgreich Aspekte der Nachhaltigkeitsberichterstattung umgesetzt und zeigen, wie die Corporate Sustainability Reporting Directive (CSRD) auch in staatlichen Institutionen wirkungsvoll eingesetzt werden kann. Schweden ist bekannt für seine führende Rolle in der nachhaltigen öffentlichen Verwaltung. Bereits seit den frü...mehr

Die Zukunft der Nachhaltigkeitsberichterstattung in der öffentlichen Verwaltung wird stark von der Corporate Sustainability Reporting Directive (CSRD) und der allgemeinen globalen Entwicklung hin zu mehr Transparenz und Verantwortlichkeit beeinflusst. Obwohl die CSRD primär für Unternehmen entwickelt wurde, könnten ihre Prinzipien und Anforderungen zunehmend auf öffentliche ...mehr

Neben den Herausforderungen durch den Fachkräftemangel, gesetzlichen Vorgaben und einer steigenden Belastung der Arbeitnehmer ist auch die Arbeitsmedizin gefordert, zeitnah und flexibel zu kommunizieren und zu reagieren. Aufgrund der wachsenden Versorgungslücke, die durch den demografischen Wandel und eine hohe Nachfrage entsteht, muss die Arbeitsmedizin insbesondere für Kle...mehr

Big-Data-Technologien und KI-gestützte Reporting-Tools spielen auch eine wesentliche Rolle dabei, Unternehmen bei der Erfüllung gesetzlicher Berichtspflichten zu unterstützen. Ein Beispiel hierfür ist die Corporate Sustainability Reporting Directive (CSRD) der EU, die Unternehmen verpflichtet, umfassend über ihre Nachhaltigkeitsmaßnahmen zu berichten. Eine CSRD-Software inte...mehr

Überblick Die Digitalisierung stellt einen zentralen Treiber für mehr Nachhaltigkeit in Lieferketten dar. Durch den Einsatz moderner Technologien wie IoT, Big Data, künstlicher Intelligenz und Blockchain können Unternehmen ihre Prozesse nicht nur effizienter gestalten, sondern auch signifikante Fortschritte in der Transparenz und Nachvollziehbarkeit entlang der gesamten Wert...mehr

Durch den Einsatz von Big-Data-Technologien und fortschrittlicher Datenanalytik können Unternehmen tiefgreifende Einblicke in ihre Betriebsabläufe gewinnen und fundierte, datenbasierte Entscheidungen treffen. Diese digital-technologischen Werkzeuge gehen über bloße Effizienzsteigerung hinaus und eröffnen zahlreiche Möglichkeiten, wirtschaftliche und ökologische Nachhaltigkei...mehr

Eine Definition der Begriffe Big Data, Data Analytics oder einer Kombination dieser Worte und der Worte Methode, Technologie kann wie folgt gefunden werden: "Big Data ist der Bestand an Informationen, der durch ein so hohes Volumen (an Daten), eine so hohe Geschwindigkeit (der Verarbeitung) und Vielfalt (der Daten) gekennzeichnet ist, dass spezielle Technologien und analytis...mehr

Heute werden Geschäftsprozesse in Unternehmen, aber auch Organisationen, umfassend durch IT-Systeme unterstützt. Idealerweise integriert in einer ERP-Software, zum Teil aber auch über mehrere Systeme hinweg. Dabei entsteht ein digitaler "Fußabdruck" in Form von Buchungsbelegen, Protokolldaten, etc.. Mithilfe der Big Data Technologien und Methoden werden diese digitalen Spure...mehr

Zunächst darf erst einmal geklärt werden, inwieweit sind sich die Personaler ihrer eigenen Kompetenzen überhaupt bewusst sind. Wie bereits erwähnt: die Komplexität der Aufgabengebiete steigt, die Anforderungen an die Personalabteilung und der Außendruck steigen und der individuelle Anspruch an die HR-Rolle nimmt ebenfalls zu. Druck von allen Seiten. Der erste Schritt ist eine...mehr

Unternehmen agieren in einem dynamischen Wettbewerbsumfeld, in dem es permanent zu Veränderungen kommt. Zu nennen sind hier insbesondere eine steigende Wettbewerbsintensität, die zunehmende Internationalisierung mit vielen gegenseitigen Abhängigkeiten, neue und geänderte Gesetzgebung und politische Spannungen in mehreren Weltregionen. Unternehmen, die im Wettbewerb bestehen ...mehr

Das klingt dramatisch. Ist es auch, denn es sind nicht nur einzelne Wetterereignisse ("Früher gab es doch auch schonmal warme Tage"). Die ersten Unternehmen und Start-ups haben das erkannt und handeln bereits. Sie entwickeln innovative Strategien zur Anpassung an den Klimawandel. Werfen wir einen kurzen Blick auf einige Beispiele: Versicherungsunternehmen wie Swiss Re und Mun...mehr

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Rz. 49 Der Begriff "Industrie 4.0" umfasst die technische Integration vernetzter Systeme vor allem in Produktion und Logistik sowie die Anwendung des "Internets der Dinge und Dienste" in industriellen Prozessen. Internet der Dinge bedeutet, dass Computer als separate Gegenstände durch intelligente Gegenstände ersetzt werden mit dem Ziel, diesen Dingen, die bisher auf die Ste...mehr

Rz. 56 Die Unterscheidung, ob Software als materieller oder immaterieller Vermögensgegenstand bzw. als entsprechendes Wirtschaftsgut einzuordnen ist,[1] spielt insbesondere vor dem Hintergrund des § 5 Abs. 2 EStG eine Rolle, der eine Aktivierung nicht entgeltlich erworbener immaterieller Wirtschaftsgüter im Anlagevermögen untersagt. Von Bedeutung ist dies auch im Hinblick au...mehr

Die Begeisterung für die Methode des Storytelling macht naturgemäß auch vor dem Controlling nicht halt, sodass Storytelling, insbesondere in der Form des "Data Storytelling" in den letzten Jahren auch bei Controllern zu einer gefragten Fähigkeit geworden ist. Handlungsleitend für Controller ist ihr Beitrag zu besseren Entscheidungen, Informationen bzw. daraus abgeleitete Anal...mehr

Das Verfahren, das für die Durchbrüche und den ungebrochenen Hype um KI verantwortlich ist, heißt maschinelles Lernen, ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz. Das maschinelle Lernen ist ein Verfahren, bei dem der Computer durch mathematische Methoden in die Lage versetzt wird, quasi "selbst" Zusammenhänge und Strukturen in Daten zu erkennen, ohne dass diese vorher im Ein...mehr

Automatisierte Anweisungen an Mitarbeiter sind schon seit Längerem gelebte Praxis. Beispielhaft seien hier pick-by-voice-Systeme (vom Computer gesprochene Anordnungen, bestimmte Waren vom Lager zu kommissionieren oder transportieren) oder – Navigationssysteme für die Auslieferung von Paketen. Hierbei handelt es sich meistens um gewöhnliche, also deterministische Software. Abe...mehr

Vor allem große Unternehmen verfügen oft über enorme Datenmengen mit großem Potenzial für den wirtschaftlichen Nutzen. Zwar bieten die verarbeitenden Systeme i. d. R. schon umfangreiche Auswertungsmöglichkeiten. Diese sind jedoch meist sehr spezifisch vorprogrammiert. Eine KI-basierte Big-Data-Analyse hingegen ist in der Lage, für Menschen schwer erkennbare bzw. schwer vorhe...mehr

Wichtigste Vorfrage und erste Weichenstellung im Datenschutz ist die Frage, ob überhaupt personenbezogene Daten verarbeitet werden. Auf die Verarbeitung (tatsächlich) anonymisierter Arbeitnehmerdaten ist das Datenschutzrecht von vornherein nicht anwendbar. Personenbezogene Daten sind z. B. dann nicht zwingend erforderlich, wenn Bewertungen von Informationen auf Unternehmens-...mehr

Ein besonders relevanter Anwendungsbereich von KI sind Sprachmodelle. Sie basieren ebenfalls zum großen Teil auf tiefen neuronalen Netzen und dem sog. Natural Language Processing ("NLP"). Das heißt, dass sie durch Analyse unzähliger Texte eine (statistische) Vorstellung davon erlangt haben, welche Wörter häufig in welcher Reihenfolge und in welchen Satzteilen vorkommen usw. S...mehr

Rz. 10 Rebscher, Versichertendaten in der GKV – Wege zur besseren Steuerung und Effizienz der Versorgung – Digitales Gesundheitswesen – Chancen, Nutzen, Risiken, Frankfurter Forum 2017, Heft 16, 14. Spindler, Big Data und Forschung mit Gesundheitsdaten in der gesetzlichen Krankenversicherung, MedR 2016, 691. Schadly, Verzettelt beim Sozialdaten-Schutz, G+G 2022, Nr. 1, 29. Spit...mehr

Rz. 5 Die Verordnungsermächtigung für das BMG zum Aufbau einer Koordinierungsstelle bei der gematik, die die Interoperabilität und die Anforderungen an Schnittstellen fördert und die notwendigen organisatorischen Rahmenbedingungen bereitstellt, wurde bereits mit dem Digitale–Versorgung–und–Pflege–Modernisierungs–Gesetz (DVPMG) v. 3.6.2021 in Form des ehemaligen § 394a eingef...mehr

Die Digitalisierung von Arbeitstätigkeiten und Arbeitsprozessen ist mit einer Ansammlung von Daten verbunden, die Informationen im Hinblick auf das Produkt, die Dienstleistung oder zu Arbeitsabläufen liefern. Die teilweise großen und meist unstrukturierten Datenmengen (Big Data) werden via Data Mining aufbereitet und zu Smart Data verfeinert. Mit diesen qualitativ hochwertig...mehr

Kleinere Unternehmen (Handwerk, Dienstleister) haben in der Regel keine Kapazitäten, um die Digitalisierung selbst zu organisieren. Dennoch: Auch hier muss die Geschäftsführung dafür sorgen, dass digitale Kompetenzen bereitgestellt werden, um so die Wettbewerbsfähigkeit mittel- und langfristig zu sichern. Die Geschäftsführung ist gefordert, diesen Prozess zu organisieren und...mehr

Arunraj/Ahrens, A hybrid seasonal autoregressive integrated moving average and quantile regression for daily food sales forecasting. International Journal of Production Economics, 2015, 170, 321-335. Bakir/Borazan, Der Einfluss künstlicher Intelligenz auf Österreichs Unternehmen. Deloitte AI Quick Study, 2023. Behringer, Financial Controlling, 2023. Bergmann/Brück/Knauer/Schwer...mehr

Unterschiedliche Studien zeigen, dass traditionelle Forecasts weiterhin ein wesentliches Instrument der Planung und Budgetierung sind, während Big-Data-Analysen und AI-basierte Methoden (noch) eine untergeordnete Rolle einnehmen.[1] Jedoch gewinnt das Thema AI zunehmend an Bedeutung, wie eine aktuelle Horváth-Studie von 2024 mit 150 Führungskräften (CxOs) branchenübergreifen...mehr