Direkt zum Inhalt | Direkt zur Navigation

Sektionen
Artikelaktionen

Zitierweise und Metadaten

Zurück zum Artikel.

Empfohlene Zitierweise

Bosse, C. K., Hoffmann, J., van Elst, L. (2018). Potenzialeinschätzung von Big Data Mining als methodischer Zugang für Foresight. Aktuelle Veröffentlichungen, 1, None. (urn:nbn:de:0009-32-46723)

Download Citation

Endnote

%0 Journal Article
%T Potenzialeinschätzung von Big Data Mining als methodischer Zugang für Foresight
%A Bosse, Christian K.
%A Hoffmann, Judith
%A van Elst, Ludger
%J Aktuelle Veröffentlichungen
%D 2018
%V 2018
%N 1
%@ 2195-3155
%F bosse2018
%X In den letzten Jahren haben sich rund um den Begriff „Big Data“, durch die im Zuge der digitalen Transformation erheblich gesteigerte Menge an (oft unstruktu-rierten) Informationen und die Möglichkeiten zur Auswertung hochvolumiger Datenbestände, hohe gesellschaftliche Erwartungen entwickelt. Auch im Bereich Foresight wird über den Einsatz von Big Data-Technologie diskutiert, insbeson-dere seitdem erste Assistenzsysteme und Dienstleistungsangebote am Markt verfügbar sind. Inwiefern diese jedoch den Anforderungen im Kontext von Fore-sight entsprechen und welche Potenziale im Technologieeinsatz stecken, wurde bislang nicht ausreichend untersucht. Aus diesem Grund wurde im Rahmen eines Forschungsprojektes eine Potenzialanalyse durchgeführt, die Anforderungen, Möglichkeiten und Grenzen von Big Data-Technologie für Foresight-Prozesse untersucht, sie den aktuell bestehenden Angeboten gegenüberstellt und daraus resultierende Forschungsbedarfe für zukünftige Arbeiten ableitet.
%L 300
%K Big Data
%K Big Data Mining
%K Digitale Assistenzsysteme
%K Foresight
%K IT tools
%K Information extraction
%K Text mining
%U http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:0009-32-46723
Download

Bibtex

@Article{bosse2018,
  author = 	"Bosse, Christian K.
		and Hoffmann, Judith
		and van Elst, Ludger",
  title = 	"Potenzialeinsch{\"a}tzung von Big Data Mining als methodischer Zugang f{\"u}r Foresight",
  journal = 	"Aktuelle Ver{\"o}ffentlichungen",
  year = 	"2018",
  volume = 	"2018",
  number = 	"1",
  keywords = 	"Big Data; Big Data Mining; Digitale Assistenzsysteme; Foresight; IT tools; Information extraction; Text mining",
  abstract = 	"In den letzten Jahren haben sich rund um den Begriff „Big Data``, durch die im Zuge der digitalen Transformation erheblich gesteigerte Menge an (oft unstruktu-rierten) Informationen und die M{\"o}glichkeiten zur Auswertung hochvolumiger Datenbest{\"a}nde, hohe gesellschaftliche Erwartungen entwickelt. Auch im Bereich Foresight wird {\"u}ber den Einsatz von Big Data-Technologie diskutiert, insbeson-dere seitdem erste Assistenzsysteme und Dienstleistungsangebote am Markt verf{\"u}gbar sind. Inwiefern diese jedoch den Anforderungen im Kontext von Fore-sight entsprechen und welche Potenziale im Technologieeinsatz stecken, wurde bislang nicht ausreichend untersucht. Aus diesem Grund wurde im Rahmen eines Forschungsprojektes eine Potenzialanalyse durchgef{\"u}hrt, die Anforderungen, M{\"o}glichkeiten und Grenzen von Big Data-Technologie f{\"u}r Foresight-Prozesse untersucht, sie den aktuell bestehenden Angeboten gegen{\"u}berstellt und daraus resultierende Forschungsbedarfe f{\"u}r zuk{\"u}nftige Arbeiten ableitet.",
  issn = 	"2195-3155",
  url = 	"http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:0009-32-46723"
}
Download

RIS

TY  - JOUR
AU  - Bosse, Christian K.
AU  - Hoffmann, Judith
AU  - van Elst, Ludger
PY  - 2018
DA  - 2018//
TI  - Potenzialeinschätzung von Big Data Mining als methodischer Zugang für Foresight
JO  - Aktuelle Veröffentlichungen
VL  - 2018
IS  - 1
KW  - Big Data
KW  - Big Data Mining
KW  - Digitale Assistenzsysteme
KW  - Foresight
KW  - IT tools
KW  - Information extraction
KW  - Text mining
AB  - In den letzten Jahren haben sich rund um den Begriff „Big Data“, durch die im Zuge der digitalen Transformation erheblich gesteigerte Menge an (oft unstruktu-rierten) Informationen und die Möglichkeiten zur Auswertung hochvolumiger Datenbestände, hohe gesellschaftliche Erwartungen entwickelt. Auch im Bereich Foresight wird über den Einsatz von Big Data-Technologie diskutiert, insbeson-dere seitdem erste Assistenzsysteme und Dienstleistungsangebote am Markt verfügbar sind. Inwiefern diese jedoch den Anforderungen im Kontext von Fore-sight entsprechen und welche Potenziale im Technologieeinsatz stecken, wurde bislang nicht ausreichend untersucht. Aus diesem Grund wurde im Rahmen eines Forschungsprojektes eine Potenzialanalyse durchgeführt, die Anforderungen, Möglichkeiten und Grenzen von Big Data-Technologie für Foresight-Prozesse untersucht, sie den aktuell bestehenden Angeboten gegenüberstellt und daraus resultierende Forschungsbedarfe für zukünftige Arbeiten ableitet.
SN  - 2195-3155
UR  - http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:0009-32-46723
ID  - bosse2018
ER  -
Download

Wordbib

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<b:Sources SelectedStyle="" xmlns:b="http://schemas.openxmlformats.org/officeDocument/2006/bibliography"  xmlns="http://schemas.openxmlformats.org/officeDocument/2006/bibliography" >
<b:Source>
<b:Tag>bosse2018</b:Tag>
<b:SourceType>ArticleInAPeriodical</b:SourceType>
<b:Year>2018</b:Year>
<b:PeriodicalTitle>Aktuelle Veröffentlichungen</b:PeriodicalTitle>
<b:Volume>2018</b:Volume>
<b:Issue>1</b:Issue>
<b:Url>http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:0009-32-46723</b:Url>
<b:Author>
<b:Author><b:NameList>
<b:Person><b:Last>Bosse</b:Last><b:First>Christian K.</b:First></b:Person>
<b:Person><b:Last>Hoffmann</b:Last><b:First>Judith</b:First></b:Person>
<b:Person><b:Last>van Elst</b:Last><b:First>Ludger</b:First></b:Person>
</b:NameList></b:Author>
</b:Author>
<b:Title>Potenzialeinschätzung von Big Data Mining als methodischer Zugang für Foresight</b:Title>
<b:Comments>In den letzten Jahren haben sich rund um den Begriff „Big Data“, durch die im Zuge der digitalen Transformation erheblich gesteigerte Menge an (oft unstruktu-rierten) Informationen und die Möglichkeiten zur Auswertung hochvolumiger Datenbestände, hohe gesellschaftliche Erwartungen entwickelt. Auch im Bereich Foresight wird über den Einsatz von Big Data-Technologie diskutiert, insbeson-dere seitdem erste Assistenzsysteme und Dienstleistungsangebote am Markt verfügbar sind. Inwiefern diese jedoch den Anforderungen im Kontext von Fore-sight entsprechen und welche Potenziale im Technologieeinsatz stecken, wurde bislang nicht ausreichend untersucht. Aus diesem Grund wurde im Rahmen eines Forschungsprojektes eine Potenzialanalyse durchgeführt, die Anforderungen, Möglichkeiten und Grenzen von Big Data-Technologie für Foresight-Prozesse untersucht, sie den aktuell bestehenden Angeboten gegenüberstellt und daraus resultierende Forschungsbedarfe für zukünftige Arbeiten ableitet.</b:Comments>
</b:Source>
</b:Sources>
Download

ISI

PT Journal
AU Bosse, C
   Hoffmann, J
   van Elst, L
TI Potenzialeinschätzung von Big Data Mining als methodischer Zugang für Foresight
SO Aktuelle Veröffentlichungen
PY 2018
VL 2018
IS 1
DE Big Data; Big Data Mining; Digitale Assistenzsysteme; Foresight; IT tools; Information extraction; Text mining
AB In den letzten Jahren haben sich rund um den Begriff „Big Data“, durch die im Zuge der digitalen Transformation erheblich gesteigerte Menge an (oft unstruktu-rierten) Informationen und die Möglichkeiten zur Auswertung hochvolumiger Datenbestände, hohe gesellschaftliche Erwartungen entwickelt. Auch im Bereich Foresight wird über den Einsatz von Big Data-Technologie diskutiert, insbeson-dere seitdem erste Assistenzsysteme und Dienstleistungsangebote am Markt verfügbar sind. Inwiefern diese jedoch den Anforderungen im Kontext von Fore-sight entsprechen und welche Potenziale im Technologieeinsatz stecken, wurde bislang nicht ausreichend untersucht. Aus diesem Grund wurde im Rahmen eines Forschungsprojektes eine Potenzialanalyse durchgeführt, die Anforderungen, Möglichkeiten und Grenzen von Big Data-Technologie für Foresight-Prozesse untersucht, sie den aktuell bestehenden Angeboten gegenüberstellt und daraus resultierende Forschungsbedarfe für zukünftige Arbeiten ableitet.
ER
Download

Mods

<mods>
  <titleInfo>
    <title>Potenzialeinschätzung von Big Data Mining als methodischer Zugang für Foresight</title>
  </titleInfo>
  <name type="personal">
    <namePart type="family">Bosse</namePart>
    <namePart type="given">Christian K.</namePart>
  </name>
  <name type="personal">
    <namePart type="family">Hoffmann</namePart>
    <namePart type="given">Judith</namePart>
  </name>
  <name type="personal">
    <namePart type="family">van Elst</namePart>
    <namePart type="given">Ludger</namePart>
  </name>
  <abstract>In den letzten Jahren haben sich rund um den Begriff „Big Data“, durch die im Zuge der digitalen Transformation erheblich gesteigerte Menge an (oft unstruktu-rierten) Informationen und die Möglichkeiten zur Auswertung hochvolumiger Datenbestände, hohe gesellschaftliche Erwartungen entwickelt. Auch im Bereich Foresight wird über den Einsatz von Big Data-Technologie diskutiert, insbeson-dere seitdem erste Assistenzsysteme und Dienstleistungsangebote am Markt verfügbar sind. Inwiefern diese jedoch den Anforderungen im Kontext von Fore-sight entsprechen und welche Potenziale im Technologieeinsatz stecken, wurde bislang nicht ausreichend untersucht. Aus diesem Grund wurde im Rahmen eines Forschungsprojektes eine Potenzialanalyse durchgeführt, die Anforderungen, Möglichkeiten und Grenzen von Big Data-Technologie für Foresight-Prozesse untersucht, sie den aktuell bestehenden Angeboten gegenüberstellt und daraus resultierende Forschungsbedarfe für zukünftige Arbeiten ableitet.</abstract>
  <subject>
    <topic>Big Data</topic>
    <topic>Big Data Mining</topic>
    <topic>Digitale Assistenzsysteme</topic>
    <topic>Foresight</topic>
    <topic>IT tools</topic>
    <topic>Information extraction</topic>
    <topic>Text mining</topic>
  </subject>
  <classification authority="ddc">300</classification>
  <relatedItem type="host">
    <genre authority="marcgt">periodical</genre>
    <genre>academic journal</genre>
    <titleInfo>
      <title>Aktuelle Veröffentlichungen</title>
    </titleInfo>
    <part>
      <detail type="volume">
        <number>2018</number>
      </detail>
      <detail type="issue">
        <number>1</number>
      </detail>
      <date>2018</date>
    </part>
  </relatedItem>
  <identifier type="issn">2195-3155</identifier>
  <identifier type="urn">urn:nbn:de:0009-32-46723</identifier>
  <identifier type="uri">http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:0009-32-46723</identifier>
  <identifier type="citekey">bosse2018</identifier>
</mods>
Download

Full Metadata

Bibliographisches Zitat Jahrgang 2018, Ausgabe 1
Titel

Potenzialeinschätzung von Big Data Mining als methodischer Zugang für Foresight (ger)
Autor Christian K. Bosse, Judith Hoffmann, Ludger van Elst
Sprache ger
Zusammenfassung In den letzten Jahren haben sich rund um den Begriff „Big Data“, durch die im Zuge der digitalen Transformation erheblich gesteigerte Menge an (oft unstruktu-rierten) Informationen und die Möglichkeiten zur Auswertung hochvolumiger Datenbestände, hohe gesellschaftliche Erwartungen entwickelt. Auch im Bereich Foresight wird über den Einsatz von Big Data-Technologie diskutiert, insbeson-dere seitdem erste Assistenzsysteme und Dienstleistungsangebote am Markt verfügbar sind. Inwiefern diese jedoch den Anforderungen im Kontext von Fore-sight entsprechen und welche Potenziale im Technologieeinsatz stecken, wurde bislang nicht ausreichend untersucht. Aus diesem Grund wurde im Rahmen eines Forschungsprojektes eine Potenzialanalyse durchgeführt, die Anforderungen, Möglichkeiten und Grenzen von Big Data-Technologie für Foresight-Prozesse untersucht, sie den aktuell bestehenden Angeboten gegenüberstellt und daraus resultierende Forschungsbedarfe für zukünftige Arbeiten ableitet. In recent years, the concept of "big data" has become quite a hype as new possi-bilities and opportunities in the field of high-volume data set analysis are debat-ed. Also, the use of big data technology is discussed in the context of foresight, especially since first assistance systems and services have been available on the market. However, neither the extent to which these meet the requirements of foresight nor the capabilities connected with the use of big data technology in regard to foresight have so far been analysed sufficiently. Therefore an analysis was performed that aimed to examine the requirements, capabilities and limita-tions of big data technology in foresight processes. Existing solutions are dis-cussed and areas for further research derived.
Freie Schlagworte Big Data, Big Data Mining, Digitale Assistenzsysteme, Foresight, IT tools, Information extraction, Text mining
DDC 300
Rechte DPPL
URN: urn:nbn:de:0009-32-46723