Masterarbeit aus dem Jahr 2019 im Fachbereich Ingenieurwissenschaften - Wirtschaftsingenieurwesen, Note: 1,0, Technische Universität Dortmund (Maschinenbau), Sprache: Deutsch, Abstract: Diese Masterarbeit will Organisationen bei der Analyse und Entwicklung von Datenmarktplätzen unterstützen, indem es die Herausforderungen der Datenmarktplätze im Kontext der Datenökonomie identifiziert, entsprechende Anforderungen ableitet und ein Funktionsreferenzmodell konstruiert. Das entwickelte Modell bietet den Akteuren der Datenwirtschaft in zweierlei Hinsicht Hilfestellung und Anleitung: Praktiker können das Referenzmodell als Instrument zur Einordnung, Gestaltung und Implementierung von Datenmarktplätzen nutzen. Darüber hinaus erleichtert das Referenzmodell die Bewertung von Softwarelösungen und unterstützt bei der Ermittlung von praktischen Anwendungsfällen. Aus wissenschaftlicher Sicht ist das Referenzmodell ein Design-Artefakt und stellt somit eine Abstraktion eines Informationssystems im Bereich der Datenmarktplätze dar.Die Digitalisierung führt in nahezu allen Wirtschaftsbereichen zu einer Disruption etablierter Wertschöpfungsstrukturen und traditioneller Geschäftsmodelle. Im Mittelpunkt dieses Megatrends stehen Daten, welche eine unverzichtbare Ressource für die betriebliche Wertschöpfung bilden. So werden Daten einerseits zur Optimierung interner Prozesse und Kundenbeziehungen genutzt und stellen andererseits das Fundament für die Entstehung neuartiger datengetriebener Innovationen und Geschäftsmodelle dar. Doch obwohl der Datenbestand innerhalb eines Unternehmens reichlich vorhanden ist und stetig wächst, werden Daten in großem Umfang nicht offen und transparent geteilt oder gehandelt. Da die Qualität der Informationen, die aus Daten gewonnen werden können, mit der verfügbaren Datenmenge und -qualität steigt, haben die an der Datenwirtschaft beteiligten Unternehmen ein großes Interesse daran, auf Daten anderer Marktteilnehmer zuzugreifen. Der Handel mit Daten eta
Entwicklung eines Funktionsreferenzmodells zur Gestaltung von Datenmarktplätzen
RRP:
$305.00
Description
Masterarbeit aus dem Jahr 2019 im Fachbereich Ingenieurwissenschaften - Wirtschaftsingenieurwesen, Note: 1,0, Technische Universität Dortmund (Maschinenbau), Sprache: Deutsch, Abstract: Diese Masterarbeit will Organisationen bei der Analyse und Entwicklung von Datenmarktplätzen unterstützen, indem es die Herausforderungen der Datenmarktplätze im Kontext der Datenökonomie identifiziert, entsprechende Anforderungen ableitet und ein Funktionsreferenzmodell konstruiert. Das entwickelte Modell bietet den Akteuren der Datenwirtschaft in zweierlei Hinsicht Hilfestellung und Anleitung: Praktiker können das Referenzmodell als Instrument zur Einordnung, Gestaltung und Implementierung von Datenmarktplätzen nutzen. Darüber hinaus erleichtert das Referenzmodell die Bewertung von Softwarelösungen und unterstützt bei der Ermittlung von praktischen Anwendungsfällen. Aus wissenschaftlicher Sicht ist das Referenzmodell ein Design-Artefakt und stellt somit eine Abstraktion eines Informationssystems im Bereich der Datenmarktplätze dar.Die Digitalisierung führt in nahezu allen Wirtschaftsbereichen zu einer Disruption etablierter Wertschöpfungsstrukturen und traditioneller Geschäftsmodelle. Im Mittelpunkt dieses Megatrends stehen Daten, welche eine unverzichtbare Ressource für die betriebliche Wertschöpfung bilden. So werden Daten einerseits zur Optimierung interner Prozesse und Kundenbeziehungen genutzt und stellen andererseits das Fundament für die Entstehung neuartiger datengetriebener Innovationen und Geschäftsmodelle dar. Doch obwohl der Datenbestand innerhalb eines Unternehmens reichlich vorhanden ist und stetig wächst, werden Daten in großem Umfang nicht offen und transparent geteilt oder gehandelt. Da die Qualität der Informationen, die aus Daten gewonnen werden können, mit der verfügbaren Datenmenge und -qualität steigt, haben die an der Datenwirtschaft beteiligten Unternehmen ein großes Interesse daran, auf Daten anderer Marktteilnehmer zuzugreifen. Der Handel mit Daten eta
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