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Fraunhofer-Gesellschaft
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2024
Paper (Preprint, Research Paper, Review Paper, White Paper, etc.)
Title

Wertschöpfung durch Data Pooling

Title Supplement
Herausforderungen und Erfolgsfaktoren
Abstract
Das Whitepaper gibt einen Überblick über das Thema Data Pooling und betrachtet Anwendungen und Einsatzmöglichkeiten von künstlicher Intelligenz in diesem Kontext. Die Digitalisierung hat zu einem enormen Anstieg des Umfangs und der Vielfalt verfügbarer Daten geführt. Unternehmen, Institutionen und Individuen nutzen und verwerten Daten nun auf neue Weise. Die nahtlose Verbindung früher getrennter Prozesse über digitale Technologien ermöglicht die Entwicklung neuer digitaler Service-Produkte und verändert die industriellen Wertschöpfungsketten. Gleichzeitig steigt die Anzahl der verfügbaren Daten exponentiell entlang organisatorischer Leistungsprozesse. Trotz der Fülle an Daten und den damit verbundenen Potenzialen stehen der effektiven Nutzung und dem reibungslosen Austausch von Daten in der Praxis zahlreiche Herausforderungen entgegen. Eine zentrale Herausforderung betrifft die Verwaltung, Zugänglichkeit und Verwertung von Daten. Data Pooling und Data-Sharing-Plattformen werden als vielversprechende Lösungsansätze betrachtet, um diese Herausforderungen zu bewältigen. Diese Plattformen ermöglichen das Zusammenlegen und gemeinsame Nutzen von Daten aus verschiedenen Quellen. Das Whitepaper stellt die wichtigsten Anforderungen, Bestandteile und Wertversprechen einer Data-Sharing-Plattform dar und beschreibt deren Eignung für potenzielle Interessenten, insbesondere Unternehmen. Es wird auch erläutert, welche Merkmale von Data-Sharing-Plattformen für Gruppen oder Organisationen mit einem breiten Datenbestand von besonderer Relevanz sein könnten.
Author(s)
Göbels, Vincent Philipp
Fraunhofer-Institut für Arbeitswirtschaft und Organisation IAO  
Fischer-Pressler, Diana
Fraunhofer-Institut für Arbeitswirtschaft und Organisation IAO  
Kutz, Janika  
Fraunhofer-Institut für Arbeitswirtschaft und Organisation IAO  
Bienzeisler, Bernd  
Fraunhofer-Institut für Arbeitswirtschaft und Organisation IAO  
Editor(s)
Riedel, Oliver  
Fraunhofer-Institut für Arbeitswirtschaft und Organisation IAO  
Hölzle, Katharina
Univ. Stuttgart, Institut für Arbeitswissenschaft und Technologiemanagement -IAT-  
Bauer, Wilhelm  
Fraunhofer-Institut für Arbeitswirtschaft und Organisation IAO  
Bienzeisler, Bernd  
Fraunhofer-Institut für Arbeitswirtschaft und Organisation IAO  
Corporate Author
Innovation Park Artificial Intelligence -IPAI-
Project(s)
Innovationspark Künstliche Intelligenz  
Funder
Ministerium für Wirtschaft, Arbeit und Tourismus Baden-Württemberg  
DOI
10.24406/publica-2856
File(s)
Publi_2024_Göbels_Wertschöpfung durch Data Pooling.pdf (659.21 KB)
Rights
Under Copyright
Language
German
Fraunhofer-Institut für Arbeitswirtschaft und Organisation IAO  
Keyword(s)
  • Digitalisierung

  • KI

  • Data Sharing

  • Datenaustausch

  • Geschäftsmodell

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