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E-Book

Big Data

Chancen, Risiken, Entwicklungstendenzen

VerlagSpringer VS
Erscheinungsjahr2017
Seitenanzahl180 Seiten
ISBN9783658200831
FormatPDF
KopierschutzWasserzeichen/DRM
GerätePC/MAC/eReader/Tablet
Preis29,99 EUR
Das Buch gibt einen Überblick über die aktuelle Nutzung von Big Data in verschiedenen Bereichen sowie die damit verbundenen Chancen und Risiken, stellt neue Studiengänge vor, die zum Umgang mit Big Data befähigen, und behandelt Datenschutzanforderungen und Normen, die bei der Nutzung von Big Data relevant sind. Big Data, also große, komplexe und schnelllebige Datenmengen, werden in der akademischen Sozialforschung, der Marktforschung und der amtlichen Statistik zunehmend analysiert, um relevante Fragestellungen zu beantworten. 

Die Herausgeber
Christian König ist Referent im Institut für Forschung und Entwicklung in der Bundesstatistik des Statistischen Bundesamtes, Wiesbaden und Dozent für das Fach Wirtschaftsmathematik an der Verwaltungs- und Wirtschaftsakademie Wiesbaden e. V.
Jette Schröder ist Projektberaterin bei GESIS - Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften und Geschäftsführerin der Arbeitsgemeinschaft Sozialwissenschaftlicher Institute e. V. (ASI).
Erich Wiegand ist Geschäftsführer des ADM Arbeitskreis Deutscher Markt- und Sozialforschungsinstitute e.V.


Christian König ist Referent im Institut für Forschung und Entwicklung in der Bundesstatistik des Statistischen Bundesamtes, Wiesbaden und Dozent für das Fach Wirtschaftsmathematik an der Verwaltungs- und Wirtschaftsakademie Wiesbaden e. V.
Jette Schröder ist Projektberaterin bei GESIS - Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften und Geschäftsführerin der Arbeitsgemeinschaft Sozialwissenschaftlicher Institute e. V. (ASI).
Erich Wiegand ist Geschäftsführer des ADM Arbeitskreis Deutscher Markt- und Sozialforschungsinstitute e.V.

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Blick ins Buch
Inhaltsverzeichnis
Inhalt6
Vorwort7
1 Begrüßung durch die Direktorin beim Statistischen Bundesamt9
2 Big Data - Chancen, Risiken, Entwicklungstendenzen Einführung in die Tagung13
Rahmenbedingungen der Datennutzung14
Aus- und Weiterbildung15
Datenspezifische Herausforderungen15
3 Big Data - Anwendungen in der Marktforschung17
1 Einleitung17
2 Was sind „Big Data“?18
3 „Big Data“ in der Marktforschung18
3.1 Big Data-Anwendungen in der Marktforschung19
3.2 Weitere Anwendungen25
4 Zusammenfassung25
4 International Program in Survey and Data Science26
1 Kurzporträt26
2 Motivation für einen neuen Studiengang27
3 Studieninhalte28
4 Details des International Program for Survey and Data Science (IPSDS)30
4.1 Online-Format31
4.2 Modularer Aufbau und Arbeitsaufwand33
4.3 Bisherige Ergebnisse36
5 Herausforderung und Ausblick39
Literatur39
5 Neue digitale Daten in der amtlichen StatistikLara41
Einleitung1Mit41
2 Digitale Daten und amtliche StatistikMit43
3 Nationale Roadmap zur Integration neuer digitaler Daten in amtliche Statistiken46
3.1 Administrative Aspekte der Integration neuer digitaler Daten47
3.2 Vorprodukte amtlicher statistischer Ergebnisse51
3.3 Nationale Machbarkeitsstudien52
4 Ausblick55
Literatur57
6 Internetbasierte Erfassung offener Stellen im Statistischen Bundesamt59
1 Das ESSnet Projekt Big Data59
2 Assessment der Jobportale60
3 Beschaffung der Daten von Jobportalen68
4 Daten zu offenen Stellen bei der Bundesagentur für Arbeit70
5 Erste Ergebnisse zur Datenqualität von Jobportalen74
5.1 Dublettenprüfung74
5.2 Vergleich der Daten von Jobportalen mit den Ergebnissen der Stellenerhebung75
5.3 Das Unternehmensregister in Deutschland77
6 Rekrutierungswege potentieller Arbeitgeber79
7 Zusammenfassung und Ausblick80
Literatur82
7 Data Science als StudiengangGöran85
1 Data Science als neues wissenschaftliches GebietDas85
2 Data Science und Big Data87
3 Studiengang Data Science@LMUData90
4 Statistik und Informatik in Data Science91
5 Datenethik, Datenschutz, Datensicherheit92
6 Weitere Informationen93
8ISO Norm 19731 – Digital Analytics and Web Analyses94
1 Entstehung und normungssystematische Einordnung der ISO 1973194
1.1 Standards zur Qualitätssicherung95
1.2 DIN 77500 Markt- und Sozialforschungs-Dienstleistungen96
1.3 ISO 20252 Markt-, Meinungs- und Sozialforschung96
1.4 ISO 26363 Access Panels in der Markt-, Meinungs- und Sozialforschung97
1.5 EN 15707 Printmedienanalysen – Begriffe und Dienstleistungsanforderungen98
1.6 ISO 19731 Digital analytics and web analyses98
2 Methodische und forschungspolitische Bedeutung der Norm ISO 1973199
2.1 Anwendungsbereich der Norm ISO 1973199
2.2 Politische Bedeutung der Norm ISO 19731100
3 Notwendigkeit und Alternativen der Revision der ISO Norm 19731101
3.1 Revision der ISO Norm 19731101
3.2 Normen und technische Spezifikationen103
4 Entwicklung der gesetzlichen Rahmenbedingungen (in Europa)104
5 Resümee105
Literatur105
9 Big Data in der statistischen Methodenberatung107
1 Big Data & Co.: Was verbirgt sich dahinter?107
2 Big Data, Big Power: Vier Beispiele für „Big Data“ Projekte aus der Praxis der statistischen Methodenberatung113
2.1 Betrugserkennung bei Fahrzeugen113
2.2 Personalplanung für eine Versicherung114
2.3 Wetter-Targeting in der Werbung116
2.4 Smart Data Labs am Frankfurter Flughafen118
3 Big Data, Big Problems? Ausblick und Diskussion121
Literatur122
10 Big Data in der wirtschaftswissenschaftlichen Forschung124
1 Einleitung124
2 Big Data: Struktur, methodische Herausforderungen und Potenziale126
3 Big Data in der Forschung eines Wirtschaftsforschungsinstituts132
4 Fazit138
Literatur141
11 Datenschutz bei Big DataRechtliche und politische Implikationen144
1 Einleitung144
2 Das Phänomen Big Data145
3 Grundlagen des Datenschutzrechts146
3.1 Grundrechtliche Vorgaben in Deutschland und Europa147
3.2 Bundesdatenschutzgesetz und Datenschutz-Grundverordnung150
4 Rahmenbedingungen der Datenschutz-Grundverordnung151
4.1 Ausgangspunkt: Personenbezug der Daten151
4.2 Allgemeine Grundsätze zur Verarbeitung personenbezogener Daten152
4.3 Sonderregelungen für Archive, wissenschaftliche oder historische Forschung und Statistik156
5 Herausforderungen durch Big Data158
5.1 Kombination „anonymer“ und öffentlich verfügbarer Daten158
5.2 Analysen zu immer neuen und zu unbekannten Zwecken162
5.3 Einsatz komplexer Algorithmen165
6 Ausblick168
Literatur170
Adressen der Autorinnen und Autoren179

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