Big Data Analytics

Die Forschungsgruppe befasst sich mit den Möglichkeiten von Big-Data-Analysen: von der Generierung neuer Datensätze über die Kombination bereits bestehender Datensätze bis hin zur Anwendung von Big-Data-Methoden.

Heutzutage steht eine Fülle neuer Daten zur Verfügung, die unter anderem durch Sensoren, das Internet der Dinge und die Nutzung sozialer Plattformen entstehen. Im Zuge des immer schnelleren Anstiegs des Datenaufkommens werden immer häufiger Big-Data-Analysen angewandt, weil sich damit bisher nicht dagewesene Potenziale in vielen Bereichen der Wirtschaft ausschöpfen lassen. Doch um diese Daten zu generieren und sinnvoll zu verwerten, bedarf es spezieller Technologien, Ansätze und Systeme. Die Forschungsgruppe Big Data Analytics befasst sich mit den verschiedenen Aspekten von Big Data mit einem Fokus auf volkswirtschaftliche Fragen.

Schwerpunkte

  • Strukturierte und unstrukturierte Daten, die mit neuen Methoden und Technologien generiert werden – hierzu gehören beispielsweise Internetsuchanfragen, Inhalte von Webpages, Informationen von Social Media sowie Preisinformationen von Internetshops und Internetauktionsplattformen
  • Neuartige Verknüpfungen von Datensätzen
  • Anwendung von Big-Data-Methoden wie Machine Learning auf volkswirtschaftliche Fragen
  • Anwendung von Big Data in der Konjunkturforschung
  • Erweiterung der amtlichen Statistik beispielsweise in Bezug auf den Arbeitsmarkt
  • Analyse von regionalen Infrastrukturen
  • Datenökonomie inklusive der kontextabhängigen ökonomischen Analyse des Rechts 

Beispiel aktueller Forschungsarbeiten

Erreichbarkeitsmodell auf Basis des Zensus und der Verkehrswege, zur Ermittlung von ÖPNV-, Pkw-, Rad- oder Gehzeiten. Als Beispiel angegeben die ÖPNV-Erreichbarkeit ausgehend des Kölner Hauptbahnhofs über den Tagesverlauf. Die Reisezeit setzt sich aus der Fahrzeit und der geschätzten Gehzeit für 800m ab der jeweiligen Haltestation zusammen.

Beauftragte Projekte

DEMAND – Data Economics and Management of Data-driven Business

Das Ziel des Projekts ist es, Unternehmen dabei zu unterstützen, ihre eigenen Daten für die Bewertung und den Austausch zu erschließen. Dazu wird unter anderem ein Reifegradmodell für den unternehmerischen Status quo hinsichtlich der Nutzung und Bewertung von Daten entwickelt und im Rahmen einer Benchmark-Plattform für Unternehmen bereitgestellt. Gemeinsam mit Fraunhofer ISST, thyssenkrupp, ADVANEO und BREUER Nachrichtentechnik. Bundesministerium für Wirtschaft und Energie, 2018-2019.
Weitere Informationen und alle Publikationen zu dem Projekt finden sich hier:

Analyse von Stellenanzeigen

Ziel des Projektes ist es die Effekte der Digitalisierung auf spezifische Berufsprofile zu bestimmen. Es wird der Status quo in Bezug auf die Anforderungen und Kompetenzbedarfe für spezifische Berufsprofile in Deutschland ermittelt. Als Datenbasis werden Millionen von Volltexten der Stellenausschreibungen der Bundesagentur für Arbeit verwendet. Dies ermöglicht berufsspezifische Analysen im Hinblick auf Anforderungen und gefragte Kompetenzen.

Fraunhofer IAO, 2019.

Entwicklung und Messung der Digitalisierung der Wirtschaft am Standort Deutschland

Ziel des Projektes ist die Messung der Digitalisierung der Wirtschaft in Deutschland. Die Messung erfolgt durch die Bildung eines Index, der auf diversen Indikatoren basiert, die die Digitalisierung in Form von datenbasierten Prozessen, Produkten und Dienstleistungen adäquat adressiert. Der Index wird jährlich aktualisiert. Die Arbeitsergebnisse sollen als Spiegel und Motor des laufenden Digitalisierungsprozesses dienen und damit sowohl der Wirtschaft als auch der Politik einen fundierten Orientierungsrahmen für ihre Entscheidungen bieten. Gemeinsam mit dem ZEW, dem DIW, der IW Consult und FIR.

Bundesministerium für Wirtschaft und Energie, 2019-2022.

Investitionen und Exporte: Big Data in der makroökonomischen Analyse

Prognose von Ausrüstungsinvestitionen, Bauinvestitionen, Exporten mit unkonventionellen Datenquellen und Methoden

Ziel des Projektes ist die Untersuchung des Potenzials von unkonventionellen Datenquellen zur Verbesserung der Informationen am aktuellen Rand und der Prognose von Exporten, Anlageinvestitionen und Bauinvestitionen. Auf Basis der ökonomischen Theorie und empirischer Datenquellen werden zu den drei Zielgrößen im Internet geeignete, in der Regel massive, also sehr große und oftmals unstrukturierte Datensätze („Big Data“) identifiziert. Anschließend wird der Informationsgehalt der innovativen Datensätze für die Entwicklung der Ausrüstungsinvestitionen, Bauinvestitionen und Exporte empirisch untersucht. Gemeinsam mit dem RWI, Dortmund Center für datenbasierte Medien-Analyse (DoCMA) und der Ruhr-University Bochum.

Bundesministerium für Wirtschaft und Energie, 2019-2020.

Regionale Preisindices: Big Data in der makroökonomischen Analyse

Vergleich von regionalen Preisniveaus unter Verwendung von unkonventionellen Datenquellen

Ziel des Projektes ist die Analyse, inwiefern Preisdaten aus dem Internet oder anderen hilfreichen Datenquellen die Messung von regionalen Preisniveaus ermöglichen. Der Schwerpunkt liegt darauf liegen, die Niveaus von Preisen zwischen Regionen vergleichen zu können. Für die Bestimmung regionaler Preise wird das Wägungsschema des Statistischen Bundesamts zugrunde zu legen, das für die Berechnung der Inflationsrate Anwendung findet. Entsprechend dieses Schemas werden Preise aus unkonventionellen Datenquellen erhoben und regionale Preisniveaus berechnet. Gemeinsam mit dem Bundesinstitut für Bau-, Stadt- und Raumforschung.

Bundesministerium für Wirtschaft und Energie, 2020-2022.

Aktuelle Publikationen finden Sie auf den Seiten der jeweiligen Mitarbeiter.

Beirat

Die Forschungsgruppe Big Data Analytics wird kontinuierlich von einem Beirat begleitet. Diesem Gremium gehören Personen aus der Wissenschaft sowie der freien Wirtschaft an, um die Forschungsgruppe bestmöglich zu entwickeln.

Dem Beirat gehören als ständige Mitglieder an:

  • Prof. Michael Hüther (Direktor, Institut der deutschen Wirtschaft)
  • Dr. Hans-Peter Klös (Leiter Wissenschaft, Institut der deutschen Wirtschaft)
  • Dr. Karl Lichtblau (Geschäftsführer, IW Consult)
  • Christin Schäfer (Geschäftsführerin, acs plus und Mitglied der Datenethikkommission der Bundesregierung)
Henry Goecke

Dr. Henry Goecke

Leiter der Forschungsgruppe Big Data Analytics

Tel0221 4981-770

Mailgoecke@iwkoeln.de

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Alevtina Krotova

Alevtina Krotova

Referentin in der Forschungsgruppe Big Data Analytics

Tel0221 4981-704

Mailkrotova@iwkoeln.de

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Marc Scheufen

Dr. Marc Scheufen

Referent in der Forschungsgruppe Big Data Analytics

Tel0221 4981-742

Mailscheufen@iwkoeln.de

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Christopher Thiele

Christopher Thiele

Data Scientist in der Forschungsgruppe Big Data Analytics

Tel0221 4981-747

Mailthiele@iwkoeln.de

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