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Inhaltselement mit der ID 11055

Big Data Analytics

Das Kooperationscluster Big Data Analytics befasst sich mit den Möglichkeiten von Big-Data-Analysen. Lesen Sie mehr über die Schwerpunkte der Forschungsgruppe.

Verwandte Themen dieses Kooperationsclusters:

Big Data und Künstliche Intelligenz Datenökonomie Industrie 4.0 Plattformökonomie

Inhaltselement mit der ID 11081

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. Big Data Analytics beschäftigt sich mit den verschiedenen Aspekten von Big Data mit einem Fokus auf volkswirtschaftliche Fragen.

Schwerpunkte

  • Verarbeitung strukturierter und unstrukturierter Daten, die mit neuen Methoden und Technologien generiert werden – hierzu gehören Internetsuchanfragen, Inhalte von Webseiten (Stellen- und Auftragsausschreibungen, Zeitungen, Preise) sowie Informationen aus Social Media
  • Anwendung von Big-Data-Methoden wie Machine Learning mit Deep Learning, Data Mining, Natural Language Processing, Zeitreihenanalyse etc. vor dem Hintergrund volkswirtschaftlicher Fragestellungen
  • Anwendung von Big Data in der Konjunkturforschung
  • Ergänzung der amtlichen Statistik, beispielsweise in Bezug auf den Arbeitsmarkt
  • Datenökonomie inklusive der kontextabhängigen ökonomischen Analyse des Rechts
  • Beispiel aktueller Forschungsarbeiten
  • Das Kooperationscluster nutzt verschiedene Analysemethoden und -ansätze. Big Data Methoden können prinzipiell bei allen relevanten ökonomischen Fragestellungen zum Einsatz kommen. Ein Beispiel stellt die auf Textanalyse basierende Netzwerkanalyse, hier exemplarisch mit Blick auf die deutschen Akteure in der Covid-19-Forschung, dar.
Inhaltselement mit der ID 11176

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119 Ergebnisse
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Künstliche Intelligenz zur Unterstützung der betrieblichen Personalarbeit?
IW-Kurzbericht Nr. 60 23. August 2024

Künstliche Intelligenz zur Unterstützung der betrieblichen Personalarbeit?

Thomas Schleiermacher

Bei welchen Aufgaben kann Künstliche Intelligenz (KI) die Arbeit von Personalabteilungen in den kommenden fünf Jahren sinnvoll unterstützen? Diese Frage wurde von 752 Personalverantwortlichen im Rahmen der 34. Welle des IW-Personalpanels im Herbst/Winter 2023/24 beantwortet.

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Cloud Regulation in the EU Data Act
Externe Veröffentlichung 30. Juli 2024

Cloud Regulation in the EU Data Act

Vera Demary in TechReg Chronicle

The European Union values cloud computing as one of several key future technologies. It has therefore embedded goals for the technology in its Digital Decade program.

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Extraktion von Remote-Angeboten aus Online-Stellenanzeigen
Gutachten 14. Juni 2024

Methodenbericht Remote: Extraktion von Remote-Angeboten aus Online-Stellenanzeigen

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Forciert durch den Beginn der Corona-Pandemie Anfang 2020 hat sich das Angebot von Homeoffice in der Arbeitswelt fest etabliert – knapp ein Viertel der Beschäftigten arbeitet zumindest teilweise aus dem Homeoffice.

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Zwischen Potenzial und Realität in deutschen Unternehmen
IW-Trends Nr. 2 14. Juni 2024

Datennutzung und Data Sharing: Zwischen Potenzial und Realität in deutschen Unternehmen

Dennis Bakalis / Jan Büchel

Wenn Unternehmen ihre Daten umfangreich digital speichern, strukturiert verarbeiten und vielfältig nutzen, können sie effizient an der Datenökonomie teilhaben.

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So schöpfen Unternehmen das Potenzial ihrer Daten aus
Jan Büchel im BigData-Insider Gastbeitrag 14. Juni 2024

So schöpfen Unternehmen das Potenzial ihrer Daten aus

Daten sind eine wertvolle Ressource für Unternehmen. Voraussetzung ist dabei allerdings, dass Unternehmen wissen, welche Daten sie überhaupt besitzen und dass sie diese sicher und sinnvoll digital speichern, schreibt IW-Ökonom Jan Büchel in einem Gastbeitrag für BigData-Insider.

IW

Inhaltselement mit der ID 8880