Big Data Analytics

Ziel des Projekts war es, Unternehmen dabei zu unterstützen, ihre eigenen Daten als Ressource zu erkennen und zu erschließen. Dazu wurde unter anderem ein Reifegradmodell zum unternehmerischen Status quo hinsichtlich der Nutzung und Bewertung von Daten entwickelt und im Rahmen einer Benchmark-Plattform den Unternehmen bereitgestellt.

Gemeinschaftsprojekt des IW mit Fraunhofer ISST, thyssenkrupp, ADVANEO und BREUER Nachrichtentechnik; Auftraggeber: Bundesministerium für Wirtschaft und Energie; 2018-2019.Weitere Informationen und alle Publikationen zu dem Projekt finden sich hier:

• https://www.demand-projekt.de/
• https://twitter.com/DEMAND_Projekt

Ziel des Projekts war es, die Effekte der Digitalisierung auf spezifische Berufsprofile zu bestimmen. Zum Aufbau einer Datenbasis wurden Millionen Volltexte aus Stellenausschreibungen der Bundesagentur für Arbeit ausgewertet. Die Datenbasis ermöglichte über den Abgleich der bisherigen Anforderungen mit den aktuell gefragten Kompetenzen berufsspezifische Analysen der Berufsprofile.

Auftraggeber: Fraunhofer IAO; 2019.

Transformationsprozesse lösen Anpassungsbedarf bei den Kompetenzen von Beschäftigten aus. Dies kann auf der einen Seite dazu führen, dass bestimmte Berufe und die in ihnen verankerten Kompetenzen vermehrt nachgefragt werden, andere hingegen weniger. Eine solche Situation ist im Strukturwandel üblich, bedeutet aber in Zeiten bedeutender und rascher Technologieänderungen eine große Herausforderung für Unternehmen und Mitarbeiter. In diesem Projekt wurde ein methodischer Ansatz entwickelt, mit dessen Hilfe berufliche Übergangspfade in einem Industriezweig identifiziert werden können. Schwerpunkt dieser Studie waren die Möglichkeiten von Big Data Analysen unter der Verwendung von Volltexten von Stellenanzeigen.

Auftraggeber: Bertelsmann; 2020.

Ziel des Projekts ist die Messung der Digitalisierung der Wirtschaft in Deutschland. Die Messung erfolgt durch die Bildung eines Index, der auf diversen Indikatoren basiert, welche die Digitalisierung in Form von datenbasierten Prozessen, Produkten und Dienstleistungen adäquat adressieren. 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.

Gemeinschaftsprojekt mit dem ZEW, dem DIW, der IW Consult und FIR; Auftraggeber: Bundesministerium für Wirtschaft und Energie; 2019-2022.

Der KI Monitor misst den Status quo sowie die Entwicklung von KI in Deutschland und entwirft darauf basierende politische Handlungsempfehlungen. Dabei nimmt er die zentralen Bereiche ins Visier, die die Entwicklung von KI beeinflussen und die auch selbst von ihr betroffen sind: die Rahmenbedingungen, die Wirtschaft und die Gesellschaft. Für jeden dieser drei Bereiche werden mehrere Indikatoren erhoben und ausgewertet, welche nach einer Aggregation einen Gesamtwert ergeben, der den Status quo der KI-Nutzung in deutschen Unternehmen beschreibt.

Auftraggeber: Bundesverband Digitale Wirtschaft; 2019-2021.

Ziel des Projekts 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 von ökonomischer Theorie und empirischen 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.

Gemeinschaftsprojekt mit dem RWI, Dortmund Center für datenbasierte Medien-Analyse (DoCMA) und der Ruhr-University Bochum; Auftraggeber: Bundesministerium für Wirtschaft und Energie; 2019-2021.

In diesem Projekt wird untersucht, inwiefern Preisdaten aus dem Internet oder aus anderen geeigneten Datenquellen die Messung von regionalen Preisniveaus ermöglichen. Ziel ist die Herstellung einer Vergleichbarkeit der unterschiedlichen Preisniveaus in den Regionen. Für die Bestimmung regionaler Preise wird das Wägungsschema des Statistischen Bundesamts zugrunde gelegt, das für die Berechnung der Inflationsrate Anwendung findet. Entsprechend diesem Schema werden Preise aus unkonventionellen Datenquellen erhoben und regionale Preisniveaus berechnet.

Gemeinschaftsprojekt mit dem Bundesinstitut für Bau-, Stadt- und Raumforschung; Auftraggeber: Bundesministerium für Wirtschaft und Energie; 2020-2022.