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Workshop Veranstaltung 19. Oktober 2016 Big-Data-Analysen in Wissenschaft und Praxis

Welche Fragen lassen sich mit Big Data beantworten? Welche Herausforderungen gibt es? Warum ist die Arbeit mit solchen Daten lohnenswert und was gibt es zu beachten? Diese und weitere Fragen werden in einem Workshop mit Experten beantwortet.

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19. Okt
Workshop Veranstaltung 19. Oktober 2016

Big-Data-Analysen in Wissenschaft und Praxis

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Welche Fragen lassen sich mit Big Data beantworten? Welche Herausforderungen gibt es? Warum ist die Arbeit mit solchen Daten lohnenswert und was gibt es zu beachten? Diese und weitere Fragen werden in einem Workshop mit Experten beantwortet.

<figcaption>IW-Ökonomin Barbara Engels referiert zur Bedeutung von Big Data für ihre Analysen. Foto: Vera Demary</figcaption>

In der digital vernetzten Welt entstehen minütlich große Mengen an Daten. Dazu zählen Datenspuren, die jeder Einzelne beim Besuch von Internetseiten hinterlässt, aber auch Maschinendaten in Unternehmen und Unternehmensnetzwerken sowie Daten der öffentlichen Verwaltung. Diese meist unstrukturierten, riesigen Datensätze, Big Data genannt, lassen sich auswerten, um verschiedenste Fragen zu beantworten.

Um die Relevanz solcher Datenquellen für die wissenschaftliche Forschung zu bewerten, werden drei Ökonomen zu diesem Thema sprechen. Neben einem einführenden Vortrag zu möglichen Datenquellen werden zwei Forscher, die bereits mit solchen Daten gearbeitet haben, ihre Arbeit vorstellen. Dabei geht es insbesondere um das Spektrum der Möglichkeiten, die solche Daten für die Forschung bieten, aber auch um die Grenzen, die es gibt. Dass Big Data auch für Unternehmen ein großes Potenzial darstellt, wird von einem Unternehmensvertreter aus der Maschinenbauindustrie in einem weiteren Vortrag belegt. Ziel der Veranstaltung ist es, einen ersten Eindruck der Möglichkeiten und Grenzen von Big Data aus wissenschaftlicher wie aus praktischer Perspektive zu gewinnen.

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Workshop: Big-Data-Analysen in Wissenschaft und Praxis

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Barbara Engels, IW Köln: Big Data für ökonomische Analysen

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Dr. Torsten Schmidt, RWI Essen: Konsumprognosen mit Google Trends – ein erster Erfahrungsbericht

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Annette Meinusch, Justus-Liebig-Universität Gießen: Quantitative Easing and Tapering Uncertainty: Evidence from Twitter

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Thilo Steckel, CLAAS E-Systems: Praxisorientierte Anwendung von Big-Data-Technologien beim Einsatz mobiler Arbeitsmaschinen

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