Digitalisierung im Unternehmen PDF

Digitalisierung im Unternehmen Einführung in die Digitalisierung 31.10.2024 1 Lernziele - Einführung in die Digitalisierung - Grundlagen verstehen: Digitalisierungskonzepte und ihre Auswirkungen auf Unternehmen und Gesellschaft. Technologien identifizieren: Zentra...

Digitalisierung im Unternehmen Einführung in die Digitalisierung 31.10.2024 1 Lernziele - Einführung in die Digitalisierung - Grundlagen verstehen: Digitalisierungskonzepte und ihre Auswirkungen auf Unternehmen und Gesellschaft. Technologien identifizieren: Zentrale Treiber wie KI und IoT kennenlernen. Arbeitswelt im Wandel: Veränderungen in Geschäftsmodellen und Arbeitsprozessen erkennen. Gesellschaftliche Aspekte: Herausforderungen wie Datenschutz und digitale Spaltung diskutieren. 31.10.2024 2 Digitalisierung: Sicht der Wirtschaftsinformatik Lemke, Claudia; Brenner, Walter (2015): Einführung in die Wirtschaftsinformatik. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg. S.7. 31.10.2024 3  Digitalisierung: Sicht der Wirtschaftsinformatik Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg. S.7. Lemke, Claudia; Brenner, Walter (2015): Einführung in die Wirtschaftsinformatik. Mensch: Zentrum aller Interaktionen, Treiber von Innovation, Konsument digitaler Produkte. Infrastruktur: Fundament für digitale Interaktionen (Hardware, Netzwerke, etc.). Informationssysteme: Verarbeiten, speichern und kommunizieren Daten (Plattformen, Anwendungen). Daten: Grundlage für Entscheidungen, Automatisierung und Nutzerverständnis. Geschäftsmodelle: Nutzen Daten und Technologien für innovative Produkte und Märkte. Markt: Wird durch digitale Vernetzung verändert und bietet neue Möglichkeiten. Gesellschaft: Beeinflusst durch technologische und wirtschaftliche Veränderungen auf allen Ebenen. Marcus Neumann | Management und Führung Agiler Teams 4 Digitalisierung:Sicht der Wirtschaftsinformatik Kreativität, Neues, Zukunftsfähigkeit, Management, Wartung, Support Wettbewerbsvorteil Effizienz, Kontinuität, Verbesserung Ideenfindung, Prototyping, Disruption Überwachung, Prozesse, Systeme Wandel, Fortschritt, Verbesserung Strategie, Ziele, Ressourcen, Gestaltung, Implementierung Zeitplan Technologie, Produkt, Dienstleistung Risiko, Management, Struktur Design, Programmierung, Test Vision, Roadmap, Richtung Lemke, Claudia; Brenner, Walter (2015): Einführung in die Wirtschaftsinformatik. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg. S.7. Marcus Neumann | Management und Führung Agiler Teams 5  Digitalisierung: Sicht der Wirtschaftsinformatik Die Digitalisierung verbindet alles und jeden. Mobile Geräte verbinden Beruf und Privatleben. Neue Technologien prägen die digitale Welt. Die Wirtschaftsinformatik 3.0 beschäftigt sich mit der umfassenden Digitalisierung und Vernetzung von Systemen. Mobile Endgeräte und Cloud Computing sind zentrale Elemente der Wirtschaftsinformatik 3.0. Die Wirtschaftsinformatik 3.0 integriert neue Technologien in Geschäftsprozesse. Lemke, Claudia; Brenner, Walter (2015): Einführung in die Wirtschaftsinformatik. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg. S.7. Marcus Neumann | Management und Führung Agiler Teams 6 Digitalisierung: Sicht der Wirtschaftsinformatik Lemke, Claudia; Brenner, Walter (2015): Einführung in die Wirtschaftsinformatik. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg. S.7. 31.10.2024 7 Digitalisierung eine Lösung für: Nassehi, Armin (2019): Digitalisierung als Gottesgeschenk oder Katastrophe. With SRF. Video. Available online at https://www.youtube.com/watch?v=zQr9m2Bkpe4&list=PLaDDKgiNLsrdY7HHo8hv7224k8- Gesellschaftliche Probleme der Techniken als Problemlöser Entwicklung im 19. Jahrhundert Moderne Unklarheit über eigene Funktionsweise Digitalisierung als Antwort auf wachsende Nationalstaaten, Kapitalismus, Urbanisierung Bedarf an besseren Planungstools Komplexität erfordern datenbasierte Planung Historische Veranlagung für Digitalität vor der Einführung statistischer Ansätze zur Technik selbst Problemlösung (z.B. Mittelwertmensch) th61PE&index=2, checked on 10/18/2024. Statistische Kalkulationen Fazit: Planung von Ressourcen (Weizen, Frühere Gesellschaften schufen die Infrastruktur, Bildung) Grundlagen für die heutige digitale Erste statistische Vereine in den USA Welt durch die Nutzung von Daten bilden die Welt datenbasiert ab und Kalkulationen. 31.10.2024 Marcus Neumann | Digitale Transformation  Industrielle / digitale Revolution 1800 Erste industrielle Revolution Beginn: Spätes 18. Jahrhundert Schlüsseltechnologien: Dampfmaschine, mechanische Spinnmaschine, Webstuhl 1970 Auswirkungen: Ersetzung menschlicher Arbeitskraft Dritte Industrielle Revolution durch Maschinen, Entstehung neuer Beginn: Um 1970 Produktionsformen, Wachstum der Städte, soziale Schlüsseltechnologien: Computer, Mikroelektronik, Internet Ungleichheit Auswirkungen: Automatisierung, Digitalisierung, Informationsgesellschaft, Globalisierung 1900 Zweite Industrielle Revolution Beginn: Um 1870 Schlüsseltechnologien: Elektrizität, Verbrennungsmotor, Schwache KI Fließband Chatbots im Kundenservice oder Auswirkungen: Massenproduktion, Globalisierung, Übersetzungsprogramme sind im Entstehung von Großkonzernen, neue Formen der Mobilität Alltag allgegenwertig. Heute Industrie 4.0 Beginn: Um 2010 Starke KI Schlüsseltechnologien: Künstliche Ein stake KI existiert bislang nicht, doch Intelligenz, Internet der Dinge, Big Data ihre maschinelle Intelligenz entspricht Auswirkungen: Vernetzung aller der menschlichen. … Lebensbereiche, autonome Systeme, neue Geschäftsmodelle, neue Formen der Arbeit 31.10.2024 9 https://www.zeit.de/angebote/weltderdaten/digitale-revolution/index Was ist … ? Digitalisierung Digitale Transformation Umwandlung von Analog zu Wandel von Digital Geschäftsmodellen, ein Phänomen, welches sich Organisationsstrukturen und auf alle Teile der Gesellschaft, Prozessen durch Forschung, Wirtschaft und … den Einsatz digitaler Politik auswirkt Technologien 31.10.2024 10 IDA – Modell: Digitalisierung I – Informationstechnik D – Dimensionen A – Analyse Ahrend, Klaus-Michael; Stille, Wolfgang; Goltz, Katharina; Sandkuhl, Kurt; Schnell, Oliver; Ziehmann, Janek et al. (2021): 3. Wissenschaftsforum. Digitale Transformation (WiFo21) - Komplettband. Available online at https://dl.gi.de/handle/20.500.12116/38623. S. 119 31.10.2024 11 Digitalisierung im Vergleich Humankapital: Digitale Fähigkeiten der Bevölkerung und Verfügbarkeit von IT-Fachkräften. Konnektivität: Breitbandabdeckung und -nutzung (Festnetz & Mobilfunk). Digitale Integration: Einsatz digitaler Technologien in Unternehmen (Cloud, Big Data, KI). Digitale öffentliche Dienste: Digitalisierung der Verwaltung (E-Government, offene Daten). 31.10.2024 12 ?? 13 31.10.2024 https://www.zukunftsinstitut.de/hubfs/Megatrend-Map_2021- 1.png Zentrale Eigenschaften des digitalen Zeitalters Digitalisierung: Vernetzung: Elektronifizierung von Informationen. Verbindung von Informationen und Daten durch Informationen werden als Daten elektronisch Datenübertragungstechnologien (Kabelnetz, erzeugt, gespeichert, verarbeitet und präsentiert. Mobilfunknetze, Internet). Beispiel: Transformation von physischen Soziale Verknüpfungen durch digitale Produktkomponenten zu digitalen Daten. Informationen und Daten. Beispiel: Soziale Medien wie Facebook und LinkedIn. 31.10.2024 14 Zentrale Eigenschaften des digitalen Zeitalters Mobilität: Miniaturisierung: Auflösung von Raum und Zeit als Determinanten Fortschreitende Verkleinerung technologischer zur Erstellung und Nutzung von Informationen. Komponenten. Verfügbarkeit mobiler Funknetze, Endgeräte und Integration in Alltagsgegenstände und mobile Softwarekomponenten. Geräte. Beispiel: Online-Kurse (MOOCs) ermöglichen globales Lernen ohne physische Präsenz an Universitäten. 31.10.2024 15 Konzepte der Digitalisierung …. Zentrale Entwicklungen und Auswirkung durch den Einsatz von digitalen Technologie Elektrifizierung von Informationen Digitalisierung: Elektronische Erzeugung, Speicherung, Verarbeitung und Präsentation von Daten Verbindung von Informationen und Daten Nutzung von physikalischen Netzwerken, Mobilfunknetzen und dem Internet Vernetzung: Neue Kommunikations- und Kooperationsmöglichkeiten Entstehung neuer Geschäftsmodelle und Lösungen Nutzung von Informationen unabhängig von Raum und Zeit Mobile Technologien und Anwendungen Mobilität: Flexible Nutzung von Daten und Diensten Neue Art der Interaktion und Arbeit 31.10.2024 16 Konzepte der Digitalisierung …. Zentrale Entwicklungen und Auswirkung durch den Einsatz von digitalen Technologie Kombination von physischen und digitalen Gütern Entwicklung intelligenter Produkte und Produkte und Dienstleistungen: eingebetteter Systeme Anwendungen in Haushalten, Fahrzeugen und anderen Bereichen Erweiterung von Geschäftsmodellen durch Integration digitaler und smarter Produkte und Geschäftsmodelle Dienstleistungen und Märkte: Neue Formen der Wertschöpfung Verschmelzung digitaler und physischer Produkte Neue Einsatz von Technologien wie dem Internet der Dinge (IoT) und autonomen Systemen Technologien und gesellschaftliche Veränderungen in der Entwicklung und Nutzung von Produkten und Dienstleistungen Auswirkungen: Weitreichende Auswirkungen auf Gesellschaft und Wirtschaft 31.10.2024 17 Wirkungsweisen - Moore´s Law - Anzahl der Transistoren auf Mikroprozessoren verdoppelt sich alle zwei Jahre. 31.10.2024 18 Exkurs: NVIDIA’s Blackwell Architecture FP4: Sehr schnelle, aber grobe Schätzungen, gut für einfache, schnelle Anwendungen. FP8: Etwas genauer, gut für schnelle Anwendungen wie Sprach- oder Bild- Erkennung, wo nicht jedes Detail wichtig ist. FP16: Genauere Berechnungen, ideal für das Training von KI-Modellen und Aufgaben, die mehr Präzision erfordern. https://generativeai.pub/nvidias-blackwell-architecture-flips-the-next-page-in-ai-super-chip-a3b48ae36cf6 31.10.2024 19 Exkurs: NVIDIA’s Blackwell Architecture https://generativeai.pub/nvidias-blackwell-architecture-flips-the-next-page-in-ai-super-chip-a3b48ae36cf6 31.10.2024 20 Wirkungsweisen - Glieder´s Law - Verfügbare Bandbreite in Kommunikationsnetzen verdoppelt sich etwa alle sechs Monate. 31.10.2024 21 Wirkungsweisen - Metcalfe´s Law - Wert eines Netzwerks wächst proportional zum Quadrat der Anzahl der Teilnehmer. 31.10.2024 22 Zwischen- Fazit Zentrale Bestandteile und Treiber: Verantwortung der Unternehmen: Unumkehrbarer technischer Fortschritt treibt Große Verantwortung der Technologieunternehmen für ausgewogene digitale Gesellschaft. Umwälzungen in allen Lebensbereichen voran. Beispiel: Facebook verändert Kommunikation, steht aber Beispiel: 5G ermöglicht autonomes Fahren und wegen Datenschutz und Fake News in der Kritik. vernetzte industrielle Maschinen. Technologische und soziale Mechanismen: Mechanismen als Struktur: Zusammenhänge wirken auf technologischen, Grundprinzipien spiegeln vollzogene und zukünftige kommunikativen und sozialen Ebenen. Veränderungen wider. Beispiel: Metcalfe's Law erklärt den Erfolg von WhatsApp Beispiel: Moore's Law ermöglicht komplexe KI- durch exponentiell steigenden Netzwerkwert. Algorithmen in Medizin und Bildung. Einfluss auf die Gesellschaft: Neue Geschäftsmodelle und Ideen: Grundprinzipien beeinflussen Neugestaltung wirtschaftlicher und gesellschaftlicher Regeln. Verständnis der Grundprinzipien fördert innovative Geschäftsmodelle und Dienstleistungen. Beispiel: Initiativen wie "One Laptop per Child" verringern digitale Spaltung und fördern Bildung. Beispiel: Airbnb und Uber revolutionieren Hotellerie und Taxiindustrie. 31.10.2024 23 Innovationstreiber Google investiert in Calico, um Lösungen für Gesundheit und Biotechnologie: Gesundheitsprobleme der nächsten 20 Jahre zu entwickeln​​. Einfluss der Konsumenten-IT auf Unternehmens-IT; Consumerization: Smartphones und Apps als treibende Kräfte​​. Vernetzung von Geräten und Maschinen, führt zu Internet der Dinge (IoT): neuen Produkten und Dienstleistungen​​. Nutzung und Skalierung von IT-Ressourcen über das Cloud Computing: Internet, unterstützt durch Datenschutz und Sicherheit​​. 31.10.2024 24 Innovationstreiber Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen zur Big Data: Gewinnung wertvoller Erkenntnisse und Entscheidungsgrundlagen​​. Automatisierung und Verbesserung von Prozessen Künstliche Intelligenz (KI): durch maschinelles Lernen und intelligente Algorithmen. Sicherstellung transparenter und Blockchain-Technologie: manipulationssicherer Transaktionen und Prozesse. Virtual Reality (VR) / Augmented Reality Schaffung immersiver und erweiterter Realitäten für (AR): Bildung, Unterhaltung und Arbeitsumgebungen. 31.10.2024 25 Rolle des Menschen im digitalen Zeitalter Vermischung Die Rollen 'Beruf' und 'Privat' vermischen sich zunehmend. von Rollen: Beispiel: Ständige Erreichbarkeit per Mobiltelefon und E-Mail. Rolle Im digitalen Zeitalter übernehmen auch nicht-prominente Menschen eine öffentliche Rolle. 'Öffentlich': Beispiel: Aktivitäten auf Plattformen wie Facebook, Instagram und Twitter machen private Informationen öffentlich. Digitale Digitale Aktivitäten hinterlassen Spuren und bilden die digitale DNS eines Menschen. DNS: ?? Beispiel: GPS-Daten, Surfverhalten, und soziale Netzwerke. 31.10.2024 26 Soziale und gesellschaftliche Herausforderungen Zeit- und Neubewertung der Gesellschaftliche Raumunabhängigkeit: Privatsphäre: Wertesysteme: Nationale und Der Schutz der Wertesysteme dürfen internationale Grenzen Privatsphäre muss vor nicht nur auf werden neu geordnet. dem Hintergrund einer technokratische Beispiel: Globale virtuellen Präsenz neu Verbesserungen und Vernetzung verlangt bewertet werden. Effizienzsteigerung übergreifende Beispiel: Umgang mit fokussieren. gesetzliche persönlichen Daten und Beispiel: Erhaltung Anpassungen. deren Freigabe. sozialer Werte und Normen trotz technologischer Fortschritte. 31.10.2024 27 Soziale und gesellschaftliche Herausforderungen Datenschutz und Demokratische Prozesse: Schutz der digitalen DNS: Überwachung: Das "Mitmach-Internet" Die digitale DNS eines Angemessener Schutz führt zu neuen Formen Menschen wird der demokratischer zukünftig zum Persönlichkeitsrechte Entscheidungsprozesse. Humankapital eines und Datenschutz im Beispiel: Online- Landes. digitalen Zeitalter. Petitionen und Beispiel: Schutz vor Beispiel: Notwendigkeit Demonstrationen über Spionage und einheitlicher soziale Netzwerke. Überwachung. Regelungen im Umgang mit persönlichen Daten. 31.10.2024 28  Exkurs: Gelingensbedingungen für eine erfolgreiche Digitale Transformation verfügbar unter https://www.deutschlandfunknova.de/beitrag/netzpolitik. Dinge - Kann Digitalsierung in Deutschland überhaupt gelingen. Nova, Hörsaal. Online Deutschlandfunk; Heckmann, Dirk (2024): Technologieforum TU-Berlin. Das Untermaß aller Wille/Mut zur Digitale Digitalstrategie Infrastruktur Veränderung Kompetenz Ermöglichende Nutzerfreundliche Konstruktiver Vorbildprojekte (De-)Regulierung Software Datenschutz Zentralisierung & Qualifiziertes Geld Qualitätssicherung Standards Personal 31.10.2024 Marcus Neumann | Digitale Transformation Digitalisierung im Unternehmen Daten und Datenbanken 31.10.2024 1 Lernziele Grundverständnis entwickeln: Digitalisierung und ihre Bedeutung in Unternehmen und Gesellschaft. Datenqualität verstehen: Bedeutung von Genauigkeit, Aktualität und Sicherheit. Effizientes Datenmanagement: Kennenlernen zentraler Konzepte wie Datenbanken und Datenorganisation. Strategische Nutzung von Daten: Daten als Grundlage für Entscheidungen und Innovationen einsetzen. 31.10.2024 2 Informationsdreick: von Daten zu Big Data Gronwald, Klaus-Dieter (2024): Data Management. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Unstrukturiert ohne Kontext Strukturierung ermgl. Erste Interpretation Zusammenhänge herstellen, Entscheidungen treffen Entscheidungen analyiseren Big Data: Daten um weitere Heidelberg. S. 16. Daten anreichern Smart Data: Daten aus Big Dataaufbereiten, verifizieren, nutzen 31.10.2024 3  Exkurs: Wirtschaftsinformatik – Arbeitsgebiete Machine Learning Business Intelligence Transformaiton IT-Management Informations- Effiziente Gestaltung und Inforamtions- von Anwendungs- Informations- Kommunikati und Anwendungs- systeme management ons- Kommunikati systemen techniken ons- systeme Cybersecutiry Cloud Computing Digitalisierung Künstliche Intelligenz Projektmanagement Randthemen Technik Prozess Ressource Produkt Wissen Funktion Perspektiven Mertens, P., Bodendorf, F., König, W., Picot, A., Schumann, M., Hess, T. (2012). Grundlagen. In: Grundzüge der Wirtschaftsinformatik. Springer-Lehrbuch. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-30515-3_1 31.10.2024 4  Datenintegration / zentrale Datenorganisation Reduktion des Aufwands für die Datenerfassung Voraussetzungen Redundante Daten verringern Organisatorisch & technisch Datenintegrität erhöhen Ziele Vollautomatisiert & Optimierte Arbeitsabläufe frühzeitige Datenerfassung Datenintegration in Funktionen und Prozessen ermöglichen Entscheidungsqualität erhöhen durch bessere Informationensbereitstellung 31.10.2024 5 Klassifizierung von Daten Daten sind maschinell verarbeitbare Zeichen. Die Objekte und Objektbeziehung der Realwelt durch ihre Merkmale beschreiben und repräsentieren. Datentyp/ Zeichenart: Verwendungszweck 12346, asdwqae, a45as8dw!# Stammdaten (seltene Erscheinungsform Änderungen) Akustisch, bildlich Bewegungsdaten (Bestandsveränderung) Stellung im Verarbeitungsprozess: Transferdaten (Datenaustausch zw. Programmen) Input, Process, Output Mertens, Peter; Bodendorf, Freimut; König, Wolfgang; Picot, Arnold; Schumann, Matthias; Hess, Thomas (2012): Daten, Information und Wissen. In: Peter Mertens, Freimut Bodendorf, Wolfgang König, Arnold Picot, Matthias Schumann und Thomas Hess (Hg.): Grundzüge der Wirtschaftsinformatik. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, S. 38 31.10.2024 6 Datenorganisation Data Warehouse Verteiltes Datenbanksystem Datenbanksystem Datenbank Datei Mertens, Peter; Bodendorf, Freimut; König, Wolfgang; Picot, Arnold; Schumann, Matthias; Hess, Thomas (2012): Daten, Information und Datensatz Wissen. In Peter Mertens, Freimut Bodendorf, Wolfgang König, Arnold Picot, Matthias Schumann, Thomas Hess (Eds.): Grundzüge der Wirtschaftsinformatik. Berlin, Heidelberg. S.39 Daten- feld 31.10.2024 7 Datenqualität: Qualitätsmerkmale von Daten Thomas (2012): Daten, Information und Wissen. In: Peter Mertens, Freimut Bodendorf, Wolfgang Mertens, Peter; Bodendorf, Freimut; König, Wolfgang; Picot, Arnold; Schumann, Matthias; Hess, Glaubwürdigkeit und Die Daten sind korrekt, verlässlich und stimmen mit der Realität überein. Genauigkeit: König, Arnold Picot, Matthias Schumann und Thomas Hess (Hg.): Grundzüge der Wirtschaftsinformatik. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, S. 41 Objektivität und Neutralität: Die Daten sind unvoreingenommen und frei von persönlichen Meinungen. Die Daten sind für die gestellte Aufgabe relevant und bieten einen Relevanz und Nutzwert: Mehrwert. Aktualität und Zeitnähe: Die Daten sind aktuell und auf dem neuesten Stand. Vollständigkeit und Konsistenz: Die Daten sind umfassend, detailliert und einheitlich dargestellt. Zugänglichkeit und Sicherheit: Die Daten sind leicht verfügbar und geschützt. 31.10.2024 8 Organisation von Daten: Ordnerstruktur und Pfade Ordnerstruktur: Logische, intuitive Anordnung für leichtes Finden/Verwalten von Dateien. Relative und absolute Pfade: Wichtig für effiziente Dateiverwaltung; absolut = kompletter Weg, relativ = Pfad von aktuellem Standort. Marcus Neumann | Digitale Transformation Dateiorganisation vs. Datenbankorganisation Redundanz 09.08.2023 Marcus Neumann | Digitale Transformation Zahlensysteme in der IT Binärsystem (Basis 2): Nutzt 0 und 1; Basis digitaler Datenverarbeitung. Dezimalsystem (Basis 10): Verwendet Ziffern 0–9; alltägliche Berechnungen. Hexadezimalsystem (Basis 16): kompakte Binärdarstellung für Programmierung. Verwendet 0–9 und A–F; 31.10.2024 Marcus Neumann | Digitale Transformation 11 Exkurs: Bit und Byte mit Präfix Bit: Kleinste Dateneinheit, 0 oder 1. Byte: Gruppe von 8 Bits; grundlegende Einheit zur Datenspeicherung. Präfixe: Kilo- (KB), Mega- (MB), Giga- (GB), basierend auf Potenzen von: 2 (Speicher) oder 10 (Übertragungsraten). 1 Byte = 8 Bits Marcus Neumann | Digitale Transformation Exkurs: Speichergrößen und Übertragungsraten Speichergröße: Kapazität von Speichermedien, gemessen in KB, MB, GB, TB. Potenz 2 1 Kilobyte (KB) = 1024 Bits 10 2 = 1024 Übertragungsraten: Geschwindigkeit der Datenübertragung, gemessen in Mbps oder Gbps. Potenz 10 1 Kilobit (Kb) = 1000 Bits 103 = 1000 Beispiele: Speicherkapazität eines USB-Laufwerks vs. Bandbreite einer Internetverbindung. Marcus Neumann | Digitale Transformation Exkurs: Binärzahl Stellwert … 16 8 4 2 1 Zweier- 24 23 22 21 20 potenz Beispiel, Dezimalzahl: 21 in Binärzahl 21 = 1 ∗ 16 + 1 ∗ 4 + 1 ∗ 1 = 1 ∗ 24 + 1 ∗ 22 + 1 ∗ 20 Stellwert … 16 8 4 2 1 Zweier- 24 23 22 21 20 potenz Binärzahl 1 0 1 0 1 Dezimalzahl 21 → 10101 09.08.2023 Marcus Neumann | Digitale Transformation Exkurs: Hexadezimal Beispiel Hexadezimalzahl 5AF3 um Rechnung ins Dezimalsystem Stell 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 wert Hexa dezi 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 A B C D E F mal 5 A F 3 5 ∗ 163 + 10 ∗ 162 + 15 ∗ 161 + 3 ∗ 160 =Dezimalzahl 23.283 31.10.2024 15  Datenbanksysteme Alltägliche Zentrale operative Datenbank, Transaktionen strukturierte Speicherung Umwandeln von Daten aus Analyse der vers. Quellen DWH-Daten Gronwald, Klaus-Dieter (2024): Data Management. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg. S.16 31.10.2024 Marcus Neumann | Digitale Transformation Datenmanagement Data Management regelt die Verwaltung, Der wichtigste Grundsatz des Data den Schutz, die Speicherung und das Managements lautet, dass die Technologie den Löschen von Daten durch festgelegte strategischen Datenanforderungen eines Regeln und Organisationsstrukturen. Unternehmens dient, anstatt sie zu steuern. Technologie als Werkzeug nicht als Treiber 31.10.2024 17 Datenmanagement – strategische Datenanforderungen Unterstützung von Kundenzentrierung und Effizienz und Geschäftsentscheidungen Marktverständnis Kostenkontrolle Nachhaltigkeit und Complinace und Innovation und Gesellschaftliche Risikomanagement Wettbewerbsfähigkeit Verantwortung Langfristige Wertschöpfung 31.10.2024 Marcus Neumann | Digitale Transformation 18 Data Management Frameworks - Strategic Alignment Model - 1. Geschäftsstrategie: Diese beeinflusst die Organisationsstruktur und -prozesse sowie die IT- Strategie. 2. IT-Strategie: Diese steht in direkter Beziehung zur Geschäftsstrategie und beeinflusst die Informationssysteme. 3. Organisation (Infrastruktur und Prozesse): Die organisatorische Infrastruktur unterstützt die Geschäftsstrategie und wird von ihr beeinflusst. 4. Informationssysteme (Infrastruktur und Prozesse): Diese werden durch die IT-Strategie gestaltet und beeinflussen zugleich die Gronwald, Klaus-Dieter (2024): Data Management. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg. S.19 organisatorischen Prozesse. 31.10.2024 19  Data Management Frameworks - DAMA-Rad - VISUALISIERT UMFASST DATA DIENT ALS LEITFADEN ZENTRALE GOVERNANCE, FÜR UMFASSENDE DISZIPLINEN IM ARCHITEKTUR, DATENSTRATEGIEN IN PROFESSIONELLEN SICHERHEIT UND ORGANISATIONEN. DATENMANAGEMENT. QUALITÄT. Gronwald, Klaus-Dieter (2024): Data Management. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg. S.10 31.10.2024 20  Data Management Frameworks - DAMA-Sechseck der Umweltfaktoren - People sind verantwortlich für Roles & Responsibilities und prägen die Organization & Culture, die eine Grundlage für die Arbeit in Projekten schafft. Process definiert Activities und Techniques, die den Ablauf und die Methodik des Projekts bestimmen. Technology stellt die Tools bereit und unterstützt die Erstellung von Deliverables. Gronwald, Klaus-Dieter (2024): Data Management. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg. S.11 31.10.2024 21 Mader, I. (2023). Die Welt des Wissens in Organisationen im Wandel. In: Wissensmanagement erfolgreich umsetzen. Beratung im Fokus. Springer Gabler, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-662-66763-7_2 31.10.2024 Wissensmanagement Exkurs: Informations- / 22 Daten: Digitalisierung von Wissen! Welches? Explizites Wissen (oberhalb): Individuell: Fachkenntnisse, Know-how, Know-what Kollektiv: Prozessabläufe, Vereinbartes Implizites Wissen (unterhalb): Individuell: Erfahrungen, Abstraktionsvermögen, Know-why, Care- why Kollektiv: ungeschriebene Gesetze, Traditionen, Werte 31.10.2024 23  Exkurs: Informationsparadoxon Optimale Informationsmenge … zu viel Information führt zu Information Verlangsamung und Verwirrung statt zu Beschleunigung und Klarheit. Mehr Informationen erzeugen oft mehr Rückfragen und Unsicherheit. X Ziel: Informationsflut vermeiden. Rückfragen Mader, Isabella (2023): Die Welt des Wissens in Organisationen im Wandel. In Isabella Mader (Ed.): Wissensmanagement erfolgreich umsetzen: Praxisleitfaden mit Self-Check, Toolselektionshilfe und Toolbox. ISO 9001:2015 konform. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, pp. 9–44. 31.10.2024 24 Digitalisierung im Unternehmen Infrastruktur, Netzwerke und Vernetzung 08.11.2024 1  Inhalt der Nr. Datum Von Bis Thema V-Reihe Vorträge Übungen + Peer Review 1 Fr., 01.11.2024 11:30 13:00 Begrüßung & Einführung in die Digitalisierung 2 Fr., 01.11.2024 13:15 14:45 Daten und Datenbanken 3 Fr. 08.11.2024 13:45 15:15 Infrastruktur, Netzwerke und Vernetzung 1 1,2 4 Fr. 08.11.2024 15:30 17:00 Grundlagen des Algorithmierens 5 Fr. 22.11.2024 09:00 10:30 Digitale Geschäftsprozesse 6 Fr. 22.11.2024 10:45 12:15 Effizientes IT-Service-Management mit ITIL 2 3,4,7 7 Fr. 22.11.2024 13:00 14:30 Gesellschaftliche Auswirkung der Digitalisierung 8 Di. 26.11.2024 14:00 15:30 Rechtliche Rahmenbedingungen 3 5,6 26.11 Ausgabe Übung 1-10 9 Di. 26.11.2024 15:45 17:15 Technologische Innovationen 10 Di.03.12.2024 14:00 15:30 IT-Infrastrukturen im Unternehmen 02.12.24 23:59 Abgabe zum 4 8,9 Peer Review, 11 Di.03.12.2024 15:45 17:15 Strategische Dimensionen der Digitalisierung PR durchführen 12 Fr. 06.12.2024 11:00 12:30 Zusammenfassung und Ausblicke 13 Fr. 06.12.2024 12:45 14:15 Digitalisierung im Unternehmen als Projekt: Teil 1 5 11 Präsentation Ü-1 14 Fr. 06.12.2024 14:30 16:00 Digitalisierung im Unternehmen als Projekt: Teil 2 15 Di. 10.12.2024 14:00 15:30 Business Solution Management 6 12,13 16 Di. 10.12.2024 15:45 17:15 Digitale Transformationsmethoden 17 Do. 19.12.2024 14:00 15:30 Digitale Unternehmenskultur 7 14,15,16 19.12 Ausgabe Übung 12-21 18 Do. 19.12.2024 15:45 17:15 Führungskompetenzen im digitalen Zeitalter (VT) 06.01.25, 23:59 Abgabe zum 19 Di.07.01.2025 14:00 15:30 Risiko- und Sicherheitsmanagement 8 17,18 Peer Review, 20 Di.07.01.2025 15:45 17:15 Digitale Nachhaltigkeit in Unternehmen PR durchführen 21 Fr. 10.01.2025 08.11.2024 10:30 12:00 Zusammenfassung & Ausblick 2 9 Präsentation Ü-2 22 Fr. 10.01.2025 12:45 14:15 Klausurvorbereitung Lernziele Informationssysteme verstehen: Entwicklung und Bedeutung von Informationssystemen im digitalen Zeitalter. Netzwerkinfrastruktur kennenlernen: Grundlegende Komponenten und Topologien sowie deren Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit. Protokolle und Sicherheit: Wichtige Netzwerkprotokolle und deren Rolle bei der Datenübertragung und Sicherheit. Cloud-Dienste nutzen: Bedeutung von Cloud- Computing-Modellen (IaaS, PaaS, SaaS) für moderne Unternehmen. 08.11.2024 3 Was ist … Informations- und Kommunikationstechnik (IKT) Alle Technologien, die zur Erzeugung, Übertragung, Verarbeitung und Nutzung von Informationen dienen. Informationstechnik (IT) Elektronische Datenverarbeitung und der hierzu verwendenden Hard- und Software 08.11.2024 4 IT-Infrastruktur - Basis Anforderungen - Arbeitsplatzrechner Basis- Netzwerkinfrastruktur Infrastruktur Serverinfrastruktur Netzwerk- Verkabelung Infrastruktur Intern / extern Intern / extern Server- Datei-, Druck- , Intranetserver Infrastruktur Webserver, Mailserver 08.11.2024 Marcus Neumann | Digitale Transformation Grundlegende Netzwerktopologien Stern Alle Geräte direkt mit einem zentralen Knoten verbunden. Erleichtert Fehlerbehebung und Skalierung Ring Jedes Gerät mit zwei anderen verbunden, bildet einen Ring. Daten durchlaufen den Ring bis zum Ziel Bus Alle Geräte teilen sich ein zentrales Übertragungsmedium. Datenpakete werden von allen Geräten "gehört" Mesh Jedes Gerät mit mehreren anderen verbunden. Hohe Ausfallsicherheit durch mehrere Datenübertragungspfade Marcus Neumann | Digitale Transformation Überblick über Netzwerkkomponenten Router Verbindet verschiedene Netzwerke, leitet Datenpakete weiter Switches Verbinden Geräte innerhalb eines Netzwerks, leiten Daten basierend auf MAC-Adressen weiter Bridges Verbinden zwei Netzwerksegmente, filtern den Datenverkehr Gateways Zugangspunkt zu einem anderen Netzwerk, z.B. zwischen LAN und Internet 08.11.2024 Marcus Neumann | Digitale Transformation 8 Überblick über Netzwerkkomponenten – Beispiele Gateway Switch Router Bridge Quelle: Beispiel Bilder erstellt mit Dell-E ;Open AI Marcus Neumann | Digitale Transformation Verfügbarkeit und Zuverlässigkeit DEFINITION: NETZWERK KRITISCH FÜR: ONLINE-BANKING, FOLGEN VON AUSFALLZEITEN: JEDERZEIT ZUGÄNGLICH UND E-COMMERCE, CLOUD-DIENSTE FINANZIELLE VERLUSTE, KONSTANT FUNKTIONSFÄHIG VERTRAUENSVERLUST 09.08.2023 Marcus Neumann | Digitale Transformation 10 Skalierbarkeit und Flexibilität Skalierbarkeit: Fähigkeit, mit wachsender Nutzerzahl/Geräten umzugehen Flexibilität: Schnelle Anpassung an technologischen Fortschritt und Nutzeranforderungen Bedeutung: Wichtig in einer sich schnell entwickelnden digitalen Welt Marcus Neumann | Digitale Transformation Leistung und Bandbreite Leistung: Geschwindigkeit und Effizienz der Datenübertragung Bandbreite: Datenmenge, die in einer bestimmten Zeit übertragen werden kann Erforderlich für: Streaming-Dienste, Online-Gaming Marcus Neumann | Digitale Transformation Wichtige Netzwerkprotokolle HTTP (Hypertext Transfer Protocol): Übertragung von Webseiten FTP (File Transfer Protocol): Dateitransfer zwischen Client und Server SMTP (Simple Mail Transfer Protocol): Versand von E-Mails POP3/IMAP: Empfang von E-Mails NTP (Network Time Protocol): Synchronisation der Uhren von Computern im Netzwerk Marcus Neumann | Digitale Transformation Zusammenfassung der Protokolle: SMTP, POP3/IMAP: Grundlage der E-Mail-Kommunikation. FTP: Wichtig für den Dateitransfer. NTP: Sorgt für die Zeitkohärenz zwischen Systemen. HTTP: Unverzichtbar für das Surfen im Web und den Zugriff auf Webdienste. 08.11.2024 Marcus Neumann | Digitale Transformation 14 Cloud-Dienste und Netzwerkinfrastruktur Bedeutung für Rolle von Abhängigkeit von Datenübertragung Netzwerkprotokollen zuverlässigen zwischen Endbenutzern und -architektur für Netzwerkinfrastrukturen und Cloud-Plattformen Effizienz und Sicherheit 08.11.2024 Marcus Neumann | Digitale Transformation 15 Kriterien zur Beurteilung Zuverlässigkeit: Konstante Funktionsfähigkeit ohne Unterbrechungen Effizienz: Optimale Nutzung von Netzwerkressourcen Skalierbarkeit: Fähigkeit, mit erhöhter Last umzugehen Sicherheit: Effektiver Schutz und sichere Datenübertragung Marcus Neumann | Digitale Transformation Einfluss von Netzwerkeigenschaften 01 Bandbreite: 02 Latenz: Wichtig für 03 Jitter: Bedeutung für 04 Verluste: Beeinflusst Reaktionsfähigkeit Echtzeitanwendungen Paketverluste können Übertragungsgeschwi und Interaktivität Leistung ndigkeit und beeinträchtigen Anwendungsleistung 09.08.2023 Marcus Neumann | Digitale Transformation Tipps Fehlerdiagnose Leistungsoptimierung Optimierung der Einsatz von Netzwerkanalyse-Tools Netzwerkeinstellungen für (z.B. Wireshark) bessere Leistung Regelmäßige Überwachung der Stärkung der Sicherheits- Anwendungsleistung maßnahmen zum Schutz der Anwendungs-integrität Marcus Neumann | Digitale Transformation  Exkurs Wireshark Netzwerk Fehler, Doppelte Bestätigung (ACK) des Empfangs von Daten Schlechte Verbindung Netzwerkfehler Hohe Auslastung Firewalls … 09.08.2023 Marcus Neumann | Digitale Transformation Quelle: https://www.wireshark.org/docs/wsug_html_chunked/ChUseCaptureMenuSection.html Was ist das Internet? Ein globales Netzwerk von Computern, das es ermöglicht, Daten über weite Strecken zu teilen und zu kommunizieren. Ursprung und Entwicklung: Ursprünglich für militärische Zwecke entwickelt, später für Forschung und Bildung erweitert. Unterschied zwischen Internet und WWW: Das Internet ist das Netzwerk selbst, während das WWW eine der Dienste ist, die über das Internet zugänglich sind. Ursprung des Internets 09.08.2023 https://www.fonial.de/wissen/begriff/geschichte-des-internets/ Internet Traffic https://de.statista.com/infografik/21188/zusammensetzung-des-weltweiten-downstream-internet-traffics/ 09.08.2023 Marcus Neumann | Digitale Transformation Geschichte des WWW Erfindung durch Tim Berners- Die erste Webseite: Wachstum des WWW: Von Lee im Jahr 1989: Zur Veröffentlicht am CERN im Jahr einigen wenigen Webseiten zu Verbesserung der 1991, diente als Milliarden von Seiten heute. Informationsverwaltung am Projektübersicht. CERN. Marcus Neumann | Digitale Transformation Organisationsaufbau des Internets Dezentralisierte Struktur: Keine zentrale Kontrollinstanz; das Internet besteht aus vielen unabhängigen Netzwerken. Netzwerk von Netzwerken: Verbindet private, öffentliche, akademische und Regierungsnetzwerke. Wichtigkeit der Offenheit und Skalierbarkeit: Ermöglicht das nahtlose Hinzufügen neuer Netzwerke und Dienste. Marcus Neumann | Digitale Transformation Netzwerkstruktur und -protokolle TCP/IP-Grundlagen: Protokollsuite, die die Datenübertragung im Internet regelt. Funktion und Bedeutung von Protokollen: Standardisierte Regeln für die Kommunikation über das Netzwerk. Anwendungsprotokolle E-Mail (SMTP, POP3, …) Datenaustausch (FTP) Internet-Standards: Strukturierung und Darstellung von Websites (HTML, CSS), Metaformate für Struktur Information (XML) HTTP, HTTPS, FTP: Protokolle für Webseitenaufrufe, sichere Transaktionen und Dateitransfer. Marcus Neumann | Digitale Transformation URL und DNS Was ist eine URL?: Die Adresse einer Webseite, die aus Protokoll, Domainnamen und Pfad besteht. Rolle und Funktion des DNS: Übersetzt Domainnamen in IP-Adressen, damit Browser die richtigen Server finden. Marcus Neumann | Digitale Transformation URL Protokoll: Gibt an, welches Protokoll verwendet werden soll (z.B. http:// oder https://). Domainname: Die menschenlesbare Adresse der Webseite, die Sie besuchen möchten (wie example.com). Pfad: Ein spezifischer Ort oder eine Seite auf der Website (wie /home). Marcus Neumann | Digitale Transformation Beispielprozess einer DNS-Abfrage: URL Eingabe im Browser DNS-Server sucht IP-Adresse DNS-Server verschickt infos an Browser Browers stellt Verbindung zum Webser her Webseite übermittelt inhalte an Browser Marcus Neumann | Digitale Transformation JavaScript und PHP Überblick JavaScript: Interaktivität im Browser Zusammenspiel von JavaScript und PHP Ermöglicht Reaktionen auf JavaScript für dynamische Benutzerinteraktionen Interaktionen auf der Clientseite Vielseitig: Einsetzbar im Browser und PHP verarbeitet Anfragen und Daten auf dem Server (Node.js) serverseitig PHP: Serverseitige Skripterstellung Bedeutung Generiert dynamische Ermöglicht effiziente und Webseiteninhalte reaktionsfähige Webanwendungen Interagiert mit Datenbanken für Grundlage für moderne dynamische Inhalte Webentwicklung und Webapplikationen Marcus Neumann | Digitale Transformation Client-Server Modell Client-Server Modell Basis der Webkommunikation Trennung von Frontend (Client) und Backend (Server) JavaScript agiert auf dem Client, PHP auf dem Server Quelle: https://lehre.idh.uni-koeln.de/lehrveranstaltungen/wisem21/it-grundlagen-jura/client-server-architekturen/ Marcus Neumann | Digitale Transformation Neue Internetdienste - Cloud Computing Definition von Cloud Computing Bereitstellung von Rechenressourcen über das Internet. Ermöglicht Zugriff auf Server, Speicher, Datenbanken, und Software ohne physische Hardware. Vorteile Reduziert die Notwendigkeit großer Investitionen in IT-Infrastruktur. Vereinfacht Updates und Wartung durch Übernahme durch den Cloud-Anbieter. Dienstmodelle IaaS (Infrastructure as a Service): Recheninfrastruktur auf Mietbasis. PaaS (Platform as a Service): Plattform für Entwicklung und Hosting von Anwendungen. SaaS (Software as a Service): Softwareanwendungen, zugänglich über das Internet. Marcus Neumann | Digitale Transformation  Cloud Computing: Dienstmodelle Applications: Softwareprogramme für Endnutzer ?? Data: Benutzer- und Anwendungsdaten Runtime: Umgebung zur Ausführung von Anwendungen Middleware: Vermittelt zwischen Anwendungen und Betriebssystem Operating System (O/S): Grundsoftware zur Steuerung von Hardware Virtualization: Virtuelle Ressourcen auf physischer Hardware Servers: Rechenleistung, physische oder virtuelle Maschinen Storage: Speicherplatz für Daten und Backups Netzwerk-Infrastruktur für Datenübertragung Quelle: https://www.redhat.com/rhdc/managed-files/iaas-paas-saas-diagram5.1-1638x1046.png Marcus Neumann | Digitale Transformation Cloud Computing: Dienstmodelle ?? Quelle: https://www.redhat.com/rhdc/managed-files/iaas-paas-saas-diagram5.1-1638x1046.png Marcus Neumann | Digitale Transformation Digitalisierung im Unternehmen Grundlagen des Algorithmierens Marcus Neumann 1 Lernziele Algorithmen verstehen: Definition, Eigenschaften und Bedeutung von Algorithmen im digitalen Zeitalter. Algorithmische Strukturen anwenden: Konzepte wie Flussdiagramme und Struktogramme. Gesellschaftliche Auswirkungen erkennen: Einfluss und ethische Fragen von Algorithmen auf Datenschutz und soziale Gerechtigkeit. Marcus Neumann 2 Algorithmisches Denken und Handeln Algorithmen sind regulierte Abläufe, die Schritt für Schritt festgelegt und wiederholt werden können. Koska, Christopher (Ed.) (2023): Ethik der Algorithmen: Auf der Suche nach Zahlen und Werten. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg. S. 18 … ein Set an Regeln, Handlungsanweisungen und Methoden um bestimmte Aufgaben oder Probleme zu lösen. Problemlösung / Reflexion: Gedanken ordnen und diejenigen Regeln, Handlungsprinzipien oder Methoden reflektieren, die eine wahrscheinliche Lösung der Aufgabe oder des Problems umfassen Voraussetzung: Nachdenken über das eigene Denken ( Reflexionsvermögen) Danken zu ordnen / strukturieren (Abstraktionsvermögen Marcus Neumann 3 Algorithmus: Highlevel Algorithmus Regeln zur Bearbeitung der Eingabe Eingabe Ausgabe Marcus Neumann 4  Beispiele für Algorithmen https://medienportal.siemens-stiftung.org/de/algorithmen-beispiele-fuer- algorithmen-112763 Marcus Neumann 5 Eigenschaften eines Algorithmus Endlichkeit: Eindeutigkeit: Stoppt nach endlicher Zeit Keine Mehrdeutigkeiten Liefert immer ein Ergebnis Gleiche Anweisungen für Determinismus: gleiche Eingaben Gleiches Ergebnis bei gleichem Ausführbarkeit: Input Jeder Schritt ist durchführbar Kein Zufallselement Keine unlösbaren Finitheit (endlichkeit) Anweisungen Praktisch Durchführbarkeit Vorhersagbarkeit Korrektheit Marcus Neumann 6  Notwendigkeit und Bedeutung von Algorithmen Präzision Automatisierung Konsistenz Datenverarbeitung Skalierbarkeit Innovation Reproduzierbarkeit Entscheidungsunterstützung Marcus Neumann 7 Algorithmen – Anforderungen und Vorteile Anforderungen Nutzen Korrektheit Schnelle Ergebnisse Effizienz Kosteneinsparung Einfachheit Robustheit Skalierbarkeit Marcus Neumann 8 Darstellung von Algorithmen Grafische Darstellung Natürliche Sprache Flussdiagramme Fließtext Struktogramme Pseudocode UML-Diagramme Programmiersprachen Tabellarische Darstellung Vollständig / Teile des Codes (des Algorithmus) Entscheidungstabellen Marcus Neumann 9 Algorithmus vs. Programm: https://www.youtube.com/watch?app=desktop&v=M5TEh8QC-IY Marcus Neumann 10 Algorithmus vs. Programm Algorithmus: Programm: Abstrakte Beschreibung: Ein Algorithmus Konkrete Implementierung: Ein Programm ist eine abstrakte Folge von Schritten zur ist die konkrete Umsetzung eines Algorithmus Lösung eines Problems. in einer bestimmten Programmiersprache. Sprachenunabhängig: Er kann in jeder Sprachenabhängig: Die Syntax und beliebigen Programmiersprache Semantik eines Programms sind an die implementiert werden. gewählte Programmiersprache gebunden. Idee: Stellt die grundlegende Idee zur Ausführung: Ein Programm kann direkt von Problemlösung dar. einem Computer ausgeführt werden. Marcus Neumann 11 Wonach unterscheiden sich Algorithmen? „Laut Wikipedia ist ein Algorithmus „[…] eine eindeutige Handlungsvorschrift zur Lösung eines Problems oder einer Klasse von Problemen“. (Axel Preis, Stefanie Schwaar) Klassifizierer: Gruppierer: Prädiktoren: Detektoren: Ordnet Daten in Identifiziert Muster und Treffen Vorhersagen Erkennen auffällige oder vordefinierte Klassen Ähnlichkeiten in den basierend auf abweichende Muster, oder Kategorien ein, Daten und gruppiert historischen Daten, z.B. z.B. zur Identifikation von z.B. zur ähnliche Elemente, z.B. zur Schätzung von Betrugsfällen oder Unterscheidung zur Segmentierung von Verkaufszahlen oder Anomalien in zwischen Spam und Kunden basierend auf Wettervorhersagen. Netzwerken. Nicht-Spam in E-Mails. Verhaltensdaten. Marcus Neumann Preis, Axel; Schwaar, Stefanie (2021): Kategorien von Algorithmen im KI-Dschungel. Frauenhofer ITWM. Online verfügbar unter 12 https://www.itwm.fraunhofer.de/de/abteilungen/fm/aktuelles/blog/algorithmen-ki-dschungel.html, zuletzt geprüft am 30.10.2024.  Wonach unterscheiden sich Algorithmen? - Beispiel Klassifizierer: Gruppierer: Prädiktoren: Detektoren: Bestimmt die Klasse Ordnet Objekte ähnlicher Sagt basierend auf früheren Erkennt Abweichungen, eines Objekts (z.B. Merkmale (z.B. leicht/glatt, Werten zukünftige wenn Objekte von den Farbe der Kugel) schwer/rau) in Gruppen ein. Merkmale voraus (z.B. üblichen Merkmalen basierend auf Gewicht der nächsten abweichen (z.B. Merkmalen wie Kugel). ungewöhnliche Kugelfarbe). Gewicht und Oberfläche. Schwaar, Stefanie (2021): Wie komme ich von den Daten zur Information? Frauenhofer ITWM. Online verfügbar unter https://www.itwm.fraunhofer.de/de/abteilungen/fm/aktuelles/blog/daten-informationen.html, zuletzt aktualisiert am 30.10.2024. Marcus Neumann 13 Algorithmierung am Beispiel: 1/3 Annahme: Beschreibung der Beziehung Gewicht schwer ➜ Grün 2 Gewicht leicht ➜ Rot 1 Gewicht Oberflächen- Farbe Gewicht mittelschwer und Oberfläche rau ➜ Grün # struktur Gewicht mittelschwer und Oberfläche glatt ➜ Rot 1 schwer rau Grün 2 schwer glatt Grün 3 mittelschwer rau Grün 4 mittelschwer rau Grün 5 mittelschwer glatt Rot 6 mittelschwer glatt Rot 7 mittelschwer glatt Rot 8 leicht rau Rot 9 leicht glatt Rot 10 leicht rau Rot Marcus Neumann Schwaar, Stefanie (2021): Wie komme ich von den Daten zur Information? Frauenhofer ITWM. Online verfügbar unter 14 https://www.itwm.fraunhofer.de/de/abteilungen/fm/aktuelles/blog/daten-informationen.html, zuletzt aktualisiert am 30.10.2024. Algorithmierung am Beispiel: 2/3 3 Gewicht Oberflächenstr Farbe Ermitteln wieviel der gesamten Daten Fallen auf Rot # uktur 6 von 10 1 schwer rau Grün 2 schwer glatt Grün Falschklassifikationsrate E(D) = 4/10 D_v bestimmen 3 mittelschwer rau Grün einer Teilmenge 4 mittelschwer rau Grün Minimieren von E(D) 5 mittelschwer glatt Rot 6 mittelschwer glatt Rot E(D_v) 7 mittelschwer glatt Rot Falschklassifikation 8 leicht rau Rot einer bestimmen 9 leicht glatt Rot Teilmenge 10 leicht rau Rot x_j: ein D: gesamte gewähltes Daten Merkmal Marcus Neumann Schwaar, Stefanie (2021): Wie komme ich von den Daten zur Information? Frauenhofer ITWM. Online verfügbar unter 15 https://www.itwm.fraunhofer.de/de/abteilungen/fm/aktuelles/blog/daten-informationen.html, zuletzt aktualisiert am 30.10.2024. Algorithmierung am Beispiel: 3/3 Gewicht Oberflächenstr Farbe # uktur 1 schwer rau Grün 4+ 2 schwer glatt Grün 3 mittelschwer rau Grün Trennung nach Gewicht 4 mittelschwer rau Grün 5 mittelschwer glatt Rot 6 mittelschwer glatt Rot 7 mittelschwer glatt Rot 8 leicht rau Rot 9 leicht glatt Rot Trennung nach Oberfläche: 10 leicht rau Rot Untergruppen Bilden bis keine Informationsgewinne mehr erzielt werden können Marcus Neumann Schwaar, Stefanie (2021): Wie komme ich von den Daten zur Information? Frauenhofer ITWM. Online verfügbar unter 16 https://www.itwm.fraunhofer.de/de/abteilungen/fm/aktuelles/blog/daten-informationen.html, zuletzt aktualisiert am 30.10.2024. Algorithmen eines Computers - von-Neumann-Architektur - CPU führt die Befehle von Programmen aus koordiniert die Abfolge der Befehle und Hier werden arithmetische steuert die anderen Komponenten des und logische Operationen Computers. durchgeführt, wie z.B. Addition, Subtraktion, Vergleiche Verbindung zwischen den einzelnen Komponenten. Über den Bus werden Daten und Befehle zwischen CPU, Speicher und Ein-/Ausgabegeräten Ermöglicht die übertragen Kommunikation zwischen dem Computer und der Außenwelt. Hier werden Daten von Eingabegeräten (z.B. Tastatur, Maus) Daten und Programme werden temporär empfangen und an abgelegt, bis der Computer sie benötigt. Ausgabegeräte (z.B. Monitor, Drucker) gesendet. Lukas Grossar - Eigenes Werk, Gemeinfrei, https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=44927099 Marcus Neumann 17 Algorithmen eines Computers - von-Neumann-Architektur – Funktionsweise Funktionsweise: Befehlsfetchen: Das Steuerwerk holt den nächsten auszuführenden Befehl aus dem Speicher. Decodierung: Der Befehl wird decodiert, d.h. der Computer ermittelt, welche Aktion ausgeführt werden soll. Ausführung: Das Rechenwerk führt den Befehl aus, z.B. eine Addition oder einen Vergleich. Speichern: Das Ergebnis der Berechnung wird im Speicher abgelegt. Marcus Neumann 18 Algorithmen - unsichtbare Architekten der digitalen Welt KI & Machine Datenanalyse Suchmaschinen Soziale Medien Finanzwesen Learning: /-verarbeitung Neuronale Big Data Pagerank- News-Feed Handel Netzwerke Algo. Data Mining Nat. Sprach- Kreditrisiko- Deep Learning Business Empfehlungen verarbeitung bewertung Intelligence Marcus Neumann 19 Auswirkungen von Algorithmen auf die Gesellschaft Auswirkungen Zukunftsperspektiven Automatisierung: Algorithmen automatisieren immer Quantum Computing: Quantencomputer mehr Aufgaben, was sowohl Chancen als auch Risiken könnten die Leistungsfähigkeit von birgt. Algorithmen revolutionieren. Datenschutz: Die Sammlung und Analyse großer Künstliche Allgemeine Intelligenz: Die Datenmengen werfen Fragen des Datenschutzes auf. Entwicklung einer künstlichen Intelligenz, die so intelligent wie ein Mensch ist. Algorithmische Voreingenommenheit: Algorithmen können Voreingenommenheiten verstärken, wenn die Ethische Fragen: Die Entwicklung von Trainingsdaten verzerrt sind. ethischen Richtlinien für den Einsatz von Algorithmen wird immer wichtiger Transparenz: Die Funktionsweise vieler Algorithmen ist komplex und schwer zu verstehen, was zu Fragen der Transparenz führt. Marcus Neumann 20 Auswirkungen von Algorithmen auf die Gesellschaft Technologieunternehmen wollen die politische Willensbildung der Gesellschaft beeinflussen, ohne dabei die Ziele des Wirtschaftens aus den Augen zu verlieren: Umsatzerlöse, Gewinne, Rentabilität, Effizienz‘. Beeinflussung öffentlicher Meinung (Filterblasen) Lobbyismus Datennutz Corporte Social Responsibility Marcus Neumann 21 Algorithmenethik – Herausforderungen 1. Wirtschaftliche Interessen: Algorithmen dienen primär der Profitmaximierung und beeinflussen politische Prozesse. Kapitalisierung Datenökonomie: Persönliche Daten werden kommerziell genutzt, um Verhalten zu und Macht: beeinflussen. Unternehmenseinfluss: Technologiekonzerne prägen die politische und wirtschaftliche Landschaft. 2. Soziale Identitätsformung: Algorithmen kategorisieren Menschen und beeinflussen ihre Selbstwahrnehmung. Konstruktion: Filterblasen: Personalisierte Realitäten schränken den Blickwinkel ein. Verdinglichung: Menschliche Aktivitäten werden kommerzialisiert. 3. Diskrimi- Algorithmische Voreingenommenheit: Systeme reproduzieren bestehende Diskriminierungen. nierung: Sensible Daten: Diskriminierung in Bereichen wie Kreditvergabe und Einstellung. Gesellschaftliche Folgen: Gefährdung der sozialen Solidarität. Koska, Christopher (Ed.) (2023): Ethik der Algorithmen: Auf der Suche nach Zahlen und Werten. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg. S. 123 – S. 136 Marcus Neumann Algorithmenethik – Herausforderungen 4. Komplexe Systeme: Schwierige Zuordnung der Verantwortung. Verantwortungs lücken: Selbstlernende Systeme: Entwickler, Betreiber und Nutzer sind potenziell haftbar. Autonome Fahrzeuge: Beispiel für unklare Verantwortlichkeiten. 5. Digitale Verlust der Kontrolle: Algorithmen treffen zunehmend Entscheidungen für Entmündigung: Menschen. Autonomieverlust: Menschen verlassen sich auf Systeme, die sie nicht verstehen. Manipulation: Algorithmen steuern Verhalten und beeinflussen Entscheidungen. Koska, Christopher (Ed.) (2023): Ethik der Algorithmen: Auf der Suche nach Zahlen und Werten. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg. S. 123 – S. 136 Marcus Neumann Algorithmen im Prozess Datengetriebene Entscheidungsfindung. Problemlösung, Optimierung. Arten: Descriptive: Beschreibt vergangene Ereignisse. Predictive: Prognostiziert zukünftige Entwicklungen Anwendungen: Zahlungsprognosen, Rohstoffpreisprognosen. Automatisierung wiederkehrender Aufgaben / Nachahmung menschlicher Interaktionen Selbstlernende Algorithmen. Regelbasiert, strukturierte Erkennt Muster und Zusammenhänge. Prozesse Trifft Prognosen für unbekannte Daten. Z.B.: Rechnungsbearbeitung: Lernt aus historischen Daten, passt Modell Erkennung, Prüfung, Buchung. kontinuierlich an. Zeitersparnis, Fehlerreduzierung. Langmann, Christian (2019): Zentrale Begriffe der Digitalisierung. S. 8 Marcus Neumann 24  Exkurs: System Teilsystem Input Systemelementen Wirkbeziehung System- grenze System- Output umwelt Marcus Neumann 25 Eigenschaften von Modellen Mit Modellen lassen sich Sachverhalte bewusst reduzieren. Modelle sind daher Hilfsmittel zur Erklärung und Gestaltung realer Systeme. Abbildung der Realität Beispiele Demonstationsmodell Experimentalmodell Verkürzung Operative Modelle Pragmatismus Marcus Neumann 26 Modellierungswerkzeuge: Allgemein Gängige Werkzeuge: EPK, UML, BPMN, SysML Allg. Modellierungswerkzeug für Unified Modeling Language (UML): Softwareentwicklung Verschiedene Diagrammtypen. Business Process Model and Notation Modellierung von Geschäftsprozessen (BPMN): Standardisierte Notation. Modellierung komplexer Systeme Systems Modeling Language (SysML): Erweiterung von UML. Marcus Neumann Exkurs: Modellierung mit BPMN Start - Ereignis Zwischen - Ereignis End - Ereignis Aktivität Aktivität als Teilprozess Und Exklusives Oder Inklusives Oder Sequenzfluss Nachrichtenfluss Daten - Assoziation Marcus Neumann Exkurs: Modellierung mit BPMN Quelle: https://www.affinis.de/fachartikel/projektmanagement/bpmn-business-process-model-and-notation/ Marcus Neumann Marcus Neumann Beispiel für Modelle UML - Klassendiagramm https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/f/fe/UmlCd_Klassendiagramm -1.svg/1280px-UmlCd_Klassendiagramm-1.svg.png Marcus Neumann 31 Digitalisierung im Unternehmen Digitale Geschäftsprozesse 29.10.2024 1 Lernziele - Einführung in die Digitalisierung - Digitalisierung verstehen: Grundlagen digitaler Geschäftsprozesse und deren Einfluss auf Unternehmensabläufe. Prozessoptimierung anwenden: Nutzen von Reifegradmodellen und kontinuierlicher Verbesserung (KVP). Agilität und Anpassung fördern: Entwicklung eines lernenden und agilen Unternehmens für Flexibilität und Resilienz. Effiziente Prozesssteuerung: Einsatz von BPM und Automatisierung zur Reduzierung von Kosten und Durchlaufzeiten. 29.10.2024 2 charakteristische Merkmale Systeme sind isoliert, was ineffiziente Isolation und mangelnde Vernetzung Datennutzung und eingeschränkte Entscheidungsfindung verursacht. Längere Entscheidungswege und geringe Hierarchische Organisations- Mitarbeiterbeteiligung bremsen Innovation und strukturen: Effizienz. Zeitaufwändige, fehleranfällige Dateneingabe Manuelle Datenübertragung: begrenzt Automatisierung und Produktivität. Ungeplante Ausfallzeiten durch reaktive Wartung; Reaktive Wartung und begrenzte Unternehmen reagieren schwer auf Flexibilität: Marktveränderungen. 06.07.2024 Marcus Neumann | Digitale Transformation Wandel: Warum ? Anpassung an Marktveränderungen Wettbewerbsvorteile Innovationsförderung Resilienz in Krisenzeiten Mitarbeiterengagement und –entwicklung 06.07.2024 Marcus Neumann | Digitale Transformation Frage Frage: Was verstehen Sie unter einem: a. agilen b. lernenden Unternehmen. 29.10.2024 5  Ziel: lerne