Data Management - Universität Bremen PDF

Universität Bremen FB07 | Prof. Dr. Tobias Röth [email protected] Data Management Universität Bremen FB07 | Prof. Dr. Tobias Röth Data Management [email protected] [Organisatorisches & allgemeine Informationen] Kontakt Prof. Dr. Tobias Röth Professor für Technologie und Innovationen WiWi2-Gebäude, Raum F2240 Max-von-Laue-Str. 1 28359 Bremen Sprechstunde nach Vereinbarung [email protected] https://www.uni-bremen.de/betriebswirtschaftslehre- insbesondere-technologie-und-innovation 2 Universität Bremen FB07 | Prof. Dr. Tobias Röth Data Management [email protected] [Organisatorisches & allgemeine Informationen] Kontakt Lorena Zurilov Wissenschaftliche Mitarbeiterin für Technologie und Innovationen WiWi2-Gebäude, Raum F2250 Max-von-Laue-Str. 1 28359 Bremen Sprechstunde nach Vereinbarung [email protected] https://www.uni-bremen.de/betriebswirtschaftslehre- insbesondere-technologie-und-innovation 3 Universität Bremen FB07 | Prof. Dr. Tobias Röth Data Management [email protected] [Organisatorisches & allgemeine Informationen] Forschungsprofil Schwerpunkte Exemplarische Herausforderungen Forschungsgebiete Implementierung & Nutzung digitaler Technologien Implemen- Widerstand: Verantwortungsvolle Überwindung Herausforderungen bei Technologieimplementierung, deren tierung komplexer Barrieregefüge Bewältigung & Konsequenzen digitaler Change Management: Nachhaltige Integration Beitrag: Verantwortungsvolle & erfolgreiche Gestaltung des Technolo- durch digitale Technologien hervorgerufenen organisationalen gien Wandels Unpassende Managementansätze: Mangelnde Exploration neuer Gestaltungsansätze (bspw. Agile) zur Wirksamkeit etablierter Managementansätze im verantwortungsvollen Entwicklung digitaler Innovationen Gestaltung digitalen Zeitalter Änderungspotentiale digitaler Technologien u. des digitalen Komplexer Gestaltungsraum: Zahlreiche digitale Managementansätze für das Innovationsmanagement Technologien mit vielfältigen (dys-)funktionalen Beitrag: Verbesserung der organisatorischen Fähigkeiten & Innovations- Konsequenzen bei limitierten Ressourcen u. Zeit Instrumente zur Steuerung von Innovationsaktivitäten management s Management des Barrieregefüges & der Treiber für digitale Druck durch digitale Technologien: Verschwimmen Geschäftsmodellinnovationen Digitale organisationaler Grenzen, Entstehen neuer Einfluss bestehender Geschäftsmodelle auf Technologie- Geschäfts- Wettbewerber & veraltete Geschäftsmodelle implementierung, Innovationsprozesse & Outcomes modell- Beharrungstendenzen: Herausfordernde digitale Beitrag: Gestaltung der Transformation von Strukturen, Prozesse Transformation von Wertangeboten u. & Fähigkeiten zur Realisation von digitalen innovationen Wertschöpfung heraus Geschäftsmodellinnovationen 4 Universität Bremen FB07 | Prof. Dr. Tobias Röth Data Management [email protected] [Organisatorisches & allgemeine Informationen] Lehrportfolio Grundverständnis Aktuelles Lehrporfolio Ergebnis Individualität (Interessens- Masterarbeit geleitete Vertiefungen) Barriers, Adoption, Business Model Innovation Project and Diffusion of Innovation Management Innovation Aktualität (Theoretische Befähi- Durchdringun- gung für gen aktueller Ihre Phänomene) Bachelorarbeit Profession Praxisnähe Data Introduction to Responsible Theorie der (Problemstell- Digital Innovation Technology Management Unternehmung ungen aus der Management Management Unternehmens- realität) 5 Universität Bremen FB07 | Prof. Dr. Tobias Röth Data Management [email protected] [Organisatorisches & allgemeine Informationen] Agenda 1. Organisatorisches & allgemeine 2. Zeitplan und Überblick Informationen 3. Relevante Literatur 4. Prüfung 5. Inhaltliche Einführung 6 Universität Bremen FB07 | Prof. Dr. Tobias Röth Data Management [email protected] [Organisatorisches & allgemeine Informationen] Ziele der Veranstaltung  Erkennen der Besonderheiten und Anforderungen an das Datenmanagement, - auswertung und -interpretation vor dem Hintergrund des Geschäftsmodells eines Unternehmen  Erlernen, kritische Reflexion und exemplarische Anwendung der Konzepte und Werkzeuge des Datenmanagements  Erlernen der Rolle, Eigenschaften und Aufgaben von Daten, deren Management und Grundlage für digitale Innovationen  Erkennen der vielfältigen Anforderungen an ein modernes Datenmanagement anhand der historischen Entwicklung, aktueller Trends und Beispiele aus der Unternehmenspraxis  Theoriegestütztes Erlernen der Konzeption, Reflektion und Anwendung von Geschäftsprozessmodellierung, der strategischen und organisationalen Einbettung von IT und des Managements von IT 7 Universität Bremen FB07 | Prof. Dr. Tobias Röth Data Management [email protected] [Organisatorisches & allgemeine Informationen] Zeitplan und Überblick VL # Datum Thema 1. 15.10.2024 Einführung, Relevanz von Daten 2. 22.10.2024 Daten und Informationen Informationsmanagement und ihre ethischen, 3. 29.10.2024 gesellschaftlichen und rechtlichen Fragen 4. 05.11.2024 Informationssysteme I 5. 12.11.2024 Informationssysteme II 6. 19.11.2024 Geschäftsprozesse und Aufbauorganisation I 7. 26.11.2024 Geschäftsprozesse und Aufbauorganisation II 8. 03.12.2024 Geschäftsstrategie I 9. 10.12.2024 Geschäftsstrategie II 10. 17.12.2024 Führungsaufgaben 11. 07.01.2025 Produkt- & Dienstleistungsinnovationen 12. 14.01.2025 Nutzer-, Nutzungs- und Nutzenorientierung 13. 21.01.2025 Prüfungsvorbereitung 14. 28.01.2025 Ausblick 8 Universität Bremen FB07 | Prof. Dr. Tobias Röth Data Management [email protected] [Organisatorisches & allgemeine Informationen] (Prüfungs-)Relevante Literatur Krcmar, H. (2015): „Informationsmanagement“ (6. Auflage). Berlin, Heidelberg: Springer Gabler. ISBN 9783662458631 Laudon, K. C., Laudon, J. P., & Schoder, D. (2016): „Wirtschaftsinformatik – eine Einführung“ (3., vollständig überarbeitete Auflage). Hallbergmoos: Pearson. ISBN 978-3-86326-765-0 Leimeister, J. M. (2021): „Einführung in die Wirtschaftsinformatik“ (13., aktualisierte und überarbeitete Auflage). Berlin: Springer Gabler. ISBN 978-3-662-63560-5 Als eBooks über die Universitätsbibliothek frei verfügbar. 9 Universität Bremen FB07 | Prof. Dr. Tobias Röth Data Management [email protected] [Prüfung] Allgemeines & Anmeldung Allgemeines Anmeldung Prüfungsform: E-Klausur im Testcenter Zeiraum: Tba. Prüfungsdauer: 60 Minuten Anmeldung über PABO Form Inhalt Insgesamt sind 60 Punkte zu Prüfungsrelevant ist der Inhalt der erreichen Lehrbücher und die Informationen aus Multiple-Choice-Fragen (50%) und den Vorlesungen offene Fragen (50%) Die meisten Fragen sind Verständnis- & Zeit ist frei einteilbar Transfer-Aufgaben (weniger: reine Wiedergabe – mehr: anwenden) 10 Universität Bremen FB07 | Prof. Dr. Tobias Röth Data Management [email protected] [Prüfung] Allgemeines & Anmeldung Multiple-Choice-Frage Offene Fragen 15 MC-Fragen á 2 Punkte 2 offene Fragen inkl. Unter-Fragen Frage-Formen: Single-Choice- Fragen, Richtig/Falsch Aussagen Je max. 15 Punkte erreichbar & Lückentext 11 Universität Bremen FB07 | Prof. Dr. Tobias Röth [email protected] Data Management Einführung und Relevanz Universität Bremen FB07 | Prof. Dr. Tobias Röth Data Management [email protected] Einführung und Relevanz Diskussionsfragen ▪ Was haben diese Beispiele gemeinsam? ▪ Welche Rolle spielen hier Daten? https://help.netflix.com/de/node/412 https://about.fb.com/news/2024/04/whatsapp-chat-filters/ ChatGPT. (2024). Screenshot vom ChatGPT Diaglogfeld https://www.amazon.in/All-new-Echo/ [Eigene Darstellung]. ChatGPT 13 Universität Bremen FB07 | Prof. Dr. Tobias Röth Data Management [email protected] Einführung und Relevanz Meilensteine der datengetriebenen Digitalisierung Facebook Bitcoin als Frühphase Versand der wird erste Crypto AlphaGo Null des Internets ersten SMS veröffentlicht Währung ab 1990 1970er 1996 2007 2016 2022 1960er 1992 2004 2008 2017 Kommerzielle Phase des Internets ChatGPT Wilde Phase Geburtsjahr Tesla Erstes IPhone wurde des Internets Google Ankündigung veröffentlicht 14 Eigene Darstellung, angelehnt an Hechler 2023, Abb. 2-1, S. 31 & Respact, 2018 Universität Bremen FB07 | Prof. Dr. Tobias Röth Data Management [email protected] Einführung und Relevanz Hype Cycle für neue Technologien 2023 15 Leimeister, 2021; Bildquelle: https://emt.gartnerweb.com/ngw/globalassets/intl-de/informationstechnologie/images/smarterwithgartner/2023-gartner-hype-cycle-neue- technologien.png Universität Bremen FB07 | Prof. Dr. Tobias Röth Data Management [email protected] Einführung und Relevanz „Digitization“ vs. „Digitalization“ „Digitization“ „Digitalization“ → technischer Prozess → sozio-technischer Prozess ▪ Die Codierung verschiedener Arten ▪ Transformation bestehender sozio- von analogen Informationen in technischer Strukturen, die zuvor durch digitale Formate nicht-digitale Artefakte oder Beziehungen vermittelt wurden, in solche, die durch ▪ Die Einbettung einer Funktion zur digitalisierte Artefakte und Beziehungen Verarbeitung dieser digitalen mit neu eingebetteten digitalen Informationen unter Verwendung Fähigkeiten vermittelt werden. einer Reihe vorprogrammierter Anweisungen ▪ Umfasst die Organisation sozio- technischer Strukturen mit digitalisierten Artefakten sowie die Veränderungen der Artefakte selbst. 16 Leimeister, 2021 Universität Bremen FB07 | Prof. Dr. Tobias Röth Data Management [email protected] Einführung und Relevanz „Digitization“ vs. „Digitalization“ „Digitization“ „Digitalization“ → technischer Prozess → sozio-technischer Prozess ▪ Die Codierung verschiedener Arten ▪ Transformation bestehender sozio- von analogen Informationen in technischer Strukturen, die zuvor durch digitale Formate nicht-digitale Artefakte oder Beziehungen vermittelt wurden, in solche, die durch ▪ Die Einbettung einer Funktion zur digitalisierte Artefakte und Beziehungen Verarbeitung dieser digitalen mit neu eingebetteten digitalen Informationen unter Verwendung Fähigkeiten vermittelt werden. einer Reihe vorprogrammierter Anweisungen ▪ Umfasst die Organisation sozio- technischer Strukturen mit digitalisierten Artefakten sowie die Veränderungen der Artefakte selbst. 17 Leimeister, 2021; Bildquelle: https://www.sparzinsen.at/bank/advanzia/ Universität Bremen FB07 | Prof. Dr. Tobias Röth Data Management [email protected] Einführung und Relevanz „Digitization“ vs. „Digitalization“ „Digitization“ „Digitalization“ → technischer Prozess → sozio-technischer Prozess ▪ Die Codierung verschiedener Arten ▪ Transformation bestehender sozio- von analogen Informationen in technischer Strukturen, die zuvor durch digitale Formate nicht-digitale Artefakte oder Beziehungen vermittelt wurden, in solche, die durch ▪ Die Einbettung einer Funktion zur digitalisierte Artefakte und Beziehungen Verarbeitung dieser digitalen mit neu eingebetteten digitalen Informationen unter Verwendung Fähigkeiten vermittelt werden. einer Reihe vorprogrammierter Anweisungen ▪ Umfasst die Organisation sozio- technischer Strukturen mit digitalisierten Bild Kontoauszüge Artefakten sowie die Veränderungen der digitalisieren Artefakte selbst. 18 Leimeister, 2021; Bildquelle: https://www.deutschepost.de/de/p/postident/privatkunden/identifikation-mit-foto.html Universität Bremen FB07 | Prof. Dr. Tobias Röth Data Management [email protected] Einführung und Relevanz „Digitization“ vs. „Digitalization“ „Digitization“ „Digitalization“ → technischer Prozess → sozio-technischer Prozess → Obwohl „Digitalization“ grundlegend durch technische Digitalisierung ermöglicht wird, umfasst sie auch die Umgestaltung breiterer sozio-technischer Strukturen, die zuvor durch nicht-digitale Artefakte vermittelt wurden. 19 Leimeister, 2021 Universität Bremen FB07 | Prof. Dr. Tobias Röth Data Management [email protected] Einführung und Relevanz Definition: “Digitale Transformation“ „Digitale Transformation“: Befasst sich mit den Veränderungen, die digitale Technologien auf das Geschäftsmodell, die Produkte oder die Organisationsstrukturen eines Unternehmens haben können... 20 Hess et al. 2016, p. 124; Bild Quelle: https://fintech.global/2020/06/03/revolut-launches-its-new-financial-super-app-to-make-it-easier-manage-cash/ Universität Bremen FB07 | Prof. Dr. Tobias Röth Data Management [email protected] Einführung und Relevanz Von „Digitization“ zu „Digital Transformation“ “Digital Transformation” Nutzung neuer Technologien, um neue Geschäftssysteme, Geschäftsmodelle sowie Kundenerfahrungen und Mitarbeitererlebnisse zu schaffen. “Digitalization” Verbesserung von Geschäftsprozessen durch den Einsatz digitaler Technologien. “Digitization” Übergang von analog zu digital. 21 Leimeister, 2021 Universität Bremen FB07 | Prof. Dr. Tobias Röth Data Management [email protected] Einführung und Relevanz Diskussionsfrage Was genau haben Daten mit der digitalen Transformation zu tun? 22 Universität Bremen FB07 | Prof. Dr. Tobias Röth Data Management [email protected] Einführung und Relevanz Heutige Relevanz von Daten: Echtzeitökonomie Echtzeitökonomie: Die digitale Transformation wird durch die zunehmende Informatisierung aller Geschäftsprozesse werden unternehmensinternen Prozesse und zunehmend in Echtzeit den zunehmenden Übergang von der abgewickelt unternehmensinternen zur unternehmensübergreifenden Prozessintegration vorangetrieben Integration der Kunden in den Immer stärkere Informatisierung der Wertschöpfungsprozess Wertschöpfungsketten 23 Laudon et al., 2016 Universität Bremen FB07 | Prof. Dr. Tobias Röth Data Management [email protected] Einführung und Relevanz Heutige Relevanz von Daten: Echtzeitökonomie Echtzeitpotenziale ▪ Situations- / Orts-bezogen: Die Echtzeitinformation zu Aufenthaltsort oder Situationskontext wird genutzt ▪ Kapazitätsbezogen: Ressourcen werden in Echtzeit miteinander verbunden ▪ Präferenzenbezogen: Kundenverhalten und –feedback wird (in Echtzeit) genutzt um Dienste und Services anzupassen 24 Laudon et al., 2016 Universität Bremen FB07 | Prof. Dr. Tobias Röth Data Management [email protected] Einführung und Relevanz Heutige Relevanz von Daten: Echtzeitökonomie 25 Laudon et al., 2016, Tabelle 13.1 Universität Bremen FB07 | Prof. Dr. Tobias Röth Data Management [email protected] Einführung und Relevanz Heutige Relevanz von Daten: Echtzeitökonomie SAP – HANA Architektur ▪ Integration von Daten aus internen und externen Quellen (mit minimaler Verzögerung) ▪ Analysen auf Basis dieses Datenpools ohne Verzögerung ▪ Durchgehende Integration von Prozessschritten →Ablösung von Batch-Prozessen durch Echtzeitprozesse 26 Laudon et al., 2016; Bildquelle: https://www.sap.com/india/products/technology-platform/hana/what-is-sap-hana.html Universität Bremen FB07 | Prof. Dr. Tobias Röth Data Management [email protected] Einführung und Relevanz Heutige Relevanz von Daten →Daten spielen für Unternehmen bei fast allen Verarbeitungsprozessen eine zentrale Rolle und müssen stets gepﬂegt werden, um die Ziele der Digitalisierung und des Einsatzes der digitalen Anwendungssysteme zu erreichen 27 Gluchowski, 2024; Laudon et al., 2016 Universität Bremen FB07 | Prof. Dr. Tobias Röth Data Management [email protected] Einführung und Relevanz Heutige Relevanz von Daten Daten als strategische Ressource für… Microsoft Power BI Unternehmensdashboard ▪ Exzellente Betriebsabläufe ▪ Neue Produkte, Dienstleistungen und Geschäftsmodelle ▪ Kunden- und Lieferantennähe ▪ Optimierte Entscheidungsfindung ▪ Wettbewerbsvorteile ▪ Unternehmensfortbestand 28 Gluchowski, 2024; Laudon et al., 2016; Bild Quelle: https://learn.microsoft.com/de-de/power-bi/consumer/end-user-dashboard-open Universität Bremen FB07 | Prof. Dr. Tobias Röth Data Management [email protected] Einführung und Relevanz House of Data 1.1) Daten und 7) Nutzer-, Nutzungs- und Informationen Nutzenorientierung 4) Geschäftsstrategie 6) Produkt- & 3) Geschäftsprozesse und Dienstleistungsinnova- 5) Führungsaufgaben Aufbauorganisation tionen 2) Informationssysteme 1.2) Ethische, gesellschaftliche und rechtliche Fragen 29 Eigene Darstellung, angelehnt an Leimeister et al., 2014 Universität Bremen FB07 | Prof. Dr. Tobias Röth Data Management [email protected] Fragen? 30 Universität Bremen FB07 | Prof. Dr. Tobias Röth [email protected] Data Management Fazit Universität Bremen FB07 | Prof. Dr. Tobias Röth Data Management [email protected] Sie sind dran! 32 Universität Bremen FB07 | Prof. Dr. Tobias Röth Data Management [email protected] Fazit Zusammenfassung Ein zentraler Treiber der Digitalen Transformation ist die Verfügbarkeit von Daten - Digitization → Digitalization → Digital Transformation Daten können heutzutage in Echtzeit übermittelt und ausgewertet werden - Echtzeitökonomie und Echtzeitpotentiale Daten dienen Unternehmen als strategische Ressource und müssen dementsprechend behandelt werden Der Umgang mit Daten betrifft das gesamte Unternehmen wie beispielsweise die Geschäftsstrategie, die eigesetzte Technologie, das Management, sowie die angebotenen Produkte und Dienstleistungen − House of Data 33 Universität Bremen FB07 | Prof. Dr. Tobias Röth [email protected] Data Management Thema 1.1 - Daten und Informationen Universität Bremen FB07 | Prof. Dr. Tobias Röth Data Management [email protected] Wiederholung Zusammenfassung der letzten Veranstaltung Ein zentraler Treiber der Digitalen Transformation ist die Verfügbarkeit von Daten - Digitization → Digitalization → Digital Transformation Daten können heutzutage in Echtzeit übermittelt und ausgewertet werden - Echtzeitökonomie und Echtzeitpotentiale Daten dienen Unternehmen als strategische Ressource und müssen dementsprechend behandelt werden Der Umgang mit Daten betrifft das gesamte Unternehmen wie beispielsweise die Geschäftsstrategie, die eigesetzte Technologie, das Management, sowie die angebotenen Produkte und Dienstleistungen − House of Data 35 Universität Bremen FB07 | Prof. Dr. Tobias Röth Data Management [email protected] Einordnung House of Data 1.1) Daten und 7) Nutzer-, Nutzungs- und Informationen Nutzenorientierung 4) Geschäftsstrategie 6) Produkt- & 3) Geschäftsprozesse und Dienstleistungsinnova- 5) Führungsaufgaben Aufbauorganisation tionen 2) Informationssysteme 1.2) Ethische, gesellschaftliche und rechtliche Fragen 36 Eigene Darstellung, angelehnt an Leimeister et al., 2014 Universität Bremen FB07 | Prof. Dr. Tobias Röth Data Management [email protected] Einordnung House of Data 1.1) Daten und 7) Nutzer-, Nutzungs- und Informationen Nutzenorientierung 4) Geschäftsstrategie 6) Produkt- & 3) Geschäftsprozesse und Dienstleistungsinnova- 5) Führungsaufgaben Aufbauorganisation tionen 2) Informationssysteme 1.2) Ethische, gesellschaftliche und rechtliche Fragen 37 Eigene Darstellung, angelehnt an Leimeister et al., 2014 Universität Bremen FB07 | Prof. Dr. Tobias Röth Data Management [email protected] Agenda 1. Grundlagen 2. Daten - Klassifikationen - Datenlebenszyklus - Datenmanagement 3. Informationen - Eigenschaften - Informationsnachfrage und -bedarf 38 Universität Bremen FB07 | Prof. Dr. Tobias Röth [email protected] Data Management Thema 1.1 – Grundlagen Universität Bremen FB07 | Prof. Dr. Tobias Röth Data Management [email protected] Daten Wissenstreppe: Die Transformation von Informationen zu Wissen Informationsmanagement Wissensmanagement Wissen Informatio- Vernetzung (Kontext, + nen Erfahrungen, Erwartungen) Daten + Bedeutung 7) Nutzer-, Nutzungs- und 1.1) Daten und Informationen Nutzenorientierung 4) Geschäftsstrategie Zeichen + Syntax 6) Produkt- & 5) 3) Geschäftsprozesse und Dienstleistungs- Führungsaufgaben Aufbauorganisation innovationen 2) Informationssysteme 1.2) Ethische, gesellschaftliche und rechtliche Fragen Angelehnt an Leimeister et al., 2014 und North, 2021 Universität Bremen FB07 | Prof. Dr. Tobias Röth Data Management [email protected] Daten Definitonen: Zeichen, Daten, Informationen & Wissen Zeichen Daten Informationen Wissen Zusammensetzung der Zeichen: Wort oder + - / * Zusammensetzung der Daten (Daten+ Daten, z.B. Satz, Tabelle) „Gesamtheit der Kenntnisse Buchstaben, Ziffern, Unter Verwendung einer Daten unter und Fähigkeiten, die Per- Sonderzeichen bekannten Syntax oder Berücksichtigung eines sonen zur Lösung von Ordnungsregeln bestimmten Kontexts Problemen einsetzen“ verbundene Zeichen in → Bedeutungsvoll und (Probst et al., S. 23) beliebiger Folge nützlich Zweckdienliche Vernetzung → Noch nicht von Informationen interpretiert Bewusstsein → An Personen gebunden 41 Angelehnt an Leimeister, 2021 Universität Bremen FB07 | Prof. Dr. Tobias Röth Data Management [email protected] Daten Definitonen: Zeichen, Daten, Informationen & Wissen Zeichen Daten Informationen Wissen 9 € ; 1,19 € 1,19 € = 1 Pfund [] 1 + 42 Angelehnt an Leimeister, 2021 Universität Bremen FB07 | Prof. Dr. Tobias Röth Data Management [email protected] Daten Definitonen: Zeichen, Daten, Informationen & Wissen Zeichen Daten Informationen Wissen … https://www.uni- bremen.de/betriebswirtschafts lehre-insbesondere- technologie-und-innovation. 43 Angelehnt an Leimeister, 2021 Universität Bremen FB07 | Prof. Dr. Tobias Röth [email protected] Data Management Thema 1.1 - Daten und Informationen: Daten Universität Bremen FB07 | Prof. Dr. Tobias Röth Data Management [email protected] Daten Klassifikation von Daten: Übersicht Funktion Art Referenz- und Metadaten Grad der Strukturierung Datenherkunft Kritikalität Daten mit Personenbezug 45 Universität Bremen FB07 | Prof. Dr. Tobias Röth Data Management [email protected] Daten Klassifikation von Daten: Nach Funktion Nutzdaten (user data): Steuerdaten (control data): Bilden die Realität ab (Modelle der Lenken und überwachen den Realität), Gegenstand bzw. Objekt Informationsprozess, z.B. Befehle eines der Informationsverarbeitung Programms in einer Programmiersprache 46 Gluchowski, 2024 Universität Bremen FB07 | Prof. Dr. Tobias Röth Data Management [email protected] Daten Klassifikation von Daten: Nach Art Objektbezogen Prozessbezogen Zustandsorientiert Bestandsdaten (inventory data): Stammdaten (master data): Repräsentieren die betriebliche Mengen- und Wertestruktur, z.B. idR über längeren Zeitraum Lagerbestand nach Menge und Wert unverändert, z.B. Adresse eines Kunden Unterliegen ständigen Veränderungen durch das Betriebsgeschehen, z.B. Lagerein- und –ausgänge Ereignisorientiert Änderungsdaten (change data) Bewegungsdaten (transaction data): Bewirken ereignisinduzierte Änderung der Stammdaten, z.B. Resultieren aus betrieblichen Änderung der Anschrift eines Leistungsprozessen, z.B. Reservierungen, Kunden Bestellungen und Rechnungen 47 Gluchowski, 2024 Universität Bremen FB07 | Prof. Dr. Tobias Röth Data Management [email protected] Daten Klassifikation von Daten: Referenz- und Metadaten Referenzdaten: Metadaten („Daten über Daten“): Allgemein zugängliche und zulässige Abbild der vorhandenen IT-Systemstruktur, Werte, um eine einheitliche Struktur um Schnittstellen und Verknüpfungen von und Format für verschiedene Systeme Daten anzuzeigen. aufzubauen. Informationen zu Inhalt, Typ, Struktur, Z.B. Postleitzahlen, Währungscodes, Kontext und Bedeutung von Daten. Zeitzonen. oder auch die Matrikelnummer Verarbeitungs- und fachlich- ->wichtig, da es z.B. bei Personen zu Überlappungen in Form von z.B. gleichen Namen kommen kann --> daher hilfreich für eindeutige organisationsbezogene Aspekte zu deren Zuordnung von Personen Aufbereitung, Verwaltung und Nutzung. Technische vs. Fachliche Metadaten. ->Daraus können in einigen Fällen Profildaten über Personen erstellt werden 48 Gluchowski, 2024 Universität Bremen FB07 | Prof. Dr. Tobias Röth Data Management [email protected] Daten Klassifikation von Daten: Grad der Strukturierung Semi-strukturierte Unstrukturierte Daten Strukturierte Daten Daten Komplexe Objekte, die sich Z.B. E-Mails (Empfänger und Vordefinierte Datenmodelle nicht in kleinere Bestandteile Betreff gekennzeichnet, Text und Schemata, eindeutig aufgliedern lassen, ohne den aber unstrukturiert) HTML- zugeordnete Datentypen, z.B. semantischen Bezug zu Dateien relationale Datenbanktabellen verlieren, z.B. einzelne Pixel z.B. Excl-Tabellen -> Fehler werden i.d.R. : erkannt eines Bildes, Dokumente Meta-Daten i.d.R. unstrukturiert --> durch z.B. KI kann daraus dann ein Sinn gezogen werden 49 Gluchowski, 2024 Universität Bremen FB07 | Prof. Dr. Tobias Röth Data Management [email protected] Daten Klassifikation von Daten: Datenherkunft Extern: Aus unterschiedlichen Datenquellen Kostenlos (z.B. open data) oder käuflich schauen ob es dort Sinn ergibt und damit ein Mehrwert generiert werden kann Intern: Durch eigene Mitarbeiter erfasst Höhere Glaubwürdigkeit und Verlässlichkeit mit diesen Daten kann man ziemlich viel machen 50 Gluchowski, 2024 Universität Bremen FB07 | Prof. Dr. Tobias Röth Data Management [email protected] Daten Klassifikation von Daten: Kritikalität Unternehmenskritisch Daten (mission-critical data): Grundlegend für reibungslose Prozessabläufe Kritische Daten Unkritische Daten Können zu Unterbrechungen, Können zu geringen Verzögerungen oder Verzögerungen oder Beeinträchtigungen zentraler Beeinträchtigungen führen, wobei Dienste oder Funktionen führen die Prozesse weiter Mittel- oder kurzfristig behebbar funktionstüchtig sind z.B. EC-Karten Ausfall z.B. Rewe-App mit Rabatten: man kann die vielleicht mal nicht benutzen, aber der Kunde kann trotzdem weiter einkaufen 51 Gluchowski, 2024 Universität Bremen FB07 | Prof. Dr. Tobias Röth Data Management [email protected] Daten Klassifikation von Daten: Daten mit Personenbezug Personally Identiﬁable Information Stufen der Schützwürdigkeit: Stufe 3: Direkter oder Stufe 1: Identifizierende Stufe 2: Quasi- Stufe 4: Ohne indirekter Attribute identifizierende Attribute Personenbezug Personenbezug z.B. Name, Adresse, z.B. Alter, Geschlecht, z.B. Anzahl der z.B. Daten zur Auslastung Sozialversicherungs- Diagnosen Vertragsabschlüsse an des IT-Systems nummer einem Tag durch das Sensible Daten ohne ->bei Diagnosen z.B. sehen wie oft Vertriebsteam Personenbezug (z.B. Arzttermine und wie lange (in DE illegal)-> auf Grundlage könnten die Versicherungsbeiträge z.B. Bestellhistorie bei Amazon Patentdaten für erhöht werden-> durch die Daten können also Geld gemacht werden Wettbewerbsvorteil) 52 Gluchowski, 2024 Universität Bremen FB07 | Prof. Dr. Tobias Röth Data Management [email protected] Daten Lebenszyklus von Daten: Datenverarbeitung digitaler Daten Organisation / Ressourcen Vorgaben / Ziele Erfassung / Erzeugung Verwendungszweck / Aufgabe Datenver- arbeitung Datennutzung Datenentstehung (Informationen) Abbildung Entscheidung Ereigniss / Zustand / Prozess Automatisiert / durch Träger Angelehnt an Gluchowski, 2024 Universität Bremen FB07 | Prof. Dr. Tobias Röth Data Management [email protected] Daten Datenmanagement: Betriebliche und technische Funktionen der… ▪ Datenmodellierung ▪ Datenadministration ▪ Datentechnik ▪ Datensicherheit ▪ Datenkonsistenz ▪ Sicherung von Daten (z.B. Backup) und des datenbezogenen Benutzerservices. 54 Krcmar, 2015 Universität Bremen FB07 | Prof. Dr. Tobias Röth Data Management [email protected] Daten Datenmanagement: Ziel und Aufgaben Herausforderung: Daten für die Nutzung im Unternehmen… ▪ …richtig, Ziel: Optimale Nutzung der Daten im Unternehmen ▪ …konsistent, ▪ …aktuell, ▪ …aufgabenbezogen und ▪ …zusammenhängend bereitstellen Zentrale Aufgabe: ▪ Definition einer Datenmanagement- Strategie, d.h. Festlegung, welche Daten für welche Systeme und Aufgaben zur Verfügung zu stellen sind ▪ Festlegung der organisatorischen Verantwortung für die Pflege und Erfassung der Daten ▪ Bereitstellung der Daten in exakt definierter und untereinander abgestimmter Form 55 Gluchowski, 2024 Universität Bremen FB07 | Prof. Dr. Tobias Röth Data Management [email protected] Daten Datenmanagement: Funktionen und Methoden zur Verarbeitung von Daten I ▪ Suchfunktionen für bestimmte Daten, z. B. Suchen von Wörtern, Google Suchfunktion Texten, Zahlenwerten, Fotos, Musikstücken oder Filmen Google. (2024). Screenshot der Google-Suchstartseite [Eigene Darstellung]. Google. 56 Gluchowski, 2024 Universität Bremen FB07 | Prof. Dr. Tobias Röth Data Management [email protected] Daten Datenmanagement: Funktionen und Methoden zur Verarbeitung von Daten II ▪ Suchfunktionen für bestimmte Daten, z. B. Suchen von Wörtern, Sortierfunktion bei Excel Texten, Zahlenwerten, Fotos, Musikstücken oder Filmen ▪ Sortierfunktionen für ausgewählte Daten, z. B. von Zahlenwerten und Begriffen nach unterschiedlichen Sortierkriterien (z. B. Zahlen nach ihren Werten bzw. Begriffe nach alphabetischer Ordnung) Excel. (2024). Screenshot einer Datenreihe aus Google Trends in Excel [Eigene Darstellung]. Excel. 57 Gluchowski, 2024 Universität Bremen FB07 | Prof. Dr. Tobias Röth Data Management [email protected] Daten Datenmanagement: Funktionen und Methoden zur Verarbeitung von Daten III Panel Daten auf Gretl ▪ Anspruchsvolle statistische Methoden wie Regressions- und Prognoseverfahren gretl. (2024). Screenshot der Statistiksoftware gretl [Eigene Darstellung]. gretl. 58 Gluchowski, 2024 Universität Bremen FB07 | Prof. Dr. Tobias Röth Data Management [email protected] Daten Datenmanagement: Funktionen und Methoden zur Verarbeitung von Daten IV Abfrageausführungsplan (Execution Plan) in ▪ Anspruchsvolle statistische SQL Server Management Studio (SSMS) Methoden wie Regressions- und Prognoseverfahren ▪ Funktionen zur Verarbeitung umfangreicher und komplexer Datenmengen https://blog.devart.com/sql-abfrageoptimierung-wie-man-die-leistung-von-sql-abfragen-optimiert.html 59 Gluchowski, 2024 Universität Bremen FB07 | Prof. Dr. Tobias Röth Data Management [email protected] Daten Datenmanagement: Funktionen und Methoden zur Verarbeitung von Daten V ▪ Einfache arithmetische ▪ Umfangreiche Optimierungs- und Funktionen wie Additionen und Simulationsverfahren Multiplikationen von ausgewählten Zahlenwerten, so beispielsweise ▪ Methoden zur Verarbeitung zur Bildung von Summen und stochastischer Daten und auch statistischen Werten wie ungenauer bzw. unvollständiger Durchschnitte Daten ▪ Finanzmathematische Verfahren ▪ Funktionen zur Umwandlung von bzw. Methoden Zahlenwerten in eine graﬁsche Form wie z. B. Balken- und Kreisdiagramme 60 Gluchowski, 2024 Universität Bremen FB07 | Prof. Dr. Tobias Röth [email protected] Data Management Thema 1.1 – Daten und Informationen: Informationen Universität Bremen FB07 | Prof. Dr. Tobias Röth Data Management [email protected] Informationen Eigenschaften von Informationen Immaterielle Güter ▪ Kein Verbrauch im materiellen Sinne ▪ Leicht transportierbar ▪ Relativ günstig speicher- und lagerbar ▪ Erwerb von Information stets als Kopie → Schwierigere Umsetzung von Exklusivrechten und Eigentumsrechten Wert von Information ▪ Abhängig von der kontextspezifischen und zeitlichen Verwendung ▪ Veränderbar durch Hinzufügen, Selektieren, Aggregieren, Konkretisieren oder weglassen weiterer Informationen 62 Krcmar, 2015 Universität Bremen FB07 | Prof. Dr. Tobias Röth Data Management [email protected] Informationen Eigenschaften von Informationen Qualität ▪ Abhängig von inhaltlicher sowie zeitlicher Genauigkeit, Vollständigkeit und Zuverlässigkeit ▪ Erweiterbar und verdichtbar ▪ Notwendigkeit von gemeinsamen Standards für den Austausch aufgrund ihrer Codierung →Informationen können Wert schaffen und als Produktionsfaktoren eingesetzt werden 63 Krcmar, 2015 Universität Bremen FB07 | Prof. Dr. Tobias Röth Data Management [email protected] Informationen Eigenschaften von Informationen Erfahrungs- vs. Suchgüter (Nelson 1970) ▪ Generell kann Unsicherheit über die Qualität von Gütern bestehen − Erfahrungsgüter: Qualität erst durch „Erfahren“ des Guts bestimmbar − Suchgüter: Qualität durch reines „Suchen“ von Informationen über das Gut bestimmbar ▪ Informationsparadox − Vor der Nutzung kann die Qualität der Information nicht beurteilt werden, nach dem Konsum besteht keine Zahlungsbereitschaft mehr →Information als Erfahrungsgut Information = Macht ? ->Vorteil gegenüber Konkurrenz ->Kundenansprache, Loyalität/Kundenzufriedenheit ->wenn mehr Information steigt die Kontrolle (bei Produktion, Innovationsprozessen) 64 Nelson, P.J. 1970. Information and Consumer Behavior, Journal of Political Economy, 78 (2), pp. 311–329 Universität Bremen FB07 | Prof. Dr. Tobias Röth Data Management [email protected] Informationen solche Sachen können gut in der Klausur dran kommen (dann aber nur 4-5 Spalten wissen) Eigenschaften von Informationen ->in der Aufgabe kann ein Beispiel (z.B. Autos) vorgegeben werden, womit man dann die Aufgaben anhand dieses Beispiels beantworten soll Vergleich von materiellen Wirtschafstgütern und Information Materielles Wirtschaftsgut Information Hohe Vervielfältigungskosten Niedrige Vervielfältigungskosten Angleichung der Grenzkosten an die Durchschnittskosten Grenzkosten der (Re-)Produktion nahe Null Wertverlust durch Gebrauch Kein Wertverlust durch Gebrauch Individueller Besitz Vielfacher Besitz möglich Wertverlust durch Teilung, begrenzte Teilbarkeit Kein Wertverlust durch Teilung, fast beliebige Teilbarkeit Identifikations- und Schutzmöglichkeit Probleme des Datenschutzes und der Datensicherheit Logistik oft aufwändig Logistik einfach Preis/Wert im Markt ermittelbar Preis/Wert nur schwer bestimmbar Ansammlung schafft neue Qualitäten, weitgehende Begrenzte Kombinationsmöglichkeiten Möglichkeiten der Verdichtung 65 Krcmar, 2015, Darstellung Angelehnt an Pietsch et al. 2004, S. 46 Universität Bremen FB07 | Prof. Dr. Tobias Röth Data Management [email protected] Informationen Informationsbedarf & Informationsnachfrage Informationsangebot: Alle verfügbaren unternehmensinternen und unternehmensexternen Informationen, welche zur Deckung des Informationsbedarfs zur Verfügung stehen 66 Jung, 2012, zitiert nach Gluchowski, 2024, Darstellung Picot 1988a, S. 246 nach Krcmar, 2015 Universität Bremen FB07 | Prof. Dr. Tobias Röth Data Management [email protected] Informationen Informationsbedarf & Informationsnachfrage Informationsbedarf Art, Menge und Beschaffenheit von Informationen verstanden, die ein Individuum oder eine Gruppe zur Erfüllung einer Aufgabe benötigt (Picot 1988a, S. 236). objektiver Informationsbedarf: der tatsächlich erforderliche Bedarf für die Aufgabenerfüllung subjektive Informationsbedarf: der aus der Perspektive des handelnden Individuums erforderliche Bedarf für die müssen nicht Aufgabenerfüllung identisch sein! 67 Gluchowski, 2024, Darstellung Picot 1988a, S. 246 nach Krcmar, 2015 Universität Bremen FB07 | Prof. Dr. Tobias Röth Data Management [email protected] Informationen Informationsbedarf & Informationsnachfrage Informationsnachfrage Der tatsächlich geäußerte Informationsbedarf → Teilmenge des subjektiven Informationsbedarfs Informationsstand Schnittmenge aus Angebot, Nachfrage und objektivem Informationsbedarf 68 Gluchowski, 2024, Darstellung Picot 1988a, S. 246 nach Krcmar, 2015 Universität Bremen FB07 | Prof. Dr. Tobias Röth Data Management [email protected] Informationen Informationsbedarf & Informationsnachfrage →Informationsangebot deckt selten den subjektiven oder objektiven Informationsbedarf →Ziel: Deckungsgleichheit der Mengen der Informationsbedarfe und dadurch Deckung des Informationsangebots 69 Gluchowski, 2024, Darstellung Picot 1988a, S. 246 nach Krcmar, 2015 Universität Bremen FB07 | Prof. Dr. Tobias Röth Data Management [email protected] Informationen Informationsbedarf & Informationsnachfrage: Informationsquellen Beispiele für Informationsquellen Quelle Internes Externes Nutzer Informationsangebot Informationsangebot Interne Betriebliche Fachinformationen Informationsnachfrager Informationssysteme Externe Publikationen Nicht Relevant Informationsnachfrager Public Relations 70 Tabelle angelehnt an Krcmar, 2015 Universität Bremen FB07 | Prof. Dr. Tobias Röth Data Management [email protected] Informationen Informationsbedarf & Informationsnachfrage: Informationsquellen Informationsressource - Mehrfach verwendete Informationsquellen - Zur intellektuellen Verwendung werden Informationen von Informationsressourcen veriﬁziert, strukturiert, zugänglich gemacht und abgespeichert - Beispielsweise: Kundendatenbank, Wissensmanagementsystem 71 Krcmar, 2015 Universität Bremen FB07 | Prof. Dr. Tobias Röth Data Management [email protected] Informationen Informationsbedarf & Informationsnachfrage: Informationsqualität Dimensionen und Kriterien der Informationsqualität 72 Krcmar, 2015, Abb. 5.13, S. 145 Universität Bremen FB07 | Prof. Dr. Tobias Röth Data Management [email protected] Informationen Informationsbedarf & Informationsnachfrage Vier Phasen des Informationseinsatzes 1. Definition des 2. Beschaffung der 3. Verarbeitung der 4. Übermittlung der Informationsbedarfs Informationen Informationen Informationen Bedarf in Art, Menge und Herausforderung: Relevante Informationen Übergabe der Qualität definieren Identifikation und herausfiltern und sinnvoll Informationen an Selektion von verdichten Entscheidungsträger in Datenquellen richtiger Art und Weise 73 Weber et al., 2014 Universität Bremen FB07 | Prof. Dr. Tobias Röth Data Management [email protected] Fragen? 74 Universität Bremen FB07 | Prof. Dr. Tobias Röth [email protected] Data Management Fazit Universität Bremen FB07 | Prof. Dr. Tobias Röth Data Management [email protected] Sie sind dran! 76 Universität Bremen FB07 | Prof. Dr. Tobias Röth Data Management [email protected] Fazit Zusammenfassung Die richtige Nutzung von Daten führt zu Informationen und Wissen, um Entscheidungen zu treffen - Zeichen → Daten → Informationen → Wissen Daten haben verschiedene Eigenschaften und können unterschiedlich klassifiziert werden - z.B. nach Funktion, Art, Referenz- und Metadaten, Grad der Strukturierung, Datenherkunft, Kritikalität, Daten mit Personenbezug Das zentrale Ziel des Datenmanagements ist die optimale Nutzung der Daten im Unternehmen Informationen sind immaterielle Güter mit einem Wert, der abhängig vom Informationsstand und -bedarf ist und als wertschaffender Produktionsfaktor genutzt werden kann 77 Universität Bremen FB07 | Prof. Dr. Tobias Röth [email protected] Data Management 3. Vorlesung Universität Bremen FB07 | Prof. Dr. Tobias Röth Data Management [email protected] Wiederholung Zusammenfassung der letzten Veranstaltung Die richtige Nutzung von Daten führt zu Informationen und Wissen, um Entscheidungen zu treffen - Zeichen Daten Informationen Wissen Daten haben verschiedene Eigenschaften und können unterschiedlich klassifiziert werden - z.B. nach Funktion, Art, Referenz- und Metadaten, Grad der Strukturierung, Datenherkunft, Kritikalität, Daten mit Personenbezug Das zentrale Ziel des Datenmanagements ist die optimale Nutzung der Daten im Unternehmen Informationen sind immaterielle Güter mit einem Wert, der abhängig vom Informationsstand und -bedarf ist und als wertschaffender Produktionsfaktor genutzt werden kann 81 Universität Bremen FB07 | Prof. Dr. Tobias Röth Data Management [email protected] Einordnung House of Data 1.1) Daten und 7) Nutzer-, Nutzungs- und Informationen Nutzenorientierung 4) Geschäftsstrategie 6) Produkt- & 3) Geschäftsprozesse und Dienstleistungsinnova- 5) Führungsaufgaben Aufbauorganisation tionen 2) Informationssysteme 1.2) Ethische, gesellschaftliche und rechtliche Fragen 82 Eigene Darstellung, angelehnt an Leimeister et al., 2014 Universität Bremen FB07 | Prof. Dr. Tobias Röth Data Management [email protected] Einordnung House of Data 1.1) Daten und 7) Nutzer-, Nutzungs- und Informationen Nutzenorientierung 4) Geschäftsstrategie 6) Produkt- & 3) Geschäftsprozesse und Dienstleistungsinnova- 5) Führungsaufgaben Aufbauorganisation tionen 2) Informationssysteme 1.2) Ethische, gesellschaftliche und rechtliche Fragen 83 Eigene Darstellung, angelehnt an Leimeister et al., 2014 Universität Bremen FB07 | Prof. Dr. Tobias Röth Data Management [email protected] Agenda 1. Informationssysteme 2. Ethische Fragen im Umgang mit Daten 84 Universität Bremen FB07 | Prof. Dr. Tobias Röth [email protected] Data Management Thema 1.1 – Daten und Informationen: Informationsmanagement Universität Bremen FB07 | Prof. Dr. Tobias Röth Data Management [email protected] Informationssysteme Informationssysteme als soziotechnische Systeme 86 Krcmar, 2015, Abb. 2.4, S. 22 Universität Bremen FB07 | Prof. Dr. Tobias Röth Data Management [email protected] Informationssysteme Definition: Informationssysteme als soziotechnische Systeme Informationssystem (information system, IS; auch Informations- und Kommunikationssysteme, IuK) Unterstützen die Sammlung, Soziotechnische Systeme, die Strukturierung, Verarbeitung, menschliche und maschinelle Bereitstellung, Kommunikation und Komponenten (Teilsysteme) Nutzung von Daten, Informationen und umfassen Wissen sowie deren Transformation Tragen zur Entscheidungsﬁndung, Koordination, Steuerung und Kontrolle von Können Produkt-, Prozess- und Wertschöpfungsprozessen sowie Geschäftsmodellinnovationen deren Automatisierung, bewirken Integration und Virtualisierung unter insbesondere ökonomischen Kriterien bei 87 Krcmar, 2015; Leimeister, 2021 Universität Bremen FB07 | Prof. Dr. Tobias Röth Data Management [email protected] Informationssysteme Definition: Informationssysteme als soziotechnische Systeme Informationssystem (information system, IS; auch Informations- und Kommunikationssysteme, IuK) Soziotechnische Systeme, die menschliche und maschinelle Komponenten (Teilsysteme) umfassen Tragen zur Entscheidungsﬁndung, Koordination, Steuerung und Kontrolle von Wertschöpfungsprozessen sowie deren Automatisierung, Integration und Virtualisierung unter insbesondere ökonomischen Kriterien bei 88 Krcmar, 2015; Leimeister, 2021; Bildquelle: https://www.aboutamazon.com/news/operations/how-amazon-deploys-robots-in-its-operations-facilities Universität Bremen FB07 | Prof. Dr. Tobias Röth Data Management [email protected] Informationssysteme Definition: Informationssysteme als soziotechnische Systeme Informationssystem (information system, IS; auch Informations- und Kommunikationssysteme, IuK) Unterstützen die Sammlung, Strukturierung, Verarbeitung, Bereitstellung, Kommunikation und Nutzung von Daten, Informationen und Wissen sowie deren Transformation Können Produkt-, Prozess- und Geschäftsmodellinnovationen bewirken 89 Krcmar, 2015; Leimeister, 2021; Bildquelle: https://www.ibm.com/watson Universität Bremen FB07 | Prof. Dr. Tobias Röth Data Management [email protected] Informationssysteme Definition: Hardware, Maschine und Anwendungen Maschine: Anwendungen, die auf einer beliebig gearteten Hardware arbeiten Hardware: Art des Computers und dessen Komponenten: Großrechner, mittlere Anwendungen: Systeme und Personal Computer (PC); auch Supercomputer, Kleinstcomputer Nutzen Daten für interne Prozesse (Smartphones/ Tablets) oder und führen diese aus mikroelektromechanische Systeme (Roboter, Sensoren) 90 Leimeister, 2021; Krcmar, 2015; Bildquelle: https://screenrant.com/spotify-remote-group-listening-session-party-mode/ Universität Bremen FB07 | Prof. Dr. Tobias Röth Data Management [email protected] Informationssysteme Informationssysteme als soziotechnische Systeme: Prozess Prozess: Sachlogischen Abfolge von Aktivitäten, die durch ein Startereignis in Gang gesetzt werden und mit einem Endereignis enden 91 Leimeister, 2021; Krcmar, 2015, Abb. 3.19, S. 59 Universität Bremen FB07 | Prof. Dr. Tobias Röth Data Management [email protected] Informationssysteme Informationssysteme als soziotechnische Systeme: Prozess Funktion Verbindung 92 Leimeister, 2021, Abb. 4.10, S. 219; Krcmar, 2015 Universität Bremen FB07 | Prof. Dr. Tobias Röth Data Management [email protected] Informationssysteme Informationssystem ≠ Informationstechnik Informationstechnik (information technology, IT) ▪ Oberbegriff für die Informations- und Datenverarbeitung ▪ Verfahren zur Verarbeitung von Informationen und Daten sowie der Telekommunikation − Technologie: Wissen über technische Zusammenhänge − Technik: Anwendung oder Umsetzung einer Technologie ▪ Umfasst Hardware, Software, Kommunikationstechnik ▪ Heute sehr weitreichender Begriff, z.B. betrifft IT-Strategie auch IS 93 Krcmar, 2015; Leimeister, 2021; Laudon et al, 2015 Universität Bremen FB07 | Prof. Dr. Tobias Röth [email protected] Data Management Thema 1.2 – Ethische Fragen im Umgang mit Daten Universität Bremen FB07 | Prof. Dr. Tobias Röth Data Management [email protected] Ethische, soziale und politische Fragen im Umgang mit Daten Fragen in einer Informationsgesellschaft Die Beziehungen zwischen ethischen, sozialen und politischen Fragen in einer Informationsgesellschaft 95 Laudon et al., 2016, Abb. 4.1, S. 148 Universität Bremen FB07 | Prof. Dr. Tobias Röth Data Management [email protected] Ethische, soziale und politische Fragen im Umgang mit Daten Auswirkungen von Techniktrends 96 Laudon et al., 2016, Abb. 4.3, S. 149 Universität Bremen FB07 | Prof. Dr. Tobias Röth Data Management [email protected] Ethische, soziale und politische Fragen im Umgang mit Daten Grundkonzepte der Ethik Verantwortung Zurechenbarkeit Haftung = Eintreten eines Akteurs für seine = Eindeutige Zuordnung jeder = Einstehen müssen Handlungen bzw. die damit Aktion eines Systems zu einer eines Rechtssubjekts für einen verbundenen Handlungsfolgen Person oder Entität entstandenen Schaden - Bei der Ausübung seiner Rechte - Voraussetzung, um Probleme und Pflichten ist der Einzelne ethisch analysieren und ethisch angemessen handeln zu - Hierdurch soll sichergestellt verpflichtet, seine Entscheidungen werden, dass gültiges Recht gewissenhaft zu treffen und für die können tatsächlich angewendet wird Folgen einzustehen. 97 Laudon et al., 2016, S. 152; „Verantwortung, Zurechenbarkeit und Haftung“, Bilder generiert mit Dall-E, 26.09.24 Universität Bremen FB07 | Prof. Dr. Tobias Röth Data Management [email protected] Ethische, soziale und politische Fragen im Umgang mit Daten Herausforderungen in der Praxis: Privacy Calculus Theory Intention von Individuen, persönliche Informationen von sich preiszugeben, hängt von einem Abwägen zweier Faktoren ab: Potentielle Risiko und potentieller Nutzen Bsp.: Teilnahme an Gewinnspielen Nutzung sozialer Netzwerke potenzielles Risiko – Nutzung des Like-Buttons Bereitschaft persönliche Informationen Mögliche Auswirkungen auf das preiszugeben Nutzerverhalten: potenzieller Nutzen + (Nicht-)Teilnahme am sozialen Netzwerk Angabe falscher/richtiger Nutzerinformationen Umfang der veröffentlichten Informationen 98 Dinev & Hart (2016) Universität Bremen FB07 | Prof. Dr. Tobias Röth Data Management [email protected] Ethische, soziale und politische Fragen im Umgang mit Daten Herausforderungen in der Praxis: Privacy Calculus Theory Privacy Paradoxon →Nutzer geben eine große Mengen an persönlichen Daten von sich preis →Geringe Zahlungsbereitschaft für Dienste mit hohen Privatsphäre-Standards Bedenken in Bezug auf Verhalten der Nutzer die Privatssphäre 99 … Dinev & Hart (2016) Universität Bremen FB07 | Prof. Dr. Tobias Röth Data Management [email protected] Ethische, soziale und politische Fragen im Umgang mit Daten Herausforderungen in der Praxis: Privacy Calculus Theory Privacy als Ressource Umsatz Nutzerdaten sind eine wichtige Ressource für Anbieterunternehmen → Unternehmen, deren Geschäftsmodelle primär auf Nutzerdaten basieren → Unternehmen anderer Branchen, die zusätzlich datenbasierte Services Ökonomischer Wert anbieten oder neue Geschäftsmodelle der Daten = So viele Zu offene Praktiken = entwickeln wollen wie möglich Flucht der Nutzer! sammeln? Privatssphäreeingriff 100 Dinev & Hart (2016) Universität Bremen FB07 | Prof. Dr. Tobias Röth Data Management [email protected] Ethische, soziale und politische Fragen im Umgang mit Daten Herausforderungen in der Praxis: Computerkriminalität 101 Laudon et al. 2015, Tabelle 4.5, S. 176 Universität Bremen FB07 | Prof. Dr. Tobias Röth Data Management [email protected] Ethische, soziale und politische Fragen im Umgang mit Daten Herausforderungen in der Praxis: Computerkriminalität Hacking: Yahoo Angriff Sniffing: AT&T und die NSA DoS: Mirai-Botnet-Angriff (2015) auf Dyn (2016) (2013) Bilder Quellen: https://www.reuters.com/article/technology/yahoo-says-all-three-billion-accounts-hacked-in-2013-data-theft-idUSKCN1C82NV/, https://www.dw.com/de/us- 102 telekommunikationsriese-att-half-geheimdienst-nsa/a-18651793, https://mse238blog.stanford.edu/2018/07/clairemw/the-2016-dyn-attack-and-its-lessons-for-iot-security/ Universität Bremen FB07 | Prof. Dr. Tobias Röth Data Management [email protected] Ethische, soziale und politische Fragen im Umgang mit Daten Herausforderungen in der Praxis: Computerkriminalität 103 Laudon et al. 2015, Tabelle 4.5, S. 176 Universität Bremen FB07 | Prof. Dr. Tobias Röth Data Management [email protected] Ethische, soziale und politische Fragen im Umgang mit Daten Herausforderungen in der Praxis: Computerkriminalität Identitätsdiebstahl: Beleidigung: Renate Künast Anleitung zu einer Straftat: (2019) “Silk Road“ Darknet Equifax Datenleck (2017) Marktplatz (2013) Bilder Quellen: https://www.handelsblatt.com/finanzen/banken-versicherungen/banken/wirtschaftsauskunftei-equifax-datenklau-im-grossen-stil/20303392.htlm,, 104 https://www.forbes.com/sites/andygreenberg/2013/11/06/silk-road-2-0-launches-promising-a-resurrected-black-market-for-the-dark-web/ Universität Bremen FB07 | Prof. Dr. Tobias Röth Data Management [email protected] Ethische, soziale und politische Fragen im Umgang mit Daten Herausforderungen in der Praxis: Computerkriminalität Deutsches Daten- Cookies Web-Bugs, Opt-in/Opt-out schutzgesetz, betrieblicher Datenschutzbeauftragter → Datenschutz, Datensicherheit, Einwilligung, Informationelle Selbstbestimmung Bilder Quellen: https://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0/; DW. (2024). Screenshot der Webseite DW zur Cookie-Zustimmung [Eigene Darstellung]. DW.; 105 https://blog.orchid.com/tracking-pixels-explained/ Universität Bremen FB07 | Prof. Dr. Tobias Röth Data Management [email protected] Ethische, so

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