Heutzutage steht im Zuge der Digitalisierung eine Fülle neuer Daten zur Verfügung, die unter anderem durch Sensoren, das Internet der Dinge und die Nutzung digitaler Plattformen entstehen. Im Zuge des immer schnelleren Anstiegs des Datenaufkommens werden in Unternehmen immer häufiger Big-Data-Analysen angewandt, weil sich damit bisher nicht dagewesene Potenziale in vielen Bereichen der Wirtschaft ausschöpfen lassen. Doch um diese Daten zu generieren und sinnvoll zu verwerten, bedarf es spezieller Technologien, Ansätze und Systeme. Die Forschungsgruppe Big Data Analytics befasst sich mit den verschiedenen Aspekten von Big Data und künstlicher Intelligenz mit einem Fokus auf volkswirtschaftliche Fragen. Die Forschungsgruppe befasst sich auch mit den Möglichkeiten von Big-Data-Analysen: von der Generierung neuer Datensätze über die Kombination bereits bestehender Datensätze bis hin zur Anwendung von Methoden der künstlichen Intelligenz.
Big Data und Künstliche Intelligenz
Methodenbericht Remote: Extraktion von Remote-Angeboten aus Online-Stellenanzeigen
Forciert durch den Beginn der Corona-Pandemie Anfang 2020 hat sich das Angebot von Homeoffice in der Arbeitswelt fest etabliert – knapp ein Viertel der Beschäftigten arbeitet zumindest teilweise aus dem Homeoffice.
IW
So schöpfen Unternehmen das Potenzial ihrer Daten aus
Daten sind eine wertvolle Ressource für Unternehmen. Voraussetzung ist dabei allerdings, dass Unternehmen wissen, welche Daten sie überhaupt besitzen und dass sie diese sicher und sinnvoll digital speichern, schreibt IW-Ökonom Jan Büchel in einem Gastbeitrag ...
IW
Intellectual property and fourth industrial revolution technologies: how the patent system is shaping the future in the data-driven economy
Using the classification system from the European Patent Office (EPO), we identify almost 600,000 patent applications for fourth industrial revolution technologies from 1986 to 2015.
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Rechtliche Hemmnisse beim Data Sharing überwinden
Der Austausch von Daten zwischen Unternehmen, das so genannte Data Sharing, ist zentral dafür, die Potenziale von Daten für Unternehmen zu heben. Der Grund für die Zurückhaltung beim Teilen von Daten bei deutschen Unternehmen ist dabei vor allem die ...
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Unsere Experten
Clemens Fabian Gruben
Data Engineer
Tel: 0221 4981-784 Mail: gruben@iwkoeln.de Clemens Fabian Gruben
Dr. Marc Scheufen
Senior Economist für die ökonomische Analyse des Rechts
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Methodenbericht Remote: Extraktion von Remote-Angeboten aus Online-Stellenanzeigen
Forciert durch den Beginn der Corona-Pandemie Anfang 2020 hat sich das Angebot von Homeoffice in der Arbeitswelt fest etabliert – knapp ein Viertel der Beschäftigten arbeitet zumindest teilweise aus dem Homeoffice.
IW
So schöpfen Unternehmen das Potenzial ihrer Daten aus
Daten sind eine wertvolle Ressource für Unternehmen. Voraussetzung ist dabei allerdings, dass Unternehmen wissen, welche Daten sie überhaupt besitzen und dass sie diese sicher und sinnvoll digital speichern, schreibt IW-Ökonom Jan Büchel in einem Gastbeitrag für BigData-Insider.
IW
Intellectual property and fourth industrial revolution technologies: how the patent system is shaping the future in the data-driven economy
Using the classification system from the European Patent Office (EPO), we identify almost 600,000 patent applications for fourth industrial revolution technologies from 1986 to 2015.
IW
Rechtliche Hemmnisse beim Data Sharing überwinden
Der Austausch von Daten zwischen Unternehmen, das so genannte Data Sharing, ist zentral dafür, die Potenziale von Daten für Unternehmen zu heben. Der Grund für die Zurückhaltung beim Teilen von Daten bei deutschen Unternehmen ist dabei vor allem die Wahrnehmung rechtlicher Hemmnisse. Verschiedene Lösungskonzepte könnten bei der Überwindung dieser Hemmnisse helfen.
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Künstliche Intelligenz - Bessere Entlohnung durch Produktivitätsbooster?
Künstliche Intelligenz (KI) wird bereits vielfältig von Unternehmen und in der Gesellschaft eingesetzt. Auswirkungen auf die Arbeitswelt werden dabei kontrovers diskutiert: Auf der einen Seite stehen mögliche Produktivitätszuwächse durch KI-Anwendungen, auf der anderen Seite die Sorgen der Beschäftigten, dass KI ihre Arbeitsplätze ersetzen könnte.
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