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Studienarbeit aus dem Jahr 2021 im Fachbereich BWL - Informationswissenschaften, Informationsmanagement, Note: 1,0, FOM Hochschule für Oekonomie & Management gemeinnützige GmbH, Stuttgart, Sprache: Deutsch, Abstract: Mit Einzug von Big Data sind auf viele Dinge zu achten, so auch eine Anpassung der Data- & Information-Governance-Strategie. Dies gestaltet sich jedoch als komplex, da keine klaren Übersichten über relevante und anzupassende Faktoren gegeben sind. Die Frage ist, wie Data Governance mit Einzug von Big Data und der Verarbeitung von semi- und unstrukturierten Daten anzupassen ist. Datenanalysen werden heutzutage von vielen Unternehmen genutzt, um Erkenntnisse und verborgene Muster aus Daten zu gewinnen. Big Data erweitert diese Analyse durch große Datensätze, Echtzeitdaten, sowie semi- und auch unstrukturierte Daten. Big Data Technologien ermöglichen es Unternehmen dabei, diese zu erzeugen, sammeln, verwalten, analysieren und zu visualisieren und Erkenntnisse mittels Diagnosen, Vorhersagen oder anderen Methoden zur Entscheidungsfindung zu gewinnen. Doch mit Einzug neuer Technologien zur Verarbeitung und Analyse von großen und komplexen Daten entstehen auch neue Herausforderungen. Ein wichtiges Unterfangen hierbei ist die parallele Einführung eines geeigneten Big-Data-Governance-Frameworks, um bestehende oder hierfür neu zu erschaffenden Rahmenwerken an diese neuen Bedingungen anzupassen. Diese Arbeit beschäftigt sich mit den Anforderungen und der Relevanz an Big-Data-Governance-Konzepte im Hinblick auf die Verarbeitung und Analyse semi- und unstrukturierter Daten, die im Zuge einer Einführung angepasst, erweitert und umgesetzt werden sollten, um die Datenstrategie erfolgreich an diese neuen Anforderungen und Umstände anzupassen, sodass datengestützte Geschäftsentscheidungen auch innerhalb der regulatorischen Rahmenbedingungen umgesetzt werden können.
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