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It is the purpose of this paper to address ethical issues concerning the development and application of Assistive Technology at Workplaces (ATW). We shall give a concrete technical concept how such technology might be constructed and propose eight technical functions it should adopt in order to serve its purpose. Then, we discuss the normative questions why one should use ATW, and by what means. We argue that ATW is good to the extent that it ensures social inclusion and consider four normative domains in which its worth might consists in. In addition, we insist that ATW must satisfy two requirements of good workplaces, which we specify as (a) an exploitation restraint and (b) a duty of care.
This chapter portrays the historical and mathematical background of dynamic and procedural content generation (PCG). We portray and compare various PCG methods and analyze which mathematical approach is suited for typical applications in game design. In the next step, a structural overview of games applying PCG as well as types of PCG is presented. As abundant PCG content can be overwhelming, we discuss context-aware adaptation as a way to adapt the challenge to individual players’ requirements. Finally, we take a brief look at the future of PCG.
Energiemanagement im Betrieb
(2021)
In die neuen Verfahren, wie Big Data, Machine Learning und Predictive Analytics, werden von Marketing und Vertrieb hohe Erwartungen gesetzt. Doch dem „Garbage in – Garbage out“-Prinzip folgend lassen die Ergebnisse zu wünschen übrig. Grund hierfür ist häufig eine nicht ausreichende Qualität in den zugrunde liegenden Kundendaten. Dieser Beitrag beleuchtet diese Problematik anhand der Wert-Pyramide. Je weiter oben die Daten in der Wertschöpfungskette angesiedelt sind, desto höher ist deren Qualität und umso mehr Wert haben sie für das Unternehmen. Darüber hinaus wird aufgezeigt, wie sich mit Hilfe von Monitoring-Systemen, wie einer Datenqualitäts-Scorecard, Aussagen zur Datenqualität treffen und Verbesserungen derselben messen lassen. So wird der tatsächliche Wert von Daten für Unternehmen ersichtlich.
Die Covid-19-Pandemie hat die Welt verändert. Alle Wirtschaftszweige wie etwa der Handel sahen sich von heute auf morgen mit einer veränderten Realität konfrontiert. Diese Entwicklung hat einerseits den schon vor der Pandemie wahrnehmbaren Digitalisierungsdruck, vor allem auf den stationären Handel, massiv erhöht. Und andererseits die Daten von Kundinnen und Kunden in das Zentrum der Aufmerksamkeit gerückt, da in der digitalen Welt der persönliche Kontakt zur Kundschaft fehlt. Dieser Beitrag beleuchtet die Bedeutung von Kundendaten, Datenqualität und Datenmanagement als wesentliche Erfolgsfaktoren für den Handel in dieser herausfordernden Situation. Er zeigt auf, wie Datenverantwortliche im Handel aus dem Wissen um die Daten mittels Identity Resolution klare Profile von Kundinnen und Kunden entwickeln und diese plattformbasiert ausrollen können. Hierzu wird das neue Konzept des Customer Digital Twins eingeführt. Die abschließenden Handlungsempfehlungen bieten eine ‚Arbeitsanweisung in fünf Schritten‘ für eine aktuelle, vollständige und verlässliche Datenbasis, als Grundlage für den datenorientierten stationären und Onlinehandel.
Intelligentes Data Governance und Data Management – Neue Chancen für die Kundendatenbewirtschaftung
(2022)
Mit der Digitalisierung haben sich für Marketing und Vertrieb vielzählige unterschiedliche neue Kanäle, Werbeformate und Zielgruppen eröffnet. Expertinnen und Experten schätzen, dass ca. 4.000 bis 10.000 Werbe- und Markenbotschaften täglich auf jede und jeden von uns einprasseln. Mögen diese Zahlen umstritten und eine Zahl zwischen 300 bis 500 Botschaften pro Tag realistischer sein, so ist dies noch immer eine Menge, die kaum noch verarbeitet und wahrgenommen werden kann. Als Reaktion auf diese Werbemasse und Reizüberflutung haben Konsumentinnen und Konsumenten zum Teil eine Art „Werbeblindheit“ entwickelt.
Für Unternehmen wird daher zunehmend herausfordernder, ihre Zielgruppe aktiv zu erreichen. Was können Unternehmen nun tun, um dennoch nachhaltig Aufmerksamkeit zu gewinnen, und wie kann Künstliche-Intelligenz-gestütztes Kundendatenmanagement dabei helfen?