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Automation devices or automation stations (AS) take on the task of controlling, regulating, monitoring and, if necessary, optimising building systems and their system components (e.g. pumps, compressors, fans) based on recorded process variables. For this purpose, a wide range of control and regulation methods are used, starting with simple on/off controllers, through classic PID controllers, to higher-order controllers such as adaptive, model-predictive, knowledge-based or adaptive controllers.
Starting with a brief introduction to automation technology (Sect. 7.1), the chapter goes into the structure and functionality of the usual compact controllers using the application examples of solar thermal systems and heat pump systems (Sect. 7.2). Finally, the integration of system automation into a higher-level building automation system and into the building management system is described using specific application examples (Sect. 7.3).
This central book chapter now details the implementation of automation of solar domestic hot water systems, solar assisted building heating, rooms, solar cooling systems, heat pump heating systems, geothermal systems and thermally activated building component systems. Hydraulic and automation diagrams are used to explain how the automation of these systems works. A detailed insight into the engineering and technical interrelationships involved in the use of these systems, as well as the use of simulation tools, enables effective control and regulation. System characteristic curves and systematic procedures support the automation engineer in his tasks.
Solartechnik
(2007)
Renewable energy sources such as solar radiation, geothermal heat and ambient heat are available for energy conversion. With the help of special converters, these resources can be put to use. These include solar collectors, geothermal probes and chillers. They collect the energy and convert it to a temperature level high enough to be suitable for heat purposes. In the case of refrigeration machines, a distinction is made between electrically and thermally driven machines.
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?
Marketing and sales have high expectations of new methods such as Big Data, artificial intelligence, machine learning, and predictive analytics. But following the “garbage in—garbage out” principle, the results leave much to be desired. The reason is often insufficient quality in the underlying customer data. This article sheds light on this problem using the data quality and value pyramid as an example. The higher up the value-added pyramid the data is located, the higher its quality and the more value it generates for a company. In addition, we show how the use of monitoring systems, such as a data quality scorecard, makes data quality visible and improvements measurable. In this way, the actual value of data for companies becomes obvious and manageable.
Zeitungsverlage haben jahrzehntelang in einem sehr stabilen Marktumfeld agiert, sodass die Kunst darin bestand, das Umfeld möglichst weiterhin konstant zu halten und die bestehenden Märkte und Produkte zu optimieren. Die neuen Medien- und Produktformen, die in dieser Zeit im Publikums- und Werbemarkt aufkamen, wurden bei den lokalen und regionalen Verlagen in das eigene Angebotsspektrum integriert, sodass am Ende im Regelfall ein oftmals kleiner, aber hochprofitabler Medienkonzern ins Internetzeitalter eintrat. Hier kommen nun zunehmend Anforderungen an digitale Geschäftsmodelle auf, die neue Geschäftsmodelle erfordern, die skalierbar sind.
Verlage, die ihr Kernverbreitungsgebiet in lokalen oder regionalen Märkten haben, sind bereits seit Jahrzehnten in diesen Märkten im Werbe- und Nutzermarkt verankert. Beim Aufbau digitaler Geschäftsfelder können die bestehenden Kundenbeziehungen und Erfahrungen dazu benutzt werden, neue Dienste aufzubauen, die die Entwicklung zu mobilen Anwendungen, mit sozialem und lokalem Bezug für Anwendungen (z. B. Apps) mit echtem Informations- oder Gebrauchsmehrwert nutzen.
Die Kundenbindung ist für Publisher aus dem Pressesektor seit Jahrzehnten ein Thema, da nicht nur bei auf Wiederholkäufe angelegten Einzelverkaufstiteln, sondern gerade bei Abonnementprodukten neben der erfolgreichen konzeptionellen Ausrichtung der Produkte an den Kundenbedürfnissen der Kontakt zu den Leser*innen zunehmend an Bedeutung gewonnen hat. Produkte, die im Zeitungsbereich oft mit Tradition und Gewohnheit verbunden waren, stehen im digitalen Wettbewerbsumfeld in einem sehr viel intensiveren direkten Wettbewerb, sodass die traditionellen Marketingmaßnahmen der Kundenbindung und -gewinnung für Subscriber-Pakete, aber auch die Maßnahmen der customer centricity in der digitalen Live-Optimierung der Produkte zur entscheidenden Kompetenz werden, um mit Methoden des Content-Marketings und Engagement-Marketings oder mit gänzlich anderen Ansätzen wie Membership-Modellen die Verluste des auslaufenden klassischen Print-Abonnements zu kompensieren.
Die traditionellen Geschäftsmodelle der Zeitungsverlage beruhen auf der Werbevermarktung von Anzeigen und Beilagen und dem direkten Erlösmodell für journalistische Inhalte durch Abonnement, bzw. Einzelverkaufserlöse. Diese Geschäftsmodelle verändern sich zugunsten neuer nicht-journalistischer digitaler Geschäftsmodelle, deren Zukunftsfähigkeit jedoch in vielen Fällen noch nicht bewiesen ist.
Dieses Kapitel beschreibt den technologischen, politischen und wirtschaftlichen Hintergrund, vor dem die derzeitigen Veränderungen der deutschen Zeitungslandschaft zu bewerten sind. Das Phänomen der Konvergenz, d. h. unterschiedliche Entwicklungslinien bewegen sich aufeinander zu, können wir in ganz unterschiedlichen gesellschaftlichen Bereichen immer wieder feststellen. Positionen politischer Parteien konvergieren, Hochschulgattungen nähern sich einander an und ebenso die Mediengattungen in Form der „Medienkonvergenz“.