Refine
Document Type
- Part of a Book (29)
- Article (unreviewed) (23)
- Article (reviewed) (1)
Language
- German (53)
Has Fulltext
- no (53)
Is part of the Bibliography
- yes (53)
Keywords
- Digitalisierung (12)
- Data Analytics (11)
- Big Data (10)
- Fraud Analytics (10)
- Industrie 4.0 (10)
- Smart City (10)
- Social Media Marketing (10)
- Surveillance (10)
- Risikomanagement (6)
- Ransomware (3)
Institute
Open Access
- Closed Access (23)
- Closed (11)
- Open Access (9)
Big Data Governance
(2018)
Datenanalysen gibt es schon immer, auch wenn statistische Verfahren, Optimierungsmodelle, Regressionsanalysen oder Zeitreihenmodelle in allen möglichen Publikationen neu aufbereitet und unter dem Titel Business Analytics verkauft werden. Der entscheidende Unterschied liegt jedoch darin, dass heute größere und vor allem andere Datenmengen sowie leistungsfähigere Verarbeitungs- und Speicherkapazitäten zur Verfügung stehen, die zusammen mit bestehenden und neu entwickelten Methoden erhebliche Einsichten ermöglichen. Erfolgversprechend sind Ansätze, die eine komplette Einbettung von Business Analytics in den strategischen Managementprozess garantieren und die optimale Ausschöpfung operationaler Exzellenz über ein Alignment ermöglichen. Die funktionale Perspektive bildet hier das Marketing mit einer konkreten Betrachtung der Kundenloyalität und deren Profitabilität. Dieser Zusammenhang wird über ein Monte-Carlo Simulationsmodell hergestellt. Das darf aber nicht darüber hinwegtäuschen, dass die Breite und die Tiefe der Methoden erheblich sind, vermehrt zu Spezialisierungen führen und andere Analyse-Optionen zur Wahl stehen. Letztendlich müsste es aber deutlich werden, dass das Thema Business Analytics technologische, Domain-spezifische, methodologische und methodische Kenntnisse erfordert, die selten nur durch eine Person erbracht werden können.
Die neuen Realitäten digitalwirtschaftlicher Geschäftsmodelle stellen die Verfügbarkeit und Verwendung großer Datenmengen in den Mittelpunkt unternehmerischer Aktivitäten. Das Risikomanagement, das bereits intensiv stochastische Methoden anwendet, sollte an dieser Entwicklung teilhaben. Im vorliegenden Beitrag geht es um die angemessene Rahmung und Einordnung von Analytics-Projekten.
Corporate Governance
(2018)
Cyber Threat Intelligence
(2022)
Die Cyber-Normalität
(2022)
Gesellschaftstheoretische und -praktische Begriffe wie „Neue Normalität“ suggerieren einen Bruch mit Zeiten davor. Aber die Zeit ist eine kontinuierliche Variable. Kontexte und Ereignisse manifestieren sich nicht aus dem Nichts, sondern sind das Ergebnis vorangegangener Entwicklungen. Insofern bilden die Herausforderungen im Zusammenhang mit dem Cyberraum kein Novum an sich, vielmehr eine Dringlichkeit, die sich pandemisch bedingt im Hintergrund weiter verstärkt. Dieser Beitrag greift die aktuelle Bedrohungslage auf, stellt den Bezug zu unternehmerischen Schwachstellen und den interessierenden Vermögensgegenständen bzw. geschäftlichen Abläufen her. In der weiteren Argumentation geht es darum, das unternehmensweite Risikomanagement stärker integrativ, systemisch und langfristig auf diese Bedürfnisse auszurichten. Denn nur die Konstruktion eines Gesamtzusammenhangs ist vielversprechend im Hinblick auf den umfassenden Schutz eines Unternehmens.
Eine etwas andere Einleitung
(2019)
Einleitung
(2018)
Die Modellierung von Risikoszenarien ist allgemein und mit Bezug auf Cyberrisiken eine herausfordernde Tätigkeit. Domain-Expertise und Methodenkenntnisse sind erforderlich, um ein Gesamtbild entwickeln zu können. Der vorliegende Beitrag greift auf die Cyber Threat Intelligence und das STIX-Rahmenwerk zurück und verbindet die Ergebnisse mit einer Szenariotechnik.