DBU

Daten und KI im Unternehmen:
Sicherheit, Qualität und Management

Kurzvorstellung/Kontextualisierung

Daten und Datenanalysen decken inzwischen alle Funktionsbereiche von Unternehmen ab und gleichzeitig etablieren sich zunehmend datengetriebene Geschäftsmodelle. Daraus ergeben sich vielfältige Fragestellungen, welche die begleitenden Aufgaben und Prozesse der
Arbeit mit Daten betreffen. Der Fokus in diesem Forschungsschwerpunkt liegt auf der Verwendung von Daten zu Analysezwecken (in Abgrenzung zur reinen Verwaltung von Transaktionsdaten, um den laufenden Geschäftsbetrieb zu unterstützen).

Unter dem Stichwort Business Analytics geht es um die Optimierung von Funktionsbereichen, also darum, wie Daten helfen können bestehende Abläufe zu optimieren. Dabei steigt einerseits die Menge der verfügbaren Daten je Funktionsbereich und gleichzeitig gewinnen bereichsübergreifende Analysen an Bedeutung. Neben der reinen Optimierung bestehender Abläufe oder Produkte setzen viele Unternehmen aber auch zunehmend oder gänzlich auf datenbasierte Geschäftsmodelle, wobei entweder Daten selbst zum Produkt werden oder aber neue Produkte entwickelt werden, welche erst durch entsprechende datenbasierte Algorithmen (beispielsweise aus dem Bereich des Machine Learnings bzw. der künstlichen Intelligenz) ermöglicht werden.

Dabei interessieren wir uns speziell für Fragestellungen hinsichtlich der Belastbarkeit und Zuverlässigkeit der Daten und entsprechender Algorithmen. Dies bezieht sich einerseits auf praktische Fragen der Sicherheit (Cyber Security), aber auch der Qualitätssicherung. Beide
Bereiche sind nicht rein technisch zu lösen, weswegen wir uns im Besonderen auch der Frage widmen, welche Management-Methoden im Kontext von Data-Science-Projekten zu optimalen Ergebnissen führen.

Ein anderer Fokus unserer Forschung ist die Frage, wie sich Unternehmen in Hinblick auf die wachsenden Möglichkeiten des Einsatzes von Data Science und KI – und damit verbunden auch einem wachsenden Konkurrenzdruck – aufstellen und positionieren. Insbesondere der deutsche Mittelstand steht hier sowohl vor großen Herausforderungen als auch Möglichkeiten und wir möchten herausfinden, wie Unternehmen darauf reagieren bzw. sich vorbereiten.

Ziele/Fragestellungen

  • Wie können mittelständische Unternehmen Data Science und KI erfolgreich implementieren und anwenden?
  • Welche spezifischen Methoden und Praktiken kommen im Management von DataScience-Projekten zum Einsatz?
  • Welche Qualitätsmaßstäbe gelten für Daten und Analysen und wie werden diese sichergestellt?
  • Welche Ansätze zur Governance und Kulturentwicklung sind geeignet, um Data Science in Unternehmen zu nutzen?
  • Welchen Anforderungen an die Datensicherheit müssen Unternehmen heutzutage genügen und wie werden diese praktisch umgesetzt (Stichwort Cyber Security)?

Aktuelle Projekte/Aktivitäten

  • Befragung von Mittelständlern zur Umsetzung von Data-Science-Projekten in Hinblick auf die beschriebenen Fragestellungen
  • Konzeptionieren und verfassen eines grundsätzlichen Lehrbuchs zu Data Science Management
  • Sicherstellung der technologischen Voraussetzung für effiziente und nachhaltige Multi-Tier-Lieferketten im globalen Kontext
  • Elektromobilität durch interoperable und sichere Architekturen (Projektskizze eingereicht an Bundesministerium für Wirtschaft und Technologie)
  • Big Data Analytics und Machine Learning Ansätze zur Steuerung und Governance von Erneuerbaren Energien und klimabedingter Risiken

AKTUELLE PROJEKTE UND AKTIVITÄTEN IN DIESEM FORSCHUNGSSCHWERPUNKT

Digital Science and Transfer

Digital Science and Transfer

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Digital Science im deutschen Mittelstand

Digital Science im deutschen Mittelstand

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Digital Science Management

Digital Science Management

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Beteiligte Forscher*Innen an der DBU

Prof. Dr. Katharina Michel

Prof. Dr. Katharina Michel

Professorin für Digital Knowledge & Learning Management – Vizepräsidentin für Lehre

Profil
Prof. Dr. Marcel Hebing

Prof. Dr. Marcel Hebing

Professor für Data Science

Profil
Prof. Dr. Martin Manhembué

Prof. Dr. Martin Manhembué

Professor für Data Science Management

Profil

Ihr Ansprechpartner an der DBU

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Prof. Dr. Marcel Hebing
Professor für Data Science an der DBU Digital Business University

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