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(Produkt)Datenmanagement: Analyse von Methoden zur Erhebung und Klassifizierung von unstrukturierten Daten an einem empirischen Beispiel

(Produkt)Datenmanagement: Analyse von Methoden zur Erhebung und Klassifizierung von unstrukturierten Daten an einem empirischen Beispiel

Paperback

General ComputersProgramming

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ISBN10: 3346112225
ISBN13: 9783346112224
Publisher: Grin Verlag
Published: Feb 19 2020
Pages: 156
Weight: 0.47
Height: 0.36 Width: 5.83 Depth: 8.27
Language: German
Diplomarbeit aus dem Jahr 2013 im Fachbereich Informatik - Wirtschaftsinformatik, Note: 1,4, Johannes Kepler Universität Linz, Sprache: Deutsch, Abstract: Für ein Unternehmen stellt die effiziente Verfügbarkeit von relevanten (Produkt)Daten und allgemeinen Informationen ein wichtiges wirtschaftliches Gut dar. Das konkrete Problem ist, dass ein gro er Teil dieser Daten in unstrukturierter Form vorliegt und diese unstrukturierten (Produkt)Daten stetig anwachsen. Das Ziel der vorliegenden Diplomarbeit ist es, für ein Unternehmen Methoden zur Erhebung und Klassifizierung von unstrukturierten (Produkt)Daten zu erheben. Das Unternehmen hat das umfassende Problem, dass viele der (Produkt) Daten in unstrukturierter Form vorliegen. Des Weiteren sind die (Produkt)Daten in den unterschiedlichsten Datenformaten abgespeichert und zudem sind diese (Produkt)Daten nicht zentral auf einem System, sondern verteilt auf den verschiedensten Netzlaufwerken, abgelegt. In einer Vorstudie, in der IT Manager von 25 Unternehmen befragt werden, wird grundlegend die derzeitige IT Situation dieser Unternehmen aufgezeigt. Interessanterweise verfügen sieben von den 25 befragten Unternehmen über ein Datenmanagement-System, um die Menge von unstrukturierten Daten zu beherrschen. Die Menge der Daten auf den Speichersystemen der Unternehmen nimmt aufgrund des technischen Fortschritts ständig zu. Jährlich, täglich, stündlich, ja sogar praktisch in jeder Minute werden die unterschiedlichsten Daten und Dokumente im Laufe der Geschäftsprozesse erzeugt. Das ist auch der Grund, warum der Umfang der unstrukturierten Daten in der untersuchten Firma rasant zunimmt und durch eine Vielzahl von Datenmultiplikatoren auch zusätzlich vorangetrieben wird. Der Gesetzgeber, Produktrichtlinien, Zertifizierungen, Patente oder aber auch die klassischen Bereiche in einem Unternehmen, wie z.B. Marketing, Forschung und Entwicklung usw., tragen ebenfalls erheblich zur weiteren Datenvermehrung bei. In der heutigen Zeit, in

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