The Open Science Enterprise Framework. Eine Analyse der Chancen und Risiken unternehmensinterner Informations- und Wissensmanagementsysteme

Stephan Röß

Mac 2018 · GRIN Verlag

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Studienarbeit aus dem Jahr 2018 im Fachbereich BWL - Informationswissenschaften, Informationsmanagement, Note: 1.0, FOM Essen, Hochschule für Oekonomie & Management gemeinnützige GmbH, Hochschulleitung Essen früher Fachhochschule, Sprache: Deutsch, Abstract: Das Datenvolumen in der Welt nimmt exponentiell zu. Waren 1987 rund drei Milliarden Gigabyte Daten in fast ausschließlich analoger Form, waren es 2007 schon über 300 Milliarden Gigabyte Daten ausgenommen in digitaler Form vorhanden. Der rasende Zuwachs der digitalen Daten wurde durch den Kostenverfall in der Speichermedienindustrie ermöglicht, was wiederum zu Trends wie Big Data führte, die ebenfalls neue Möglichkeiten und Herausforderungen für das Informations- und Wissensmanagement mit sich brachten. Ziel dieser Hausarbeit ist, die Ansätze des Open Science auf einen Framework in ein Enterprice zu übertragen und dessen Chancen und Risiken im Kontext des Informations-und Wissensmanagements zu erarbeiten. Dazu werden in den ersten Kapiteln die grundlegenden Begriffe beschrieben und diese in der Situation und Problemstellung in einem Großkonzern beschrieben. Durch die Darstellung der strategischen Ziele des Informations- und Wissensmanagements wird es ermöglicht relevante Ansätze des Open Science Enterprise Framework darzulegen und die Chancen und Risiken der möglichen Realisierungen zusammenzufassen. Der Abgleich zwischen Theorie und Praxiseinsatz gestattet, Optimierungspotenziale aufzuzeigen und diese in den Organisation einzuführen.

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Stephan Röß ist Competitive Intelligence Manager bei Vitesco Technologies, ehemals Continental Division Powertrain. Seinen Master of Science in Technologie- und Innovationsmanagement absolvierte er an der FOM Hochschule in Nürnberg. Aufgrund seiner Leidenschaft für Mobilität kam er vor 20 Jahren zu Continental. Lange Zeit lag sein Fokus im Qualitätsmanagement auf statistischen Methoden zur Optimierung von Prozessen und Produkten. Nach einem Zwischenstopp in der Forschung und Entwicklung ist er aktuell im Business Development tätig. Seine Forschungsschwerpunkte sind Autonomes Fahren, Blockchain, Elektrifizierung, Künstliche Intelligenz, Mikromobilität und Smart Grid Technologien.