Big Data
| dc.contributor.author | Schermann, Michael | |
| dc.contributor.author | Hemsen, Holmer | |
| dc.contributor.author | Buchmüller, Christoph | |
| dc.contributor.author | Bitter, Till | |
| dc.contributor.author | Krcmar, Helmut | |
| dc.contributor.author | Markl, Volker | |
| dc.contributor.author | Hoeren, Thomas | |
| dc.date.accessioned | 2018-01-10T13:42:44Z | |
| dc.date.available | 2018-01-10T13:42:44Z | |
| dc.date.issued | 2014 | |
| dc.description.abstract | Mit “Big Data” werden Technologien beschrieben, die nicht weniger als die Erfüllung eines der Kernziele der Wirtschaftsinformatik versprechen: die richtigen Informationen dem richtigen Adressaten zur richtigen Zeit in der richtigen Menge am richtigen Ort und in der erforderlichen Qualität bereitzustellen. Für die Wirtschaftsinformatik als anwendungsorientierte Wissenschaftsdisziplin entstehen durch solche technologischen Entwicklungen Chancen und Risiken. Risiken entstehen vor allem dadurch, dass möglicherweise erhebliche Ressourcen auf die Erklärung und Gestaltung von Modeerscheinungen verwendet werden. Chancen entstehen dadurch, dass die entsprechenden Ressourcen zu substanziellen Erkenntnisgewinnen führen, die dem wissenschaftlichen Fortschritt der Disziplin wie auch ihrer praktischen Relevanz dienen.Aus Sicht der Autoren ist die Wirtschaftsinformatik ideal positioniert, um Big Data kritisch zu begleiten und Erkenntnisse für die Erklärung und Gestaltung innovativer Informationssysteme in Wirtschaft und Verwaltung zu nutzen – unabhängig davon, ob Big Data nun tatsächlich eine disruptive Technologie oder doch nur eine flüchtige Modeerscheinung ist. Die weitere Entwicklung und Adoption von Big Data wird letztendlich zeigen, ob es sich um eine Modeerscheinung oder um substanziellen Fortschritt handelt. Die aufgezeigten Thesen zeigen darüber hinaus auch, wie künftige technologische Entwicklungen für den Fortschritt der Disziplin Wirtschaftsinformatik genutzt werden können. Technologischer Fortschritt sollte für eine kumulative Ergänzung bestehender Modelle, Werkzeuge und Methoden genutzt werden. Dagegen sind wissenschaftliche Revolutionen unabhängig vom technologischen Fortschritt.Abstract“Big data” describes technologies that promise to fulfill a fundamental tenet of research in information systems, which is to provide the right information to the right receiver in the right volume and quality at the right time. For information systems research as an application-oriented research discipline, opportunities and risks arise from using big data. Risks arise primarily from the considerable number of resources used for the explanation and design of fads. Opportunities arise because these resources lead to substantial knowledge gains, which support scientific progress within the discipline and are of relevance to practice as well.From the authors’ perspective, information systems research is ideally positioned to support big data critically and use the knowledge gained to explain and design innovative information systems in business and administration – regardless of whether big data is in reality a disruptive technology or a cursory fad. The continuing development and adoption of big data will ultimately provide clarity on whether big data is a fad or if it represents substantial progress in information systems research. Three theses also show how future technological developments can be used to advance the discipline of information systems. Technological progress should be used for a cumulative supplement of existing models, tools, and methods. By contrast, scientific revolutions are independent of technological progress. | |
| dc.identifier.pissn | 1861-8936 | |
| dc.identifier.uri | https://dl.gi.de/handle/20.500.12116/11919 | |
| dc.publisher | Springer | |
| dc.relation.ispartof | Wirtschaftsinformatik: Vol. 56, No. 5 | |
| dc.relation.ispartofseries | WIRTSCHAFTSINFORMATIK | |
| dc.subject | Big data | |
| dc.subject | Big Data | |
| dc.subject | Big data hubris | |
| dc.subject | Big-Data-Hybris | |
| dc.subject | Business information systems | |
| dc.subject | Disruptive Technologie | |
| dc.subject | Disruptive technology | |
| dc.subject | Information management | |
| dc.subject | Informationsmanagement | |
| dc.subject | Systems engineering | |
| dc.subject | Wirtschaftsinformatik | |
| dc.title | Big Data | |
| dc.type | Text/Journal Article | |
| gi.citation.endPage | 287 | |
| gi.citation.startPage | 281 |