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Description
In einer sich immer schneller wandelnden digitalisierten Wirtschaft, welche hohe Anforderungen an Dynamik und Datenorientierung stellt, ist der strukturierte Umgang mit unternehmensinternen, aber auch -externen Daten von besonderer Relevanz. Trends wie Big Data und Internet of Things stellen hierbei große Herausforderungen dar, welche es zu adressieren gilt. Um ein einheitliches, möglichst übergreifend einsetzbares Bild der Datenlebenszyklen zu ermöglichen, fokussiert diese Arbeit ein systematisches Literaturreview, angeknüpft an bereits vorhandene Arbeiten sowie die Harmonisierung und Generalisierung der dort identifizierten Datenlebenszyklen. Die daraus resultierenden Phasen und Prozessschritte werden zudem basierend auf wissenschaftlichen Arbeiten näher beschrieben, machen den Lebenszyklus somit greifbar und erzeugen ein einheitliches Verständnis. Der Datenlebenszyklus fokussiert sich auf keine spezielle Art von Daten oder Informationen und ist demnach als Grundlage für verschiedenste Bereiche der Wirtschaft, aber auch Wissenschaft zu verstehen.
Recommended Citation
Sauer, Fabian and Beckmann, Helmut, "Systematische Literaturanalyse und Harmonisierung von Datenlebenszyklen" (2022). Wirtschaftsinformatik 2022 Proceedings. 1.
https://aisel.aisnet.org/wi2022/student_track/student_track/1
Systematische Literaturanalyse und Harmonisierung von Datenlebenszyklen
In einer sich immer schneller wandelnden digitalisierten Wirtschaft, welche hohe Anforderungen an Dynamik und Datenorientierung stellt, ist der strukturierte Umgang mit unternehmensinternen, aber auch -externen Daten von besonderer Relevanz. Trends wie Big Data und Internet of Things stellen hierbei große Herausforderungen dar, welche es zu adressieren gilt. Um ein einheitliches, möglichst übergreifend einsetzbares Bild der Datenlebenszyklen zu ermöglichen, fokussiert diese Arbeit ein systematisches Literaturreview, angeknüpft an bereits vorhandene Arbeiten sowie die Harmonisierung und Generalisierung der dort identifizierten Datenlebenszyklen. Die daraus resultierenden Phasen und Prozessschritte werden zudem basierend auf wissenschaftlichen Arbeiten näher beschrieben, machen den Lebenszyklus somit greifbar und erzeugen ein einheitliches Verständnis. Der Datenlebenszyklus fokussiert sich auf keine spezielle Art von Daten oder Informationen und ist demnach als Grundlage für verschiedenste Bereiche der Wirtschaft, aber auch Wissenschaft zu verstehen.