Data Sharing für KMU
Produktnummer:
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Themengebiete: | Data Governance-Modelle Datenbewertung Unternehmen Organisationskultur Vertrauen Wert von Daten in Ökosystemen data sharing daten-basierte Zusammenarbeit datengetriebene Kultur |
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Veröffentlichungsdatum: | 09.07.2025 |
EAN: | 9783662712085 |
Sprache: | Deutsch |
Seitenzahl: | 283 |
Produktart: | Kartoniert / Broschiert |
Herausgeber: | Dobler, Martin Kugler, Petra Meierhofer, Jürg Strittmatter, Marc Treiterer, Manuel Vogt, Helen |
Verlag: | Springer Berlin |
Untertitel: | Voraussetzungen und Instrumente für die gemeinsame Nutzung von Daten |
Produktinformationen "Data Sharing für KMU"
Ein bewusster Umgang mit Daten ist für Unternehmen wichtiger denn je: Sie fördern Innovation in Geschäftsmodellen, erfordern aber auch einen effizienten und nachhaltigen Datenumgang. Unternehmen, die Daten teilen und nutzen, wirtschaften effizienter durch Data Sharing. In diesem Fachbuch werden verschiedene Aspekte des Data Sharings aus unternehmensübergreifender und -interner Perspektive, vorwiegend mit Blick auf kleine und mittelständische Unternehmen (KMU), betrachtet. Die Autor:innen untersuchen, wie Unternehmen Anreize schaffen können, um erfolgreich an der Datenökonomie teilzunehmen, aber auch welche externen Bedingungen gegeben sein sollten, um Unternehmen in die Lage zu versetzen, ihre ökonomischen Potenziale in Bezug auf Daten zu maximieren.Das Buch zeigt, wie KMU den Wert ihrer Daten optimieren, vertrauensvolle Partnerschaften aufbauen, Sicherheitsbarrieren überwinden, eine datenzentrierte Kultur fördern und rechtliche Fragen auf praktische und effektive Weise regeln können. Die Autor:innen stellen umsetzbare Erkenntnisse und Beispiele aus der Praxis vor und geben KMUs die Werkzeuge an die Hand, um in einem datenzentrierten Geschäftsumfeld erfolgreich zu sein. Der InhaltDas Data Sharing Framework: Vertrauen, Organisationskultur, Wert von Daten, Sicherheit und Recht & GovernanceStrategische Dimensionen, Datenbewertung in der Praxis, ESG-Berichterstattung, Monetarisierung, LLM und DatenökosystemeFallstudien

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