Große Daten: Sondierungsstudie zu Risiken und Chancen - Colongo, Sabrina
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In den letzten Jahrzehnten hat die Datenmenge exponentiell zugenommen und stellt heute sowohl ein Risiko als auch eine Chance für Unternehmen dar. Einerseits hat die wachsende Menge an Informationen über Kunden es den Unternehmen ermöglicht, personalisierte Marketingaktionen durchzuführen. Andererseits ist die sichere Speicherung von Kundendaten ein neues und gefährliches Thema. In der Tat sind bereits mehrere wichtige Datenlecks aufgetreten. Letztere haben das öffentliche Image der betroffenen Unternehmen schwer beschädigt. In dieser Arbeit wird daher diese Dualität zwischen Risiken und…mehr

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Produktbeschreibung
In den letzten Jahrzehnten hat die Datenmenge exponentiell zugenommen und stellt heute sowohl ein Risiko als auch eine Chance für Unternehmen dar. Einerseits hat die wachsende Menge an Informationen über Kunden es den Unternehmen ermöglicht, personalisierte Marketingaktionen durchzuführen. Andererseits ist die sichere Speicherung von Kundendaten ein neues und gefährliches Thema. In der Tat sind bereits mehrere wichtige Datenlecks aufgetreten. Letztere haben das öffentliche Image der betroffenen Unternehmen schwer beschädigt. In dieser Arbeit wird daher diese Dualität zwischen Risiken und Chancen im Zusammenhang mit der Entwicklung von Big Data analysiert. In dieser Arbeit wird auch der ethische Aspekt von Big Data untersucht, ein Anliegen, das in jüngster Zeit aufgekommen ist. Immer mehr Nutzer digitaler Geräte sorgen sich um die persönlichen Daten, die Unternehmen zur Steigerung ihres Gewinns verwenden könnten. Parallel zu diesen ethischen Bedenken entwickeln sich immer neue Möglichkeiten, und Big Data scheint eine glänzende Zukunft vor sich zu haben.
Autorenporträt
Nascida em 1994, Sabrina cresceu no Leste de França. Entre 2012 e 2015, obteve o bacharelato em Administração de Empresas na Universidade de Genebra. Mudou-se então para Lausanne em 2015 e obteve um mestrado em Contabilidade, Controlo e Finanças em 2017. Decidiu dedicar a sua tese de mestrado ao estudo de Grandes Dados.