University of Aalen

Big Data / Business Intelligence 

Die folgenden Publikationen bestehen aus einer Reihe von Studien, die die 
Einflussfaktoren der wahrgenommenen Vorteile von Big Data analysieren und anderen 
Publikationen, die über die Verarbeitung von unstrukturierten Daten in Bezug auf die 
Effizienzsteigerung bei Unternehmen und die Nutzung von Big Data für strategische 
Initiativen berichten.
  • Häfner, F. / Härting, R. / Bueechl, J. (2021): Potentials and Challenges of Emotionally Sensitive Applications in Apprenticeship, in: Watrobski, J.; Salabun, W.; Toro, C.; Zanni-Merk, C.; Howlett, J.; Jain, L. C.; Knowledge-Based and Intelligent Information & Engineering Systems, Elsevier B.V. 2021, Vol. 192, pp. Pages 2606-2615, ISSN 1877-0509, https://doi.org/10.1016/j.procs.2021.09.030
  • Härting, R. / Schmidt, S. / Krum, D. (2021): Potentials of Emotionally Sensitive Applications Using Machine Learning, in: Zimmermann A., Howlett R., Jain L. (eds) Human Centred Intelligent Systems, Smart Innovation, Systems and Technologies (HCIS-20) Springer 2021, Vol. 186, pp. 207-219, ISBN 978-981-15-5783-5, https://doi.org/10.1007/978-981-15-5784-2_17
  • Härting, R. / Kaim, R. / Klamm, N. / Kroneberg, J. (2020): Impacts of the New General Data Protection Regulation for Small- and Medium-Sized Enterprises, in: Yang, X.-S., Sherratt, S., Dey, N., Joshi, A. (Eds.), Advances in Intelligent Systems and Computing, Proceedings of Fifth International Congress on Information and Communication Technology, Vol. 1183 (ICICT 2020), Springer 2020, Vol. 2, pp. 238-246, ISBN 978-981- 15-5855-9, ISSN 2194-5357, DOI: https://doi.org/10.1007/978-981-15-5856-6
  • Härting, R. / Lewoniewski, W. (2020): Main Influencing Factors of Quality Determination of Collaborative Open Data Pages, in: MDPI Journal of Information, Vol. 11, No. 6 (2020). DOI: 10.3390/info11060283
  • Härting, R. / Schmidt, S. / Krum, D. (2020): Potentials of Emotionally Sensitive Applications Using Machine Learning, in: Zimmermann A., Howlett R., Jain L. (eds) Human Centred Intelligent Systems, Smart Innovation, Systems and Technologies (HCIS-20) Springer 2020, Vol. 186, pp. 207-219, ISBN 978-981-15-5783-5, https://doi.org/10.1007/978-981-15-5784-2_17
  • Dittert, M. / Härting, R. / Reichstein, C. / Bayer, C. (2017): A Data Analytics Framework for Business in Small and Medium-Sized Organizations, in Czarnowski, I., Howlett, R., Jain, L. (2017), Smart Innovation, Systems and Technologies – Proceedings of the 9th KES International Conference on Intelligent Decision Technologies (KES-IDT 2017) – Part II, Springer 2016, Vol. 73, pp.169-181, ISBN 978-3-319-59423-8; ISSN 2190-3018
  • Norousi, R. / Bauer, J. / Härting, R. / Reichstein, C. (2017): A Comparison of Predictive Analytics Solutions on Hadoop, in Czarnowski, I., Howlett, R., Jain, L. (2017), Smart Innovation, Systems and Technologies – Proceedings of the 9th KES International Conference on Intelligent Decision Technologies (KES-IDT 2017) – Part II, Springer 2016, Vol. 73, pp.157-168, ISBN 978-3-319-59423-8; ISSN 2190-3018
  • Letsche, S./ Härting, R./ Möhring, M./ Reichstein, C. (2016): Revenue Management als Konzept zur Ertragsmaximierung, in: Härting, R. (Hrsg) (2016): Industrie 4.0 und Digitalisierung – Innovative Geschäftsmodelle wagen! Tagungsband, 8. Transfertag, Aalen 2016, BOD Norderstedt, S. 44-62.
  • Schmidt, R./ Möhring, M./ Härting, R./ Zimmermann, A./ Keller, B. (2015): Enabling Social-Data Driven Sales Processes in Local Clothing Retail Stores. In: Lecture Notes in Business Information Processing, Springer, forthcoming, 2015.
  • Schmidt, R./ Möhring, M./ Härting, R./ Zimmermann, A./ Graule, A./ Schwarzer, M / Goßen, C. (2014): Datenzentrierte Unternehmensarchitekturen im Bekleidungseinzelhandel. In: Lecture Notes Informatics, P-232, GI, 2014, S. 405-416.
  • Möhring, M./ Schmidt, R./ Härting, R./ Heitmann, J. (2014): Neue Potenziale im Controlling durch die Verarbeitung von unstrukturierten Daten in Marketing und Vertrieb. In: Klein, A. (Hrsg): Marketing im Online-Zeitalter, Haufe Verlag Freiburg 2014, S. 229 – 246.
  • Härting, R./ Möhring, M./ Reichstein, C./ Mack, D./ Salokat, A./ Swiatlowska, A./ Weidner, A. (2014): Business Intelligence Analyse und Social Media: Ein Praxisbeispiel für den Mittelstand, in: Härting, R. (2014): Big Data – Daten strategisch nutzen!, Tagungsband, 7. Transfertag, Aalen 2014, BOD Norderstedt, S. 37-48.
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  • Härting, R./ Schmidt, R./ Möhring, M. (2014): Business Intelligence & Big Data: eine strategische Waffe für KMU?, in: Härting, R. (2014): Big Data – Daten strategisch nutzen!, Tagungsband, 7. Transfertag, Aalen 2014, BOD Norderstedt, S. 11-25.
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  • Schmidt, R./ Möhring M./ Maier, S./ Pietsch, J./ Härting, R. (2014): Big Data as Strategic Enabler – Insights from Central European Enterprises, in: Abramowicz, W./ Kokkinaki, A. (2014): 17th. International Conference on Business Information Systems, Lecture Notes in Business Information Processing, Springer 2014, S. 50-60.
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  • Walsh, G./ Möhring, M./ Koot, C./ Schaarschmidt, M. (2014): Preventive Product Returns Management Systems: A Review and a Model. Proceedings of the 21th European Conference on Information Systems (ECIS) June 11-13”, Tel Aviv, Israel.
  • Schmidt, R./ Möhring, M./ Rieg, R./ Maier, S./ Walsh, G./ Härting, R. (2014): Forensic Accounting – Potenziale von Big Data und Predictive Analytics im Rahmen der IT Governance, in Lecture Notes Informatics, P-232, GI, 2014, pp. 1577-1588.
  • Härting, R./ Walter, I. (2013): Business Intelligence im Medienversandhandel – Data Mining Analysen für die Vertriebs- und Marketingsteuerung, in: Härting, R. (Hrsg.) (2013): Marketing- und Vertriebssteuerung, BoD Norderstedt.Hanke, U. u. a. (2010): Open Source Business Intelligence, 1. Aufl., dpunkt Verlag, Würzburg 2010.
  • Härting, R./ Steinecker, M. (2008): Business Intelligence – Neue Marktpotentiale im Mittelstand, OXYGON Verlag, September 2008, pp. 51 – 53.
  • Härting, R./ Koch, R./ Weinreich, H.-D. (2008): Controlling von Rechten und Lizenzen am Beispiel der Medienbranche, in: Bischof, J., Fredersdorf, F.: Controlling immaterieller Vermögenswerte, Symposion Publishing, Düsseldorf 2008, pp. 155 – 172.
  • Zimmermann A./ Sandkuhl K./ Schmidt R./ Jugel D./ Wißotzki M./ Möhring M. (2015): Adaptive Digitale Enterprise Architekturen für Big Data und Cloud-Systeme, in: Lecture Notes Informatics, pp.417-450.
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