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1 Literaturverzeichnis Acxiom. (2011a). Mehr Erfolg mit analytischem CRM und Consumer Predictive Modeling. München. Acxiom. (2011b). McDonald s weiß, wo Kaffeetrinker wohnen!. Frankfurt. Agrawal, D., Das, S. & Abbadi, A. El. (2011). Big Data and Cloud Computing: Current State and Future Opportunities. In EDBT 11. Uppsala, Schweden: ACM. Amt für Veröffentlichungen der Europäischen Union. (2002). Richtlinie 2002/58/EG des Europäischen Parlaments und des Rates vom 12. Juli 2002 über die Verarbeitung personenbezogener Daten und den Schutz der Privatsphäre in der elektronischen Kommunikation (Datenschutzrichtlinie für elektronische Kommunikation). EUR-Lex. Zugriff am , verfügbar unter Anderson, J. Q. & Rainie, L. (). %LJ 'DWD ([SHUWV say new forms of information analysis will help people be more nimble and adaptive, but worry over humans capacity to understand and use these new tools well. Washington, DC. doi: , Zugriff am , verfügbar unter /www.pewinternet.org/~/media/files/reports//pip_future_of_internet Big_Data.pdf Angwin, J. (15.11.). A Search for Privacy in a Nonprivate Age. The Wall Street Journal. Verfügbar unter Armstrong, T., Barton, D., Claure, R. M. & Rothkopf, D. J. (19.11.). Big Data: Before You Start Restricting It, Be Aware of All the Opportunities. The Wall Street Journal. Verfügbar unter Atzori, L., Iera, A. & Morabito, G. (2010). The Internet of Things: A survey. Computer Networks, 54(15), doi: /j.comnet Avanade. (). Global Survey: Is Big Data Producing Big Returns?. Verfügbar unter avanade.com/documents/research and Insights/avanade-big-data-executive-summary-.pdf Balakrishnan, M., Mohomed, I. & Ramasubramanian, V. (2009). Where s that Phone?: Geolocating IP Addresses on 3G Networks. In IMC 09. Chicago, Illinois, USA: ACM Press. Bange, C., Grosser, T. & Janoschek, N. (2013). Big Data Survey Europe. Würzburg. Bassi, A. & Horn, G. (2008). Information Series: Internet of Things in Brüssel. Verfügbar unter BDNA. (2008). Transparency: A Critical Success Factor for IT Outsourcing. Mountain View, Paris. Verfügbar unter Bean, R. & Kiron, D. (2013). Organizational Alignment is Key to Big Data Success. Big Idea: Data & Analytics. Zugriff am , verfügbar unter Big Data Insight GrouS. (). Big data two to five years verfügbar unter reaching potential. Big Data Insight GrouS. Zugriff am , verfügbar unter com/site/article/big-data-two-five-years-reaching-potential Bloching, B., Luck, L. & Ramge, T. (). Data Unser - Wie Kundendaten die Wirtschaft revolutionieren. München: Redline Verlag. Bloem, J., Doorn, M. Van, Duivestein, S., Manen, T. Van & Ommeren, E. Van. (). Big Social: Predicting behavior with Big Data. Groningen. Verfügbar unter Bollier, D. The Rise Of Collective Intelligence Decentralized Co-Creation of Value., Communications 1 72 (2007). S. King, Big Data, DOI / , Springer Fachmedien Wiesbaden 2014

2 172 Uteraturverzeichnis Both~ n. t Ueberman, M. & Tipton, G. (). The speed o/life: Consumer intelligence series. Verfügbar unter pdf Boyd. D. & Crawford, K. (2011). Six Provocations for Big Data. In A Decade in Internet Time: Symposium on the Dynamics of the Internet and Society. Oxford. doi:l0.2139/ssm , verfügbar unter ht1p:/ ipapers.ssrn.comiso13/papers.cfin?abs_ud~ Boyd, D. & Crawford, K. (). Critical Questioos far Big Data: Provocations far a Cultural, Technological, and Scholarly Phenomenon. Information, Communication & Society,15(S), Verfügbar unter ht1p://www.danah.org!papersl/bigdata-ics-draft.pdf Brenner, M. (). What Is Big Data? Business Innovation verfügbar unter SAS. Zugriff am , verfügbar unter Brockman, J. (). Reinventing Society in the Wake of Big Data. Edge.org. Zugriff am , verfügbar unter ht1p:liwww.edge.argiconversation.php?cid-mventiog-society-inthe-wake-of-big-data Bruch, M., Bodden, E., Monperrus, M. & Mezini, M. (2010). IDE 2.0: Colleedve hltelligence in Software Development. In FSElSDP workshop on Future 0/ software engineering research (FoSER '10) (S ). NewYor!<: ACMPress. Brynjolfsson, E., Hitt, L. & Heekyung, K. (2011). Strength in Numhers: How Does Data-Driven Decisionmaking Affect Firm Performance? Verfügbar unter papers.cfin?abstracud~ Bugbee, B. C. (2011). Industry Expert Series: Leverage Social Profile Datafor Marketing Success. Port1and. Bughin, J., Chui, M. & Manyika, J. (2010). Clouds, big data, aod smart assets: Ten tech-enabled business trenda to watch. McKinsey Quanerly, (4), Chen, H. (2010, March). Business and Market hltelligence 2.0. (H. Chen, Ed.)IEEE Intelligent Systems, 26(1), doi:i0.1109/mis Cheung, S. (). Big Data, Official Statistics and Social Seience Research: Emerging Data Challenges Building the Global Infonnation System. United Nations Statistics Division. Hong Kong: Department ofstatisties & Actuarial Science, The University ofhong Kong. Verfügbar unter ht1p://www.worldhank.argiwblbig-data-pc pdf China Internet Network Information Center. (2010). 26th Statistical Survey Report on the Internet Development in China. Verfügbar unter Chip Xonio Online. (). Amazon Silk: Cloud-Browser für Aodroid-Haodys. Zugriff am 4.6., verfügbar unter ht1p://www.chis.delnewslamazon-siik-cloud-browser-fuer-audroid-haodys_ html Cisco. (2013). Big Data: Big Potential, Big Priority. Zugriff am , verfügbar unter Cisco Systems. (2010). Cisco-Report Visua1 Networking hldes (VNI) Forecast: Globaler IP-Traffic bis 2014 vervierfacht. Zugriff am , verfügbar unter ht1p:/iwww.cisco.comiwebi ATipresse!archiv!pressemitteilungeniar _ home _11061 O.html Cloud Specialist. (). Countering Customer's Cloud Security Coneerns. Cloud Communications Blog. Zugriff am , verfügbar unter ht1p:l/cloudcommunicatioosblog.comi'/jr307 Constioe, J. (). How Big Is Facebook's Data? 2.5 Billion Pieces OfContent Aod 500+ Terabytes h1gested Every Day. Zugriff am , verfügbar unter ht1p:/itecherunch.c0m!/08!22/ how-big-is-facebooks-data-2-5-billion-pieces-of-content-and-500-terabyles-ingested-every-day/ Cukier, K. (2010). Data, dsta everywhere. The Economist. Zugriff am , verfügbar unter ht1p:l/www.economistcom!node!i Davenport, T. H. & Harris, J. G. (2007). Competing on Analytics: The New Science of Winning. Boston: Harvard Business Sehool Press. Davenport, T. H., Harris, J. G. & Morison, R. (2010). Analytics at Work - Smarter Decisions, Better Results. Boston: Harvard Business Press.

3 Literaturverzeichnis 173 Davenport, T. H. & NewVantage Partners. (2013). Big Data Executive Survey Boston, San Francisco, New York. Verfügbar unter Davis, K. (a). Ethics of Big Data. Sebastopol, California: O Reilly Media, Inc. Davis, K. (b). An Introduction to Ethics of Big Data. Online: Oreilly Media. Verfügbar unter DeRoos, D. (). What is Big Data and how does it fit into an Information Integration Strategy. In Information Integration & Governance Forum. Phoenix: IBM Corporation. Dialogic. (). Overview of Cloud Communications. Zugriff am 24.6., verfügbar unter tions.aspx Direct Marketing Association. (). Data privacy: What the consumer really thinks. London. Verfügbar unter consumer_really_thinks_.pdf Dong, W., Lepri, B. & Pentland, A. (Sandy). (2011). Modeling the co-evolution of behaviors and social relationships using mobile phone data. In Proceedings of the 10th International Conference on Mobile and Ubiquitous Multimedia - MUM 11 (S ). New York, New York, USA: ACM Press. doi: / Duffner, A. & Henn, H. (2001). CRM: verstehen, nutzen, anwenden! - Ein Leitfaden für kundenorientierte Unternehmen. Würzburg: Max Schimmel Verlag. Dumbill, E. (). What Is Big Data? In E. Dumbill (Hg.), Planning for Big Data - A CIO s Handbook to the Changing Data Landscape (1. Ausgabe). Sebastopol, California: O Reilly Media. Eagle, N., Pentland, A. S. & Lazer, D. (2009). Inferring friendship network structure by using mobile phone data. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 106(36), doi: /pnas Ebersbach, A., Glaser, M. & Heigl, R. (2010). Social Web (2. Ausgabe). Konstanz: UTB. Edwards, J. (2013). Big Data & the Stock Market. Big Data Republic. Zugriff am , verfügbar unter EMC & Greenplum. (2013). Ten Practical Big Data Benefits. Zugriff am , verfügbar unter Etro, F. (2011). The Economics of Cloud Computing. In INTERTIC - International Think-tank on Innovation and Competition. Venedig. Facebook Site Governance. (2010). Facebook-Datenschutzrichtlinie. Zugriff am 19.3., verfügbar unter https://www.facebook.com/note.php?note_id= Feiler, K., Fuest, K. & Steiner, M. (2011). What customers really want - A customer-centric trateg for telecom operators. Business. München, Düsseldorf, Hamburg: Roland Berger Strategy Consultants. Verfügbar unter Feldman, B., Martin, E. M. & Skotnes, T. (). Big Data in Healthcare: Hype and Hope. Verfügbar unter Felt, A. & Evans, D. (2008). Privacy Protection for Social Networking APIs. In W2SP - Web 2.0 Security and Privacy Oakland, California. Fenn, J. & Raskino, M. (). Gartner s Hype Cycle Special Report for. Gartner. Zugriff am , verfügbar unter mode=2&pageid= &id= &ref= Fertik, M. (). Big Data, Privacy and the Huge Opportunity in the Monetization of Trust. World Economic Forum. Zugriff am , verfügbar unter Fisher, L. (). The Rise Of Big Data And How Social Media Uses It. Simply Zesty Social Media. Zugriff am , verfügbar unter Flick, U. (1999). Qualitative Forschung. Theorie, Methoden, Anwendung in Psychologie und Sozialwissenschaften. Reinbeck bei Hamburg: rowohlts enzyklopädie.

4 174 Literaturverzeichnis Foscht, T. & Swoboda, B. B. (2004). Käuferverhalten: Grundlagen - Perspektiven - Anwendungen (4. Ausgabe). Wiesbaden: Gabler Verlag. Franks, D., Ghatpande, S., Gupta, V., Ballou, S., Lesser, E., Nordman, C. & Wing, M. (). Outperforming in a data-rich, hyper-connected world. Armonk, New York. Verfügbar unter sv_se intelligence Outperforming_in_a_ data-rich_hyper-connected_world.pdf Franz, W. (2013). Big Data: Herausforderung in vier Dimensionen. Computerwelt. Zugriff am , verfügbar unter big-data-herausforderung-in-vier-dimensionen/ Fuchs, C. (2008). Wikinomics: How mass collaboration changes everything by Don Tapscott & Anthony D. Williams. Journal of Communication, 58(2), doi: /j _5.x Gabler Verlag. (2013). Stichwort: Organisation. Gabler Wirtschaftslexikon. Zugriff am , verfügbar unter Gantz, J. & Reinsel, D. (2011). Extracting Value verfügbar unter Chaos. Verfügbar unter Gartner (2014). Hype Cycle Research Methodology. Zugriff am , verfügbar unter GigaOM. (). Leveraging big data to extract value verfügbar unter social media. Zugriff am , verfügbar unter unter-social-media/ Ginsberg, J., Mohebbi, M. H., Patel, R. S., Brammer, L., Smolinski, M. S. & Brilliant, L. (2009). Detecting influenza epidemics using search engine query data. Nature, 457(7232), doi: /nature07634 Gold, S. (). Ipsos MORI/Osborne Clarke Survey on Consumer Attitudes to use of Personal Data. Econsultancy. Zugriff am 8.1., verfügbar unter Goodin, D. (). Zero-day attacks are meaner, more rampant than we ever thought. ars technica. Zugriff am , verfügbar unter Graham, M. (2011). Cloud Collaboration: Peer-Production and the Engineering of the Internet. In S. D. Brunn (Hg.), Wired (S ). Dordrecht: Springer Netherlands. doi: / Gray, B. (2004). Informal Learning in an Online Community of Practice. Journal of Distance Education/Revue de l enseignement à distance, 19(1), Greenplum, E. (). Greenplum and Kaggle team up to tackle shortage in data scientists. Data Science Series. Zugriff am , verfügbar unter greenplum-and-kaggle-team-up-to-tackle-shortage-in-data-scientists Gu, B., Konana, S., Rajagopalan, B. & Chen, H.-W. M. (2007). Competition Among Virtual Communities and User Valuation: The Case of Investing-Related Communities. Information Systems Research, 18(1), 68. Hackenberg, W. (2013). Datenschutz setzt Big Data Grenzen. Computerwoche. Zugriff am , verfügbar unter Hahlen, J., Wernitz, J. & Beck, C. (). Georeferenzierung von Daten: Situation und Zukunft der Geodatenlandschaft in Deutschland. (J. Hahlen, J. Wernitz & C. Beck, Eds.) (1. Ausgabe, S ). Berlin: SCIVERO Verlag. Verfügbar unter ratswd-geodatenbericht,property=pdf,bereich=geobusiness,sprache=de,rwb=true.pdf#page=62 Harris, D. (a). The biggest obstacle to embracing big data? You. Big Data. Zugriff am , verfügbar unter

5 Literaturverzeichnis 175 Harris, D. (b). Why becoming a data scientist might be easier than you think. Gigaom. Zugriff am , verfügbar unter Heinemann, G. (2010). Web-Exzellenz als Schlüsselfaktor im Online-Handel. Marketing Review St. Gallen, 3, Heinemann, G. (2011). Cross-Channel-Management. Wiesbaden: Gabler Verlag. doi: / Heinemann, G. & Schwarzl, C. (2010). New Online Retailing. Wiesbaden: Gabler Verlag. Hinchcliffe, D. (). Ten examples of extracting value verfügbar unter social media using big data. Enterprise Web 2.0. Zugriff am , verfügbar unter unter-social-media-using-big-data_p /#photo Ho, S. (). Smoke words: Mining media to find vehicle defects. Zugriff am , verfügbar unter Hoegg, R., Martignoni, R., Meckel, M. & Stanoevska-, K. (2005). Overview of business models for Web 2.0 communities. Communication, Horowitz, D. & Kamvar, S. D. (2010). The Anatomy of a Large-Scale Social Search Engine. In World Wide Web 2010 (S ). Raleigh, Norht Carolina, USA: ACM. Verfügbar unter Horrigan, J. B. (2001). Online Communities: Networks that nurture long-distance relationships and local ties. Washington, DC. Verfügbar unter 2001/PIP_Communities_Report.pdf.pdf Hsu, W., Jacobson, G., Jin, Y. & Skudlark, A. (2011). Using Social Media Data to Understand Mobile Customer Experience and Behavior. In 22nd European Regional ITS Conference. Budapest. IBM. (). IBM to Acquire Kenexa To Bolster Social Business Initiatives. IBM News Releases. Zugriff am , verfügbar unter IBM Corporation. (2010). Global Technology Outlook 2011: Internet of Things. IBM Corporation. IBM Corporation. (). Big data: New insights transform industries. Somers, New York. IBM Corporation. (2013a). Capitalizing on the power of big data for retail. Somers, New York. IBM Corporation. (2013b). Addressing government challenges with big data analytics. Somers, New York. IDC. (2011). The 2011 IDC Digital Universe Study. The 2011 IDC Digital Universe Study. Zugriff am , verfügbar unter Janrain. (). Provider Guide. Zugriff am 4.6., verfügbar unter https://rpxnow.com/docs/ providers Johann, A. ( ). Verstehen lernen, was in sozialen Medien relevant ist. Wirtschaftsblatt, S Johnson, J. E. (). Big Data + Big Analytics = Big Opportunity. Financial Executive, (August), 1 4. Verfügbar unter Kaplan, A. M. & Haenlein, M. (2010). Users of the world, unite! The challenges and opportunities of Social Media. Business Horizons, 53(1), doi: /j.bushor Kapow Software. (2013). IDG-Studie belegt: Unternehmen haben Nachholbedarf bei der effizienten Wertschöpfung aus Big Data. Frankfurt am Main: Kapow Software. Verfügbar unter pressebox.de/pressemitteilung/kapow-software-frankfurt-a-m/idg-studie-belegt-unternehmenhaben-nachholbedarf-bei-der-effizienten-wertschoepfung-aus-big-data/boxid/ Kemp, R. (2013). Big Data Legal Rights and Obligations. London. Verfügbar unter kemplittle.com/publications/whitepapers/big Data - Legal Rights and Obligations 2013.pdf Khan, I. (). Gartner dead wrong about big data hype cycle. SAS. Zugriff am , verfügbar unter Khatibloo, F. (). How Data Sensitive Are Your Customers? Customer Intelligence Professionals. Zugriff am 8.1., verfügbar unter how_data_sensitive_are_your_customers

6 176 Literaturverzeichnis King, K. M. & Daly, K. L. (2011). MEDICARE AND MEDICAID FRAUD, WASTE, AND ABUSE: Effective Implementation of Recent Laws and Agency Actions Could Help Reduce Improper Payments. Washington, DC. Verfügbar unter King Research. (). Big Data: How Real is it?". Verfügbar unter bigdataresearch/ Kling, R. & Courtright, C. (2003). Group Behavior and Learning in Electronic Forums: A Sociotechnical Approach. The Information Society, 19, doi: / Klopp, T. ( ). Software verrät das Geschlecht von Twitter-Nutzern. Zeit Online. Verfügbar unter Kohavi, R., Longbotham, R., Sommerfield, D. & Henne, R. M. (2009). Controlled experiments on the web: survey and practical guide. Data Mining and Knowledge Discovery, 18(1), doi: /s Kollmann, T. (2007). Online-Marketing: Grundlagen der Absatzpolitik in der Net Economy. (H. Diller & R. Köhler, Eds.). Stuttgart: W. Kohlhammer Verlag. Verfügbar unter google.com/books?id=qaqkhc4ulggc&pgis=1 Krempl, S. (2013). Safer Internet Day: Datenschutz bei Big Data. heise online. Zugriff am , verfügbar unter Big-Data html Lafreniere, T. (2013). The 5 game changing big data use cases. Big Data at the Speed of Business. Zugriff am , verfügbar unter Laurila, J. K., Blom, J., Dousse, O., Gatica-Perez, D., Bornet, O., Eberle, J., Miettinen, M. (). The Mobile Data Challenge: Big Data for Mobile Computing Research. In Pervasive Computing. Newcastle. LaValle, S., Lesser, E., Shockley, R., Hopkins, M. S. & Kruschwitz, N. (2011). Big Data, Analytics and the Path Verfügbar unter Insights to Value. MIT Sloan Management Review, 52(2), Leitner, H. (2003). Online-Community, Hands On! In E. Eigner, H. Leitner & S. Nausner (Hg.), Online-Communities, Weblogs und die soziale Rückeroberung des Netzes. Nausner & Nausner Verlag. Letouzé, E. (). Big Data for Development: Challenges & Opportunities. New York, New York, USA. Verfügbar unter Leußer, W., Hippner, H. & Wilde, K. D. (2011). Kundeninformationen als Basis des CRM. In K. D. Wilde (Hg.), Grundlagen des CRM: Strategie, Geschäftsprozesse und IT-Unterstützung (3. Ausgabe, S ). Wiesbaden: Gabler Verlag. Lin, C. & He, Y. (2009). Joint Sentiment / Topic Model for Sentiment Analysis. In CIKM 09. Hong Kong: ACM. Liu, B. (2010). Sentiment Analysis: A Multi-Faceted Problem. IEEE Intelligent Systems, 25(3), Peking. Loizos, C. (2013). As Startups Produce More Data, the Search for Data Scientists Grows Frantic. Pehub. Zugriff am , verfügbar unter LZKXonjHpfsX74+wkUKWg38431UFwdcjKPmjr1YIIT8d0dvycMRAVFZl5nQlVGQ== Ludloff, M. (). Privacy, Big Data, Civil Rights, and Personalization Versus Discrimination: When does someone else s problem become ours? Big Data Big Analytics. Zugriff am , verfügbar unter Ma, M. & Agrawal, R. (2007). Through a Glass Darkly: Information Technology Design, Identity Verification, and Knowledge Contribution in Online Communities. Information Systems Research, 18(1), 42.

7 Literaturverzeichnis 177 Manyika, J., Chui, M., Brown, B., Bughin, J., Dobbs, R., Roxburgh, C. & Hung Byers, A. (2011). Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity. Verfügbar unter Manyika, J., Chui, M., Brown, B., Bughin, J., Dobbs, R., Roxburgh, C., Hung Byers, A. (2011). Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity. McKinsey Global Institute. Verfügbar unter McAfee, A. & Brynjolfsson, E. (). Big Data: The Management Revolution. Harvard Business Review, (Oktober), Verfügbar unter courses/it_competitive_advantage/big_data/big-data-mgmt-revolution.pdf McKesson Corporation. (2013a). About Us. Zugriff am , verfügbar unter mckesson.com/en_us/mckesson.com/about+us/about+us.html McKesson Corporation. (2013b). Our History. Zugriff am , verfügbar unter mckesson.com/en_us/mckesson.com/about+us/our+company/our+history.html McVey, I. (2013). Big Data - Jenseits des Hypes. Media Guardian. (2011). Cloud technology. Oktober. Verfügbar unter guardian.co.uk/cloud-technology Melville, S., Gryc, W. & Lawrence, R. D. (2009). Sentiment Analysis of Blogs by Combining Lexical Knowledge with Text Classification. In KDD 09 (S ). Paris: ACM. Mendoza, R. a. (2010). Business Intelligence 2.0. International Journal of Business Intelligence Research, 1(4), doi: /jbir Mircea, M., Ghilic-Micu, B. & Stoica, M. (2011). Combining Bussiness Intelligence with Cloud Computing to Delivery Agility in Actual Economy. Journal Of Economic Computation And Economic Cybernetics Studies, 45(1), Moed, H., Halevi, G., Lane, J., Braverman, N. S., Harris, R., Allen, G., Leetaru, K. H. (). Research Trends: Special Issue on Big Data. Verfügbar unter Müller, D. (2013). Warum Big Data alles andere als ein schneller Hype ist. Zugriff am , verfügbar unter Nair, R. & Narayanan, A. (). Benefitting verfügbar unter Big Data: Leveraging Unstructured Data Capabilities for Competitive Advantage. Chicago, Florham Park. Nash, T. (). Breaking the Barrier of Big Data Analytics in BI. Zugriff am , verfügbar unter Nelson, G. S. (2010). Business Intelligence 2.0: Are we there yet? In SAS Global Forum Seattle, Washington: SAS Global Forum. Nielsen. (2010). Global Trends in Online Shopping - A Nielsen Global Consumer Report. Online. USA. Nimführ, W. (). Think Big! Einsatz vn Big Data Lösungen. Wien: IBM Corporation. Nori, N., Bollegala, D. & Ishizuka, M. (2011). Exploiting User Interest on Social Media for Aggregating Diverse Data and Predicting Interest. In Proceedings of the Fifth International AAAI Conference on Weblogs and Social Media (S ). Barcelona: Association for the Advancement of Artificial Intelligence. Ohm, S. (2010). Broken Promises of Privacy: Responding to the Suprising Failure of Anonymization. UCLA Law Review, 57, Verfügbar unter Osterwalder, A. (2013). The Business Model Canvas. Business Model Generation. Zugriff am , verfügbar unter model_canvas_poster.pdf Osterwalder, A. & Pigneur, Y. (2010). Business Model Generation. John Wiley & Sons. Page, C., Campbell, R., Coggeshall, S., Gillespie, E., Johnson, R., Olson, M. & Perkins, P. (). Demystifying Big Data: A Practical Guide To Transforming The Business of Government Microsoft. Washington, DC. Verfügbar unter fileserve?contentid=239170

8 178 Literaturverzeichnis Patnaik, S., Brunskill, E. & Thies, W. (2008). Evaluating the Accuracy of Data Collection on Mobile Phones: A Study of Forms, SMS, and Voice. Cambridge, Massachusetts, USA: Massachusetts Institute of Technology, Microsoft Research India. Verfügbar unter ~ebrun/patnaik-ictd09.pdf Pellikan, L. (2013, April). Targeting und Kontrolle erfordern mehr Aufwand. Werben & Verkaufen, Nr. 35, Verfügbar unter https://www.keosk.de/read/g1bze7ol0rhta/epaper-w&v_e- Paper_Ausgabe_14_2013 Pentland, A. Sandy. (a). Predicting Customers (Unedited) Behavior. HBR Blog. Zugriff am , verfügbar unter behavior.html Pentland, A. Sandy. (b). Big Data s Biggest Obstacles. HBR Blog. Zugriff am , verfügbar unter Pittman, D. (2013). Big Data in Retail: Examples in Action. The Big Data Hub. Zugriff am , verfügbar unter Preece, J. (2000). Online Communities: Designing Usability and Supporting Sociability (1. Ausgabe). Chichester, England: Wiley. Preece, J., Abras, C. & Maloney-Krichmar, D. (2004). Designing and Evaluating Online Communities: Research Speaks to Emerging Practice. International Journal of Web Based Communities, 1(1), PricewaterhouseCoopers Advisory LLC. (). IT Innovation Solution Center Kickoff v1. San Francisco: Confidential. Purcell, K., Brenner, J. & Rainie, L. (). Search Engine Use. Washington, DC. Verfügbar unter Reeve, A., Matson, D., Scanlon, K., Kistler, L., Grob, M. & Pauley, W. (). The Business Case for Big Data: Part 2, 2 4. Reilly, E. D. & Ralston, A. (2004). Concise encyclopedia of computer science. (E. D. Reilly, Hg.). Chichester: Wiley. Reitsma, R. (). The Data Digest: Consumers Attitude Towards Online Privacy And Security. Market Insights Professionals. Zugriff am , verfügbar unter reitsma/ the_data_digest_consumers_attitude_towards_online_privacy_and_security Ritzer, G. & Jurgenson, N. (2010). Production, Consumption, Prosumption: The Nature of Capitalism in the Age of the Digital Prosumer. Journal of Consumer Culture, 10(1), doi: / Rossbach, C. & Welz, B. (2011). Survival of the fittest: Wie Europa in der Cloud eine führende Rolle übernehmen kann. Molecular microbiology. doi: /j x, verfügbar unter Rossouw, L., Henshall, C., Campbell, R. & Fischer-Hamm, S. (Juni ). Big Data Big Opportunities. Risk Insights. Scarfi, M. (). Social Media And The Big Data Explosion. Forbes CMO Network. Zugriff am , verfügbar unter Scholtes, J. C. (). The Dark Side of Big Data. Verfügbar unter Schrage, M. (). What Executives Don t Understand About Big Data. HBR Blog Network. Zugriff am , verfügbar unter Schrems, M. (2011). Europe-v-Facebook. Zugriff am 19.3., verfügbar unter Schroeck, M., Shockley, R., Smart, J., Romero-Morales, D. & Tufano, S. (). Analytics: The realworld use of big data. Somers, New York.

9 Uteraturverzeichnis 179 A, Hribenrik, K. A, Gehrlre, J. D., Thoben, K.-D. & Herzog, O. (2010). Cloud Computing for Autonomous Cootrol in Logistics. fu K.-S. Fähnrich & B. Franczyk (Hg.), GI Jahrestagung 1 (S ). Verfügbar uoter ht1p:l/dbis.uni-trier.deldblc0nj7gi/gi20 1O-1.htm1#S chuldthgthio Slw:klett, M. (). 10 roadblocks to implementing Big Data analytics. TechRepublic. Zugriff am , verfügbar uoter ht1p:/iwww.techrepublic.com!blojifiotbingslio-roadblocks-toimplementing-big-data-analytics/3488 Shennan, E. (). 4 Ways Big Data Cao Trick Yoll. Ine. Zugriff am , verfügbar uoter Schuld~ Siapera, E. (). Understanding New Media. Loudoo: SAGE Publicatious Lid. Silvcstri, F. (2010). Mining Query Logs: Turoing Search Usagc Data into Knowledge. Formdations and Trends in biformatio. Retri...l, 4(1-2), doi:io.l561/ Smarty, A (2009). Let's Try to Find All 200 Parameleni in Google Algorithm. Seareh E.gine Journal. Zugriff am 4.6., verfügbar uoter ht1p:/iwww.searcbenginejournal.c0m!200parameleni-in-googlo-algoritbmli5457/ Smith, A (2010). Mobile Acc..s Washington, DC. Verfügbar uoter ht1p:/iescacc.cat/docroot/ escacclinc1udes/elements/fitxers!1244/pew-acces-mobil-20 1O. pdf Sobers, R. (). Big Data - Fluch, Segen oder einfach viel Arbeit? Computerwoche. Zugriff am , verfügbar unter ht1p:liwww.computerwoche.dela!big-<lata-fluch-segen-oder-cinfacllviel-arbei~ Spakes, G. (). Four ways big data cao benefit your business. Zugriff am , verfügbar unter ht1p:/iwww.sas.com/oews!feature/big-data-benefits.html Stidaton, M. (2011). Business Caso-McKIT BDaaS v7_wichtig. Alpbaretta: McKesson IT. Stidaton, M. (a). Improving Healthcare Outcomes with McKesson Data Services. Alpharetta. Stidaton, M. (b). Dyson-McKesson Dota os a Service Plan_v4. Alpbaretta: McKesson IT. Stidston, M. & King, S. (). Use Cases: Therapeutic Adherence and Efficacy. A1p~ Sao Fnmciaco. Subrabmanyam, K. & Greenfield, S. (2008). Ouline Communication sud Adolescent Relationships. Children and Electro.ic Media, 18(1), Verfügbar unter ht1p:liwww.ncbi.nlm.nih. gov/pubmedl Taboada, M., Brooke, J., Tofiloski, M., Voll, K. & Siede, M. (2011). Lexicon-Based Metheda for Sentiment Analysis. Computational Linguistics, 37(2), talend. (). Huw big is Big Data adoption? Verfügbar unter hup:/iwww.talend.comlresources/ whitepaperslhow-big-is-big-data-adoption Tao, C., Lee, L. & Tang, J. (2011). User-Level Sentiment Analysis fucorporating Social Networks. fu KDD'l1 (S ). Sao Diego, California, USA: ACM. Tech Journal. (). CMOs: Big data is agamechanger, bot most say they're not in the game yet. Tech Journal. Zugriff am , verfügbar unter t1p:/iwww.techjoumal.org/!03/cmos- big-data-is-a-game-changer-bot-most-say-theyre-not-in-the-game-yet-infographicl Tene, O. & Polonetsky, J. (0). Big Data for All: Privacy sud User Control in the Age of Analyties. Northwestem Journal oftechnology anti Intellectual Property, i.e., Verfügbar unter ht1p:l/ssm.com!abstra<:t= Tene, O. & Polonetsky, J. (b). Privacy in the Age ofbig Data. Stanford Law Review. Zugriff am , verfügbar unter ht1p:/iwww.stanfonllawreview.orjifonline!privacy-paradoa!big-data Teradata. (). Big Data: Verfügbar unter Transactions 10 Interactions Bridging Classic & Big Data Worlds. The Cloud Industry Forum. (). Cloud Definitions, Deployment - Considerations % Diversity. Forum American Bar Association. High Wycombe, UK. The Economist Intelligence Unit. (2011). Big duta - Hamessing a game-changing asset (S. 32). Loudon, New York, Hongkong, Genf. Toubiaoa, V., Naraysnan, A, Boneb, D., Nissenbaum, H. & Barocas, S. (2010). Adaoatic: Privacy Preserving Targeted Advertising. fu 17th Annual Network & Distributed System SecuriJy Sympcsium (S. 1-21). Sao Diego. Verfügbar unter ht1p:/icrypto._eduladnosti<iadonatic.pdf

10 180 Literaturverzeichnis Turner, M., Barnola, J., Bäumer, U., Baumgartner, U., Boni, M., Ewald, K., Webber, M. (). The data gold rush. Osborne Clark. Zugriff am 8.1., verfügbar unter co.uk/ ~/media/files/publications/events/oc Digital Business Data Gold Rush FINAL.ashx Union, E. (1995). EUR-Lex - Der Zugang zum EU-Recht. Zugriff am 20.3., verfügbar unter Vaquero, L. M., Rodero-Merino, L., Caceres, J. & Lindner, M. (2008). A Break in the Clouds: Towards a Cloud Definition. New York, New York, USA: ACM New York. Von Demandowsky, M. ( ). Firmen sagen Ehescheidungen voraus. Zeit Online, S Verfügbar unter Vouk, M. A. (2008). Cloud computing Issues, research and implementations. Journal of Computing and Information Technology, 16(4), doi: /iti Wang, H., Lu, Y. & Zhai, C. (2011). Latent Aspect Rating Analysis without Aspect Keyword Supervision. In KDD 11 (S ). San Diego, California, USA: ACM. Wang, L., Laszewski, G., Younge, A., He, X., Kunze, M., Tao, J. & Fu, C. (2010). Cloud Computing: a Perspective Study. New Generation Computing, 28(2), doi: /s Warschauer, M. (2001). Online communication. In D. Nunan & R. Carter (Hg.), The Cambridge guide to teaching English to speakers of other languages (S ). Cambridge University Press. Verfügbar unter Weathington, J. (2013). Don t overlook your Big Data leadership and management. TechRepublic. Zugriff am , verfügbar unter dont-overlook-your-big-data-leadership-and-management/319 Wen, H. (). Big ethics for big data. O Reilly Strata. Zugriff am , verfügbar unter Whelan, C. (). Big data and the democratisation of decisions. London, New York, Hongkong, Genf. Verfügbar unter White, C. (2009). An Enterprise Framework for Business Intelligence. Ashland. Widom, J., Vaithyanathan, S., Suciu, D., Shahabi, C., Ross, K., Ramakrishnan, R., Agrawal, D. (). Challenges and Opportunities with Big Data. Verfügbar unter docs/init/bigdatawhitepaper.pdf Willke, T. (). GraphBuilder: Revealing hidden structure within Big Data. Intel Labs. Zugriff am , verfügbar unter Wilson, M. (). Structuring Big Data. Fujitsu. Zugriff am , verfügbar unter Wilson, T., Hoffmann, S. & Wiebe, J. (2009). Recognizing Contextual Polarity: An exploration of features for phrase-level sentiment analysis. Computational Linguistics, 35(3), Winter, R. (2011). Big Data: Business Opportunities, Requirements and Oracle s Approach. Cambridge, Massachusetts, USA. Wirtz, B. W., Schilke, O. & Ullrich, S. (2010). Strategic Development of Business Models. Long Range Planning, 43(2-3), doi: /j.lrs Witting, M. (2011). Cloud economy. Roland Berger. München. Wood, A. F. & Smith, M. J. (2010). Online Communication - Linking Technology, Identity & Culture (2. Ausgabe). Taylor & Francis e-library. Wu, M. (). Searching and Filtering Big Data: The 2 Sides of the Relevance Coin. lithosphere. Zugriff am , verfügbar unter Yin, R. K. (1984). Case study research. Beverly Hills: SAGE Publications Ltd. Yin, R. K. (1993). Applications of case study research. Newbury Park, California: SAGE Publications Ltd. Yiu, C. (). The Big Data Opportunity: Making government faster, smarter and more personal. London. Verfügbar unter

11 Literaturverzeichnis 181 Zacher, M. (). IDC-Studie: Big Data in Deutschland Unternehmen stehen noch ganz am Anfang. Frankfurt am Main. Verfügbar unter IDC-Studie_Big_Data_in_Deutschland_.pdf Zaphiris, S., Ang, C. S. & Laghos, A. (2007). Online Communities. In A. Sears & J. A. Jacko (Hg.), The Human-Computer Interaction Handbook: Fundamentals, Evolving Technologies and Emerging Applications (2. Ausgabe, S ). Lawrence Erlbaum Associates. Zeger, H. G. (2009). Paralleluniversum Web 2.0: Wie Online-Netzwerke unsere Gesellschaft verändern (1. Ausgabe). Wien: Kremayr & Scheriau. Zeus, Z. (). Welcome to the World of Big Data. New World Problems, New World Solutions. Verfügbar unter analytics_ paper.pdf Zhou, T. (2011). Understanding online community user participation: a social influence perspective. Internet Research, 21(1), doi: / Zikopoulos, S., Deroos, D., Parasuraman, K., Deutsch, T., Corrigan, D. & Giles, J. (). Harness the Power of Big Data: The IBM Big Data Platform. Somers, New York: Osborne. Verfügbar unter ftp://public.dhe.ibm.com/software/pdf/ch/swp10/harness_the_power_of_big_data.pdf Zimmermann, Z. (2011). Data Monetization Defined. InFocus. Zugriff am , verfügbar unter

12 Anhang 1: Schema der Literaturstudie Kategorie Barriere/Lösung Autoren Daten Verfügbarkeit Pentland, A. Sandy Big Data s Biggest Obstacles Titel Zugang Anderson, J. Q., & Rainie, L. Repräsentativität und Sinnhaftigkeit Big Data: Experts say new forms of information analysis will help people be more nimble and adaptive, but worry over humans and use these new tools well Davenport, T. H., & Big Data Executive NewVantage Partners Survey Manyika, J., Chui, M., Brown, B., Bughin, J., Dobbs, R., Roxburgh, C., Byers, A. H., et al Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity Pentland, A. Sandy Big Data s Biggest Obstacles Filterung Jahr Anderson, J. Q., & Rainie, L. Big Data: Experts say new forms of information analysis will help people be more nimble and adaptive, but worry over humans capacity to understand and use these new tools well Turner, M., Barnola, J., Bäumer, U., Baumgartner, U., Boni, M., Ewald, K., Finnegan, A., et al. The data gold rush Boyd, D., & Crawford, K. Six Provocations for Big Data 2011 Letouzé, E. Big Data for Development: Challenges & Opportunities S. King, Big Data, DOI / , Springer Fachmedien Wiesbaden 2014

13 184 Anhang I: Schema der Literaturstudie Kategorie Barriere/Lfisung Autoren Titel Jahr Ludlofl; M. Privacy, Big Data, Civil Rights, and Personalization Versus Discrimination: When does someone else's problem becomc ours? Pcntland, A "Sandy" Big Data's Biggest Obstacles Qualität Lotouze, E. BigDatafor Developmcnt: ChaIlenge,& Opportunities Franz, W. BigData: 2013 Herausforderung in vier Dimensionen Kombination von Sherman,E. 4 Ways Big Data Can 2013 Datenquellen TrickYou Cheung,P. Big Data Ofticial Statistics and Socia! Scicnce Research: Emergi.ng Data Challonge' Building the Global Information System Boyd,D.,& Critica1 Questions for Crawford, K.. Big Data: Provocations for a Cultura1, Technological, and Scholarly Phenomenon Planungsprozess und WU,M. Searchlng and Filtering Zieldefinitionen Big Data: The 2 Sides of the ''Relevance'' Coin Daten-Ökosystem Turner, M., Barnola, The da.. gold rush J., Bäumer, U., Baumgartner, U., Boni, M., Ewald, K., Finnegan, A, et al. Anderson, J. Q., & Big Data: Experts say Ramie, L new farms of information analysis will help people be more nimbl. and adaptiv., but worry over humans' capacity to understand and use these new tools weil

14 Anhang 1: Schema der Literaturstudie 185 Kategorie Barriere/Lösung Autoren Titel Jahr Vertrauen der und Nutzen Turner, M., Barnola, The data gold rush für die Datenlieferanten J., Bäumer, U., Baumgartner, U., Boni, M., Ewald, K., Finnegan, A., et al. Ethik Interessenskonflikte Davis, K. An Introduction to Ethics of Big Data Davis, K. Ethics of Big Data Ohm, P. Broken Promises of 2010 Privacy: Responding to the Suprising Failure of Anonymization Eigentumsrechte Davis, K. An Introduction to Ethics of Big Data Davis, K. Ethics of Big Data Kontrolle der Richtlinien Davis, K. Ethics of Big Data Gesellschaft/ Kultur Fehlende Begrifflichkeiten, Bezugssysteme und Werte Entwicklung und Implementierung von Richtlinien Stellung und Perzeption des Unternehmens Entwicklung eines gemeinsamen Wertesystems Sensibilität der Privatsphäre Nair & Narayanan, ; Whelan, C. Wen, H. Big ethics for big data Davis, K. An Introduction to Ethics of Big Data Davis, K. Ethics of Big Data Turner, M., Barnola, The data gold rush J., Bäumer, U., Baumgartner, U., Boni, M., Ewald, K., Finnegan, A., et al. Direct Marketing Data privacy: What the Association, consumer really thinks Davis, K. Ethics of Big Data Nair, R., & Narayanan, A. Direct Marketing Association Gold, S. Big data and the democratisation of decisions Benefitting from Big Data: Leveraging Unstructured Data Capabilities for Competitive Advantage Data privacy: What the consumer really thinks Ipsos MORI/Osborne Clarke Survey on Consumer Attitudes to use of Personal Data

15 186 Anhang 1: Schema der Literaturstudie Kategorie Barriere/Lösung Autoren Titel Jahr Vertrauen in die Stakeholder Einfache Steuerung der Privatsphäre Umfassender Datenschutz Turner, M., Barnola, J., Bäumer, U., Baumgartner, U., Boni, M., Ewald, K., Finnegan, A., et al. Johann, A. Direct Marketing Association Khatibloo, F. Bothun, D., Lieberman, M., & Tipton, G. Anderson, J. Q., & Rainie, L. The data gold rush Verstehen lernen, was in 2011 sozialen Medien relevant ist Data privacy: What the consumer really thinks How Data Sensitive Are Your Customers? The speed of life: Consumer intelligence series Big Data: Experts say new forms of information analysis will help people be more nimble and adaptive, but worry over humans capacity to understand and use these new tools well Persönlicher Nutzen Fertik, M. Big Data, Privacy and the Huge Opportunity in the Monetization of Trust Obskurität vs. Transparenz Bothun, D., Lieberman, M., & Tipton, G. Bothun, D., Lieberman, M., & Tipton, G. The speed of life: Consumer intelligence series The speed of life: Consumer intelligence series Intermediäre Fertik, M. Big Data, Privacy and the Huge Opportunity in the Monetization of Trust Organisation Kompetenz des Leitungsteams Akzeptanz der Führungsebene Wartezeiten durch unzureichende Entscheidungsbefugnis McAfee, A., & Brynjolfsson, E. talend The Economist Intelligence Unit Reeve, A., Matson, D., Scanlon, K., Kistler, L., Grob, M., & Pauley, W. The Economist Intelligence Unit Big Data: The Management Revolution How big is Big Data adoption? Big data - Harnessing a 2011 game-changing asset The Business Case for Big Data: Part 2 Big data - Harnessing a game-changing asset 2011

16 Anhang 1: Schema der Literaturstudie 187 Kategorie Barriere/Lösung Autoren Titel Jahr Budgetrestriktionen Widerstand der Geschäftseinheiten oder Mitarbeiterinnen Mangelnde funktionsübergreifende Zusammenarbeit Organisationskultur Erwartungen Personal-/Know-how- Mangel Anderson, J. Q., & Rainie, L. Nair & Narayanan, ; Whelan, C. McVey, I. talend Manyika, J., Chui, M., Brown, B., Bughin, J., Dobbs, R., Roxburgh, C., Byers, A. H., et al. McAfee, A., & Brynjolfsson, E. Schroeck, M., Shockley, R., Smart, J., Romero-Morales, D., & Tufano, P. Big Data: Experts say new forms of information analysis will help people be more nimble and adaptive, but worry over humans capacity to understand and use these new tools well Big data and the democratisation of decisions Big Data - Jenseits des Hypes How big is Big Data adoption? Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity Big Data: The Management Revolution Analytics: The realworld use of big data Bean, R., & Kiron, D. Organizational Alignment is Key to Big Data Success Anderson, J. Q., & Rainie, L. Davenport, T. H., & NewVantage Partners LaValle, S., Lesser, E., Shockley, R., Hopkins, M. S., & Kruschwitz, N. Manyika, J., Chui, M., Brown, B., Bughin, J., Dobbs, R., Roxburgh, C., Byers, A. H., et al Big Data: Experts say new forms of information analysis will help people be more nimble and adaptive, but worry over humans capacity to understand and use these new tools well Big Data Executive Survey 2013 Big Data, Analytics and the Path From Insights to Value Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity

17 188 Anhang 1: Schema der Literaturstudie Kategorie Barriere/Lösung Autoren Titel Jahr Training der Führungs-/ Managementfähigkeiten Training der Change Management Kompetenzen Vermittlung der Vision Aufhebung von Datensilos/ Bildung eines Big Data Ökosystems Hype Cycle Modell/Orientierung an Vorreitern Outsourcing, Weiterbildung, Online- Training McAfee, A., & Brynjolfsson, E. McVey, I. Nair, R., & Narayanan, A. Scarfi, M. talend The Economist Intelligence Unit Weathington, J. Davenport, T. H., & NewVantage Partners Nair & Narayanan, ; Whelan, C. Davenport, T. H., & NewVantage Partners Müller, D. Big Data Insight Group Khan, I. Fenn, J., & Raskino, M. Greenplum, E. Harris, D. Davenport, T. H., & NewVantage Partners Big Data: The Management Revolution Big Data - Jenseits des Hypes Benefitting from Big Data: Leveraging Unstructured Data Capabilities for Competitive Advantage Social Media And The Big Data Explosion How big is Big Data adoption? Big data - Harnessing a game-changing asset Don t overlook your Big Data leadership and management Big Data Executive Survey 2013 Big data and the democratisation of decisions Big Data Executive Survey Warum Big Data alles 2013 andere als ein schneller Hype ist Big data two to five years from reaching potential Gartner dead wrong about big data hype cycle Gartner s Hype Cycle Special Report for Greenplum and Kaggle team up to tackle shortage in data scientists Why becoming a data scientist might be easier than you think Big Data Executive Survey

18 Anhang 1: Schema der Literaturstudie 189 Kategorie Barriere/Lösung Autoren Titel Jahr Feldman, B., Martin, E. M., & Skotnes, T. Big Data in Healthcare: Hype and Hope Strategie Johnson, J. E. Big Data + Big Analytics = Big Opportunity Schrage, M. Schroeck, M., Shockley, R., Smart, J., Romero-Morales, D., & Tufano talend Whelan, C. What Executives Don t Understand About Big Data Analytics: The realworld use of big data How big is Big Data adoption? Big data and the democratisation of decisions Rechtslage Inkonsistente Rechtslage Kemp, R. Big Data Legal Rights and Obligations EU Data Protection Regulation US Consumer Privacy Bill of Rights Datenrechte bei Zukauf und Verkauf Turner, M., Barnola, J., Bäumer, U., Baumgartner, U., Boni, M., Ewald, K., Finnegan, A., et al. Turner, M., Barnola, J., Bäumer, U., Baumgartner, U., Boni, M., Ewald, K., Finnegan, A., et al. Angwin, J. Turner, M., Barnola, J., Bäumer, U., Baumgartner, U., Boni, M., Ewald, K., Finnegan, A., et al. Tene, O., & Polonetsky, J The data gold rush The data gold rush A Search for Privacy in a Nonprivate Age The data gold rush Big Data for All: Privacy and User Control in the Age of Analytics talend How big is Big Data adoption? Turner, M., Barnola, J., Bäumer, U., Baumgartner, U., Boni, M., Ewald, K., Finnegan, A., et al. The data gold rush

19 190 Anhang 1: Schema der Literaturstudie Kategorie Barriere/Lösung Autoren Titel Jahr Frühzeitige Vorbereitung Anderson, J. Q., & Rainie, L. Big Data: Experts say new forms of information analysis will help people be more nimble and adaptive, but worry over humans capacity to understand and use these new tools well Data Governance Scholtes, J. C. The Dark Side of Big Data Zikopoulos, P., Deroos, D., Parasuraman, K., Deutsch, T., Corrigan, D., & Giles, J. Turner, M., Barnola, J., Bäumer, U., Baumgartner, U., Boni, M., Ewald, K., Finnegan, A., et al. Harness the Power of Big Data: The IBM Big Data Platform The data gold rush Einzelfallprüfung Hackenberg, W. Datenschutz setzt Big Data Grenzen Anonymisierung der Daten Anderson, J. Q., & Rainie, L. Zukauf von Knowhow/Expertisen Ohm, P. BDNA Anderson, J. Q., & Rainie, L Big Data: Experts say new forms of information analysis will help people be more nimble and adaptive, but worry over humans capacity to understand and use these new tools well Broken Promises of 2010 Privacy: Responding to the Suprising Failure of Anonymization Transparency: A Critical 2008 Success Factor for IT Outsourcing Big Data: Experts say new forms of information analysis will help people be more nimble and adaptive, but worry over humans capacity to understand and use these new tools well

20 Anhang 1: Schema der Literaturstudie 191 Kategorie Barriere/Lösung Autoren Titel Jahr Technologie Filterung Bloem, J., Doorn, M. Van, Duivestein, S., Manen, T. Van, & Ommeren, E. Van. Strukturierung/Konsolidierung Verwaltung Sobers, R. The Economist Intelligence Unit Anderson, J. Q., & Rainie, L. McAfee, A., & Brynjolfsson, E. Shacklett, M. Sobers, R. Big Social: Predicting behavior with Big Data Big Data - Fluch, Segen oder einfach viel Arbeit? Big data - Harnessing a 2011 game-changing asset Big Data: Experts say new forms of information analysis will help people be more nimble and adaptive, but worry over humans capacity to understand and use these new tools well Big Data: The Management Revolution 10 roadblocks to implementing Big Data analytics Big Data - Fluch, Segen oder einfach viel Arbeit? Speicherung Sobers, R. Big Data - Fluch, Segen oder einfach viel Arbeit? Datensicherheit Bloem, J., Doorn, M. Van, Duivestein, S., Manen, T. Van, & Ommeren, E. Van. Goodin, D. Visualisierung/Datenaufbereitung Inkompatible oder unzureichende Hard- und Software Cloud Specialist Davenport, T. H., & NewVantage Partners LaValle, S., Lesser, E., Shockley, R., Hopkins, M. S., & Kruschwitz, N. Nair, R., & Narayanan, A. Big Social: Predicting behavior with Big Data Zero-day attacks are meaner, more rampant than we ever thought Countering Customer s Cloud Security Concerns Big Data Executive Survey 2013 Big Data, Analytics and the Path From Insights to Value Benefitting from Big Data: Leveraging Unstructured Data Capabilities for Competitive Advantage

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