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Zusammenfassung Die Wertschöpfungskette wird als zentrales Modell zur effizienten Steuerung von Wertschöpfungsprozessen innerhalb von Organisationen betrachtet. Mit der Digitalisierung der End-to-End-Prozesse, die begonnen hat, Daten als Hauptwertquelle zu nutzen, sind traditionelle Wertschöpfungskettenmodelle veraltet. Daher haben Forscher neue Wertschöpfungskettenmodelle entwickelt, sogenannte Data Value Chains, um datengetriebene Organisationen zu ermöglichen. Anschließend sind mit dem Aufkommen von Big Data neue Datenwertschöpfungsketten, die Big Data Value Chains, entstanden, um neuen datenbezogenen Herausforderungen wie hohem Volumen, Geschwindigkeit und Vielfalt zu begegnen. Diese Big Data Value Chains beschreiben den Datenfluss innerhalb von Organisationen, die auf Big Data angewiesen sind, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Es handelt sich um eine Reihe geordneter Schritte, die Big Data Analytics-Tools verwenden und hauptsächlich darauf ausgelegt sind, von der Datengenerierung zur Wissensschaffung zu gelangen. Die Fortschritte in Big Data und der Big Data Value Chain, die klare Prozesse zur Aggregation und Nutzung von Daten verwenden, haben zur sogenannten Datenmonetarisierung geführt. Das Konzept der Datenmonetarisierung besteht darin, Daten aus einer Organisation zur Gewinnsteigerung zu nutzen. Dies kann der direkte Verkauf der Daten gegen Geld sein oder die Nutzung dieser Daten, um indirekt Wert zu schaffen. Es ist wichtig zu erwähnen, dass das Konzept der Datenmonetarisierung nicht so neu ist, wie es scheint, aber mit dem Zeitalter von Big Data und Big Data Value Chain zunehmend attraktiv wird. Ziel dieses Artikels ist es, eine umfassende Übersicht über Wertschöpfung, Datenwert und Big Data-Wertschöpfungsketten mit ihren verschiedenen Phasen zu bieten. Diese Literatur führte uns zur Erstellung einer umfassenden End-to-End-BDVC, die die meisten der behandelten Phasen zusammenfasst. Darüber hinaus präsentieren wir eine mögliche Weiterentwicklung dieser generischen BDVC zur Unterstützung der Monetarisierung von Big Data. Dazu diskutieren wir verschiedene Ansätze, die eine Monetarisierung von Daten entlang der Datenwertschöpfungsketten ermöglichen. Abschließend heben wir hervor, dass es notwendig ist, spezifische Datenmonetarisierungsmodelle anzunehmen, die den Besonderheiten von Big Data entsprechen.
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Abou Zakaria Faroukhi
Imane El Alaoui
Youssef Gahi
SHILAP Revista de lepidopterología
Journal Of Big Data
Université Ibn-Tofail
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Faroukhi et al. (Wed,) haben diese Frage untersucht.
www.synapsesocial.com/papers/69df716a4fb243fc8e592093 — DOI: https://doi.org/10.1186/s40537-019-0281-5