UdZ 01.24 / 47 forderten Datenansprüchen gerecht zu werden, setzen die DATAMITE-Projektverantwortlichen auf den Einsatz von Machine Learning und sichern den hohen Grad an Individualität durch Qualitätsmodule ab. Diese Module ermöglichen es, individuelle Geschäftsregeln und Qualitätsprofile zu definieren. Darüber hinaus wird DATAMITE die Sicherheit der Daten während des gesamten Prozesses durch Anony- misierung und Verschlüsselung gewährleisten. Durch dieses Angebot an Services und die Fokussierung von Datensicherheit wird die DATAMITE-Plattform ein wichtiger Faktor für den Erfolg einer datengesteuerten Zukunft sein und Organisationen dabei helfen, ihre Daten optimal zu nutzen und zu verstehen. kn · ls organizations to make the most of and understand their data. kn · ls Literatur: Casas, J.: Poor data quality causes companies to lose up to 30% of their turnover. An interview with Benjamin Protais, digital transformer. Medium.com, 12.09.2020. https://medium.com/alliance-data/poor-data-quality-causes-companies-to-lose-up-to-30of-their-turnover-7618a6c62c74 (Link zuletzt geprüft: 14.02.2024) Fosso Wamba, S.; Gunasekaran, A.; Akter, S.; Ji-fan Ren, S.; Dubey, R.; Childe, S. J.: Big data analytics and firm performance. Effects of dynamic capabilities. In: Journal of Business Research 70 (2017), S. 356 – 365. Popovič, A.; Hackney, R.; Tassabehji, R.; Castelli, M.: The impact of big data analytics on firms’ high value business performance. In: Information Systems Frontiers 20 (2018) 2, S. 209 – 222. If you have any questions about the project or want to participate in it, feel free to contact us. Project Title: DATAMITE – DATA Monetization, Interoperability, Trading & Exchange Funding/Promoters: European Union, European Commission Funding no.: 101092989 Website: datamite.fir.de Cansu Kanak, M.Sc. Project Manager Research Unit Information Management FIR e. V. at RWTH Aachen University Phone: +49 241 47705-503 Email: Cansu.Kanak@fir.rwth-aachen.de Martin Loers, M. Sc. Project Manager Research Unit Service Management FIR e. V. at RWTH Aachen University Phone: +49 241 47705-214 Email: Martin.Loers@fir.rwth-aachen.de Open Access: Dieser Artikel wird unter der Creative-Commons-Lizenz Namensnennung – Weitergabe unter gleichen Bedingungen 4.0 International (CC BY-SA 4.0) veröffentlicht (creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/deed.de).
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