Kooperativer Bibliotheksverbund

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Format: 1 online resource (734 pages)

Edition: 1

ISBN: 9783662629154

Note: Intro -- Grußwort von Minister Prof. Dr. Andreas Pinkwart -- Grußwort von Dorothee Bär -- Monetarisierung von Daten - Vorwort -- Inhaltsverzeichnis -- 1 Monetarisierung von Daten am Beispiel von Fertigungsmaschinen -- Zusammenfassung -- 1.1 Einleitung -- 1.2 Grundlagen -- 1.2.1 Was ist Datenmonetarisierung? -- 1.2.2 Unternehmenszentrierte, interne Mehrwerte -- 1.2.3 Kundenzentrierte, externe Mehrwerte -- 1.3 Herausforderungen und Lösungsansätze -- 1.4 Der Weg zur Datenmonetarisierung -- 1.4.1 Framework zur Datenmonetarisierung -- 1.4.2 Fallbeispiele -- 1.4.2.1 Use Case 1: Handeln von Maschinendaten -- 1.4.2.2 Use Case 2: Datengetriebenes Assistenzsystem -- 1.4.2.3 Use Case 3: Transformieren des Geschäftsmodells -- 1.5 Fazit -- Literatur -- Teil I Rechtliche Aspekte der Datenmonetarisierung -- 2 Datenmonetarisierung im Recht -- Zusammenfassung -- 2.1 Einordnung der betrachteten Monetarisierungseffekte -- 2.2 Aktuelle Bedeutung -- 2.3 Leitfaden der Kommission für die gemeinsame Nutzung von Daten des Privatsektors -- 2.3.1 Erfasste Varianten -- 2.3.2 Vertragliche Grundlage -- 2.3.3 Rechtliche Grundsätze - verbunden mit dem Wettbewerbsrecht -- 2.3.3.1 Transparenz -- 2.3.3.2 Gemeinsame Wertschöpfung -- 2.3.3.3 Wahrung der Geschäftsinteressen aller Beteiligten -- 2.3.3.4 Unverfälschter Wettbewerb -- 2.3.3.5 Datenunabhängigkeit -- 2.3.4 Weiterungen -- 2.4 „Eigentum" an den Daten -- 2.4.1 Bisherige Anhaltspunkte -- 2.4.2 Sampling-Urteil des EuGH -- 2.4.2.1 Zusammenhang mit der Digitalisierung -- 2.5 Wettbewerbsrechtliche Zugangsansprüche -- 2.5.1 Plattformunternehmen -- 2.5.2 Marktbeherrschende Stellung in Zeiten der Digitalisierung -- 2.5.3 Modifikation aufgrund des Klimaschutzes? -- 2.6 Pflicht zur Zahlung einer angemessenen Vergütung -- 2.6.1 Bemessung nach dem innovativen Charakter der Leistung -- 2.6.2 Verbot von Rabattsystemen , 2.6.3 Unterlassungsanspruch nach dem Urteil Huawei -- 2.7 Standardsetzung durch Verbände -- 2.8 Unternehmenskooperationen -- 2.9 Informationsaustausch -- 2.10 Zusammenfassung -- Literatur -- 3 Monetarisierung von technischen Daten am Beispiel von technischen Beschäftigtendaten -- Zusammenfassung -- 3.1 Einleitung -- 3.2 Grundlagen und Methoden -- 3.2.1 Kontrollrecht des Arbeitgebers -- 3.2.2 Betriebsvereinbarung -- 3.2.3 Einwilligung -- 3.2.4 Zwischenergebnis -- 3.3 Herausforderungen und Lösungsansätze -- 3.3.1 Koppelungsverbot -- 3.3.1.1 Anwendbarkeit des Koppelungsverbots -- 3.3.1.2 Verstoß gegen das Koppelungsverbot -- 3.3.1.3 Rechtsfolge des Verstoßes -- 3.3.1.4 Zwischenergebnis -- 3.3.2 Übermäßige Anreize -- 3.4 Fallbeispiele -- 3.4.1 Beispiele für technische Beschäftigtendaten -- 3.4.2 Beispiele für wirtschaftliche Vorteile -- 3.5 Zusammenfassung -- Literatur -- 4 Die Einzel- und Gesamtvollstreckung Blockchain-basierter Vermögenswerte (Crypto-Assets) -- Zusammenfassung -- 4.1 Einleitung -- 4.2 Grundlagen Blockchain-basierter Werte -- 4.2.1 Die Blockchain-Technologie im Überblick -- 4.2.1.1 Grundlegender Aufbau einer Blockchain -- 4.2.1.2 Fortschreiben der Blockchain -- 4.2.1.3 Arten von Blockchain-Applikationen -- 4.2.2 Crypto-Assets als neue Form digitaler Vermögenswerte -- 4.3 Vollstreckbarkeit de lege lata -- 4.3.1 Einzelvollstreckung nach der ZPO -- 4.3.1.1 Vollstreckung in Token-Guthaben wegen einer Geldforderung -- 4.3.1.2 Vollstreckung in Ansprüche auf Übertragung von Crypto-Assets -- 4.3.1.3 Vollstreckung von Ansprüchen auf Übertragung von Crypto-Assets -- 4.3.1.4 Zuständigkeit deutscher Vollstreckungsorgane -- 4.3.1.5 Praktische Herausforderungen innerhalb der Einzelvollstreckung -- 4.3.1.6 Zwangsvollstreckungsschutz -- 4.3.2 Gesamtvollstreckung nach der InsO -- 4.3.2.1 Gegenwärtiger Forschungsstand , 4.3.2.2 Insolvenzrechtliches Eröffnungsverfahren -- 4.3.2.3 Aus- und Absonderung -- 4.3.2.4 Praktische Herausforderungen innerhalb der Gesamtvollstreckung -- 4.3.2.5 Ergebnis einer genaueren insolvenzrechtlichen Betrachtung -- 4.4 Zusammenfassung und Ausblick -- Literatur -- Teil II Betriebswirtschaftliche Aspekte der Datenmonetarisierung -- 5 Schweigen ist Silber, Reden ist Gold: Der Nutzen von Machine-Learning und Textanalysen in der Finanzwirtschaft -- Zusammenfassung -- 5.1 Aktuelle Bedeutung von Machine-Learning in der Finanzwirtschaft -- 5.2 Anwendungsfelder innerhalb der Finanzwirtschaft -- 5.2.1 Forschung -- 5.2.2 Versicherungsunternehmen -- 5.2.3 Banken -- 5.3 Textanalysen und Machine-Learning in der Finanzwirtschaft -- 5.3.1 Durchführung und Methodik -- 5.3.2 Nutzen für die Praxis -- 5.4 Fazit -- Literatur -- 6 Monetarisierung von maschinengenerierten Onlinedaten - Branchenübergreifende Chancen und Herausforderungen -- Zusammenfassung -- 6.1 Einleitung -- 6.2 Grundlagen und Methoden -- 6.2.1 Maschinengenerierte Onlinedaten: Definition und Relevanz -- 6.2.2 Datenquellen und Datennutzung -- 6.3 Chancen durch die Monetarisierung maschinen-generierter Onlinedaten -- 6.4 Trends und Ausblick -- 6.5 Zusammenfassung -- Literatur -- 7 Monetäre Bewertung von Daten im Kontext der Rechnungslegung -- Zusammenfassung -- 7.1 Einleitung -- 7.2 Grundlagen und Methoden -- 7.2.1 Eigenschaften von Daten -- 7.2.2 Bewertungsansätze -- 7.3 Herausforderungen und Lösungsansätze -- 7.4 Anwendung auf technische Datensätze -- 7.5 Diskussion und Ausblick -- Literatur -- 8 Was kostet den deutschen Mittelstand die digitale Transformation? - Überlegungen zu Datenprodukten, Geschäftsmodellen und zur Plattformökonomie -- Zusammenfassung -- 8.1 Digitale Herausforderungen für die Industrie -- 8.2 Wie lassen sich Daten monetarisieren? -- 8.3 Entwicklung von Smart Services , 8.4 Innovation durch Geschäftsmodelle -- 8.5 Forschungswettbewerb um KI-Lösungen -- 8.6 KI-basierter Lösungsansatz -- 8.7 Use Cases im KI-Projekt Service-Meister -- 8.7.1 Zustände Remote überwachen -- 8.7.2 Serviceprozesse beschleunigen -- 8.7.3 Anomalien erkennen -- 8.7.4 Probleme automatisch diagnostizieren, Wartungskosten reduzieren -- 8.7.5 Produktionsprozesse überwachen, Stillstände verhindern -- 8.7.6 Einsätze planen, Ersatzteile beschaffen -- 8.8 Welche Veränderungen sind im Bereich Industrie 4.0 durch GAIA-X zu erwarten? -- 8.9 Welche Bedeutung hat GAIA-X für das Projekt Service-Meister? -- 8.10 Eine Lösung nicht nur für den technischen Service -- Literatur -- 9 Strategien der Datenmonetarisierung in produzierenden Unternehmen -- Zusammenfassung -- 9.1 Einordnung der betrachteten Monetarisierungseffekte -- 9.2 Einleitung -- 9.3 Schwierigkeiten der Datenmonetarisierung -- 9.4 Strategien der Datenmonetarisierung -- 9.5 Praxisbeispiel -- 9.6 Diskussion und Ausblick -- Literatur -- Teil III Informationstechnische Aspekte der Datenmonetarisierung -- 10 End-to-End-Architekturen zur Datenmonetarisierung im Industrial Internet of Things (IIoT) -- Zusammenfassung -- 10.1 Einleitung -- 10.2 Architektur -- 10.2.1 Problemstellung -- 10.2.2 Lösungsansätze -- 10.2.3 End-to-end-IoT -- 10.3 Informationsverarbeitung -- 10.3.1 IoT-Plattform -- 10.3.1.1 Definition -- 10.3.1.2 Funktionen und Fähigkeiten -- 10.3.1.3 Unterstützung von IoT-Applikationen -- 10.3.2 Informationsverarbeitung im Edge-Bereich -- 10.3.2.1 Treiber -- 10.3.2.2 Das Edge-Kontinuum -- 10.3.2.3 Anwendungsfall 1 - IoT-Gateways -- 10.3.2.4 Anwendungsfall 2 - Edge-Analytics -- 10.3.3 Nicht-funktionale Anforderungen -- 10.3.3.1 Skalierbarkeit -- 10.3.3.2 Mandantenfähigkeit -- 10.3.3.3 Bereitstellungsoptionen (deployment) -- 10.4 Informationsbeschaffung , 10.4.1 IoT-Gateways und andere Architekturmuster -- 10.4.2 „Low Power"-Geräte -- 10.5 Informationsallokation und -distribution -- 10.5.1 Lambda-Architektur -- 10.5.2 API-Management -- 10.6 Diskussion -- 10.7 Zusammenfassung -- Literatur -- 11 Die Technologie IOTA als offene Infrastruktur für Mikrozahlungen, IoT-Kommunikation, und weltweite digitale Sicherheit -- Zusammenfassung -- 11.1 Einordnung der betrachteten Monetarisierungseffekte -- 11.2 Einleitung -- 11.3 Was ist IOTA? -- 11.4 Die Nachteile traditioneller Blockchain -- 11.5 IOTA als Infrastruktur für Menschen, Organisationen und das Internet der Dinge -- 11.6 Mikrozahlungen für Daten -- 11.7 Mikrotransaktionen und Data Sharing als Grundlage neuer Geschäftsmodelle -- 11.8 Voraussetzungen zur Erfassung und Monetarisierung technischer Daten -- 11.9 Datenverwaltung in IOTA - IOTA Streams -- 11.10 Zusammenfassung -- Literatur -- 12 Data Notary - auditierbare Daten als Monetarisierungsgrundlage -- Zusammenfassung -- 12.1 Einleitung -- 12.1.1 Digitales Siegel für Daten -- 12.1.2 Data Notary als Treiber für die Datenmonetarisierung -- 12.2 Technische Grundlagen und Anforderungen -- 12.2.1 Absicherung ≠ durch Nachweise prüfen -- 12.2.2 Datenauthentizität -- 12.2.3 Datenintegrität -- 12.2.4 Rohdaten vs. auditierbare Daten-Assets -- 12.2.5 Manipulationssicheres Speichern der Nachweise -- 12.3 Data Notary Architektur -- 12.3.1 Eckpfeiler eines Data Notary Services -- 12.3.1.1 Quelle -- 12.3.1.2 Service Quelle -- 12.3.1.3 Datenspeicher Quelle -- 12.3.1.4 Service Konsument -- 12.3.1.5 Datenspeicher Konsument -- 12.3.1.6 Konsument -- 12.3.1.7 Belegsspeicher -- 12.4 Data Notary im praktischen Einsatz -- 12.4.1 Unternehmensprofile -- 12.4.2 Problembeschreibung -- 12.4.3 Lösungsansatz - auditierbare Maschinendaten -- 12.4.4 Integration als Erweiterung zur Industrial IoT Plattform , 12.4.5 Bereitstellung der Daten

Additional Edition: Print version: Trauth, Daniel Monetarisierung Von Technischen Daten Berlin, Heidelberg : Springer Berlin / Heidelberg,c2021 ISBN 9783662629147

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