Der 1. Band "Forschung Informationsmanagement" bietet einen kompakten Fahrplan – von Datenstrategie-Frameworks und Data-Ops-Voraussetzungen über Data-Lake- und Data-Fabric-Architekturen bis hin zu ALM und Hyperautomation. Darüber hinaus ordnet der Band 54 bewährte Managementmethoden systematisch den einzelnen Phasen der Datenstrategieentwicklung zu – von Vision und Status-Quo-Analyse über Roadmap und Strategieformulierung bis zu Implementierung und Monitoring. Sie erhalten präzise Taxonomien und Checklisten für ALM- und EAM-Tools, bewertete Data-Integration-, Data-Quality- und Data-Cataloging-Lösungen sowie Architekturleitlinien für Smart Data Fabrics und Edge Data Management.

Sie möchten den Einsatz von Künstlicher Intelligenz in Ihrem Unternehmen fundiert angehen? Band 2 der „Forschung Informationsmanagement“ liefert aktuelle Einblicke in zentrale Schlüsselthemen wie Explainable und Responsible AI, Large Language Models, Text Mining und Data Ecosystems. Die Beiträge bieten praxisorientierte Forschungsergebnisse – von der Evaluation generativer Sprachmodelle über Active Learning für Labeling-Prozesse bis zur Integration von KI in bestehende Datenarchitekturen.

In dieser kleinen Auswahl der Steinbeis-Veröffentlichungen erhalten Sie wertvolle Einblicke in die Philosophie, die Arbeitsweise, die Struktur und die Dienstleistungen des Steinbeis-Verbundes, an der ...

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