Einblick. Ausblick. ​Selbstverständnis.

„Anwendung Informationsmanagement, Band 2“ liefert Ihnen praxiserprobte Frameworks – von Blockchain-gestützten Audit-Trails über IoT-Referenzarchitekturen bis hin zu Meta-Learning-Modellen für die automatische Auswahl von KI-Methoden. Lernen Sie, wie Sie Ihre Datenmodelle strukturieren, Datenqualität sichern und Smart Contracts für ein selbstgesteuertes Stammdaten-Lifecycle-Management nutzen. Mit Checklisten, Entscheidungsbäumen und Detail-Case-Studies aus Fertigung, Gesundheitswesen, Finanzen und Verwaltung schlagen Sie Brücken zwischen Theorie und umsetzbarer Praxis.

Band 3 der Reihe „Forschung Informationsmanagement“ fokussiert sich auf Best Practices und wissenschaftliche Perspektiven zur Absicherung der digitalen Infrastruktur von Unternehmen. Von Fallstudien zu IT-Sicherheit, Qualitäts- und Technologiemanagement bis hin zu Compliance und Controlling: Leserinnen erhalten fundierte Einblicke in Reifegradmodelle, Bewertungsraster und branchenspezifische Lösungsansätze. 🔍 Ideal für IT-Governance-Teams, Studierende, Lehrende und Entscheiderinnen, die fundierte Literaturauswertungen mit direkter Anwendungsorientierung suchen.

Wie gelingt Informationsmanagement im Zeitalter von KI, Data Mesh und Low-Code-Plattformen? Der erste Band der Reihe "Anwendung Informationsmanagement" beleuchtet innovative Lösungsansätze entlang zentraler Säulen moderner Unternehmensarchitektur – von Business Excellence über IT und Data bis zur Prozess- und Technologie-Exzellenz. Dieser Sammelband liefert nicht nur spannende Fallstudien, sondern auch handfeste Methoden für Forschung, Beratung und Unternehmenspraxis. Ein Muss für alle, die die digitale Zukunft nicht nur analysieren, sondern aktiv gestalten wollen.

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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