Green Big Data – eine Green IT/Green IS Perspektive auf Big Data

Research output: Contributions to collected editions/worksArticle in conference proceedingsResearchpeer-review

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Green Big Data – eine Green IT/Green IS Perspektive auf Big Data. / Hansmann, Thomas; Funk, Burkhardt; Niemeyer, Peter.
IT-gestütztes Ressourcen- und Energiemanagement: Konferenzband zu den 5. BUIS-Tagen. ed. / Jorge Carlos Marx Gómez; Corinna Lang; Volker Wohlgemuth. Springer Vieweg, 2013. p. 455-466.

Research output: Contributions to collected editions/worksArticle in conference proceedingsResearchpeer-review

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Hansmann, T, Funk, B & Niemeyer, P 2013, Green Big Data – eine Green IT/Green IS Perspektive auf Big Data. in JC Marx Gómez, C Lang & V Wohlgemuth (eds), IT-gestütztes Ressourcen- und Energiemanagement: Konferenzband zu den 5. BUIS-Tagen. Springer Vieweg, pp. 455-466, 15. Tagung der Fachgruppe Betriebliche Umweltinformationssysteme der Gesellschaft für Informatik e.V. (5. BUIS-Tage) - BUIS 2013, Oldenburg, Germany, 24.04.13. https://doi.org/10.1007/978-3-642-35030-6_43

APA

Hansmann, T., Funk, B., & Niemeyer, P. (2013). Green Big Data – eine Green IT/Green IS Perspektive auf Big Data. In J. C. Marx Gómez, C. Lang, & V. Wohlgemuth (Eds.), IT-gestütztes Ressourcen- und Energiemanagement: Konferenzband zu den 5. BUIS-Tagen (pp. 455-466). Springer Vieweg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-35030-6_43

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Hansmann T, Funk B, Niemeyer P. Green Big Data – eine Green IT/Green IS Perspektive auf Big Data. In Marx Gómez JC, Lang C, Wohlgemuth V, editors, IT-gestütztes Ressourcen- und Energiemanagement: Konferenzband zu den 5. BUIS-Tagen. Springer Vieweg. 2013. p. 455-466 doi: 10.1007/978-3-642-35030-6_43

Bibtex

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title = "Green Big Data – eine Green IT/Green IS Perspektive auf Big Data",
abstract = "Unter dem Stichwort Big Data werden zur Zeit, sowohl in Wissenschaft als auch Praxis,Technologien und Methoden diskutiert, mit denen die Verarbeitung gro{\ss}er, schnell anwachsender, h{\"a}ufig nur schwach strukturierter Datenmengen erm{\"o}glicht werden soll, die mit traditionellen Ans{\"a}tzen, unter anderem aus dem Business Intelligence-Umfeld, nicht, oder nur eingeschr{\"a}nkt analysiert werden k{\"o}nnen, woraus sich neue, eigenst{\"a}ndige Anwendungsgebiete ergeben. Die vorliegende Arbeit hat daher zum Ziel, Zusammenh{\"a}nge zwischen den technologischen sowie methodischen Konzepten, die im Rahmen der derzeit gef{\"u}hrten Big Data-Diskussion eine Rolle spielen, und Green IS zu untersuchen und so eine Grundlage zu legen, um systematisch Erkenntnisse aus dem Umfeld des Big Data-Konzeptes f{\"u}r BUIS nutzbar zu machen. Konkret untersuchen wir in einer Green IT Perspektive, ob bereits ressourceneffiziente Verfahren f{\"u}r Big Data Anwendungen diskutiert werden, und inwieweit Big Data Konzepte zur Gestaltung ressourcenschonender Gesch{\"a}ftsprozesse eingesetzt werden k{\"o}nnen, wozu wir im Vorfeld relevante Dimensionen des Begriffes Big Data mittels eines deduktiven Ansatzes identifizieren.",
keywords = "Wirtschaftsinformatik, Big Data, Green IT, Green IS, BUIS, EMIS",
author = "Thomas Hansmann and Burkhardt Funk and Peter Niemeyer",
note = "Dieser Artikel ist in englischer Sprache mit dem Titel {"}Green Big Data: A Green IT/Green IS Perspective on Big Data{"} erschienen. ; 15. Tagung der Fachgruppe Betriebliche Umweltinformationssysteme der Gesellschaft f{\"u}r Informatik e.V. (5. BUIS-Tage) - BUIS 2013, BUIS Tage 2013 ; Conference date: 24-04-2013 Through 26-04-2013",
year = "2013",
doi = "10.1007/978-3-642-35030-6_43",
language = "Deutsch",
isbn = "978-3-642-35029-0",
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editor = "{Marx G{\'o}mez}, {Jorge Carlos} and Corinna Lang and Volker Wohlgemuth",
booktitle = "IT-gest{\"u}tztes Ressourcen- und Energiemanagement",
publisher = "Springer Vieweg",
address = "Deutschland",
url = "http://enviroinfo.eu/5-buis-tage",

}

RIS

TY - CHAP

T1 - Green Big Data – eine Green IT/Green IS Perspektive auf Big Data

AU - Hansmann, Thomas

AU - Funk, Burkhardt

AU - Niemeyer, Peter

N1 - Conference code: 15

PY - 2013

Y1 - 2013

N2 - Unter dem Stichwort Big Data werden zur Zeit, sowohl in Wissenschaft als auch Praxis,Technologien und Methoden diskutiert, mit denen die Verarbeitung großer, schnell anwachsender, häufig nur schwach strukturierter Datenmengen ermöglicht werden soll, die mit traditionellen Ansätzen, unter anderem aus dem Business Intelligence-Umfeld, nicht, oder nur eingeschränkt analysiert werden können, woraus sich neue, eigenständige Anwendungsgebiete ergeben. Die vorliegende Arbeit hat daher zum Ziel, Zusammenhänge zwischen den technologischen sowie methodischen Konzepten, die im Rahmen der derzeit geführten Big Data-Diskussion eine Rolle spielen, und Green IS zu untersuchen und so eine Grundlage zu legen, um systematisch Erkenntnisse aus dem Umfeld des Big Data-Konzeptes für BUIS nutzbar zu machen. Konkret untersuchen wir in einer Green IT Perspektive, ob bereits ressourceneffiziente Verfahren für Big Data Anwendungen diskutiert werden, und inwieweit Big Data Konzepte zur Gestaltung ressourcenschonender Geschäftsprozesse eingesetzt werden können, wozu wir im Vorfeld relevante Dimensionen des Begriffes Big Data mittels eines deduktiven Ansatzes identifizieren.

AB - Unter dem Stichwort Big Data werden zur Zeit, sowohl in Wissenschaft als auch Praxis,Technologien und Methoden diskutiert, mit denen die Verarbeitung großer, schnell anwachsender, häufig nur schwach strukturierter Datenmengen ermöglicht werden soll, die mit traditionellen Ansätzen, unter anderem aus dem Business Intelligence-Umfeld, nicht, oder nur eingeschränkt analysiert werden können, woraus sich neue, eigenständige Anwendungsgebiete ergeben. Die vorliegende Arbeit hat daher zum Ziel, Zusammenhänge zwischen den technologischen sowie methodischen Konzepten, die im Rahmen der derzeit geführten Big Data-Diskussion eine Rolle spielen, und Green IS zu untersuchen und so eine Grundlage zu legen, um systematisch Erkenntnisse aus dem Umfeld des Big Data-Konzeptes für BUIS nutzbar zu machen. Konkret untersuchen wir in einer Green IT Perspektive, ob bereits ressourceneffiziente Verfahren für Big Data Anwendungen diskutiert werden, und inwieweit Big Data Konzepte zur Gestaltung ressourcenschonender Geschäftsprozesse eingesetzt werden können, wozu wir im Vorfeld relevante Dimensionen des Begriffes Big Data mittels eines deduktiven Ansatzes identifizieren.

KW - Wirtschaftsinformatik

KW - Big Data

KW - Green IT

KW - Green IS

KW - BUIS

KW - EMIS

U2 - 10.1007/978-3-642-35030-6_43

DO - 10.1007/978-3-642-35030-6_43

M3 - Aufsätze in Konferenzbänden

SN - 978-3-642-35029-0

SP - 455

EP - 466

BT - IT-gestütztes Ressourcen- und Energiemanagement

A2 - Marx Gómez, Jorge Carlos

A2 - Lang, Corinna

A2 - Wohlgemuth, Volker

PB - Springer Vieweg

T2 - 15. Tagung der Fachgruppe Betriebliche Umweltinformationssysteme der Gesellschaft für Informatik e.V. (5. BUIS-Tage) - BUIS 2013

Y2 - 24 April 2013 through 26 April 2013

ER -