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  • × theme_ss:"Information Resources Management"
  1. Fensel, D.: Ontologies : a silver bullet for knowledge management and electronic commerce (2004) 0.07 
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    Classification
    004.67/8 22
    ST 300 Informatik / Monographien / Künstliche Intelligenz / Allgemeines
    ST 304 Informatik / Monographien / Künstliche Intelligenz / Automatisches Programmieren, Deduction and theorem proving, Wissensrepräsentation
    DDC
    004.67/8 22
    RSWK
    Wissenstechnik / Inferenz <Künstliche Intelligenz>
    World Wide Web / Datenbanksystem / Abfrage / Inferenz <Künstliche Intelligenz>
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    ST 300 Informatik / Monographien / Künstliche Intelligenz / Allgemeines
    ST 304 Informatik / Monographien / Künstliche Intelligenz / Automatisches Programmieren, Deduction and theorem proving, Wissensrepräsentation
    Subject
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    Electronic Commerce / Agent <Künstliche Intelligenz> / XML
  2. Krebs, R.: ¬Die Rolle von Informationssystemen im Konzern : Verflechtung, Kooperation, Koordination (1993) 0.03 
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    Pages
    S.29-56
    Source
    Technik und Information: Markt, Medien und Methoden. Deutscher Dokumentartag 1992, Technische Universität Berlin, 22.-25.9.1992. Hrsg.: W. Neubauer u. K.-H. Meier
  3. Fensel, D.: Ontologies : a silver bullet for knowledge management and electronic commerce (2001) 0.03 
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    BK
    54.72 / Künstliche Intelligenz
    Classification
    54.72 / Künstliche Intelligenz
    RSWK
    Wissenstechnik / Inferenz <Künstliche Intelligenz>
    World Wide Web / Datenbanksystem / Abfrage / Inferenz <Künstliche Intelligenz>
    Electronic Commerce / Agent <Künstliche Intelligenz> / XML
    Subject
    Wissenstechnik / Inferenz <Künstliche Intelligenz>
    World Wide Web / Datenbanksystem / Abfrage / Inferenz <Künstliche Intelligenz>
    Electronic Commerce / Agent <Künstliche Intelligenz> / XML
  4. Westkämper, E.: Wechsel der Paradigmen durch Anwendung technischer Intelligenz in der industrieller Produktion (2000) 0.02 
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  5. Winschiers, H.; Fendler, J.; Paterson, B.: Nachhaltige Wissensorganisation durch kulturelle Synthese (2006) 0.02 
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    Abstract
    Der Begriff der Nachhaltigkeit stammt aus der Ökologie, und wird dort als Methode der Ressourcennutzung verstanden, bei der die Ressource nicht dauerhaft geschädigt wird. Was bedeutet Nachhaltigkeit jedoch in Bezug auf die Ressource Wissen? Wissensorganisation beinhaltet Modellierung, Strukturierung und Vernetzung von Wissen. Modellierung und Strukturierung sind Abstraktionsprozesse; dabei geht es um die Unterscheidung von Wichtigem und Unwichtigem. Das jedoch hängt stark von dem zugrunde liegenden Wertesystem ab, und ist somit gesellschaftlich und kulturell bestimmt. Informationstechnologie unterstützt Systeme und Artefakte der Wissensorganisation, die dem westlichen Wertesystem entsprechen. Die immer schnellere Verbreitung der Kommunikationstechnologie treibt den Prozess der Globalisierung voran, der längst nicht mehr aufhaltbar ist. Im Zuge der Globalisierung werden eurozentrische Methoden und Systeme der Wissensorganisation in alle Welt verbreitet. Die Gefahr der Nivellierung des kulturellen Terrains durch Globalisierung wird von Befürwortern und Gegnern der Globalisierung gleichermaßen anerkannt. Somit heißt Nachhaltigkeit von Wissen, bestehendes Wissen, zum Beispiel indigenes afrikanisches, in gleicher Weise zu konservieren und nicht durch die Entwicklung neuer Technologien zu reduzieren oder zu eliminieren. Diesem Prozess entgegenwirkend besagt Grundsatz 12b der Erd-Charta "Affirm the right of indigenous peoples to their spirituality, knowledge, lands, and resources and to their related practice of sustainable living".
  6. Wille, R.: Begriffliche Wissensverarbeitung in der Wirtschaft (2002) 0.02 
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    Abstract
    Begriffliche Wissensverarbeitung ist einem pragmatischen Wissensverständnis verpflichtet, nach dem menschliches Wissen in einem offenen Prozess menschlichen Denkens, Argumentierens und Kommunizierens entsteht und weiterlebt. Sie gründet sich auf eine mathematische Begriffstheorie, die auf das wechselseitige Zusammenwirken von Formalem und Inhaltlichem ausgerichtet ist. Wie diese theoretische Konzeption in der wirtschaftlichen Praxis zur Wirkung kommt wird erläutert anhand der Kernprozesse des organisationalen Wissensmanagements, d.h. nach G. Probst et al. anhand von Wissensidentifikation, Wissenserwerb, Wissensentwicklung, Wissens(ver)teilung, Wissensnutzung und Wissensbewahrung; jeweils an einem Beispiel wird der Einsatz spezifischer Methoden der Begrifflichen Wissensverarbeitung demonstriert. Abschließend wird auf den prozesshaften Wirkungszusammenhang von Wissenszielen und Wissensbewertungen mit den Kernprozessen aus Sicht der Begrifflichen Wissensverarbeitung eingegangen.
  7. Helber, S.; Stolletz, R.: Call Center Management in der Praxis : Strukturen und Prozesse betriebswirtschaftlich optimieren (2004) 0.02 
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    Abstract
    Das Buch stellt die Grundlagen des Operations Management im Call Center anwendungsorientiert dar. Hierbei zielen die Autoren vorrangig auf Inbound Call Center ab, bei denen die Anrufe von außen eingehen. Im Vordergrund steht der Prozess der Leistungserstellung im Call Center. Zunächst wird die Frage erörtert, wie man die Performance des Call Centers misst - aus der Sicht der Anrufer wie aus der Sicht der Betreiber. Anschließend erfährt der Leser, wie insbesondere bei großen Call Centern effiziente Strukturen aussehen und wie nicht. Im dritten Teil des Buches wird die Planung der täglichen Abläufe dargestellt. Das Buch richtet sich an Praktiker im Call Center Management. Die Ausführungen sind jedoch auch für Studenten geeignet.
  8. Vopel, O.: Herausforderung Nutzenmessung : Zielsetzung und Struktur des Global Knowledge Survey von Ernst & Young (2001) 0.02 
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    Abstract
    Die strategischen Zielsetzungen von Knowledge Management lesen sich auf der Ebene der Business Pläne in Professional Service Firms immer ähnlich: Vermeidung von Doppelspurigkeiten bei der Wissensproduktion; Qualitätssteigerung der Produkte durch intelligente Kombination des Wissens; Geschwindigkeitssteigerungen beim Service Delivery-Prozess; Risikominderung durch besseres Wissen etc. Bei Ernst & Young stellte eine Erreichung solcher Ziele angesichts der internen und externen Rahmenbedingungen eine ganz besondere Herausforderung dar: 76 000 Mitarbeiter in allen Zeitzonen der Welt; vier große Business Lines (Wirtschaftsprüfung, Steuerberatung, Corporate Finance und Rechtsberatung) mit rund einhundert Service Lines, die ein gewisses Eigenleben führen (müssen!); ständiger Wandel der Marktbedingungen; Mitarbeiter meistens beim Klienten und selten im Büro; permanter Mitarbeiterzuwachs bei branchenüblichem Turnover. Wenn der vielbeschworene Informationsaustausch in der Teeküche für komplexe Organisationen je ausgereicht hat - hier genügte heißes Wasser nicht mehr
  9. Schmidt, A.: Endo-Management : Wissenslenkung in Cyber-Ökonomien (1999) 0.01 
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    Abstract
    Was ist Wissensmanagement? Wissensmanagement ist eine integrale Vorgehensweise, um das Wissen von Individuen, Teams, Organisationen oder Gesellschaften weiterzuentwickeln. Wissensmanagement verfolgt hierbei das Ziel, Wissen im Einklang mit der Unternehmensstrategie effizienter zu navigieren, zu erzeugen, zu nutzen und zu kommunizieren, um die Lebensfähigkeit und Kernkompetenzen von Unternehmen ständig zu verbessern. Da in den meisten Unternehmen weniger als 50 % des vorhandenen Wissens genutzt wird, ist Wissen der wichtigste Rohstoff der Zukunft. Wissen besteht aus Daten, beim Individuum erzeugten Informationen, aus zuvor gemachten Erfahrungen, aus Kreativität und ernotionaler Intelligenz. Wissen ist somit ein mehrdimensionales Phänomen, daß untrennbar mit den menschlichen Interfaces und ihren Interaktionen gekoppelt ist. Die Entwicklung des Wissensmanagements wird durch die Zunahme der Interaktionen im Internet nachhaltig beeinflusst. Die Vorteile eines gezielten Wissensmanagements sind ein kostengünstiger und schneller Zugang zu internen und externen Wissensquellen, die Reduzierung des Zeitaufwandes beim Hervorbringen von Innovationen, die Förderung der Kommunikations- und Teamfähigkeit bei den Mitarbeitern, Effizienzsteigerungen durch direkten Zugriff auf Daten durch alle Mitarbeiter, die Beschleunigung sämtlicher Unternehmensprozesse, eine effektivere Einbindung von Kunden in problemlösungsorientierte Netzwerke sowie die Möglichkeit der interaktiven Kommunikation und Simulation in komplexen Projektumgebungen. Erfolgreiches Wissens-Management erfordert interdisziplinäres Wissen, welches die unterschiedlichen Fachgebiete verbindet und dadurch zum Katalysator für Innovationen werden kann. Zielorientiertes Wissensmanagement erfordert die Lenkungsfähigkeiten im Hinblick auf Daten- und Informationserzeugung auf allen organisatorischen Ebenen zu verbessern. Dies ist die Voraussetzung, damit Führungskräfte, Sacharbeiter oder Studenten Gestaltungsprozesse mit der Ressource Wissen vornehmen können. Unternehmen, die zukünftig nicht über ein effizientes Wissens-Managenent verfügen, werden in einem wissensintensiven Wettbewerb nicht bestehen können.
    Date
    29. 1.1997 18:49:05
  10. Reinmann-Rothmeier, G.: ¬Eine integrative Sicht auf das Managen von Wissen (2001) 0.01 
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    Content
    Kurz gefasst: * Wissen ist sowohl Objekt als auch Prozess, seine beiden Extremzustände sind Informationswissen und Handlungswissen. * Wissensmanagement muss den ganzen Raum zwischen diesen Extremen abdecken. * Beim Wissensmanagement sollten das algorithmische und das heuristische Managementmodell miteinander kombiniert werden. * Eine lernende Organisation kann dann entstehen, wenn der individuelle und organisationale Lernzyklus miteinander verbunden werden. * Die vier wesentlichen Prozesse im Umgang mit Wissen sind Wissenpräsentation, Wissensnutzung, Wissenskommunikation und Wissensgenerierung. * Diese Wissensprozesse lassen sich durch das Gestalten von Rahmenbedingungen sowie das Fördern der beteiligten Menschen optimieren.
  11. Laukamm, T.: Elektronische Dokumentation : der Wettbewerbsfaktor der Zukunft (1993) 0.01 
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    Technik und Information: Markt, Medien und Methoden. Deutscher Dokumentartag 1992, Technische Universität Berlin, 22.-25.9.1992. Hrsg.: W. Neubauer u. K.-H. Meier
  12. Krebs, R.: ¬Der Informationsmarkt : Stand, Tendenzen und Prognosen für die 90er Jahre (1993) 0.01 
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  13. Stroetmann, K.: Information management for the '90s : a conceptual framework (1992) 0.01 
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    Pages
    S.7-22
  14. Kessels, J.: Knowledge productivity and the corporate curriculum (1996) 0.01 
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    Source
    Knowledge management: organization competence and methodolgy. Proceedings of the Fourth International ISMICK Symposium, 21-22 October 1996, Netherlands. Ed.: J.F. Schreinemakers
  15. Wissen - Innovation - Netzwerke : Wege zur Zukunftsfähigkeit (2003) 0.01 
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    Date
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    Editor
    Henning, K. u.a.
    GHBS
    TZE (FH K)
  16. Kocamustafaogullari, K.: Computer aided management for information processing projects (1995) 0.01 
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    Date
    22. 7.1996 19:40:59
  17. Wiley, D.L.: ¬The organizational politics of the World Wide Web (1998) 0.01 
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    Source
    Internet reference services quarterly. 3(1998) no.2, S.23-29
  18. Scholl, W.: Innovation und Information : Wie in Unternehmen neues Wissen produziert wird (2004) 0.01 
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    Footnote
    Das "Innovationsparadox" (Kapitel 1), das darin besteht, dass etwas geplant werden muss, was noch gar nicht bekannt sein kann (sonst wäre es ja keine Innovation!). Im Kapitel 8 "Innovation als evolutionärer Prozess der Wissensproduktion - Die Auflösung des Innovationsparadoxes" werden dann die verschiedenen Problemstellungen systematisch behandelt. Doch zunächst geht es erst einmal um das Phänomen der Informationspathologien (Kapitel z und 3), wie sie durch Ausschaltung von Prüfmöglichkeiten, Unterschätzung des Unwissens, Trennung von Information und Entscheidung u.v.a.m. entstehen. Auf 55 Seiten wird dieses auch besonders für Information Professional interessante Thema aufbereitet. Fachkompetenz und Positionsmacht (Kapitel 4), hier spielen Aspekte wie hierarchische Position, Ablehnung und Gegnerschaft eine wichtige Rolle, die Innovationsvorhaben fördern oder behindern können. Empfehlungen für die "Zusammenarbeit in Innovationsprojekten" sind Gegenstand des 5. Kapitels. Innovationsvorhaben laufen selten wie geplant ab. Unter der Überschrift "Mal Partizipation, mal Konspiration" geht der Autor in Kapitel 6 auf das Thema Interessen und dadurch ausgelöste Konflikte ein. Im 7. Kapitel folgt dann unter der Überschrift "Zwischen Rationalität und Anarchie-Entscheidungsprozesse bei Innovationen", wie mit Interessen und Konflikten in Unternehmen umgegangen wird. Nachdem das Innovationsparadox in Kapitel 8 bewältigt worden ist, folgt im abschließenden 9. Kapitel "Innovationsmana-gement" "... eine Zusammenschau der berichteten Ergebnisse unter dem Blickwinkel der Anwendung in der Praxis (...)" (S. 246) Im Mittelpunkt stehen dabei Fragen wie "Wie kann man Innovationen initiieren, vorantreiben und zum Erfolg bringen?". Abgerundet wird das Buch durch einen Anhang mit einem ausführlichen Interviewleitfaden und einem ausführlichen Fragebogen zu Innovationsprozessen. "Innovation und Information" ist keine leichte Kost und setzt doch einige Kenntnisse der empirischen Forschung voraus, um die Ableitung bis ins Details zu verstehen. Das Buch zeigt anhand empirischer Daten, wie Innovationen in den untersuchten Unternehmen ablaufen. Das aufgezeigte Muster erscheint geeignet, um anderen Unternehmen bei der Bewältigung ihrer Informations-, Wissens- und Innovationsprobleme zu unterstützen, wobei wir dann beim Nutzen dieses Buches für Information Professionals angelangt wären."
  19. Web intelligence: research and development : First Asia-Pacific Conference, WI 2001, Maebashi City, Japan, Oct. 23-26, 2001, Proceedings (2003) 0.01 
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    Footnote
    Rez. in: nfd - Information 54(2003) H.6, S.378-379 (T. Mandl): "Im Oktober 2001 fand erstmals eine Tagung mit dem Titel "Web Intelligence" statt. Ist dies nun eine neue Disziplin oder der Versuch analog zu "Artificial Intelligence" und "Computational Intelligence" ein neues Modewort zu kreieren? Geht es um den Einsatz sogenannter intelligenter Verfahren, um mit dem Internet umgehen zu können oder erscheint das Internet als "emerging global brain" (Goertzel 2002), also als eine unerschöpfliche Quelle von Wissen, die nur geschickt ausgebeutet werden muss? Kommt also die Intelligenz aus dem Web oder dient die Intelligenz als Werkzeug für das Web? Der Tagungsband ist seit Anfang 2003 verfügbar und bietet nun den Anlass, diesen Begriff anhand der darin präsentierten Inhalte zu bewerten. Die Herausgeber führen in ihrem einleitenden Artikel gleich die Abkürzung WI ein und versuchen tatsächlich "Web Intelligence" als neue Sub-Disziplin der Informatik zu etablieren. Zu diesem Zweck greifen sie auch auf die Anzahl der Nachweise für diese Phrase in Suchmaschinen zu. Zwar lieferten die Systeme angeblich Zahlen von über einer Million (S. 4), aber dies überzeugt sicher noch niemanden, das Studium der WI aufzunehmen. Allerdings weist dieses Vorgehen schon auf einen Kern der WI hin: man versucht, aus dem im Web gespeicherten Wissen neues Wissen zu generieren. Damit wäre man sehr nahe am Data oder eben Web-Mining, jedoch geht die Definition der Autoren darüber hinaus. Sie wollen WI verstanden wissen als die Anwendung von Künstlicher Intelligenz sowie Informationstechnologie im Internet (S. 2). Da nun Künstliche Intelligenz bei allen Meinungsverschiedenheiten sicherlich nicht ohne Informationstechnologie denkbar ist, wirkt die Definition nicht ganz überzeugend. Allerdings beschwichtigen die Autoren im gleichen Atemzug und versichern, diese Definition solle ohnehin keine Forschungsrichtung ausschließen. Somit bietet sich eher eine Umfangsdefinition an. Diese solle die wichtigsten Stoßrichtungen des Buchs und damit auch der Tagung umfassen. Als Ausgangspunkt dient dazu auch eine Liste der Herausgeber (S. 7f.), die hier aber etwas modifiziert wird: - Grundlagen von Web Informationssystemen (Protokolle, Technologien, Standards) - Web Information Retrieval, WebMining und Farming - Informationsmanagement unter WebBedingungen - Mensch-Maschine Interaktion unter Web-Bedingungen (hier "HumanMedia Engineering" S. XII) Eine grobe Einteilung wie diese ist zwar übersichtlich, führt aber zwangsläufig zu Ouerschnittsthemen. In diesem Fall zählt dazu das Semantic Web, an dem momentan sehr intensiv geforscht wird. Das Semantic Web will das Unbehagen mit der Anarchie im Netz und daraus folgenden Problemen für die Suchmaschinen überwinden, indem das gesamte Wissen im Web auch explizit als solches gekennzeichnet wird. Tauchen auf einer WebSeite zwei Namen auf und einer ist der des Autors und der andere der eines Sponsors, so erlauben neue Technologien, diese auch als solche zu bezeichnen. Noch wichtiger, wie in einer Datenbank sollen nun Abfragen möglich sein, welche andere Seiten aus dem Web liefen, die z.B. den gleichen Sponsor, aber einen anderen Autor haben. Dieser Thematik widmen sich etwa Hendler & Feigenbaum. Das Semantic Web stellt ein Ouerschnittsthema dar, da dafür neue Technologien (Mizoguchi) und ein neuartiges Informationsmanagement erforderlich sind (z.B. Stuckenschmidt & van Harmelen), die Suchverfahren angepasst werden und natürlich auch auf die Benutzer neue Herausforderungen zukommen. Diesem Aspekt, inwieweit Benutzer solche Anfragen überhaupt stellen werden, widmet sich in diesem Band übrigens niemand ernsthaft. Im Folgenden sollen die einzelnen Themengebiete anhand der im Band enthaltenen Inhalte näher bestimmt werden, bevor abschließend der Versuch eines Resümees erfolgt.
  20. Leitfaden zum Forschungsdaten-Management : Handreichungen aus dem WissGrid-Projekt (2013) 0.01 
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    Classification
    ANW (FH K)
    Date
    19.12.2015 11:57:22
    GHBS
    ANW (FH K)

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