Big Data: Konsequenzen für das Human Resource Management Schweizer Unternehmen

Reissich, Georg; Rohr, Geraldine; Wanzenried, Bernadette; Schellinger, Jochen (2021). Big Data: Konsequenzen für das Human Resource Management Schweizer Unternehmen In: Schellinger, Jochen; Tokarski, Kim Oliver; Kissling-Näf, Ingrid (eds.) Digital Business: Analysen und Handlungsfelder in der Praxis (pp. 245-273). Wiesbaden: Springer Fachmedien Wiesbaden 10.1007/978-3-658-32323-3_11

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Die Digitalisierung von Wirtschaft und Gesellschaft hat zur Folge, dass aufgrund der fast unbegrenzten Kommunikations- und ökonomischen Transaktionsmöglichkeiten mit einer Vielzahl technischer Zugangsmöglichkeiten rund um die Uhr in- und außerhalb von Unternehmen kontinuierlich Daten generiert werden. Die hinter diesen Daten stehenden Informationen können für Unternehmen sehr wertvoll werden, sei es als Grundlage neuer Geschäftsmodelle, bei der Weiterentwicklung ihrer Produkte oder zur Optimierung interner Prozesse. Die riesige Datenmenge und zugehörige neue Analysetechniken können unter dem Oberbegriff „Big Data“ zusammengefasst werden. Der Beitrag untersucht den Einfluss von Big Data auf das Human Resource Management Schweizer Unternehmen. Im Rahmen einer qualitativen Untersuchung wurden thesenbasierte Interviews mit Expertinnen und Experten von Unternehmen und Institutionen geführt, die für die Zukunft einen zunehmenden Einsatz von Big-Data-Analysen auch im Human Resource Management vermuten lassen, auch wenn derzeitige Anwendungen noch eher rudimentär erfolgen.

Item Type:	Book Section (Book Chapter)
Division/Institute:	Business School > Institute for New Work > New Forms of Work and Organisation Business School
Name:	Reissich, Georg; Rohr, Geraldine; Wanzenried, Bernadette; Schellinger, Jochen; Schellinger, Jochen; Tokarski, Kim Oliver and Kissling-Näf, Ingrid0000-0001-5225-1723
ISBN:	978-3-658-32322-6
Publisher:	Springer Fachmedien Wiesbaden
Submitter:	Carmen Gebel
Date Deposited:	31 Mar 2021 08:50
Last Modified:	10 Oct 2021 02:18
Publisher DOI:	10.1007/978-3-658-32323-3_11
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ARBOR DOI:	10.24451/arbor.14522
URI:	https://arbor.bfh.ch/id/eprint/14522