Bibtex export
@incollection{ Mergel2018, title = {Big Data und Data-Science-Ansätze in der öffentlichen Verwaltung}, author = {Mergel, Ines}, editor = {Mohabbat Kar, Resa and Thapa, Basanta E. P. and Parycek, Peter}, year = {2018}, booktitle = {(Un)berechenbar? Algorithmen und Automatisierung in Staat und Gesellschaft}, pages = {76-96}, address = {Berlin}, publisher = {Fraunhofer-Institut für Offene Kommunikationssysteme FOKUS, Kompetenzzentrum Öffentliche IT (ÖFIT)}, isbn = {978-3-9818892-5-3}, urn = {https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:0168-ssoar-57539-3}, abstract = {Big Data und Data-Science-Ansätze finden Einzug in die öffentliche Verwaltung. Dieses Kapitel bietet zunächst eine Definition von Big Data in der öffentlichen Verwaltung an und leitet die unterschiedlichen Datenquellen für historische, Echtzeit- und prädiktive Big-Data-Analysen ab. Danach werden Beispiele für organisationale Einheiten in der öffentlichen Verwaltung erläutert, die Big-Data-Analysen durchführen. Anhand der folgenden drei ausgewählten Beispiele wird das Potenzial von Big Data aufgezeigt: USGS »Did you feel it?«-Twitter-Karten, prädiktive Analysen in Finanzbehörden und Vorhersagen von Grippewellen mit Hilfe von Google Flu Trends. Aus diesen und weiteren Beispielen werden dann die Herausforderungen für die Verwendung von Big Data und Data-Science-Ansätzen in der öffentlichen Verwaltung erläutert sowie offene Forschungsfragen für die Verwaltungswissenschaft abgeleitet.}, keywords = {öffentliche Verwaltung; public administration; Automatisierung; automation; Digitalisierung; digitalization; Datenverarbeitung; data processing; Daten; data; Analyse; analysis; Trend; trend; Prognose; prognosis}}