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In dieser Open-Access-Publikation analysieren die Autoren die öffentliche Debatte um Chancen und Risiken von Big Data und diskutieren die konkreten Implikationen in verschiedenen Lebensbereichen. In einer repräsentativen Befragung vermessen sie das Wissen und die Einstellung der Bevölkerung zu Big Data. Im Ergebnis verhalten sich die Nutzer paradox, sorglos und besorgt zugleich. Gezeigt wird aber auch, an welchen Punkten die Bürger aufgeschlossen für einen neuen Umgang mit Big Data sind. Daten-Sharing, Open Data finden durchaus Akzeptanz, ebenso auch neue Muster für bestehende Branchen, jenseits der tradierten Vorstellungen.
Der Inhalt
Hindernisse und Lösungsangebote für eine Verständigung über den Umgang mit Massendaten
Big Data, Data Analytics und Smart Services rund um Wohnen, Gesundheit und Mobilität
Chancen und Risiken aus Sicht der Bürger
Big Data: Bürgerschreck und Hoffnungsträger!
Die Zielgruppen
Dozierende und Studierende der Wirtschafts- und Sozialwissenschaften, Kommunikationswissenschaft, Wirtschaftspsychologie, Soziologie, Jura und Digital Leadership
Praktikerinnen und Praktiker in IT, Versicherungswirtschaft, Politik und Journalismus
Die Autoren
Dr. Susanne Knorre ist Unternehmensberaterin und nebenberufliche Professorin für Kommunikationsmanagement an der Hochschule Osnabrück.
Horst Müller-Peters ist Professor für Betriebswirtschaftslehre an der Technischen Hochschule Köln.
Dr. Fred Wagner ist Professor für Versicherungslehre an der Universität Leipzig.
With the increasing size and complexity of embedded systems, the impact of software on energy consumption is becoming more important. Previous research focused mainly on energy optimization at the hardware level. However, little research has been carried out regarding energy optimization at the software design level. This paper focuses on the software design level and addresses the gap between software and hardware design for embedded systems. This is achieved by proposing a framework for software design patterns, which takes aspects of power consumption and time behavior of the hardware level into account. We evaluate the expressiveness of the framework by applying it to well-known and novel design patterns. Furthermore, we introduce a dimensionless numerical efficiency factor to make possible energy savings quantifiable.