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dc.contributor.authorLosse,Ann-Kathrin
dc.contributor.authorGehrke,Melanie
dc.contributor.authorUllrich,André
dc.contributor.authorCzarnecki,Christian
dc.contributor.authorSultanow,Eldar
dc.contributor.authorBreithaupt,Carsten
dc.contributor.authorKoch,Christian
dc.contributor.editorDemmler, Daniel
dc.contributor.editorKrupka, Daniel
dc.contributor.editorFederrath, Hannes
dc.date.accessioned2022-09-28T17:10:51Z
dc.date.available2022-09-28T17:10:51Z
dc.date.issued2022
dc.identifier.isbn978-3-88579-720-3
dc.identifier.issn1617-5468
dc.identifier.urihttp://dl.gi.de/handle/20.500.12116/39584
dc.description.abstractOpen Data impliziert die freie Zugänglichkeit, Verfügbarkeit und Wiederverwendbarkeit von Datensätzen. Obwohl hochwertige Datensätze öffentlich verfügbar sind, ist der Zugang zu diesen und die Transparenz über die Formate nicht immer gegeben. Dies mindert die optimale Nutzung des Potenzials zur Wertschöpfung, trotz der vorherrschenden Einigkeit über ihre Chancen. Denn Open Data ermöglicht das Vorantreiben von Compliance-Themen wie Transparenz und Rechenschaftspflicht bis hin zur Förderung von Innovationen. Die Nutzung von Open Data erfordert Mut und eine gemeinsame Anstrengung verschiedener Akteure und Branchen. Im Rahmen des vorliegenden Beitrags werden auf Grundlage des Design Science-Ansatzes eine Open Data Capability Map sowie darauf aufbauend eine Datenarchitektur für Open Data in der Luftfahrtindustrie an einem Beispiel entwickelt.de
dc.language.isode
dc.publisherGesellschaft für Informatik, Bonn
dc.relation.ispartofINFORMATIK 2022
dc.relation.ispartofseriesLecture Notes in Informatics (LNI) - Proceedings, Volume P-326
dc.subjectOpen Data
dc.subjectUnternehmensarchitekturen
dc.subjectReferenzarchitekturen
dc.subjectLuftfahrt
dc.titleEntwicklung einer Open-Data-Referenzarchitektur für die Luftfahrtindustriede
mci.reference.pages1203-1209
mci.conference.sessiontitle(Agiles) Enterprise Architecture Management in Forschung und Praxis
mci.conference.locationHamburg
mci.conference.date26.-30. September 2022
dc.identifier.doi10.18420/inf2022_103


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