IDEAS home Printed from https://ideas.repec.org/h/spr/sprchp/978-3-658-32323-3_11.html
   My bibliography  Save this book chapter

Big Data: Konsequenzen für das Human Resource Management Schweizer Unternehmen

In: Digital Business

Author

Listed:
  • Georg Reissich
  • Geraldine Rohr
  • Bernadette Wanzenried
  • Jochen Schellinger

    (Berner Fachhochschule Wirtschaft)

Abstract

Zusammenfassung 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.

Suggested Citation

  • Georg Reissich & Geraldine Rohr & Bernadette Wanzenried & Jochen Schellinger, 2021. "Big Data: Konsequenzen für das Human Resource Management Schweizer Unternehmen," Springer Books, in: Jochen Schellinger & Kim Oliver Tokarski & Ingrid Kissling-Näf (ed.), Digital Business, chapter 11, pages 245-273, Springer.
  • Handle: RePEc:spr:sprchp:978-3-658-32323-3_11
    DOI: 10.1007/978-3-658-32323-3_11
    as

    Download full text from publisher

    To our knowledge, this item is not available for download. To find whether it is available, there are three options:
    1. Check below whether another version of this item is available online.
    2. Check on the provider's web page whether it is in fact available.
    3. Perform a search for a similarly titled item that would be available.

    More about this item

    Statistics

    Access and download statistics

    Corrections

    All material on this site has been provided by the respective publishers and authors. You can help correct errors and omissions. When requesting a correction, please mention this item's handle: RePEc:spr:sprchp:978-3-658-32323-3_11. See general information about how to correct material in RePEc.

    If you have authored this item and are not yet registered with RePEc, we encourage you to do it here. This allows to link your profile to this item. It also allows you to accept potential citations to this item that we are uncertain about.

    We have no bibliographic references for this item. You can help adding them by using this form .

    If you know of missing items citing this one, you can help us creating those links by adding the relevant references in the same way as above, for each refering item. If you are a registered author of this item, you may also want to check the "citations" tab in your RePEc Author Service profile, as there may be some citations waiting for confirmation.

    For technical questions regarding this item, or to correct its authors, title, abstract, bibliographic or download information, contact: Sonal Shukla or Springer Nature Abstracting and Indexing (email available below). General contact details of provider: http://www.springer.com .

    Please note that corrections may take a couple of weeks to filter through the various RePEc services.

    IDEAS is a RePEc service. RePEc uses bibliographic data supplied by the respective publishers.