eXplore! Big Data

Leitung: Assoz.-Prof. PD Dr. Jakob Müllner

Datengetriebene, evidenzbasierte Entscheidungen spielen in der globalisierten Wirtschaft eine immer größere Rolle. Unternehmen operieren in einem zunehmend unvorhersagbaren, beschleunigten und komplexen Umfeld in dem die analytisch-kognitiven Möglichkeiten von Menschen an ihre Grenzen stoßen. Gleichzeitig steigerte sich die Produktion von Daten seit 2010 um das hundertfache und Rechenleistung sogar um das vierhundertfache. Um dieses Rohmaterial und die exponentiell steigenden Möglichkeiten für Managementforschung und Unternehmen nutzbar zu machen, bedarf es einer interdisziplinären Kooperation zwischen Data Science und Wirtschaftswissenschaften.

Data Science ermöglicht es, große Mengen an Markt-, Kunden- und Finanzdaten effizient zu analysieren, Trends vorherzusagen und fundierte Geschäftsstrategien zu entwickeln. In Kombination mit einem tiefen Verständnis internationaler Geschäftsmodelle und wirtschaftlicher Zusammenhänge können Unternehmen Wettbewerbsvorteile sichern, Risiken minimieren und Innovationen gezielt vorantreiben. Diese Synergie fördert datenbasierte Entscheidungsprozesse, optimiert Lieferketten und verbessert die Personalisierung von Produkten und Dienstleistungen für diverse Zielmärkte – eine essenzielle Voraussetzung für nachhaltigen, globalen Erfolg.

Ziel des Projekts

Dieses Projekt etabliert und fördert einen Forschungs- du Lehraustausch zwischen der Wirtschaftsuniversität Wien und der Technischen Universität (Fakultät für Informatik). Dazu zählen:

Studentische Mitbelegung von Lehrveranstaltungen
Betreuung und Begleitung studentische Data Science Projekte mit Management Relevanz
Interdisziplinäre Forschung auf Faculty Ebene
Vernetzung der eXplore! Initiative, TU und WU mit österreichischen Unternehmen

Die interdisziplinären Projekte werden bei interdisziplinären Gastvorträgen an TU und WU vorgestellt und über die eXplore! Initiative der Öffentlichkeit kommuniziert. Wenn möglich, werden Prototypen als Opensource unentgeltlich österreichischen Unternehmen bereitgestellt. Forschungsergebnisse der Faculty werden auf wissenschaftlichen Konferenzen präsentiert, publiziert und in Transferveranstaltungen direkt an österreichische Unternehmen kommuniziert.

Themenfelder

Innovative Datenquellen für Management Forschung und Praxis

In der Managementforschung gewinnen innovative Datenquellen zunehmend an Bedeutung, um komplexe organisatorische Phänomene besser zu verstehen. Grundlagen für derartige Big Data Sources aus dem Alltag liefern beispielsweise Medien (e.g. GDELT), Social Media (e.g. X) oder Suchmaschinen (e.g. Google). Darüber hinaus werden Daten der öffentlichen Verwaltung (e.g. Austria Micro Data Center) zunehmend für wissenschaftliche Verwendung verfügbar gemacht. Zu guter Letzt, stellt der Markt für private Datenanbieter einen der schnellst wachsenden Märkte weltweit dar. Vor diesem Hintergrund setzt es sich eXplore! Big Data zum Ziel den Nutzen derartiger Datenquellen für Unternehmen in studentischen Projekten zu analysieren und Prototypen zu entwickeln.

Innovative Analysemethoden für Management Forschung und Praxis

Neben den Daten als Rohmaterial evidenzbasierter Entscheidungen stellt die Disziplin Data Science immer effizientere und komplexere Analysemethoden für Forscher und Praktiker zur Verfügung, die leider aufgrund der interdisziplinären Gräben oft nur langsam den Weg in Forschung und Praxis finden. Zu nennen sind hier Fortschritte in rechenintensiven Methoden, Large Language Models, Artificial Intelligence, synthetische Daten oder Machine Learning. eXplore! Big Data versucht in Zusammenarbeit mit der Technischen Universität derartige Methoden an Management-relevanten Daten zu erproben.

Forschung zur den Auswirkungen von Data Science auf Management Praxis

Zu guter Letzt verändern der exponentielle Fortschritt in Data Science auch die Unternehmenspraxis. Unternehmen automatisieren zunehmend Routinen und Entscheidungen, die Aufgabenbereiche von Mitarbeitern und damit das Arbeitsumfeld verändern sich und gleichzeitig wirft der Umgang mit Big Data und Data Science Methoden ethische Fragestellungen auf. In seiner Forschung möchte sich eXplore! Big Data auch diesen realwirtschaftlichen und sozialen Implikationen von Data Science widmen.

„Data is the new oil “ (Clive Humby) “But oil does not naturally produce positive outcomes without extraction, refining processes, and, most importantly, an interdisciplinary scientific effort to study and mitigate externalities for society.”
Assoz.-Prof. PD Dr. Jakob Müllner