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Im Rahmen der Abschlussarbeit wird ein Überblick über Open
Data, das Potenzial von Open Data für die deutsche Volkswirtschaft sowie über das derzeitige
Angebot in Deutschland gegeben. Darüber hinaus wird die Nutzung von Datenanalysen
innerhalb kleiner und mittlerer Unternehmen zwischen von Branchen und Unternehmensgrößen
unterschieden. Außerdem werden in einem praktischen Teil, Datenanalysen
mithilfe von Open Data durchgeführt. Dabei wird der Schwerpunkt auf Analysen
der Kaufkraft von bestimmten Regionen und Personengruppen gesetzt. Das Ziel ist,
Anwendungsmöglichkeiten für kleine und mittlere Unternehmen aufzuzeigen.
Die Herausforderungen zum Umgang mit Forschungsdaten, die im Begriff Forschungsdatenmanagement zusammengefasst werden, gewinnen im wissenschaftlichen Sektor zunehmend an Bedeutung. Mit diesen werden unter anderem auch wissenschaftliche Einrichtungen konfrontiert, was die Verankerung der Thematik in den institutionellen Rahmendokumenten und in der Umsetzung von unterstützenden zentralen Dienstleitungen und Services als Folge hat. In dieser Ausarbeitung stehen die Konzepte des Forschungsdatenmanagements der Universität Bielefeld, der Humboldt-Universität zu Berlin, der Universität Göttingen und der Universität Heidelberg zur Analyse, die auch in der Verabschiedung von Forschungsdatenpolicies zwischen 2011 und 2014 ihren Ausdruck fanden. Den Kern der Ausarbeitung bildet die inhaltliche Fokussierung der Rahmendokumente in Verbindung mit ihrer Gegenüberstellung zu den bestehenden Implementierungen. Somit werden Erkenntnisse in Bezug auf die Berücksichtigung der einzelnen Aspekte und auf ihre Darstellungstiefe bzw. den Umfang der Umsetzung gewonnen. Der Vergleich der betrachteten Universitäten deckt die Unterschiede in den jeweiligen Konzeptionen auf und ermöglicht eine Optimierung und Erweiterung der Servicekomponenten des Forschungsdatenmanagements im universitären Bereich. Für diesen Zweck wurden Untersuchungskriterien erarbeitet, die die aktuellen thematischen Aspekte zum Management von Forschungsdaten abbilden.
Im Zeitalter der fortschreitenden Digitalisierung und Technisierung von Informationen steigt der Datenberg im WWW kontinuierlich: Daten avancieren zum Rohstoff, mit dem sich viel Profit erzielen lässt. Gerade in Zeiten von Big Data und dem Kampf um die Informationshierarchie im WWW ist es für den Journalisten als Gatekeeper wichtig, aus der Fülle von Daten und Zahlen relevante Informationen herauszufiltern und sie der Öffentlichkeit verständlich zu präsentieren. Genau darin besteht die Herausforderung für das neue Feld des Online-Journalismus, den Datenjournalismus. Die vorliegende Arbeit geht dabei auf die Fragestellung ein, welches Potential der Datenjournalismus im WWW in sich birgt und wie er dabei helfen kann, eine komplexe, aus digitalen Daten bestehende Welt besser erklären zu können. Da der Datenjournalismus noch ein sehr junges journalistische Genre darstellt, wird er im Vorfeld der Arbeit zunächst definiert, historisch einge-ordnet und reflektiert, um dadurch einen umfangreichen Einblick in das Thema zu ermöglichen. Anschließend werden die diversen Datentypen, die der Datenjournalismus als Quelle benutzt, näher erläutert und der Prozess Datenanalyse und -aufbereitung kurz angeschnitten. Anhand von Beispielen aus der Praxis wird auf die diversen Erzählformen und Methoden des Data-Driven-Journalismus eingegangen. Ziel der Arbeit ist es, die aufgeworfene Fragestellung mittels der Reflektion der vorher gewonnen Erkenntnisse zu beantworten und Zukunftsperspektiven für den Datenjournalismus aufzuzeigen.