How can SMEs benefit from big data? Challenges and a path forward

Big data is big news, and large companies in all sectors are making significant advances in their customer relations, product selection and development and consequent profitability through using this valuable commodity. Small and medium enterprises (SMEs) have proved themselves to be slow adopters of the new technology of big data analytics and are in danger of being left behind. In Europe, SMEs are a vital part of the economy, and the challenges they encounter need to be addressed as a matter of urgency. This paper identifies barriers to SME uptake of big data analytics and recognises their complex challenge to all stakeholders, including national and international policy makers, IT, business management and data science communities. The paper proposes a big data maturity model for SMEs as a first step towards an SME roadmap to data analytics. It considers the ‘state-of-the-art’ of IT with respect to usability and usefulness for SMEs and discusses how SMEs can overcome the barriers preventing them from adopting existing solutions. The paper then considers management perspectives and the role of maturity models in enhancing and structuring the adoption of data analytics in an organisation. The history of total quality management is reviewed to inform the core aspects of implanting a new paradigm. The paper concludes with recommendations to help SMEs develop their big data capability and enable them to continue as the engines of European industrial and business success. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.Peer ReviewedPostprint (author's final draft

A practical guide to data mining for bussines and industry

xx, 303 p. : ill. ; 23 c

Statistische Modellierung zur Unterstützung von Industrie 4.0 im Glasbau

Einfach, ohne Expertenwissen anzuwenden – solch ein Planungswerkzeug spart Zeit und Geld. Dieser Artikel stellt eine neue, effiziente Berechnungsmöglichkeit vor, die z.B. Vertriebsmitarbeiter oder Architekten befähigt, Risiken bezüglich Durch‐ oder Absturzsicherheit bei allseitig gelagerten Verglasungen früh in der Planung schnell abzuprüfen. Dabei werden statistische Modelle und Simulationsberechnungen eingesetzt. Verifiziert wurde die Methode gemäß DIN 18008 Teil 4 und Teil 6 mit den Möglichkeiten der Finite‐Element‐Rechnung und Referenzdatensätzen. Sie kann eine finale statische Beurteilung (z.B. prüffähige Statik) nicht ersetzen, doch sie kann im Lauf der Planung verlässliche Abschätzungen liefern und somit Geld und Zeit einsparen