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Menden, Michael P.; Wang, Dennis; Mason, Mike; Szalai, Bence ; Bulusu, Krishna C.; Guan, Yuanfang; Yu, Thomas; Kang, Jaewoo ; Jeon, Minji; Wolfinger, Russ ; Nguyen, Tin ; Zaslavskiy, Mikhail ; AstraZeneca-Sanger Drug , Combination DREAM Consortium; Jang, In Sock; Ghazoui, Zara ; Ahsen, Mehmet Eren ; Vogel, Robert; Neto, Elias Chaibub; Norman, Thea ; Tang, Eric K. Y.; Garnett, Mathew J.; Di Veroli, Giovanni Y.; Fawell, Stephen; Stolovitzky, Gustavo; Guinney, Justin; Dry, Jonathan R. ; Saez-Rodriguez, Julio (2019)
Menden, Michael P.; Wang, Dennis; Mason, Mike; Szalai, Bence ; Bulusu, Krishna C....
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Innovationsmanagement ist für Unternehmen in der heutigen Zeit ein wichtiges Instrument, um in sich schnell wandelnden Märkten konkurrenzfähig und erfolgreich zu bleiben. Dafür stehen in der heutigen Zeit große Mengen an Daten zur Verfügung, aus denen die relevanten Informationen jedoch zunächst herausgefiltert werden müssen. Dieser Beitrag präsentiert die Ergebnisse einer Studie zu den Herausforderungen an ein erfolgreiches Innovationsmanagement in Unternehmen und stellt ein Umfeldscanningsystem vor, das die Effizienz von Innovationsmanagement mithilfe von Big Data Analytics steigert. Durch die Anwendung von modernen Verfahren des maschinellen Lernens und mathematischen Algorithmen kann dieses in hohem Maße automatisiert werden. In der anschließenden Fallstudie wird anhand von zwei Datensätzen gezeigt, wie mithilfe des Umfeldscanningsystems aktuelle Trends gefunden werden können. Zum Schluss wird das datenbasierte Umfeldscanningsystem als Chance für kleine und mittlere Unternehmen und als Lösung für die im Vorfeld erkannten Herausforderungen diskutiert.
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