1. Hecker, D., Koch, D. J., Heydecke, J., & Werkmeister, C. (2017b). Big-Data-Geschäftsmodelle – die drei Seiten der Medaille. Wirtschaftsinformatik & Management, 8(6), 20–30.
2. Döbel, I., Lies, M., Vogelsang, M. M., Neustroev, D., Petzka, H., Riemer, A., Rüping, S., Voss, A., Wegele, M., Welz, J. (2018). Maschinelles Lernen [online]. Eine Analyse zu Kompetenzen, Forschung und Anwendung. Sankt Augustin, Fraunhofer Gesellschaft. Accessed November 11, 2020, from https://www.bigdata.fraunhofer.de/de/big-data/kuenstliche-intelligenz-und-maschinelles-lernen/ml-studie.html
3. Hecker, D., Döbel, I., Rüping, S., & Schmitz, V. (2017a). Künstliche Intelligenz und die Potenziale des maschinellen Lernens für die Industrie. Wirtschaftsinformatik & Management, 9(5), 26–35.
4. Paass, G., & Hecker, D. (2021). Künstliche Intelligenz - Was steckt hinter der Technologie der Zukunft? Springer. ISBN ist: 978-3-658-30210-8.
5. Bader, S. & Oevermann, J. (2017). Semantic annotation of heterogeneous data sources: Towards an integrated information framework for service technicians. Proceedings of the 13th International Conference on Semantic Systems (pp. 73–80), SEMANTICS 2017, Amsterdam, The Netherlands, September 11–14.