Dr. Ramona Greiner studierte Philosophie, Kunstgeschichte und Literatur in Regensburg, Eichstätt, Augsburg, München und Bern. Neben ihrer Promotion hat sie ein Startup mitgegründet, ein weiteres operativ geleitet und war im internationalen Kunsthandel sowie der Markenberatung tätig. Seit 2017 arbeitet sie als Digital Analytics und Data Ethics Consultant bei FELD M, einer Münchner Unternehmensberatung für datengetriebenes Marketing. Dort leitet sie internationale agile Kund:innenprojekte im Bereich Data & Analytics, hält Vorträge und Design-Thinking-Workshops und berät Kund:innen bei der ethischen wie rechtskonformen Datenerhebung und -nutzung. Mit Digitaler Ethik und der sozialen Gestaltung der Digitalisierung beschäftigt sie sich außerdem auf politischer Ebene.
Dozentin für Business and Society
Masterprogramme
Greiner, R. (2019). Maximilian Debus – Lehrer und Gestalter 1904 - 1981. Schnell & Steiner.
Greiner, R., Böck, M., & Rashedi, J. (2024). Quick Guide KI-Kompetenz für Analytics: Was Sie über KI wissen müssen und wie Sie die AI-Literacy in Ihrer Organisation erhöhen. Springer Gabler. https://doi.org/10.1007/978-3-658-44306-1
Greiner, R. (2023). Moderner Wahlkampf: Ihr Werkzeugkoffer für agile Kampagnen und starke politische Kommunikation. Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-658-40216-7
Greiner, R., Berger, D., & Böck, M. (2022). Analytics und Artificial Intelligence – Datenprojekte mehrwertorientiert, agil und nachhaltig planen und umsetzen. Springer Gabler. https://doi.org/10.1007/978-3-658-38159-2
Gradow, L., & Greiner, R. (2021). Consent Management – Einwilligungen marketingoptimiert und DSGVO-konform einholen, verwalten und dokumentieren. Springer Gabler. https://doi.org/10.1007/978-3-658-33021-7
Greiner, R. (2022). Gute (Daten+Taten+Raten) – Digitale Verantwortung im datengetriebenen Unternehmen. In J. Rashedi (Ed.), Das datengetriebene Unternehmen – Erfolgreiche Implementierung einer data-driven Organization (pp. 83–90). Springer Gabler. https://doi.org/10.1007/978-3-658-36424-3_5
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80687 München Germany
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