Big Data Daten Strategisch Nutzen Book PDF, EPUB Download & Read Online Free

Big Data - Daten strategisch nutzen!
Author: Ralf-Christian Härting
Publisher: BoD – Books on Demand
ISBN: 3732285847
Pages: 60
Year: 2014-04-30
View: 813
Read: 970
Seit dem Jahr 2004 finden im Zwei-Jahres-Rhythmus im Studiengang Betriebswirtschaft für kleine und mittlere Unternehmen der Fakultät für Wirtschaftswissenschaft an der Hochschule Aalen die sogenannten Transfertage statt. Dabei handelt es sich um eine eintägige Veranstaltung, die sich mit für mittelständische Unternehmen relevanten Themen beschäftigt. Die Leitung der Transfertage liegt bei Prof. Dr. Ralf-Christian Härting, der im Studiengang für den Bereich der Wirtschaftsinformatik zuständig ist. Die vergangenen beiden Transfertage behandelten die Themen „Überlebensmanagement in Familienunternehmen“ (2012) sowie „Marketing- und Vetriebssteuerung“ (2010). In diesem Tagungsband werden Inhalte und Ergebnisse aus den Beiträgen der Tagung vom 15.05.2014 zum Thema Big Data sowie weiterführende Informationen zur Verfügung gestellt.
Nutzenpotenziale von Industrie 4.0
Author: Ralf-Christian Härting, Rainer Schmidt, Michael Möhring, Christopher Reichstein, Pascal Neumaier, Philip Jozinovic
Publisher: BoD – Books on Demand
ISBN: 3734798809
Pages: 24
Year: 2015-06-05
View: 1166
Read: 1322
Im vorliegenden Band werden Inhalte und Ergebnisse aus aktuellen Studienergebnissen zum Thema „Nutzenpotenziale von Industrie 4.0“ zur Verfügung gestellt. Die vorliegenden Ausführungen sind als deskriptive, komprimierte Zusammenfassung in Form eines Executive Summary zu verstehen! Eine tiefgründige, multivariate Analyse der Daten ist durch die Autoren in im Band angegebener Publikation erschienen und dient als Grundlage sowie Quelle dieser Ausführungen und Argumentationen. Von diesem Band dürften sich Wissenschaftler, Studierende und Praktiker, die sich für den betrieblichen Nutzen von Industrie 4.0 interessieren, angesprochen fühlen.
Process Innovation: Enabling Change by Technology
Author: Daniel R. A. Schallmo, Leo Brecht, Bujar Ramosaj
Publisher: Springer
ISBN: 3662565552
Pages: 208
Year: 2018-05-10
View: 1092
Read: 402
This management manual and textbook introduces the theoretical basics of process management and provides a procedural model for process innovation. The procedural model makes it possible to develop customer-oriented processes in a structured manner and to design them in order to meet changing requirements. This textbook has been recommended and developed for university courses in Germany, Austria and Switzerland. This book enables readers to understand and apply the seven phase procedural model for process innovation in order to design and implement innovative processes. Exercises and review questions test understanding of the theoretically acquired knowledge.
Big Data
Author: Stefanie King
Publisher: Springer-Verlag
ISBN: 3658065869
Pages: 182
Year: 2014-07-14
View: 496
Read: 741
Stefanie King geht in ihrem Buch der Frage nach, weshalb Big Data, trotz des hohen Wertschöpfungspotentials, bis heute nicht in allen Industriezweigen und Unternehmen genutzt wird. Im ersten Teil des Buches behandelt sie die technologischen und kommunikationswissenschaftlichen Grundlagen sowie die Einsatzgebiete von Big Data. Anschließend untersucht sie die Barrieren und entwickelt potentielle Lösungsansätze. Die Autorin zeigt, dass die Herausforderungen von Big Data primär die Bereiche Daten, Ethik, Gesellschaft, Organisation, Rechtslage sowie Technologie betreffen, und erklärt, wie Unternehmen diese beeinflussen können. Die praktische Umsetzung von Potential und Lösungen veranschaulicht Stefanie King anhand eines führenden Unternehmens der Gesundheitsbranche in den Vereinigten Staaten von Amerika.
Strategische Perspektiven intelligenter Computersysteme im Internet der Dinge
Author: Kemal Duran
Publisher: GRIN Verlag
ISBN: 3668427984
Pages: 70
Year: 2017-04-03
View: 571
Read: 737
Bachelorarbeit aus dem Jahr 2015 im Fachbereich Medien / Kommunikation - Multimedia, Internet, neue Technologien, Note: 1.3, Rheinische Fachhochschule Köln (Media Management), Sprache: Deutsch, Abstract: Diese Arbeit setzt es sich zum Ziel, die derzeitigen strategischen Möglichkeiten des Internets der Dinge darzustellen und dessen zukünftige Perspektiven exemplarisch herauszuarbeiten. Als Grundlage wird hierbei der Begriff der künstlichen bzw. technischen Intelligenz als Oberbegriff des Handelns intelligenter Computersysteme mit in die Überlegungen einbezogen. Die Ausführungen folgen der zentralen Fragestellung, welche grundlegenden Vor- und Nachteile das Internet der Dinge und die damit verbundene Smart Data-Technologie heute wie auch in Zukunft mit sich bringen. Da in der herrschenden Literatur bereits eindringlich auf den Faktor des Internets der Dinge in Logistik und Produktion eingegangen wird, soll diese hier aus Gründen der Vollständigkeit zwar Erwähnung finden, jedoch nicht im Mittelpunkt des Interesses stehen. Im Fokus der Darstellung stehen vielmehr die Möglichkeiten und Herausforderungen sowie die Risiken dieser künstlichen Intelligenz für und im Zuge von personalisierten Marketingstrategien. Dabei wird zum einen der IST-Zustand von Marketing und Internet der Dinge abgebildet, zum anderen sollen zukünftige Einsatzmöglichkeiten der Technologie entworfen und die daraus resultierenden Marketingchancen, -herausforderungen und -gefahren abgeleitet werden. Wie also kann Marketing auf die technischen Möglichkeiten des Internets der Dinge reagieren? Welchen Mehrwert bieten dessen einzelne Einsatzbereiche für marketingstrategische Bemühungen? Und welche Herausforderungen bzw. Risiken lassen sich aus diesen für die Unternehmen ableiten? Diese Fragen sollen in dieser Arbeit behandelt werden.
Big Data. Der moralische und konfliktfreie Umgang mit Daten
Author: Ina Meyer
Publisher: GRIN Verlag
ISBN: 3668258201
Pages: 27
Year: 2016-07-12
View: 1140
Read: 911
Fachbuch aus dem Jahr 2016 im Fachbereich Informatik - Software, Note: 2,7, AKAD University, ehem. AKAD Fachhochschule Stuttgart, Veranstaltung: IMG40, Sprache: Deutsch, Abstract: „Big Data“ ermöglicht es den Menschen mit höherer fachlicher Kompetenz, Entscheidungen so einfach und qualifiziert wie möglich zu treffen. Das menschliche Gehirn ist eine sehr gute Maschine, aber es ist sehr schlecht darin, aus Milliarden von aufeinander aufbauenden oder unabhängigen Faktoren und Ereignissen eine qualifizierte Entscheidung abzuleiten. Denn die linke Hirnhälfte ist nun mal langsam und rechnet sequentiell. Computer sind wiederum anders. Sie können nur mit sehr großer Mühe unabhängige visuelle und akustische Faktoren parallel zu einem inneren Bild verarbeiten, wie es das menschliche Gehirn in der rechten Hälfte tut. Dafür kann aber der Computer sehr schnell und fehlerfrei logische Ketten mit unzähligen Faktoren durchrechnen. Allein dem Computer das Treffen von qualifizierten und weitreichenden Entscheidungen zu überlassen, ist mehr als kritisch.“ „Big Data“ ist also die Informations- und Technologiegrundlage für die Empfehlungssysteme bzw. Entscheidungsunterstützungssysteme. Die Technologie, also das „Womit?“, ist dabei vorerst nicht relevant. Zuerst stellt sich die Frage nach dem „Was?“ in irgendwelchen Daten, die Sie bereits haben oder erst benötigen. Wenn man weiß, „was“ man wissen will, kommt das „Wie?“, das aus der analytischen bzw. generell wissenschaftlichen Perspektive heraus hilft, das „Was?“ zu beantworten. Und das „Womit?“ ergibt sich dann automatisch, weil technische Unterstützungen dafür benötigen werden. Was das „Big Data“ so spannend und nützlich macht, ist die Möglichkeit, die Computerfähigkeiten mit dem menschlichen Gehirn zu kombinieren. Der Computer errechnet aus Milliarden von Faktoren ein paar Entscheidungsoptionen – und das immer und immer wieder, und der Mensch trifft die finale Entscheidung mit all seiner Intuition, dem Situationsgefühl und seiner Erfahrung. Genau dieser Punkt macht das Thema so interessant, dass es in diesem Assignment behandeln wird.
Controlling & Management Review Sonderheft 1-2016
Author: Utz Schäffer, Jürgen Weber
Publisher: Springer-Verlag
ISBN: 3658134445
Pages: 75
Year: 2016-04-06
View: 1172
Read: 433
Die Beiträge dieses Sonderheftes befassen sich mit dem Trendthema „Big Data“ aus verschiedenen für Controller relevanten Blickwinkeln. Namhafte Wissenschaftler, Praktiker und Berater zeigen auf, wie Controller die neuen Möglichkeiten von Big Data für ihre eigene Arbeit nutzen und wie sie beurteilen können, ob sich Investitionen in diesen Bereich für ihr Unternehmen lohnen. Zudem wird beleuchtet, welche Auswirkungen Big Data auf die Aufgaben von Controller hat und welche Kompetenzen Controller aufbauen müssen, um große Datenmengen und unterschiedliche Informationsquellen für neue Anwendungsfelder zu nutzen.
Big Data und Shareholder Value. Darstellung einer Big Data-Strategie im Werttreibermodell nach Rappaport
Author: Roman Hosenfeld
Publisher: GRIN Verlag
ISBN: 3668548366
Pages: 100
Year: 2017-10-13
View: 531
Read: 677
Im letzten Jahrzehnt haben die verschiedenen Prozesse der Digitalisierung immer mehr Bereiche unseres Lebens erfasst und verändert. Dies gilt auch und insbesondere für Unternehmen, bei denen Daten zu einem bedeutenden Produktionsfaktor geworden sind. An der Börsenkapitalisierung der weltweit wertvollsten Unternehmen lässt sich das Potenzial der Digitalisierung ebenfalls ablesen. Die IT und darin enthalten auch die Prozesse und Technologien der Digitalisierung sind für Unternehmen unterschiedlichster Branche in den letzten Jahren ein bedeutender Erfolgsfaktor geworden. Dies bezieht sich einerseits auf die Nutzenseite - Wertsteigerungspotenzial - und andererseits auf die Kostenseite der Informationstechnologie. So betragen die IT-Kosten zwischen ein und zehn Prozent des Umsatzes je nach untersuchter Branche. Aus Unternehmenssicht stellt sich die Herausforderung, die geeignete Strategie im Hinblick auf die Digitalisierung des Unternehmens zu wählen. Dazu ist es für Unternehmen wichtig möglichst genau zu ermitteln, welchen Wertbeitrag sie von den zur Verfügung stehenden Optionen erwarten können. Im Bereich der Findung und Quantifizierung des „Use Case" besteht weiterer Forschungsbedarf. Zur Abbildung dieser wesentlichen Aufgaben stellen die am Unternehmenswert orientierten Werttreibermodelle eine Option dar. In seiner Publikation arbeitet der Autor die Erfolgspotenziale heraus, die Big Data - als ein Teilbereich der Digitalisierung - für ein Industrieunternehmen bietet. Weiter stellt er fest, inwieweit das Werttreiberkonzept von Rappaport dazu geeignet ist, diese Erfolgspotenziale einer Big Data-Strategie zu quantifizieren und in der Unternehmensperformance abzubilden. Aus dem Inhalt: - Big Data; - Digitalisierung; - Shareholder Value; - Unternehmenswert; - Rappaport; - Werttreiber
Bachelorarbeit aus dem Jahr 2017 im Fachbereich BWL - Controlling, Note: 1,3, Technische Hochschule Köln, ehem. Fachhochschule Köln (Wirtschaftswissenschaften), Sprache: Deutsch, Abstract: Diese Arbeit verfolgt das Ziel, einen aktuellen Forschungstand der potenziellen Auswirkungen von Business Intelligence, Big Data und Industrie 4.0 auf das zukünftige Controlling bzw. den Controller aufzuzeigen. Im Fokus der Arbeit steht die Untersuchung der potenziellen Veränderungen auf die Controlling-Hauptprozesse, die Anforderungen an Controller sowie auf die aktuellen Rollenbilder des Controllers. Die Veränderungen der Controlling-Hauptprozesse sollen für die Begriffe Business Intelligence, Big Data und Industrie 4.0 jeweils separat aufgezeigt werden. Ziel ist es, die einzelnen Auswirkungen auf einer detaillierten Ebene zu betrachten. Anhand der Veränderungen der Controlling Prozesse werden neue Anforderungen an den zukünftigen Controller sowie ein zukünftiges Rollenbild erörtert. Zu prüfen ist daher ebenfalls, wie der Controller in Zukunft zum Erfolg des Unternehmens beitragen kann. Aus der bisherigen Darstellung ergeben sich hinsichtlich der zu betrachtenden Thematik folgende Forschungsfragen: 1. Welche Auswirkungen hat Business Intelligence auf die Controlling-Hauptprozesse? 2. Welche Auswirkungen hat Big Data auf die Controlling-Hauptprozesse? 3. Welche Auswirkungen hat Industrie 4.0 auf die Controlling-Hauptprozesse? 4. Wie beeinflussen Business Intelligence, Big Data und Industrie 4.0 die Rolle, den Stellenwert und die Anforderungen der Controller?
big data @ work
Author: Thomas H. Davenport
Publisher: Vahlen
ISBN: 3800648156
Pages: 214
Year: 2014-10-15
View: 724
Read: 1206
Big Data in Unternehmen. Dieses neue Buch gibt Managern ein umfassendes Verständnis dafür, welche Bedeutung Big Data für Unternehmen zukünftig haben wird und wie Big Data tatsächlich genutzt werden kann. Am Ende jedes Kapitels aktivieren Fragen, selbst nach Lösungen für eine erfolgreiche Implementierung und Nutzung von Big Data im eigenen Unternehmen zu suchen. Die Schwerpunkte - Warum Big Data für Sie und Ihr Unternehmen wichtig ist - Wie Big Data Ihre Arbeit, Ihr Unternehmen und Ihre Branche verändern - - wird - Entwicklung einer Big Data-Strategie - Der menschliche Aspekt von Big Data - Technologien für Big Data - Wie Sie erfolgreich mit Big Data arbeiten - Was Sie von Start-ups und Online-Unternehmen lernen können - Was Sie von großen Unternehmen lernen können: Big Data und Analytics 3.0 Der Experte Thomas H. Davenport ist Professor für Informationstechnologie und -management am Babson College und Forschungswissenschaftler am MIT Center for Digital Business. Zudem ist er Mitbegründer und Forschungsdirektor am International Institute for Analytics und Senior Berater von Deloitte Analytics.
Data Strategy
Author: Bernard Marr
Publisher: Kogan Page Publishers
ISBN: 0749479868
Pages: 200
Year: 2017-04-03
View: 1126
Read: 154
Less than 0.5 per cent of all data is currently analysed and used. However, business leaders and managers cannot afford to be unconcerned or sceptical about data. Data is revolutionizing the way we work and it is the companies that view data as a strategic asset that will survive and thrive. Bernard Marr's Data Strategy is a must-have guide to creating a robust data strategy. Explaining how to identify your strategic data needs, what methods to use to collect the data and, most importantly, how to translate your data into organizational insights for improved business decision-making and performance, this is essential reading for anyone aiming to leverage the value of their business data and gain competitive advantage. Packed with case studies and real-world examples, advice on how to build data competencies in an organization and crucial coverage of how to ensure your data doesn't become a liability, Data Strategy will equip any organization with the tools and strategies it needs to profit from big data, analytics and the Internet of Things.
Data Science For Dummies
Author: Lillian Pierson
Publisher: John Wiley & Sons
ISBN: 1119327644
Pages: 384
Year: 2017-02-21
View: 325
Read: 573
Discover how data science can help you gain in-depth insight into your business - the easy way! Jobs in data science abound, but few people have the data science skills needed to fill these increasingly important roles. Data Science For Dummies is the perfect starting point for IT professionals and students who want a quick primer on all areas of the expansive data science space. With a focus on business cases, the book explores topics in big data, data science, and data engineering, and how these three areas are combined to produce tremendous value. If you want to pick-up the skills you need to begin a new career or initiate a new project, reading this book will help you understand what technologies, programming languages, and mathematical methods on which to focus. While this book serves as a wildly fantastic guide through the broad, sometimes intimidating field of big data and data science, it is not an instruction manual for hands-on implementation. Here’s what to expect: Provides a background in big data and data engineering before moving on to data science and how it's applied to generate value Includes coverage of big data frameworks like Hadoop, MapReduce, Spark, MPP platforms, and NoSQL Explains machine learning and many of its algorithms as well as artificial intelligence and the evolution of the Internet of Things Details data visualization techniques that can be used to showcase, summarize, and communicate the data insights you generate It's a big, big data world out there—let Data Science For Dummies help you harness its power and gain a competitive edge for your organization.
Intelligent Decision Technologies 2017
Author: Ireneusz Czarnowski, Robert J Howlett, Lakhmi C. Jain
Publisher: Springer
ISBN: 3319594249
Pages: 347
Year: 2017-06-28
View: 1100
Read: 151
The volume presents a collection of peer-reviewed articles from the 9th KES International Conference on Intelligent Decision Technologies (KES-IDT-17), held in Vilamoura, Algarve, Portugal on 21–23 June 2017. The conference addressed critical areas of computer science, as well as promoting knowledge transfer and the generation of new ideas in the field of intelligent decision making, project management and data analysis. The range of topics addressed includes methods of classification, prediction, data analysis, decision support, modeling, social media and many more in such diverse areas as finance, linguistics, management and transportation.
Controlling. Der Nutzen für kleine und mittlere Unternehmen
Author: Jo Wilp
Publisher: GRIN Verlag
ISBN: 366850458X
Pages: 15
Year: 2017-08-16
View: 878
Read: 620
Studienarbeit aus dem Jahr 2017 im Fachbereich BWL - Unternehmensführung, Management, Organisation, Note: 2,0, Fachhochschule des Mittelstands, Sprache: Deutsch, Abstract: Diese literaturbasierte Arbeit soll sich mit dem Controlling in kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) befassen und neben der Erläuterung, was unter Controlling zu verstehen ist, auch auf die speziellen Anforderungen der KMU an ein Controlling eingehen sowie die Frage klären, ob ein Controlling auch für kleinere Unternehmen sinnvoll ist. Der Umfang dieser Arbeit ist begrenzt und es soll daher nicht näher auf die Beschreibung sowie Anwendung der Instrumente beziehungsweise Werkzeuge des Controllings eingegangen werden.
Data Science for Business
Author: Foster Provost, Tom Fawcett
Publisher: "O'Reilly Media, Inc."
ISBN: 144937428X
Pages: 414
Year: 2013-07-27
View: 683
Read: 1230
Written by renowned data science experts Foster Provost and Tom Fawcett, Data Science for Business introduces the fundamental principles of data science, and walks you through the "data-analytic thinking" necessary for extracting useful knowledge and business value from the data you collect. This guide also helps you understand the many data-mining techniques in use today. Based on an MBA course Provost has taught at New York University over the past ten years, Data Science for Business provides examples of real-world business problems to illustrate these principles. You’ll not only learn how to improve communication between business stakeholders and data scientists, but also how participate intelligently in your company’s data science projects. You’ll also discover how to think data-analytically, and fully appreciate how data science methods can support business decision-making. Understand how data science fits in your organization—and how you can use it for competitive advantage Treat data as a business asset that requires careful investment if you’re to gain real value Approach business problems data-analytically, using the data-mining process to gather good data in the most appropriate way Learn general concepts for actually extracting knowledge from data Apply data science principles when interviewing data science job candidates