Vorteile
- Daten zur Lösung betriebswirtschaftlicher Problemstellungen effektiv und effizient nutzen
- Ermöglicht die Entwicklung eines unternehmensindividuellen Analytics-Ansatzes
"Für Führungskräfte, die ihr Verständnis von Datenanalyse erweitern und Analytics-Prozesse übberblicken, planen und steuern wollen, ist das Buch nach Meinung von getAbstract ein Muss."

Zum Werk
Die Bedeutung von Business Analytics leitet sich unmittelbar aus der rasant zunehmenden Verfügbarkeit von Daten ab, die aus der Digitalisierung aller Lebensbereiche resultiert. Wie übersetzen aber nun Unternehmen diese Daten so, dass daraus bessere Produkte, neue Services, innovative Geschäftsmodelle oder, allgemeiner formuliert, bessere unternehmerische Entscheidungen werden?
Auf diese Fragen finden Führungskräfte des mittleren und des Top-Managements aller Branchen in diesem Buch Antworten. Es unterstützt dabei, drängende Problemstellungen der Unternehmenssteuerung zu identifizieren und diese mithilfe von Daten zu lösen. Dabei steht nicht nur die Vermittlung zentraler Algorithmen im Fokus. Vielmehr werden alle wesentlichen Herausforderungen behandelt, denen sich eine Führungskraft im Zusammenhang mit Business Analytics gegenübersieht:
1. Für welche betriebswirtschaftliche Problemstellung sollen die knappen Business Analytics-Ressourcen eingesetzt werden?
2. Welche Ressourcen, also Daten, IT und Personal, sind zur Lösung der konkreten Problemstellung notwendig?
3. Mit welchen Algorithmen können die betriebswirtschaftlichen Problemstellungen gelöst werden?
4. Wie müssen die Ergebnisse der Algorithmen aufbereitet werden, damit diese ideal eingesetzt werden können?

Um den Herausforderungen strukturiert zu begegnen, wird in diesem Buch ein Business Analytics-Prozess vorgestellt, der sich in die vier Teilprozesse Framing, Allocation, Analytics und Preparation untergliedert. Er ist die Basis, einen unternehmensindividuellen Business Analytics-Ansatz zu entwickeln und zu implementieren. Zahlreiche reale Unternehmensbeispiele bieten Inspiration für konkrete Ansätze im eigenen Unternehmen: von der Beschaffung der Daten über die Wahl des optimalen Algorithmus bis hin zur empfängerorientierten Visualisierung der Ergebnisse.

Zur Neuauflage
Stärkerer Fokus auf die Herausforderungen von Industrie 4.0 und IoT.

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Medium erhältlich in:
1 Bibliothek der BSP Berlin, Berlin
2 MSH Medical School Hamburg, Hamburg

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Weiterführende Informationen

• Inhaltsverzeichnis

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Personen: Seiter, Mischa

Schlagwörter: Datenanalyse Controlling Reporting Unternehmenssteuerung Data Mining Betriebsdaten