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Daten zur Lösung betriebswirtschaftlicher Problemstellungen effektiv und effizient nutzen
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:
Für welche betriebswirtschaftlicheProblemstellung sollen die knappen Business Analytics-Ressourcen eingesetzt werden?
Welche Ressourcen, also Daten, IT und Personal, sind zur Lösung der konkreten Problemstellung notwendig?
Mit welchen Algorithmen können die betriebswirtschaftlichen Problemstellungen gelöst werden?
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.
Über den Autor:
Dr. Mischa Seiter ist Professor für Wertschöpfungs- und Netzwerkmanagement am Institut für Technologie- und Prozessmanagement der Universität Ulm und wissenschaftlicher Leiter des International Performance Research Institute. In dieser Funktion verantwortet er den berufsbegleitenden Ulmer Master-Studiengang "Business Analytics". Außerdem ist Mischa Seiter zusammen mit Péter Horváth und Ronald Gleich Autor des Standardwerks "Controlling".
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?
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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.
Über den Autor:
Dr. Mischa Seiter ist Professor für Wertschöpfungs- und Netzwerkmanagement am Institut für Technologie- und Prozessmanagement der Universität Ulm und wissenschaftlicher Leiter des International Performance Research Institute. In dieser Funktion verantwortet er den berufsbegleitenden Ulmer Master-Studiengang "Business Analytics". Außerdem ist Mischa Seiter zusammen mit Péter Horváth und Ronald Gleich Autor des Standardwerks "Controlling".
"(...) Das Buch vermittelt die komplexe Thematik in einer außerordentlich gut strukturierten Form und zeigt eine Vielzahl an konkreten Gestaltungsoptionen, Methoden und Instrumenten für den Aufbau von Business Analytics im Unternehmen auf."
Prof. Dr. Dr. h.c. Wolfgang Kersten, TU Hamburg, in: Controlling 03/2018, zur 1. Auflage 2017
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