Zusammenfassung
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 betriebswirtschaftliche Problemstellung 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“.
- Kapitel Ausklappen | EinklappenSeiten
- 1–37 1 Grundlagen 1–37
- 103–169 4 Teilprozess Analytics 103–169
- 207–218 6 Fallstudien 207–218
- 219–226 Literaturverzeichnis 219–226
- 227–229 Sachverzeichnis 227–229
- 230–230 Impressum 230–230
5 Treffer gefunden
- „... die Erhöhung seines Nutzens auf Kosten des Prinzipals ab. Es handelt sich also wiederum um eine ...” „... Aufbereitung der gewonnenen (Roh-) Evidenzen, sodass Nutzer diese in optimaler Weise einsetzen können. Wie ...” „... wesentlich deren Anwendung. Eine suboptimale Visualisierung führt dazu, dass die Nutzer Evidenzen teilweise ...”
- „... Aufbereitung Analyse Evaluation Visualisierung Mechanismus Grenzen Abbildung 32 : Teilprozess Allocation 3.2 ...” „... von Analysen regelmäßig mit neuen Daten überprüft werden können. So können erodierende Evidenzen ...” „... Analyse und damit Gewinnung von korrekten Evidenzen unabdingbar. Vollständigkeit adressiert nicht die ...”
- „... Analytics-Problem Daten IT Personal Aufbereitung Analyse Evaluation Visualisierung Mechanismus Grenzen Abbildung 15 ...” „... Problemidentifikation von Nutzen, besonders aber in Situationen, in denen Führungskräfte zwar die Relevanz von Business ...” „... Verkauf von Wertangeboten entsteht eine Reihe von Kosten. Umsatzquellen Mit dem erfolgreichen Verkauf ...”
- „... insbesondere teure Medikamente. Rezept- und Patientendaten Geringere Kosten durch Betrugsfälle Tabelle 1 ...” „... stellen Social Media Kanäle dar, über die Nutzer Informationen austauschen. Beispiele sind soziale ...” „... mithilfe von Text Mining-Algorithmen analysiert und ermittelt, welche Twitter-Nutzer beabsichtigen, an ...”
- „... Assoziationsanalyse, der Ausreißeranalyse, des Text Mining sowie der Social Network-Analyse erörtert (vgl. Kap. 4.2 ...” „... Analytics-Problem Daten IT Personal Aufbereitung Analyse Evaluation Visualisierung Mechanismus Grenzen Abbildung 44 ...” „... Text Minings und von Social Network-Analysen. 4.2.1 Clusteranalysen Ein Unternehmen stellt fest, dass ...”