Skip to main content
Fachgebiete
Automobil + Motoren Bauwesen + Immobilien Business IT + Informatik Elektrotechnik + Elektronik Energie + Nachhaltigkeit Finance + Banking Management + Führung Marketing + Vertrieb Maschinenbau + Werkstoffe Versicherung + Risiko
DE
EN
Bücher
Zeitschriften
Themenseiten
Organisationspsychologie Projektmanagement Marketing Smart Manufacturing
Weitere Formate
Podcasts Webinare Technik Webinare Wirtschaft Kongresse Veranstaltungskalender Awards
Jetzt Einzelzugang starten
Zugang für Unternehmen
Referenzkunden
SLX-Digitalkonferenz: Zukunftswerkstatt 2024

Mehr Umsatz mit Top-Kontakten

Am 7. Mai erfahren Sie, wie Vertriebsteams Leadgenerierung, Leadnurturing und Leadstrategien effizient steuern können.
Erweiterte Suche
Anmelden
nach oben

2022 | Buch

Einleitung Kapitel lesen Erstes Kapitel lesen

Datenbasiert entscheiden

Data Analytics in der Unternehmenspraxis

verfasst von: Paul Niebler, Dominic Lindner

Verlag: Springer Fachmedien Wiesbaden

Buchreihe : essentials

Enthalten in: Springer Professional "Wirtschaft+Technik" , Springer Professional "Technik" , Springer Professional "Wirtschaft"

Einloggen, um Zugang zu erhalten
insite
SUCHEN

Über dieses Buch

Dieses Buch befasst sich mit der zielgerichteten Auswertung von vorhandenen Daten im Unternehmen. Während früher viele Entscheidungen aus dem Bauch heraus getroffen wurden, sind heute die resultierenden Erfolge durch das gestiegene Datenvolumen so gut messbar wie nie zuvor. Doch nicht jede Entscheidung wird durch Daten automatisch besser. Es gilt, Daten im Unternehmen zu identifizieren, Ziele zu definieren und die vorhandenen Daten sinnvoll auszuwerten. Damit dieser Schritt gelingt, zeigt dieses Buch anhand praktischer Tipps, wie auf Grundlage von Daten bessere Entscheidungen getroffen werden können. Neben den Grundlagen zur Datenanalyse werden Praxisbeispiele vorgestellt, aus denen anschließend Anregungen für Unternehmen abgeleitet werden.

Inhaltsverzeichnis

Frontmatter
Kapitel 1. Einleitung
Zusammenfassung
Ob wir Auto fahren, auf Facebook surfen, U-Bahn fahren oder online einkaufen: Es werden Daten produziert. Dieser Umstand ist keineswegs neu, allerdings gibt es mittlerweile den gravierenden Unterschied, dass die Menge an Daten so gigantisch ist, dass diese mit traditionellen Methoden oftmals kaum noch auswertet werden können. Sicher haben auch Sie von Buzzwords, wie Big Data, Data Science oder Artificial Intelligence gehört, die durch die Medien kursieren.
Paul Niebler, Dominic Lindner
Kapitel 2. Abgrenzung der Begriffe im Bereich Data Science
Zusammenfassung
Zum Thema Daten kursieren aktuell viele Buzzwords, die in den Medien auftauchen und mit denen Unternehmen werben. Oft fehlt hier eine klare Abgrenzung der Begriffe. Im Folgenden sollen daher wichtige und häufig verwendete Begriffe zunächst kurz erläutert werden.
Paul Niebler, Dominic Lindner
Kapitel 3. Wissenschaftliche Studien zu Daten
Zusammenfassung
Um einen kompakten Überblick zu geben, zeigen wir zwei spannende Studien zur Nutzung von Daten in Unternehmen. Die Auswertung der Studien erfolgt aus der Quelle von Lindner 2022 und wurde für dieses Essential überarbeitet und gekürzt, um nur die relevanten Inhalte zu zeigen. Die Studien sind zwar etwas älter, aber immer noch perfekt, um den aktuellen Stand von Big Data sehr gut darzustellen.
Paul Niebler, Dominic Lindner
Kapitel 4. Vorbereitung der Daten im Unternehmen
Zusammenfassung
Für die Speicherung von Daten eignen sich je nach Anwendungsfall unterschiedliche Medien. Eine Umstellung und die damit verbundene Migration der Daten führt oftmals zu Kosten. In diesem Abschnitt werden verschiedene Ansätze zur Speicherung von Daten vorgestellt und die jeweiligen Vor- und Nachteile sowie Kosten aufgezeigt
Paul Niebler, Dominic Lindner
Kapitel 5. Daten im Unternehmen zielführend auswerten
Zusammenfassung
Auf dem Markt befindet sich eine Vielzahl an Software, die dabei hilft, bestehende Daten auszuwerten und datengetriebenes Entscheiden fördert. Je nach Art und Komplexität des Anwendungsfalls gibt es unterschiedliche Programme, die den Anwender unterstützen. Im Folgenden findet sich ein Überblick über Open-Source- und kostenpflichtige Programme mit einer kurzen Erläuterung, unter welchen Umständen diese Tools empfehlenswert sind.
Paul Niebler, Dominic Lindner
Kapitel 6. Praxisbeispiele
Zusammenfassung
In diesem Kapitel wollen wir zwei Praxisbeispiele beschreiben, um Big Data und deren Nutzung im Unternehmen zu veranschaulichen. Zuerst zeigen wir ein einfaches Beispiel für den Start und danach ein deutlich komplexeres Beispiel für gehobene Anwendungsfälle.
Paul Niebler, Dominic Lindner
Kapitel 7. Fazit und Tipps für Unternehmen
Zusammenfassung
In diesem Essential haben wir uns mit dem Thema Datenanalyse und möglichen, daraus resultierenden Entscheidungen beschäftigt. Es liegt auf der Hand, dass eine große Menge an Daten nicht automatisch auch einen Mehrwert bedeutet. Wir bemerken folgendes Problem: Zu oft sitzen deutsche Manager und Datenanalysten vor der harten Aufgabe herauszufinden, was die gefundenen Daten eigentlich an Mehrwert bieten können.
Paul Niebler, Dominic Lindner
Backmatter
Metadaten
Titel
Datenbasiert entscheiden
verfasst von
Paul Niebler
Dominic Lindner
Copyright-Jahr
2022
Electronic ISBN
978-3-658-39460-8
Print ISBN
978-3-658-39459-2
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-658-39460-8

Premium Partner

    Bildnachweise