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Controlling & Management Review

Published in:

01-03-2016 | Implikation

Wird der Controller zum Data Scientist?

Authors: Heinz Steiner, Peter Welker

Published in: Controlling & Management Review | Special Issue 1/2016

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Neue Datenquellen mit komplexen Strukturen, Echtzeitzugriff und spezieller Software ermöglichen wesentlich detailliertere Analysen und Vorhersagen als früher. Sie erfordern aber ein tieferes technisches und mathematisches Verständnis in einem heterogenen Umfeld. Unternehmen müssen daher klären, wer die Aufgaben eines Data Scientists übernehmen kann. …

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BICC

Abkürzung für „Business Intelligence Competence Center“. Team von Mitarbeitern aus unterschiedlichen Disziplinen, dessen Aufgabe es ist, die BI im Unternehmen effizient zu organisieren und zu betreiben.

Data Mining

Analyse von großen Datenbeständen mittels spezifischer Algorithmen und statistischer Verfahren, zum Beispiel zum Erkennen von Mustern, Strukturen und zeitlichen Entwicklungen oder zur Zuordnung von Texten zu Klassen.

Hadoop

Skalierbare Technologie mit Fokus auf die kostengünstige Ablage von großen Datenmengen und Möglichkeiten für deren Auswertung. Das Hadoop-Ökosystem besteht zusätzlich aus zahlreichen Werkzeugen und Schnittstellen für Entwicklung und Betrieb (unter anderem Hive, Zookeeper, Pig, Sqoop).

Machine Learning

Algorithmen, die aus Beispielen Erkenntnisse gewinnen, immer tiefer und weiter analysieren, daraus Gesetzmäßigkeiten ableiten und anschließend auch bis dahin unbekannte Daten beurteilen und gelernten Kategorien zuordnen können.

NLP

Abkürzung für „Natural Language Processing“. Disziplin mit dem Ziel, geschriebene Sprache algorithmisch zu verstehen und zu verarbeiten.

Predictive Analytics

Disziplin des Data Minings, welche versucht, anhand bekannter Daten aus der Vergangenheit auf zukünftige Daten zu schließen und so möglichst gute Vorhersagen zu treffen.

Alexander, S. (2014): Big Data: Mehr Chancen als Risiken für Finance und Controlling, http://tinyurl.com/haufe-big-data (letzter Abruf: 28.09.2015).

Bange, C./ Großer, T./ Janoschek, N. (2015): BARC-Studie Big Data Use Cases 2015, Würzburg.

Davenport, T. H./ Patil, D. J. (2012): Data Scientist: The Sexiest Job of the 21st Century, in: Harvard Business Review, Oktober-Ausgabe, https://hbr.org/2012/10/data-scientist-the-sexiest-job-of-the-21st-century (letzter Abruf: 23.09.2015).

Microsoft (2015): Microsoft Analytics Platform System, http://www.microsoft.com/de-de/server-cloud/products/analytics-platform-system/ (letzter Abruf: 28.09.2015).

Naur, P. (1974): Concise Survey of Computer Methods, Student Literature, Lund, Schweden.

Oracle (2015): Oracle Big Data Management System — A Statement of Direction for Big Data and Data Warehousing Platforms, http://tinyurl.com/oracle-bigdata-appliance (letzter Abruf: 28.09.2015).

Steinkat, V./ Welle F. (2015): Big Data im Controlling — Untersuchung von Einsatzgrad und Potenzialen, Hochschule Pforzheim, Studiengang: Controlling, Finance and Accounting, S. 15–16.

Wu, C. F. J. (1997): Statistics = Data Science?, http://tinyurl.com/barc-studie-datascience (letzter Abruf: 28.09.2015).

Title: Wird der Controller zum Data Scientist?
Authors: Heinz Steiner
Peter Welker
Publication date: 01-03-2016
Publisher: Springer Fachmedien Wiesbaden
Published in: Controlling & Management Review / Issue Special Issue 1/2016
Print ISSN: 2195-8262
Electronic ISSN: 2195-8270
DOI: https://doi.org/10.1007/s12176-016-0003-1

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