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Controlling & Management Review
Erschienen in: Controlling & Management Review 1/2016

01.03.2016 | Nutzung

Wertschöpfung mit Big Data Analytics

verfasst von: Florian Buschbacher

Erschienen in: Controlling & Management Review | Sonderheft 1/2016

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Auszug

Controller sind im Zugzwang. Nichts ist näherliegender, als die neueste IT und Big Data Tools für noch bessere Analysen und Prognosen zu instrumentalisieren. Um dieses Wertschöpfungspotenzial zu nutzen, müssen jedoch neue Methoden gelernt und die eigenen Strukturen und Aufgaben überdacht werden — auch auf Führungsebene. …
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Glossar
Advanced Analytics
Moderne Analyseverfahren, die überwiegend aus den Bereichen der Statistik, Linguistik und der Mathematik stammen und in die Programmierung überführt werden. Neben Vorhersagealgorithmen (Predictive Modelling) gibt es für unterschiedliche Anwendungsszenarien auch unterschiedliche Verfahren, so zum Beispiel Text Mining zur Analyse von Texten oder Machine Learning zur Identifizierung möglicher Cluster.
Akka
Methode zur Ermittlung von Ereignissen in Echtzeit durch den Einsatz von Agenten in Systemen. Diese Agenten überwachen spezifische Sachverhalte wie die Überschreitung von Schwellengrenzen und schlagen gegebenenfalls Alarm.
Attribute
Ausprägungen von Datenfeldern, die zur Analyse herangezogen werden.
Big-Data-Architektur
IT-Landschaft bestehend aus Analyse-Tools, Technologien und Plattformen. Kann unterschiedlich ausgeprägt sein. Eine sehr gängige Big-Data-Architektur ist das Hadoop-Ökosystem.
CEP
Abkürzung für „Complex Event Processing“. Erkennung, Analyse, Gruppierung und Verarbeitung voneinander abhängiger Ereignisse durch Real-time Analytics sowie Bereitstellung der Ergebnisse. Bekannte technische Möglichkeiten sind beispielsweise Storm, Esper oder Akka.
Deep Learning
Algorithmen aus dem Bereich Machine Learning, die immer weiter und tiefer bis zum theoretischen Optimum analysieren. Grenzen sind in Form von Datenmaterial und verfügbarer Rechnerzeit gesetzt.
Feature Set
Attribute mit der größten Wirkung auf ein Analyse-Modell; hilft bei der Bewertung, welche Attribute wichtiger für ein Modell sind als andere
Hadoop
Skalierbare Technologie mit Fokus auf die kostengünstige Ablage von großen Datenmengen und Möglichkeiten für deren Auswertung.
Hybrid Apps
Anwendungen, die auf unterschiedlichen Betriebssystemen wie etwa Android oder Microsoft lauffähig sind.
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.
Real-time Analytics
Tools zur Datenanalyse in Echtzeit.
Text Mining
Analyse von Texten auf Basis von Satzstrukturen, grammatikalischen Eigenschaften und Semantik wie etwa von positiven und negativen Formulierungen.
Visual Analytics
Analyse anhand von Bildern, Karten, Grafiken oder Videoaufzeichnungen.
Metadaten
Titel
Wertschöpfung mit Big Data Analytics
verfasst von
Florian Buschbacher
Publikationsdatum
01.03.2016
Verlag
Springer Fachmedien Wiesbaden
Erschienen in
Controlling & Management Review / Ausgabe Sonderheft 1/2016
Print ISSN: 2195-8262
Elektronische ISSN: 2195-8270
DOI
https://doi.org/10.1007/s12176-016-0009-8

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Implikationen

Controlling und Big Data: Anforderungen an die Methodenkompetenz

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