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Erschienen in: Controlling & Management Review 4/2017

01.05.2017 | Schwerpunkt

Business Analytics — State of the Art

verfasst von: Prof. Dr. Peter Chamoni, Prof. Dr. Peter Gluchowski

Erschienen in: Controlling & Management Review | Ausgabe 4/2017

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Auszug

Business Analytics (BA) gewinnt eine immer stärkere Bedeutung für die strategische Planung und Kontrolle in Unternehmen. Doch was genau verbirgt sich hinter dem Begriff? Ein kompakter Überblick gibt Aufschluss und beleuchtet neben den unterschiedlichen Methoden und Verfahren der Datenanalyse auch Anwendungsfelder und Entwicklungstendenzen von BA. Reifegradmodelle erschließen einen ganzheitlichen Kontext und bieten einen Orientierungsrahmen für Unternehmen. …

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Literatur
Zurück zum Zitat BARC (2015): Big Data Use Cases 2015. Getting Real on Data Monetization, http://www.sas.com/content/dam/SAS/bp_de/doc/studie/ba-st-barc-bigdata-use-cases-de-2359583.pdf (letzter Abruf: 06.02.2017). BARC (2015): Big Data Use Cases 2015. Getting Real on Data Monetization, http://​www.​sas.​com/content/dam/SAS/bp_de/doc/studie/ba-st-barc-bigdata-use-cases-de-2359583.pdf (letzter Abruf: 06.02.2017).
Zurück zum Zitat Chamoni, P./ Gluchowski, P. (2004): Integrationstrends bei Business-Intelligence-Systemen, Empirische Untersuchung auf Basis des Business Intelligence Maturity Model, in: Wirtschaftsinformatik, 46 (2), S. 119–128.CrossRef Chamoni, P./ Gluchowski, P. (2004): Integrationstrends bei Business-Intelligence-Systemen, Empirische Untersuchung auf Basis des Business Intelligence Maturity Model, in: Wirtschaftsinformatik, 46 (2), S. 119–128.CrossRef
Zurück zum Zitat Chamoni, P./ Beekmann, F./ Bley, T. (2010): Ausgewählte Verfahren des Data Mining, in: Chamoni, P./ Gluchowski, P. (Hrsg.): Analytische Informationssysteme. Business Intelligence-Technologien und -Anwendungen, 4. Auflage, Berlin, Heidelberg, S. 329–356. Chamoni, P./ Beekmann, F./ Bley, T. (2010): Ausgewählte Verfahren des Data Mining, in: Chamoni, P./ Gluchowski, P. (Hrsg.): Analytische Informationssysteme. Business Intelligence-Technologien und -Anwendungen, 4. Auflage, Berlin, Heidelberg, S. 329–356.
Zurück zum Zitat Chapman, P. et al. (2000): CRISP-DM 1.0 Step-by-step data mining guides, ftp://ftp.software.ibm.com/software/analytics/spss/support/Modeler/Documentation/14/UserManual/CRISP-DM.pdf (letzter Abruf: 06.02.2017). Chapman, P. et al. (2000): CRISP-DM 1.0 Step-by-step data mining guides, ftp://​ftp.​software.​ibm.​com/software/analytics/spss/support/Modeler/Documentation/14/UserManual/CRISP-DM.pdf (letzter Abruf: 06.02.2017).
Zurück zum Zitat Fayyad, U. M./ Piatetsky-Shapiro, G./ Smyth, P. (1996): From Data Mining to Knowledge Discovery in Databases: an Overview, in: Fayyad, U. M./ Piatetsky-Shapiro, G./ Uthurusamy, R. (Hrsg.): Advances in Knowledge Discovery and Data Mining, Menlo Park, S. 1–34. Fayyad, U. M./ Piatetsky-Shapiro, G./ Smyth, P. (1996): From Data Mining to Knowledge Discovery in Databases: an Overview, in: Fayyad, U. M./ Piatetsky-Shapiro, G./ Uthurusamy, R. (Hrsg.): Advances in Knowledge Discovery and Data Mining, Menlo Park, S. 1–34.
Zurück zum Zitat Gansor, T./ Totok, A. (2015): Von der Strategie zum Business Intelligence Competency Center (BICC), 2. Auflage, Heidelberg. Gansor, T./ Totok, A. (2015): Von der Strategie zum Business Intelligence Competency Center (BICC), 2. Auflage, Heidelberg.
Zurück zum Zitat Halper, F. (2014): Predictive Analytics for Business Advantage, https://tdwi.org/research/2013/12/best-practices-report-predictive-analytics-for-business-advantage.aspx (letzter Abruf: 06.02.2017). Halper, F. (2014): Predictive Analytics for Business Advantage, https://​tdwi.​org/research/2013/12/best-practices-report-predictive-analytics-for-business-advantage.aspx (letzter Abruf: 06.02.2017).
Zurück zum Zitat Jordan, M. (2015): Machine Learning: Trends, Perspectives, and Prospects, in: Science, 349 (6245), S. 255–260.CrossRef Jordan, M. (2015): Machine Learning: Trends, Perspectives, and Prospects, in: Science, 349 (6245), S. 255–260.CrossRef
Zurück zum Zitat Küsters, U. (2001): Data Mining Methoden: Einordnung und Überblick, in: Hippner, H./ Küsters, U./ Meyer, M./ Wilde, K. D. (Hrsg.): Handbuch Data Mining im Marketing — Knowledge Discovery in Marketing Databases, Braunschweig, S. 95–130. Küsters, U. (2001): Data Mining Methoden: Einordnung und Überblick, in: Hippner, H./ Küsters, U./ Meyer, M./ Wilde, K. D. (Hrsg.): Handbuch Data Mining im Marketing — Knowledge Discovery in Marketing Databases, Braunschweig, S. 95–130.
Zurück zum Zitat Lehmann, F. (2012): Predictive Analytics — Status Quo und Perspektiven in der Versicherung, in: BI-Spektrum, 7 (2), S. 10–15. Lehmann, F. (2012): Predictive Analytics — Status Quo und Perspektiven in der Versicherung, in: BI-Spektrum, 7 (2), S. 10–15.
Zurück zum Zitat Mehanna, W./ Tatzel, J./ Vogel, P. (2016): Business Analytics im Controlling — Fünf Anwendungsfelder, in: Controlling, 28 (8–9), S. 502–508.CrossRef Mehanna, W./ Tatzel, J./ Vogel, P. (2016): Business Analytics im Controlling — Fünf Anwendungsfelder, in: Controlling, 28 (8–9), S. 502–508.CrossRef
Zurück zum Zitat Möller, K./ Federmann, F./ Knezevic, M. (2016): Predictive Analytics zur kurzfristigen Umsatzprognose — Entwicklung eines Prognosemodells auf Basis von Auftragseingängen bei der Infineon Technologies AG, in: Controlling, 28 (8–9), S. 535–536. Möller, K./ Federmann, F./ Knezevic, M. (2016): Predictive Analytics zur kurzfristigen Umsatzprognose — Entwicklung eines Prognosemodells auf Basis von Auftragseingängen bei der Infineon Technologies AG, in: Controlling, 28 (8–9), S. 535–536.
Zurück zum Zitat Shmueli, G./ Koppius, O. (2011): Predictive Analytics in Information Systems Research, in: MIS Quarterly, 35 (3), S. 553–572. Shmueli, G./ Koppius, O. (2011): Predictive Analytics in Information Systems Research, in: MIS Quarterly, 35 (3), S. 553–572.
Metadaten
Titel
Business Analytics — State of the Art
verfasst von
Prof. Dr. Peter Chamoni
Prof. Dr. Peter Gluchowski
Publikationsdatum
01.05.2017
Verlag
Springer Fachmedien Wiesbaden
Erschienen in
Controlling & Management Review / Ausgabe 4/2017
Print ISSN: 2195-8262
Elektronische ISSN: 2195-8270
DOI
https://doi.org/10.1007/s12176-017-0030-6

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