Agile Analytics

Dirk Böckmann

doi:10.34157/9783648164372

Zusammenfassung

Business Analytics (BA) hilft Unternehmen dabei, faktenbasierte Erkenntnisse zu gewinnen. Dadurch können sie fundiertere Entscheidungen treffen und ihre Leistungsfähigkeit spürbar steigern. Dirk Böckmann zeigt, wie Sie BA mihilfe von Agilität architektonisch, prozessual und strukturell so organisieren, dass sie der Dynamik des heutigen Wettbewerbs gerecht werden. Sie erfahren insbesondere, wie Advanced Analytics mit agilen Methoden im Unternehmen implementiert und betrieben werden kann. Anhand des Viable System Models wird zudem verdeutlicht, wie Unternehmen als Ganzes stabil und agil organisiert werden können und so dynamische Fähigkeiten aufzubauen um so kontinuierlich besser zu werden.

Inhalte:

Business Intelligence zu Business Analytics
Advanced Analytics und Agile Analytics
Statische Ansätze: Merkmale, Grenzen und mögliche Agilisierung
Agile Analytics-Architekturen: Konzept, Strategie und Umsetzung
Predictive Analytics: strategische Bedeutung und praktische Umsetzung
Analytics: Anwendung und Entwicklung
Betriebsorganisationen agil aufstellen

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Bibliographische Angaben

Copyrightjahr: 2023
ISBN-Print: 978-3-648-16435-8
ISBN-Online: 978-3-648-16437-2
Verlag: Haufe Lexware, Freiburg
Sprache: Deutsch
Seiten: 240
Produkttyp: Monographie

Inhaltsverzeichnis

KapitelSeiten

Titelei/Inhaltsverzeichnis Kein Zugriff Seiten 1 - 10
Geleitwort von Mark Lambertz Kein Zugriff Seiten 11 - 12
Einführung: Ist die konventionelle IT am Ende? Kein Zugriff Seiten 13 - 18
1. 1. 1.1.1 Die Entwicklung zur BI Kein Zugriff
  2. 1.1.2 Descriptive Analytics Kein Zugriff
  3. 1.1.3 IT-Architektur und Anwendung von BI Kein Zugriff
2. 1. 1.2.1 Predictive Analytics Kein Zugriff
  2. 1.2.2 Prescriptive Analytics Kein Zugriff
  3. 1.2.3 Die Bedeutung der KI und des Einsatzes von Algorithmen Kein Zugriff
3. 1. 1.3.1 Analytic Capabilities – was Unternehmen brauchen Kein Zugriff
  2. 1.3.2 Gegenüberstellung von BI und BA Kein Zugriff
4. 1.4 Zusammenfassung Kein Zugriff
1. 1. 2.1.1 Das Mooresche Gesetz Kein Zugriff
  2. 2.1.2 KI oder die vierte industrielle Revolution Kein Zugriff
2. 1. 2.2.1 Innovative Leistungen und disruptive Geschäftsmodelle Kein Zugriff
  2. 2.2.2 Veränderungen des Konsumentenverhaltens Kein Zugriff
  3. 2.2.3 Der Disruptionsmechanismus: den Tipping-Point erkennen Kein Zugriff
  4. 2.2.4 Von der VUCA- zur BANI-Welt Kein Zugriff
3. 1. 2.3.1 Das agile Mindset Kein Zugriff
  2. 2.3.2 Agile Werte und Prinzipien Kein Zugriff
  3. 2.3.3 Agiles Vorgehen bringt bessere Softwarelösungen hervor Kein Zugriff
4. 1. 2.4.1 Data-Driven Culture – der Weg zum Performance-Measurement Kein Zugriff
  2. 2.4.2 Big Data – Unternehmen mitten im Daten-Tsunami Kein Zugriff
  3. 2.4.3 Der analytische Reifegrad von Unternehmen Kein Zugriff
5. 2.5 Zusammenfassung Kein Zugriff
1. 1. 3.1.1 Das Quantum-Performance-Measurement-Modell Kein Zugriff
  2. 3.1.2 Das Strategic-Alignment-Modell (SAM) Kein Zugriff
2. 1. 3.2.1 Der Aufbau in Schichten Kein Zugriff
  2. 3.2.2 Der Flickenteppich – gewachsene statt geplante Architekturen Kein Zugriff
  3. 3.2.3 Methoden der Applikationsentwicklung – Planumsetzung als oberstes Ziel? Kein Zugriff
3. 1. 3.3.1 Zwei Betriebsmodi und das Schichtenmodell Kein Zugriff
  2. 3.3.2 Neue Welt: Von der relationalen Datenbank zum Key-Value-Store Kein Zugriff
  3. 3.3.3 Scheme-on-write versus Scheme-on-read Kein Zugriff
4. 1. 3.4.1 Der Inmon-Ansatz Kein Zugriff
  2. 3.4.2 Der Kimball-Ansatz Kein Zugriff
  3. 3.4.3 OLAP-Datenbanken als Data Marts Kein Zugriff
  4. 3.4.4 Data Vault und seine Grenzen Kein Zugriff
5. 3.5 Zusammenfassung Kein Zugriff
1. 1. 4.1.1 Die Vorbereitung auf Big Data Kein Zugriff
  2. 4.1.2 Der Aufbau der Architektur Kein Zugriff
  3. 4.1.3 Vor- und Nachteile der Architektur Kein Zugriff
  4. 4.1.4 Paralleler Betrieb von Data Warehouse und Data Lake Kein Zugriff
2. 1. 4.2.1 Der Aufbau der Architektur Kein Zugriff
  2. 4.2.2 Make or buy, bezogen auf die analytische Architektur Kein Zugriff
  3. 4.2.3 Fertig oder nicht – steter Umbau von IT-Architekturen? Kein Zugriff
3. 1. 4.3.1 Iterative Schleifen Kein Zugriff
  2. 4.3.2 Verzahnung der Analytics- mit der Business-Strategie Kein Zugriff
  3. 4.3.3 Einzelne Elemente der Business-Strategie Kein Zugriff
4. 1. 4.4.1 Das neue Paradigma der Zusammenarbeit Kein Zugriff
  2. 4.4.2 Probleme eines rein zentralen Organisationsansatzes Kein Zugriff
  3. 4.4.3 Der Aufbau des Datennetzes Kein Zugriff
  4. 4.4.4 Wie das Netz im Einzelnen entsteht Kein Zugriff
5. 4.5 Zusammenfassung Kein Zugriff
5 Agiles Arbeiten bei Knauf – Interview mit Dietrich Betz Kein Zugriff Seiten 135 - 140
1. 1. 6.1.1 Mach nur einen Plan … Kein Zugriff
  2. 6.1.2 Die Einrichtung eines Center of Excellence Kein Zugriff
  3. 6.1.3 Die Organisation der Zusammenarbeit Kein Zugriff
  4. 6.1.4 Agile Methoden in der Projektumsetzung Kein Zugriff
2. 1. 6.2.1 Die Scrum-Methodik Kein Zugriff
  2. 6.2.2 Product-Owner und Product-Backlog Kein Zugriff
  3. 6.2.3 Der Scrum-Master und das Entwicklungsteam Kein Zugriff
  4. 6.2.4 Die Planung der Sprints durch das Entwicklungsteam Kein Zugriff
3. 1. 6.3.1 Das CRISP-DM-Modell Kein Zugriff
  2. 6.3.2 Business und Data Understanding Kein Zugriff
  3. 6.3.3 Data Preparation Kein Zugriff
  4. 6.3.4 Modelling – Testen und Trainieren von Algorithmen Kein Zugriff
  5. 6.3.5 Exkurs: Die Welt der Algorithmen Kein Zugriff
  6. 6.3.6 Evaluation und Business Understanding Kein Zugriff
4. 1. 6.4.1 Der Einsatz von Planning Analytics Kein Zugriff
  2. 6.4.2 Sales and Operations Planning Kein Zugriff
  3. 6.4.3 Financial Planning Kein Zugriff
  4. 6.4.4 Rollierende Geschäftsplanung Kein Zugriff
5. 6.5 Zusammenfassung Kein Zugriff
7 Flexible Unternehmensplanung – Interview mit Prof. Dr. Karsten Oehler Kein Zugriff Seiten 181 - 186
1. 1. 8.1.1 Einführung Kein Zugriff
  2. 8.1.2 Optimierte Auftragssteuerung für die gesamte Lieferkette Kein Zugriff
  3. 8.1.3 Technisches Design und Implementierung Kein Zugriff
  4. 8.1.4 Prescriptive ohne Predictive Analytics? Kein Zugriff
2. 1. 8.2.1 Optimierung der analytischen Lösung nach Inbetriebnahme Kein Zugriff
  2. 8.2.2 Data-Product-Canvas – ein Werkzeug zur Weiterentwicklung Kein Zugriff
  3. 8.2.3 DevOps – Verbesserungen in der Endlosschleife Kein Zugriff
3. 8.3 Zusammenfassung Kein Zugriff
1. 1. 9.1.1 Das Ende der tayloristischen Wanne Kein Zugriff
  2. 9.1.2 Organisationen dynamikrobust gestalten Kein Zugriff
  3. 9.1.3 Maschinen versus neuronale Netze Kein Zugriff
2. 1. 9.2.1 Die zentralen Systemfunktionen Kein Zugriff
  2. 9.2.2 Rollen und Funktionen in agilen Teams Kein Zugriff
  3. 9.2.3 VSM und Business Analytics Kein Zugriff
3. 1. 9.3.1 Wie dynamische Fähigkeiten entstehen und warum sie wichtig sind Kein Zugriff
  2. 9.3.2 Der Aufbau analytischer Kompetenzen Kein Zugriff
  3. 9.3.3 Das agile Strategie-Modell Kein Zugriff
4. 9.4 Zusammenfassung Kein Zugriff
1. 10.1 Literatur Kein Zugriff
2. 10.2 Bildnachweise Kein Zugriff
3. 10.3 Register Kein Zugriff
Danksagung Kein Zugriff Seiten 235 - 236
Über den Autor Kein Zugriff Seiten 237 - 240

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