Business Analytics

Mischa Seiter

doi:10.15358/9783800658725

Zusammenfassung

Business Analytics ist weit mehr als die Beherrschung von Algorithmen!

„Für Führungskräfte, die ihr Verständnis von Datenanalyse erweitern und Analytics-Prozesse überblicken, planen und steuern wollen, ist das Buch ... ein Muss.“ getabstract zur 1. Auflage

Warum schöpfen manche Unternehmen das Potenzial von Business Analytics voll aus und andere nicht? Der Grund hierfür ist nicht etwa eine mangelnde Beherrschung der Algorithmen. Vielmehr werden andere Aspekte von Business Analytics nicht ausreichend beachtet! Dazu gehören neben die Beherrschung von Algorithmen die Interpretation und Visualisierung der Ergebnisse der Algorithmen, aber auch die organisatorische Verortung der Analytics-Funktion.

Dieses Buch vermittelt Führungskräften alle wesentlichen Aspekte von Business Analytics in kompakter Form. Den Rahmen dazu bilden vier Grundfragen:

Für welche betriebswirtschaftlichen Probleme sollen die knappen Analytics-Ressourcen eingesetzt werden?
Welche Ressourcen, also Daten, IT und Personal, sind zur Lösung der Probleme notwendig?
Mit welchen Algorithmen können die Probleme gelöst werden?
Wie müssen die Ergebnisse der Algorithmen interpretiert und visualisiert werden, damit Führungskräfte sie korrekt einsetzen können?

Eine Besonderheit dieses Buches sind die zahlreichen Praxisbeispiele. In diesen realen Beispielen werden sämtliche Aspekte von Business Analytics verdeutlicht. Durch eine Mischung unterschiedlicher Branchen und Größenklassen werden tiefgehende Einsichten für den Leser möglich.

Über den Autor: Dr. Mischa Seiter ist Professor für Wertschöpfungs- und Netzwerkmanagement am Institut für Technologie- und Prozessmanagement der Universität Ulm und wissenschaftlicher Leiter des International Performance Research Institute. Er ist für den berufsbegleitenden Ulmer Master-Studiengang „Business Analytics“ verantwortlich. Außerdem ist Mischa Seiter zusammen mit Péter Horváth und Ronald Gleich Autor des Standardwerks „Controlling“.

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Bibliographische Angaben

Copyrightjahr: 2019
ISBN-Print: 978-3-8006-5871-8
ISBN-Online: 978-3-8006-5872-5
Verlag: Vahlen, München
Sprache: Deutsch
Seiten: 256
Produkttyp: Monographie

Inhaltsverzeichnis

KapitelSeiten

Titelei/Inhaltsverzeichnis Kein Zugriff Seiten I - VIII
1. 1.1 Relevanz von Business Analytics Kein Zugriff
2. 1.2 Business Analytics und dessen Verhältnis zu verwandten Begriffen Kein Zugriff
3. 1. » Teilprozess Framing Kein Zugriff
  2. » Teilprozess Allocation Kein Zugriff
  3. » Teilprozess Analytics Kein Zugriff
  4. » Teilprozess Preparation Kein Zugriff
4. 1.4 Aufbau des Buches Kein Zugriff
5. Weiterführende Literatur Kein Zugriff
1. 2.1 Kapitelüberblick Kein Zugriff
2. 2.2 Identifikation des betriebswirtschaftlichen Problems Kein Zugriff
3. 2.3 Operationalisierung des Problems und Relevanznachweis Kein Zugriff
4. 2.4 Ableitung des Analytics-Problems Kein Zugriff
5. 1. » Problem Serviceverträge Kein Zugriff
  2. » Problem Auftragspriorisierung Kein Zugriff
  3. » Problem Kundenzufriedenheit Kein Zugriff
6. Weiterführende Literatur Kein Zugriff
1. 3.1 Kapitelüberblick Kein Zugriff
2. 1. » Datentypen Kein Zugriff
  2. » Datenqualität Kein Zugriff
3. 1. » Komponenten einer IT-Architektur Kein Zugriff
  2. » Business Analytics-spezifische IT-Architektur Kein Zugriff
4. 1. » Rollen Kein Zugriff
  2. » Aufbauorganisation Kein Zugriff
5. 1. » Daten Kein Zugriff
  2. » Informationstechnologie Kein Zugriff
  3. » Personal Kein Zugriff
6. Weiterführende Literatur Kein Zugriff
1. 4.1 Kapitelüberblick Kein Zugriff
2. 1. » Clusteranalysen Kein Zugriff
  2. » Assoziationsanalysen Kein Zugriff
  3. » Ausreißeranalysen Kein Zugriff
  4. » Text Mining Kein Zugriff
  5. » Social Network-Analysen Kein Zugriff
3. 1. » Regressionsanalysen Kein Zugriff
  2. » Klassifikationsanalysen Kein Zugriff
  3. » Zeitreihenanalysen Kein Zugriff
4. 4.4 Prescriptive Analytics Kein Zugriff
5. 1. » Roh-Evidenzen der Assoziationsanalyse Kein Zugriff
  2. » Roh-Evidenzen der Klassifikationsanalyse Kein Zugriff
  3. » Roh-Evidenzen der Regressionsanalyse Kein Zugriff
6. Weiterführende Literatur Kein Zugriff
1. 5.1 Kapitelüberblick Kein Zugriff
2. 5.2 Klärung der Mechanismen Kein Zugriff
3. 5.3 Feststellung der Gültigkeitsgrenzen Kein Zugriff
4. 5.4 Visualisierung Kein Zugriff
5. 1. » Klassifikationsanalyse Kein Zugriff
  2. » Evidenzen der Klassifikation Kein Zugriff
  3. » Evidenzen der Regressionsanalyse Kein Zugriff
6. Weiterführende Literatur Kein Zugriff
1. 6.1 Fallstudie Bodenbelag GmbH – Optimierter Vertrieb durch Prognose zukünftiger Fokuskunden Kein Zugriff
2. 6.2 Fallstudie BrainMine GmbH – Identifikation von Technologietrends durch Patendatenanalyse Kein Zugriff
3. 6.3 Fallstudie InnoMA GmbH – Automatisierte Investitionsentscheidungen durch Robotic Process Automation Kein Zugriff
4. 6.4 Fallstudie Raumklima GmbH – Auf dem Weg zu Predictive Maintenance Kein Zugriff
5. Weiterführende Literatur Kein Zugriff
Literaturverzeichnis Kein Zugriff Seiten 241 - 248
Sachverzeichnis Kein Zugriff Seiten 249 - 256

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