big data @ work

Thomas H. Davenport

doi:10.15358/9783800648153

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Bibliographic data

Copyright year: 2014
ISBN-Print: 978-3-8006-4814-6
ISBN-Online: 978-3-8006-4815-3
Publisher: Vahlen, München
Language: German
Pages: 220
Product type: Book Titles

Titelei/Inhaltsverzeichnis No access Pages 1 - 13
1. Jenseits des Big Data Hypes No access Pages 14 - 18
2. Wer sind Sie? No access Pages 18 - 19
3. Wie lässt sich der Begriff Big Data sinnvoll zerlegen? No access Pages 19 - 22
4. Wird Big Data auf Dauer bestehen? No access Pages 22 - 27
5. Was ist neu aus Sicht des Managements? No access Pages 27 - 30
6. Neue Managementausrichtung durch Big Data No access Pages 30 - 34
7. Neue Möglichkeiten durch Big Data No access Pages 34 - 38
8. Was wir (noch) nicht wissen No access Pages 38 - 40
9. Was erwartet Sie noch in diesem Buch? No access Pages 40 - 43
1. Vier Zukunftsszenarien No access Pages 43 - 52
2. Wie können wir diese Szenarien verwirklichen? No access Pages 52 - 53
3. Branchen, die gut für Big Data geeignet sind No access Pages 53 - 60
4. Big Data und die wichtigsten Unternehmensfunktionen No access Pages 60 - 66
5. Die Auswirkungen von Big Data No access Pages 66 - 68
1. Welches Ziel verfolgen Sie mit Big Data? No access Pages 68 - 78
2. Datenerkennung versus Produktion No access Pages 78 - 82
3. Ihr Portfolio an Big Data-Initiativen No access Pages 82 - 85
4. Zuständigkeiten No access Pages 85 - 85
5. Einsatzbereiche für Big Data No access Pages 85 - 88
6. Vorgehensweise No access Pages 88 - 93
1. Sind Datenwissenschaftler wirklich neu? No access Pages 93 - 95
2. Das klassische Modell des Datenwissenschaftlers No access Pages 95 - 105
3. Horizontale und vertikale Datenwissenschaftler No access Pages 105 - 106
4. Der Team-Ansatz No access Pages 106 - 108
5. Wo findet man Datenwissenschaftler? No access Pages 108 - 111
6. Bindung von Datenwissenschaftlern No access Pages 111 - 113
7. Big Data-Kompetenzen für Manager No access Pages 113 - 117
8. Menschen und Big Data No access Pages 117 - 120
1. Was ist eigentlich das Neue an der Big Data-Technologie? No access Pages 120 - 125
2. Der Big Data-Stapel No access Pages 125 - 132
3. Integration von Big Data-Technologien No access Pages 132 - 135
4. Vorgehensweise der meisten großen Unternehmen No access Pages 135 - 136
5. Zusammenfügen der einzelnen Komponenten No access Pages 136 - 141
1. Ein Wiedersehen mit dem DELTA-Modell No access Pages 141 - 142
2. Daten für Big Data No access Pages 142 - 145
3. Unternehmen: Koordination von Big Data und Small Data No access Pages 145 - 146
4. Die Führungsrolle für Big Data No access Pages 146 - 150
5. Zielsetzung für Big Data No access Pages 150 - 151
6. Analysten für Big Data No access Pages 151 - 152
7. Andere Faktoren im Zusammenhang mit Big Data No access Pages 152 - 158
1. Lektionen von Big Data-Start-ups und Online-Unternehmen No access Pages 158 - 171
2. Wiederholen Sie nicht die Fehler von Big Data-Start-ups und Online-Unternehmen No access Pages 171 - 177
1. Was ist neu? No access Pages 177 - 180
2. Beispiele für Big Data-Ziele in großen Unternehmen No access Pages 180 - 183
3. Organisationsstrukturen und Kompetenzen integrieren No access Pages 183 - 187
4. Das Wertversprechen von Big Data No access Pages 187 - 188
5. Rentabilität (ROI) No access Pages 188 - 190
6. Bestehende Prozesse automatisieren No access Pages 190 - 192
7. Neues umsetzen No access Pages 192 - 193
8. Der Aufstieg von Analytics 3.0 No access Pages 193 - 201
9. Zusammenfassung No access Pages 201 - 203
Anhang: „Sind Sie bereit für Big Data?“ No access Pages 203 - 208
Endnoten No access Pages 208 - 216
Sachverzeichnis No access Pages 216 - 220
Impressum No access Pages 220 - 220