Verfügbarkeit: Big data @ work | Technische Universität München

Big data @ work: Chancen erkennen, Risiken verstehen

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Beteilige Person:	Davenport, Thomas H. 1954- (VerfasserIn)
Format:	Buch
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Veröffentlicht:	München Vahlen 2014
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adam_text	INHALTSVERZEICHNIS DANKSAGUNG V VORWORT VON PETER HORVAETH IX KAPITEL 1: WARUM BIG DATA FUER SIE UND IHR UNTERNEHMEN WICHTIG IST 1 JENSEITS DES BIG DATA HYPES 3 WER SIND SIE? 5 WIE LAESST SICH DER BEGRIFF BIG DATA SINNVOLL ZERLEGEN? 6 WIRD BIG DATA AUF DAUER BESTEHEN? 9 WAS IST NEU AUS SICHT DES MANAGEMENTS? 14 NEUE MANAGEMENTAUSRICHTUNG DURCH BIG DATA 17 NEUE MOEGLICHKEITEN DURCH BIG DATA 21 WAS WIR (NOCH) NICHT WISSEN 25 WAS ERWARTET SIE NOCH IN DIESEM BUCH? 27 KAPITEL 2: WIE BIG DATA IHRE ARBEIT, IHR UNTERNEHMEN UND IHRE BRANCHE VERAENDERN WIRD 31 VIER ZUKUNFTSSZENARIEN 32 EIN BIG DATA-SZENARIO FUER GESCHAEFTSREISEN 32 EIN BIG DATA-SZENARIO FUER DAS ENERGIEMANAGEMENT 34 EIN BIG DATA-SZENARIO ZUR VIDEOANALYSE IM EINZELHANDEL 36 EIN BIG DATA-SZENARIO FUER FERNUNTERRICHT 38 WIE KOENNEN WIR DIESE SZENARIEN VERWIRKLICHEN? 40 BRANCHEN, DIE GUT FUER BIG DATA GEEIGNET SIND 41 GESUNDHEITSWESEN 43 B2B-UNTERNEHMEN 44 B2B2C-UNTERNEHMEN 45 XI HTTP://D-NB.INFO/1051047277 INHALTSVERZEICHNIS HERSTELLER VON INDUSTRIEGUETERN 45 TELEKOMMUNIKATIONSUNTERNEHMEN 46 MEDIEN UND UNTERNEHMEN DER UNTERHALTUNGSBRANCHE 47 BANKEN 48 STROMVERSORGER 48 BIG DATA UND DIE WICHTIGSTEN UNTERNEHMENSFUNKTIONEN 48 MARKETING 49 VERTRIEB 49 SUPPLY CHAIN 50 PRODUKTION 50 HUMAN RESOURCES 51 STRATEGISCHE PLANUNG 52 FINANCE 53 INFORMATIONSTECHNOLOGIE 53 DIE AUSWIRKUNGEN VON BIG DATA 54 KAPITEL 3: ENTWICKLUNG EINER BIG DATA-STRATEGIE 57 WELCHES ZIEL VERFOLGEN SIE MIT BIG DATA? 58 KOSTENEINSPARUNG DURCH BIG DATA-TECHNOLOGIEN 58 ZEITEINSPARUNG DURCH BIG DATA-TECHNOLOGIEN 61 ENTWICKLUNG NEUER ANGEBOTE 62 UNTERSTUETZUNG INTERNER UNTERNEHMENSENTSCHEIDUNGEN 64 DATENERKENNUNG VERSUS PRODUKTION 67 DATENERKENNUNG 68 PRODUKTION 69 IHR PORTFOLIO AN BIG DATA-INITIATIVEN 71 ZUSTAENDIGKEITEN 74 EINSATZBEREICHE FUER BIG DATA 74 VORGEHENSWEISE 77 KONSERVATIVER ANSATZ MIT BIG DATA 78 VORSICHTIG OFFENSIVER ANSATZ MIT BIG DATA 79 AEUSSERST AMBITIONIERTER ANSATZ MIT BIG DATA 79 KAPITEL 4: DER MENSCHLICHE ASPEKT VON BIG DATA 83 SIND DATENWISSENSCHAFTLER WIRKLICH NEU? 84 DAS KLASSISCHE MODELL DES DATENWISSENSCHAFTLERS 85 HACKER 86 WISSENSCHAFTLER 88 XII INHALTSVERZEICHNIS VERTRAUENSWUERDIGER BERATER 90 QUANTITATIVER ANALYST 91 WIRTSCHAFTSEXPERTE 94 HORIZONTALE UND VERTIKALE DATENWISSENSCHAFTLER 95 DER TEAM-ANSATZ 96 WO FINDET MAN DATENWISSENSCHAFTLER? 98 DATENWISSENSCHAFTLER VON UNIVERSITAETEN 98 NICHT-UNIVERSITAERE ALTERNATIVEN 100 BINDUNG VON DATENWISSENSCHAFTLERN 101 BIG DATA-KOMPETENZEN FUER MANAGER 103 MENSCHEN UND BIG DATA 107 KAPITEL 5: TECHNOLOGIEN FUER BIG DATA 111 WAS IST EIGENTLICH DAS NEUE AN DER BIG DATA-TECHNOLOGIE? 113 DER BIG DATA-STAPEL 116 SPEICHER 117 PLATTFORM-INFRASTRUKTUR 118 DATEN 119 ANWENDUNGSCODE 120 UNTERNEHMENSSICHT 121 ANWENDUNGEN 121 INTEGRATION VON BIG DATA-TECHNOLOGIEN 123 VORGEHENSWEISE DER MEISTEN GROSSEN UNTERNEHMEN 126 ZUSAMMENFUEGEN DER EINZELNEN KOMPONENTEN 127 KAPITEL 6: WIE SIE ERFOLGREICH MIT BIG DATA ARBEITEN 133 EIN WIEDERSEHEN MIT DEM DELTA-MODELL 133 DATEN FUER BIG DATA 134 UNTERNEHMEN: KOORDINATION VON BIG DATA UND SMALL DATA ... 137 DIE FUEHRUNGSROLLE FUER BIG DATA 138 ZIELSETZUNG FUER BIG DATA 142 ANALYSTEN FUER BIG DATA 143 ANDERE FAKTOREN IM ZUSAMMENHANG MIT BIG DATA 144 KULTUR 145 EINBETTUNG VON BIG DATA 147 XIII INHALTSVERZEICHNIS KAPITEL 7: WAS SIE VON START-UPS UND ONLINE-UNTERNEHMEN LERNEN KOENNEN 151 LEKTIONEN VON BIG DATA-START-UPS UND ONLINE-UNTERNEHMEN . 152 BIG DATA FUER PRODUKT- UND DIENSTLEISTUNGSINNOVATIONEN 153 FOKUS AUF WERKZEUGE STATT NUR AUF ANWENDUNGEN 154 MEHR VERANTWORTUNG FUER DATENWISSENSCHAFTLER 155 DIE PRODUKTIVITAET VON BIG DATA-AKTIVITAETEN STEIGERN 157 WISSEN TEILEN 158 DENKEN SIE DARAN: AGIL IST ZU LANGSAM! 158 KOSTENLOSE UND GUENSTIGE PRODUKTE NUTZEN 160 IM GROSSEN STIL EXPERIMENTIEREN 161 GUTE ZUSAMMENARBEIT FOERDERN 162 WIEDERHOLEN SIE NICHT DIE FEHLER VON BIG DATA-START-UPS UND ONLINE-UNTERNEHMEN 164 DATEN NICHT MIT KUNDEN TEILEN 164 DATEN NUR ZUM SELBSTZWECK ERFASSEN 165 ZU STARKER TECHNOLOGIEFOKUS 167 ZU STARKER FOKUS AUF DEN BIG DATA-HYPE 168 KAPITEL 8: WAS SIE VON GROSSEN UNTERNEHMEN LERNEN KOENNEN: BIG DATA UND ANALYTICS 3.0 171 WAS IST NEU? 172 BEISPIELE FUER BIG DATA-ZIELE IN GROSSEN UNTERNEHMEN 174 ORGANISATIONSSTRUKTUREN UND KOMPETENZEN INTEGRIEREN 177 DAS WERTVERSPRECHEN VON BIG DATA 181 RENTABILITAET (ROI) 182 BESTEHENDE PROZESSE AUTOMATISIEREN 184 NEUES UMSETZEN 186 DER AUFSTIEG VON ANALYTICS 3.0 187 MEHRERE DATENARTEN - HAEUFIG AUCH IN KOMBINATION 190 DEUTLICH SCHNELLERE TECHNOLOGIEN UND METHODEN 191 INTEGRIERTE UND EINGEBETTETE MODELLE 192 NEUE UND HYBRIDE TECHNOLOGIEUMGEBUNGEN 192 DATENWISSENSCHAFT/ANALYTICS/IT-TEAMS 193 CHIEF ANALYTICS OFFICER (ODER EINE GLEICHWERTIGE POSITION) 194 ZUNEHMENDE VERWENDUNG VON PRAESKRIPTIVEN ANALYSEN 194 ZUSAMMENFASSUNG 195 XIV INHALTSVERZEICHNIS ANHANG: *SIND SIE BEREIT FUER BIG DATA? 197 ENDNOTEN 203 SACHVERZEICHNIS 211 XV
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