Datenbasiert entscheiden : ein Leitfaden für Unternehmer und Entscheider / Paul Niebler, Dominic Lindner

Von:

Niebler, Paul [VerfasserIn]

Mitwirkende(r):

Lindner, Dominic [VerfasserIn]

Resource type: Ressourcentyp: Buch (Online)Buch (Online)Sprache: Deutsch Reihen: essentials | Springer eBook Collection | SpringerLink BücherVerlag: Wiesbaden : Springer Gabler, [2019]Copyright-Datum: © 2019Beschreibung: 1 Online-Ressource (X, 41 Seiten) : IllustrationenISBN:

9783658239282

Schlagwörter: Andere physische Formen: 9783658239275 | Erscheint auch als: Datenbasiert entscheiden. Druck-Ausgabe Wiesbaden : Springer Gabler, 2019. X, 41 SeitenDDC-Klassifikation:

658.4038

LOC-Klassifikation:

HD30.2

DOI: DOI: 10.1007/978-3-658-23928-2Online-Ressourcen:

Zusammenfassung: Dieses Buch befasst sich mit der zielgerichteten Auswertung von vorhandenen Daten im Unternehmen. Während früher viele Entscheidungen aus dem Bauch heraus getroffen wurden, sind heute die resultierenden Erfolge durch das gestiegene Datenvolumen so gut messbar wie nie zuvor. Doch nicht jede Entscheidung wird durch Daten automatisch besser. Es gilt, Daten im Unternehmen zu identifizieren, Ziele zu definieren und die vorhandenen Daten sinnvoll auszuwerten. Damit dieser Schritt gelingt, zeigt dieses Buch mit praktischen Tipps, wie auf Grundlage von Daten bessere Entscheidungen getroffen werden können. Neben den Grundlagen zur Datenanalyse wird ein Praxisbeispiel vorgestellt, aus dem anschließend Anregungen für Unternehmen abgeleitet werden. Der Inhalt Vorbereitung der Daten im Unternehmen Daten im Unternehmen zielführend auswerten Praxisbeispiel mittelständische Autowerkstatt: Optimierung der Bestellungen und der Mitarbeiterauslastung Praktische Tipps für Entscheider Die Zielgruppen Führungskräfte, Managerinnen und Manager, Entscheiderinnen und Entscheider in Unternehmen Die Autoren Paul Niebler ist IT-Berater mit Schwerpunkt auf Data Science und unterstützt Kunden hauptsächlich in der Automobilbranche. Sein Ziel ist es, aus den bestehenden Daten neues Wissen zu extrahieren und diesen Erkenntnisgewinn verständlich an Fachabteilungen und Entscheidungsträger zu kommunizieren. Dominic Lindner ist Asscociate Manager bei einem Rechenzentrumsprovider und promoviert im Bereich der Mittelstandsforschung an der FAU Erlangen-Nürnberg. Vor allem die Speicherung und schnelle Auswertung aus Sicht der Infrastruktur sind eine wichtige Herausforderung in seiner täglichen ArbeitZusammenfassung: Einleitung -- Abgrenzung der Begriffe im Bereich Data Science -- Vorbereitung der Daten im Unternehmen -- Daten im Unternehmen zielführend auswerten -- Praxisbeispiel -- Fazit und Tipps für UnternehmerPPN: PPN: 1038687128Package identifier: Produktsigel: ZDB-2-SEB | ZDB-2-SWI

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