Data Analytics im Mittelstand
Authors: Becker, Wolfgang, Ulrich, Patrick, Botzkowski, Tim
Free Preview- Fundierter Einblick in das Modethema "Big Data"
- Konkrete Ansätze für mittelständische Unternehmen
- Erläutert die Grundlagen erfolgreicher Entscheidungsprozesse
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Mangelnde Datenqualität in Unternehmen verursacht hohe Kosten und verfälscht Analyseergebnisse. Mittelständische Unternehmen sind hier besonders betroffen, da sie Fehlentscheidungen aufgrund ihrer begrenzten Ressourcen nur schwer kompensieren können. Angesichts großer Datenmengen muss die Entscheidungsfindung unterstützt werden - allerdings nicht nur durch Informationstechnologien, sondern auch durch den Menschen. Dieses Buch zeigt, wie die formalisierte Informationsgewinnung und die darauf gestützte Entscheidungsfindung zum Wettbewerbsvorteil für den Mittelstand wird. Die Autoren geben Einblick in das Thema "Big Data" und stellen den konkreten Einsatz in der Praxis dar.
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Univ.-Professor Dr. Dr. habil. Wolfgang Becker ist Ordinarius für Betriebswirtschaftslehre und Inhaber des Lehrstuhls für Unternehmensführung und Controlling an der Universität Bamberg, Direktor des Europäischen Kompetenzzentrums für Angewandte Mittelstandsforschung an der Universität Bamberg sowie Gründungsgesellschafter und Vorsitzender des Beirats der Scio GmbH in Erlangen. Dr. Patrick Ulrich ist akademischer Rat am Lehrstuhl für Unternehmensführung und Controlling an der Universität Bamberg. Tim Botzkowski ist wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl für Betriebswirtschaftslehre, insbesondere Unternehmensführung und Controlling an der Universität Bamberg.
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Bibliographic Information
- Bibliographic Information
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- Book Title
- Data Analytics im Mittelstand
- Authors
-
- Wolfgang Becker
- Patrick Ulrich
- Tim Botzkowski
- Series Title
- Management und Controlling im Mittelstand
- Copyright
- 2016
- Publisher
- Gabler Verlag
- Copyright Holder
- Springer Fachmedien Wiesbaden
- eBook ISBN
- 978-3-658-06563-8
- DOI
- 10.1007/978-3-658-06563-8
- Hardcover ISBN
- 978-3-658-06562-1
- Series ISSN
- 2567-773X
- Edition Number
- 1
- Number of Pages
- XVIII, 134
- Number of Illustrations
- 89 b/w illustrations
- Topics
