Predictive Intelligence für Manager

1. Front Matter

   Pages I-XVII

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2. Predictive Intelligence und die ökonomischen Grundprinzipien

   • Uwe Seebacher

   Pages 1-9

3. Predictive Intelligence im Überblick

   • Uwe Seebacher

   Pages 11-20

4. Das Predictive Intelligence Ökosystem

   • Uwe Seebacher

   Pages 21-59

5. Das Predictive-Intelligence-Reifegrad-Modell

   • Uwe Seebacher

   Pages 61-95

6. Das Predictive Intelligence Self-Assessment

   • Uwe Seebacher

   Pages 97-122

7. Das Vorgehensmodell zur Predictive Intelligence

   • Uwe Seebacher

   Pages 123-176

8. Der Predictive-Intelligence-TechStack (PITechStack)

   • Uwe Seebacher

   Pages 177-214

9. Das Predictive-Intelligence-Team

   • Uwe Seebacher

   Pages 215-249

10. Die Predictive Intelligence Fallstudien

    • Uwe Seebacher

    Pages 251-267

11. Warum es spannend bleibt …

    • Uwe Seebacher

    Pages 269-271

12. Back Matter

    Pages 273-283

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Dieses Buch beschreibt, wie Unternehmen pragmatisch und ohne externe Unterstützung den Weg hin zu einem datengetriebenen Unternehmen aufsetzen und realisieren können. Anhand des Predictive Intelligence (PI)-Ökosystems werden die wichtigsten Begriffe eingeführt und erklärt. Das PI-Reifegradmodell beschreibt in welchen Phasen Sie ein PI-Ökosystem im Unternehmen aufbauen können. Der PI-Selbsttest hilft Managern zu erkennen, von wo aus sie starten müssen. Zusätzlich wird erstmals ein Bauplan für einen PI-Tech-Stack definiert, das zeigt, wie IT-technisch das Thema unterstützt werden kann – die gute Botschaft: das geht ohne große Investitionen. Das PI-Kompetenzmodell fasst abschließend alle Elemente in ein Handlungsmodell für das Unternehmen zusammen. Das gesamte Buch ist mit Beispielen aus der Praxis untermauert. Drei Fallstudien zeigen, wie Predictive Intelligence kurzfristig, mittelfristig als auch langfristig im Sinne einer datengetriebenen Unternehmensführung gewinnbringend eingesetzt werden kann.


Aus dem Inhalt

• Warum nur mit Predictive Intelligence das Überleben in einer disruptiven Wirtschaft möglich ist
• Der Unterschied zwischen Business Intelligence, Data Science und Predictive Intelligence.
• Die relevanten und wichtigen Begriffe im Umfeld der Predictive Intelligence
• Das Vorgehens- und Kompetenzmodell zur Predictive Intelligence
• Der Bauplan für den perfekten PI-Tech-Stack im Zusammenspiel mit Mar-Tech-Stack und Sales-Tech-Stack
• Das Predictive-Intelligence-Team – das Kompetenz-Modell für dessen Aufbau und Entwicklung
• Mit vielen Beispielen aus der Praxis, drei Fallstudien und einem PI-Self-Assessment

• Data Science für Unternehmensführung
• Business Intelligence
• Business Analytik
• Künstliche Intelligenz in der Unternehmensführung
• Data Management für unternehmerische Entscheidungen
• Big Data
• Smart Data
• MarTech Stack
• SalesTech Stack
• Predictive Analytics
• Disruption managen
• Unternehmensanalyse
• Business Analyse
• Business Forecast
• Unternehmenssteuerung und KI
• PITechStack
• PI-Tech-Stack
• Smart economy

• Graz, Austria

  Uwe Seebacher

Uwe Seebacher ist promovierter Volks- und Betriebswirt. Er ist Executive Advisor und verfügt über mehr als 25 Jahre Top-Management-Erfahrung als Berater, Manager als auch Unternehmer. Uwe Seebacher ist international bekannt für seinen seit 2003 erstmals publizierten innovativen Template-based Management (TMB) Ansatz. Dieses vorlagenbasierte Management kann für jedes unternehmerische Projekt verwendet werden – mit dem TMB-Ansatz konnte Uwe Seebacher auch das Predictive-Intelligence-Thema dieses Buches erschließen. Der Problemlösungsprozess wird anhand von Vorlagen vorstrukturiert, sodass Fachexperten ohne externe Unterstützung jedes sich stellende Problem eigenständig lösen können. Auf diese Weise können mehr als 50 % an Kosten eingespart, Projekte stringent realisiert und der organisatorische Lernprozess nachhaltig optimiert und gesichert werden. 

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