Big data work : Chancen erkennen, Risiken verstehen
von Thomas H. Davenport ; aus dem Amerikanischen übersetzt von Petra Paulus
| Alternative title: | Big data at work |
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| Year of publication: |
[2014]
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| Authors: | Davenport, Thomas H. |
| Other Persons: | Paulus, Petra (translator) |
| Publisher: |
München : Verlag Franz Vahlen |
| Subject: | Daten | Data | Datenerhebung | Data collection | Datenverarbeitung | Data processing | Management | Big Data | Big data | Unternehmen |
| Extent: | 1 Online-Ressource (XV, 214 Seiten) Illustrationen |
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| Series: | |
| Type of publication: | Book / Working Paper |
| Language: | German |
| Notes: | Literaturangaben Cover; Zum Inhalt/Zum Autor; Titel; Danksagung; Vorwort von Péter Horváth; Inhaltsverzeichnis; Kapitel 1: Warum Big Data für Sie und Ihr Unternehmen wichtig ist; Jenseits des Big Data Hypes; Wer sind Sie?; Wie lässt sich der Begriff Big Data sinnvoll zerlegen?; Wird Big Data auf Dauer bestehen?; Was ist neu aus Sicht des Managements?; Neue Managementausrichtung durch Big Data; Neue Möglichkeiten durch Big Data; Was wir (noch) nicht wissen; Was erwartet Sie noch in diesem Buch?; Kapitel 2: Wie Big Data Ihre Arbeit, Ihr Unternehmen und Ihre Branche verändern wird; Vier Zukunftsszenarien Wie können wir diese Szenarien verwirklichen?Branchen, die gut für Big Data geeignet sind; Big Data und die wichtigsten Unternehmensfunktionen; Die Auswirkungen von Big Data; Kapitel 3: Entwicklung einer Big Data-Strategie; Welches Ziel verfolgen Sie mit Big Data?; Datenerkennung versus Produktion; Ihr Portfolio an Big Data-Initiativen; Zuständigkeiten; Einsatzbereiche für Big Data; Vorgehensweise; Kapitel 4: Der menschliche Aspekt von Big Data; Sind Datenwissenschaftler wirklich neu?; Das klassische Modell des Datenwissenschaftlers; Horizontale und vertikale Datenwissenschaftler Der Team-AnsatzWo findet man Datenwissenschaftler?; Bindung von Datenwissenschaftlern; Big Data-Kompetenzen für Manager; Menschen und Big Data; Kapitel 5: Technologien für Big Data; Was ist eigentlich das Neue an der Big Data-Technologie?; Der Big Data-Stapel; Integration von Big Data-Technologien; Vorgehensweise der meisten großen Unternehmen; Zusammenfügen der einzelnen Komponenten; Kapitel 6: Wie Sie erfolgreich mit Big Data arbeiten; Ein Wiedersehen mit dem DELTA-Modell; Daten für Big Data; Unternehmen: Koordination von Big Data und Small Data; Die Führungsrolle für Big Data Zielsetzung für Big DataAnalysten für Big Data; Andere Faktoren im Zusammenhang mit Big Data; Kapitel 7: Was Sie von Start-ups und Online-Unternehmen lernen können; Lektionen von Big Data-Start-ups und Online-Unternehmen; Wiederholen Sie nicht die Fehler von Big Data-Start-ups und Online-Unternehmen; Kapitel 8: Was Sie von großen Unternehmen lernen können: Big Data und Analytics 3.0; Was ist neu?; Beispiele für Big Data-Ziele in großen Unternehmen; Organisationsstrukturen und Kompetenzen integrieren; Das Wertversprechen von Big Data; Rentabilität (ROI); Bestehende Prozesse automatisieren Neues umsetzenDer Aufstieg von Analytics 3.0; Zusammenfassung; Anhang: „Sind Sie bereit für Big Data?"; Endnoten; Sachverzeichnis; Impressum Neues umsetzenDer Aufstieg von Analytics 3.0; Zusammenfassung; Anhang: "Sind Sie bereit für Big Data?"; Endnoten; Sachverzeichnis; Impressum |
| ISBN: | 978-3-8006-4815-3 ; 978-3-8006-4814-6 ; 3-8006-4814-8 |
| Classification: | Datenverarbeitungsmanagement ; Unternehmensführung |
| Source: | ECONIS - Online Catalogue of the ZBW |
Persistent link: https://www.econbiz.de/10011679903