Grundlagen der Unternehmensberatung -- Der Klient und sein Umgang mit Unternehmensberatung -- Der unmittelbare Kontext des Umgangs mit Unternehmensberatung – die Besonderheiten von Beratungsleistungen -- Zu den Zielsetzungen der Empirie – eine Zwischenreflexion zur ‚Professionalisierung’...

Rahmenbedingungen und Herausforderungen der Krankenversicherung -- Ansätze und Bedeutung von Ratings in der Krankenvesicherung -- Funktionen und Nutzen von Ratings in der Krankenversicherung -- Verfahren, Prozesse und Methoden des Ratings von Krankenvesicherungen -- Strategie und Management...

Das Lehrbuch führt in die Module Verwaltung und Wirtschaftsförderung ein und beleuchtet die sich hier ergebenden Möglichkeiten von Serviceorientierung und Qualitätsmanagement. Bestehende Entwicklungen werden analysiert und im theoretischen und historischen Gesamtkontext erörtert. Weiterhin...

Chapter 1 Introduction -- Chapter 2 Tools to Standardize and Monitor Statistical Capacity and Data Quality -- Chapter 3 Method and Data Sources to Analyze Data Quality in the ASEAN -- Chapter 4 Data Quality Analysis of Group A: Indonesia, Malaysia, Singapore and the Philippines -- Chapter 5 data...

Grundlagen zur Planung und zum Reporting -- Fachliche und inhaltliche Gestaltungsvorschläge -- Organisation und Prozesse -- IT-Umsetzung: Data Warehouse, Business Intelligence, Big Data, Predictive Analytics, Cloud Computing, Data Scientist, Self-Service BI, Mobile BI.

Currently many companies are confronted with the decision how to deal with the new data quality requirements of the regulatory authorities. Future data quality statements for enterprise key figures and their origins are being demanded. Applying methods of a data quality management system can...

Grundlagen zur Planung und zum Reporting -- Fachliche und inhaltliche Gestaltungsvorschläge -- Organisation und Prozesse -- IT-Umsetzung: Data Warehouse, Business Intelligence, Big Data, Data Mining, Predictive Analytics, Data Discovery, Data Visualization, App-Technologie, Self-Service BI,...

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...