Aktualisiert: 2023-07-02
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Führungsinformationssysteme
Autor: Wolfgang Behme
Führungsinformationssysteme
Data Warehouse-gestützte Anwendungen
In Ergänzung zu ihrem bereits in der 4. Auflage erscheinenden Buch zum Data Warehouse-Konzept widmen sich die Autoren hier ganz der Beschreibung verschiedener Anwendungsmöglichkeiten. Der Nutzen eines Data Warehouses entsteht nicht in erster Linie durch die Speicherung, sondern vielmehr erst durch die zielgerichtete Aufarbeitung und Analyse der Informationen. Dieses führt zu einer Fülle von Einsatzmöglichkeiten (wie z.B. Balanced Scorecards oder Data Mining-Auswertungen zur Vorhersage von Gasverbräuchen), die für Unternehmen gewinnbringend genutzt werden können.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Data Warehouse-gestützte Anwendungen
In Ergänzung zu ihrem bereits in der 4. Auflage erscheinenden Buch zum Data Warehouse-Konzept widmen sich die Autoren hier ganz der Beschreibung verschiedener Anwendungsmöglichkeiten. Der Nutzen eines Data Warehouses entsteht nicht in erster Linie durch die Speicherung, sondern vielmehr erst durch die zielgerichtete Aufarbeitung und Analyse der Informationen. Dieses führt zu einer Fülle von Einsatzmöglichkeiten (wie z.B. Balanced Scorecards oder Data Mining-Auswertungen zur Vorhersage von Gasverbräuchen), die für Unternehmen gewinnbringend genutzt werden können.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Data Warehouse-gestützte Anwendungen
In Ergänzung zu ihrem bereits in der 4. Auflage erscheinenden Buch zum Data Warehouse-Konzept widmen sich die Autoren hier ganz der Beschreibung verschiedener Anwendungsmöglichkeiten. Der Nutzen eines Data Warehouses entsteht nicht in erster Linie durch die Speicherung, sondern vielmehr erst durch die zielgerichtete Aufarbeitung und Analyse der Informationen. Dieses führt zu einer Fülle von Einsatzmöglichkeiten (wie z.B. Balanced Scorecards oder Data Mining-Auswertungen zur Vorhersage von Gasverbräuchen), die für Unternehmen gewinnbringend genutzt werden können.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Datenqualität erfolgreich steuern
Datenqualität erfolgreich steuern
Datenqualität erfolgreich steuern
Immer mehr Unternehmen begreifen ein gutes Datenqualitätsmanagement als einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil: Die IT-Kosten sinken, Projekte werden beschleunigt, auf Änderungen am Markt oder von gesetzlichen Auflagen kann schneller und flexibler reagiert werden. Datenintegrationen über System-, Abteilungs- und Unternehmensgrenzen hinweg werden erleichtert und falsche Entscheidungen basierend auf mangelhaften Daten verhindert.
Anhand praktischer Beispiele zeigt Ihnen dieses Buch, wie Sie die Qualität Ihrer Daten zielorientiert und nachhaltig verbessern können. Analysieren Sie die Ursachen und Auswirkungen schlechter Datenqualität und erfahren Sie, welche Investitionen sich wirklich lohnen. Lernen Sie die Grundlagen des Datenqualitätsmanagements kennen, die technische Umsetzung mit passgenauen Werkzeugen sowie die praktische Umsetzung in einem kompletten Zyklus eines BI-Projekts. Mit diesem umfassenden Wissen bieten Ihnen die Autoren einen wertvollen Leitfaden für ein erfolgreiches Datenqualitätsmanagement.
Die 3. Auflage wurde komplett überarbeitet. Als neues Thema wurde Big Data aufgenommen, da es für die Welt der Business Intelligence eine neue Evolutionsstufe darstellt und somit Auswirkungen auf das Datenqualitätsmanagement hat.
Aktualisiert: 2023-05-08
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Datenqualität erfolgreich steuern
Immer mehr Unternehmen begreifen ein gutes Datenqualitätsmanagement als einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil: Die IT-Kosten sinken, Projekte werden beschleunigt, auf Änderungen am Markt oder von gesetzlichen Auflagen kann schneller und flexibler reagiert werden. Datenintegrationen über System-, Abteilungs- und Unternehmensgrenzen hinweg werden erleichtert und falsche Entscheidungen basierend auf mangelhaften Daten verhindert.
Anhand praktischer Beispiele zeigt Ihnen dieses Buch, wie Sie die Qualität Ihrer Daten zielorientiert und nachhaltig verbessern können. Analysieren Sie die Ursachen und Auswirkungen schlechter Datenqualität und erfahren Sie, welche Investitionen sich wirklich lohnen. Lernen Sie die Grundlagen des Datenqualitätsmanagements kennen, die technische Umsetzung mit passgenauen Werkzeugen sowie die praktische Umsetzung in einem kompletten Zyklus eines BI-Projekts. Mit diesem umfassenden Wissen bieten Ihnen die Autoren einen wertvollen Leitfaden für ein erfolgreiches Datenqualitätsmanagement.
Die 3. Auflage wurde komplett überarbeitet. Als neues Thema wurde Big Data aufgenommen, da es für die Welt der Business Intelligence eine neue Evolutionsstufe darstellt und somit Auswirkungen auf das Datenqualitätsmanagement hat.
Aktualisiert: 2023-05-08
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Datenqualität erfolgreich steuern
Immer mehr Unternehmen begreifen ein gutes Datenqualitätsmanagement als einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil: Die IT-Kosten sinken, Projekte werden beschleunigt, auf Änderungen am Markt oder von gesetzlichen Auflagen kann schneller und flexibler reagiert werden. Datenintegrationen über System-, Abteilungs- und Unternehmensgrenzen hinweg werden erleichtert und falsche Entscheidungen basierend auf mangelhaften Daten verhindert.
Anhand praktischer Beispiele zeigt Ihnen dieses Buch, wie Sie die Qualität Ihrer Daten zielorientiert und nachhaltig verbessern können. Analysieren Sie die Ursachen und Auswirkungen schlechter Datenqualität und erfahren Sie, welche Investitionen sich wirklich lohnen. Lernen Sie die Grundlagen des Datenqualitätsmanagements kennen, die technische Umsetzung mit passgenauen Werkzeugen sowie die praktische Umsetzung in einem kompletten Zyklus eines BI-Projekts. Mit diesem umfassenden Wissen bieten Ihnen die Autoren einen wertvollen Leitfaden für ein erfolgreiches Datenqualitätsmanagement.
Die 3. Auflage wurde komplett überarbeitet. Als neues Thema wurde Big Data aufgenommen, da es für die Welt der Business Intelligence eine neue Evolutionsstufe darstellt und somit Auswirkungen auf das Datenqualitätsmanagement hat.
Aktualisiert: 2023-05-08
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Datenqualität erfolgreich steuern
Immer mehr Unternehmen begreifen ein gutes Datenqualitätsmanagement als einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil: Die IT-Kosten sinken, Projekte werden beschleunigt, auf Änderungen am Markt oder von gesetzlichen Auflagen kann schneller und flexibler reagiert werden. Datenintegrationen über System-, Abteilungs- und Unternehmensgrenzen hinweg werden erleichtert und falsche Entscheidungen basierend auf mangelhaften Daten verhindert.
Anhand praktischer Beispiele zeigt Ihnen dieses Buch, wie Sie die Qualität Ihrer Daten zielorientiert und nachhaltig verbessern können. Analysieren Sie die Ursachen und Auswirkungen schlechter Datenqualität und erfahren Sie, welche Investitionen sich wirklich lohnen. Lernen Sie die Grundlagen des Datenqualitätsmanagements kennen, die technische Umsetzung mit passgenauen Werkzeugen sowie die praktische Umsetzung in einem kompletten Zyklus eines BI-Projekts. Mit diesem umfassenden Wissen bieten Ihnen die Autoren einen wertvollen Leitfaden für ein erfolgreiches Datenqualitätsmanagement.
Die 3. Auflage wurde komplett überarbeitet. Als neues Thema wurde Big Data aufgenommen, da es für die Welt der Business Intelligence eine neue Evolutionsstufe darstellt und somit Auswirkungen auf das Datenqualitätsmanagement hat.
Aktualisiert: 2023-05-05
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Datenqualität erfolgreich steuern
Immer mehr Unternehmen begreifen ein gutes Datenqualitätsmanagement als einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil: Die IT-Kosten sinken, Projekte werden beschleunigt, auf Änderungen am Markt oder von gesetzlichen Auflagen kann schneller und flexibler reagiert werden. Datenintegrationen über System-, Abteilungs- und Unternehmensgrenzen hinweg werden erleichtert und falsche Entscheidungen basierend auf mangelhaften Daten verhindert.
Anhand praktischer Beispiele zeigt Ihnen dieses Buch, wie Sie die Qualität Ihrer Daten zielorientiert und nachhaltig verbessern können. Analysieren Sie die Ursachen und Auswirkungen schlechter Datenqualität und erfahren Sie, welche Investitionen sich wirklich lohnen. Lernen Sie die Grundlagen des Datenqualitätsmanagements kennen, die technische Umsetzung mit passgenauen Werkzeugen sowie die praktische Umsetzung in einem kompletten Zyklus eines BI-Projekts. Mit diesem umfassenden Wissen bieten Ihnen die Autoren einen wertvollen Leitfaden für ein erfolgreiches Datenqualitätsmanagement.
Die 3. Auflage wurde komplett überarbeitet. Als neues Thema wurde Big Data aufgenommen, da es für die Welt der Business Intelligence eine neue Evolutionsstufe darstellt und somit Auswirkungen auf das Datenqualitätsmanagement hat.
Aktualisiert: 2023-05-05
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Das Data Warehouse-Konzept
Die Popularität des Data Warehouse-Konzepts unterstreicht die Notwendigkeit einer besseren Informationsbasis für Entscheidungsträger aller Managementebenen. Handelt es sich hierbei lediglich um eine Modeerscheinung, oder eröffnet dieses Konzept tätsächlich Möglichkeiten, Entscheidungsträger mit qualitativ besseren Informationen zu versorgen?
Für die dritte Auflage wurde das Buch erneut in Teilen überarbeitet. Ausgehend von der Architektur, den charakteristischen Komponenten und Funktionen eines Data Warehouses analysieren namhafte Experten u.a. folgende Aspekte: Fragen der Entwicklung, Datenmodellierung und -speicherung, die Eignung veschiedener Datenbankmodelle, rechtliche Aspekte, Datenschutz etc.
Verzeichnis: Ausgehend von der Architektur, den charakteristischen Komponenten und Funktionen eines Data Warehouses analysieren namhafte Experten u.a. folgende Aspekte: Fragen der Entwicklung, Datenmodellierung und -speicherung, die Eignung veschiedener Datenbankmodelle, rechtliche Aspekte, Datenschutz etc. Für die dritte Auflage wurde das Buch erneut in Teilen überarbeitet.
Aktualisiert: 2023-03-14
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Führungsinformationssysteme
Organisation und Steuerung dezentraler Unternehmenseinheiten
Unter dem Aspekt der Dezentralisierung nehmen Wissenschaftler und Praktiker Stellung zu den Problembereichen Beteiligungs-Controlling und Center-Steuerung. Sie stellen anwendungsorientierte Methoden vor und bieten konkrete Lösungsmöglichkeiten und Gestaltungsansätze zur Organisation und Steuerung autonomer Strukturen an.
PV-Text: Traditionelle betriebliche Strukturen und Abläufe sind den Herausforderungen der Märkte nicht mehr gewachsen und auf eigenverantwortliche Unternehmenseinheiten angewiesen. Flexible und intelligente Organisations- und Steuerungsprinzipien werden zum strategischen Erfolgsfaktor.
Dies gilt sowohl innerhalb eines Unternehmens als auch auf Konzernebene. Unter dem Aspekt der Dezentralisierung werden in diesem Band erstmalig beide Problembereiche nebeneinander dargestellt, Vergleiche gezogen und an den Bedürfnissen der Praxis orientierte Methoden und Lösungen vorgestellt.
Konzepte, wie z.B. Shareholder-Value, Benchmarking, Target-Costing und Leistungsverrechnung, werden anhand ihrer Verwendbarkeit und Durchschlagskraft beleuchtet. Neben konzeptionellen Grundlagen werden auch konkrete Vorgehensmuster sowie deren mögliche DV-technische Umsetzung praxisnah beschrieben.
Aktualisiert: 2023-01-24
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Rechnungswesen-orientiertes Controlling
Dieser Leitfaden vermittelt sehr kompakt einen Überblick über Controlling als Konzept der Unternehmensführung durch Planung und Kontrolle mit besonderer Betonung der relevanten Bereiche des Rechnungswesens (Kostenrechnung und Investitionsrechnung) sowie des DV-gestützten Controlling. Die Besonderheit des Buchs ist die an konkreten Aufgabenstellungen ausgerichtete methodische und praxisorientierte Darstellung des Controlling, wobei es dem Leser ermöglicht wird, nach ausgewählten Schwerpunkten vorzugehen. Die dritte Auflage beinhaltet Neuentwicklungen auf dem Gebiet und wurde um ein Kapitel "DV-gestütztes Controlling" ergänzt, das aktuelle Konzepte wie Data Warehousing, OLAP und Data Mining praxisnah darstellt.
Aktualisiert: 2023-03-28
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Rechnungswesen-orientiertes Controlling
Dieses Lehrbuch ist ein Leitfaden zur Einarbeitung in das Gebiet des Rechnungswesens und Controllings. Der gesamte Themenkomplex ist in die beiden Hauptbereiche Rechnungswesen und Controlling aufgeteilt. Im Bereich Rechnungswesen werden die Gebiete Kostenrechnung und Investitionsrechnung als Werkzeug des Controlling behandelt. Anschließend werden Konzepte und Systeme des Controlling sowie das operative und das strategische Controlling dargestellt. Neben einem übergeordneten ganzheitlichen Controlling wird auch auf Bereichs- und Funktions-Controlling, wie z.B. IV- und Projekt-Controlling, eingegangen. Gegenüber der 1. Auflage ist das Buch in allen Abschnitten vollständig überarbeitet, aktualisiert und um Target-Costing, Benchmarking und Prozeßkostenrechnung erweitert.
Aktualisiert: 2022-08-17
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Das Data Warehouse-Konzept
Die Popularität des Data Warehouse-Konzepts unterstreicht die Notwendigkeit einer besseren Informationsbasis für Entscheidungsträger aller Managementebenen.
In der 4. Auflage wurden alle Kapitel vollständig überarbeitet. Neu hinzugekommen sind Beiträge zur Datensicherheit. Das Thema Modellierung hat stärkeres Gewicht bekommen. Die Erfahrungsberichte orientieren sich nach einzelnen Branchen: Banken, Versicherungen, Dienstleistungen und Industrie.
Aktualisiert: 2023-03-14
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Data Warehouse-gestützte Anwendungen
In Ergänzung zu ihrem bereits in der 4. Auflage erscheinenden Buch zum Data Warehouse-Konzept widmen sich die Autoren hier ganz der Beschreibung verschiedener Anwendungsmöglichkeiten. Der Nutzen eines Data Warehouses entsteht nicht in erster Linie durch die Speicherung, sondern vielmehr erst durch die zielgerichtete Aufarbeitung und Analyse der Informationen. Dieses führt zu einer Fülle von Einsatzmöglichkeiten (wie z.B. Balanced Scorecards oder Data Mining-Auswertungen zur Vorhersage von Gasverbräuchen), die für Unternehmen gewinnbringend genutzt werden können.
Aktualisiert: 2023-03-14
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Datenqualität erfolgreich steuern
Immer mehr Unternehmen begreifen ein gutes Datenqualitätsmanagement als einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil: Die IT-Kosten sinken, Projekte werden beschleunigt, auf Änderungen am Markt oder von gesetzlichen Auflagen kann schneller und flexibler reagiert werden. Datenintegrationen über System-, Abteilungs- und Unternehmensgrenzen hinweg werden erleichtert und falsche Entscheidungen basierend auf mangelhaften Daten verhindert.
Anhand praktischer Beispiele zeigt Ihnen dieses Buch, wie Sie die Qualität Ihrer Daten zielorientiert und nachhaltig verbessern können. Analysieren Sie die Ursachen und Auswirkungen schlechter Datenqualität und erfahren Sie, welche Investitionen sich wirklich lohnen. Lernen Sie die Grundlagen des Datenqualitätsmanagements kennen, die technische Umsetzung mit passgenauen Werkzeugen sowie die praktische Umsetzung in einem kompletten Zyklus eines BI-Projekts. Mit diesem umfassenden Wissen bieten Ihnen die Autoren einen wertvollen Leitfaden für ein erfolgreiches Datenqualitätsmanagement.
Die 3. Auflage wurde komplett überarbeitet. Als neues Thema wurde Big Data aufgenommen, da es für die Welt der Business Intelligence eine neue Evolutionsstufe darstellt und somit Auswirkungen auf das Datenqualitätsmanagement hat.
Aktualisiert: 2023-04-24
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Bücher von Behme, Wolfgang
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Unser Repertoire umfasst Bücher von
- Behmel, Albrecht
- Behmel, Hermann
- Behmel, Manfred
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- Behmenburg, Ben
- Behmenburg, C
- Behmenburg, Ch
- Behmenburg, Clemens Gerd
- Behmenburg, Doris
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