Die Chancen, die Big Data und Digitalisierung bieten, bringen für Unternehmen und ihre Funktionsbereiche weitreichende Änderungen mit sich - so auch für das Controlling. Die Autoren analysieren die aufgabenbezogenen Trends im Controllingumfeld und leiten die Anforderungen ab, die sich daraus für das Kompetenzprofil des Controllers ergeben. Ausgewählte Angebote zur Weiterbildung und Kompetenzerweiterung als klassisches Weiterbildungsangebot oder als Studiengang runden die Analyse ab.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Die Chancen, die Big Data und Digitalisierung bieten, bringen für Unternehmen und ihre Funktionsbereiche weitreichende Änderungen mit sich - so auch für das Controlling. Die Autoren analysieren die aufgabenbezogenen Trends im Controllingumfeld und leiten die Anforderungen ab, die sich daraus für das Kompetenzprofil des Controllers ergeben. Ausgewählte Angebote zur Weiterbildung und Kompetenzerweiterung als klassisches Weiterbildungsangebot oder als Studiengang runden die Analyse ab.
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Die Chancen, die Big Data und Digitalisierung bieten, bringen für Unternehmen und ihre Funktionsbereiche weitreichende Änderungen mit sich - so auch für das Controlling. Die Autoren analysieren die aufgabenbezogenen Trends im Controllingumfeld und leiten die Anforderungen ab, die sich daraus für das Kompetenzprofil des Controllers ergeben. Ausgewählte Angebote zur Weiterbildung und Kompetenzerweiterung als klassisches Weiterbildungsangebot oder als Studiengang runden die Analyse ab.
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Dieses Praxishandbuch bietet einen Überblick der möglichen Anwendungsfelder und der rechtlichen Rahmenbedingungen von Big Data im Unternehmen. Im ersten Teil wird gezeigt, wie Entscheidungsprozesse mit Daten fundiert werden können und welche Anwendungsmöglichkeiten in verschiedenen Branchen denkbar sind. Der zweite Teil behandelt die rechtlichen Aspekte von Big Data. Die Autoren geben praktische Empfehlungen, wie Big Data-Anwendungen nach geltendem Recht umgesetzt werden können und dabei den technischen und organisatorischen Aufwand so gering wie möglich zu halten. Auch wird erläutert, wie Unternehmen ihre Datenbestände schützen können. Der dritte Teil beschäftigt sich mit den technischen Voraussetzungen von Big Data-Anwendungen.
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Dieses Praxishandbuch bietet einen Überblick der möglichen Anwendungsfelder und der rechtlichen Rahmenbedingungen von Big Data im Unternehmen. Im ersten Teil wird gezeigt, wie Entscheidungsprozesse mit Daten fundiert werden können und welche Anwendungsmöglichkeiten in verschiedenen Branchen denkbar sind. Der zweite Teil behandelt die rechtlichen Aspekte von Big Data. Die Autoren geben praktische Empfehlungen, wie Big Data-Anwendungen nach geltendem Recht umgesetzt werden können und dabei den technischen und organisatorischen Aufwand so gering wie möglich zu halten. Auch wird erläutert, wie Unternehmen ihre Datenbestände schützen können. Der dritte Teil beschäftigt sich mit den technischen Voraussetzungen von Big Data-Anwendungen.
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Dieses Praxishandbuch bietet einen Überblick der möglichen Anwendungsfelder und der rechtlichen Rahmenbedingungen von Big Data im Unternehmen. Im ersten Teil wird gezeigt, wie Entscheidungsprozesse mit Daten fundiert werden können und welche Anwendungsmöglichkeiten in verschiedenen Branchen denkbar sind. Der zweite Teil behandelt die rechtlichen Aspekte von Big Data. Die Autoren geben praktische Empfehlungen, wie Big Data-Anwendungen nach geltendem Recht umgesetzt werden können und dabei den technischen und organisatorischen Aufwand so gering wie möglich zu halten. Auch wird erläutert, wie Unternehmen ihre Datenbestände schützen können. Der dritte Teil beschäftigt sich mit den technischen Voraussetzungen von Big Data-Anwendungen.
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Der Sammelband fokussiert auf den in der Wirtschaftspraxis gegenwärtigen und vielfach diskutierten Prozess der digitalen Transformation. Dieser führt in Unternehmen zur Etablierung einer spezifischen, auf die Nutzung digitaler Technologien beruhende Geschäftsmodelle. Hierfür werden theoretische Befunde und praxisgerechte Empfehlungen dargelegt. Autoren des Werkes sind renommierte Wissenschaftler, die im Rahmen des Fraunhofer Kompetenzzentrums forschen, sowie exzellente Praktiker, die ihre Erfahrungen einbringen. Zielgruppen sind Entscheidungsträger in Geschäftsleitungen, Controlling und Rechnungswesen in großen Unternehmen, sowie in KMU‘s, Vertreter von Unternehmensverbänden und Politiker sowie Lehrende und Studierende an Hochschulen.
Das Kapitel 37 “Die Bedeutung von End-to-End-Prozessen für die Digitalisierung im Finanzbereich” wird auf link.springer.com unter der Creative Commons Namensnennung 4.0 International Lizenz veröffentlicht.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Der Sammelband fokussiert auf den in der Wirtschaftspraxis gegenwärtigen und vielfach diskutierten Prozess der digitalen Transformation. Dieser führt in Unternehmen zur Etablierung einer spezifischen, auf die Nutzung digitaler Technologien beruhende Geschäftsmodelle. Hierfür werden theoretische Befunde und praxisgerechte Empfehlungen dargelegt. Autoren des Werkes sind renommierte Wissenschaftler, die im Rahmen des Fraunhofer Kompetenzzentrums forschen, sowie exzellente Praktiker, die ihre Erfahrungen einbringen. Zielgruppen sind Entscheidungsträger in Geschäftsleitungen, Controlling und Rechnungswesen in großen Unternehmen, sowie in KMU‘s, Vertreter von Unternehmensverbänden und Politiker sowie Lehrende und Studierende an Hochschulen.
Das Kapitel 37 “Die Bedeutung von End-to-End-Prozessen für die Digitalisierung im Finanzbereich” wird auf link.springer.com unter der Creative Commons Namensnennung 4.0 International Lizenz veröffentlicht.
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Der Sammelband fokussiert auf den in der Wirtschaftspraxis gegenwärtigen und vielfach diskutierten Prozess der digitalen Transformation. Dieser führt in Unternehmen zur Etablierung einer spezifischen, auf die Nutzung digitaler Technologien beruhende Geschäftsmodelle. Hierfür werden theoretische Befunde und praxisgerechte Empfehlungen dargelegt. Autoren des Werkes sind renommierte Wissenschaftler, die im Rahmen des Fraunhofer Kompetenzzentrums forschen, sowie exzellente Praktiker, die ihre Erfahrungen einbringen. Zielgruppen sind Entscheidungsträger in Geschäftsleitungen, Controlling und Rechnungswesen in großen Unternehmen, sowie in KMU‘s, Vertreter von Unternehmensverbänden und Politiker sowie Lehrende und Studierende an Hochschulen.
Das Kapitel 37 “Die Bedeutung von End-to-End-Prozessen für die Digitalisierung im Finanzbereich” wird auf link.springer.com unter der Creative Commons Namensnennung 4.0 International Lizenz veröffentlicht.
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Die nachfrageorientierte Gestaltung von Produktlinien nimmt in Zeiten steigender Wettbewerbsintensität und gesättigter Märkte eine Schlüsselrolle für Unternehmen und deren Überlebensfähigkeit auf den Märkten ein. Vor diesem Hintergrund stellt Georg Bechler einen modellbasierten Ansatz zur Produktlinienoptimierung vor, der erstmals eine zentrale Eigenschaft menschlichen Wahlverhaltens berücksichtigt: die Tendenz zur Mitte bzw. Präferenzen für Kompromissalternativen. In einer Reihe von experimentellen Untersuchungen zeigt der Autor auf, dass der Ansatz für Unternehmen mit Blick auf wesentliche Zielgrößen wie den Gewinn ein erhebliches Potenzial besitzt. Ein umfassender Überblick mit Analyse über bisher veröffentlichte Ansätze zur Produktlinienoptimierung rundet das Werk ab.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Die nachfrageorientierte Gestaltung von Produktlinien nimmt in Zeiten steigender Wettbewerbsintensität und gesättigter Märkte eine Schlüsselrolle für Unternehmen und deren Überlebensfähigkeit auf den Märkten ein. Vor diesem Hintergrund stellt Georg Bechler einen modellbasierten Ansatz zur Produktlinienoptimierung vor, der erstmals eine zentrale Eigenschaft menschlichen Wahlverhaltens berücksichtigt: die Tendenz zur Mitte bzw. Präferenzen für Kompromissalternativen. In einer Reihe von experimentellen Untersuchungen zeigt der Autor auf, dass der Ansatz für Unternehmen mit Blick auf wesentliche Zielgrößen wie den Gewinn ein erhebliches Potenzial besitzt. Ein umfassender Überblick mit Analyse über bisher veröffentlichte Ansätze zur Produktlinienoptimierung rundet das Werk ab.
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Waren Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) bis vor wenigen Jahren noch ausschließlich ein Thema von wissenschaftlichen Diskussionen, so finden sie heute zunehmend Eingang in Produkte des täglichen Lebens. Gleichzeitig wächst die Menge der produzierten und verfügbaren Daten aufgrund der zunehmenden Digitalisierung, der Integration digitaler Mess- und Regelsysteme und des automatischen Austausches zwischen Geräten (Internet of Things). Dabei wird zukünftig der Einsatz von Business Intelligence (BI) und ein Blick in die Vergangenheit für die meisten Unternehmen nicht mehr ausreichen.Um in Zukunft im Wettbewerb bestehen zu können, wird vielmehr Business Analytics benötigt, also vorausschauende und prädiktive Analysen und automatisierte Entscheidungen. Die Nutzung der wachsenden Datenmengen ist dabei eine bedeutende Herausforderung und einen der wichtigsten Bereiche der Datenanalyse stellen Methoden der Künstliche Intelligenz dar.Das Buch führt in komprimierter Form in die essenziellen Aspekte des Einsatzes von Methoden der Künstlichen Intelligenz für Business Analytics ein, stellt das Maschinelle Lernen und die wichtigsten Algorithmen in verständlicher Form anhand des Business Analytics Technologieframeworks vor und zeigt Anwendungsszenarien aus verschiedenen Branchen. Dazu liefert es mit dem Business Analytics Model for Artificial Intelligence ein Referenzvorgehensmodell zur Strukturierung von BA- und KI-Projekten im Unternehmen.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Waren Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) bis vor wenigen Jahren noch ausschließlich ein Thema von wissenschaftlichen Diskussionen, so finden sie heute zunehmend Eingang in Produkte des täglichen Lebens. Gleichzeitig wächst die Menge der produzierten und verfügbaren Daten aufgrund der zunehmenden Digitalisierung, der Integration digitaler Mess- und Regelsysteme und des automatischen Austausches zwischen Geräten (Internet of Things). Dabei wird zukünftig der Einsatz von Business Intelligence (BI) und ein Blick in die Vergangenheit für die meisten Unternehmen nicht mehr ausreichen.Um in Zukunft im Wettbewerb bestehen zu können, wird vielmehr Business Analytics benötigt, also vorausschauende und prädiktive Analysen und automatisierte Entscheidungen. Die Nutzung der wachsenden Datenmengen ist dabei eine bedeutende Herausforderung und einen der wichtigsten Bereiche der Datenanalyse stellen Methoden der Künstliche Intelligenz dar.Das Buch führt in komprimierter Form in die essenziellen Aspekte des Einsatzes von Methoden der Künstlichen Intelligenz für Business Analytics ein, stellt das Maschinelle Lernen und die wichtigsten Algorithmen in verständlicher Form anhand des Business Analytics Technologieframeworks vor und zeigt Anwendungsszenarien aus verschiedenen Branchen. Dazu liefert es mit dem Business Analytics Model for Artificial Intelligence ein Referenzvorgehensmodell zur Strukturierung von BA- und KI-Projekten im Unternehmen.
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Waren Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) bis vor wenigen Jahren noch ausschließlich ein Thema von wissenschaftlichen Diskussionen, so finden sie heute zunehmend Eingang in Produkte des täglichen Lebens. Gleichzeitig wächst die Menge der produzierten und verfügbaren Daten aufgrund der zunehmenden Digitalisierung, der Integration digitaler Mess- und Regelsysteme und des automatischen Austausches zwischen Geräten (Internet of Things). Dabei wird zukünftig der Einsatz von Business Intelligence (BI) und ein Blick in die Vergangenheit für die meisten Unternehmen nicht mehr ausreichen.Um in Zukunft im Wettbewerb bestehen zu können, wird vielmehr Business Analytics benötigt, also vorausschauende und prädiktive Analysen und automatisierte Entscheidungen. Die Nutzung der wachsenden Datenmengen ist dabei eine bedeutende Herausforderung und einen der wichtigsten Bereiche der Datenanalyse stellen Methoden der Künstliche Intelligenz dar.Das Buch führt in komprimierter Form in die essenziellen Aspekte des Einsatzes von Methoden der Künstlichen Intelligenz für Business Analytics ein, stellt das Maschinelle Lernen und die wichtigsten Algorithmen in verständlicher Form anhand des Business Analytics Technologieframeworks vor und zeigt Anwendungsszenarien aus verschiedenen Branchen. Dazu liefert es mit dem Business Analytics Model for Artificial Intelligence ein Referenzvorgehensmodell zur Strukturierung von BA- und KI-Projekten im Unternehmen.
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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.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Der digitale Wandel hat die Unternehmen fest im Griff. Auf die Controlling-Funktion wirkt sich die Digitalisierung mehrdimensional aus und verändert Controlling-Prozesse, Controlling-Methoden sowie das Rollenbild des Controllers. Dieses Herausgeberwerk zeigt auf, wie die Chancen der Digitalisierung für die Controlling-Funktion wertschöpfend genutzt werden können. Die Autoren beschreiben einzelne Dimensionen der Digitalisierung im Controlling und vermitteln notwendige Grundlagen und Konzepte. Fallbeispiele aus der Controlling-Praxis ergänzen die theoretischen Grundlagen und zeigen branchenübergreifende Lösungsansätze auf.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Die Steuerung strategischer Währungsrisiken schien lange Zeit ein nur schwer zu handhabendes Problem für Unternehmen zu sein. Zu viele Informationen und Daten müssen aus unterschiedlichen Unternehmensbereichen gesammelt, verdichtet und interpretiert werden, um das entstehende Risiko abzuschätzen. Die heute zur Verfügung stehenden großen Datenmengen und die immer weiter voranschreitenden Entwicklungen in der Auswertung und Analyse (Business Analytics) tragen dazu bei, dass diese Defizite behoben werden können. Die Arbeit widmet sich der Untersuchung, in wie fern die Nutzung von Business Analytics im Controlling zu einer Steuerung des strategischen Währungsrisikos beitragen kann.
Aktualisiert: 2023-07-02
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