Sabine Sauermann entwickelt verschiedene organisatorische Gestaltungsmöglichkeiten eines unternehmensinternen M&A-Managements und zeigt, wie die jeweils optimale Organisationsform ausgewählt werden kann.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Sabine Sauermann entwickelt verschiedene organisatorische Gestaltungsmöglichkeiten eines unternehmensinternen M&A-Managements und zeigt, wie die jeweils optimale Organisationsform ausgewählt werden kann.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Aktualisiert: 2023-07-02
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Carmen Andrea Fink präsentiert ein Konzept zur Integration der Prozesssicht in die strategische und operative Unternehmensplanung. Anhand der Darstellung der Problemstellung und möglicher Handlungsalternativen in drei Fallbeispielen erhält der Leser wertvolle Impulse zur prozessorientierten Weiterentwicklung der Unternehmensplanung und der Organisation.
Aktualisiert: 2023-07-03
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Carmen Andrea Fink präsentiert ein Konzept zur Integration der Prozesssicht in die strategische und operative Unternehmensplanung. Anhand der Darstellung der Problemstellung und möglicher Handlungsalternativen in drei Fallbeispielen erhält der Leser wertvolle Impulse zur prozessorientierten Weiterentwicklung der Unternehmensplanung und der Organisation.
Aktualisiert: 2023-07-03
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Carmen Andrea Fink präsentiert ein Konzept zur Integration der Prozesssicht in die strategische und operative Unternehmensplanung. Anhand der Darstellung der Problemstellung und möglicher Handlungsalternativen in drei Fallbeispielen erhält der Leser wertvolle Impulse zur prozessorientierten Weiterentwicklung der Unternehmensplanung und der Organisation.
Aktualisiert: 2023-07-03
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Das Ziel des Buches ist die Darstellung der mit dem Einsatz moderner Informationstechnologie verbundenen organisatorischen Gestaltungspotentiale. Ausgangspunkt ist die Entwicklung der Workflowmanagementsysteme, die erstmals eine durchgängige Unterstützung aller Verwaltungsprozesse bei gleichzeitiger Integration aller Informationsträger erlauben. Diese Systeme führen nach den vorliegenden Erfahrungen aber nur dann zu einer Produktivitätssteigerung, wenn entsprechende organisatorische Anpassungen vorgenommen werden. Besonderes Augenmerk wird daher auf die Darstellung der organisatorischen Gestaltungspotentiale abhängig von der aktuellen Situation und den Umweltbedingungen der jeweiligen Organisation gelegt. Die Praxis findet Konzepte, Methoden und Techniken aus unterschiedlichen fachlichen Sichten.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Das Ziel des Buches ist die Darstellung der mit dem Einsatz moderner Informationstechnologie verbundenen organisatorischen Gestaltungspotentiale. Ausgangspunkt ist die Entwicklung der Workflowmanagementsysteme, die erstmals eine durchgängige Unterstützung aller Verwaltungsprozesse bei gleichzeitiger Integration aller Informationsträger erlauben. Diese Systeme führen nach den vorliegenden Erfahrungen aber nur dann zu einer Produktivitätssteigerung, wenn entsprechende organisatorische Anpassungen vorgenommen werden. Besonderes Augenmerk wird daher auf die Darstellung der organisatorischen Gestaltungspotentiale abhängig von der aktuellen Situation und den Umweltbedingungen der jeweiligen Organisation gelegt. Die Praxis findet Konzepte, Methoden und Techniken aus unterschiedlichen fachlichen Sichten.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Das Ziel des Buches ist die Darstellung der mit dem Einsatz moderner Informationstechnologie verbundenen organisatorischen Gestaltungspotentiale. Ausgangspunkt ist die Entwicklung der Workflowmanagementsysteme, die erstmals eine durchgängige Unterstützung aller Verwaltungsprozesse bei gleichzeitiger Integration aller Informationsträger erlauben. Diese Systeme führen nach den vorliegenden Erfahrungen aber nur dann zu einer Produktivitätssteigerung, wenn entsprechende organisatorische Anpassungen vorgenommen werden. Besonderes Augenmerk wird daher auf die Darstellung der organisatorischen Gestaltungspotentiale abhängig von der aktuellen Situation und den Umweltbedingungen der jeweiligen Organisation gelegt. Die Praxis findet Konzepte, Methoden und Techniken aus unterschiedlichen fachlichen Sichten.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Erich Frese untersucht durch Rückgriff auf eine geschlossene, im Schnittfeld von Organisations- und Controllingtheorie verankerte betriebswirtschaftliche Konzeption der Unternehmungssteuerung, ob für den Bereich des öffentlich-rechtlichen Rundfunks die Marktsteuerung ihrem Anspruch als Instrument eines wirksamen Kostenmanagements gerecht wird.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Erich Frese untersucht durch Rückgriff auf eine geschlossene, im Schnittfeld von Organisations- und Controllingtheorie verankerte betriebswirtschaftliche Konzeption der Unternehmungssteuerung, ob für den Bereich des öffentlich-rechtlichen Rundfunks die Marktsteuerung ihrem Anspruch als Instrument eines wirksamen Kostenmanagements gerecht wird.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Erich Frese untersucht durch Rückgriff auf eine geschlossene, im Schnittfeld von Organisations- und Controllingtheorie verankerte betriebswirtschaftliche Konzeption der Unternehmungssteuerung, ob für den Bereich des öffentlich-rechtlichen Rundfunks die Marktsteuerung ihrem Anspruch als Instrument eines wirksamen Kostenmanagements gerecht wird.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Aktualisiert: 2023-06-11
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Aktualisiert: 2023-05-11
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Aktualisiert: 2023-05-11
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Know-how für Data Scientists
übersichtliche und anwendungsbezogene Einführung
zahlreiche Anwendungsfälle und Praxisbeispiele aus unterschiedlichen Branchen
Potenziale, aber auch mögliche Fallstricke werden aufgezeigt
Data Science steht derzeit wie kein anderer Begriff für die Auswertung großer Datenmengen mit analytischen Konzepten des Machine Learning oder der künstlichen Intelligenz. Nach der bewussten Wahrnehmung der Big Data und dabei insbesondere der Verfügbarmachung in Unternehmen sind Technologien und Methoden zur Auswertung dort gefordert, wo klassische Business Intelligence an ihre Grenzen stößt.
Dieses Buch bietet eine umfassende Einführung in Data Science und deren praktische Relevanz für Unternehmen. Dabei wird auch die Integration von Data Science in ein bereits bestehendes Business-Intelligence-Ökosystem thematisiert. In verschiedenen Beiträgen werden sowohl Aufgabenfelder und Methoden als auch Rollen- und Organisationsmodelle erläutert, die im Zusammenspiel mit Konzepten und Architekturen auf Data Science wirken.
Diese 2., überarbeitete Auflage wurde um neue Themen wie Feature Selection und Deep Reinforcement Learning sowie eine neue Fallstudie erweitert.
Aktualisiert: 2023-05-08
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Know-how für Data Scientists
übersichtliche und anwendungsbezogene Einführung
zahlreiche Anwendungsfälle und Praxisbeispiele aus unterschiedlichen Branchen
Potenziale, aber auch mögliche Fallstricke werden aufgezeigt
Data Science steht derzeit wie kein anderer Begriff für die Auswertung großer Datenmengen mit analytischen Konzepten des Machine Learning oder der künstlichen Intelligenz. Nach der bewussten Wahrnehmung der Big Data und dabei insbesondere der Verfügbarmachung in Unternehmen sind Technologien und Methoden zur Auswertung dort gefordert, wo klassische Business Intelligence an ihre Grenzen stößt.
Dieses Buch bietet eine umfassende Einführung in Data Science und deren praktische Relevanz für Unternehmen. Dabei wird auch die Integration von Data Science in ein bereits bestehendes Business-Intelligence-Ökosystem thematisiert. In verschiedenen Beiträgen werden sowohl Aufgabenfelder und Methoden als auch Rollen- und Organisationsmodelle erläutert, die im Zusammenspiel mit Konzepten und Architekturen auf Data Science wirken.
Diese 2., überarbeitete Auflage wurde um neue Themen wie Feature Selection und Deep Reinforcement Learning sowie eine neue Fallstudie erweitert.
Aktualisiert: 2023-05-08
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Know-how für Data Scientists
übersichtliche und anwendungsbezogene Einführung
zahlreiche Anwendungsfälle und Praxisbeispiele aus unterschiedlichen Branchen
Potenziale, aber auch mögliche Fallstricke werden aufgezeigt
Data Science steht derzeit wie kein anderer Begriff für die Auswertung großer Datenmengen mit analytischen Konzepten des Machine Learning oder der künstlichen Intelligenz. Nach der bewussten Wahrnehmung der Big Data und dabei insbesondere der Verfügbarmachung in Unternehmen sind Technologien und Methoden zur Auswertung dort gefordert, wo klassische Business Intelligence an ihre Grenzen stößt.
Dieses Buch bietet eine umfassende Einführung in Data Science und deren praktische Relevanz für Unternehmen. Dabei wird auch die Integration von Data Science in ein bereits bestehendes Business-Intelligence-Ökosystem thematisiert. In verschiedenen Beiträgen werden sowohl Aufgabenfelder und Methoden als auch Rollen- und Organisationsmodelle erläutert, die im Zusammenspiel mit Konzepten und Architekturen auf Data Science wirken.
Diese 2., überarbeitete Auflage wurde um neue Themen wie Feature Selection und Deep Reinforcement Learning sowie eine neue Fallstudie erweitert.
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Know-how für Data Scientists
übersichtliche und anwendungsbezogene Einführung
zahlreiche Anwendungsfälle und Praxisbeispiele aus unterschiedlichen Branchen
Potenziale, aber auch mögliche Fallstricke werden aufgezeigt
Data Science steht derzeit wie kein anderer Begriff für die Auswertung großer Datenmengen mit analytischen Konzepten des Machine Learning oder der künstlichen Intelligenz. Nach der bewussten Wahrnehmung der Big Data und dabei insbesondere der Verfügbarmachung in Unternehmen sind Technologien und Methoden zur Auswertung dort gefordert, wo klassische Business Intelligence an ihre Grenzen stößt.
Dieses Buch bietet eine umfassende Einführung in Data Science und deren praktische Relevanz für Unternehmen. Dabei wird auch die Integration von Data Science in ein bereits bestehendes Business-Intelligence-Ökosystem thematisiert. In verschiedenen Beiträgen werden sowohl Aufgabenfelder und Methoden als auch Rollen- und Organisationsmodelle erläutert, die im Zusammenspiel mit Konzepten und Architekturen auf Data Science wirken.
Diese 2., überarbeitete Auflage wurde um neue Themen wie Feature Selection und Deep Reinforcement Learning sowie eine neue Fallstudie erweitert.
Aktualisiert: 2023-05-05
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Know-how für Data Scientists
übersichtliche und anwendungsbezogene Einführung
zahlreiche Anwendungsfälle und Praxisbeispiele aus unterschiedlichen Branchen
Potenziale, aber auch mögliche Fallstricke werden aufgezeigt
Data Science steht derzeit wie kein anderer Begriff für die Auswertung großer Datenmengen mit analytischen Konzepten des Machine Learning oder der künstlichen Intelligenz. Nach der bewussten Wahrnehmung der Big Data und dabei insbesondere der Verfügbarmachung in Unternehmen sind Technologien und Methoden zur Auswertung dort gefordert, wo klassische Business Intelligence an ihre Grenzen stößt.
Dieses Buch bietet eine umfassende Einführung in Data Science und deren praktische Relevanz für Unternehmen. Dabei wird auch die Integration von Data Science in ein bereits bestehendes Business-Intelligence-Ökosystem thematisiert. In verschiedenen Beiträgen werden sowohl Aufgabenfelder und Methoden als auch Rollen- und Organisationsmodelle erläutert, die im Zusammenspiel mit Konzepten und Architekturen auf Data Science wirken.
Diese 2., überarbeitete Auflage wurde um neue Themen wie Feature Selection und Deep Reinforcement Learning sowie eine neue Fallstudie erweitert.
Aktualisiert: 2023-05-05
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