Dieses Buch klärt, was man über Marketing und Sales Automation wissen muss, wie man Projekte zu deren Umsetzung steuert, Werkzeuge auswählt und implementiert und welche Ergebnisse man erzielen kann. Zudem werden die erwartbaren Entwicklungen in der Zukunft aufgezeigt. Über die Hälfte der Inhalte dieser zweiten Auflage wurden im Vergleich zur Vorauflage erneuert. Das Themenspektrum spannt den Bogen von der Schaffung einer validen Datengrundlage über die Auswirkungen der Datenschutzgrundverordnung bei der Ansprache von Kunden und Interessenten bis hin zu Empfehlungen zur Auswahl und Implementierung der notwendigen IT-Systeme. Experten berichten von ihren Erfahrungen und geben Tipps und Hilfestellungen. Dabei wird ein besonderer Fokus auf die Verzahnung von Marketing und Vertrieb und das Management der Customer Journey sowie die Verbesserung der Customer Experience gelegt.
Gerrit Ahlers, A.T. KearneyManfred Aull, Aull Sales SuccessJan Beco, BeConsulting Marc Bernrath, Wendero GmbH Prof. Dr. Nikolas Beutin, PwC DeutschlandProf. Dr. Simone Braun, Hochschule Offenburg Philipp Baron von der Brügen, leadtributor GmbHProf. Dr. Claudia Bünte, SRH Berlin University of Applied Sciences und Kaiserscholle GmbHDr. habil. Roland Burkholz, chain relations GmbHThomas Foell, Kommunikationsagentur wob AG Thomas Geiger, Market Data Analyst in einem internationalen Technologiekonzern Melanie Gipp, Adobe Deutschland Fabienne Halb, leitet das globale Customer Relationship Management in einem internationalen TechnologiekonzernDr. Martin Handschuh, eco2nomy GmbHDr. Klaus Heinzelbecker, Instituts für Sales und Marketing AutomationTorsten Herrmann, chain relations GmbHSabine Heukrodt-Bauer, Kanzlei RESMEDIA in Mainz und BerlinUlrich Hoffmann, ByteConsult Alexander Körner, b.relevant - Agile Digital Marketing Agency GmbH Dennis Krieger, SNP Schneider-Neureither & Partner SE Vivien Kupplmayr, Cisco SystemsPhilipp Moder, Phocus Direct Communication GmbHSteffen Oder, A.T. Kearney Martin Philipp, SC-Networks GmbHAndrew Sanderson, Ansaco Norbert Schuster, Strategieberater bei strike2Dr. Uwe Seebacher, Executive Advisor Thorsten Sydow, SALT Solutions GmbH Tobias Voigt, markenmut AGRoger Voland, t-systems Tony Vormelcher, ByteConsult Alexander Woelke, Cloudbridge Consulting
Aktualisiert: 2023-07-02
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Die Anwendungen der Disziplin Data Science erweitern und wandeln sich stetig. In diesem Buch geben Insider aus Praxis, Wissenschaft und Lehre detailliert die Ergebnisse ihrer Data-Science-Projekte, Methodenwissen sowie Knowhow zu Vorgehensweisen und Prozessmodellen an den Leser weiter. Dabei wird ein weit gespannter Querschnitt an konkreten Anwendungen beschrieben, erklärt und illustriert: von der Nutzung generativer KI-Systeme über quantitative Textanalyse, Predictive Policing, Erklärbarkeit von Machine-Learning-Modellen, experimentelle Datenanalyse in der Spektroskopie bis hin zu Datenvisualisierung, Strukturgleichungsmodellen und Varianzanalyse.Das Buch richtet sich an jeden, der sowohl am konkreten Einsatz von Datenwissenschaft, Statistik, Maschinellem Lernen und Künstlicher Intelligenz als auch am zugehörigen theoretischen Hintergrund interessiert ist. Praktikern, Studierenden und Lehrenden dürfte es von besonderem Nutzen sein: eine Vielzahl an Abbildungen, Diagrammen und Illustrationen ergänzen die reichhaltigen Textinformationen; Links zu Webseiten und Webapplikationen verweisen auf online verfügbare weitere Informationsquellen und Data-Science-Werkzeuge.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Das vorliegende essential gibt einen Überblick über die Auswirkungen der Digitalisierung auf das Controlling. Neben der Frage, wie sich neue Technologien der Digitalisierung auf das Rollenmodell im Controlling auswirken, geht Christian Langmann auch auf die Folgen für die Aufbau-Organisation des Controllings ein. Aktuelle Entwicklungen wie die Rolle des Data Scientist oder Data Labs als neue Organisationeinheit neben dem Controlling werden aufgegriffen. Zentrale Prozesse des Controllings – Planung/Forecast und Reporting – werden im Hinblick auf die Digitalisierung beleuchtet und es wird analysiert, wie die Digitalisierung dort gewinnbringend eingesetzt werden kann. An verschiedenen Beispielen zeigt das essential praxisnah, wie Big-Data, Predictive-Analytics oder Robotic-Process-Automation sinnvoll in der Planung oder dem Reporting eingesetzt werden können.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Ziel des Buches ist es, Ingenieuren oder Naturwissenschaftlern die Programmierung als Schlüsselqualifikation mit zahlreichen Anwendungsmöglichkeiten vorzustellen. Der Autor erläutert algorithmische Methoden, die heute hinter digitalen Produkten und Dienstleistungen stehen. Zentrale Anwendungen sind die Künstliche Intelligenz, das Data Mining, die Predictive Analytics, die Industrie 4.0 oder das Internet der Dinge. Die digitale Datenanalyse mit den zugehörigen Algorithmen ist die zentrale Grundlage vieler neuer IT-Technologien. Hierzu werden große Datenmengen verschiedenster Anwendungsfelder verarbeitet und auf gewisse Muster analysiert, um die relevanten Informationen zu extrahieren. Diese sogenannten intelligenten Verfahren sind die Basis für nahezu alle Innovationen in unserer digitalisierten Welt. Mit Hilfe dieser Art der Informationsverarbeitung werden durch die Kombination von mathematischen Modellen und algorithmischen Verfahren neue digitale Geschäftsmodelle erschaffen.
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Ziel des Buches ist es, Ingenieuren oder Naturwissenschaftlern die Programmierung als Schlüsselqualifikation mit zahlreichen Anwendungsmöglichkeiten vorzustellen. Der Autor erläutert algorithmische Methoden, die heute hinter digitalen Produkten und Dienstleistungen stehen. Zentrale Anwendungen sind die Künstliche Intelligenz, das Data Mining, die Predictive Analytics, die Industrie 4.0 oder das Internet der Dinge. Die digitale Datenanalyse mit den zugehörigen Algorithmen ist die zentrale Grundlage vieler neuer IT-Technologien. Hierzu werden große Datenmengen verschiedenster Anwendungsfelder verarbeitet und auf gewisse Muster analysiert, um die relevanten Informationen zu extrahieren. Diese sogenannten intelligenten Verfahren sind die Basis für nahezu alle Innovationen in unserer digitalisierten Welt. Mit Hilfe dieser Art der Informationsverarbeitung werden durch die Kombination von mathematischen Modellen und algorithmischen Verfahren neue digitale Geschäftsmodelle erschaffen.
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Ziel des Buches ist es, Ingenieuren oder Naturwissenschaftlern die Programmierung als Schlüsselqualifikation mit zahlreichen Anwendungsmöglichkeiten vorzustellen. Der Autor erläutert algorithmische Methoden, die heute hinter digitalen Produkten und Dienstleistungen stehen. Zentrale Anwendungen sind die Künstliche Intelligenz, das Data Mining, die Predictive Analytics, die Industrie 4.0 oder das Internet der Dinge. Die digitale Datenanalyse mit den zugehörigen Algorithmen ist die zentrale Grundlage vieler neuer IT-Technologien. Hierzu werden große Datenmengen verschiedenster Anwendungsfelder verarbeitet und auf gewisse Muster analysiert, um die relevanten Informationen zu extrahieren. Diese sogenannten intelligenten Verfahren sind die Basis für nahezu alle Innovationen in unserer digitalisierten Welt. Mit Hilfe dieser Art der Informationsverarbeitung werden durch die Kombination von mathematischen Modellen und algorithmischen Verfahren neue digitale Geschäftsmodelle erschaffen.
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Dieses Buch verdeutlicht, mit welchen innovativen Geschäftsmodellen die Mobilitätsbedürfnisse der Zukunft befriedigt werden könnten. Die Autoren stellen praxisnah und wissenschaftlich fundiert Ansätze, Instrumente und Konzepte im Kontext der Mobilität 4.0 vor. Neben einer Einführung für die Entstehung neuer Geschäftsmodelle im Bereich Mobilität befassen sich die Kapitel mit einem Flatrate-Car der Zukunft und verschiedenen App-Anwendungen zur Optimierung intermodaler Verkehrsketten. Zudem werden Aspekte und Lösungen vorgestellt, wie Mobilität für körperlich Bedürftige verbessert werden kann. Anhand von Fallbeispielen werden konkrete Mobilitätskonzepte erläutert.
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Dieses Buch verdeutlicht, mit welchen innovativen Geschäftsmodellen die Mobilitätsbedürfnisse der Zukunft befriedigt werden könnten. Die Autoren stellen praxisnah und wissenschaftlich fundiert Ansätze, Instrumente und Konzepte im Kontext der Mobilität 4.0 vor. Neben einer Einführung für die Entstehung neuer Geschäftsmodelle im Bereich Mobilität befassen sich die Kapitel mit einem Flatrate-Car der Zukunft und verschiedenen App-Anwendungen zur Optimierung intermodaler Verkehrsketten. Zudem werden Aspekte und Lösungen vorgestellt, wie Mobilität für körperlich Bedürftige verbessert werden kann. Anhand von Fallbeispielen werden konkrete Mobilitätskonzepte erläutert.
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Dieses Buch verdeutlicht, mit welchen innovativen Geschäftsmodellen die Mobilitätsbedürfnisse der Zukunft befriedigt werden könnten. Die Autoren stellen praxisnah und wissenschaftlich fundiert Ansätze, Instrumente und Konzepte im Kontext der Mobilität 4.0 vor. Neben einer Einführung für die Entstehung neuer Geschäftsmodelle im Bereich Mobilität befassen sich die Kapitel mit einem Flatrate-Car der Zukunft und verschiedenen App-Anwendungen zur Optimierung intermodaler Verkehrsketten. Zudem werden Aspekte und Lösungen vorgestellt, wie Mobilität für körperlich Bedürftige verbessert werden kann. Anhand von Fallbeispielen werden konkrete Mobilitätskonzepte erläutert.
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Dieses Buch verdeutlicht, mit welchen innovativen Geschäftsmodellen die Mobilitätsbedürfnisse der Zukunft befriedigt werden könnten. Die Autoren stellen praxisnah und wissenschaftlich fundiert Ansätze, Instrumente und Konzepte im Kontext der Mobilität 4.0 vor. Neben einer Einführung für die Entstehung neuer Geschäftsmodelle im Bereich Mobilität befassen sich die Kapitel mit einem Flatrate-Car der Zukunft und verschiedenen App-Anwendungen zur Optimierung intermodaler Verkehrsketten. Zudem werden Aspekte und Lösungen vorgestellt, wie Mobilität für körperlich Bedürftige verbessert werden kann. Anhand von Fallbeispielen werden konkrete Mobilitätskonzepte erläutert.
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Digitalisierung ist längst kein Zukunftsprojekt mehr, sondern zukunftsbestimmende Gegenwart. Auf die Arbeits- und Lebenswelt, die heute entsteht, müssen sich Nachwuchskräfte einstellen, die mit den Folgen von Entscheidungen konfrontiert sein werden, an denen sie selbst kaum beteiligt sind. Welche Optionen gibt es, eine eigene Zukunft zu gestalten? Das Buch bietet Antworten auf der Grundlage von Befunden eines großen Forschungsprojekts, in dem sich unter Leitung des Autors 73 junge Nachwuchskräfte und Digital Natives mit ausgeklügelten Methoden dieser Frage gestellt haben. Das Ergebnis: Gefordert ist eine kreative Digitalisierung, die in den Bedürfnissen des Alltags verankert ist, andere innovative Impulse setzt als die algorithmische Überfremdung der Wirklichkeit und so die Fantasielosigkeit eines technokratischen Digitalismus überwindet.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Digitalisierung ist längst kein Zukunftsprojekt mehr, sondern zukunftsbestimmende Gegenwart. Auf die Arbeits- und Lebenswelt, die heute entsteht, müssen sich Nachwuchskräfte einstellen, die mit den Folgen von Entscheidungen konfrontiert sein werden, an denen sie selbst kaum beteiligt sind. Welche Optionen gibt es, eine eigene Zukunft zu gestalten? Das Buch bietet Antworten auf der Grundlage von Befunden eines großen Forschungsprojekts, in dem sich unter Leitung des Autors 73 junge Nachwuchskräfte und Digital Natives mit ausgeklügelten Methoden dieser Frage gestellt haben. Das Ergebnis: Gefordert ist eine kreative Digitalisierung, die in den Bedürfnissen des Alltags verankert ist, andere innovative Impulse setzt als die algorithmische Überfremdung der Wirklichkeit und so die Fantasielosigkeit eines technokratischen Digitalismus überwindet.
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In diesem Buch wird die Bewertung von ganzen Unternehmen, Unternehmensanteilen und anderen Vermögensgegenständen aus verschiedenen Blickwinkeln betrachtet. Dabei werden sowohl praktische als auch theoretische Aspekte eingeschlossen. Die Unternehmensbewertung erfordert ein breites betriebswirtschaftliches Wissen, welches durch Expertise aus anderen Bereichen komplementiert wird. Dies bedingt eine interdisziplinäre Herangehensweise, die in diesem Buch durchgehend angewandt wird. Die Beiträge vereinen Blicke aus Betriebswirtschaftslehre, Volkswirtschaftslehre, Soziologie, Rechtswissenschaften und Geschichtswissenschaft. So entsteht ein ganzheitlicher Blick auf das Unternehmen und seine Vermögenspositionen, der sowohl für Praktiker der Unternehmensbewertung als auch für Wissenschaftler vielfache Einblicke bietet und die Diskussion weiter vorantreibt.Der InhaltDenkschulen der UnternehmensbewertungHistorische Entwicklung der UnternehmensbewertungNeoklassische Finanzierungstheorie und UnternehmensbewertungFunktionale UnternehmensbewertungstheorieÖkonomische Analyse rechtlicher BewertungsanlässeUnternehmensbewertung und NachhaltigkeitESG Kriterien und UnternehmensbewertungenDie HerausgeberProf Dr Stefan Behringer leitet den Kompetenzbereich Controlling am IFZ Institut für Finanzdienstleistungen Zug an der Hochschule Luzern. Dr. Florian Folltert ist Assistant Professor für Unternehmensrechnung und Sportökonomik an der Privatuniversität Schloss Seeburg.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Andreas Gadatsch und Holm Landrock zeigen an typischen Beispielen aus der Praxis, wie datengetriebene Geschäftsmodelle entstehen. Sie erläutern, wie sich Big-Data-Projekte rechnen und wie man am einfachsten an die Analyse großer Datenmengen herangeht. Eine Bewertung der zentralen Aspekte von Projekten und der dort eingesetzten Technologien erleichtert den Lesern die tägliche Praxis im IT-Management. Die Autoren stellen Hadoop als eine der wichtigen Big-Data-Technologien vor.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Andreas Gadatsch und Holm Landrock zeigen an typischen Beispielen aus der Praxis, wie datengetriebene Geschäftsmodelle entstehen. Sie erläutern, wie sich Big-Data-Projekte rechnen und wie man am einfachsten an die Analyse großer Datenmengen herangeht. Eine Bewertung der zentralen Aspekte von Projekten und der dort eingesetzten Technologien erleichtert den Lesern die tägliche Praxis im IT-Management. Die Autoren stellen Hadoop als eine der wichtigen Big-Data-Technologien vor.
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Andreas Gadatsch und Holm Landrock zeigen an typischen Beispielen aus der Praxis, wie datengetriebene Geschäftsmodelle entstehen. Sie erläutern, wie sich Big-Data-Projekte rechnen und wie man am einfachsten an die Analyse großer Datenmengen herangeht. Eine Bewertung der zentralen Aspekte von Projekten und der dort eingesetzten Technologien erleichtert den Lesern die tägliche Praxis im IT-Management. Die Autoren stellen Hadoop als eine der wichtigen Big-Data-Technologien vor.
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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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