Die durchschnittliche Lebenserwartung eines nicht-börsennotierten Unternehmens beträgt ca. 15 Jahre. Unternehmen sind häufig nicht in der Lage auf Umbrüche aus der Unternehmensumwelt rechtzeitig zu reagieren. Strategische Frühaufklärung ermöglicht relevante Entwicklungen zu identifizieren, um mögliche notwendige Maßnahmen frühzeitig zu antizipieren. Ein durchschnittliches Unternehmen hatte bereits 2014 ca. 427-mal so viele Daten, wie insgesamt in der US Kongressbibliothek gespeichert wurden. Big Data Analytics soll dazu verhelfen, die bisherigen Grenzen von Methoden der strategischen Frühaufklärung zu überwinden. Anhand von verschiedenen Fallbeispielen wurde abgeleitet, dass die rechtzeitige Identifizierung von schwachen Signalen und die Antizipation über alternative Zukünfte erfolgsentscheidend sind. Zwei literaturbasierte Fallstudien präsentieren den praxisbezogenen Einsatz von Big Data Analytics für die rechtzeitige Identifizierung von schwachen Signalen. Dennoch bleibt die strategische Antizipation über alternative Zukunft ein wertbeladener und kreativer Prozess der Entscheidung und kann (noch) nicht automatisiert werden.
| Erscheint lt. Verlag | 23.10.2020 |
|---|---|
| Verlagsort | München |
| Sprache | deutsch |
| Themenwelt | Sozialwissenschaften ► Kommunikation / Medien |
| Sozialwissenschaften ► Politik / Verwaltung | |
| Wirtschaft ► Betriebswirtschaft / Management ► Wirtschaftsinformatik | |
| Schlagworte | ansoff • Big Data Analytics • data analytics • Environmental Scanning • Methoden • Risikomanagement • Schwache Signale • Strategic Foresight • Strategische Frühaufklärung • Text Mining • Umfeldscanning • Weak signals • Web mining • Zukunftsforschung |
| ISBN-10 | 3-346-28020-9 / 3346280209 |
| ISBN-13 | 978-3-346-28020-6 / 9783346280206 |
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