Wie verändern Daten Unternehmen?
Strategie und Organisation für eine datengetriebene Welt
Seiten
2023
UVK (Verlag)
978-3-7398-3224-1 (ISBN)
UVK (Verlag)
978-3-7398-3224-1 (ISBN)
Die Chancen aus Big Data und künstlicher Intelligenz erkennen und jetzt die Digitalisierung vorantreiben!
Das globale Datenvolumen wächst Tag für Tag und künstliche Intelligenz optimiert Entscheidungen. Daten und Algorithmen können die Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen erhöhen und neue Geschäftsmodelle hervorbringen - aber nur, wenn Menschen, Organisationen und Prozesse mitwachsen.
Rund 20 Expert:innen zeigen Strategien und Organisationsmodelle für Unternehmen in einer datengetriebenen Welt auf. Auf Chancen und Risiken gehen sie praxisnah ein. Ein Glossar erklärt Fachbegriffe.
Chancen aus Big Data und künstlicher Intelligenz erkennen und jetzt die Digitalisierung vorantreiben!
Das Datenvolumen wächst Tag für Tag und künstliche Intelligenz optimiert Entscheidungen. Daten und Algorithmen können die Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen erhöhen und neue Geschäftsmodelle hervorbringen – aber nur, wenn Menschen, Organisationen und Prozesse mitwachsen. Rund 20 Expert:innen zeigen Strategien und Organisationsmodelle für Unternehmen in einer datengetriebenen Welt auf. Auf Chancen und Risiken gehen sie ein. Ein Glossar erklärt Fachbegriffe. Ein Buch für alle in Praxis und Wissenschaft, die Daten und künstliche Intelligenz als Wettbewerbsvorteile verstehen wollen, sowie für Studierende der BWL und Informatik.
Mit Beiträgen von Expert:innen der Unternehmen Consorsbank/BNP Paribas, Schweizerische Post, PricewaterhouseCoopers Luxembourg, Eindhoven University of Technology, HDBW München, Hochschule Flensburg, s2 data&algorithms, August-Wilhelm Scheer Institut, ValueWorks.ai, elaboratum, htw saar, HSBC Group, Horváth&Partners, avantum consult und 1&1 Telecommunication.
Das globale Datenvolumen wächst Tag für Tag und künstliche Intelligenz optimiert Entscheidungen. Daten und Algorithmen können die Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen erhöhen und neue Geschäftsmodelle hervorbringen - aber nur, wenn Menschen, Organisationen und Prozesse mitwachsen.
Rund 20 Expert:innen zeigen Strategien und Organisationsmodelle für Unternehmen in einer datengetriebenen Welt auf. Auf Chancen und Risiken gehen sie praxisnah ein. Ein Glossar erklärt Fachbegriffe.
Chancen aus Big Data und künstlicher Intelligenz erkennen und jetzt die Digitalisierung vorantreiben!
Das Datenvolumen wächst Tag für Tag und künstliche Intelligenz optimiert Entscheidungen. Daten und Algorithmen können die Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen erhöhen und neue Geschäftsmodelle hervorbringen – aber nur, wenn Menschen, Organisationen und Prozesse mitwachsen. Rund 20 Expert:innen zeigen Strategien und Organisationsmodelle für Unternehmen in einer datengetriebenen Welt auf. Auf Chancen und Risiken gehen sie ein. Ein Glossar erklärt Fachbegriffe. Ein Buch für alle in Praxis und Wissenschaft, die Daten und künstliche Intelligenz als Wettbewerbsvorteile verstehen wollen, sowie für Studierende der BWL und Informatik.
Mit Beiträgen von Expert:innen der Unternehmen Consorsbank/BNP Paribas, Schweizerische Post, PricewaterhouseCoopers Luxembourg, Eindhoven University of Technology, HDBW München, Hochschule Flensburg, s2 data&algorithms, August-Wilhelm Scheer Institut, ValueWorks.ai, elaboratum, htw saar, HSBC Group, Horváth&Partners, avantum consult und 1&1 Telecommunication.
Markus Thomas Münter war 15 Jahre Unternehmensberater und im Management von Finanzdienstleistern tätig. Seit 2014 ist er Professor für Volkswirtschaftslehre, insbesondere Mikroökonomie, an der htw saar.
Was sind die neuen Daten im Umfeld der Unternehmen - wo kommen sie her, wie kommen sie rein?
Wie verändern sich Strategie, Organisation, Entscheidungen und Geschäftsmodelle durch Daten?
Wie verändern sich durch Daten Unternehmensgrenzen, Marktstruktur und Ökosysteme der Unternehmen?
Wie entstehen durch Daten Wettbewerbsvorteile?
Wie ermöglichen Daten neue Geschäftsmodelle, wie verändern Daten Innovationsprozesse?
Wie werden Daten monetarisiert, wie werden sie bepreist und bezahlt?
| Erscheinungsdatum | 18.08.2023 |
|---|---|
| Zusatzinfo | Illustrationen |
| Verlagsort | München |
| Sprache | deutsch |
| Maße | 150 x 215 mm |
| Gewicht | 560 g |
| Einbandart | gebunden |
| Themenwelt | Mathematik / Informatik ► Informatik |
| Wirtschaft ► Betriebswirtschaft / Management ► Unternehmensführung / Management | |
| Wirtschaft ► Betriebswirtschaft / Management ► Wirtschaftsinformatik | |
| Schlagworte | AI • Algorithmus • Andreas Braun • Annina Neumann • Artificial Intelligence • August-Wilhelm Scheer Institut • avantum consult und 1&1 Telecommunicatio • avantum consult und 1&1 Telecommunication • avantum consult und 1&1 Telecommunication • Best Practice • Bias • Big Data • Blockchain • Business Intelligence • Case Studies • Cloud • Consorsbank • data analytics • Data-as-a-Service • data engineering • Datafizierung • Data Lake • data literacy • Data Mining • Data Warehouse • Daten • Datenschutz • datenvolumen • design thinking • Digitale Kommunikation • Digitale Welt • Digitalisierung • Dirk Wert • Effektivität • Effizienz • Eindhoven University of Technology • elaboratum • Entscheidungen • Fallstudien • Geschäftsmodelle • HDBW München • Hochschule Flensburg • Horváth&Partners • Horváth&Partners • HSBC Group • htw saar • internet of things • IOT • Joachim Stalph • Jörg Neumann • KI • Kim Kordel • Konnektivität • Kunden • Künstliche Intelligenz • Lisa Weinzierl • Marktforschung • Markus Gildenhard • Mining • Natasa Pavlovic-Höck • Organisation • Patricia Kahr • People Analytics • Persönlichkeitsrechte • PricewaterhouseCoopers Luxembourg • Rainer Volland • s2 data&algorithms • s2 data&algorithms • Schweizerische Post • Scrum • Shari Alt • Social Media • Sonja Christa Köberlein • Stefan Kremsner • Sven Deglow • Torben Hügens • Transformation • Trend • ValueWorks.ai • Victoria Schorr • Visualisierung • VUCA • Web 3.0 • Web 4.0 • Wettbewerb • Wolfgang Decker • Wolfgang Faisst • Zielgruppe • Zielgruppen |
| ISBN-10 | 3-7398-3224-X / 373983224X |
| ISBN-13 | 978-3-7398-3224-1 / 9783739832241 |
| Zustand | Neuware |
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