Big data work: Chancen erkennen, Risiken verstehen

Media type: E-Book

Title: Big data work : Chancen erkennen, Risiken verstehen

Contains: Cover; Zum Inhalt/Zum Autor; Titel; Danksagung; Vorwort von Péter Horváth; Inhaltsverzeichnis; Kapitel 1: Warum Big Data für Sie und Ihr Unternehmen wichtig ist; Jenseits des Big Data Hypes; Wer sind Sie?; Wie lässt sich der Begriff Big Data sinnvoll zerlegen?; Wird Big Data auf Dauer bestehen?; Was ist neu aus Sicht des Managements?; Neue Managementausrichtung durch Big Data; Neue Möglichkeiten durch Big Data; Was wir (noch) nicht wissen; Was erwartet Sie noch in diesem Buch?; Kapitel 2: Wie Big Data Ihre Arbeit, Ihr Unternehmen und Ihre Branche verändern wird; Vier Zukunftsszenarien
Wie können wir diese Szenarien verwirklichen?Branchen, die gut für Big Data geeignet sind; Big Data und die wichtigsten Unternehmensfunktionen; Die Auswirkungen von Big Data; Kapitel 3: Entwicklung einer Big Data-Strategie; Welches Ziel verfolgen Sie mit Big Data?; Datenerkennung versus Produktion; Ihr Portfolio an Big Data-Initiativen; Zuständigkeiten; Einsatzbereiche für Big Data; Vorgehensweise; Kapitel 4: Der menschliche Aspekt von Big Data; Sind Datenwissenschaftler wirklich neu?; Das klassische Modell des Datenwissenschaftlers; Horizontale und vertikale Datenwissenschaftler
Der Team-AnsatzWo findet man Datenwissenschaftler?; Bindung von Datenwissenschaftlern; Big Data-Kompetenzen für Manager; Menschen und Big Data; Kapitel 5: Technologien für Big Data; Was ist eigentlich das Neue an der Big Data-Technologie?; Der Big Data-Stapel; Integration von Big Data-Technologien; Vorgehensweise der meisten großen Unternehmen; Zusammenfügen der einzelnen Komponenten; Kapitel 6: Wie Sie erfolgreich mit Big Data arbeiten; Ein Wiedersehen mit dem DELTA-Modell; Daten für Big Data; Unternehmen: Koordination von Big Data und Small Data; Die Führungsrolle für Big Data
Zielsetzung für Big DataAnalysten für Big Data; Andere Faktoren im Zusammenhang mit Big Data; Kapitel 7: Was Sie von Start-ups und Online-Unternehmen lernen können; Lektionen von Big Data-Start-ups und Online-Unternehmen; Wiederholen Sie nicht die Fehler von Big Data-Start-ups und Online-Unternehmen; Kapitel 8: Was Sie von großen Unternehmen lernen können: Big Data und Analytics 3.0; Was ist neu?; Beispiele für Big Data-Ziele in großen Unternehmen; Organisationsstrukturen und Kompetenzen integrieren; Das Wertversprechen von Big Data; Rentabilität (ROI); Bestehende Prozesse automatisieren
Neues umsetzenDer Aufstieg von Analytics 3.0; Zusammenfassung; Anhang: „Sind Sie bereit für Big Data?"; Endnoten; Sachverzeichnis; Impressum
Cover; Zum Inhalt/Zum Autor; Titel; Danksagung; Vorwort von Péter Horváth; Inhaltsverzeichnis; Kapitel 1: Warum Big Data für Sie und Ihr Unternehmen wichtig ist; Jenseits des Big Data Hypes; Wer sind Sie?; Wie lässt sich der Begriff Big Data sinnvoll zerlegen?; Wird Big Data auf Dauer bestehen?; Was ist neu aus Sicht des Managements?; Neue Managementausrichtung durch Big Data; Neue Möglichkeiten durch Big Data; Was wir (noch) nicht wissen; Was erwartet Sie noch in diesem Buch?; Kapitel 2: Wie Big Data Ihre Arbeit, Ihr Unternehmen und Ihre Branche verändern wird; Vier Zukunftsszenarien
Der Team-AnsatzWo findet man Datenwissenschaftler?; Bindung von Datenwissenschaftlern; Big Data-Kompetenzen für Manager; Menschen und Big Data; Kapitel 5: Technologien für Big Data; Was ist eigentlich das Neue an der Big Data-Technologie?; Der Big Data-Stapel; Integration von Big Data-Technologien; Vorgehensweise der meisten großen Unternehmen; Zusammenfügen der einzelnen Komponenten; Kapitel 6: Wie Sie erfolgreich mit Big Data arbeiten; Ein Wiedersehen mit dem DELTA-Modell; Daten für Big Data; Unternehmen: Koordination von Big Data und Small Data; Die Führungsrolle für Big Data
Neues umsetzenDer Aufstieg von Analytics 3.0; Zusammenfassung; Anhang: "Sind Sie bereit für Big Data?"; Endnoten; Sachverzeichnis; Impressum
Wie können wir diese Szenarien verwirklichen?Branchen, die gut für Big Data geeignet sind; Big Data und die wichtigsten Unternehmensfunktionen; Die Auswirkungen von Big Data; Kapitel 3: Entwicklung einer Big Data-Strategie; Welches Ziel verfolgen Sie mit Big Data?; Datenerkennung versus Produktion; Ihr Portfolio an Big Data-Initiativen; Zuständigkeiten; Einsatzbereiche für Big Data; Vorgehensweise; Kapitel 4: Der menschliche Aspekt von Big Data; Sind Datenwissenschaftler wirklich neu?; Das klassische Modell des Datenwissenschaftlers; Horizontale und vertikale Datenwissenschaftler
Zielsetzung für Big DataAnalysten für Big Data; Andere Faktoren im Zusammenhang mit Big Data; Kapitel 7: Was Sie von Start-ups und Online-Unternehmen lernen können; Lektionen von Big Data-Start-ups und Online-Unternehmen; Wiederholen Sie nicht die Fehler von Big Data-Start-ups und Online-Unternehmen; Kapitel 8: Was Sie von großen Unternehmen lernen können: Big Data und Analytics 3.0; Was ist neu?; Beispiele für Big Data-Ziele in großen Unternehmen; Organisationsstrukturen und Kompetenzen integrieren; Das Wertversprechen von Big Data; Rentabilität (ROI); Bestehende Prozesse automatisieren

Contributor: Davenport, Thomas H. [VerfasserIn]; Paulus, Petra [ÜbersetzerIn]

imprint: München: Verlag Franz Vahlen, [2014]

Extent: 1 Online-Ressource (XV, 214 Seiten); Illustrationen

Language: German

ISBN: 9783800648153

RVK notation: ST 530 : Data-warehouse-Konzept; Data mining
QP 345 : Informationswesen. Informationssysteme

Keywords: Unternehmen > Big Data
Big Data > Management

Origination:

Footnote: Literaturangaben

Description: Big Data in Unternehmen.Dieses neue Buchgibt Managern ein umfassendes Verständnis dafür, welche Bedeutung Big Data für Unternehmen zukünftig haben wird und wie Big Data tatsächlich genutzt werden kann. Am Ende jedes Kapitels aktivieren Fragen, selbst nach Lösungen für eine erfolgreiche Implementierung und Nutzung von Big Data im eigenen Unternehmen zu suchen.Die Schwerpunkte- Warum Big Data für Sie und Ihr Unternehmen wichtig ist- Wie Big Data Ihre Arbeit, Ihr Unternehmen und Ihre Branche verändern - - wird- Entwicklung einer Big Data-Strategie- Der menschliche Aspekt von Big Data- Technologien für Big Data- Wie Sie erfolgreich mit Big Data arbeiten- Was Sie von Start-ups und Online-Unternehmen lernen können- Was Sie von großen Unternehmen lernen können: Big Data und Analytics 3.0Der ExperteThomas H. Davenport ist Professor für Informationstechnologie und -management am Babson College und Forschungswissenschaftler am MIT Center for Digital Business. Zudem ist er Mitbegründer und Forschungsdirektor am International Institute for Analytics und Senior Berater von Deloitte Analytics.

Cover -- Zum Inhalt/Zum Autor -- Titel -- Danksagung -- Vorwort von Péter Horváth -- Inhaltsverzeichnis -- Kapitel 1: Warum Big Data für Sie und Ihr Unternehmen wichtig ist -- Jenseits des Big Data Hypes -- Wer sind Sie? -- Wie lässt sich der Begriff Big Data sinnvoll zerlegen? -- Wird Big Data auf Dauer bestehen? -- Was ist neu aus Sicht des Managements? -- Neue Managementausrichtung durch Big Data -- Neue Möglichkeiten durch Big Data -- Was wir (noch) nicht wissen -- Was erwartet Sie noch in diesem Buch? -- Kapitel 2: Wie Big Data Ihre Arbeit, Ihr Unternehmen und Ihre Branche verändern wird -- Vier Zukunftsszenarien -- Wie können wir diese Szenarien verwirklichen? -- Branchen, die gut für Big Data geeignet sind -- Big Data und die wichtigsten Unternehmensfunktionen -- Die Auswirkungen von Big Data -- Kapitel 3: Entwicklung einer Big Data-Strategie -- Welches Ziel verfolgen Sie mit Big Data? -- Datenerkennung versus Produktion -- Ihr Portfolio an Big Data-Initiativen -- Zuständigkeiten -- Einsatzbereiche für Big Data -- Vorgehensweise -- Kapitel 4: Der menschliche Aspekt von Big Data -- Sind Datenwissenschaftler wirklich neu? -- Das klassische Modell des Datenwissenschaftlers -- Horizontale und vertikale Datenwissenschaftler -- Der Team-Ansatz -- Wo findet man Datenwissenschaftler? -- Bindung von Datenwissenschaftlern -- Big Data-Kompetenzen für Manager -- Menschen und Big Data -- Kapitel 5: Technologien für Big Data -- Was ist eigentlich das Neue an der Big Data-Technologie? -- Der Big Data-Stapel -- Integration von Big Data-Technologien -- Vorgehensweise der meisten großen Unternehmen -- Zusammenfügen der einzelnen Komponenten -- Kapitel 6: Wie Sie erfolgreich mit Big Data arbeiten -- Ein Wiedersehen mit dem DELTA-Modell -- Daten für Big Data -- Unternehmen: Koordination von Big Data und Small Data -- Die Führungsrolle für Big Data.

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