Big Data und Advanced Analytics im Controlling (eBook)

Potenziale, Herausforderungen und Implikationen für die Praxis
eBook Download: PDF
2024 | 2024
XVIII, 250 Seiten
Springer Fachmedien Wiesbaden (Verlag)
978-3-658-44768-7 (ISBN)

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Big Data und Advanced Analytics im Controlling - Andreas Vorndran
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Die Digitalisierung und Entwicklungen im Gebiet der künstlichen Intelligenz haben in den letzten Jahren erhebliche Veränderungen in der Gesellschaft und der Unternehmenspraxis hervorgerufen. Aufkommende Technologien in den Feldern Big Data und Advanced Analytics werden auch im Controlling zunehmend diskutiert oder bereits eingesetzt. Dabei befinden sich der Wissensstand, inwieweit Big Data und Advanced Analytics das Controlling beeinflussen und verändern können, und die praktische Anwendung noch in einem frühen Stadium. Diese Arbeit befasst sich deshalb mit der Untersuchung der möglichen Auswirkungen von Big Data und Advanced Analytics im Controlling. Vor diesem Hintergrund werden die Einflüsse dieser digitalen Trends auf den Informationsversorgungsprozess des Controllings, auf die Erfüllung Controlling-spezifischer Anforderungen an Informationen und auf das Forecasting, die Budgetierung und die strategische Planung analysiert. Ferner werden praxisrelevante Herausforderungen, Grenzen und Risiken bei der Implementierung und Nutzung identifiziert sowie Implikationen zu deren Umgang zur Ausschöpfung der Potenziale abgeleitet.



Andreas Vorndran hat am Lehrstuhl für Controlling an der Johannes Gutenberg-Universität in Mainz promoviert. Sein Forschungsschwerpunkt umfasst insbesondere die Auswirkungen von Big Data und Advanced Analytics auf das Controlling.

Erscheint lt. Verlag 30.4.2024
Zusatzinfo XVIII, 250 S. 21 Abb.
Sprache deutsch
Themenwelt Mathematik / Informatik Informatik Datenbanken
Mathematik / Informatik Mathematik Statistik
Wirtschaft Betriebswirtschaft / Management Controlling / Kostenrechnung
Wirtschaft Betriebswirtschaft / Management Wirtschaftsinformatik
Schlagworte Advanced Analytics • Big Data • Controlling • Digitalisierung • predictive analytics • Prescriptive Analytics
ISBN-10 3-658-44768-0 / 3658447680
ISBN-13 978-3-658-44768-7 / 9783658447687
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