Datenbasiert entscheiden
Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH (Verlag)
978-3-658-39459-2 (ISBN)
Dieses Buch befasst sich mit der zielgerichteten Auswertung von vorhandenen Daten im Unternehmen. Während früher viele Entscheidungen aus dem Bauch heraus getroffen wurden, sind heute die resultierenden Erfolge durch das gestiegene Datenvolumen so gut messbar wie nie zuvor. Doch nicht jede Entscheidung wird durch Daten automatisch besser. Es gilt, Daten im Unternehmen zu identifizieren, Ziele zu definieren und die vorhandenen Daten sinnvoll auszuwerten. Damit dieser Schritt gelingt, zeigt dieses Buch anhand praktischer Tipps, wie auf Grundlage von Daten bessere Entscheidungen getroffen werden können. Neben den Grundlagen zur Datenanalyse werden Praxisbeispiele vorgestellt, aus denen anschließend Anregungen für Unternehmen abgeleitet werden.
Paul Niebler ist IT-Berater mit Schwerpunkt auf Data Science und unterstützt Kunden hauptsächlich in der Automobilbranche. Sein Ziel ist es, aus den bestehenden Daten neues Wissen zu extrahieren und diesen Erkenntnisgewinn verständlich an Fachabteilungen und Entscheidungsträger zu kommunizieren.Dominic Lindner ist Associate Manager bei einem Rechenzentrumsprovider und promoviert im Bereich der Mittelstandsforschung an der FAU Erlangen-Nürnberg. Vor allem die Speicherung und schnelle Auswertung aus Sicht der Infrastruktur sind eine wichtige Herausforderung in seiner täglichen Arbeit.
Vorbereitung der Daten im Unternehmen.- Daten im Unternehmen zielführend auswerten.- Objectives and Key Results (OKR).- Praxisbeispiele und Tipps für Entscheider.
| Erscheinungsdatum | 16.10.2022 |
|---|---|
| Reihe/Serie | essentials |
| Zusatzinfo | X, 50 S. 8 Abb. |
| Verlagsort | Wiesbaden |
| Sprache | deutsch |
| Maße | 148 x 210 mm |
| Gewicht | 91 g |
| Themenwelt | Mathematik / Informatik ► Informatik |
| Mathematik / Informatik ► Mathematik ► Finanz- / Wirtschaftsmathematik | |
| Wirtschaft ► Betriebswirtschaft / Management | |
| Schlagworte | Beispiele zur Datenanalyse • data analytics • Data Science • Datenanalyse • Datenauswertung • machine learning • Maschinelles Lernen |
| ISBN-10 | 3-658-39459-5 / 3658394595 |
| ISBN-13 | 978-3-658-39459-2 / 9783658394592 |
| Zustand | Neuware |
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