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big data @ work
Wie können wir diese Szenarien verwirklichen?
monograph
Author(s):
Thomas H. Davenport
Publication date
(Print):
2014
Publisher:
Vahlen
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ScienceOpen Research
Author and book information
Book Chapter
Publication date (Print):
2014
Pages
: 52-53
DOI:
10.15358/9783800648153-52
SO-VID:
e3a5d2b4-5592-4d5f-871b-078332303206
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Book chapters
pp. 1
Titelei/Inhaltsverzeichnis
pp. 14
Jenseits des Big Data Hypes
pp. 18
Wer sind Sie?
pp. 19
Wie lässt sich der Begriff Big Data sinnvoll zerlegen?
pp. 22
Wird Big Data auf Dauer bestehen?
pp. 27
Was ist neu aus Sicht des Managements?
pp. 30
Neue Managementausrichtung durch Big Data
pp. 34
Neue Möglichkeiten durch Big Data
pp. 38
Was wir (noch) nicht wissen
pp. 40
Was erwartet Sie noch in diesem Buch?
pp. 43
Vier Zukunftsszenarien
pp. 52
Wie können wir diese Szenarien verwirklichen?
pp. 53
Branchen, die gut für Big Data geeignet sind
pp. 60
Big Data und die wichtigsten Unternehmensfunktionen
pp. 66
Die Auswirkungen von Big Data
pp. 68
Welches Ziel verfolgen Sie mit Big Data?
pp. 78
Datenerkennung versus Produktion
pp. 82
Ihr Portfolio an Big Data-Initiativen
pp. 85
Einsatzbereiche für Big Data
pp. 85
Zuständigkeiten
pp. 88
Vorgehensweise
pp. 93
Sind Datenwissenschaftler wirklich neu?
pp. 95
Das klassische Modell des Datenwissenschaftlers
pp. 105
Horizontale und vertikale Datenwissenschaftler
pp. 106
Der Team-Ansatz
pp. 108
Wo findet man Datenwissenschaftler?
pp. 111
Bindung von Datenwissenschaftlern
pp. 113
Big Data-Kompetenzen für Manager
pp. 117
Menschen und Big Data
pp. 120
Was ist eigentlich das Neue an der Big Data-Technologie?
pp. 125
Der Big Data-Stapel
pp. 132
Integration von Big Data-Technologien
pp. 135
Vorgehensweise der meisten großen Unternehmen
pp. 136
Zusammenfügen der einzelnen Komponenten
pp. 141
Ein Wiedersehen mit dem DELTA-Modell
pp. 142
Daten für Big Data
pp. 145
Unternehmen: Koordination von Big Data und Small Data
pp. 146
Die Führungsrolle für Big Data
pp. 150
Zielsetzung für Big Data
pp. 151
Analysten für Big Data
pp. 152
Andere Faktoren im Zusammenhang mit Big Data
pp. 158
Lektionen von Big Data-Start-ups und Online-Unternehmen
pp. 171
Wiederholen Sie nicht die Fehler von Big Data-Start-ups und Online-Unternehmen
pp. 177
Was ist neu?
pp. 180
Beispiele für Big Data-Ziele in großen Unternehmen
pp. 183
Organisationsstrukturen und Kompetenzen integrieren
pp. 187
Das Wertversprechen von Big Data
pp. 188
Rentabilität (ROI)
pp. 190
Bestehende Prozesse automatisieren
pp. 192
Neues umsetzen
pp. 193
Der Aufstieg von Analytics 3.0
pp. 201
Zusammenfassung
pp. 203
Anhang: „Sind Sie bereit für Big Data?“
pp. 208
Endnoten
pp. 216
Sachverzeichnis
pp. 220
Impressum
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