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Datenbasiert entscheiden = Data Analytics in der Unternehmenspraxis /
紀錄類型:
書目-語言資料,印刷品 : Monograph/item
正題名/作者:
Datenbasiert entscheiden/ von Paul Niebler, Dominic Lindner.
其他題名:
Data Analytics in der Unternehmenspraxis /
作者:
Niebler, Paul.
其他作者:
Lindner, Dominic.
面頁冊數:
X, 50 S. 8 Abb.online resource. :
Contained By:
Springer Nature eBook
標題:
Business Information Systems. -
電子資源:
https://doi.org/10.1007/978-3-658-39460-8
ISBN:
9783658394608
Datenbasiert entscheiden = Data Analytics in der Unternehmenspraxis /
Niebler, Paul.
Datenbasiert entscheiden
Data Analytics in der Unternehmenspraxis /[electronic resource] :von Paul Niebler, Dominic Lindner. - 2nd ed. 2022. - X, 50 S. 8 Abb.online resource. - essentials,2197-6716. - essentials,.
Vorbereitung der Daten im Unternehmen -- Daten im Unternehmen zielführend auswerten -- Objectives and Key Results (OKR) -- Praxisbeispiele und Tipps für Entscheider.
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. Der Inhalt Vorbereitung der Daten im Unternehmen Daten im Unternehmen zielführend auswerten Objectives and Key Results (OKR) Praxisbeispiele und Tipps für Entscheider Die Autoren 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.
ISBN: 9783658394608
Standard No.: 10.1007/978-3-658-39460-8doiSubjects--Topical Terms:
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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. Der Inhalt Vorbereitung der Daten im Unternehmen Daten im Unternehmen zielführend auswerten Objectives and Key Results (OKR) Praxisbeispiele und Tipps für Entscheider Die Autoren 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.
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Business and Economics (German Language) (SpringerNature-11775)
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