big data @ work
Chancen erkennen, Risiken verstehen
Zusammenfassung
Big Data in Unternehmen.
Dieses neue Buch
gibt 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 3.0
Der Experte
Thomas 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.
- Kapitel Ausklappen | EinklappenSeiten
- 1–13 Titelei/Inhaltsverzeichnis 1–13
- 14–43 Kapitel 1: Warum Big Data für Sie und Ihr Unternehmen wichtig ist 14–43
- 14–18 Jenseits des Big Data Hypes 14–18
- 18–19 Wer sind Sie? 18–19
- 19–22 Wie lässt sich der Begriff Big Data sinnvoll zerlegen? 19–22
- 22–27 Wird Big Data auf Dauer bestehen? 22–27
- 27–30 Was ist neu aus Sicht des Managements? 27–30
- 30–34 Neue Managementausrichtung durch Big Data 30–34
- 34–38 Neue Möglichkeiten durch Big Data 34–38
- 38–40 Was wir (noch) nicht wissen 38–40
- 40–43 Was erwartet Sie noch in diesem Buch? 40–43
- 43–68 Kapitel 2: Wie Big Data Ihre Arbeit, Ihr Unternehmen und Ihre Branche verändern wird 43–68
- 43–52 Vier Zukunftsszenarien 43–52
- 52–53 Wie können wir diese Szenarien verwirklichen? 52–53
- 53–60 Branchen, die gut für Big Data geeignet sind 53–60
- 60–66 Big Data und die wichtigsten Unternehmensfunktionen 60–66
- 66–68 Die Auswirkungen von Big Data 66–68
- 68–93 Kapitel 3: Entwicklung einer Big Data-Strategie 68–93
- 68–78 Welches Ziel verfolgen Sie mit Big Data? 68–78
- 78–82 Datenerkennung versus Produktion 78–82
- 82–85 Ihr Portfolio an Big Data-Initiativen 82–85
- 85–85 Zuständigkeiten 85–85
- 85–88 Einsatzbereiche für Big Data 85–88
- 88–93 Vorgehensweise 88–93
- 93–120 Kapitel 4: Der menschliche Aspekt von Big Data 93–120
- 93–95 Sind Datenwissenschaftler wirklich neu? 93–95
- 95–105 Das klassische Modell des Datenwissenschaftlers 95–105
- 105–106 Horizontale und vertikale Datenwissenschaftler 105–106
- 106–108 Der Team-Ansatz 106–108
- 108–111 Wo findet man Datenwissenschaftler? 108–111
- 111–113 Bindung von Datenwissenschaftlern 111–113
- 113–117 Big Data-Kompetenzen für Manager 113–117
- 117–120 Menschen und Big Data 117–120
- 120–141 Kapitel 5: Technologien für Big Data 120–141
- 120–125 Was ist eigentlich das Neue an der Big Data-Technologie? 120–125
- 125–132 Der Big Data-Stapel 125–132
- 132–135 Integration von Big Data-Technologien 132–135
- 135–136 Vorgehensweise der meisten großen Unternehmen 135–136
- 136–141 Zusammenfügen der einzelnen Komponenten 136–141
- 141–158 Kapitel 6: Wie Sie erfolgreich mit Big Data arbeiten 141–158
- 141–142 Ein Wiedersehen mit dem DELTA-Modell 141–142
- 142–145 Daten für Big Data 142–145
- 145–146 Unternehmen: Koordination von Big Data und Small Data 145–146
- 146–150 Die Führungsrolle für Big Data 146–150
- 150–151 Zielsetzung für Big Data 150–151
- 151–152 Analysten für Big Data 151–152
- 152–158 Andere Faktoren im Zusammenhang mit Big Data 152–158
- 158–177 Kapitel 7: Was Sie von Start-ups und Online-Unternehmen lernen können 158–177
- 158–171 Lektionen von Big Data-Start-ups und Online-Unternehmen 158–171
- 171–177 Wiederholen Sie nicht die Fehler von Big Data-Start-ups und Online-Unternehmen 171–177
- 177–203 Kapitel 8: Was Sie von großen Unternehmen lernen können: Big Data und Analytics 3.0 177–203
- 177–180 Was ist neu? 177–180
- 180–183 Beispiele für Big Data-Ziele in großen Unternehmen 180–183
- 183–187 Organisationsstrukturen und Kompetenzen integrieren 183–187
- 187–188 Das Wertversprechen von Big Data 187–188
- 188–190 Rentabilität (ROI) 188–190
- 190–192 Bestehende Prozesse automatisieren 190–192
- 192–193 Neues umsetzen 192–193
- 193–201 Der Aufstieg von Analytics 3.0 193–201
- 201–203 Zusammenfassung 201–203
- 203–208 Anhang: „Sind Sie bereit für Big Data?“ 203–208
- 208–216 Endnoten 208–216
- 216–220 Sachverzeichnis 216–220
- 220–220 Impressum 220–220
