Agile Analytics
Wie Unternehmen Daten für bessere Entscheidungen und Leistungen nutzen
- Business Analytics verstehen ohne IT-Kenntnisse der Datenverarbeitung
- Praxisbeispiele erfolgreicher Unternehmen
- Vorwort von Jürgen Steinemann (Aufsichtsrats-Vorsitzender der Metro)
Im Zuge der Digitalisierung erhöht sich die Verfügbarkeit und Einsetzbarkeit von Daten rasant. Dieses Buch unterstützt Sie bei den Herausforderungen des Wandels von Business Intelligence zu Business Analytics.
Mehr ProduktinformationenBestell-Nr.: | E10846APDF |
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ISSN: | |
ISBN: | 978-3-648-16437-2 |
Auflage: | 1. Auflage 2023 |
Umfang: | 240 Seiten |
Einband: | |
Produktart: |
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Business Analytics (BA) hilft Unternehmen dabei, faktenbasierte Erkenntnisse zu gewinnen. Dadurch können sie fundiertere Entscheidungen treffen und ihre Leistungsfähigkeit spürbar steigern. Dirk Böckmann zeigt, wie Sie BA mihilfe von Agilität architektonisch, prozessual und strukturell so organisieren, dass sie der Dynamik des heutigen Wettbewerbs gerecht werden. Sie erfahren insbesondere, wie Advanced Analytics mit agilen Methoden im Unternehmen implementiert und betrieben werden kann. Anhand des Viable System Models wird zudem verdeutlicht, wie Unternehmen als Ganzes stabil und agil organisiert werden können und so dynamische Fähigkeiten aufzubauen um so kontinuierlich besser zu werden.
Inhalte:
- Business Intelligence zu Business Analytics
- Advanced Analytics und Agile Analytics
- Statische Ansätze: Merkmale, Grenzen und mögliche Agilisierung
- Agile Analytics-Architekturen: Konzept, Strategie und Umsetzung
- Predictive Analytics: strategische Bedeutung und praktische Umsetzung
- Analytics: Anwendung und Entwicklung
- Betriebsorganisationen agil aufstellen
Business Analytics (BA) hilft Unternehmen dabei, faktenbasierte Erkenntnisse zu gewinnen. Dadurch können sie fundiertere Entscheidungen treffen und ihre Leistungsfähigkeit spürbar steigern. Dirk Böckmann zeigt, wie Sie BA mihilfe von Agilität architektonisch, prozessual und strukturell so organisieren, dass sie der Dynamik des heutigen Wettbewerbs gerecht werden. Sie erfahren insbesondere, wie Advanced Analytics mit agilen Methoden im Unternehmen implementiert und betrieben werden kann. Anhand des Viable System Models wird zudem verdeutlicht, wie Unternehmen als Ganzes stabil und agil organisiert werden können und so dynamische Fähigkeiten aufzubauen um so kontinuierlich besser zu werden.
Inhalte:
- Business Intelligence zu Business Analytics
- Advanced Analytics und Agile Analytics
- Statische Ansätze: Merkmale, Grenzen und mögliche Agilisierung
- Agile Analytics-Architekturen: Konzept, Strategie und Umsetzung
- Predictive Analytics: strategische Bedeutung und praktische Umsetzung
- Analytics: Anwendung und Entwicklung
- Betriebsorganisationen agil aufstellen
Business Analytics (BA) hilft Unternehmen dabei, faktenbasierte Erkenntnisse zu gewinnen. Dadurch können sie fundiertere Entscheidungen treffen und ihre Leistungsfähigkeit spürbar steigern. Dirk Böckmann zeigt, wie Sie BA mihilfe von Agilität architektonisch, prozessual und strukturell so organisieren, dass sie der Dynamik des heutigen Wettbewerbs gerecht werden. Sie erfahren insbesondere, wie Advanced Analytics mit agilen Methoden im Unternehmen implementiert und betrieben werden kann. Anhand des Viable System Models wird zudem verdeutlicht, wie Unternehmen als Ganzes stabil und agil organisiert werden können und so dynamische Fähigkeiten aufzubauen um so kontinuierlich besser zu werden.
Inhalte:
- Business Intelligence zu Business Analytics
- Advanced Analytics und Agile Analytics
- Statische Ansätze: Merkmale, Grenzen und mögliche Agilisierung
- Agile Analytics-Architekturen: Konzept, Strategie und Umsetzung
- Predictive Analytics: strategische Bedeutung und praktische Umsetzung
- Analytics: Anwendung und Entwicklung
- Betriebsorganisationen agil aufstellen
Bestell-Nr.: | E10846APDF | |
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ISSN: | ||
ISBN: | 978-3-648-16437-2 | |
Auflage: | Auflage/Version: | 1. Auflage 2023 |
Umfang: | 240 | |
Einband: | ||
Produktart: |
Dirk Böckmann ist Gründer und Inhaber der Beat2Lead GmbH, die große Mittelständler und internationale Konzerne im Bereich der agilen Führung, des Performance Managements sowie in der Nutzung fortgeschrittener Analytics-Technologien zur nachhaltigen Steigerung der Leistungs- und Anpassungsfähigkeit berät.
Einführung: Ist die konventionelle IT am Ende?
1. Von Business Intelligence zu Business Analytics
1.1 Business Intelligence, der Blick zurück
1.2 Business Analytics, der Blick nach vorne
1.3 Advanced Analytics
1.4 Zusammenfassung
2. Von Advanced Analytics zu Agile Analytics
2.1 Technologische Treiber des Wandels
2.2 Der Game-Changing-Effekt
2.3 Die Bedeutung der Agilität
2.4 Das Performance-Management verbessern
2.5 Zusammenfassung
3. Statische Ansätze – Merkmale, Grenzen und mögliche Agilisierung
3.1 Statische Ergebnisse durch linear-kausale Methoden
3.2 Entstehen einer BI-Architektur
3.3 Die Einführung einer bimodalen IT
3.4 Modelle für den Aufbau von Data Warehouses
3.5 Zusammenfassung
4. Agile Analytics-Architekturen: Konzept, Strategie und Umsetzung
4.1 Data Lake, geeignet für große Datenmengen
4.2 Das Data Lakehouse – die Verbindung von Warehouse und Lake
4.3 Die Entwicklung einer agilen Analytics-Strategie
4.4 Data Mesh – Dezentralität durch die passende Organisation ermöglichen
4.5 Zusammenfassung
5. Agiles Arbeiten bei Knauf – Interview mit Dietrich Betz
6. Predictive Analytics – strategische Bedeutung und Implementierung
6.1 Agiles Vorgehen entscheidet über den Erfolg
6.2 Die Anwendung von Scrum
6.3 Entwicklung und Einführung einer Predictive-Analytics-Lösung
6.4 Integration von Predictive Analytics in der Unternehmensplanung
6.5 Zusammenfassung
7. Flexible Unternehmensplanung – Interview mit Prof. Dr. Karsten Oehler
8. Prescriptive Analytics – Anwendung und Entwicklung
8.1 Anwendungsmöglichkeiten
8.2 Kontinuierliche Weiterentwicklung von Analytics-Lösungen
8.3 Zusammenfassung
9. Betriebsorganisationen agil aufstellen
9.1 Agilität ist eine Notwendigkeit
9.2 Das Viable System Model
9.3 Die dynamische Weiterentwicklung der Geschäftsfähigkeiten
9.4 Zusammenfassung
10. Anhang
10.1 Literatur
10.2 Bildnachweise
10.3 Register
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