Wie verändern Daten Unternehmen?

Name: Wie verändern Daten Unternehmen?
Price: 29.9 EUR
Availability: InStock
ISBN: 978-3-7398-3224-1

(28.08.2023)

UVK

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Produktnummer: 9783739832241
Verlag: UVK
ISBN: 978-3-7398-3224-1
Veröffentlichung: 28.08.2023

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Produktinformationen "Wie verändern Daten Unternehmen?"

Verlag: UVK
ISBN: 978-3-7398-3224-1
Veröffentlichung: 28.08.2023
Umfang: 312 Seiten
Maße: 150 x 215 (B/H)
Gewicht: 560
Sprache: deutsch
Auflage: 1. Auflage
MwSt: 7 %

mit dem Know-how zahlreicher Expert:innen aus Industrie und Unternehmensberatung
aus unterschiedlichen BWL-Perspektiven beleuchtet
mit Best-Practice-Beispielen und Case Studies

Die Chancen aus Big Data und künstlicher Intelligenz erkennen und jetzt die Digitalisierung vorantreiben! Das globale Datenvolumen wächst Tag für Tag und künstliche Intelligenz optimiert Entscheidungen. Daten und Algorithmen können die Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen erhöhen und neue Geschäftsmodelle hervorbringen - aber nur, wenn Menschen, Organisationen und Prozesse mitwachsen. Rund 20 Expert:innen zeigen Strategien und Organisationsmodelle für Unternehmen in einer datengetriebenen Welt auf. Auf Chancen und Risiken gehen sie praxisnah ein. Ein Glossar erklärt Fachbegriffe. Ein Buch für alle in Praxis und Wissenschaft, die Daten und künstliche Intelligenz als Wettbewerbsvorteile besser verstehen wollen, sowie für Studierende der Wirtschaftswissenschaften und -informatik. Mit Beiträgen von Expert:innen der Unternehmen Consorsbank/BNP Paribas, Schweizerische Post, PricewaterhouseCoopers Luxembourg, Eindhoven University of Technology, HDBW München, Hochschule Flensburg, s2 data&algorithms, August-Wilhelm Scheer Institut, ValueWorks.ai, elaboratum, htw saar, HSBC Group, Horváth&Partners, avantum consult und 1&1 Telecommunication.

Biografie

Markus Thomas Münter war 15 Jahre Unternehmensberater und im Management von Finanzdienstleistern tätig. Seit 2014 ist er Professor für Volkswirtschaftslehre, insbesondere Mikroökonomie, an der htw saar.

Themen:

Artificial Intelligence AI Best Practice Bias Big Data Blockchain Business Intelligence Case Studies Cloud Künstliche Intelligenz KI Algorithmus Data Analytics Data Engineering Data Lake Data Literacy Data Mining Data Warehouse Data-as-a-Service Design Thinking Datafizierung Daten Datenschutz Datenvolumen Digitalisierung digitale Kommunikation digitale Welt Effektivität Effizienz Entscheidungen Fallstudien Geschäftsmodelle Internet of Things IoT Konnektivität Kunden Marktforschung Mining People Analytics Organisation Persönlichkeitsrechte Scrum Transformation Trend Social Media Visualisierung VUCA Web 3.0 Web 4.0 Wettbewerb Zielgruppen Consorsbank Schweizerische Post PricewaterhouseCoopers Luxembourg Eindhoven University of Technology HDBW München Hochschule Flensburg s2 data&algorithms August-Wilhelm Scheer Institut ValueWorks.ai elaboratum htw saar HSBC Group Horváth&Partners avantum consult und 1&1 Telecommunication Shari Alt Andreas Braun Wolfgang Decker Sven Deglow Wolfgang Faisst Markus Gildenhard Torben Hügens Patricia Kahr Sonja Christa Köberlein Kim Kordel Stefan Kremsner Annina Neumann Jörg Neumann Natasa Pavlovic-Höck Victoria Schorr Joachim Stalph Rainer Volland Lisa Weinzierl Dirk Wert

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