Bachelorarbeit aus dem Jahr 2020 im Fachbereich BWL - Investition und Finanzierung, Note: 1,0, Internationale Fachhochschule Bad Honnef - Bonn, Sprache: Deutsch, Abstract: Ziel dieser Bachelorthesis ist es, die Frage zu kl?ren, inwieweit PEGs durch den Einsatz von Big Data (Analytics) und KI generell profitieren k?nnen, und ob diese Technologien nicht nur ein Modetrend sind, den es zu verwerfen gilt aus Sicht einer PEG. Die ?bergeordnete Frage lautet hierbei: Inwiefern die Digitalisierung die Private Equity-Branche durch den Einsatz von Big Data und K?nstlicher Intelligenz ver?ndert? Somit sollen die Potenziale von Big Data (Analytics) und KI im Hinblick auf PE aufgezeigt werden. Dabei soll explizit die Value-Komponente von Big Data im Mittelpunkt stehen. Nach Coekelbergs/v. Nell-Breuning (2019) hat diese Value Komponente Auswirkungen auf die folgenden drei Phasen des Investmentprozesses: Deal Sourcing, Due Diligence, und operative Wertsch?pfung. Wie sich diese Phasen genau ver?ndern, soll im Verlauf detaillierter herausgearbeitet werden. Die vorliegende Thesis ist in f?nf Kapiteln mit Unterkapiteln gegliedert. Im ersten Kapitel werden der Forschungsstand und die Forschungsl?cke detailliert herausgearbeitet, als auch die Hypothesen dargestellt, bevor in den Kapiteln 2 und 3 die praktischen Grundlagen f?r Private Equity und Big Data geschaffen werden. Anschlie end werden in Kapitel 4 der traditionelle Ablauf und die digitale Transformation des Investmentprozesses aufgezeigt. Hinsichtlich der digitalen Transformation wird ein eigener Use Case aufgestellt und eine eigene Vorgehensweise f?r die jeweiligen Investmentphasen vorgeschlagen. Abschlie end werden in Kapitel 5 die Experteninterviews als qualitative Forschungsmethode analysiert und ausgewertet. Dabei legt der Verfasser gro en Wert auf Verbindung von Theorie und Praxis, wobei die theoretischen Erkenntnisse aus den Kapiteln 2 und 3 als Fundament f?r das praktische Verst?ndnis dienen. Aufgrund dessen, dass der U
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