Nutzungspotenziale durch Advanced Data Analytics von Big Data im Controlling. Planung, Forecasting, Simulation und Reporting [German]

By Anonym

Masterarbeit aus dem Jahr 2017 im Fachbereich BWL - Controlling, Note: 1,3, Katholische Universit t Eichst tt-Ingolstadt (Lehrstuhl f r Allgemeine Betriebswirtschaftslehre und Unternehmensrechnung, Univ. Prof. Dr. mult. Anton Burger), Sprache: Deutsch, Abstract: Durch den rasanten technologischen Fortschritt erh hen sich momentan nicht nur die Einsatzm glichkeiten von Big Data in Unternehmen, vor allem werden entsprechende IT-Systeme zur Speicherung und Analyse von Big Data zunehmend g nstiger in der Anschaffung und der Nutzung. Aber auch die Wirtschaftlichkeit wird durch die zahlreichen Einsatzm glichkeiten und den zus tzlichen Erkenntnisgewinn erh ht. Zu diesem Ergebnis kommt eine repr sentative Studie der Bitcom Research und KPMG, nach der in 2016 bereits 35 Prozent der befragten deutschen Unternehmen Big Data nutzten. In 2015 waren es lediglich 23 Prozent. Mehr als die H lfte der befragten Unternehmen einer anderen Studie von KPMG planen den Einsatz von Big Data. Klassische Einsatzbereiche sind bisher die Produktion, Projektabwicklung, Vertrieb und das Marketing. Zunehmend gewinnt Big Data auch in den Controlling-Abteilungen an Bedeutung. Das best tigte eine weitere empirische Studie des Instituts f r Business Intelligence aus dem Jahr 2014, bei der 77 Prozent der befragten IT-Professionals das Potenzial von Big Data im Controlling und der Unternehmenssteuerung als hoch ein-stuften. Das klassische Rechnungswesen haben hingegen nur 37 Prozent mit einem hohen Potenzial eingestuft. Die Studien legen nahe, dass vor allem die Berufsgruppen, die in intensivem Kontakt mit Big Data Technologien sind, auch die Potenziale von Big Data kennen und mit den Anwendungsm glichkeiten vertraut sind. Die Controlling-Abteilungen z hlen die Informationsversorgung zu einer ihrer Hauptaufgaben, sind jedoch nicht zwingend mit den neusten Technologien vertraut, was eine Einsch tzung der Potenziale von unterschiedlichen Big Data-Anwendungsm glichkeiten erschweren kann. Ziel dies

• Format: Paperback
• Language: German
• ISBN: 3668474559
• ISBN13: 9783668474550
• Release Date: July 2017
• Publisher: Grin Verlag
• Length: 112 Pages
• Weight: 0.34 lbs.
• Dimensions: 0.3" x 5.8" x 8.3"