Wie genau werden Daten gespeichert und verarbeitet und in welcher Größenordnung entstehen sie? Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Frage, wie Daten für Unternehmen nutzbar gemacht werden können, um die Unternehmensführung nachhaltig positiv zu beeinflussen und welche Probleme und Risiken das Thema „Big Data“ mit sich bringt.
Menschen produzieren heutzutage mit fast jeder Aktivität und in jeder Lebenssituation Daten und Information. Oftmals ohne dies aktiv wahrzunehmen und teilweise sogar ohne das wirklich zu wollen. In dem Moment, in dem nach dem Aufstehen auf das Smartphone geschaut wird, werden Daten gesammelt und gespeichert. Den ganzen Tag über werden diese Daten gesammelt. Bewegungsdaten, Finanz- und Transaktionsdaten, Gesundheitsdaten und private Informationen. Diese Datenmengen werden unter dem Begriff „Big Data“ zusammengefasst.
In vielen Fällen werden diese Daten im Nachgang von den jeweiligen Anbietern von den Geräten, von Suchmaschinen oder von Websites gespeichert, analysiert oder an Dritte weitergegeben. Davon bekommen die Konsumenten meist recht wenig mit. Mit diesen täglichen Datenmengen können Unternehmen Sachverhalte analysieren und planen.
Inhaltsverzeichnis
- Einleitung
- Problemstellung
- Gang der Untersuchung
- Definitionen
- Big Data
- Die fünf Big Data V`s
- Big Data Analytics
- Big Data Mining
- Machine Learning
- Cloud Computing
- Die Geschichte von Big Data
- Anwendungsbeispiele für die Nutzung von Big Data in Unternehmen
- Big Data Marketing
- Risikomanagement
- Supply Chain Management
- Enterprise Ressource Planning
- Sourcing
- Manufacturing/Production
- Lieferung und Transport
- Chancen und Risiken von Big Data
- Die Risiken und Probleme
- Die Chancen und Möglichkeiten
- Schlussbetrachtung
- Fazit
- Ausblick
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Diese Arbeit befasst sich mit der Frage, wie Big Data die Unternehmensführung beeinflusst. Sie analysiert die verschiedenen Facetten von Big Data und untersucht, wie diese Technologie in verschiedenen Unternehmensbereichen eingesetzt werden kann.
- Definition und Charakteristika von Big Data
- Anwendungen von Big Data in der Unternehmensführung
- Chancen und Risiken des Einsatzes von Big Data
- Der Einfluss von Big Data auf die Entscheidungsfindung und die strategische Ausrichtung von Unternehmen
- Zukünftige Entwicklungen und Trends im Bereich Big Data
Zusammenfassung der Kapitel
Die Einleitung führt in das Thema Big Data ein und erläutert die Problemstellung der Arbeit. Sie definiert grundlegende Begriffe und skizziert den Aufbau der Untersuchung. Das zweite Kapitel befasst sich mit dem Konzept von Big Data, erklärt die fünf V`s und beleuchtet die verschiedenen Formen von Big Data Analytics, Mining und Machine Learning. Außerdem werden Cloud Computing und die Geschichte von Big Data näher betrachtet. Das dritte Kapitel beleuchtet konkrete Anwendungsbeispiele für die Nutzung von Big Data in Unternehmen. Dabei werden Themen wie Big Data Marketing, Risikomanagement und Supply Chain Management behandelt. Im vierten Kapitel werden die Chancen und Risiken von Big Data untersucht. Die Risiken und Probleme, die mit dem Einsatz dieser Technologie verbunden sind, werden analysiert und die Möglichkeiten und Chancen, die Big Data für Unternehmen bietet, werden diskutiert.
Schlüsselwörter
Big Data, Unternehmensführung, Big Data Analytics, Machine Learning, Cloud Computing, Supply Chain Management, Risikomanagement, Chancen, Risiken, Digitalisierung, Datenanalyse, Künstliche Intelligenz.
Häufig gestellte Fragen
Was sind die „fünf V's“ von Big Data?
Die Charakteristika von Big Data werden oft durch Volume (Volumen), Velocity (Geschwindigkeit), Variety (Vielfalt), Veracity (Echtheit) und Value (Wert) definiert.
Wie beeinflusst Big Data das Marketing?
Unternehmen können Kundenbedürfnisse präziser analysieren, personalisierte Werbung schalten und Trends frühzeitig erkennen.
Welche Rolle spielt Machine Learning bei Big Data?
Machine Learning ermöglicht es, aus riesigen Datenmengen automatisch Muster zu erkennen und Vorhersagen für die Unternehmensführung zu treffen.
Was sind die Risiken von Big Data für Unternehmen?
Zu den Hauptrisiken gehören Datenschutzprobleme, Sicherheitslücken sowie die Gefahr von Fehlinterpretationen komplexer Datenmengen.
Wie wird Big Data im Supply Chain Management genutzt?
Es dient zur Optimierung von Logistik, Lagerhaltung und Produktion durch Echtzeit-Analysen der Lieferketten.
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- Maximilian Roch (Author), 2021, Wie beeinflusst Big Data die Unternehmensführung?, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1060068
