Data Mining im Business Development. Optimierungspotenziale und Empfehlungen für Maschinenbauunternehmen

Tesis (Bachelor) , 2022 , 113 Páginas , Calificación: 1,3

Informática - Informatica de negocios

Die vorliegende Bachelorarbeit untersucht den Einsatz von Data-Mining-Technologien im Bereich des Business Development, um die Fachbereiche eines Maschinenbauunternehmens zu optimieren.

Die Arbeit zielt darauf ab, verschiedene Anwendungsfälle von Data Mining im Business Development zu identifizieren und zu analysieren. Data Mining bezieht sich auf die Analyse großer Datenmengen, um Muster, Zusammenhänge und Erkenntnisse zu extrahieren. Die Nutzung dieser Technologie kann dazu beitragen, fundierte Entscheidungen im Business Development zu treffen und die Effizienz der Fachbereiche zu verbessern.

Anhand eines konkreten Maschinenbauunternehmens als Fallbeispiel werden verschiedene Data-Mining-Ansätze untersucht, um deren Potenzial zur Optimierung der Fachbereiche zu bewerten. Dies kann beispielsweise die Anwendung von Clusteranalyse zur Segmentierung von Kunden, die Nutzung von prädiktiver Analyse zur Absatzprognose oder die Identifizierung von Mustern in Produktionsdaten zur Prozessoptimierung umfassen.

Die Arbeit beinhaltet eine kritische Analyse der Anwendungsfälle, wobei Vor- und Nachteile, Herausforderungen und mögliche Lösungsansätze diskutiert werden. Dabei werden auch Aspekte wie Datenschutz und Datensicherheit berücksichtigt, da der Umgang mit sensiblen Unternehmensdaten eine wichtige Rolle spielt.

Am Ende der Arbeit werden Empfehlungen für das Maschinenbauunternehmen und andere ähnliche Organisationen abgeleitet, um Data Mining effektiv im Business Development einzusetzen und die Fachbereiche erfolgreich zu optimieren.

Insgesamt bietet diese Bachelorarbeit eine kritische Analyse der Anwendungsfälle von Data Mining-Technologien im Business Development und liefert praktische Einblicke für Unternehmen des Maschinenbaus oder andere Branchen, die diese fortschrittliche Datenanalysetechnologie nutzen möchten, um ihre Fachbereiche zu verbessern.

Inhaltsverzeichnis

Vorwort

Inhaltsverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis

1. Einleitung
1.1. Der digitale Wandel
1.2. Zielsetzung und methodischer Ansatz

2. Definitorische Grundlagen
2.1. Datenanalytik
2.2. Data Mining
2.2.1. Data Mining Prozess (CRISP-DM)
2.2.2. Methoden und Techniken im Data Mining
2.3. Business Development
2.3.1. Unternehmensführung
2.3.2. Business Development in der Digitalisierung

3. Anwendungsfälle der Data-Mining-Technologie
3.1. Marketing
3.1.1. Warenkorbanalyse
3.1.2. Kundenklassifikation
3.2. Controlling
3.2.1. Prognoseerstellung
3.2.2. Scorecard-Kennzahlenermittlung
3.3. Produktion
3.3.1. Unterstützung im Einkauf
3.3.2. Condition Monitoring und Predictive Maintenance

4. Kritische Betrachtung des Data Minings
4.1. Voraussetzungen und entscheidende Faktoren des Data Minings
4.2. Maschinenbau
4.3. Experteninterviews mit einem anonymen Maschinenbauunternehmen
4.3.1. Marketing: Experteninterview
4.3.2. Controlling: Experteninterview
4.3.3. Produktion: Experteninterview
4.4. Ergebnisevaluation

5. Schlussbetrachtung

Literaturverzeichnis

Anhangsverzeichnis

• Universidad: University Of Applied Sciences Munich (Betriebswirtschaftlehre)
• Calificación: 1,3
• Autor: Lisander Kajtazi (Autor)
• Año de publicación: 2022
• Páginas: 113
• No. de catálogo: V1371283
• ISBN (PDF): 9783346912343
• ISBN (Libro): 9783346912350
• Idioma: Alemán
• Etiqueta: Datenanalyse, Data Mining, Innovation, Business Development, Technologie, Technology, Machine Learning, Data, Daten, Klassifikation, Clusteranalyse, Predictive Analysis, Text Mining, Neuronale Netzwerke, Assoziation, Big Data, Mustererkennung, Vorhersage, Prognose, Korrelation, Regression, KI, Künstliche Intelligenz, Überwachtes Lernen, Unüberwachtes Lernen, Analyse, Kritische Analyse, Experteninterviews, Bachelorarbeit, Hochschule München