Die Bewertung neuer Technologien und Werkzeuge zur Unterstützung von Management-Entscheidungen hinsichtlich ihres Einflusses auf die eigene Unternehmensentwicklung, setzt globale Unternehmen im Informationszeitalter auf Märkten mit stetig steigender Dynamik zusehends unter Druck. Treiber sind agile Startup-Unternehmen und Innovation-Leader, die den Einsatz neuer Technologien sehr viel schneller bewerten und ihr Unternehmen effektiver und individueller auf die dynamischen Marktanforderungen anpassen können. Die Big Data Technologien sind ein Beispiel für eben solche Neuerungen, da mit ihnen Daten als Basis von Informationen und Wissen zum Wettbewerbsfaktor im Sinne der Net Economy transformiert werden können.
Diese Seminararbeit verfolgt das Ziel, Erkenntnisse über die Identifikation von Big Data Business Cases zu gewinnen. Im Fokus stehen dabei das Erkennen und Bewerten des Einsatzes von Big Data und den damit verbundenen Herausforderungen.
Inhaltsverzeichnis
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- Einleitung
- Relevanz und Problemstellung
- Ziel der Seminararbeit
- Aufbau der Seminararbeit
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- Hauptteil
- Begriffliche Grundlagen
- Theoretische Grundlagen
- Erkennen von Business Cases
- Bewerten von Business Cases
- Wirtschaftliches Nutzenpotenzial von Big Data
- Bewerten des Einsatzes von Big Data
- Identifikation von Big Data Business Cases in der Praxis
- Erkennen von Anwendungsfällen für Big Data
- Bewertung von Big Data Business Cases
- Grenzen und kritische Reflektion
- Fazit und Ausblick
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Die Seminararbeit befasst sich mit der Identifikation von Business Cases für den Einsatz von Big Data Technologien. Sie analysiert die Relevanz von Big Data im Kontext der heutigen Unternehmensentwicklung und untersucht die Herausforderungen, die mit der Bewertung von Investitionen in diese Technologie verbunden sind.
- Erkennen von Business Cases für Big Data
- Bewerten von Big Data Business Cases
- Wirtschaftliches Nutzenpotenzial von Big Data
- Herausforderungen bei der Bewertung von Big Data Investitionen
- Praxisbeispiele für Big Data Business Cases
Zusammenfassung der Kapitel
- Einleitung: Das Kapitel beleuchtet die Relevanz von Big Data im Informationszeitalter und stellt die zentrale Fragestellung der Seminararbeit vor: Wie identifizieren Unternehmen einen Business Case für den Einsatz von Big Data Technologien?
- Hauptteil: Dieses Kapitel behandelt die begrifflichen Grundlagen von Business Cases und Big Data, erläutert die theoretischen Aspekte der Business Case Bewertung und analysiert das wirtschaftliche Nutzenpotenzial von Big Data Technologien. Es werden verschiedene Ansätze zur Identifikation und Bewertung von Big Data Business Cases in der Praxis vorgestellt.
Schlüsselwörter
Die zentralen Schlüsselwörter dieser Seminararbeit sind Big Data, Business Cases, Investitionsentscheidungen, wirtschaftliches Nutzenpotenzial, Bewertung von Technologien, Praxisbeispiele und kritische Reflektion.
Häufig gestellte Fragen zu Big Data Business Cases
Wie identifiziert man einen Business Case für Big Data?
Durch das Erkennen von Anwendungsfällen, in denen große Datenmengen zur Optimierung von Entscheidungen, Prozessen oder Produkten beitragen können.
Was ist das wirtschaftliche Nutzenpotenzial von Big Data?
Dazu gehören Effizienzsteigerungen, bessere Kundenkenntnis, Risikominimierung und die Entwicklung völlig neuer Geschäftsmodelle in der Net Economy.
Welche Herausforderungen gibt es bei der Bewertung?
Schwierigkeiten liegen in der Quantifizierung des Nutzens, den hohen Anfangsinvestitionen in Technologie und Know-how sowie in Datenschutzfragen.
Warum sind Startups oft schneller bei Big Data Innovationen?
Agile Strukturen ermöglichen es ihnen, neue Technologien schneller zu bewerten und ihre Strategien flexibel an Marktanforderungen anzupassen.
Was bedeutet „Daten als Wettbewerbsfaktor“?
In der modernen Wirtschaft gewinnen Unternehmen einen Vorsprung, die Informationen und Wissen aus Daten effektiver gewinnen und einsetzen als ihre Konkurrenz.
- Arbeit zitieren
- Andreas Möller (Autor:in), 2014, Identifikation von Business Cases für Big Data Einsatz, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/434836
