Automobilbranche - Anwendung von Big Data - Versionsgeschichte

Salis.Matteo am 29. Januar 2020 um 11:49 Uhr

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	== Ausgangslage ==		== Ausgangslage ==
	Vor allem in der Automobilindustrie erfolgt die Anwendung von Big Data. Laut Weichel und Herrmann (2016) werden Big Data Anwendungen in der Automobilbranche durch zwei Trends aus der Digitalisierung unterstützt: Einerseits durch die Vernetzung von Fahrzeugen mit digitalen Diensten, auch «connected car» genannt. «Connected Car» beschreibt den Sachverhalt, dass Hersteller, Händler, Kunde und Fahrzeug mittels Datenaustausch miteinander verbunden sind. Mithilfe dieses Datenaustausches wird der Fahrzeughalter beispielsweise in Echtzeit über eine App im Fahrzeug informiert, welche Wartungs- und Servicearbeiten empfohlen werden. Andererseits gibt es den Trend «connected customer», welcher die Vernetzung der Kundenseite über vielseitige Kanäle beschreibt. Für das Controlling ergeben sich beispielsweise Anwendungen in den Bereichen Customer Lifecycle Management sowie Preis- und Restwertsteuerung. Eine weitere Anwendungsmöglichkeit ist die Verbesserung der Absatzprognosen (S. 13).		Vor allem in der Automobilindustrie erfolgt die Anwendung von [[Big Data]]. Laut Weichel und Herrmann (2016) werden Big Data Anwendungen in der Automobilbranche durch zwei Trends aus der Digitalisierung unterstützt: Einerseits durch die Vernetzung von Fahrzeugen mit digitalen Diensten, auch «connected car» genannt. «Connected Car» beschreibt den Sachverhalt, dass Hersteller, Händler, Kunde und Fahrzeug mittels Datenaustausch miteinander verbunden sind. Mithilfe dieses Datenaustausches wird der Fahrzeughalter beispielsweise in Echtzeit über eine App im Fahrzeug informiert, welche Wartungs- und Servicearbeiten empfohlen werden. Andererseits gibt es den Trend «connected customer», welcher die Vernetzung der Kundenseite über vielseitige Kanäle beschreibt. Für das Controlling ergeben sich beispielsweise Anwendungen in den Bereichen Customer Lifecycle Management sowie Preis- und Restwertsteuerung. Eine weitere Anwendungsmöglichkeit ist die Verbesserung der Absatzprognosen (S. 13).

	Anhand der nachfolgenden Aufgaben werden konkrete Anwendungsmöglichkeiten von Big Data in einer ausgewählten Branche aufgezeigt. Die Fallstudie basiert auf dem Artikel «Wie Controller		Anhand der nachfolgenden Aufgaben werden konkrete Anwendungsmöglichkeiten von Big Data in einer ausgewählten Branche aufgezeigt. Die Fallstudie basiert auf dem Artikel «Wie Controller

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Quelle

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	== Quelle ==		== Quelle ==
	* Weichel, P. & Herrmann, J. (2016). Wie Controller von Big Data profitieren können. Controlling & Management Review, 60 (1), S. 8-14.		* Weichel, P. & Herrmann, J. (2016). [https://elearning.hslu.ch/ilias/goto.php?target=file_3569645_download&client_id=hslu Wie Controller von Big Data profitieren können.] Controlling & Management Review, 60 (1), S. 8-14.

	[[Kategorie:Fallstudien]]		[[Kategorie:Fallstudien]]

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	Vor allem in der Automobilindustrie erfolgt die Anwendung von Big Data. Laut Weichel und Herrmann (2016) werden Big Data Anwendungen in der Automobilbranche durch zwei Trends aus der Digitalisierung unterstützt: Einerseits durch die Vernetzung von Fahrzeugen mit digitalen Diensten, auch «connected car» genannt. «Connected Car» beschreibt den Sachverhalt, dass ~~der~~ Hersteller, ~~der~~ Händler, ~~der~~ Kunde und ~~das~~ Fahrzeug mittels Datenaustausch miteinander verbunden sind. Mithilfe dieses Datenaustausches wird der Fahrzeughalter beispielsweise in Echtzeit über eine App im Fahrzeug informiert, welche Wartungs- und Servicearbeiten empfohlen werden. Andererseits gibt es den Trend «connected customer», welcher die Vernetzung der Kundenseite über vielseitige Kanäle beschreibt. Für das Controlling ergeben sich beispielsweise Anwendungen in den Bereichen Customer Lifecycle Management sowie Preis- und Restwertsteuerung. Eine weitere Anwendungsmöglichkeit ist die Verbesserung ~~von~~ Absatzprognosen (S. 13).		== Ausgangslage ==
			Vor allem in der Automobilindustrie erfolgt die Anwendung von Big Data. Laut Weichel und Herrmann (2016) werden Big Data Anwendungen in der Automobilbranche durch zwei Trends aus der Digitalisierung unterstützt: Einerseits durch die Vernetzung von Fahrzeugen mit digitalen Diensten, auch «connected car» genannt. «Connected Car» beschreibt den Sachverhalt, dass Hersteller, Händler, Kunde und Fahrzeug mittels Datenaustausch miteinander verbunden sind. Mithilfe dieses Datenaustausches wird der Fahrzeughalter beispielsweise in Echtzeit über eine App im Fahrzeug informiert, welche Wartungs- und Servicearbeiten empfohlen werden. Andererseits gibt es den Trend «connected customer», welcher die Vernetzung der Kundenseite über vielseitige Kanäle beschreibt. Für das Controlling ergeben sich beispielsweise Anwendungen in den Bereichen Customer Lifecycle Management sowie Preis- und Restwertsteuerung. Eine weitere Anwendungsmöglichkeit ist die Verbesserung der Absatzprognosen (S. 13).

	Anhand der nachfolgenden Aufgaben werden konkrete Anwendungsmöglichkeiten von Big Data in einer ausgewählten Branche aufgezeigt. Die Fallstudie basiert auf dem Artikel «Wie Controller		Anhand der nachfolgenden Aufgaben werden konkrete Anwendungsmöglichkeiten von Big Data in einer ausgewählten Branche aufgezeigt. Die Fallstudie basiert auf dem Artikel «Wie Controller
	von Big Data profitieren können» von Weichel und Herrmann (2016).		von Big Data profitieren können» von Weichel und Herrmann (2016).

			== Aufgaben ==
			'''Aufgabe 1'''<br>
	Nachstehend ist eine Absatzprognose aus der Automobilbranche mit den prognostizierten und den tatsächlichen Verkäufen dargestellt. Welche Rückschlüsse lassen sich aus der Grafik ziehen?		Nachstehend ist eine Absatzprognose aus der Automobilbranche mit den prognostizierten und den tatsächlichen Verkäufen dargestellt. Welche Rückschlüsse lassen sich aus der Grafik ziehen?
	[[Datei:Absatzprognose in der Automobilbranche.png\|mini\|zentriert\|Absatzprognose in der Automobilbranche (Weichel & Herrmann, 2016, S. 13)]]		[[Datei:Absatzprognose in der Automobilbranche.png\|mini\|zentriert\|Absatzprognose in der Automobilbranche (Weichel & Herrmann, 2016, S. 13)]]

			'''Aufgabe 2'''<br>
	Nennen Sie interne und externe Einflussfaktoren, welche zu einer Verbesserung der mittelfristigen Absatzprognose in der Automobilbranche führen. Überlegen Sie sich insbesondere, wie der Einsatz von Big Data zu einer Verbesserung der Absatzprognose beitragen kann.		Nennen Sie interne und externe Einflussfaktoren, welche zu einer Verbesserung der mittelfristigen Absatzprognose in der Automobilbranche führen. Überlegen Sie sich insbesondere, wie der Einsatz von Big Data zu einer Verbesserung der Absatzprognose beitragen kann.

Jessica.Walser: Layout

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	~~== Ausgangslage ==~~
	Vor allem in der Automobilindustrie erfolgt die Anwendung von Big Data. Laut Weichel und Herrmann (2016) werden Big Data Anwendungen in der Automobilbranche durch zwei Trends aus der Digitalisierung unterstützt: Einerseits durch die Vernetzung von Fahrzeugen mit digitalen Diensten, auch «connected car» genannt. «Connected Car» beschreibt den Sachverhalt, dass der Hersteller, der Händler, der Kunde und das Fahrzeug mittels Datenaustausch miteinander verbunden sind. Mithilfe dieses Datenaustausches wird der Fahrzeughalter beispielsweise in Echtzeit über eine App im Fahrzeug informiert, welche Wartungs- und Servicearbeiten empfohlen werden. Andererseits gibt es den Trend «connected customer», welcher die Vernetzung der Kundenseite über vielseitige Kanäle beschreibt. Für das Controlling ergeben sich beispielsweise Anwendungen in den Bereichen Customer Lifecycle Management sowie Preis- und Restwertsteuerung. Eine weitere Anwendungsmöglichkeit ist die Verbesserung von Absatzprognosen (S. 13).		Vor allem in der Automobilindustrie erfolgt die Anwendung von Big Data. Laut Weichel und Herrmann (2016) werden Big Data Anwendungen in der Automobilbranche durch zwei Trends aus der Digitalisierung unterstützt: Einerseits durch die Vernetzung von Fahrzeugen mit digitalen Diensten, auch «connected car» genannt. «Connected Car» beschreibt den Sachverhalt, dass der Hersteller, der Händler, der Kunde und das Fahrzeug mittels Datenaustausch miteinander verbunden sind. Mithilfe dieses Datenaustausches wird der Fahrzeughalter beispielsweise in Echtzeit über eine App im Fahrzeug informiert, welche Wartungs- und Servicearbeiten empfohlen werden. Andererseits gibt es den Trend «connected customer», welcher die Vernetzung der Kundenseite über vielseitige Kanäle beschreibt. Für das Controlling ergeben sich beispielsweise Anwendungen in den Bereichen Customer Lifecycle Management sowie Preis- und Restwertsteuerung. Eine weitere Anwendungsmöglichkeit ist die Verbesserung von Absatzprognosen (S. 13).

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	von Big Data profitieren können» von Weichel und Herrmann (2016).		von Big Data profitieren können» von Weichel und Herrmann (2016).

	~~== Aufgabe 1 ==~~
	Nachstehend ist eine Absatzprognose aus der Automobilbranche mit den prognostizierten und den tatsächlichen Verkäufen dargestellt. Welche Rückschlüsse lassen sich aus der Grafik ziehen?		Nachstehend ist eine Absatzprognose aus der Automobilbranche mit den prognostizierten und den tatsächlichen Verkäufen dargestellt. Welche Rückschlüsse lassen sich aus der Grafik ziehen?
	[[Datei:Absatzprognose in der Automobilbranche.png\|mini\|zentriert\|Absatzprognose in der Automobilbranche (Weichel & Herrmann, 2016, S. 13)]]		[[Datei:Absatzprognose in der Automobilbranche.png\|mini\|zentriert\|Absatzprognose in der Automobilbranche (Weichel & Herrmann, 2016, S. 13)]]

	~~== Aufgabe 2 ==~~
	Nennen Sie interne und externe Einflussfaktoren, welche zu einer Verbesserung der mittelfristigen Absatzprognose in der Automobilbranche führen. Überlegen Sie sich insbesondere, wie der Einsatz von Big Data zu einer Verbesserung der Absatzprognose beitragen kann.		Nennen Sie interne und externe Einflussfaktoren, welche zu einer Verbesserung der mittelfristigen Absatzprognose in der Automobilbranche führen. Überlegen Sie sich insbesondere, wie der Einsatz von Big Data zu einer Verbesserung der Absatzprognose beitragen kann.

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Quelle ergänzt

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	Nennen Sie interne und externe Einflussfaktoren, welche zu einer Verbesserung der mittelfristigen Absatzprognose in der Automobilbranche führen. Überlegen Sie sich insbesondere, wie der Einsatz von Big Data zu einer Verbesserung der Absatzprognose beitragen kann.		Nennen Sie interne und externe Einflussfaktoren, welche zu einer Verbesserung der mittelfristigen Absatzprognose in der Automobilbranche führen. Überlegen Sie sich insbesondere, wie der Einsatz von Big Data zu einer Verbesserung der Absatzprognose beitragen kann.

	[[Lösungen Automobilbranche - anwendung von Big Data\|Lösungen]]
			'''[[Lösungen Automobilbranche - anwendung von Big Data\|Lösungen]]'''

			== Quelle ==
			* Weichel, P. & Herrmann, J. (2016). Wie Controller von Big Data profitieren können. Controlling & Management Review, 60 (1), S. 8-14.

	[[Kategorie:Fallstudien]]		[[Kategorie:Fallstudien]]

Jessica.Walser: /* Aufgabe 2 */

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Aufgabe 2

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	Nennen Sie interne und externe Einflussfaktoren, welche zu einer Verbesserung der mittelfristigen Absatzprognose in der Automobilbranche führen. Überlegen Sie sich insbesondere, wie der Einsatz von Big Data zu einer Verbesserung der Absatzprognose beitragen kann.		Nennen Sie interne und externe Einflussfaktoren, welche zu einer Verbesserung der mittelfristigen Absatzprognose in der Automobilbranche führen. Überlegen Sie sich insbesondere, wie der Einsatz von Big Data zu einer Verbesserung der Absatzprognose beitragen kann.

	[[Lösungen Automobilbranche - ~~Anwendung~~ von Big Data\|Lösungen]]		[[Lösungen Automobilbranche - anwendung von Big Data\|Lösungen]]

	[[Kategorie:Fallstudien]]		[[Kategorie:Fallstudien]]

Jessica.Walser: /* Aufgabe 2 */

2019-12-08T14:56:49Z

Aufgabe 2

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	Nennen Sie interne und externe Einflussfaktoren, welche zu einer Verbesserung der mittelfristigen Absatzprognose in der Automobilbranche führen. Überlegen Sie sich insbesondere, wie der Einsatz von Big Data zu einer Verbesserung der Absatzprognose beitragen kann.		Nennen Sie interne und externe Einflussfaktoren, welche zu einer Verbesserung der mittelfristigen Absatzprognose in der Automobilbranche führen. Überlegen Sie sich insbesondere, wie der Einsatz von Big Data zu einer Verbesserung der Absatzprognose beitragen kann.

	[[Lösungen Automobilbranche - ~~anwendung~~ von Big Data\|Lösungen]]		[[Lösungen Automobilbranche - Anwendung von Big Data\|Lösungen]]

	[[Kategorie:Fallstudien]]		[[Kategorie:Fallstudien]]

Jessica.Walser: /* Aufgabe 2 */

2019-12-08T14:52:42Z

Aufgabe 2

← Nächstältere Version		Version vom 8. Dezember 2019, 16:52 Uhr
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	Nennen Sie interne und externe Einflussfaktoren, welche zu einer Verbesserung der mittelfristigen Absatzprognose in der Automobilbranche führen. Überlegen Sie sich insbesondere, wie der Einsatz von Big Data zu einer Verbesserung der Absatzprognose beitragen kann.		Nennen Sie interne und externe Einflussfaktoren, welche zu einer Verbesserung der mittelfristigen Absatzprognose in der Automobilbranche führen. Überlegen Sie sich insbesondere, wie der Einsatz von Big Data zu einer Verbesserung der Absatzprognose beitragen kann.

	[[Lösungen]]		[[Lösungen Automobilbranche - anwendung von Big Data\|Lösungen]]

	[[Kategorie:Fallstudien]]		[[Kategorie:Fallstudien]]

Jessica.Walser am 8. Dezember 2019 um 14:30 Uhr

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	== Aufgabe 2 ==		== Aufgabe 2 ==
	Nennen Sie interne und externe Einflussfaktoren, welche zu einer Verbesserung der mittelfristigen Absatzprognose in der Automobilbranche führen. Überlegen Sie sich insbesondere, wie der Einsatz von Big Data zu einer Verbesserung der Absatzprognose beitragen kann.		Nennen Sie interne und externe Einflussfaktoren, welche zu einer Verbesserung der mittelfristigen Absatzprognose in der Automobilbranche führen. Überlegen Sie sich insbesondere, wie der Einsatz von Big Data zu einer Verbesserung der Absatzprognose beitragen kann.

			[[Lösungen]]

	[[Kategorie:Fallstudien]]		[[Kategorie:Fallstudien]]

Jessica.Walser: Layout

2019-12-08T14:01:54Z

Layout

← Nächstältere Version		Version vom 8. Dezember 2019, 16:01 Uhr
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	~~'''Einführung Big Data in der Automobilbranche''' <br>~~		== Ausgangslage ==
	Vor allem in der Automobilindustrie erfolgt die Anwendung von Big Data. Laut Weichel und Herrmann (2016) werden Big Data Anwendungen in der Automobilbranche durch zwei Trends aus der Digitalisierung unterstützt: Einerseits durch die Vernetzung von Fahrzeugen mit digitalen Diensten, auch «connected car» genannt. «Connected Car» beschreibt den Sachverhalt, dass der Hersteller, der Händler, der Kunde und das Fahrzeug mittels Datenaustausch miteinander verbunden sind. Mithilfe dieses Datenaustausches wird der Fahrzeughalter beispielsweise in Echtzeit über eine App im Fahrzeug informiert, welche Wartungs- und Servicearbeiten empfohlen werden. Andererseits gibt es den Trend «connected customer», welcher die Vernetzung der Kundenseite über vielseitige Kanäle beschreibt. Für das Controlling ergeben sich beispielsweise Anwendungen in den Bereichen Customer Lifecycle Management sowie Preis- und Restwertsteuerung. Eine weitere Anwendungsmöglichkeit ist die Verbesserung von Absatzprognosen (S. 13).		Vor allem in der Automobilindustrie erfolgt die Anwendung von Big Data. Laut Weichel und Herrmann (2016) werden Big Data Anwendungen in der Automobilbranche durch zwei Trends aus der Digitalisierung unterstützt: Einerseits durch die Vernetzung von Fahrzeugen mit digitalen Diensten, auch «connected car» genannt. «Connected Car» beschreibt den Sachverhalt, dass der Hersteller, der Händler, der Kunde und das Fahrzeug mittels Datenaustausch miteinander verbunden sind. Mithilfe dieses Datenaustausches wird der Fahrzeughalter beispielsweise in Echtzeit über eine App im Fahrzeug informiert, welche Wartungs- und Servicearbeiten empfohlen werden. Andererseits gibt es den Trend «connected customer», welcher die Vernetzung der Kundenseite über vielseitige Kanäle beschreibt. Für das Controlling ergeben sich beispielsweise Anwendungen in den Bereichen Customer Lifecycle Management sowie Preis- und Restwertsteuerung. Eine weitere Anwendungsmöglichkeit ist die Verbesserung von Absatzprognosen (S. 13).

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	von Big Data profitieren können» von Weichel und Herrmann (2016).		von Big Data profitieren können» von Weichel und Herrmann (2016).

	~~'''~~Aufgabe 1~~:'''<br>~~		== Aufgabe 1 ==
	Nachstehend ist eine Absatzprognose aus der Automobilbranche mit den prognostizierten und den tatsächlichen Verkäufen dargestellt. Welche Rückschlüsse lassen sich aus der Grafik ziehen?		Nachstehend ist eine Absatzprognose aus der Automobilbranche mit den prognostizierten und den tatsächlichen Verkäufen dargestellt. Welche Rückschlüsse lassen sich aus der Grafik ziehen?
	[[Datei:Absatzprognose in der Automobilbranche.png\|mini\|zentriert\|Absatzprognose in der Automobilbranche (Weichel & Herrmann, 2016, S. 13)]]		[[Datei:Absatzprognose in der Automobilbranche.png\|mini\|zentriert\|Absatzprognose in der Automobilbranche (Weichel & Herrmann, 2016, S. 13)]]

	~~'''~~Aufgabe 2~~:'''<br>~~		== Aufgabe 2 ==
	Nennen Sie interne und externe Einflussfaktoren, welche zu einer Verbesserung der mittelfristigen Absatzprognose in der Automobilbranche führen. Überlegen Sie sich insbesondere, wie der Einsatz von Big Data zu einer Verbesserung der Absatzprognose beitragen kann.		Nennen Sie interne und externe Einflussfaktoren, welche zu einer Verbesserung der mittelfristigen Absatzprognose in der Automobilbranche führen. Überlegen Sie sich insbesondere, wie der Einsatz von Big Data zu einer Verbesserung der Absatzprognose beitragen kann.

	[[Kategorie:Fallstudien]]		[[Kategorie:Fallstudien]]