Big Data - Versionsgeschichte

Salis.Matteo am 4. Dezember 2020 um 09:53 Uhr

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Salis.Matteo am 28. Oktober 2020 um 12:41 Uhr

2020-10-28T12:41:32Z

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	Unter Big Data werden riesige Datenmengen verstanden, die eine Vielfalt an Formaten aufweisen können (z. B. Texte, Sensorik-Daten, Fotos), sowie die nötigen Technologien zur Verarbeitung und Auswertung derselben (Schön, 2018, S. 413). Im Controlling bestehen weitreichende Einsatzmöglichkeiten für Big Data, von welchen nachstehend einige beleuchtet werden. So existieren Beispiele zu Absatz-Forecasts, in die Big Data integriert wurde, um aussagekräftigere und aktuellere Forecasts zu erhalten. Aber auch Markttrends lassen sich durch Big Data verfolgen und dann in die strategische Planung des Unternehmens aufnehmen (Langmann, 2019, S. 5-6).		Unter Big Data werden riesige Datenmengen verstanden, die eine Vielfalt an Formaten aufweisen können (z. B. Texte, Sensorik-Daten, Fotos) sowie die nötigen Technologien zur Verarbeitung und Auswertung derselben (Schön, 2018, S. 413). Im Controlling bestehen weitreichende Einsatzmöglichkeiten für Big Data, von welchen nachstehend einige beleuchtet werden. So existieren Beispiele zu Absatz-Forecasts, in die Big Data integriert wurde, um aussagekräftigere und aktuellere Forecasts zu erhalten. Aber auch Markttrends lassen sich durch Big Data verfolgen und dann in die strategische Planung des Unternehmens aufnehmen (Langmann, 2019, S. 5-6).

	== Begriffsdefinition Big Data ==		== Begriffsdefinition Big Data ==

Salis.Matteo: /* Auswirkungen auf Kompetenzen und Organisation */

2020-10-16T05:21:47Z

Auswirkungen auf Kompetenzen und Organisation

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	\| Vom Controller zum [[Data Scientist\|Data-Scientist]] bzw. zum [[Digitaler Controller\|Digitalen Controller]] \|\| Die reine Analyse von Daten reichen in der heutigen Zeit nicht mehr aus. Der Controller als Analyst wird weitgehend durch die ~~[[[Big Data\|~~Big Data Maschinen~~]]]~~ ersetzt. Der Controller muss einerseits vermehrt mit IT-Aspekten umgehen können. Andererseits muss er die Zahlen und das Geschäft im Detail verstehen und aufgrund der Datenbasis die richtigen Schlüsse ziehen können. Nur so kann er das Management aktiv beraten. Es findet ein Rollenwechsel vom reinen Informationslieferant zum aktiven Berater des Top Managements statt (Grönke et al., 2014, S. 77).		\| Vom Controller zum [[Data Scientist\|Data-Scientist]] bzw. zum [[Digitaler Controller\|Digitalen Controller]] \|\| Die reine Analyse von Daten reichen in der heutigen Zeit nicht mehr aus. Der Controller als Analyst wird weitgehend durch die "Big Data Maschinen" ersetzt. Der Controller muss einerseits vermehrt mit IT-Aspekten umgehen können. Andererseits muss er die Zahlen und das Geschäft im Detail verstehen und aufgrund der Datenbasis die richtigen Schlüsse ziehen können. Nur so kann er das Management aktiv beraten. Es findet ein Rollenwechsel vom reinen Informationslieferant zum aktiven Berater des Top Managements statt (Grönke et al., 2014, S. 77).
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	\| Einführung von [[Reporting Factory\|Reporting-Factories]] \|\| Eine [[Reporting Factory]] bildet eine effiziente und effektive Lösung für die Berücksichtigung der Datenhoheit. Transaktionale Tätigkeiten (z.B. das Sammeln der Daten) und geschäftsspezifische Tätigkeiten (z.B. die Analyse) sollen, wie in Abbildung 2 ersichtlich, getrennt werden (Grönke et al., 2014, S. 78).		\| Einführung von [[Reporting Factory\|Reporting-Factories]] \|\| Eine [[Reporting Factory]] bildet eine effiziente und effektive Lösung für die Berücksichtigung der Datenhoheit. Transaktionale Tätigkeiten (z.B. das Sammeln der Daten) und geschäftsspezifische Tätigkeiten (z.B. die Analyse) sollen, wie in Abbildung 2 ersichtlich, getrennt werden (Grönke et al., 2014, S. 78).

Salis.Matteo: /* Auswirkungen auf Kompetenzen und Organisation */

2020-10-16T05:21:20Z

Auswirkungen auf Kompetenzen und Organisation

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	\| Vom Controller zum [[Data Scientist\|Data-Scientist]] bzw. zum [[Digitaler Controller\|Digitalen Controller]] \|\| Die reine Analyse von Daten reichen in der heutigen Zeit nicht mehr aus. Der Controller als Analyst wird weitgehend durch die [[Big Data\|Big Data Maschinen]] ersetzt. Der Controller muss einerseits vermehrt mit IT-Aspekten umgehen können. Andererseits muss er die Zahlen und das Geschäft im Detail verstehen und aufgrund der Datenbasis die richtigen Schlüsse ziehen können. Nur so kann er das Management aktiv beraten. Es findet ein Rollenwechsel vom reinen Informationslieferant zum aktiven Berater des Top Managements statt (Grönke et al., 2014, S. 77).		\| Vom Controller zum [[Data Scientist\|Data-Scientist]] bzw. zum [[Digitaler Controller\|Digitalen Controller]] \|\| Die reine Analyse von Daten reichen in der heutigen Zeit nicht mehr aus. Der Controller als Analyst wird weitgehend durch die [[[Big Data\|Big Data Maschinen]]] ersetzt. Der Controller muss einerseits vermehrt mit IT-Aspekten umgehen können. Andererseits muss er die Zahlen und das Geschäft im Detail verstehen und aufgrund der Datenbasis die richtigen Schlüsse ziehen können. Nur so kann er das Management aktiv beraten. Es findet ein Rollenwechsel vom reinen Informationslieferant zum aktiven Berater des Top Managements statt (Grönke et al., 2014, S. 77).
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	\| Einführung von [[Reporting Factory\|Reporting-Factories]] \|\| Eine [[Reporting Factory]] bildet eine effiziente und effektive Lösung für die Berücksichtigung der Datenhoheit. Transaktionale Tätigkeiten (z.B. das Sammeln der Daten) und geschäftsspezifische Tätigkeiten (z.B. die Analyse) sollen, wie in Abbildung 2 ersichtlich, getrennt werden (Grönke et al., 2014, S. 78).		\| Einführung von [[Reporting Factory\|Reporting-Factories]] \|\| Eine [[Reporting Factory]] bildet eine effiziente und effektive Lösung für die Berücksichtigung der Datenhoheit. Transaktionale Tätigkeiten (z.B. das Sammeln der Daten) und geschäftsspezifische Tätigkeiten (z.B. die Analyse) sollen, wie in Abbildung 2 ersichtlich, getrennt werden (Grönke et al., 2014, S. 78).

Salis.Matteo: /* Auswirkungen auf Kompetenzen und Organisation */

2020-10-16T05:21:07Z

Auswirkungen auf Kompetenzen und Organisation

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	\| Einführung von [[Reporting Factory\|Reporting-Factories]] \|\| Eine [[Reporting Factory]] bildet eine effiziente und effektive Lösung für die Berücksichtigung der Datenhoheit. Transaktionale Tätigkeiten (z.B. das Sammeln der Daten) und geschäftsspezifische Tätigkeiten (z.B. die Analyse) sollen, wie in Abbildung 2 ersichtlich, getrennt werden (Grönke et al., 2014, S. 78).		\| Einführung von [[Reporting Factory\|Reporting-Factories]] \|\| Eine [[Reporting Factory]] bildet eine effiziente und effektive Lösung für die Berücksichtigung der Datenhoheit. Transaktionale Tätigkeiten (z.B. das Sammeln der Daten) und geschäftsspezifische Tätigkeiten (z.B. die Analyse) sollen, wie in Abbildung 2 ersichtlich, getrennt werden (Grönke et al., 2014, S. 78).

Salis.Matteo am 16. Oktober 2020 um 05:20 Uhr

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Salis.Matteo: /* Auswirkungen auf Kompetenzen und Organisation */

2020-10-16T05:14:34Z

Auswirkungen auf Kompetenzen und Organisation

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Salis.Matteo: /* Auswirkungen auf Kompetenzen und Organisation */

2020-10-16T05:12:45Z

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Salis.Matteo: /* Auswirkungen auf Kompetenzen und Organisation */

2020-10-16T05:11:51Z

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	\| Einführung von [[Reporting Factory\|Reporting-Factories]] \|\| Eine [[Reporting Factory]] bildet eine effiziente und effektive Lösung für die Berücksichtigung der Datenhoheit. Transaktionale Tätigkeiten (z.B. das Sammeln der Daten) und geschäftsspezifische Tätigkeiten (z.B. die Analyse) sollen, wie in Abbildung 2 ersichtlich, getrennt werden (Grönke et al., 2014, S. 78).		\| Einführung von [[Reporting Factory\|Reporting-Factories]] \|\| Eine [[Reporting Factory]] bildet eine effiziente und effektive Lösung für die Berücksichtigung der Datenhoheit. Transaktionale Tätigkeiten (z.B. das Sammeln der Daten) und geschäftsspezifische Tätigkeiten (z.B. die Analyse) sollen, wie in Abbildung 2 ersichtlich, getrennt werden (Grönke et al., 2014, S. 78).

Salis.Matteo: /* Auswirkungen auf Kompetenzen und Organisation */

2020-10-16T05:11:26Z

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	\| Einführung von [[Reporting Factory\|Reporting-Factories]] \|\| Eine [[Reporting Factory]] bildet eine effiziente und effektive Lösung für die Berücksichtigung der Datenhoheit. Transaktionale Tätigkeiten (z.B. das Sammeln der Daten) und geschäftsspezifische Tätigkeiten (z.B. die Analyse) sollen, wie in Abbildung 2 ersichtlich, getrennt werden (Grönke et al., 2014, S. 78).		\| Einführung von [[Reporting Factory\|Reporting-Factories]] \|\| Eine [[Reporting Factory]] bildet eine effiziente und effektive Lösung für die Berücksichtigung der Datenhoheit. Transaktionale Tätigkeiten (z.B. das Sammeln der Daten) und geschäftsspezifische Tätigkeiten (z.B. die Analyse) sollen, wie in Abbildung 2 ersichtlich, getrennt werden (Grönke et al., 2014, S. 78).