Automobilbranche - Anwendung von Big Data: Unterschied zwischen den Versionen
K (Kategorie) |
Keine Bearbeitungszusammenfassung |
||
| (9 dazwischenliegende Versionen von einem anderen Benutzer werden nicht angezeigt) | |||
| Zeile 1: | Zeile 1: | ||
== 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 | 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). | ||
'''Aufgabe 1 | == 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 | '''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. | ||
'''[[Lösungen Automobilbranche - anwendung von Big Data|Lösungen]]''' | |||
== Quelle == | |||
* 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]] | ||
Aktuelle Version vom 29. Januar 2020, 12:49 Uhr
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 von Big Data profitieren können» von Weichel und Herrmann (2016).
Aufgaben
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?
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.
Quelle
- Weichel, P. & Herrmann, J. (2016). Wie Controller von Big Data profitieren können. Controlling & Management Review, 60 (1), S. 8-14.
