Big Data: Unterschied zwischen den Versionen
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== Quellen == | == Quellen == | ||
* Schön, D. ( | === Literaturverzeichnis === | ||
* Langmann, C. (2019). [https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-658-25017-1 Digitalisierung im Controlling.] Wiesbaden: Springer Gabler. | |||
* Schön, D. (2018). [https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-658-08009-9 Planung und Reporting im BI-gestützten Controlling. Grundlagen, Business Intelligence, Mobile BI und Big-Data-Analytics (3. Aufl.).] Wiesbaden: Springer Gabler. | |||
=== Weiterführende Literatur === | |||
* Davenport, T. H. (2014). [https://elibrary.vahlen.de/10.15358/9783800648153/big-data-at-work Big Data @ Work: Chancen erkennen, Risiken verstehen.] München: Vahlen. | |||
* Kieninger, M. (2017). Digitalisierung der Unternehmenssteuerung: Prozessautomatisierung, Business Analytics, Big Data, SAP S/4HANA, Anwendungsbeispiele. Stuttgart: Schäffer-Poeschel Verlag. | |||
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Version vom 23. Januar 2019, 16:51 Uhr
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. 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).
Quellen
Literaturverzeichnis
- Langmann, C. (2019). Digitalisierung im Controlling. Wiesbaden: Springer Gabler.
- Schön, D. (2018). Planung und Reporting im BI-gestützten Controlling. Grundlagen, Business Intelligence, Mobile BI und Big-Data-Analytics (3. Aufl.). Wiesbaden: Springer Gabler.
Weiterführende Literatur
- Davenport, T. H. (2014). Big Data @ Work: Chancen erkennen, Risiken verstehen. München: Vahlen.
- Kieninger, M. (2017). Digitalisierung der Unternehmenssteuerung: Prozessautomatisierung, Business Analytics, Big Data, SAP S/4HANA, Anwendungsbeispiele. Stuttgart: Schäffer-Poeschel Verlag.
