Big Data: Unterschied zwischen den Versionen

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* Davenport, T. H. (2014). [https://elibrary.vahlen.de/10.15358/9783800648153/big-data-at-work Big Data @ Work: Chancen erkennen, Risiken verstehen.] München: Vahlen.
* Davenport, T. H. (2014). [https://elibrary.vahlen.de/10.15358/9783800648153/big-data-at-work Big Data @ Work: Chancen erkennen, Risiken verstehen.] München: Vahlen.
* Heimel, J. & Müller, M. (2019). Controlling 4.0. Wie veränderte Datenverfügbarkeit und Analysemöglichkeiten das Controlling erneuern. In M. Erner (Hrsg.). [https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-662-57963-3 Management 4.0 – Unternehmensführung im digitalen Zeitalter (S. 389-430).] Berlin, Heidelberg: Springer.
* Kieninger, M. (2017). Digitalisierung der Unternehmenssteuerung: Prozessautomatisierung, Business Analytics, Big Data, SAP S/4HANA, Anwendungsbeispiele. Stuttgart: Schäffer-Poeschel Verlag.
* Kieninger, M. (2017). Digitalisierung der Unternehmenssteuerung: Prozessautomatisierung, Business Analytics, Big Data, SAP S/4HANA, Anwendungsbeispiele. Stuttgart: Schäffer-Poeschel Verlag.


[[Kategorie:Daten und Technologien]]
[[Kategorie:Daten und Technologien]]

Version vom 29. Januar 2019, 09:27 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

Weiterführende Literatur