| Vorliegende Sprache |
ger |
| Hinweise auf parallele Ausgaben |
1736889311 Erscheint auch als (Druck-Ausgabe): ‡Seebacher, Uwe G., 1971 - : Predictive Intelligence für Manager |
| ISBN |
978-3-662-62775-4 |
| Name |
Seebacher, Uwe G. ¬[VerfasserIn]¬ |
| T I T E L |
Predictive Intelligence für Manager |
| Zusatz zum Titel |
der einfache Weg zur datengetriebenen Unternehmensführung - mit Self-Assessment, Vorgehensmodell und Fallstudien |
| Verlagsort |
Berlin ; [Heidelberg] |
| Verlag |
Springer Gabler |
| Erscheinungsjahr |
[2021] |
| 2021 |
| Umfang |
1 Online-Ressource (XVII, 281 Seiten, 88 Abb.) |
| Reihe |
Springer eBook Collection |
| Titelhinweis |
Erscheint auch als (Druck-Ausgabe)ISBN: 978-3-662-62775-4 |
| Erscheint auch als (Druck-Ausgabe): ‡Seebacher, Uwe G., 1971 - : Predictive Intelligence für Manager |
| ISBN |
ISBN 978-3-662-62776-1 |
| Klassifikation |
KJ |
| BUS042000 |
| 650 |
| QK 300 |
| Kurzbeschreibung |
Predictive Intelligence und die ökonomischen Grundprinzipien -- Predictive Intelligence im Überblick -- Das Predictive Intelligence Ökosystem -- Das Predictive-Intelligence-Reifegrad-Modell -- Das Predictive Intelligence Self-Assessment -- Das Vorgehensmodell zur Predictive Intelligence -- Der Predictive-Intelligence-TechStack (PITechStack) Das Predictive-Intelligence-Team -- Die Predictive Intelligence Fallstudien -- Warum es spannend bleibt. |
| 2. Kurzbeschreibung |
Dieses Buch beschreibt, wie Unternehmen pragmatisch und ohne externe Unterstützung den Weg hin zu einem datengetriebenen Unternehmen aufsetzen und realisieren können. Anhand des Predictive Intelligence (PI)-Ökosystems werden die wichtigsten Begriffe eingeführt und erklärt. Das PI-Reifegradmodell beschreibt in welchen Phasen Sie ein PI-Ökosystem im Unternehmen aufbauen können. Der PI-Selbsttest hilft Managern zu erkennen, von wo aus sie starten müssen. Zusätzlich wird erstmals ein Bauplan für einen PI-Tech-Stack definiert, das zeigt, wie IT-technisch das Thema unterstützt werden kann – die gute Botschaft: das geht ohne große Investitionen. Das PI-Kompetenzmodell fasst abschließend alle Elemente in ein Handlungsmodell für das Unternehmen zusammen. Das gesamte Buch ist mit Beispielen aus der Praxis untermauert. Drei Fallstudien zeigen, wie Predictive Intelligence kurzfristig, mittelfristig als auch langfristig im Sinne einer datengetriebenen Unternehmensführung gewinnbringend eingesetzt werden kann. Aus dem Inhalt Warum nur mit Predictive Intelligence das Überleben in einer disruptiven Wirtschaft möglich ist Der Unterschied zwischen Business Intelligence, Data Science und Predictive Intelligence. Die relevanten und wichtigen Begriffe im Umfeld der Predictive Intelligence Das Vorgehens- und Kompetenzmodell zur Predictive Intelligence Der Bauplan für den perfekten PI-Tech-Stack im Zusammenspiel mit Mar-Tech-Stack und Sales-Tech-Stack Das Predictive-Intelligence-Team – das Kompetenz-Modell für dessen Aufbau und Entwicklung Mit vielen Beispielen aus der Praxis, drei Fallstudien und einem PI-Self-Assessment Der Autor Dr. Uwe Seebacher ist Executive Advisor und verfügt über mehr als 25 Jahre Top-Management-Erfahrung als Berater, Manager als auch Unternehmer. Er ist international bekannt für seinen innovativen Template-based Management (TMB) Ansatz. Dieses vorlagenbasierte Management kann für jedes Projekt verwendet werden. Mit dieser Methode ist es möglich, 50% Kosten einzusparen, Projekte stringent zu realisieren und den organisatorischen Lernprozess nachhaltig zu optimieren. . |
| 1. Schlagwortkette |
Unternehmen |
| Entscheidungsfindung |
| Datenanalyse |
| Prognoseverfahren |
| Prognosemodell |
| Reifegradmodell |
| ANZEIGE DER KETTE |
Unternehmen -- Entscheidungsfindung -- Datenanalyse -- Prognoseverfahren -- Prognosemodell -- Reifegradmodell |
| SWB-Titel-Idn |
1759338117 |
| Signatur |
Springer E-Book |
| Bemerkungen |
Elektronischer Volltext - Campuslizenz |
| Elektronische Adresse |
$uhttps://doi.org/10.1007/978-3-662-62776-1 |
| Internetseite / Link |
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