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Gesamtkatalog

Catalogue complet

Lynn Matthay

Business Intelligence als Treiber der Geschäftsmodellentwicklung. Analyse und Anwendung am Beispiel des mittelständischen Unternehmens "Textiltrend"

Demystifying Technologies for Computational Excellence

Artificial intelligence (AI) technology is rapidly gaining popularity across various industries, not just in large corporations but also in our everyday lives. The healthcare sector has particularly benefited from the advancements in AI, as it has revolutionized the way diagnostic information is compiled and utilized to understand and treat diseases.Artificial Intelligence Methods and Applications Enabling Health 5.0 discusses the cutting-edge AI technology that is revolutionizing healthcare education. It explores how AI can enhance, broaden, and update the current healthcare standard, as it uncovers uncharted territory in the quest for the best applications of AI in healthcare. The book synthesizes recent advancements in healthcare decision-making and prediction, which are reshaping the focus of AI in this field. In addition, the book covers how AI is revolutionizing disease diagnosis and treatment within the medical community, providing unparalleled accuracy and efficiency. Lastly, real-time case studies and innovative work are included to offer a glimpse into the future possibilities and scope of AI in healthcare.This book will appeal to a wide range of readers, including those in healthcare, manufacturing, e-commerce, and automation, among others. Technology enthusiasts will also discover valuable insights into the significant progress being made in this field. There remains a constant pursuit of optimal solutions for real-time applications and this book aims to provide answers to this ongoing quest for innovation.

Artificial Intelligence Methods and Applications Enabling Healthcare 5.0

In today's data-driven business world, organizations struggle to extract actionable insights from vast amounts of information. This textbook bridges theory and practice, offering structured approaches to leverage data for enhanced decision-making through machine learning, AI, and optimization modeling-transforming raw data into competitive business intelligence.Decision Making and Analytics: Data-Driven Business Intelligence and Optimization features advanced analytical methodologies paired with real-world implementation studies, creating a progressive learning path from customer behavior analysis through hybrid decision models. By integrating fuzzy logic, neural networks, text mining, and reinforcement learning, it provides a comprehensive toolkit applicable across business scenarios, turning abstract concepts into practical solutions.Serving multiple audiences, this resource bridges the gap between classroom theory and industry practice for students in industrial engineering, business analytics, and management information systems. Practitioners gain applicable methodologies to improve organizational decision-making. At the same time, researchers benefit from cutting-edge approaches across various domains, and policymakers can develop data-informed strategies-addressing the growing demand for professionals who translate data into strategic decisions.The textbook employs open-ended questions that develop analytical reasoning skills without predetermined solutions, better preparing students for real-world complexity. Supporting materials include high-quality figure slides, as well as PowerPoint slides, for qualified adopters, enabling engaging learning environments that effectively communicate complex concepts while building practical, data-driven decision-making skills.

Data-Driven Business Intelligence and Optimization

Decision-Making and Analytics

Ilya Strebulaev

Alex Dang

Was Unternehmer von Risikokapitalgebern lernen können | Erfolgsgeheimnisse aus dem Silicon Valley: Strategien, Werkzeuge und Praxiswissen

Das Venture-Mindset

Erfolgreich in der technosozialen Arbeitswelt

Geschäftsmodelle der Zukunft

A new era of SQL Server is here, and this latest edition of Grant Fritchey’s best-selling dive into SQL Server query performance can ensure your queries keep up.

The fundamentals are still here: You’ll learn how statistics and indexes impact performance, how to identify poorly performing queries, and how to discover effective solutions. But this new edition also includes advanced features unique to SQL Server 2025, such as AI integration for automatic tuning, insights on using extended events, automatic execution plan correction, and more. It’s a must-have resource designed to empower you to troubleshoot slow-performing queries and make them run faster than ever.

The book is a treasure trove of instruction, insight, and advice. As you dive in, you’ll encounter key fundamentals, from statistics and data distribution to cardinality and parameter sniffing, and learn to analyze and design your indexes and queries using best practices that prevent performance problems before they occur. You’ll also explore advanced features like Query Store for managing and controlling execution plans, automated performance tuning, and memory-optimized OLTP tables and procedures—and learn how SQL Server 2025 makes it all more powerful and automatable than ever.

What You Will Learn

Use Query Store to understand and easily change query performance

Recognize and eliminate bottlenecks leading to slow performance

Tune queries whether on-premises, in containers, or on cloud platform providers

Implement best practices in T-SQL to minimize performance risk

Design in the performance that you need through careful query and index design

Understand how built-in, automatic tuning can assist your performance enhancement efforts

Protect query performance during upgrades to the newer versions of SQL Server




Who This Book Is For

Developers and database administrators with responsibility for query performance in SQL Server environments, and anyone responsible for writing or creating T-SQL queries and in need of insight into bottlenecks—including how to identify them, understand them, and eliminate them

Troubleshoot and Optimize Query Performance

SQL Server 2025 Query Performance Tuning

dtv Beck Texte

Inhalt 
Berner Übereinkunft, Computerprogramm-Richtlinie, DatennutzungsG (Auszug), Digitale-Dienste-G (Auszug), DSM-Richtlinie, EG/EU-Richtlinien, Enforcement-Richtlinie, Folgerechts-Richtlinie, Internationale Übereinkommen, LiteratururheberG (LUG), KunsturheberG (Auszug), Marrakesch-RL, VO und Vertrag, Online-SatCab-Richtlinie, PortabilitätsVO, Rom-Abkommen, Satellitensignale und Rundfunk, Schutz von Fernsehsendungen, TRIPS-Übereinkommen (Auszug), Urheberrechtsgesetz, Urheberrechts-Diensteanbieter-Gesetz (UrhDaG), VerlagsG, Verwertungsgesellschaftengesetz (VGG), Vermiet- und Verleih-Richtlinie, VO über das Register anonymer und pseudoanonymer Werke, Welturheberrechtsabkommen, WIPO-Übereinkommen/WCT, WPPT Neuauflage 
Eingearbeitet wurden mit dieser Auflage insbesondere zahlreiche weitere europarechtliche Normen:<ul><li>Marrakesch-Richtlinie 2017/1564</li><li>Enforcement-Richtlinie 2004/48</li><li>Marrakesch-Verordnung 2017/1563</li><li>Portabilitäts-Verordnung 2017/1128</li><li>KI-Verordnung 2024/1689 (Auszug)</li><li>Vertrag von Peking über audiovisuelle Darbietungen</li></ul>Weitere Pluspunkte:<ul><li>Die nationalen, europäischen und internationalen Rechtsquellen wurden umfassend neu strukturiert</li><li>Die Auswahl der aufgenommenen Gesetzestexte wurde verfeinert</li><li>Die Neuauflage enthält eine weitreichende Auswahl an Fundstellen kollektiver Selbstregulierung</li></ul> Zielgruppe 
Für Rechtsanwaltschaft und Richterschaft, Verlagsjustitiariate, Verwertungsgesellschaften und alle, die mit Fragen des Urheberrechts zu tun haben.

Inhalt 
 Berner Übereinkunft, Computerprogramm-Richtlinie, DatennutzungsG (Auszug), Digitale-Dienste-G (Auszug), DSM-Richtlinie, EG/EU-Richtlinien, Enforcement-Richtlinie, Folgerechts-Richtlinie, Internationale Übereinkommen, LiteratururheberG (LUG), KunsturheberG (Auszug), Marrakesch-RL, VO und Vertrag, Online-SatCab-Richtlinie, PortabilitätsVO, Rom-Abkommen, Satellitensignale und Rundfunk, Schutz von Fernsehsendungen, TRIPS-Übereinkommen (Auszug), Urheberrechtsgesetz, Urheberrechts-Diensteanbieter-Gesetz (UrhDaG), VerlagsG, Verwertungsgesellschaftengesetz (VGG), Vermiet- und Verleih-Richtlinie, VO über das Register anonymer und pseudoanonymer Werke, Welturheberrechtsabkommen, WIPO-Übereinkommen/WCT, WPPT
 Neuauflage 
 Eingearbeitet wurden mit dieser Auflage insbesondere zahlreiche weitere europarechtliche Normen:
 <ul><li>Marrakesch-Richtlinie 2017/1564</li><li>Enforcement-Richtlinie 2004/48</li><li>Marrakesch-Verordnung 2017/1563</li><li>Portabilitäts-Verordnung 2017/1128</li></ul>Weitere Pluspunkte:<ul><li>Die nationalen, europäischen und internationalen Rechtsquellen wurden umfassend neu strukturiert</li><li>Die Auswahl der aufgenommenen Gesetzestexte wurde verfeinert</li><li>Die Neuauflage enthält eine weitreichende Auswahl an Fundstellen kollektiver Selbstregulierung</li></ul> Zielgruppe 
 Für Rechtsanwaltschaft und Richterschaft, Verlagsjustitiariate, Verwertungsgesellschaften und alle, die mit Fragen des Urheberrechts zu tun haben.

Urheberrechtsgesetz, Verlagsgesetz, Recht der urheberrechtlichen Verwertungsgesellschaften, Internationales Urheberrecht

Urheber- und Verlagsrecht

Für alle, die nicht nur auf den KI-Zug aufspringen, sondern selbst die Weichen stellen wollen.

Seit dem Durchbruch von ChatGPT im November 2022 ist KI allgegenwärtig. Trotzdem gelingt es bisher nur wenigen Unternehmen, die Technologie so einzusetzen, dass sie echten geschäftlichen Mehrwert erzeugt. Gleichzeitig entstehen AI-Native-Unternehmen, die ihr Produkt vollständig um KI herum entwickeln und mit kleinen Teams Ergebnisse erzielen, die früher undenkbar waren. 

Dieses Buch zeigt, wie sich diese Lücke schließen lässt.

Im Mittelpunkt des Buches steht, wie Unternehmen KI im eigenen Kontext verstehen und nutzen können. Es zeigt, wie relevante Anwendungsfälle gefunden, erfolgreich implementiert und im laufenden Betrieb gesteuert werden. Zudem wird deutlich, welche strukturellen, kulturellen und organisatorischen Entscheidungen notwendig sind, um das Potenzial der Technologie ganzheitlich auszuschöpfen. Mit zahlreichen Beispielen, anschaulichen Grafiken und einer klaren, strukturierten Herangehensweise bietet AI Native einen Rahmen für eine Transformation, die für viele Unternehmen zu einer der zentralen Managementaufgaben unserer Zeit geworden ist.

AI Native zeigt, wie Unternehmen KI wirksam und strategisch nutzen können. Nicht jede Organisation kann AI Native werden und viele müssen es auch nicht. Entscheidend ist vielmehr, den Weg hin zu einer AI-First-Organisation einzuschlagen, in der KI zu einem selbstverständlichen Bestandteil von Wertschöpfung, Geschäftsmodell und Entscheidungsprozessen wird.

Für alle, die nicht nur auf den KI-Zug aufspringen, sondern selbst die Weichen stellen wollen.

Seit dem Durchbruch von ChatGPT im November 2022 ist KI allgegenwärtig. Trotzdem gelingt es bisher nur wenigen Unternehmen, die Technologie so einzusetzen, dass sie echten geschäftlichen Mehrwert erzeugt. Gleichzeitig entstehen AI-Native-Unternehmen, die ihr Produkt vollständig um KI herum entwickeln und mit kleinen Teams Ergebnisse erzielen, die früher undenkbar waren. 

Dieses Buch zeigt, wie sich diese Lücke schließen lässt.

Im Mittelpunkt des Buches steht, wie Unternehmen KI im eigenen Kontext verstehen und nutzen können. Es zeigt, wie relevante Anwendungsfälle gefunden, erfolgreich implementiert und im laufenden Betrieb gesteuert werden. Zudem wird deutlich, welche strukturellen, kulturellen und organisatorischen Entscheidungen notwendig sind, um das Potenzial der Technologie ganzheitlich auszuschöpfen. Mit zahlreichen Beispielen, anschaulichen Grafiken und einer klaren, strukturierten Herangehensweise bietet AI Native einen Rahmen für eine Transformation, die für viele Unternehmen zu einer der zentralen Managementaufgaben unserer Zeit geworden ist.

AI Native zeigt, wie Unternehmen KI wirksam und strategisch nutzen können. Nicht jede Organisation kann AI Native werden und viele müssen es auch nicht. Entscheidend ist vielmehr, den Weg hin zu einer AI-First-Organisation einzuschlagen, in der KI zu einem selbstverständlichen Bestandteil von Wertschöpfung, Geschäftsmodell und Entscheidungsprozessen wird.

Strategien für eine neue Generation von Unternehmen

AI Native

Alexander Hennig

Daniel Jung

Lehrbuch mit eLearning-Kurs

Digitales Marketing Schritt für Schritt

International Series in Operations Research & Management Science

This book presents a comprehensive examination of emerging digital innovations and their implications for supply chain management. Bridging theory and application, this book provides valuable insights into how technological advancements are influencing practice, policy, and research across global supply networks. The book begins with an overview of emerging technologies and their practical applications in supply chains. It then explores the use of blockchain to enhance traceability and observability, followed by a detailed look at data-driven analytics for building resilient and adaptive supply chains. The final section focuses on the transformative role of artificial intelligence in optimizing supply chain operations. 
This book can be used as an essential source for students and scholars who are interested in pursuing research or teaching courses on the rapidly evolving field of digital transformation in supply chains. It also provides valuable insights for managers and practitioners seeking to enhance their knowledge and effectively navigate the digital transformation of their supply chain operations.

Towards Digital Transformation

Emerging Technologies in Supply Chains

In today’s world of Big Data, data scientists must stay ahead of the game, especially in environments that are increasingly unstructured and semi-structured. They need fresh skills to navigate these complex environments. It is also important to question whether Big Data analytics fundamentally differs from Small Data analytics.
In Data Science for Managers, industry expert Richard Boire breaks down the vast field of data science into easy-to-understand insights. Using real-world examples from leading global companies, this book provides a clear, step-by-step guide to help business managers harness the power of data science. Boire's 4-step process walks you through deciding when to use data science, implementing it, and making sense of the results to improve customer ROI and business outcomes.
Packed with engaging stories and case studies, this work also highlights potential pitfalls in data science and shares strategies for avoiding them. &nbsp;This updated edition focuses on new developments related to AI and machine learning, with guidance for data managers on how to use this technology in developing business solutions.
Data Science for Managers is a book for marketers, IT professionals, analysts, and anyone else who wants to transform mountains of data into actionable insights and effective business strategies. With the rise of AI and cutting-edge technology, it equips you with the tools you need to navigate this new landscape and turn complex data into tangible results. Whether you're new to data science or looking to sharpen your skills, this book is your guide to unlocking the full potential of big data.

In today’s world of Big Data, data scientists must stay ahead of the game, especially in environments that are increasingly unstructured and semi-structured. They need fresh skills to navigate these complex environments. It is also important to question whether Big Data analytics fundamentally differs from Small Data analytics.
 In 
 Data Science for Managers, 
 industry expert Richard Boire breaks down the vast field of data science into easy-to-understand insights. Using real-world examples from leading global companies, this book provides a clear, step-by-step guide to help business managers harness the power of data science. Boire's 4-step process walks you through deciding when to use data science, implementing it, and making sense of the results to improve customer ROI and business outcomes.
 Packed with engaging stories and case studies, this work also highlights potential pitfalls in data science and shares strategies for avoiding them. &nbsp;This updated edition focuses on new developments related to AI and machine learning, with guidance for data managers on how to use this technology in developing business solutions.Data Science for Managers
 is a book for marketers, IT professionals, analysts, and anyone else who wants to transform mountains of data into actionable insights and effective business strategies. With the rise of AI and cutting-edge technology, it equips you with the tools you need to navigate this new landscape and turn complex data into tangible results. Whether you're new to data science or looking to sharpen your skills, this book is your guide to unlocking the full potential of big data.

How to Use Data (Big and Small) to Solve Business Challenges

Data Science for Managers

Innovation gilt als zentraler Treiber wirtschaftlicher Entwicklung. Gleichzeitig zeigen zahlreiche empirische Befunde, dass Innovationsprozesse selten frei von historischen Prägungen verlaufen. Die Autorin untersucht das Spannungsfeld zwischen Innovationsfähigkeit und Pfadabhängigkeit und analysiert, wie vergangene Entscheidungen, Routinen und institutionelle Strukturen die Entwicklung von Geschäftsmodellen langfristig beeinflussen.
Die Arbeit verbindet dafür Ansätze der Forschung zu Komplexität, Interdependenz, Modularität und Geschäftsmodellen mit der Theorie der Pfadabhängigkeit. Neben dieser neuartigen Kombination von Theorien folgt sie auch methodisch einem aufkommenden Trend: Der Integration von historischer Forschung in Managementstudien. Auf Basis der empirischen Analyse wird aufgezeigt, unter welchen Bedingungen Pfadabhängigkeit Innovationen hemmen, stabilisieren oder gezielt genutzt werden kann. Der untersuchte Fall eines Top-Players der Systemgastronomie zeigt anhand von Uses of the Past, dass Geschichte nicht nur eine Folge von Ereignissen in der Vergangenheit ist, sondern eine Ressource, mit der die Zukunft von Unternehmen gestaltet werden kann.
Das Buch leistet einen Beitrag zum besseren Verständnis der Dynamik von Innovationsprozessen und bietet zugleich praxisrelevante Implikationen für Unternehmen und politische Entscheidungsträger, die vor der Herausforderung stehen, etablierte Pfade zu überwinden oder bewusst weiterzuentwickeln.

Innovation gilt als zentraler Treiber wirtschaftlicher Entwicklung. Gleichzeitig zeigen zahlreiche empirische Befunde, dass Innovationsprozesse selten frei von historischen Prägungen verlaufen. Die Autorin untersucht das Spannungsfeld zwischen Innovationsfähigkeit und Pfadabhängigkeit und analysiert, wie vergangene Entscheidungen, Routinen und institutionelle Strukturen die Entwicklung von Geschäftsmodellen langfristig beeinflussen.Die Arbeit verbindet dafür Ansätze der Forschung zu Komplexität, Interdependenz, Modularität und Geschäftsmodellen mit der Theorie der Pfadabhängigkeit. Neben dieser neuartigen Kombination von Theorien folgt sie auch methodisch einem aufkommenden Trend: Der Integration von historischer Forschung in Managementstudien. Auf Basis der empirischen Analyse wird aufgezeigt, unter welchen Bedingungen Pfadabhängigkeit Innovationen hemmen, stabilisieren oder gezielt genutzt werden kann. Der untersuchte Fall eines Top-Players der Systemgastronomie zeigt anhand von Uses of the Past, dass Geschichte nicht nur eine Folge von Ereignissen in der Vergangenheit ist, sondern eine Ressource, mit der die Zukunft von Unternehmen gestaltet werden kann.Das Buch leistet einen Beitrag zum besseren Verständnis der Dynamik von Innovationsprozessen und bietet zugleich praxisrelevante Implikationen für Unternehmen und politische Entscheidungsträger, die vor der Herausforderung stehen, etablierte Pfade zu überwinden oder bewusst weiterzuentwickeln.

Eine Fallstudie in der Systemgastronomie

Geschäftsmodelle zwischen Tradition und Innovation

Fabian Demuth

A Systematic Review of Firm-Level Evidence (2015-2025)

ESG and Corporate Financial Performance in Europe's Polycrisis

Business Intelligence als Treiber der Geschäftsmodellentwicklung. Analyse und Anwendung am Beispiel des mittelständischen Unternehmens "Textiltrend"

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