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Markus Grosse

Chancen und Risiken der Digitalisierung

Studienarbeit aus dem Jahr 2012 im Fachbereich BWL - Allgemeines, Note: 1,3, FOM Essen, Hochschule für Oekonomie  &amp; Management gemeinnützige GmbH, Hochschulleitung Essen früher Fachhochschule (Business Administration), Veranstaltung: Corporate Evaluation, Sprache: Deutsch, Abstract: In einer zunehmend globalisierten und kapitalmarktorientierten Wirtschaftswelt gewinnt die Comparable Company Analysis (CCA) als Unternehmensbewertungsverfahren an Bedeutung. Trotz ihrer Beliebtheit in der Praxis steht die CCA unter starker Kritik. Diese Seminararbeit zielt darauf ab, die bestehenden Kritikpunkte zu untersuchen, die Eignung der CCA für verschiedene Bewertungszwecke zu bewerten und zu prüfen, ob sie die Anforderungen einer umfassenden Unternehmensbewertung erfüllen kann.Die Arbeit beginnt mit einer Einführung in die Grundlagen der CCA, einschließlich der relevantesten Unternehmensbewertungsverfahren und der Einordnung der CCA in diesen Kontext. Sie erklärt die grundlegenden Annahmen und Varianten der CCA. Folgend wird die Durchführung der CCA in vier Schritten beschrieben: Die Analyse des Bewertungsobjekts, Auswahl vergleichbarer Unternehmen, Auswahl und Ermittlung von Multiplikatoren und die finale Berechnung des Unternehmenswertes. Der Hauptteil der Arbeit widmet sich der kritischen Analyse der CCA, indem sowohl ihre positiven als auch negativen Aspekte beleuchtet werden.

Melissa Dharmasena

Kritische Analyse der Comparable Company Analysis

Fachbuch aus dem Jahr 2021 im Fachbereich BWL - Allgemeines, Note: 1,8, Akademie Deutscher Genossenschaften ADG e.V., Sprache: Deutsch, Abstract: Bei Kennzahlensystemen wie das Return-on-Investment Schema (ROI) ist die wichtigste Zielsetzung eine strategische Renditezahl. In der Betriebswirtschaftslehre ist es sehr bedeutsam die Ziele gemäß des Unternehmensleitbildes auszurichten. Beim genannten ROI Schema können Einzelziele aus dem Leitbild abgeleitet werden, die in verschiedene Zielerreichungshorizonte eingegliedert werden. Deckungsbeiträge, Umsatzrendite und Renditemaximierung sind Ertragsziele im Rahmen der ROI-Analyse, dabei muss immer das finanzwirtschaftliche Konzept des Unternehmens beachtet werden. Besonders das Top-Management sollte die Zielsetzung der Kennzahlensysteme lenken. Unabhängig der vorliegenden Kapitalstruktur gibt der ROI die Rendite des Kapitals an, welche eine betriebliche Steuerungsgröße darstellt. Alle Branchen profitieren von einem solchen Kennzahlensystem, zumal dadurch ein Branchenvergleich erleichtert wird. Anhand eines Branchenvergleichs ist es den einzelnen Unternehmen möglich Ziele oberhalb des Branchendurchschnitts anzusetzen, um langfristiges Wachstum und das Fortbestehen des Unternehmens zu sichern. Damit ein ROI-Schema konkrete Hilfe leistet, ist es sehr bedeutsam Soll-Zahlen in einem ersten Planungsschritt zu definieren. Soll-Zahlen für eine Umsatzrendite oder eine Eigenkapitalrendite steigern den Gebrauch für diese Renditezahlen, da hieraus die Kontrolle der Unternehmensziele möglich wird. Das Return-on-Investment-Kennzahlensystem nach Du Pont wurde erstmals von dem namentlichen Chemiekonzern im Jahre 1919 entwickelt. Das Schema beinhaltet im klassischen Sinne den Kapitalumschlag und die Umsatzrentabilität. Es gibt die Performance des Geldes an und nicht nur den Gewinn. Auf das Unternehmen Volksbank (VB) angewendet, findet das ROI-Schema nach Du-Pont keine Anwendung. Für Banken gibt es ein separates Schema nach Schierenbeck. Hierin wird berücksichtigt, dass Banken ein vollkommen differenziertes Geschäftsmodell als herkömmliche Industrieunternehmen o. ä haben. Somit erwirtschaften sie keinen Umsatz im gewöhnlichen Sinne, sondern z. B. einen Zinsüberschuss, der sich konzeptionell anders zusammensetzt als ein Umsatz. Die ROI-Analyse dient im Bankmanagement dazu, das Konstrukt der beeinflussenden Größen auf die Bankrentabilität richtig einzuschätzen und ggfls. Handlungsempfehlungen abzuleiten. [...]

 Anonymous

Eine transferorientierte Ausarbeitung

Auseinandersetzung mit Zielsystemen anhand einer ROI-Kennzahlenanalyse

Panagiotis Pantelidis

Die ERG-Theorie nach Alderfer. Eine kritische Reflexion in der heutigen Unternehmenspraxis

Studienarbeit aus dem Jahr 2024 im Fachbereich BWL - Allgemeines, Note: 1, Fachhochschule Burgenland, Sprache: Deutsch, Abstract: Dieser Essay beinhaltet Gedanken zum Projekt- und Zeitmanagement. In Projekten ist es üblich, dass Teams gebildet werden, um komplexe Aufgaben zu bewältigen. Meiner Erfahrung nach führt eine große Teamstärke nicht zwangsläufig zu einer proportional höheren Produktivität. Tatsächlich kann eine zu große Gruppe eine ineffizientere Zusammenarbeit und geringerer individueller Verantwortung als Folge haben. Gut zu beobachten ist dies am Beispiel eines Umzugs, bei dem zu viele Helferinnen und Helfer vor Ort sind. Dieses Phänomen ist als Ringelmann-Effekt bekannt. Nunmehr stellt sich mir die Frage nach seiner Bedeutung für das Projektmanagement.Weitere Themen des Essays sind: Die Kunst des „Nein“ Sagens, die Szenariomethode im Projektmanagement, die Teamrollen nach Belbin, Entscheidungen treffen in Projekten, die VUCA-Welt im Projektmanagement, Schlüsselqualifikationen von Führungskräften, die Leistungskurve, Maßnahmen der Teamentwicklung und Selbstmanagement.

Michael Reil

Gedanken zum Projekt- und Zeitmanagement. Vom Ringelmann-Effekt zum Selbstmanagement

Fallstudie aus dem Jahr 2021 im Fachbereich BWL - Allgemeines, , Sprache: Deutsch, Abstract: Der vorliegende „Transfer-Dokumentation-Report“ (TDR) verdeutlicht die Inhalte der Thematik: „Wirtschaftsstatistik“. Dabei legt der Verfasser den Fokus auf die „deskriptive Statistik“, welche einen Teilbereich des Ganzen darstellt. Die Ausarbeitung konkretisiert zu Beginn die Theorie der deskriptiven Statistik sowie den unternehmerischen Bezug. Auf Grundlage der beiden genannten Aspekte basiert die Gliederung des „Transfer-Dokumentation-Reports“. Der Theorie-Teil stellt neben Allgemeinheiten/Grundlagen das planmäßige statistische Vorgehen und diverse Analyseverfahren in den Mittelpunkt. Innerhalb des unternehmensbezogenen Abschnittes befasst sich der Verfasser mit der Frage: „In welchen Bereichen und bei welchen Tätigkeiten werden statistische Methoden zur Entscheidungsfindung eingesetzt?“. Hierbei lehnt der TDR an die Prozesse der „Mercedes-Benz AG“ an.  

Das Großunternehmen: „Mercedes-Benz AG“ ist weltweiter Hersteller von Luxus-PKWs und folglich in der Automobilbranche tätig. Neben dem Hauptsitz, welcher in Stuttgart ist, existieren 35 weitere Produktionsstandorte. Diese sind auf vier Kontinenten der Erde verteilt, was das globale Produktionsnetzwerk der „Mercedes-Benz AG“ hervorhebt. Der Automobilproduzent beschäftigt 170.000 Mitarbeiter, die wesentlichen Anteil an den 2,1 Millionen verkauften PKWs im Jahr 2020 haben. Des Weiteren werden 375.000 Vans abgesetzt. Daraus resultiert ein Umsatz von 155 Milliarden Euro. Abgesehen von der Produktion, liegt der Fokus auf der Entwicklung, dem Vertrieb und fahrzeugnahen Dienstleistungen. 

Einsatz statistischer Methoden in der Unternehmenspraxis

Stanley Rugwiri

Apple Inc. and Encryption

Herausforderungen und Erfolgsfaktoren von Nicht-Akademikerinnen in Bezug auf Studienleistungen und Karrierechancen im Universitätsstudium

1st-Gen und Bildungsgleichheit

mitp Business

&lt;b&gt;Künstliche Intelligenz im Unternehmen strategisch einsetzen und KI-Transformation wirksam anleiten&lt;/b&gt;
&lt;ul&gt;
    &lt;li&gt;Für &lt;b&gt;Führungskräfte und Entscheider/innen&lt;/b&gt; , die &lt;b&gt;KI fundiert verstehen&lt;/b&gt; und gezielt in ihre Organisation integrieren möchten&lt;/li&gt;
    &lt;li&gt;&lt;b&gt;KI-Grundlagen für Führungskräfte&lt;/b&gt; sowie zentrale Auswirkungen auf &lt;b&gt;Arbeitsweise, Entscheidungsprozesse und Zusammenarbeit&lt;/b&gt;&lt;/li&gt;
    &lt;li&gt;Bewährte &lt;b&gt;Führungskonzepte im Kontext von KI&lt;/b&gt; anwenden und den Wandel der Führungsrolle aktiv gestalten&lt;/li&gt;
    &lt;li&gt;&lt;b&gt;Modelle und Strategien für die Unternehmenstransformation&lt;/b&gt; durch KI kompetent entwickeln&lt;/li&gt;
    &lt;li&gt;Praxisimpulse für den Führungsalltag, inklusive &lt;b&gt;konkreter Prompts zur Arbeit mit KI&lt;/b&gt;&lt;/li&gt;
&lt;/ul&gt;
&lt;p&gt;&lt;/p&gt;

Jan Ahrend

KI-Transformation im Unternehmen erfolgreich gestalten

KI braucht Führung

&lt;ul&gt;
    &lt;li&gt;&lt;b&gt;Klarer Fahrplan zum systematischen Aufbau von KI-Kompetenz im Mittelstand&lt;/b&gt;&lt;/li&gt;
    &lt;li&gt;&lt;b&gt;Konkrete Use Cases, Quick Wins und messbare Ergebnisse&lt;/b&gt;&lt;/li&gt;
    &lt;li&gt;&lt;b&gt;Mit praxisnahen Beispielen und Checklisten zur KI-Transformation&lt;/b&gt;&lt;/li&gt;
&lt;/ul&gt;
&lt;p&gt;&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;&lt;b&gt;Wertschöpfung durch KI&lt;/b&gt;&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;Künstliche Intelligenz ist kein Zukunftsthema mehr. Sie verändert bereits heute Märkte - auch im Mittelstand. Gleichzeitig herrscht große Unsicherheit: Was ist wirklich relevant? Wo bindet man Ressourcen, ohne Wirkung zu erzielen?&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;Dieses Buch setzt genau hier an. Es richtet sich an Unternehmen, die sich bislang noch nicht systematisch mit KI beschäftigt haben, aber Handlungsbedarf sehen. Im Mittelpunkt steht nicht die Technologie, sondern die Frage nach konkreter Wertschöpfung: Wo kann KI sinnvoll entlasten, Prozesse verbessern oder Entscheidungen unterstützen? Und wie lässt sich dieser Nutzen realistisch bewerten?&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;&lt;b&gt;Use Cases und Quick Wins einsetzen&lt;/b&gt;&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;Anhand eines strukturierten Readiness-Checks wird zunächst der eigene Status realistisch eingeordnet. Darauf aufbauend beleuchten die Autoren typische Fehlannahmen, notwendige Voraussetzungen und bewährte Vorgehensweisen aus der Praxis. Konkrete Use Cases, Quick Wins und messbare Ergebnisse machen den KI-Nutzen greifbar. Dabei wird klar aufgezeigt, was heute sinnvoll umsetzbar ist und wo falsche Erwartungen korrigiert werden sollten.&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;Mit diesem Buch erhalten Sie einen praxisnahen Leitfaden für Unternehmen, die KI fundiert, verantwortungsvoll und wirksam einsetzen wollen.&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;&lt;b&gt;Aus dem Inhalt:&lt;/b&gt;&lt;/p&gt;
&lt;ul&gt;
    &lt;li&gt;Was Künstliche Intelligenz kann - und warum sie für KMUs relevant ist&lt;/li&gt;
    &lt;li&gt;Exponentielles KI-Wachstum und seine Auswirkungen auf den Mittelstand&lt;/li&gt;
    &lt;li&gt;Readiness-Check: Reifegrad bestimmen und Handlungsfelder erkennen&lt;/li&gt;
    &lt;li&gt;Typische KI-Fehlannahmen im Mittelstand und deren Folgen&lt;/li&gt;
    &lt;li&gt;Technische, organisatorische und kulturelle Voraussetzungen&lt;/li&gt;
    &lt;li&gt;Die vier Säulen einer nachhaltigen KI-Transformation&lt;/li&gt;
    &lt;li&gt;Kompetenzaufbau für Mitarbeitende und Führungskräfte&lt;/li&gt;
    &lt;li&gt;Quick Wins und Pilotprojekte mit realistischem Aufwand&lt;/li&gt;
    &lt;li&gt;Messbarkeit, Kennzahlen und Bewertung von KI-Nutzen&lt;/li&gt;
&lt;/ul&gt;

Oumar Langer

Fabienne Tressin

Praxisnahe Strategien für Entscheider

KI-Kompetenz im Unternehmen aufbauen

Jürgen Kübler

Eine Untersuchung zur Weiterentwicklung des Geschäftsmodells im Zeitalter der Digitalisierung

Die digitale Transformation von Bierjurys

 Anonym

Anwendung und Potenziale in der Unternehmensleitung

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Aleyna Berk

Herausforderungen und Chancen des Diversity-Managements für die Gestaltung der Unternehmenskultur

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