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Arndt Brockmann

Customer Relationship Management in Banken unter besonderer Berücksichtigung des Aspektes der Kundenbindung

Alex Vail

How to Succeed with Digital Transformation and Artificial Intelligence

Data Culture

Akademische Arbeit aus dem Jahr 2017 im Fachbereich BWL - Unternehmensforschung, Operations Research, Note: 1,3, Hochschule Darmstadt, Sprache: Deutsch, Abstract: In dieser Arbeit analysieren wir, welche Chancen und Herausforderungen Opinion Mining insbesondere für KMU hat und evaluieren die gewonnen Erkenntnisse am Beispiel der Versandapotheke "medpex". Die folgende Arbeit gliedert sich in drei Teile. Zunächst beschäftigen wir uns genauer mit KMU, ihrer Definition sowie der Einstufung eines Unternehmens als KMU. Hierfür müssen eine Reihe von quantitativen und qualitativen Kriterien erfüllt sein. Auch auf die eben schon angeführten, möglichen Herausforderungen für KMU wird näher eingegangen. Im nachfolgenden Teil definieren wir den Begriff des Opinion Minings, betrachten ihn in Abgrenzung zur Sentiment Analyse und sowie das Vorgehen beim Opinion Mining an. Aufbauend auf der Grundlage zu KMU und dem Opinion Mining werden die Herausforderungen und die Chancen von Meinungs- und Stimmungsanalyse auf theoretischer Ebene herausgearbeitet. Angewendet werden diese Erkenntnisse auf unser Praxisbeispiel medpex. Nach einer kurzen Vorstellung des Unternehmens, betrachten wir das Opinion Mining für medpex und untersuchen die theoretisch ermittelten Herausforderungen und Chancen einer solchen Analyse anhand von medpex. Abschließend ziehen wir aus den gewonnenen Erkenntnisse ein Fazit.

Vorteile und Grenzen des Einsatzes von Opinion Mining für KMU. Evaluation am Beispiel der "medpex Versandapotheke"

Studienarbeit aus dem Jahr 2019 im Fachbereich BWL - Controlling, Note: 1,3, Fachhochschule Hof, Sprache: Deutsch, Abstract: Diese Arbeit hat es sich zur Aufgabe gemacht, herauszuarbeiten, was die zukünftigen Anforderungen an einen Controller sind, wie diese von aktuellen Digitalisierungstrends – im speziellen Big Data – beeinflusst werden und ob die Tätigkeiten solcher klassischen Controller noch zeitgemäß sind. Daraus folgend ergibt sich die Frage, ob das Berufsbild des Controllers zukunftsfähig ist und falls nein, welche Fähigkeiten in Zukunft relevant sein werden, um am Arbeitsmarkt weiterhin bestehen zu können.Nach einem Überblick über die wirtschaftlichen Auswirkungen von Big Data werden die klassischen Tätigkeitsbereiche des Controllers mit den neu entstehenden Aufgaben durch größere Datenbasen verglichen und abschließend hinsichtlich ihrer Diskrepanzen analysiert. Aus dieser kurzen Analyse folgt dann ein Ausblick mit Handlungsempfehlung.

Controlling und Big Data. Vom Controller zum Datenspezialist

Haufe Fachbuch

This book looks into different aspects of implementing ESG into real estate contracts from a European perspective. It covers general aspects, contract-type specific aspects and then property usage-type specific aspects. General topics cover legal frameworks, the social and governance perspective based on EU sustainable finance regulations. Contract-type specific questions cover different contract types. The team of authors then addresses specific issues relating to different types of property use such as office, retail, logistics, hospitality and data centres. The focus of the work is on EU, so that the content can provide food for thought for the work in different EU countries. The book thus supports practitioners in compiling their personal toolkit for use in individual cases.
Content:

- Terms, concepts and basics of sustainability, CSR and ESG
- What ESG in real estate contracts means
- Standards for (non-financial) sustainability reporting, CSRD and ESRS
- Climate litigation, energy and renewables, data
- Sustainability and competition law, brownfields
- Pre-contracts and recitals
- ESG and real estate investment, leases, real estate financing

Sabine Wieduwilt

A guide and toolkit for practitioners from a European perspective

Implementing ESG into Real Estate Contracts

Akademische Arbeit aus dem Jahr 2022 im Fachbereich BWL - Controlling, Note: 1,7, Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf, Sprache: Deutsch, Abstract: Diese Hausarbeit untersucht die Auswirkung der Verwendung von Big Data auf Prognosen und bewertet, ob Big Data diese tatsächlich verbessert. Nach einer Einleitung in das Thema wird zunächst die Relevanz von Big Data verdeutlicht und der Begriff definiert. Anschließend erfolgt eine Erläuterung und Abgrenzung von Predictive Analytics. Darauf aufbauend wird der Predictive Analytics Prozess dargestellt und tiefgehend erklärt. Das nächste Kapitel beschreibt dann den Predictive Forecast und erläutert die Voraussetzungen für eine erfolgreiche Implementierung. Nachfolgend werden die Chancen und Risiken des Predictive Forecast dargestellt und durch ein Fallbeispiel verdeutlicht. Es folgt ein abschließendes Fazit.

Lena Rabsahl

Big Data im Controlling. Verbesserung von Prognosen durch Verwendung von Big Data?

&lt;p&gt;&lt;b&gt;What does platform thinking mean? It is the ability to put platform-based mechanisms at the core of digital business transformations in business.&lt;/b&gt;&lt;/p&gt;&lt;p&gt;Digital platforms like Uber, Spotify, Airbnb, Booking.com, and many others completely re-shaped the daily life of millions of users. However, many innovation leaders struggle to conceive the significance of their impact. Platform-based business models are not just the real of geeks’ startups, digital services, and Unicorns.&lt;/p&gt;&lt;p&gt;This book shows there that their potential in creating value is higher than suspected.&lt;/p&gt;&lt;p&gt;Even though platform ecosystems are complex, readers will take on a journey to become platform thinkers. Their eyes will be trained to look beyond what’s visible and start &lt;i&gt;reading the platform world&lt;/i&gt; around them. Then, they will be guided into a step-by-step process and learn how to &lt;i&gt;write&lt;/i&gt; a new platform model from scratch.&lt;/p&gt;&lt;p&gt;This book is the result of a decade of research. It offers both a framework and practical instruments to champion digital transformation in any organization. It is specially intended for those who are interested in the glittering platform world and are still trying to figure it out.&lt;/p&gt;

Daniel Trabucchi

Tommaso Buganza

Read the past. Write the future.

Platform Thinking

Technical Report from the year 2021 in the subject Business economics - Banking, Stock Exchanges, Insurance, Accounting, grade: 1, , language: English, abstract: Often, model development starts with missing data treatment. For regulatory internal rating based (IRB) models, missing data raise data quality concerns around system and process whereas the randomness nature of missing is sometimes overlooked, resulting inappropriate choice of imputation methods, more importantly, the chosen imputation method could lead to issues that violate modelling assumptions in the later process. With ML and AI methods introduced to regulatory modelling, impact of missing data will be more thoroughly investigated and challenged.This paper starts with issues arose from imputation processes in practice, then briefly review common approaches for missing data treatment. A candidate Bayesian approach is then proposed as an alternative. In conclusion, imputed results using the proposed approach improve the explanatory power of historical observations while housing multiple convergence conditions such as the train-test accuracy, likelihood of value distribution, cross-validation and challenger model performance. At the dawn of ML and AI algorithms coming to the regulatory IRB models, these properties are highly desired in the area.

Yang Liu

On Missing Data Imputation for IRB Models

Studienarbeit aus dem Jahr 2020 im Fachbereich Ingenieurwissenschaften - Wirtschaftsingenieurwesen, Note: 2, Internationale Fachhochschule Bad Honnef - Bonn, Sprache: Deutsch, Abstract: Diese Arbeit behandelt ein digitales Pilotprojekt, bei dem es vor allem um die Optimierung und Effizienzsteigerung der Maschinen in der Feinbearbeitung geht. Zuerst müssen Ziele festgelegt werden, was sich durch die Veränderung positiv auswirken wird. Des Weiteren bestimmt man einen Bereichsrahmen, damit das Projekt nicht zu komplex wird. Auch ein Zeitraum sollte festgelegt und genügend Zeit eingeplant werden, sodass alle Mitarbeiter sich an die Erneuerung gewöhnen können. Das zuständige Team für das Projekt sollte bestimmt sein sowie die einzusetzenden Ressourcen. Wichtig ist auch die Planung der Weiterbildung der Mitarbeiter, außerdem müssen Kommunikationsstrategien festgelegt und Feedback organisiert werden. Zu guter Letzt sollen die Messwerte ermittelt und dokumentiert werden.

Gianna Griesbaum

Data Analytics und Big Data. Ein Pilotprojekt zur Effizienzsteigerung in der Fertigung

Jasper Abembia Ayelazuno

Maxwell Akansina Aziabah

State Capture in the Militarized Fight Against Illegal Small-Scale Goldmining in Ghana

Studienarbeit aus dem Jahr 2020 im Fachbereich BWL - Controlling, Note: 1,7, Hochschule Merseburg, Sprache: Deutsch, Abstract: Ziel dieser Arbeit ist es auch auf mögliche Anwendungsfelder von Big Data im Controlling einzugehen. Von essenzieller Bedeutung ist es, zu untersuchen, welchen Einfluss Big Data auf das Kompetenzprofil des Controllers 4.0 hat. Auch gilt es hierbei eine konkrete Unterscheidung zum neuen Berufsbild des Data Scientist zu treffen. Zunächst werden dazu im zweiten Kapitel die theoretischen Grundlagen erläutert. Es folgt eine konkrete Begriffsdefinition von Big Data und Controlling. Um den Begriff Big Data zu definieren, ist es notwendig auf die sogenannten sechs Dimensionen einzugehen. Um hingegen den Begriff Controlling näher einzugrenzen, sind die einzelnen Aufgabenbereiche eines Controllers zu durchleuchten. Nach der Begriffsdefinition folgt die Analyse von zwei externen Studien. In Kapitel drei wird näher auf die Risiken und Gefahren von Big Data eingegangen. Zunächst wird erörtert weshalb Big Data bisher in nur wenigen Unternehmen Anwendung findet. Anschließend werden die konkreten Herausforderungen für das Controlling und den Controller dargestellt. Nach der Risikoanalyse folgt die Potentialanalyse, wobei auf mögliche Anwendungsfelder des Controllers in der Zukunft eingegangen wird. Das vierte Kapitel vergleicht, in Anlehnung an den Kompetenzatlas von Heyse Erpenbeck, das gegenwärtige und zukünftiges Kompetenzprofil des Controllers. Im Anschluss daran folgt eine explizite Unterscheidung zum Data Scientiest.  Das Fazit und einen kritischen Blick in die Zukunft liefert Kapitel fünf.

Michel Neumann

Auswirkungen von Big Data auf das Controlling

Das Herausgeberwerk versammelt das geballte Wissen im Vertrieb von Experten und Expertinnen. Die Autoren und Autorinnen schildern Strategien und Erfolgsfaktoren zu Kernthemen des Vertriebs und vermitteln wertvolle Erfahrungen und Lerneffekte aus der Praxis. Von diesem umfangreichen Überblick über erprobte Lösungsansätze profitieren Vertriebsprofis in allen Branchen.Inhalte:<ul><li>Vision, Mission, Spielregeln, Leitbild und Werte</li><li>Strategie: Internationalisierung, Märkte und Regionen, Kundencluster, Kundenbearbeitung, Pricing, Cross Selling u.v.m.</li><li>Geschäftssystem und Prozesse</li><li>Strukturen, Basis und Fundament</li><li>Umsetzung, Transformation und Change
</li></ul>

Entscheiderwissen aus der Praxis für die Praxis

Das Vertriebskompendium

Masterarbeit aus dem Jahr 2021 im Fachbereich Jura - Datenschutz, Fachhochschule Burgenland, Sprache: Deutsch, Abstract: Nach Bydlinski ist das Ziel einer juristischen Arbeit das Ermitteln und Zusammenfügen von relevanten Aspekten des Rechts. Durch das Verwenden von geeigneten Methoden sollen die abstrakten Gesetze, Normen und Verordnungen auf den konkreten Sachverhalt überprüft werden. Die vorliegende Arbeit soll die datenschutzrechtlichen Herausforderungen für das Geschäftsmodell Carsharing auf europäischer Ebene betrachten sowie mögliche Konflikte mit Datenschutzprinzipien anhand dessen Stellung identifizieren.  Um die Arbeit thematisch abzugrenzen, wird nicht auf spezifische technische Sicherheitsanforderungen eingegangen oder konkrete Handlungsempfehlungen für Carsharing-Anbietende abgeleitet. Weiters steht nicht der Bereich des privaten Carsharings zwischen Privatpersonen im Fokus. Folgende Forschungsfragen sollen im Rahmen der vorliegenden wissenschaftlichen Arbeit beantwortet werden: Welche datenschutzrechtlichen Herausforderungen auf europäischer Ebene gelten für das Geschäftsmodell Carsharing? Warum stellt Datenschutz eine Herausforderung für das Geschäftsmodell Carsharing dar? Welche Verfügungs- und Nutzungsbefugnisse gelten für die datenschutzkonforme Verarbeitung im Kontext des Geschäftsmodells Carsharing?

Big Data als datenschutzrechtliche Herausforderung auf europäischer Ebene für das Geschäftsmodell Carsharing

Customer Relationship Management in Banken unter besonderer ...

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