Die vorliegende Bachelorarbeit untersucht den Einsatz von Data-Mining-Technologien im Bereich des Business Development, um die Fachbereiche eines Maschinenbauunternehmens zu optimieren.
Die Arbeit zielt darauf ab, verschiedene Anwendungsfälle von Data Mining im Business Development zu identifizieren und zu analysieren. Data Mining bezieht sich auf die Analyse großer Datenmengen, um Muster, Zusammenhänge und Erkenntnisse zu extrahieren. Die Nutzung dieser Technologie kann dazu beitragen, fundierte Entscheidungen im Business Development zu treffen und die Effizienz der Fachbereiche zu verbessern.
Anhand eines konkreten Maschinenbauunternehmens als Fallbeispiel werden verschiedene Data-Mining-Ansätze untersucht, um deren Potenzial zur Optimierung der Fachbereiche zu bewerten. Dies kann beispielsweise die Anwendung von Clusteranalyse zur Segmentierung von Kunden, die Nutzung von prädiktiver Analyse zur Absatzprognose oder die Identifizierung von Mustern in Produktionsdaten zur Prozessoptimierung umfassen.
Die Arbeit beinhaltet eine kritische Analyse der Anwendungsfälle, wobei Vor- und Nachteile, Herausforderungen und mögliche Lösungsansätze diskutiert werden. Dabei werden auch Aspekte wie Datenschutz und Datensicherheit berücksichtigt, da der Umgang mit sensiblen Unternehmensdaten eine wichtige Rolle spielt.
Am Ende der Arbeit werden Empfehlungen für das Maschinenbauunternehmen und andere ähnliche Organisationen abgeleitet, um Data Mining effektiv im Business Development einzusetzen und die Fachbereiche erfolgreich zu optimieren.
Insgesamt bietet diese Bachelorarbeit eine kritische Analyse der Anwendungsfälle von Data Mining-Technologien im Business Development und liefert praktische Einblicke für Unternehmen des Maschinenbaus oder andere Branchen, die diese fortschrittliche Datenanalysetechnologie nutzen möchten, um ihre Fachbereiche zu verbessern.
Inhaltsverzeichnis
- Vorwort
- Inhaltsverzeichnis
- Abbildungsverzeichnis
- Abkürzungsverzeichnis
- 1. Einleitung
- 1.1. Der digitale Wandel
- 1.2. Zielsetzung und methodischer Ansatz
- 2. Definitorische Grundlagen
- 2.1. Datenanalytik
- 2.2. Data Mining
- 2.2.1. Data Mining Prozess (CRISP-DM)
- 2.2.2. Methoden und Techniken im Data Mining
- 2.3. Business Development
- 2.3.1. Unternehmensführung
- 2.3.2. Business Development in der Digitalisierung
- 3. Anwendungsfälle der Data-Mining-Technologie
- 3.1. Marketing
- 3.1.1. Warenkorbanalyse
- 3.1.2. Kundenklassifikation
- 3.2. Controlling
- 3.2.1. Prognoseerstellung
- 3.2.2. Scorecard-Kennzahlenermittlung
- 3.3. Produktion
- 3.3.1. Unterstützung im Einkauf
- 3.3.2. Condition Monitoring und Predictive Maintenance
- 4. Kritische Betrachtung des Data Minings
- 4.1. Voraussetzungen und entscheidende Faktoren des Data Minings
- 4.2. Maschinenbau
- 4.3. Experteninterviews mit einem anonymen Maschinenbauunternehmen
- 4.3.1. Marketing: Experteninterview
- 4.3.2. Controlling: Experteninterview
- 4.3.3. Produktion: Experteninterview
- 4.4. Ergebnisevaluation
- 5. Schlussbetrachtung
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Diese Bachelorarbeit analysiert die Anwendungsmöglichkeiten der Data-Mining-Technologie zur Optimierung von Fachbereichen im Business Development, am Beispiel eines Maschinenbauunternehmens. Die Arbeit untersucht die Potentiale des Data Minings in verschiedenen Bereichen wie Marketing, Controlling und Produktion, unter Berücksichtigung der spezifischen Herausforderungen und Chancen, die sich im Maschinenbau ergeben.
- Anwendung von Data Mining im Business Development
- Optimierung von Fachbereichen durch Data-Mining-Technologien
- Analyse von Anwendungsfällen im Marketing, Controlling und Produktion
- Bewertung der Chancen und Herausforderungen des Data Minings im Maschinenbau
- Einbezug von Experteninterviews zur realitätsnahen Analyse
Zusammenfassung der Kapitel
Die Arbeit beginnt mit einer Einleitung, die den digitalen Wandel und die wachsende Bedeutung von Datenanalytik im Geschäftsumfeld beleuchtet. Anschließend werden die relevanten Fachbegriffe, wie Datenanalytik, Data Mining und Business Development, definiert. Das Kapitel 2.2. "Data Mining" erläutert den CRISP-DM-Prozess und relevante Methoden und Techniken, während Kapitel 2.3. "Business Development" den Managementansatz und die Bedeutung von Business Development in der Digitalisierung näher beleuchtet.
Kapitel 3 fokussiert auf die Anwendungsfälle der Data-Mining-Technologie in verschiedenen Fachbereichen: Marketing, Controlling und Produktion. Hier werden konkrete Beispiele wie die Warenkorbanalyse im Marketing, die Prognoseerstellung im Controlling und die Unterstützung im Einkauf durch Data Mining im Produktionsbereich vorgestellt.
Kapitel 4 bietet eine kritische Betrachtung des Data Minings. Es werden die Voraussetzungen und entscheidenden Faktoren des Data Minings im Kontext des Maschinenbaus beleuchtet. Der Fokus liegt dabei auf Experteninterviews mit einem anonymen Maschinenbauunternehmen, die Einblicke in die Praxis und die Herausforderungen der Implementierung von Data-Mining-Lösungen im Maschinenbau geben.
Schlüsselwörter
Data Mining, Business Development, Datenanalytik, Digitalisierung, Maschinenbau, Marketing, Controlling, Produktion, Experteninterviews, CRISP-DM, Warenkorbanalyse, Prognoseerstellung, Condition Monitoring, Predictive Maintenance.
- Arbeit zitieren
- Lisander Kajtazi (Autor:in), 2022, Data Mining im Business Development. Optimierungspotenziale und Empfehlungen für Maschinenbauunternehmen, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1371283
