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Potenziale und Risiken von Big Data im Controlling

Title: Potenziale und Risiken von Big Data im Controlling

Seminar Paper , 2019 , 24 Pages , Grade: 1,0

Autor:in: Claus-Martin Knipfer (Author)

Business economics - Controlling
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Die folgende Arbeit hat zum Ziel, einen aktuellen Überblick über die Auswirkungen von Big Data auf das Controlling sowie die damit verbundenen Potenziale und Risiken aufzuzeigen. Im Mittelpunkt der Arbeit stehen dabei die Nutzungspotenziale in den gängigen Controlling Funktionen Informationsversorgung, Reporting sowie Planung und Kontrolle. In diesem Zusammenhang wird auch der Einfluss von Big Data auf die Rolle des Controllers im Speziellen und die Organisation im Allgemeinen untersucht. Nicht Bestandteil ist eine tiefergehende technische Analyse der einzelnen Big-Data-Lösungen.

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Inhaltsverzeichnis

  • 1 Einleitung
    • 1.1 Motivation
    • 1.2 Problemstellung und Methodik
    • 1.3 Gang der Arbeit
  • 2 Theoretische Grundlagen
    • 2.1 Controlling
      • 2.1.1 Controllingkonzepte
      • 2.1.2 Controlling in der Praxis
      • 2.1.3 Controlling & IT
    • 2.2 Big Data
      • 2.2.1 Abgrenzungsmerkmale
      • 2.2.2 Analyseverfahren & Technologien
  • 3 Einflüsse von Big Data auf das Controlling
    • 3.1 Controlling Prozesse
    • 3.2 Rolle und Organisation des Controllings
  • 4 Potenziale und Risiken
    • 4.1 Aufgabengebiet und Arbeitsergebnisse
    • 4.2 Methodenkompetenz und Rollenbild
  • 5 Fazit

Zielsetzung und Themenschwerpunkte

Diese Hausarbeit untersucht die Potenziale und Risiken von Big Data im Controlling. Sie analysiert die Auswirkungen von Big Data auf Controllingprozesse, die Rolle des Controllings in der Datenwirtschaft sowie die notwendigen Kompetenzen für Controller in diesem Kontext. Die Arbeit fokussiert auf die Frage, wie Big Data das Controlling verändern kann und welche Chancen und Herausforderungen sich für Unternehmen und Controller ergeben.

  • Einfluss von Big Data auf das Controlling
  • Potenziale von Big Data im Controlling
  • Risiken von Big Data im Controlling
  • Entwicklung des Rollenbilds des Controllers
  • Notwendige Kompetenzen für Controller im Big Data-Umfeld

Zusammenfassung der Kapitel

  • Kapitel 1: Einleitung - Diese Einleitung motiviert die Arbeit, beschreibt die Problemstellung und die Methodik sowie den Gang der Arbeit.
  • Kapitel 2: Theoretische Grundlagen - Dieses Kapitel stellt die theoretischen Grundlagen von Controlling und Big Data dar. Es werden verschiedene Controllingkonzepte sowie die Praxis des Controllings erläutert. Darüber hinaus werden die Abgrenzungsmerkmale von Big Data und die relevanten Analyseverfahren und Technologien beleuchtet.
  • Kapitel 3: Einflüsse von Big Data auf das Controlling - Dieses Kapitel untersucht die Auswirkungen von Big Data auf Controllingprozesse und die Rolle und Organisation des Controllings in der Datenwirtschaft.
  • Kapitel 4: Potenziale und Risiken - Dieses Kapitel analysiert die Potenziale von Big Data im Controlling sowie die damit verbundenen Risiken. Es beleuchtet die Veränderungen im Aufgabengebiet und in den Arbeitsergebnissen sowie die Entwicklung der Methodenkompetenz und des Rollenbilds des Controllers.

Schlüsselwörter

Die Arbeit fokussiert auf die Themen Big Data, Controlling, Datenanalyse, Digitalisierung, Controllingprozesse, Methodenkompetenz, Rollenbild des Controllers, Potenziale und Risiken. Es werden verschiedene Controllingkonzepte, Analyseverfahren und Technologien sowie die Auswirkungen von Big Data auf das Controlling und das Rollenbild des Controllers im Big Data-Umfeld beleuchtet.

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Details

Title
Potenziale und Risiken von Big Data im Controlling
College
University of Applied Sciences Essen
Grade
1,0
Author
Claus-Martin Knipfer (Author)
Publication Year
2019
Pages
24
Catalog Number
V499823
ISBN (eBook)
9783346028921
ISBN (Book)
9783346028938
Language
German
Tags
Digitalisierung Controlling
Product Safety
GRIN Publishing GmbH
Quote paper
Claus-Martin Knipfer (Author), 2019, Potenziale und Risiken von Big Data im Controlling, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/499823
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