Das Ziel der nachfolgenden Hausarbeit besteht in der Erfassung des Nutzungspotenzials der weltweit auftretenden Daten und Informationsmengen unter dem Begriff Big Data. Das grundlegende Potenzial von Big Data soll dementsprechend analysiert und auf wirtschaftlich arbeitende Subjekte angewendet werden.
Durch die enorme Entwicklung der technologischen Innovationen im Zuge der Digitalisierung entsteht unweigerlich ein immer größer werdendes Aufkommen an Daten. Dies hat zur Folge, dass nicht nur die Umstellung von analoger auf digitale Visualisierungformen notwendig ist, sondern auch die Veränderung des Kundenverhaltens und der Märkte durch digitale Innovationen messbar wird, sowie die aus ökonomiischer Sicht notwendigen Veränderungen von Geschäftsmodellen, Wertschöpfungsketten und internen Geschäftstrukturen optimiert werden müssen. Modewörter wie Big Data entstehen, welche suggerieren sollen, dass ein ökonomischer Nutzen aus den Datenbergen gewonnen werden kann. Sie enthalten beispielsweise neues Wissen über Methoden zur Optimierung von Betriebsprozessen, Marktlücken, Kundenwünschen und mehr.
Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung
1.1 Problemstellung
1.2 Gang der Untersuchung
2 Theoretische Grundlagen
2.1 Begriffliche Definition
2.2 Ziele und Definition von Big Data im wirtschaftlichen System
3 Big Data Strukturen im wirtschaftlichen Konsens
3.1 Implementierung ins Unternehmen
3.2 Finalisierung der Informationsverarbeitung
3.3 Anpassung der Methodenkompetenz am Beispiel des Controllings
4 Schlussbetrachtung
4.1 Fazit für Wirtschaftssubjekte
4.2 Ausblick
Zielsetzung & Themen
Die vorliegende Arbeit untersucht das wirtschaftliche Nutzenpotenzial von Big Data und analysiert, wie sich das Controlling im Zuge der digitalen Transformation und der steigenden Datenmengen methodisch anpassen muss, um weiterhin als kompetenter Geschäftspartner zu agieren.
- Grundlagen und Definition von Big Data im ökonomischen Kontext
- Dimensionen von Big Data (Volume, Variety, Velocity, Value, Veracity)
- Phasenmodell zur Implementierung von Big Data in Unternehmen
- Technische Anforderungen wie Datenhaltung und Analytics-Methoden
- Veränderung des Berufsbildes und der Kompetenzen von Controllern
Auszug aus dem Buch
3.1 Implementierung ins Unternehmen
Viele Unternehmen haben noch keine konkreten Ideen zur Verwendung und Implementierung von Big Data. Die möglichen Gründe für diese Situation sind mangelnde Strategie, mangelndes Verständnis für die Technologie und die technischen Möglichkeiten der Big-Data-Technologie sowie mangelnde Unternehmenserfahrung. Bisher wurden nur wenige Prozessmodelle speziell für die Einführung von Big Data veröffentlicht. Dennoch gibt es einen grundliegenden Ansatz für die Implementierung von Big Data in das Unternehmen. Dieser Ansatz wird in 7 Phase aufgeteilt.
Im ersten Schritt werden in Workshops, Leitfragen für die strategischen Unternehmensziele herausgearbeitet. Welche Ziele sollen durch den Einsatz von BD Analysen erreicht werden. Zum Beispiel versucht das Unternehmen durch den Einsatz von Big Data die Risikominimierung in Korrelation mit den alltäglichen Geschäftsprozessen zu optimieren.
Im nächsten Schritt werden die Verwendungsmöglichkeiten von BD untersucht und deren Qualitäts- und Sicherheitsanforderungen definiert.
Im dritten Schritt werden vorhandene IT-Strukturen mit zukünftigen BD Anforderungen verglichen. Hierbei werden die Chancen und Risiken einzelner Unternehmensbereiche identifiziert.
In Phase vier besteht das Hauptaugenmerk auf den technischen Voraussetzungen zur Implementierung von BD-IT-Lösungen, wie Cloud Anbindungen. Bereits integrierte Business Intelligence wird analysiert und mit den Kriterien der BD-V`s verglichen. Wie muss die IT-Infrastruktur am Ziel aussehen?
Die fünfte Phase werden technische Optionen und Problemlösungen für die BD Einführung entwickelt. Eindeutige Verantwortlichkeiten für die Daten und ihre Verwendung sowie Konzepte zur Gewährleistung von Transparenz bei der Datenvielfalt und angemessener Datenqualität sind erforderlich.
Im vorletzten Schritt werden BD-Maßnahmen basierend auf den definierten Anwendungsoptionen und unter Berücksichtigung technischer und wirtschaftlicher Prioritäten definiert. Ansätze zur Überwachung des Informationsflusses sollen entwickelt werden.
Zusammenfassung der Kapitel
1 Einleitung: Diese Einleitung führt in die Herausforderungen der Digitalisierung und die steigende Bedeutung von Big Data für Unternehmen ein und legt die Forschungsfrage der Hausarbeit dar.
2 Theoretische Grundlagen: In diesem Kapitel werden der Begriff Big Data definiert und die wesentlichen Dimensionen wie Volumen, Vielfalt und Geschwindigkeit detailliert erläutert.
3 Big Data Strukturen im wirtschaftlichen Konsens: Dieser Abschnitt behandelt die praktische Implementierung von Big Data, technische Anforderungen an die Datenhaltung sowie die notwendige methodische Anpassung im Controlling.
4 Schlussbetrachtung: Die Schlussbetrachtung fasst die Chancen und Risiken der Big-Data-Nutzung zusammen und gibt einen Ausblick auf die zukünftigen Anforderungen an Unternehmen und Personal.
Schlüsselwörter
Big Data, Controlling, Digitalisierung, Methodenkompetenz, Datenhaltung, Business Intelligence, Data Mining, Text Mining, Datenvisualisierung, Cloud Computing, Prozessmanagement, Data Scientist, Strategie, Unternehmensnutzen, Informationstechnologie.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit befasst sich mit der Frage, welchen ökonomischen Nutzen Unternehmen aus Big Data ziehen können und welche Konsequenzen dies für die methodische Ausrichtung des Controllings hat.
Was sind die zentralen Themenfelder?
Die zentralen Felder umfassen die Definition von Big-Data-Dimensionen, die organisatorische Implementierung in Unternehmen sowie die Auswirkungen auf das Berufsbild des Controllers.
Was ist das primäre Ziel oder die Forschungsfrage?
Das primäre Ziel ist es, das Nutzungspotenzial weltweit wachsender Datenmengen zu analysieren und zu bewerten, wie Controlling-Bereiche ihre Kompetenzen an diese digitalen Bedingungen anpassen müssen.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Die Arbeit basiert auf einer fundierten Literaturanalyse bestehender theoretischer Konzepte sowie der Anwendung dieser Erkenntnisse auf das betriebswirtschaftliche Controlling.
Was wird im Hauptteil behandelt?
Der Hauptteil gliedert sich in die Implementierung von Big Data, die technische Informationsverarbeitung (Datenhaltung, Analytics, Visualisierung) und die notwendige Anpassung von Methodenkompetenzen im Controlling.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Zu den wichtigsten Begriffen zählen Big Data, Controlling, Digitalisierung, Methodenkompetenz, Datenhaltung, Business Intelligence und Data Mining.
Welche Rolle spielt der Data Scientist im Vergleich zum Controller?
Während der Controller für die strategische Nutzung von Big-Data-Lösungen verantwortlich bleibt, fungiert der Data Scientist als technische Schnittstelle zu IT-Experten und als "Ideenfinder" für technische Implementierungen.
Warum ist Big Data für das Controlling nicht nur ein technisches Thema?
Big Data erfordert einen kulturellen Wandel und eine organisatorische Neuausrichtung, da es nicht als fertige Softwarelösung gekauft werden kann, sondern eine tiefgreifende Änderung von Prozessen und Entscheidungsmodellen mit sich bringt.
- Citar trabajo
- Julian Brüggmann (Autor), 2020, Nutzungspotenziale von Big Data für Unternehmen. Inwiefern muss das Controlling seine Methoden anpassen?, Múnich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/925654
