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Controlling & Management Review

, Volume 60, Supplement 1, pp 32–39 | Cite as

Mit externen Big Data neue Möglichkeiten erschließen

  • Peter Gentsch
  • Andreas Kulpa
Nutzung Datenquellen

51.700.000 Treffer bei Google, unzählige Seminare und Konferenzen sowie vollmundige Versprechungen von Beratern und Software-Anbietern zu Big Data, und dennoch scheint die Lücke zwischen der Popularität des Themas und seinem tatsächlichen Nutzen für Unternehmen größer zu werden. Dabei gibt es eine Reihe nachhaltiger Anwendungen, insbesondere für das Controlling.

Das Controlling gehört zu jenen Bereichen im Unternehmen, für die das Thema Big Data besondere Relevanz hat. Denn Controlling beschäftigt sich per se mit Informationen, insbesondere mit dem Ökosystem managementrelevanter Informationen. Solche Informationen finden sich nicht nur in unternehmensinternen Datenbeständen, sondern häufig auch in externen Datenkontexten. Zudem strebt das Controlling eine durchgängige Transparenz entlang der internen und externen unternehmerischen Wertschöpfungskette an. Auch diese Transparenz wird durch Big Data zunehmend ermöglicht. Big Data aus externen Quellen kann aber auch als stetiger Treiber...

Notes

Glossar

Crawling

Automatisches Auslesen von Webseiten.

Data Mining

Analyse von großen Datenbeständen mittels spezifischer Algorithmen und statistischer Verfahren, zum Beispiel zum Erkennen von Mustern, Strukturen und zeitlichen Entwicklungen oder zur Zuordnung von Texten zu Klassen.

Deep Learning

Algorithmen aus dem Bereich Machine Learning, die immer weiter und tiefer bis zum theoretischen Optimum analysieren. Grenzen sind in Form von Datenmaterial und verfügbarer Rechnerzeit gesetzt.

Facettensuche

Einschränkung von Suchergebnissen auf Basis von Eigenschaften wie Datum, Branche oder Autor, wobei diese Eigenschaften zum Beispiel über Schlagworte teilweise automatisch erhoben werden.

Parsing

Zerlegen und Aufbereiten von Inhalten auf Webseiten mit dem Ziel, strukturierte Informationen aus Texten zu extrahieren.

Predictive Analytics

Disziplin des Data Minings, welche versucht, anhand bekannter Daten aus der Vergangenheit auf zukünftige Daten zu schließen und so möglichst gute Vorhersagen zu treffen.

Prescriptive Analytics

Analyseverfahren, die Vorhersage, Entscheidungsoption und Wirkung zusammenfassen.

SaaS

Abkürzung für „Software as a Service“. Software, die von einem externen Dienstleister betrieben und vom Kunden genutzt werden kann.

Semantic Analytics

Semantische Auswertung von Texten, wobei die Bedeutung der einzelnen Begriffe bei der Analyse einbezogen wird.

SaaS

Abkürzung für „Software as a Service“. Software, die von einem externen Dienstleister betrieben und vom Kunden genutzt werden kann.

SEO

Abkürzung für „Search Engine Optimization“. Optimierung von Webseiten zur Verbesserung des Rankings in den Suchergebnissen.

Copyright information

© Springer Fachmedien Wiesbaden 2016

Authors and Affiliations

  1. 1.HTW AalenAalenDeutschland
  2. 2.Datalovers AGMainzDeutschland

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