Personalbilanz Lesebogen 76 Ein Startup muss aus Datenrohstoffen Wissen schöpfen: Geschäftsmodell und Geschäftsprozesse hinterfragen
Von Jörg Becker
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Jörg Becker
Diplomkaufmann Jörg Becker, Friedrichsdorf, hat Führungspositionen in der amerikanischen IT-Wirtschaft, bei internationalen Consultingfirmen und im Marketingmanagement bekleidet und ist Inhaber eines Denkstudio für strategisches Wissensmanagement zur Analyse mittelstandorientierter Businessoptionen auf Basis von Personal- und Standortbilanzen. Jörg Becker ist Autor zahlreicher Fachpublikationen und Bücher.
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Buchvorschau
Personalbilanz Lesebogen 76 Ein Startup muss aus Datenrohstoffen Wissen schöpfen - Jörg Becker
Inhaltsverzeichnis
1 Daten sind die Rohstoffe der Zukunft
2 Im größeren Heuhaufen mehr Nadeln finden
3 Startup-Ressource Wissen
4 Achtung Zeitfaktor !
5 Intellektuelles Kapital transparent machen
6 Was nützt Wissen, wenn es nicht angemessen wahrgenommen wird ?
7 Daten in Zusammenhänge und Relationen einordnen
8 Elementare Schlüsselprozesse herausfiltern
9 Nicht ausgeschöpfte Potenziale für Innovationserfolge nutzbar machen
10 Marktwisssen und Fachwissen mit Datenanalysen erweitern
11 Informationsverarbeitungskapazitäten sind personenbedingt
12 Mehr IT = weniger Kosten und mehr Business
13 Daten können Gutes tun
14 Große Bandbreite von Best-Case- und Worst-Case-Szenarien
15 Beschreibung einer vorstellbaren Zukunft
16 Kreative Ideenfindungs- und Kommunikationsprozesse in Gang setzen
17 Ein Startup interessiert mehr das Morgen und Übermorgen als das gestern Gewesene
18 Informationswünsche bestimmen Datenwaren
19 Wissen lokalisieren und ausschöpfen
20 Informations-Endmontage
mit externen Daten
21 Erfolgspotenziale Markt- und Kundenattraktivität, Wettbewerbsposition
22 Kaufentscheider identifizieren und kontaktieren
23 Kundenzufriedenheit ist kein Selbstläufer
24 Aufbereitung der Daten-Rohstoffe
25 Big Data und transparente Heuhaufen
26 Wissensbilanzen sind unumgänglich
Impressum
1 Daten sind die Rohstoffe der Zukunft
Verdichtungen und Kennzahlen – Predicitive Analytik und Prognose – Anwendungsspektrum über der beschreibenden Analyse. Die sich immer höher auftürmenden Big Data-Willen machen nur dann wirklich Sinn, wenn man sie nicht nur verwalten, sondern aus ihnen auch wertvolle Erkenntnisse (Grundlagen für Entscheidungen) gewinnen kann. Vor einer Analyse kommen zunächst also immer eine entsprechende Bereitstellung und Bereinigung von Daten. Es geht darum, einzeln Prozessschritte der Datenanalyse zu strukturieren und mittels entsprechender Instrumente zu automatisieren.
Geeignete Verdichtungen und Kennziffern liefern zunächst lediglich einen Überblick über vergangene oder (bestenfalls) gegenwärtige Zustände. Erst mit einer sogenannten Predictive Analytik geht es um Prognosen, zukünftiges Verhalten von Menschen und Zuständen, um Potenziale und konkrete Handlungsempfehlungen: ein Anwendungsspektrum, das weit über eine lediglich beschreibende Analyse hinausreicht. Für ein fundiertes Risikomanagement sind derartige Werkzeuge und Simulationsrechnungen eine unverzichtbar Unterstützung. Hoch entwickelte Algorithmen rastern nach Mustern und können auch unscheinbare Unregelmäßigkeiten aufspüren: es entstehen völlig neue Einsatzgebiete für kreative Analytiker. Predictive-Anwendungsgebiete, die ohne eine intelligente Nutzung des Rohstoffes