Unternehmen sind betroffen von einer ungewollten Abwanderung von Mitarbeitern. Um gezielt diejenigen Arbeitnehmer ansprechen zu können, die im Betrieb gehalten werden sollen, muss die Geschäftsleitung einen Überblick darüber haben, wer aller Wahrscheinlichkeit nach das Unternehmen demnächst verlassen wird. Hierzu dienen Fluktuationsrisikoanalysen, die heute bereits mithilfe künstlicher Intelligenz, Machine Learnings o. Ä. durchgeführt werden können. Martina Mittendorf klärt, inwieweit sich diese Analysen mit der geltenden Datenschutz-Grundverordnung (DS-GVO) vereinbaren lassen.°°Darüber hinaus untersucht sie, wie das Unternehmen mit den Resultaten der Analyse umgehen kann und darf, sodass nicht nur eine Akzeptanz dieser Technik bei den Beschäftigten erreicht wird, sondern auch ein wirklicher Nutzen für diese und das Unternehmen entsteht.°°Ihr Ansatz: Ein Betriebsmanagement mit personalstrategischer Ausrichtung, das zum Ziel hat, die betrieblichen Abläufe zu optimieren und die Mitarbeiter motiviert im Unternehmen zu halten.
Aktualisiert: 2023-06-15
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Dieses Buch beschreibt, wie Unternehmen pragmatisch und ohne externe Unterstützung den Weg hin zu einem datengetriebenen Unternehmen aufsetzen und realisieren können. Anhand des Predictive Intelligence (PI)-Ökosystems werden die wichtigsten Begriffe eingeführt und erklärt. Das PI-Reifegradmodell beschreibt in welchen Phasen Sie ein PI-Ökosystem im Unternehmen aufbauen können. Der PI-Selbsttest hilft Managern zu erkennen, von wo aus sie starten müssen. Zusätzlich wird erstmals ein Bauplan für einen PI-Tech-Stack definiert, das zeigt, wie IT-technisch das Thema unterstützt werden kann – die gute Botschaft: das geht ohne große Investitionen. Das PI-Kompetenzmodell fasst abschließend alle Elemente in ein Handlungsmodell für das Unternehmen zusammen. Das gesamte Buch ist mit Beispielen aus der Praxis untermauert. Drei Fallstudien zeigen, wie Predictive Intelligence kurzfristig, mittelfristig als auch langfristig im Sinne einer datengetriebenen Unternehmensführung gewinnbringend eingesetzt werden kann.
Aktualisiert: 2023-06-15
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Unternehmen sind betroffen von einer ungewollten Abwanderung von Mitarbeitern. Um gezielt diejenigen Arbeitnehmer ansprechen zu können, die im Betrieb gehalten werden sollen, muss die Geschäftsleitung einen Überblick darüber haben, wer aller Wahrscheinlichkeit nach das Unternehmen demnächst verlassen wird. Hierzu dienen Fluktuationsrisikoanalysen, die heute bereits mithilfe künstlicher Intelligenz, Machine Learnings o. Ä. durchgeführt werden können. Martina Mittendorf klärt, inwieweit sich diese Analysen mit der geltenden Datenschutz-Grundverordnung (DS-GVO) vereinbaren lassen.°°Darüber hinaus untersucht sie, wie das Unternehmen mit den Resultaten der Analyse umgehen kann und darf, sodass nicht nur eine Akzeptanz dieser Technik bei den Beschäftigten erreicht wird, sondern auch ein wirklicher Nutzen für diese und das Unternehmen entsteht.°°Ihr Ansatz: Ein Betriebsmanagement mit personalstrategischer Ausrichtung, das zum Ziel hat, die betrieblichen Abläufe zu optimieren und die Mitarbeiter motiviert im Unternehmen zu halten.
Aktualisiert: 2023-06-15
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Dieses Buch beschreibt, wie Unternehmen pragmatisch und ohne externe Unterstützung den Weg hin zu einem datengetriebenen Unternehmen aufsetzen und realisieren können. Anhand des Predictive Intelligence (PI)-Ökosystems werden die wichtigsten Begriffe eingeführt und erklärt. Das PI-Reifegradmodell beschreibt in welchen Phasen Sie ein PI-Ökosystem im Unternehmen aufbauen können. Der PI-Selbsttest hilft Managern zu erkennen, von wo aus sie starten müssen. Zusätzlich wird erstmals ein Bauplan für einen PI-Tech-Stack definiert, das zeigt, wie IT-technisch das Thema unterstützt werden kann – die gute Botschaft: das geht ohne große Investitionen. Das PI-Kompetenzmodell fasst abschließend alle Elemente in ein Handlungsmodell für das Unternehmen zusammen. Das gesamte Buch ist mit Beispielen aus der Praxis untermauert. Drei Fallstudien zeigen, wie Predictive Intelligence kurzfristig, mittelfristig als auch langfristig im Sinne einer datengetriebenen Unternehmensführung gewinnbringend eingesetzt werden kann.
Aktualisiert: 2023-06-15
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Aktualisiert: 2023-06-12
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Aktualisiert: 2023-06-11
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Die Anwendungen der Disziplin Data Science erweitern und wandeln sich stetig. In diesem Buch geben Insider aus Praxis, Wissenschaft und Lehre detailliert die Ergebnisse ihrer Data-Science-Projekte, Methodenwissen sowie Knowhow zu Vorgehensweisen und Prozessmodellen an den Leser weiter. Dabei wird ein weit gespannter Querschnitt an konkreten Anwendungen beschrieben, erklärt und illustriert: von der Nutzung generativer KI-Systeme über quantitative Textanalyse, Predictive Policing, Erklärbarkeit von Machine-Learning-Modellen, experimentelle Datenanalyse in der Spektroskopie bis hin zu Datenvisualisierung, Strukturgleichungsmodellen und Varianzanalyse.Das Buch richtet sich an jeden, der sowohl am konkreten Einsatz von Datenwissenschaft, Statistik, Maschinellem Lernen und Künstlicher Intelligenz als auch am zugehörigen theoretischen Hintergrund interessiert ist. Praktikern, Studierenden und Lehrenden dürfte es von besonderem Nutzen sein: eine Vielzahl an Abbildungen, Diagrammen und Illustrationen ergänzen die reichhaltigen Textinformationen; Links zu Webseiten und Webapplikationen verweisen auf online verfügbare weitere Informationsquellen und Data-Science-Werkzeuge.
Aktualisiert: 2023-06-09
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Die Anwendungen der Disziplin Data Science erweitern und wandeln sich stetig. In diesem Buch geben Insider aus Praxis, Wissenschaft und Lehre detailliert die Ergebnisse ihrer Data-Science-Projekte, Methodenwissen sowie Knowhow zu Vorgehensweisen und Prozessmodellen an den Leser weiter. Dabei wird ein weit gespannter Querschnitt an konkreten Anwendungen beschrieben, erklärt und illustriert: von der Nutzung generativer KI-Systeme über quantitative Textanalyse, Predictive Policing, Erklärbarkeit von Machine-Learning-Modellen, experimentelle Datenanalyse in der Spektroskopie bis hin zu Datenvisualisierung, Strukturgleichungsmodellen und Varianzanalyse.Das Buch richtet sich an jeden, der sowohl am konkreten Einsatz von Datenwissenschaft, Statistik, Maschinellem Lernen und Künstlicher Intelligenz als auch am zugehörigen theoretischen Hintergrund interessiert ist. Praktikern, Studierenden und Lehrenden dürfte es von besonderem Nutzen sein: eine Vielzahl an Abbildungen, Diagrammen und Illustrationen ergänzen die reichhaltigen Textinformationen; Links zu Webseiten und Webapplikationen verweisen auf online verfügbare weitere Informationsquellen und Data-Science-Werkzeuge.
Aktualisiert: 2023-06-08
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Unternehmen sind betroffen von einer ungewollten Abwanderung von Mitarbeitern. Um gezielt diejenigen Arbeitnehmer ansprechen zu können, die im Betrieb gehalten werden sollen, muss die Geschäftsleitung einen Überblick darüber haben, wer aller Wahrscheinlichkeit nach das Unternehmen demnächst verlassen wird. Hierzu dienen Fluktuationsrisikoanalysen, die heute bereits mithilfe künstlicher Intelligenz, Machine Learnings o. Ä. durchgeführt werden können. Martina Mittendorf klärt, inwieweit sich diese Analysen mit der geltenden Datenschutz-Grundverordnung (DS-GVO) vereinbaren lassen.°°Darüber hinaus untersucht sie, wie das Unternehmen mit den Resultaten der Analyse umgehen kann und darf, sodass nicht nur eine Akzeptanz dieser Technik bei den Beschäftigten erreicht wird, sondern auch ein wirklicher Nutzen für diese und das Unternehmen entsteht.°°Ihr Ansatz: Ein Betriebsmanagement mit personalstrategischer Ausrichtung, das zum Ziel hat, die betrieblichen Abläufe zu optimieren und die Mitarbeiter motiviert im Unternehmen zu halten.
Aktualisiert: 2023-06-07
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Unternehmen sind betroffen von einer ungewollten Abwanderung von Mitarbeitern. Um gezielt diejenigen Arbeitnehmer ansprechen zu können, die im Betrieb gehalten werden sollen, muss die Geschäftsleitung einen Überblick darüber haben, wer aller Wahrscheinlichkeit nach das Unternehmen demnächst verlassen wird. Hierzu dienen Fluktuationsrisikoanalysen, die heute bereits mithilfe künstlicher Intelligenz, Machine Learnings o. Ä. durchgeführt werden können. Martina Mittendorf klärt, inwieweit sich diese Analysen mit der geltenden Datenschutz-Grundverordnung (DS-GVO) vereinbaren lassen.°°Darüber hinaus untersucht sie, wie das Unternehmen mit den Resultaten der Analyse umgehen kann und darf, sodass nicht nur eine Akzeptanz dieser Technik bei den Beschäftigten erreicht wird, sondern auch ein wirklicher Nutzen für diese und das Unternehmen entsteht.°°Ihr Ansatz: Ein Betriebsmanagement mit personalstrategischer Ausrichtung, das zum Ziel hat, die betrieblichen Abläufe zu optimieren und die Mitarbeiter motiviert im Unternehmen zu halten.
Aktualisiert: 2023-06-07
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Aktualisiert: 2023-06-06
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Aktualisiert: 2023-06-06
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Aktualisiert: 2023-06-04
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Aktualisiert: 2023-06-04
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In diesem Buch wird die Bewertung von ganzen Unternehmen, Unternehmensanteilen und anderen Vermögensgegenständen aus verschiedenen Blickwinkeln betrachtet. Dabei werden sowohl praktische als auch theoretische Aspekte eingeschlossen. Die Unternehmensbewertung erfordert ein breites betriebswirtschaftliches Wissen, welches durch Expertise aus anderen Bereichen komplementiert wird. Dies bedingt eine interdisziplinäre Herangehensweise, die in diesem Buch durchgehend angewandt wird. Die Beiträge vereinen Blicke aus Betriebswirtschaftslehre, Volkswirtschaftslehre, Soziologie, Rechtswissenschaften und Geschichtswissenschaft. So entsteht ein ganzheitlicher Blick auf das Unternehmen und seine Vermögenspositionen, der sowohl für Praktiker der Unternehmensbewertung als auch für Wissenschaftler vielfache Einblicke bietet und die Diskussion weiter vorantreibt.Der InhaltDenkschulen der UnternehmensbewertungHistorische Entwicklung der UnternehmensbewertungNeoklassische Finanzierungstheorie und UnternehmensbewertungFunktionale UnternehmensbewertungstheorieÖkonomische Analyse rechtlicher BewertungsanlässeUnternehmensbewertung und NachhaltigkeitESG Kriterien und UnternehmensbewertungenDie HerausgeberProf Dr Stefan Behringer leitet den Kompetenzbereich Controlling am IFZ Institut für Finanzdienstleistungen Zug an der Hochschule Luzern. Dr. Florian Folltert ist Assistant Professor für Unternehmensrechnung und Sportökonomik an der Privatuniversität Schloss Seeburg.
Aktualisiert: 2023-06-02
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In diesem Buch wird die Bewertung von ganzen Unternehmen, Unternehmensanteilen und anderen Vermögensgegenständen aus verschiedenen Blickwinkeln betrachtet. Dabei werden sowohl praktische als auch theoretische Aspekte eingeschlossen. Die Unternehmensbewertung erfordert ein breites betriebswirtschaftliches Wissen, welches durch Expertise aus anderen Bereichen komplementiert wird. Dies bedingt eine interdisziplinäre Herangehensweise, die in diesem Buch durchgehend angewandt wird. Die Beiträge vereinen Blicke aus Betriebswirtschaftslehre, Volkswirtschaftslehre, Soziologie, Rechtswissenschaften und Geschichtswissenschaft. So entsteht ein ganzheitlicher Blick auf das Unternehmen und seine Vermögenspositionen, der sowohl für Praktiker der Unternehmensbewertung als auch für Wissenschaftler vielfache Einblicke bietet und die Diskussion weiter vorantreibt.Der InhaltDenkschulen der UnternehmensbewertungHistorische Entwicklung der UnternehmensbewertungNeoklassische Finanzierungstheorie und UnternehmensbewertungFunktionale UnternehmensbewertungstheorieÖkonomische Analyse rechtlicher BewertungsanlässeUnternehmensbewertung und NachhaltigkeitESG Kriterien und UnternehmensbewertungenDie HerausgeberProf Dr Stefan Behringer leitet den Kompetenzbereich Controlling am IFZ Institut für Finanzdienstleistungen Zug an der Hochschule Luzern. Dr. Florian Folltert ist Assistant Professor für Unternehmensrechnung und Sportökonomik an der Privatuniversität Schloss Seeburg.
Aktualisiert: 2023-06-02
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Immer kürzere Produktlebenszyklen, hohe und krisenhaft getriebene Veränderungsdynamik in Märkten und Wertschöpfungsprozessen, aber auch die wachsenden Kundenerwartungen in der Echtzeit-Economy stellen neue Anforderungen an Analyse-, Entscheidungs- und Durchsetzungsfähigkeit von Controllerinnen und Controllern. Der Einsatz digitaler Technologien, verbunden mit dem Aufbau der notwendigen Kompetenzen im Controllerbereich, ist heute unverzichtbarer Erfolgsfaktor für die Controllerarbeit.
Der vorliegende Band gibt deshalb Antworten auf die Fragen, die sich ein modernes und zukunftsgewandtes Controlling stellen muss:
Das Buch ist dabei nicht nur für Spezialisten in Controlling und Finance unverzichtbar, sondern für alle Führungskräfte, die ihren Controllerbereich zu einer schlagkräftigen Unterstützung im Wettbewerb weiterentwickeln möchten.
Der Arbeitskreis Digital Reporting ist eine Fachkommission hochkarätiger Vertreterinnen und Vertreter aus Wissenschaft und Praxis innerhalb der Schmalenbach-Gesellschaft für Betriebswirtschaft e.V. Die Schmalenbach-Gesellschaft initiiert und koordiniert seit mehr als 90 Jahren den Dialog zwischen betriebswirtschaftlicher Forschung, Lehre und Praxis.
Aktualisiert: 2023-05-31
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VorteileDurch die Digitalisierung erlebt die Arbeitswelt eine andauernde und tiefgreifende Veränderung.Auch der Beruf des Controllers und generell der Bereich des Controllings bleibt von diesen umwälzenden Veränderungen nicht verschont.Eine hochklassige Autorenschaft auf Forschung, Wissenschaft und Praxis nimmt sich des Themas an.Es wird eine aktuelle Bestandsaufnahme vorgenommen, ebenso wie Ausblicke in das sich verändernde Berufsumfeld des Controllers.Sowohl für die Fachcommunity wie auch für Berufspraktiker von hohem Interesse.
Zum Werk
Die Entwicklung der Finanzfunktion und speziell des Berufsbildes der Controller hat sowohl in der akademischen als auch in der praxisorientierten Literatur viel Aufmerksamkeit auf sich gezogen (bspw. Lambert & Sponem, 2012; Goretzki & Messner, 2019; Morales & Lambert, 2013). Dies ist vor allem der Tatsache geschuldet, dass es sich bei der Finanzfunktion um eine soziale und organisationale Praktik handelt (vgl. Abernethy & Chua, 1996), die durch individuelle (bspw. Präferenzen der CFO), organisationale (bspw. die Zentralisierungsgrad der Organisationsstruktur) oder gesellschaftliche (bspw. Messbarmachung der Nachhaltigkeit) Faktoren beeinflusst wird. Entsprechend heterogen und dynamisch ist die Entwicklung der Finanzfunktion in der organisationalen Realität. Vor diesem Hintergrund ist es das Ziel des vorliegenden Buches, einen Überblick über die die verschiedenen Einflussfaktoren auf die Ausgestaltung und Veränderung der Controllerrolle zu geben und darauf aufbauend eine mögliche Zukunft für Controller zu skizzieren.
Teil 1: Controlling im Kontext betriebswirtschaftlicher Megatrends
Teil 2: Wie Daten durch Technologie zu Informationen werden
Teil 3: Umsetzung der Transformation im Controllerbereich
Teil 4: Grenzen digitaler Technologien
Teil 5: Perspektiven für das Controlling 2030
Zielgruppe
Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler in der Lehre/Controlling-Professorinnen und Professoren; Controllingleiterinnen und Controllingleiter, die wissen wollen, wohin die Reise im Controlling zukünftig geht.
Aktualisiert: 2023-05-31
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Die Anwendungen der Disziplin Data Science erweitern und wandeln sich stetig. In diesem Buch geben Insider aus Praxis, Wissenschaft und Lehre detailliert die Ergebnisse ihrer Data-Science-Projekte, Methodenwissen sowie Knowhow zu Vorgehensweisen und Prozessmodellen an den Leser weiter. Dabei wird ein weit gespannter Querschnitt an konkreten Anwendungen beschrieben, erklärt und illustriert: von der Nutzung generativer KI-Systeme über quantitative Textanalyse, Predictive Policing, Erklärbarkeit von Machine-Learning-Modellen, experimentelle Datenanalyse in der Spektroskopie bis hin zu Datenvisualisierung, Strukturgleichungsmodellen und Varianzanalyse.Das Buch richtet sich an jeden, der sowohl am konkreten Einsatz von Datenwissenschaft, Statistik, Maschinellem Lernen und Künstlicher Intelligenz als auch am zugehörigen theoretischen Hintergrund interessiert ist. Praktikern, Studierenden und Lehrenden dürfte es von besonderem Nutzen sein: eine Vielzahl an Abbildungen, Diagrammen und Illustrationen ergänzen die reichhaltigen Textinformationen; Links zu Webseiten und Webapplikationen verweisen auf online verfügbare weitere Informationsquellen und Data-Science-Werkzeuge.
Aktualisiert: 2023-05-29
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Die Anwendungen der Disziplin Data Science erweitern und wandeln sich stetig. In diesem Buch geben Insider aus Praxis, Wissenschaft und Lehre detailliert die Ergebnisse ihrer Data-Science-Projekte, Methodenwissen sowie Knowhow zu Vorgehensweisen und Prozessmodellen an den Leser weiter. Dabei wird ein weit gespannter Querschnitt an konkreten Anwendungen beschrieben, erklärt und illustriert: von der Nutzung generativer KI-Systeme über quantitative Textanalyse, Predictive Policing, Erklärbarkeit von Machine-Learning-Modellen, experimentelle Datenanalyse in der Spektroskopie bis hin zu Datenvisualisierung, Strukturgleichungsmodellen und Varianzanalyse.Das Buch richtet sich an jeden, der sowohl am konkreten Einsatz von Datenwissenschaft, Statistik, Maschinellem Lernen und Künstlicher Intelligenz als auch am zugehörigen theoretischen Hintergrund interessiert ist. Praktikern, Studierenden und Lehrenden dürfte es von besonderem Nutzen sein: eine Vielzahl an Abbildungen, Diagrammen und Illustrationen ergänzen die reichhaltigen Textinformationen; Links zu Webseiten und Webapplikationen verweisen auf online verfügbare weitere Informationsquellen und Data-Science-Werkzeuge.
Aktualisiert: 2023-05-29
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