Das buch über KI im Business

  • Zeigt Implikationen und Integrationsmöglichkeiten von KI und Business Analytics

  • Liefert praktische Umsetzungsmöglichkeiten

  • Erläutert Algorithmen, Programmiersprachen und Cloud-Plattformen

  • Erweitert bestehenden Referenzmodelle um die wichtigen Aspekte der BA und der KI

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Über das buch

Waren Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) bis vor wenigen Jahren noch ausschließlich ein Thema von wissenschaftlichen Diskussionen, so finden sie heute zunehmend Eingang in Produkte des täglichen Lebens. Gleichzeitig wächst die Menge der produzierten und verfügbaren Daten aufgrund der zunehmenden Digitalisierung, der Integration digitaler Mess- und Regelsysteme und des automatischen Austausches zwischen Geräten (Internet of Things). Dabei wird zukünftig der Einsatz von Business Intelligence (BI) und ein Blick in die Vergangenheit für die meisten Unternehmen nicht mehr ausreichen.
Die Nutzung der wachsenden Datenmengen ist dabei eine bedeutende Herausforderung und einen der wichtigsten Bereiche der Datenanalyse stellen Methoden der Künstliche Intelligenz dar.
Das Buch führt in komprimierter Form in die essenziellen Aspekte des Einsatzes von Methoden der Künstlichen Intelligenz für Business Analytics ein, stellt das Maschinelle Lernen und die wichtigsten Algorithmen in verständlicher Form anhand des Business Analytics Technologieframeworks vor und zeigt Anwendungsszenarien aus verschiedenen Branchen. Dazu liefert es mit dem Business Analytics Model for Artificial Intelligence ein Referenzvorgehensmodell zur Strukturierung von BA- und KI-Projekten im Unternehmen.

Um in Zukunft im Wettbewerb bestehen zu können, wird vielmehr Business Analytics benötigt, also vorausschauende und prädiktive Analysen und automatisierte Entscheidungen.

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What’s inside

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Business Analytics und Analytics

Definitionen und Abgrenzungen

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Künstliche Intelligenz

Das Schlagwort überhaupt analyisert.

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KI- und BA-Plattformen

Eine Übersicht über den Markt

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Fallstudien

Praktische Fallstudien zum Einsatz aus der Praxis

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Projekt-Framework

Wie führen Sie erfolgreich KI/BA-Projekte in Ihrem Unternehmen ein.

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Technische Referenzarchitektur

So gelingt es Ihnen KI und BA auch produktiv zu nehmen.

Kapitel 1

Die Globalisierung, eine möglicherweise entstehende Ressourcenknappheit, deutlich erhöhte Komplexität der Märkte und der Aufstieg der BRICS-Länder sind die größten Herausforderungen für die führenden Industrieländer der letzten Jahre. Für diese Nationen und die dort beheimateten Unternehmen besteht die Hauptaufgabe für die nächsten Dekaden darin, die vorhandenen Produktionskapazitäten wesentlich effizienter auszunutzen und ein Umfeld für hoch entwickelte Industrieprodukte zu gewährleisten. Um diesen Herausforderungen gerecht zu werden, konzentriert man sich vornehmlich auf Subventionspolitik und Forschungsaktivitäten zu komplexen Konzepten wie der „Digitalen Fabrik“ [1], „Industrie 4.0“ [2] oder generell „Intelligente Produktionssysteme“ [3]. Neben dieser großen Veränderung liegt ein weiterer Fokus auf der Einführung einer Vielzahl von Systemen zur Steuerung, Optimierung und ……

Kapitel

Seiten

Die Analytik ist dabei zum Technologietreiber dieses Jahrzehnts geworden. Unternehmen wie IBM, Oracle, Microsoft und andere haben ganze Organisationseinheiten geschaffen, die sich nur auf Analytik konzentrieren und die zu beratenden Unternehmen dabei unterstützen, effektiver und effizienter zu arbeiten. Entscheidungsträger nutzen mehr computergestützte Tools, um ihre Arbeit zu unterstützen.

Das Buch bietet wirklich eine sehr gute Übersicht über das Thema künstliche Intelligenz in Kombination mit business analytics. Das Buch eignet sich auch gut für Berater, um einen konzentrierten Überblick zu den aktuellen Marktthemen zu erhalten. Es lässt sich sehr gut lesen und die Darstellungen und Grafiken vereinfachen das Verständnis.

„Ketta“ auf Amazon

Es deckt so ziemlich alles ab, was ich an Grundlagen gebraucht habe. Für mich war das Buch sehr verständlich und ermöglicht eine sehr gute Einführung in die künstliche Intelligenz und auch das Thema Business Analytics kommt nicht zu kurz.

„Kathrin auf Amazon“

Wirklich gelungen. Hat uns geholfen endlich erfolgreich von den ganzen PoCs wegzukommen.

D. Porag on Springer-Link

Über den Autor

Felix Weber ist Wissenschaftler an der Universität Duisburg-Essen mit den Forschungsschwerpunkten Digitalisierung, Künstliche Intelligenz, Preis-, Promotion- und Sortiments-Management und Transformationsmanagement. Am Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik und integrierte Informationssysteme ist er Gründer des Retail Artificial Intelligence Lab (retAIL) und gleichzeitig Senior Berater für SAP Systeme im Groß- und Einzelhandel. 

Er verbindet somit die aktuelle Praxis mit der wissenschaftlichen Forschung in diesem Teilbereich.

Felix Weber

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