Datenrendite : mit künstlicher Intelligenz Machine Learning und Data Science den Unternehmenswert steigern Gegenwärtig gibt es einen starken Hype um die Themen künstliche Intelligenz Machine Learning und Data Science. Doch wie lassen sich datengetriebene Methoden und Technologien nutzen und in Unternehmen gewinnbringend einsetzen Dieses Buch zeigt praxisnah und anschaulich wie mit der richtigen Datenbasis und Datenmodellen der Wert von Daten für Unternehmen erschlossen werden kann. Dabei geht es nicht um technische Details zu Algorithmen und Technologien sondern um Instrumente und sofort anwendbare Lösungen zur erfolgreichen Projektumsetzung. Jedes Kapitel stellt die jeweilige Zielsetzung vor vermittelt anschließend alle Inhalte und fasst am Ende – neben einer Checkliste der wichtigsten Maßnahmen – die Aussagen für verschiedene Organisationsformen zusammen. Anhand zahlreicher Beispiele wird gezeigt wie Struktur und Vorgehen den Anforderungen der komplexen Werkzeuge gerecht werden können. Der Inhalt Strategisch initiieren: Ein realistischer Weg zum Ziel – Daten richtig aufgreifen und in Werte umwandeln – Unternehmensbewertung steigern Wirksam vorgehen: Auf Problemlösung ausrichten – Integration ins Unternehmen – Talente gewinnen und empowern – Unsicherheit managen – Datenprojekte durchführen Erfolgreich umsetzen: Datenmodelle entwickeln – Ergebnisse bewerten – Ergebnisse überprüfen und nutzen Der Autor Dr. Tillmann Grupp ist als Director Data für den Aufbau und die Leitung des Datenbereichs bei Chrono24 einem weltweiten führenden Online Marktplatz verantwortlich. Er hat mehr als zehn Jahre Berufserfahrung im Umfeld von Marktplätzen Förderbanken Start ups und in der Beratung. Seine Schwerpunkte sind Marktökonomien Bewertungsmethoden Businessplanung und controlling kausale Methoden echte Datenprodukte sowie wirkungsorientierte Datenlösungen zur Skalierung. Ein realistischer Weg zum Ziel Daten richtig aufgreifen und in Werte umwandeln Unternehmensbewertung steigern Auf Problemlösung ausrichten Integration ins Unternehmen Talente gewinnen und empowern Unsicherheit managen Datenprojekte durchführen Datenmodelle entwickeln Ergebnisse bewerten überprüfen und nutzen.