Neuware -Die Autoren zeigen in diesem Buch, wie man f�r eigene Data-Science-Projekte mit Data Analytics und AI einen echten (Mehr-)Wert schafft. Sie entwickeln einen Leitfaden, mit dem Sie Ihre Datenanalyse systematisch, agil und nutzer:innenzentriert aufbauen und betreiben k�nnen. Zun�chst machen die Autoren klar, wie wichtig es ist zu Beginn Ihrer Analytics-Projekte die f�r Ihr Gesch�ftsmodell richtigen und wertstiftenden Fragen zu stellen. Im Anschluss erl�utern sie, wie Sie Technologien und Daten so einsetzen, dass sie einen echten Mehrwert erzeugen k�nnen. Schlie�lich zeigen sie, wie Sie die Projekte effektiv, effizient und gewinnbringend umsetzen k�nnen. Das Fundament daf�r bilden agile Methoden und Design Thinking, die die Autoren f�r allt�gliche Analytics- und Data-Science-Projekte �berf�hrt und adaptiert haben.Springer-Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 296 pp. Deutsch.

Bestandsnummer des Verk�ufers 9783658381585

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Bibliografische Details

Titel

Analytics und Artificial Intelligence

Verlag

Springer Fachmedien Wiesbaden Sep 2022

Erscheinungsjahr

2022

Sprache

Deutsch

ISBN-10

3658381582

ISBN-13

9783658381585

Einband

Taschenbuch

Zustand

Neu

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�ber diesen Titel

Inhaltsangabe

Die Autoren zeigen in diesem Buch, wie man f�r eigene Data-Science-Projekte mit Data Analytics und AI einen echten (Mehr-)Wert schafft. Sie entwickeln einen Leitfaden, mit dem Sie Ihre Datenanalyse systematisch, agil und nutzer:innenzentriert aufbauen und betreiben k�nnen. Zun�chst machen die Autoren klar, wie wichtig es ist zu Beginn Ihrer Analytics-Projekte die f�r Ihr Gesch�ftsmodell richtigen und wertstiftenden Fragen zu stellen. Im Anschluss erl�utern sie, wie Sie Technologien und Daten so einsetzen, dass sie einen echten Mehrwert erzeugen k�nnen. Schlie�lich zeigen sie, wie Sie die Projekte effektiv, effizient und gewinnbringend umsetzen k�nnen. Das Fundament daf�r bilden agile Methoden und Design Thinking, die die Autoren f�r allt�gliche Analytics- und Data-Science-Projekte �berf�hrt und adaptiert haben.

Mit zahlreichen Beispielen und Erfahrungen aus Daten-, Web- und Digital-Analytics-Projekten sowie zwei realen Beispielen, wie man von der Idee und dem Auftrag zum Prototypen kommt.

Aus dem Inhalt

Agile Basics: Agile Prinzipien und Erfolgsfaktoren
Vom Design Thinking zum Data Thinking - wie Design Thinking Datenprojekte besser macht
Artificial Intelligence - wie K�nstliche Intelligenz mehrwertorientiert in Data Analytics eingesetzt werden kann
Ethische, rechtliche und �kologische Implikationen - wie Data Analytics und AI doch kein Schreckgespenst werden
Der Data Value Loop - Datenmehrwert agil und nutzer:innenzentriert
Analytics in der Praxis - von der Konzeption �ber Tracking und Reporting bis zum Arbeitsmeeting im Alltag
AI in der Praxis - Data Science und Agile, geht das �berhaupt zusammen? Zwei exemplarische Projektdurchf�hrungen
Glossar

�ber die Autorin bzw. den Autor

Dr. Ramona Greiner studierte Philosophie und Kunstgeschichte. Seit 2017 arbeitet sie als Digital Analytics und Data Ethics Consultant bei der M�nchner Unternehmensberatung FELD M. Dort leitet sie internationale agile Kund:innenprojekte im Bereich Data & Analytics, h�lt Vortr�ge und Design-Thinking-Workshops und ber�t Kund:innen bei der ethischen wie rechtskonformen Datenerhebung und -nutzung. Mit Digitaler Ethik und der sozialen Gestaltung der Digitalisierung besch�ftigt sie sich au�erdem auf politischer Ebene.
David Berger studierte Sportmanagement und Strategic Management mit dem Schwerpunkt Marketing, Innovation Management und Sustainable Development. Er ist zertifizierter Product Owner und hat mehrj�hrige Erfahrung in der Leitung von Data & Analytics Projekten f�r global agierende Kunden, wodurch er fundierte Expertise in der Konzeption und Umsetzung agiler Datenprojekte gesammelt hat. Er arbeitet in M�nchen als Berater f�r internationale Projekte im Bereich Business Strategy, Data-Driven Marketing und Business Transformation.
Dr. Matthias B�ck promovierte in Bioinformatik und Machine Learning und arbeitet seit 2013 als Data Scientist im Bereich Data Product bei der M�nchner Unternehmensberatung FELD M. Dort ist er technischer Leiter f�r Projekte aus den Bereichen Advanced Analytics und Maschinelles Lernen. Dies beinhaltet u. a. Personalisierung, Natural Language Processing oder Vorhersagen sowie die zugrundeliegenden Datenarchitekturen und -strategien. Er h�lt Design-Thinking-Workshops und arbeitet mit Universit�ten an Forschungsprojekten. Neben diesen Feldern besch�ftigt er sich mit dem Thema Data for Good und dessen Einsatz in der Praxis.

��ber diesen Titel� kann sich auf eine andere Ausgabe dieses Titels beziehen.

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