Zusammenfassung
Infolge der Nutzung von Industrie 4.0-Anwendungen entsteht in Unternehmen eine große Datenmenge, auch Big Data genannt (Vgl. Kaufmann 2015, S. 6). Der Umgang mit solchen großen Datenmengen erfolgt wiederum durch Data Analytics. Dabei handelt es sich sodann um IT-basierte Methoden, Verfahren und Instrumente, die aus bisherigen Datenquellen bis dato unerreichbare Informationen extrahieren und zudem bislang weitgehend nicht zugängliche Datenquellen wie z. B. Kunden- und Lieferantendaten in die Unternehmensdaten integrierbar machen (Vgl. LaValle et al. 2013, S. 21 ff.).
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Literatur
Becker, Wolfgang, Patrick Ulrich, Tim Botzkowski, und Sebastian Eurich. 2015. Data Analytics in Familienunternehmen – Implikationen für das Controlling. Zeitschrift für erfolgsorientierte Unternehmenssteuerung 27(4/5): 263–268.
Brühl, Volker. 2015. Wirtschaft des 21. Jahrhunderts: Herausforderungen in der Hightech-Ökonomie. Wiesbaden: Springer Gabler.
Kaufmann, Timothy. 2015. Geschäftsmodelle in Industrie 4.0 und dem Internet der Dinge. Der Weg vom Anspruch in die Wirklichkeit, Essentials. Wiesbaden: Springer Vieweg.
LaValle, Steve, Eric Lesser, Rebecca Shockley, Michael S. Hopkins, und Nina Kruschwitz. 2013. Big data, analytics and the path from insights to value. MIT Sloan Management Review 52(2): 21–31.
Porter, Michael E. 1986. Wettbewerbsvorteile: Spitzenleistungen erreichen und behaupten. Frankfurt a. M.: Campus.
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Becker, W., Ulrich, P., Schmid, O., Feichtinger, C. (2020). Industrie 4.0 und Data Analytics. In: Industrielle Digitalisierung. Management und Controlling im Mittelstand. Springer Gabler, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-28815-0_11
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