Data Mining im Business Development. Optimierungspotenziale und Empfehlungen für Maschinenbauunternehmen

Inhaltsverzeichnis

• Vorwort
• Inhaltsverzeichnis
• Abbildungsverzeichnis
• Abkürzungsverzeichnis
• 1. Einleitung
• 1.1. Der digitale Wandel
• 1.2. Zielsetzung und methodischer Ansatz
• 2. Definitorische Grundlagen
• 2.1. Datenanalytik
• 2.2. Data Mining
• 2.2.1. Data Mining Prozess (CRISP-DM)
• 2.2.2. Methoden und Techniken im Data Mining
• 2.3. Business Development
• 2.3.1. Unternehmensführung
• 2.3.2. Business Development in der Digitalisierung
• 3. Anwendungsfälle der Data-Mining-Technologie
• 3.1. Marketing
• 3.1.1. Warenkorbanalyse
• 3.1.2. Kundenklassifikation
• 3.2. Controlling
• 3.2.1. Prognoseerstellung
• 3.2.2. Scorecard-Kennzahlenermittlung
• 3.3. Produktion
• 3.3.1. Unterstützung im Einkauf
• 3.3.2. Condition Monitoring und Predictive Maintenance
• 4. Kritische Betrachtung des Data Minings
• 4.1. Voraussetzungen und entscheidende Faktoren des Data Minings
• 4.2. Maschinenbau
• 4.3. Experteninterviews mit einem anonymen Maschinenbauunternehmen
• 4.3.1. Marketing: Experteninterview
• 4.3.2. Controlling: Experteninterview
• 4.3.3. Produktion: Experteninterview
• 4.4. Ergebnisevaluation
• 5. Schlussbetrachtung

Zielsetzung und Themenschwerpunkte

Diese Bachelorarbeit analysiert die Anwendungsmöglichkeiten der Data-Mining-Technologie zur Optimierung von Fachbereichen im Business Development, am Beispiel eines Maschinenbauunternehmens. Die Arbeit untersucht die Potentiale des Data Minings in verschiedenen Bereichen wie Marketing, Controlling und Produktion, unter Berücksichtigung der spezifischen Herausforderungen und Chancen, die sich im Maschinenbau ergeben.

• Anwendung von Data Mining im Business Development
• Optimierung von Fachbereichen durch Data-Mining-Technologien
• Analyse von Anwendungsfällen im Marketing, Controlling und Produktion
• Bewertung der Chancen und Herausforderungen des Data Minings im Maschinenbau
• Einbezug von Experteninterviews zur realitätsnahen Analyse

Zusammenfassung der Kapitel

Die Arbeit beginnt mit einer Einleitung, die den digitalen Wandel und die wachsende Bedeutung von Datenanalytik im Geschäftsumfeld beleuchtet. Anschließend werden die relevanten Fachbegriffe, wie Datenanalytik, Data Mining und Business Development, definiert. Das Kapitel 2.2. "Data Mining" erläutert den CRISP-DM-Prozess und relevante Methoden und Techniken, während Kapitel 2.3. "Business Development" den Managementansatz und die Bedeutung von Business Development in der Digitalisierung näher beleuchtet.

Kapitel 3 fokussiert auf die Anwendungsfälle der Data-Mining-Technologie in verschiedenen Fachbereichen: Marketing, Controlling und Produktion. Hier werden konkrete Beispiele wie die Warenkorbanalyse im Marketing, die Prognoseerstellung im Controlling und die Unterstützung im Einkauf durch Data Mining im Produktionsbereich vorgestellt.

Kapitel 4 bietet eine kritische Betrachtung des Data Minings. Es werden die Voraussetzungen und entscheidenden Faktoren des Data Minings im Kontext des Maschinenbaus beleuchtet. Der Fokus liegt dabei auf Experteninterviews mit einem anonymen Maschinenbauunternehmen, die Einblicke in die Praxis und die Herausforderungen der Implementierung von Data-Mining-Lösungen im Maschinenbau geben.

Schlüsselwörter

Data Mining, Business Development, Datenanalytik, Digitalisierung, Maschinenbau, Marketing, Controlling, Produktion, Experteninterviews, CRISP-DM, Warenkorbanalyse, Prognoseerstellung, Condition Monitoring, Predictive Maintenance.