Bachelorarbeit, 2020
65 Seiten, Note: 1,0
Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der Rolle von Big Data Analytics im Kontext der Strategischen Frühaufklärung (SFA). Das Hauptziel ist es, die Möglichkeiten und Grenzen von Big Data Analytics für die frühzeitige Identifizierung von schwachen Signalen und die Antizipation von Veränderungen in der Unternehmensumwelt zu untersuchen.
Die Einleitung stellt die Relevanz der Strategischen Frühaufklärung (SFA) im Kontext der zunehmenden Dynamik und Komplexität der Unternehmensumwelt heraus. Sie beleuchtet die Bedeutung von schwachen Signalen und deren Identifikation für den Unternehmenserfolg. Des Weiteren werden zwei Fallbeispiele, Uber und Kodak, vorgestellt, die den erfolgreichen und gescheiterten Umgang mit Veränderungen in der Unternehmensumwelt verdeutlichen.
Kapitel 2 widmet sich den theoretischen Grundlagen der SFA. Es werden die Definition, die historische Entwicklung, die Methoden der Zukunftsforschung sowie die Abgrenzung zu anderen Terminologien diskutiert.
In Kapitel 3 werden verschiedene Fallbeispiele aus der Praxis beleuchtet, um die Anwendung der SFA zu verdeutlichen. Es werden sowohl positive als auch negative Beispiele vorgestellt, um die Herausforderungen und Chancen der SFA zu beleuchten.
Kapitel 4 beschäftigt sich mit dem Konzept von Big Data und Analytics. Es werden die vier V's von Big Data sowie deren Rolle als Informationsquelle und Analytics als Methode zur Informationsverarbeitung vorgestellt.
Kapitel 5 analysiert den Einsatz von Big Data Analytics in der SFA anhand von zwei Fallstudien: LEONI AG und DMK Group. Es werden die Möglichkeiten und Grenzen von Big Data Analytics für die frühzeitige Identifizierung von schwachen Signalen und die Antizipation von Veränderungen in der Unternehmensumwelt untersucht.
Strategische Frühaufklärung, Big Data Analytics, Schwache Signale, Unternehmensumwelt, Veränderungen, Fallstudien, LEONI AG, DMK Group, Antizipation, Methoden der Zukunftsforschung.
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