Journal•ISSN: 2195-8262
Controlling & Management Review
Springer Science+Business Media
About: Controlling & Management Review is an academic journal published by Springer Science+Business Media. The journal publishes majorly in the area(s): Computer science & Analytics. It has an ISSN identifier of 2195-8262. Over the lifetime, 613 publications have been published receiving 1105 citations. The journal is also known as: Controlling and management review (Print) & Controlling and management review (Internet).
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TL;DR: In this article, the wichtigsten Ergebnisse einer umfassenden empirischen Untersuchung unter Federfuhrung des Lehrstuhls fur Betriebswirtschaftslehre insbesondere Controlling der Universitat Munster zum Stand des Controlling in mittelstandischen Betrieben dar.
Abstract: Der vorliegende Beitrag stellt die wichtigsten Ergebnisse einer umfassenden empirischen Untersuchung unter Federfuhrung des Lehrstuhls fur Betriebswirtschaftslehre insbesondere Controlling der Universitat Munster zum Stand des Controlling in mittelstandischen Betrieben dar. Zentraler Untersuchungsgegenstand der fragebogengestutzten Erhebung war der Verbreitungsgrad der verschiedenen Controllinginstrumente. Die Untersuchung zeigt, dass insbesondere kleinere Unternehmen bei den Kontroll- und Planungssystemen erhebliche Defizite aufweisen und dass der Verbreitungsgrad und die Anwendungsintensitat strategischer Controllinginstrumente im Allgemeinen nur als sehr niedrig bezeichnet werden kann.
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TL;DR: In this article, Predictive Controlling, Echtzeit-Controlling, Auswertung unstrukturierter Daten and die Entwicklung neuer Geschaftsmodelle konnten viel starker genutzt werden.
Abstract: Marketing und Kunden-Management nutzen Big Data langst intensiv, die Maschinendatenauswertung gewinnt zunehmend an Bedeutung. Im Controlling hingegen gibt es noch groses Potenzial. Predictive Controlling, Echtzeit- Controlling, die Auswertung unstrukturierter Daten und die Entwicklung neuer Geschaftsmodelle konnten viel starker genutzt werden.
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TL;DR: In this paper, the authors propose a tieferes technisches and mathematisches Verstandnis in a heterogenen Umfeld, wer die Aufgaben eines Data Scientists ubernehmen kann.
Abstract: Neue Datenquellen mit komplexen Strukturen, Echtzeitzugriff und spezieller Software ermoglichen wesentlich detailliertere Analysen und Vorhersagen als fruher. Sie erfordern aber ein tieferes technisches und mathematisches Verstandnis in einem heterogenen Umfeld. Unternehmen mussen daher klaren, wer die Aufgaben eines Data Scientists ubernehmen kann.
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