Overview
- Das Buch für Manager, die Datenanalyse- oder AI-Projekte mehrwertorientiert und effizient umsetzen wollen
- Analytics und KI so planen, dass der Nutzen für Kund:innen und Anwender:innen im Mittelpunkt steht
- Hands-on, praxiserprobt und auf die tatsächliche Anwendung zugeschnitten – mit vielen Beispielen
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Table of contents (8 chapters)
Keywords
- Data Science und Data Analytics
- Big Data und AI Artificial Intelligence
- Künstliche Intelligenz - das europäische KI-Gesetz
- Datenmanagement in KMU
- Machine Learning und Deep Learning
- Asimov Gesetze Robotergesetze
- CRM, DMP, CDP und DWH
- MarTech-Landschaft - Marketing Technologie
- Data Layer
- Digital-Analytics sowie AI-Anwendungen
- Web Analytics: Tagging-Plan
- Tag-Management-System (TMS)
- Datenethik
- Turing Test – Mensch oder Maschine
- Participatory Design
- Digitaler Humanismus
About this book
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 Künstliche Intelligenz mehrwertorientiert in Data Analytics eingesetzt werden kann
- Ethische, rechtliche und ökologische 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 über Tracking und Reporting bis zum Arbeitsmeeting im Alltag
- AI in der Praxis - Data Science und Agile, geht das überhaupt zusammen? Zwei exemplarische Projektdurchführungen
- Glossar
Authors and Affiliations
About the authors
David Berger studierte Sportmanagement und Strategic Management mit dem Schwerpunkt Marketing, Innovation Management und Sustainable Development. Er ist zertifizierter Product Owner und hat mehrjährige Erfahrung in der Leitung von Data & Analytics Projekten für global agierende Kunden, wodurch er fundierte Expertise in der Konzeption und Umsetzung agiler Datenprojekte gesammelt hat. Er arbeitet in München als Berater für internationale Projekte im Bereich Business Strategy, Data-Driven Marketing und Business Transformation.
Dr. Matthias Böck promovierte in Bioinformatik und Machine Learning und arbeitet seit 2013 als Data Scientist im Bereich Data Product bei der Münchner Unternehmensberatung FELD M. Dort ist er technischer Leiter für 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 hält Design-Thinking-Workshops und arbeitet mit Universitäten an Forschungsprojekten. Neben diesen Feldern beschäftigt er sich mit dem Thema Data for Good und dessen Einsatz in der Praxis.
Bibliographic Information
Book Title: Analytics und Artificial Intelligence
Book Subtitle: Datenprojekte mehrwertorientiert, agil und nachhaltig planen und umsetzen
Authors: Ramona Greiner, David Berger, Matthias Böck
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-658-38159-2
Publisher: Springer Gabler Wiesbaden
eBook Packages: Business and Economics (German Language)
Copyright Information: Der/die Herausgeber bzw. der/die Autor(en), exklusiv lizenziert an Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH, ein Teil von Springer Nature 2022
Softcover ISBN: 978-3-658-38158-5Published: 22 September 2022
eBook ISBN: 978-3-658-38159-2Published: 21 September 2022
Edition Number: 1
Number of Pages: XXIII, 269
Number of Illustrations: 45 b/w illustrations
Topics: Marketing, Computer Science, general, Business Strategy/Leadership