Process Mining. Chancen und Risiken von künstlicher Intelligenz in der Wirtschaft

    Buch über Chancen und Risiken von KI in Unternehmen

    Process Mining. Chancen und Risiken von künstlicher Intelligenz in der Wirtschaft
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    Entdecken Sie wertvolle Strategien für KI-Einsatz und Process Mining – unverzichtbar für Entscheider!

    Kurz und knapp

    • Process Mining. Chancen und Risiken von künstlicher Intelligenz in der Wirtschaft ist ein essentielles Werkzeug für die digitale Transformation, das die Integration von KI und die Rolle des Process Mining erklärt.
    • Das Buch bietet wertvolle Einblicke, wie Unternehmen mit Process Mining Daten analysieren, Engpässe erkennen und Verbesserungen umsetzen können, insbesondere für Fachleute in Informatik, IT-Ausbildung und Unternehmensführung.
    • Die Digitalisierung hat einen Datenboom ausgelöst, und das Buch zeigt auf, wie Big Data zur strategischen Planung und Steuerung von Geschäftsprozessen genutzt werden kann.
    • Leser erhalten Strategien zur Entwicklung neuer Produkte und Geschäftsmodelle in vernetzten Informationssystemen.
    • Es bietet eine fundierte Grundlage über neuartige Tools der Wirtschaftsinformatik und richtet sich an Personen mit Hintergrundwissen in Informatik oder solchen, die als Entscheider in der Wirtschaft tätig sind.
    • Das Buch ist in den Kategorien Bücher, Sachbücher, Computer & Internet, IT-Ausbildung & Berufe und Informatik erhältlich und unterstützt zukunftssichere unternehmerische Entwicklungen.

    Beschreibung:

    Process Mining. Chancen und Risiken von künstlicher Intelligenz in der Wirtschaft ist nicht einfach nur ein Buch, es ist ein essentielles Werkzeug für alle, die die Herausforderungen und Möglichkeiten der digitalen Transformation verstehen und nutzen möchten. Der Autor analysiert, welche Chancen und Risiken die Integration von künstlicher Intelligenz in die Wirtschaft mit sich bringt, und beleuchtet dabei insbesondere die Rolle des Process Mining.

    Vor einigen Jahren begann der Mathematiker Clive Humby die Wirtschaft auf den Kopf zu stellen, indem er die Bedeutung von Daten als Rohstoff der Zukunft erkannte. Diese Erkenntnis beeinflusste die digitale Wirtschaft maßgeblich. Heutzutage können Unternehmen mit Hilfe von Process Mining aus ihren Daten wertvolle Erkenntnisse gewinnen. Das Buch beschreibt eindrucksvoll, wie Prozesse durch Prozessablaufdaten entdeckt, Engpässe analysiert und Prozessvarianten verglichen werden können, um letztendlich Verbesserungen vorzuschlagen. Dies ist für Leser, die in den Bereichen Informatik, IT-Ausbildung oder Unternehmensführung tätig sind, von unschätzbarem Wert.

    Die Digitalisierung hat einen wahren Datenboom ausgelöst, und Unternehmen stehen vor der Herausforderung, diese Informationen strategisch zu nutzen. Process Mining zeigt auf, wie aus der Fülle von Big Data unerwartete Chancen zur Planung und Steuerung von Geschäftsprozessen entstehen können. Lesern des Buches wird eine Strategie an die Hand gegeben, um in zunehmend vernetzten Informationssystemen neue Produkte und Geschäftsmodelle zu entwickeln.

    Ob Sie ein Hintergrundwissen aus der Informatik haben oder als Entscheider in der Wirtschaft tätig sind, dieses Buch bietet eine fundierte Grundlage über die für viele noch neuartigen Tools der Wirtschaftsinformatik. Unter den Kategorien Bücher, Sachbücher, Computer & Internet, IT-Ausbildung & Berufe und Informatik ist dieses Buch Ihre Wissensquelle für eine zukunftssichere unternehmerische Entwicklung.

    Letztes Update: 23.09.2024 15:45

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    Praktische Tipps

    • Geeignet für Fachleute in Informatik und Unternehmensführung, die sich mit digitalen Transformationsprozessen auseinandersetzen möchten.
    • Ein Grundverständnis der Datenanalyse und der Grundlagen von künstlicher Intelligenz ist hilfreich, um die Konzepte besser zu verstehen.
    • Lesen Sie das Buch in Abschnitten und notieren Sie sich wichtige Erkenntnisse, um das Wissen nachhaltig zu verankern.
    • Für vertiefte Kenntnisse empfehlenswert: "Data Science for Business" von Foster Provost und Tom Fawcett.
    • Nutzen Sie die im Buch genannten Fallstudien als praktische Beispiele, um die Theorie in der Praxis anzuwenden.
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    Das Buch konzentriert sich auf die Analyse der Chancen und Risiken der Integration von künstlicher Intelligenz in die Wirtschaft und zeigt, wie Process Mining als entscheidendes Tool genutzt werden kann, um Geschäftsprozesse zu optimieren.

    Das Buch richtet sich an Leser aus den Bereichen Informatik, IT-Ausbildung, Unternehmensführung sowie Entscheider in der Wirtschaft, die sich mit digitalen Transformationsprozessen auseinandersetzen.

    Process Mining hilft Unternehmen, ineffiziente Prozesse zu identifizieren, Engpässe zu beheben und Daten zur Steuerung und Optimierung ihrer Geschäftsprozesse strategisch einzusetzen.

    Künstliche Intelligenz wird im Buch als Schlüsseltechnologie beschrieben, die Process Mining unterstützt, indem sie datenbasierte Einblicke generiert und die Automatisierung effizient gestaltet.

    Das Buch beleuchtet Anwendungen wie die Entdeckung von Prozessabläufen, die Analyse von Engpässen und den Vergleich verschiedener Prozessvarianten zur Verbesserung von Geschäftsmodellen.

    In der digitalen Wirtschaft sind Daten ein wertvoller Rohstoff. Das Buch bietet Unternehmen Strategien, um mit Hilfe von Process Mining aus Big Data Wettbewerbsvorteile zu generieren.

    Das Buch ist sowohl für Experten mit IT-Hintergrund als auch für Wirtschaftstreibende ohne spezifisches Vorwissen geeignet. Es erläutert die Grundlagen zugänglich und verständlich.

    Das Buch hilft Unternehmen, die Herausforderungen der digitalen Transformation zu meistern, indem es zeigt, wie innovative Technologien wie Process Mining effizient eingesetzt werden können.

    Das Buch geht auf zentrale Konzepte wie Digitalisierung, Big Data und deren Verwertung zur Entwicklung neuer Geschäftsmodelle ein.

    Process Mining bietet Einblicke in geschäftliche Abläufe und ermöglicht datengetriebene Entscheidungen, die Unternehmen bei der Optimierung ihrer Prozesse und Strategien unterstützen.
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