Digitalisierung

Die Digitalisierung [...] lässt sich auf der Ebene eines Individuums, einer Organisation oder einer Gesellschaft betrac­hten. Auf individueller Ebene führt die verstärkte Nutzung von Anwendungssystemen zu einer Verän­derung von Arbeits- und Handlungsweisen. Früher betrafen diese Veränderungen primär den beruf­lichen Kontext, heute ist zunehmend auch der private Kontext tangiert. Letzteres zeigt sich am Beispiel sozialer Netzwerke, die auch zur Pflege privater Kon­takte genutzt werden. Organisationen haben in den letzten Jahrzehnten viel in die Nutzung von Informations­tech­nologien investiert. Lag zunächst der Fokus auf Effizienz­steigerung im administrativen Bereich, so liegt er heute auf der Vernetzung von Unter­neh­men untereinander und mit Kunden und Lieferanten. Damit hat das Informations­management in Unternehmen zuneh­mende Be­deutung erlangt. Auch auf gesellschaftlicher Ebene führt die Digita­lisierung zu struk­turellen Veränderungen, etwa im Bildungs- oder Rechts­system, beim Ausbau der Breitband-Infrastruktur oder der Einführung neuer Formen der Parti­zipation von Bürgern. Aus ökonomischer Sicht besonders virulent sind Pro­dukti­vi­täts­fort­schritte durch Digitalisierung sowie die steigende volkswirtschaftliche Bedeutung der IT-Industrien.

Wachstum durch ERP (ERP Management 2/2021)
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Maschinelles Lernen (Industrie 4.0 Management 2/2021)
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ERP Management 1/2021 - Marktführer ERP-Systeme Frühjahr 2021 - 58 ERP Systeme im Vergleich
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Digitale Transformation und dezentrale Wertschöpfung in Zeiten von Covid-19 (E-Book)
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Produzieren mit der Krise (Industrie 4.0 Management 1/2021)
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Zukunftsfähig mit ERP-Systemen - Auswahl, Einführung und Betrieb
Das vorliegende Sammelwerk enthält ausgewählte Artikel namhafter Forscher und Praktiker, um Expertenwissen rund um das Thema eines erfolgreichen ERP-Einsatzes für Anwendungen in der Praxis nutzbar zu machen. In den 38 Fachaufsätzen dieser Veröffentlichung werden alle Aspekte der ERP-Auswahl, -Einführung und -Betrieb aus unterschiedlichen Blickwinkeln im Sinne der praktischen Anwendung beleuchtet.

Neben den zentralen Schritten zur ERP-Auswahl, verbunden mit der Betrachtung von Sicherheitsaspekten und Wirtschaftlichkeitsberechnungen, steht das Thema der ERP-Einführung im Vordergrund. Hierbei wird neben praxiserprobten Vorgehensmodellen auf Themen wie Konfliktklärungskompetenz, Change Management sowie die Bedeutung der Beraterqualität eingegangen. Zudem werden Hinweise zum Kostenmanagement und der Vertragsgestaltung gegeben. Aber auch für die Betriebsphase sind technische und organisatorische Rahmenbedingungen zu schaffen. Neben Stammdatenstrategien und Maßnahmen zur Mitarbeiterqualifizierung werden in unterschiedlichen Beiträgen Best-Practice-Ansätze aufgegriffen.
Weiterhin wird unter dem Blickwinkel eines flexiblen und mobilen ERP-Einsatzes das Cloud Computing als alternative Betriebsform im Besonderen betrachtet. Das Thema Usability, welches für eine erfolgreiche Systemnutzung immer mehr an Bedeutung gewinnt, rundet das Werk ab.

Dieser Sammelband wendet sich vor allem an IT-Entscheider, die Digitalisierungsanstrengungen planen und dabei auf einen optimierten ERP-Einsatz setzen.
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Erfolgreicher ERP-Betrieb (ERP Management 4/2020)
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Tools des Maschinellen Lernens: Marktstudie, Anwendungsbereiche und Lösungen der Künstlichen Intelligenz
Künstliche Intelligenz ist in aller Munde. Immer mehr Anwendungsbereiche werden durch die Auswertung von vorliegenden Daten mit Algorithmen und Frameworks z.B. des Maschinellen Lernens erschlossen. Dieses Buch hat das Ziel, einen Überblick über gegenwärtig vorhandene Lösungen zu geben und darüber hinaus konkrete Hilfestellung bei der Auswahl von Algorithmen oder Tools bei spezifischen Problemstellungen zu bieten. Um diesem Anspruch gerecht zu werden, wurden 90 Lösungen mittels einer systematischen Literaturrecherche und Praxissuche identifiziert sowie anschließend klassifiziert.
Mit Hilfe dieses Buches gelingt es, schnell die notwendigen Grundlagen zu verstehen, gängige Anwendungsgebiete zu identifizieren und den Prozess zur Auswahl eines passenden ML-Tools für das eigene Projekt systematisch zu meistern.
 
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