Bøker av Bernd Heesen

In a VUCA world, which is becoming increasingly volatile, uncertain, and complex, companies, organizations, and states must respond promptly and adequately to the respective situations. Making decisions based on past experiences is less successful in these times than having an accurate understanding of current conditions. The importance of empirical sciences, continuous environmental observation, timely analysis of causal relationships, and deriving new insights from them is increasing. From this, it can be deduced which measures are likely to achieve one's goals with predictable probability, such as which price for an offer generates the desired demand or which marketing measure reaches the desired target group.Where classical statistics were once used for calculations and predictions, today free (open source) tools like R allow data in various formats and from any number of sources to be read in, processed, and analyzed using methods of Artificial Intelligence and Machine Learning. The results can then be perfectly visualized so that decision-makers can benefit quickly and effectively.The age of Data Science has arrived. Digitalization is more than a buzzword or a promise; it is actionable and usable for everyone.This book teaches you, based on the latest version of R at the time of publication, how to use Artificial Intelligence and Machine Learning in Industry 4.0.

Turbulent times require new approaches to strategy execution. This book demonstrates how the use of business intelligence can enhance performance by fostering a shared understanding of the strategy through a Value Scorecard. It also outlines the Strategic Alignment Process for measuring and monitoring performance. The Strategic Alignment Remote Control is presented as the ultimate tool for managers to maintain control of their business.The third edition of this book has been updated and improved. Seven case studies utilizing business intelligence applications such as Microsoft Excel and Microsoft Power BI have been added in Chapter 6, titled 'Business Intelligence in Practice.' These case studies enable readers to learn how to work with key performance indicators and visualize them.

In einer VUCA-Welt, die sich als immer unbeständiger, unsicherer und komplexer erweist, gilt es für Unternehmen, Organisation und Staaten zeitnah und adäquat auf die jeweiligen Situationen zu reagieren. Entscheidungen basierend auf in der Vergangenheit gemachten Erfahrungen zu treffen ist in diesen Zeiten weniger erfolgreich als ein akkurates Verständnis der gegenwärtigen Bedingungen. Die Bedeutung von empirischen Wissenschaften, das permanente Beobachten der Umwelt, die zeitnahe Analyse von Wirkungszusammenhängen und das daraus abgeleitete Gewinnen neuer Erkenntnissen, nimmt zu. Daraus lässt sich ableiten, welche Maßnahmen mit einer vorhersagbaren Wahrscheinlichkeit zur Erreichung der eigenen Ziele geeignet sind, z.B. welcher Preis für ein Angebot die gewünschte Nachfrage erzeugt oder welche Marketingmaßnahme eine gewünschte Zielgruppe erreicht.Wo früher klassische Statistik für Berechnungen und Vorhersagen herangezogen wurde, da erlaubenheute kostenlose (Open Source) Werkzeuge wie R Daten in unterschiedlichsten Formaten und aus beliebig vielen Quellen für die Analyse einzulesen, aufzubereiten und mit Hilfe von Methoden der Künstlichen Intelligenz und des Machine Learning zu analysieren. Die Ergebnisse können dann anschließend perfekt visuell dargestellt werden, so dass die Entscheider schnell und effektiv davon profitieren können.Das Zeitalter von Data Science ist erreicht. Digitalisierung ist mehr als ein Schlagwort oder ein Versprechen, es ist für jeden umsetzbar und nutzbar.Dieses Buch vermittelt Ihnen auf Basis der zum Zeitpunkt der Publikation aktuellsten Version von R, wie Sie Künstliche Intelligenz und Machine Learning in der Industrie 4.0 nutzen können.

Data Science trägt wesentlich zu einer schnelleren Nutzbarmachung von Markt-, Kunden- und Nutzerdaten bei, inklusive der Analyse von Daten aus Sozialen Netzwerken. Wo früher klassische Statistik für Berechnungen und Vorhersagen herangezogen wurde, da erlauben heute Open-Source-Werkzeuge wie R Daten in unterschiedlichsten Formaten und aus beliebig vielen Quellen für die Analyse einzulesen, aufzubereiten und mit Hilfe von Methoden der Künstlichen Intelligenz und des Machine Learning zu analysieren. Die Ergebnisse können dann anschließend perfekt visuell dargestellt werden, so dass die Entscheider schnell und effektiv davon profitieren können. Daraus lässt sich ableiten, welche Maßnahmen mit einer vorhersagbaren Wahrscheinlichkeit zur Erreichung der eigenen Ziele geeignet sind, z.B. welcher Preis für ein Angebot die gewünschte Nachfrage erzeugt oder welche Marketingmaßnahme eine gewünschte Zielgruppe erreicht.Dieses Buch vermittelt auf Basis von R, wie Sie Statistik, Data Science, Künstliche Intelligenz und Machine Learning in der Industrie 4.0 nutzen können. Die Anwendungsbeispiele können von Lesern selbst durchgeführt werden, da das Buch die R-Anweisungen beinhaltet. Damit ist das Buch ideal für Studierende und andere Interessierte, die sich Kenntnisse in der Statistiklösung R aneignen wollen.

Schnell und kompakt vermittelt das Buch die wichtigsten Techniken fur die Abfassung von wissenschaftlichen Arbeiten: speziell Bachelor-, Master- und Dissertationsarbeiten. Eine eigens entwickelte Formatvorlage hilft bei der formalen Gestaltung."

Dieses Buch ist speziell fur den Gesundheitsbereich mit Fokus auf Kliniken und (eingeschrankt) Sanatorien und Pflege- und Altersheime ausgerichtet. Ziel dieses Buches ist es, auf Grundlage eines internen, auf Kennzahlen basierenden Excel-Tools die Bilanzplanung und Investition eines Krankenhauses zu gestalten. Systematisch wird gezeigt, wie auf Grundlage der krankenhausspezifischen Ziele die Bilanzplanung aufgebaut und Optimierungspotenzial aufgezeigt werden kann. Anhand des zusatzlich zum Buch zur Verfugung stehenden Excel-Tools konnen alle Schritte im Krankenhaus mit eigenen Zahlen ebenfalls nachvollzogen werden.

Dieses Buch ist speziell fur den Gesundheitsbereich mit Fokus auf Kliniken und (eingeschrankt) Sanatorien und Pflege- und Altersheime ausgerichtet. Ziel dieses Buches ist es, auf Grundlage eines internen, auf Kennzahlen basierenden Excel-Tools, die Wirtschaftlichkeit eines Krankenhauses zu analysieren, indem die Liquiditat eingehend uberpruft wird und Schwachstellen bzw. Engpasse im gesamten Zahlenwerk und -bild rechtzeitig erkannt werden konnen. Systematisch wird gezeigt, wie auch ohne spezifische Rechnungswesenkenntnisse das (eigene) Haus im Detail analysiert und Optimierungspotenzial aufgezeigt werden kann. Anhand des zusatzlich zum Buch zur Verfugung stehenden Excel-Tools konnen alle Schritte im Krankenhaus mit eigenen Zahlen ebenfalls nachvollzogen werden.