Vision der neunziger Jahre:
- Virtuelle Unternehmen galten als das Geschäftsmodell des Informationszeitalters.
- Spontan entstehende, zeitlich begrenzte Unternehmensnetzwerke sollten integrierte Unternehmen vom Markt verdrängen.
Realität heute:
- Virtuelle Unternehmen sind bisher eher Einzelfälle und kein Massenphänomen.
- Unternehmen überwinden Grenzen in kleinen Schritten und integrieren größere Teile der Value Chain.
Wertschöpfungsketten in verschiedenen Branchen:
- Entwicklung eigener Services für elektronische Integration.
- Spezialisierung auf Marktleistungen mit klarer Differenzierung.
- Ausbau der Netzwerkfähigkeit für kooperative Prozesse mit anderen Unternehmen.
Technologische Unterstützung:
Standards in der IT, Anwendungsebene und Datenformate für effizienten Datenaustausch.
- Nutzung von XML-Entwicklungen für Integration und Automatisierung.
Schlüsselfaktoren für erfolgreiche Virtualisierung:
- Wahrnehmung einer Integratorenrolle.
- Spezialisierung auf Kernleistungen im eigenen Wertschöpfungsnetzwerk.
- Entwicklung eigener elektronischer Dienstleistungen.
- Ausbau der Netzwerkfähigkeit für effiziente Zusammenarbeit.
Wichtigkeit von Standards:
- Prozessstandards für Abläufe und Informationsverwendung.
- Applikationsstandards für Funktionsverteilung und Schnittstellen.
- Datenstandards für einheitliche Struktur und Bedeutung von Informationen.
Zukünftige Herausforderungen:
- Kommunikations- und Kooperationsfähigkeit.
- Lernfähigkeit und Wissensaustausch.
- Schrittweise Virtualisierung für Veränderungsfähigkeit und -bereitschaft.
Was war die Vision der virtuellen Organisationen in den neunziger Jahren?
A) Massenphänomen mit spontan entstehenden Unternehmensnetzwerken
B) Einzelfälle ohne langfristige Bedeutung
C) Statische Unternehmen ohne Flexibilität
D) Keine der obigen Antworten
Antwort: A) Massenphänomen mit spontan entstehenden Unternehmensnetzwerken
Warum sind virtuelle Unternehmen bisher kein Massenphänomen geworden?
A) Aufgrund der mangelnden Technologie
B) Aufgrund der Erfahrungen der New Economy
C) Aufgrund der fehlenden Nachfrage seitens der Kunden
D) Aufgrund der regulatorischen Hindernisse
Antwort: B) Aufgrund der Erfahrungen der New Economy
Welche Strategie verfolgen Unternehmen zur Virtualisierung ihrer Wertschöpfungskette?
A) Konzentration auf interne Prozesse
B) Entwicklung eigener Services und Spezialisierung
C) Vertikale Integration mit Lieferanten
D) Rückkehr zu traditionellen Organisationsformen
Antwort: B) Entwicklung eigener Services und Spezialisierung
Welche Rolle spielt die Netzwerkfähigkeit in virtuellen Organisationen?
A) Geringe Bedeutung für den Erfolg
B) Zentraler Erfolgsfaktor für kooperative Prozesse
C) Unabhängig von der Unternehmensstruktur
D) Nur relevant für große Unternehmen
Antwort: B) Zentraler Erfolgsfaktor für kooperative Prozesse
Welche Bedeutung haben Standards in virtuellen Organisationen?
A) Keine Relevanz für die Zusammenarbeit
B) Vereinfachung des Datenaustauschs und der Prozesse
C) Einschränkung der Flexibilität
D) Erhöhung der Kosten
Antwort: B) Vereinfachung des Datenaustauschs und der Prozesse
Was ist das Hauptmerkmal des Lead User-Prozesses im Vergleich zu traditionellen Kundeninput-Techniken?
A) Sammelt Informationen von zufälligen Kunden
B) Identifiziert Nutzer an den führenden Rändern des Zielmarktes
C) Basiert auf dem Feedback des Hauptmarktes
D) Fokussiert sich auf die Bedürfnisse der breiten Masse
. B) Identifiziert Nutzer an den führenden Rändern des Zielmarktes
Welche Schlussfolgerungen wurden aus dem natürlichen Experiment bei 3M hinsichtlich des Lead User-Prozesses gezogen?
A) Der Lead User-Prozess hat keine signifikanten Auswirkungen auf die Umsätze.
B) Die Umsätze aus Lead User-Ideen übersteigen die aus traditionellen Projekten um das Achtfache.
C) Lead User-Projekte generieren weniger Umsatz als traditionelle Projekte.
D) Der Lead User-Prozess wird von den Mitarbeitern bei 3M nicht akzeptiert.
Welche Bedenken wurden von Managern hinsichtlich des Lead User-Prozesses geäußert?
A) Mangelnde Zeit und Ressourcen für die Umsetzung
B) Geringe organisatorische Anpassungsfähigkeit der Ideen
C) Schwierigkeiten bei der Patentierung der entwickelten Ideen
D) Fehlende Unterstützung seitens der Geschäftsleitung
Welche Empfehlung gibt der Autor von Big Data an Graduierte für die Analyse von Wirtschaftsdaten?
A) Einen Kurs in Statistik belegen
B) Einen Kurs in Maschinellem Lernen an der Informatikabteilung belegen
C) Einen Kurs in klassischer Ökonometrie belegen
D) Einen Kurs in Finanzwissenschaften belegen
Was wird als eine der Herausforderungen bei der Analyse von Big Data in der Wirtschaft diskutiert?
A) Mangel an Datenverfügbarkeit
B) Geringe Relevanz von Variablen
C) Überanpassung und irreführende Korrelationen
D) Einfache Handhabung großer Datensätze
Welche Methode wird vorgeschlagen, um mit der Variabilität von Schätzparametern in Bezug auf Kontrollvariablen und Instrumente umzugehen?
A) Lineare Regression
B) Bayesian Structural Time Series
C) Zeitreihenanalyse
D) Clusteranalyse
Herausforderungen bei Big Data
Probleme wie Datenüberflutung, Vorhersagegenauigkeit und Spurious Correlation bei der Analyse großer Datenmengen in der Wirtschaft.
Maschinelles Lernen in der Wirtschaft
Anwendung von Entscheidungsbäumen und Support Vector Machines zur Analyse großer Datensätze in wirtschaftlichen Transaktionen.
Lead User Process:
Involves identifying lead users who face needs that will be general in a marketplace in the future
Benefits of Lead User Process:
Lead users can provide valuable insights and ideas for innovative product development
Diffusion Challenges od lead user:
Implementation of the lead user method within firms can be challenging
Comparison Study:
A natural experiment at 3M compared outcomes of lead user projects with conventional approaches
Staffing and Incentives:
Staff differences between lead user and non-lead user projects were explored
Concerns (Lead User Process)
Managers expressed concerns about organizational fit, patentability, and time efficiency of lead user ideas
Welche Rolle spielen event data und process models laut dem Paper in der Welt des Process Mining?
A) Sie sind unabhängig voneinander und haben keine Verbindung.
B) Sie sind wie "yin und yang" und ergänzen sich in der Prozessanalyse.
C) Event data sind wichtiger als process models für die Prozessoptimierung.
D) Process models dienen nur als Referenzpunkte für event data.
Warum ist die Qualität von Referenzmodellen im Bereich von Process Mining wichtig?
A) Referenzmodelle haben keinen Einfluss auf die Prozessoptimierung.
B) Referenzmodelle sind nur für interne Zwecke relevant und haben keinen externen Nutzen.
C) Die Qualität von Referenzmodellen ist unwichtig für die Endbenutzerakzeptanz.
D) Sie dienen als Grundlage für die Entwicklung von Prozessmodellen.
D) Sie dienen als Grundlage für die Entwicklung von Prozessmodellen
Welche Art von Informationen können aus Event Logs gewonnen werden?
A) Kundendaten für Marketingzwecke
B) Finanzdaten für die Buchhaltung
C) Prozessmodelle zur Optimierung von Geschäftsabläufen
D) Technische Daten für die Produktentwicklung
Warum ist die Ausrichtung von Modellen an der Realität entscheidend für den Erfolg von Process Mining?
A) Ideale Modelle sind einfacher zu erstellen.
B) Realitätsnahe Modelle führen zu besseren Entscheidungen und Implementierungen.
C) Ideale Modelle sind weniger fehleranfällig.
D) Referenzmodelle sind immer an die Realität angepasst.
Was sind typische Beispiele für Prozessmodelle im Kontext von Process Mining?
A) Petri-Netze und BPMN-Diagramme
B)Entscheidungsbäume und Assoziationsregeln
C) Kundensegmentierungen und Umsatzprognosen
D) Lagerbestandsanalysen und Lieferkettenoptimierungen
Welche Bedeutung haben Desire Lines für die Verbesserung von Geschäftsprozessen laut dem Paper?
A) Sie dienen als visuelle Darstellung von Prozessmodellen.
B) Sie zeigen erfolgreiche Verhaltensweisen auf, die verstärkt werden können.
C) Sie sind irrelevant für die Prozessoptimierung.
D) Sie sind nur in der Theorie relevant, aber nicht in der Praxis.
Welche Empfehlung gibt der Autor an Graduierte für die Analyse von Wirtschaftsdaten?
Welche Kategorien von Datenanalyse werden in Statistik und Ökonometrie unterschieden?
A) Vorhersage, Zusammenfassung, Schätzung, Hypothesentest B) Klassifikation, Regression, Clustering, Assoziationsanalyse
C) Deskriptive Statistik, Inferenzstatistik, Zeitreihenanalyse, Panelanalyse
D) Vorhersage, Visualisierung, Modellierung, Validierung
A) Vorhersage, Zusammenfassung, Schätzung, Hypothesentest
Welche Art von Analyse liegt im Fokus von Maschinellem Lernen?
A) Hypothesentests
B) Vorhersage
C) Deskriptive Statistik
D) Zeitreihenanalyse
Welche Tools werden zur Datenbereinigung in der Wirtschaftsanalyse empfohlen?
A) Excel und SPSS
B) OpenRefine und DataWrangler
C) Python und R
D) Tableau und Power BI
Welche Fachbereiche werden als potenzielle Partner für Wirtschaftswissenschaftler zur Zusammenarbeit genannt?
A) Medizin und Biologie
B) Informatik und Statistik
C) Psychologie und Soziologie
D) Ingenieurwesen und Architektur
Welche Art von Daten wird als zunehmend verfügbar und relevant für Wirtschaftswissenschaftler beschrieben?
A) Daten, die in Papierform vorliegen
B) Daten, die in relationalen Datenbanken gespeichert sind
C) Daten, die in Tabellenkalkulationen passen
D) Neue detaillierte Daten, die historische Datensätze übertreffen
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