KPI-tree modell fejlesztése predikciós eljárások alkalmazásával
A controlling fejlődése az elmúlt években a big data, mesterséges intelligencia, a különböző matematikai statisztikai módszertanok fejlődése és a digitalizáció által olyan modelleket hozott létre a menedzsment számára, amelyek hatékonyabb döntéshozást és tervezési folyamatot tettek lehetővé. A külön...
Elmentve itt :
| Szerzők: | |
|---|---|
| Testületi szerző: | |
| Dokumentumtípus: | Könyv része |
| Megjelent: |
2020
|
| Sorozat: | Társadalmi és gazdasági folyamatok elemzésének kérdései a XXI. században
|
| Kulcsszavak: | Vezetés - vállalati - rendszerelmélet, Kontrolling |
| Tárgyszavak: | |
| doi: | 10.14232/tgfek21sz.17 |
| Online Access: | http://acta.bibl.u-szeged.hu/72016 |
| Tartalmi kivonat: | A controlling fejlődése az elmúlt években a big data, mesterséges intelligencia, a különböző matematikai statisztikai módszertanok fejlődése és a digitalizáció által olyan modelleket hozott létre a menedzsment számára, amelyek hatékonyabb döntéshozást és tervezési folyamatot tettek lehetővé. A különböző predikciós illetve ok-okozati controlling modellek a döntéshozáshoz szükséges információtartalmat nagymértékben növelték. Számos új, különböző operatív mérési lehetőség és adatszerzési forrás jelent meg a gépészet és az informatika által létrehozott innovációk által. Ezen adatok önmagukban nagyon kevésszer hordoznak információ tartalmat. Összességében egy strukturált rendszerben, illetve modellben viszont olyan információ halmazzá válhatnak ezek az adatok, amelyek akár képesek egy teljes szervezet működési modelljének ok-okozati összefüggéseit elemezni és a különböző menedzsment funkciókat a tervezéstől egészen az ellenőrzésig támogatni. |
|---|---|
| Terjedelem/Fizikai jellemzők: | 250-264 |