Data Mining im Business Development. Optimierungspotenziale und Empfehlungen fur Maschinenbauunternehmen

Bachelorarbeit aus dem Jahr 2022 im Fachbereich Informatik - Wirtschaftsinformatik, Note: 1,3, Hochschule fur angewandte Wissenschaften Munchen (Betriebswirtschaftlehre), Sprache: Deutsch, Abstract: Die vorliegende Bachelorarbeit untersucht den Einsatz von Data-Mining-Technologien im Bereich des Business Development, um die Fachbereiche eines Maschinenbauunternehmens zu optimieren. Die Arbeit zielt darauf ab, verschiedene Anwendungsfalle von Data Mining im Business Development zu identifizieren und zu analysieren. Data Mining bezieht sich auf die Analyse gro er Datenmengen, um Muster, Zusammenhange und Erkenntnisse zu extrahieren. Die Nutzung dieser Technologie kann dazu beitragen, fundierte Entscheidungen im Business Development zu treffen und die Effizienz der Fachbereiche zu verbessern. Anhand eines konkreten Maschinenbauunternehmens als Fallbeispiel werden verschiedene Data-Mining-Ansatze untersucht, um deren Potenzial zur Optimierung der Fachbereiche zu bewerten. Dies kann beispielsweise die Anwendung von Clusteranalyse zur Segmentierung von Kunden, die Nutzung von pradiktiver Analyse zur Absatzprognose oder die Identifizierung von Mustern in Produktionsdaten zur Prozessoptimierung umfassen. Die Arbeit beinhaltet eine kritische Analyse der Anwendungsfalle, wobei Vor- und Nachteile, Herausforderungen und mogliche Losungsansatze diskutiert werden. Dabei werden auch Aspekte wie Datenschutz und Datensicherheit berucksichtigt, da der Umgang mit sensiblen Unternehmensdaten eine wichtige Rolle spielt. Am Ende der Arbeit werden Empfehlungen fur das Maschinenbauunternehmen und andere ahnliche Organisationen abgeleitet, um Data Mining effektiv im Business Development einzusetzen und die Fachbereiche erfolgreich zu optimieren. Insgesamt bietet diese Bachelorarbeit eine kritische Analyse der Anwendungsfalle von Data Mining-Technologien im Business Development und liefert praktische Einblicke fur Unternehmen des Maschinenbaus oder andere Branchen, die diese fortschrittliche Datenanalysetechnologie nutzen mochten, um ihre Fachbereiche zu verbessern.