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Performance-Measurement-Systeme fur mittelstandische Unternehmen. Entscheidungsunterstutzende Informationssysteme im Geschaftsprozessmanagement

Simon Schmidt
pubblicato da Studylab

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Die Markte werden immer dynamischer, der Wettbewerbsdruck steigt und Produkte haben immer kurzere Lebenszyklen. Diese Entwicklung bringt zahlreiche Herausforderungen gerade fur mittelstandische Unternehmen mit sich. Besonders fur diese Unternehmen wird es immer wichtiger, Prozesse zu optimieren und die eigene Informationsverarbeitung weiter auszubauen. Simon Schmidt erklart in seiner Publikation, wie mittelstandische Unternehmen trotz der neuen Herausforderungen wettbewerbsfahig bleiben. Der Schlussel hierzu sind Performance-Measurement-Systeme. Es handelt sich dabei um entscheidungsunterstutzende Informationssysteme im Geschaftsprozessmanagement. Sie agieren sowohl auf fachlicher als auch auf softwaretechnischer Ebene. Schmidt entwickelt speziell fur mittelstandische Unternehmen ein Process-Performance-Measurement Framework zur Optimierung der Geschaftsprozesse und geht auch auf dessen praktische Umsetzung ein. Aus dem Inhalt: - Performance-Measurement-System; - Geschaftsprozessoptimierung; - Mittelstandische Unternehmen; - KMU; - Performance-Data-Warehouse

Simon Schmidt berat hauptberuflich mittelstandische und große Unternehmen als SAP Consultant und ABAP Entwickler in den Modulen SD und MM. Nach seinem erfolgreich abgeschlossenem Studium zum B.Sc. Wirtschaftsinformatik entschied er sich, neben dem Beruf, den Abschluss M.Sc. im Studenfach Logistik & Supply Chain Management zu erlangen. Dabei forscht er aktuell an den neusten Entwicklungen um den Einzug der Themenvielfalt der Digitalisierung in die Logistik. Seine Schwerpunkte liegen in den Moglichkeiten von Cloud-Losungen im SCM-Umfeld und in den Potenzialen von Blockchain-Anwendungen fur zukunftige Geschaftsmodelle in einem flexiblen und kollaborativen Supply Chain Management.

Dettagli down

Generi Informatica e Web » Linguaggi e Applicazioni » Scienza dei calcolatori

Editore Studylab

Formato Ebook con Adobe DRM

Pubblicato 20/08/2018

Lingua Tedesco

EAN-13 9783960953104

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