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Bedeutung und Nutzenpotenziale von Big Data für Versicherungsunternehmen |
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Vorwort |
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Inhaltsverzeichnis |
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Abkürzungsverzeichnis |
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Abbildungsverzeichnis |
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Tabellenverzeichnis |
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1 Einleitung und Motivation für das Forschungsthema |
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1.1 Big Data – Neuer Trend oder bekanntes Thema? |
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1.2 Big Data in Versicherungsunternehmen |
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1.3 Ziel und Struktur der Arbeit |
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2 Methodische Grundlagen |
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2.1 Big-Data-Begriffsdefinition und -abgrenzung |
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2.2 Prozess für die Erkenntnisgewinnung aus Datenbeständen |
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2.3 Methode zur Potenzialbewertung |
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3 CRISP-DM-Prozessdurchführung im Kontext von Big Data für Versicherungsunternehmen |
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3.1 Überblick zur Prozessdurchführung |
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3.2 Geschäftsverständnis: Geschäftsmodell und -ziele von Versicherungsunternehmen |
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3.2.1 Grundlagen des Versicherungsgeschäfts alsAusgangspunkt für die Analyse wesentlicher Geschäftsziele |
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3.2.2 Ziele von Versicherungsunternehmen und Ableitung von Bewertungsfaktoren für das Wertschaffungspotenzial |
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3.2.3 Rahmenbedingungen des Versicherungsgeschäfts und Ableitung von Bewertungsfaktorenfür das strategische Potenzial |
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3.3 Datenverständnis und Datenvorbereitung: Datenquellen im Big-Data-Kontext |
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3.4 Modellierung: Big-Data-Technologien und-Analysemethoden |
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3.4.1 Beschreibung und Auswahl der Modellierungstechniken |
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3.4.2 Modellbildung: Definition von Big-Data-Anwendungsfällen |
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3.5 Bewertung und Big-Data-Datenverwendung |
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3.5.1 Vorbereitung der Potenzialanalyse |
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3.5.2 Durchführung der Potenzialbewertung |
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3.5.3 Auswertung der Ergebnisse |
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3.5.4 Prozessreview und weiteres Vorgehen |
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4 Diskussion der Ergebnisse |
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4.1 Zusammenfassung und kritische Würdigung |
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4.1.1 Big-Data-Potenziale für Versicherungsunternehmen |
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4.1.2 Mit Big Data verbundene Herausforderungen für Versicherungsunternehmen |
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4.2 Fazit und Ausblick |
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Anhang |
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Literaturverzeichnis |
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