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Universitätsbibliothek Heidelberg
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 Online-Ressource
Verfasst von:Liebermann, Frank [VerfasserIn]   i
Titel:Disruptionen erkennen, meistern und nutzen
Titelzusatz:Unternehmen im Wandel erfolgreich führen
Verf.angabe:von Frank Liebermann
Verlagsort:Wiesbaden
 Wiesbaden
Verlag:Springer Fachmedien Wiesbaden
 Imprint: Springer Gabler
E-Jahr:2025
Jahr:2025.
 2025.
Umfang:1 Online-Ressource(XIII, 108 S. 7 Abb.)
ISBN:978-3-658-47195-8
Abstract:Phasen der Disruption -- Disruptive Treiber -- Lösungsansätze -- Disruption managen -- Framework -- Fazit.
 Das Buch geht den Fragen nach, was Disruption ist, wie sie abläuft und welche technologischen und wirtschaftlichen Faktoren sie auslösen. Es untersucht, wie Unternehmen Disruptionen frühzeitig erkennen und bewältigen können. Dabei zeigt es die Phasen von den ersten Anzeichen bis zur Marktdominanz der Disruptoren auf. Besonderes Augenmerk wird auf die technologischen und wirtschaftlichen Treiber sowie auf die Strukturen gelegt, die dazu führen, dass Unternehmen zu langsam reagieren. Der fundierte Praxisteil beschreibt ein Framework, das anhand von Analysetools und Checklisten darlegt, wie sich Unternehmen auf Disruptionen vorbereiten können. Aus dem Inhalt Die Macht der Disruption Invention, Innovation und Disruption Phasen der Disruption Disruptive Treiber Pfadabhängigkeit beseitigen Ambidextrie Information Scouting Der Autor Frank Liebermann war über 30 Jahre als Projekt-, Programm- und Portfoliomanager in verschiedenen Großunternehmen tätig. Seit 2021 ist er Studiengangsleiter an der Privaten Hochschule Wirtschaft (PHW) in Bern.
DOI:doi:10.1007/978-3-658-47195-8
URL:Resolving-System: https://doi.org/10.1007/978-3-658-47195-8
 DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-658-47195-8
Datenträger:Online-Ressource
Sprache:ger
Bibliogr. Hinweis:Erscheint auch als : Druck-Ausgabe
Sach-SW:Disruption
 Phasenmodell der Disruption
 Erfolgsstrategien in disruptiven Märkten
 Digitales Geschäftsmodell
 Wettbewerbsfähigkeit durch Disruption
 Ambidextrie
 Management von Change
 Framework
 Technologische Treiber
 Ökonomische Treiber
 S-Kurve
 Pfadabhängigkeit
 Innovation
 Big Data
 Künstliche Intelligenz
 IoT
K10plus-PPN:1920924817
 
 
Lokale URL UB: Zum Volltext

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