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Predictive procurement insights : B2B business network contribution to predictiveiInsights in the procurement process following a design science research approach
Gruenen, Jan
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Bode, Christoph
;
Höhle, Hartmut
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DOI:
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https://doi.org/10.1007/978-3-319-59144-5_16
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URL:
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https://www.researchgate.net/publication/318013468...
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Weitere URL:
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https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-31...
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Dokumenttyp:
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Konferenzveröffentlichung
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Erscheinungsjahr:
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2017
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Buchtitel:
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Designing the Digital Transformation : 12th International Conference, DESRIST 2017, Karlsruhe, Germany, May 30 - June 1, 2017, Proceedings
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Titel einer Zeitschrift oder einer Reihe:
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Lecture Notes in Computer Science
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Band/Volume:
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10243
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Seitenbereich:
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267-281
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Veranstaltungstitel:
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12th International Conference, DESRIST 2017
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Veranstaltungsort:
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Karlsruhe, Germany
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Veranstaltungsdatum:
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May 30-June 1, 2017
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Herausgeber:
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Maedche, Alexander
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Ort der Veröffentlichung:
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Berlin [u.a.]
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Verlag:
|
Springer
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ISBN:
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978-3-319-59143-8 , 978-3-319-59144-5
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ISSN:
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0302-9743 , 1611-3349
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Sprache der Veröffentlichung:
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Englisch
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Einrichtung:
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Fakultät für Betriebswirtschaftslehre > Stiftungslehrstuhl für Procurement (Bode 2014-)
Fakultät für Betriebswirtschaftslehre > Enterprise Systems (Höhle 2017-)
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Fachgebiet:
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004 Informatik
330 Wirtschaft
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Abstract:
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Significant recent developments in the domain of big data analytics provide the basis for leveraging predictive procurement insights in the procurement process. Following the path of other business domains, B2B business networks now have the potential to fill the gap of providing sufficient data for predictive technologies to be applied to the procurement domain, opening the door for significant efficiency gains. Based on the conceptual framework of the procurement process the methodology of design science research is applied to analyze prototype dashboards that leverage available data from B2B business networks.
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Gruenen, Jan
;
Bode, Christoph
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Höhle, Hartmut
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Gruenen, Jan, Bode, Christoph  ORCID: https://orcid.org/0000-0001-5006-5804 and Höhle, Hartmut ORCID: https://orcid.org/0000-0001-8117-0105
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