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Finanzierung News! Studie belegt: CIOs liefern echten Mehrwert mit Maschinellem Lernen

Veröffentlicht am Dienstag, dem 14. November 2017 von Finanzierung-247.de

Finanzierung Infos
PR-Gateway: Neue Studie zeigt, dass progressive CIOs mit Maschinellem Lernen alltägliche Probleme lösen

Frankfurt am Main, 14. November 2017 - ServiceNow (NYSE:NOW) veröffentlicht eine neue Studie, bei der weltweit 500 Chief Information Officers (CIOs) befragt wurden. Die Umfrage ergab, dass Maschinelles Lernen (ML) in Unternehmen angekommen ist und alltägliche Arbeitsabläufe unterstützt. Um den vollen Wert auszuschöpfen, müssen Führungskräfte geeignetes Fachpersonal finden, das im Einklang mit Maschinen arbeiten kann, und zusätzlich die Unternehmensstrukturen und -prozesse neugestaltet.

Für The Global CIO Point of View befragte ServiceNow CIOs aus 11 Ländern und 25 Branchen, inklusive 90 CIOs aus Deutschland und Österreich, um Wettbewerbsvorteile von Maschinellem Lernen offenzulegen und zu erfahren, wie Führungskräfte mittels ML ihre Ziele erreichen können. IDC schätzt, dass sich bis 2020* Investitionen in ML fast verdoppeln werden. Neueste Analysen zeigen zudem, dass "Experte für Maschinelles Lernen" eine der am schnellsten wachsenden Positionen innerhalb der IT ist**.

Menschen arbeiten Seite an Seite mit intelligenten Maschinen für ein genaueres, schnelleres und wachsendes Geschäft

Die Studie bestätigt eine wachsende Zuversicht bei Führungskräften in Deutschland und Österreich, dass ML schnellere und präzisere Entscheidungsprozesse liefern wird. Software für Maschinelles Lernen ist nämlich in der Lage, ihre eigene Leistung zu analysieren und anhand der Ergebnisse zu verbessern, und das ohne menschliches Eingreifen. So können Menschen komplexere Entscheidungen treffen. Angaben der CIOs aus Deutschland und Österreich:

-51% Prozent der Befragten sagen, dass sie weit über die Automatisierung von Routineaufgaben, wie Sicherheitswarnungen, hinaus sind. Komplexe Entscheidungen, wie zum Beispiel Reaktionen auf Sicherheitswarnungen, erfolgen schon automatisiert.

-83,5% der CIOs glauben, Entscheidungen wesentlich präziser treffen zu können. 69% Prozent sagen, dass Entscheidungen von Maschinen präziser sein werden als von Menschen.

-64% der CIOs bestätigen, dass routinemäßige Entscheidungsprozesse einen bedeutenden Teil der Arbeitszeit von Mitarbeitern und Führungskräften in Anspruch nehmen. Das steigert den potentiellen Wert von Automatisierung. Laut 65% der CIOs werden automatisierte Entscheidungsprozesse zum Unternehmenswachstum beitragen.

"Wir sehen drei Entscheidungsvarianten, die automatisiert werden können - Weiterleitungen, Klassifizierungen oder Vorhersagen", kommentiert Georg Goller, Area Vice President Deutschland, ServiceNow. "Alltägliche Aufgaben, wie das Beantragen von IT -Tickets oder das Weiterleiten der Vertriebsleads, liefern bereits heute Ergebnisse. Das Maschinelle Lernen ist vom Hype zur Realität geworden."

Experten für Maschinelles Lernen können Digitale Transformation nicht alleine umsetzen

CIOs in Deutschland und Österreich sind dem Markt für Maschinelles Lernen voraus, 94% von ihnen nutzen bereits die Technologie oder planen, diese einzusetzen, global sind es 89%.

66% der CIOs aus Deutschland und Österreich sagen, dass sie Digitalisierung in ihrem Unternehmen leiten und 55,5% glauben, dass ML eine bedeutende Rolle dabei spielt. 55% der befragten CIOs aus Deutschland und Österreich sagen, dass sie im Unternehmen ML bereits nutzen. 39% gaben an, die Technologie in Zukunft einzusetzen.

Um die Vorteile der Technologie optimal zu nutzen, legen Unternehmen Fokus auf die Bereiche Personal, Organisation und Prozesse. Angaben der CIOs aus Deutschland und Österreich:

-Nur 30% der CIOs beschäftigen Mitarbeiter mit Fähigkeiten, die für Maschinelles Lernen nötig sind.

-48% der Befragten passten die Stellenbeschreibung in Bezug auf ML an. 35,5% bestätigen einen Mangel an nötigen Fähigkeiten, um intelligente Maschinen zu verwalten. 54,5% geben an, nicht das erforderliche Budget zu haben, Mitarbeiter entsprechend zu schulen.

-49% der CIOs sagen, dass Datenqualität ein wesentliches Hindernis bei der Umstellung ist. 54,5% nennen veraltete Prozesse als entscheidenden Grund.

-Global entwickelten 52,5% Methoden zur Überwachung von Maschinenfehlern.

"Ohne Maschinelles Lernen könnten Unternehmen Digitale Transformation nicht so effektiv umsetzen wie jetzt", sagt Georg Goller. "Um das volle Potenzial der Maschinellen Lerntechnologie zu nutzen, müssen CIOs ihre Rolle als Transformationsleiter ausbauen. Das hat einen entscheidenden Einfluss darauf, wie Organisationen Geschäftsprozesse gestalten, Daten organisieren sowie Fachkräfte einstellen und ausbilden."

ML-Pioniere profitieren bereits - Ergebnisse schon heute liefern

Eine ausgewählte Gruppe der befragten CIOs (weniger als 10%) sind ihren Kollegen in Sachen Maschinelles Lernen voraus. Diese Erst-Nutzer liefern ein Modell, das CIOs hilft, die Technologie optimal einzusetzen:

-Nahezu 90% der Erst-Nutzer glauben, dass automatisierte Entscheidungsprozesse zum Unternehmenswachstum beitragen. Im Vergleich, nennen 67% aller Studienteilnehmer andere Faktoren.

-Rund 80% dieser Studienteilnehmer entwickelten Monitoring-Methoden für Maschinenfehler, bei den anderen Teilnehmern waren es 41%.

-Mehr als Dreiviertel dieser CIOs veränderten Stellenprofile mit Fokus auf Maschinelles Lernen, bei den anderen waren es 35%.

-Über 70% erarbeiteten einen Plan für Transformation von Unternehmensprozessen, im Vergleich zu den anderen Teilnehmern, von denen nur 33% solche Pläne entwickelten.

"Die ersten CIOs, die ML einsetzten, kombinierten Maschinelles Lernen mit Unternehmensprozessen und entsprechenden Kompetenzen, um das Umsatzwachstum stärker voranzutreiben", sagt Georg Goller. "Sie berichten über bessere Ergebnisse mit grundlegenden Technologien und können sich so auf Innovationen konzentrieren, wie z. B. die Automatisierung komplexer Entscheidungsprozesse, die sich unmittelbar auf die Ergebnisse auswirken."

Fünf Schritte für optimale Nutzung von Maschinellem Lernen

ServiceNow zeigt CIOs, wie sie Digitale Transformation mit Maschinellem Lernen schaffen können:

1.Grundlage schaffen und Datenqualität steigern. Eines der Haupthindernisse für die Umsetzung von ML ist die Datenqualität. Wenn Maschinen auf Grundlage von schlechten Daten Entscheidungen treffen, liefern sie wertlose Ergebnisse und erhöhen zudem das Risiko. CIOs müssen daher Technologien nutzen, die Datenerhebung und -übertragung ins Maschinelle Lernen vereinfachen.

2.Nach dem Realisationswert priorisieren. Bei der Planung sollte der Fokus auf Diensten liegen, die am häufigsten im Einsatz sind. Die Automatisierung dieser Dienste wird die größten Geschäftsvorteile generieren. Daher ist es wichtig, Dienste mit unstrukturierten Arbeitsabläufen zu wählen, die von Automatisierung profitieren würden. Anstatt die bestehenden Services und Prozesse in ein neues Modell zu verlagern, sollten diese im Rahmen der Transformation neu orchestriert werden.

3.Außergewöhnliches Kundenerlebnis. Der Hauptvorteil einer schnelleren und genaueren Entscheidung liegt in herausragender internen und externen Kundenerfahrung. Um optimale Kundenerfahrung liefern zu können, müssen Unternehmen in Kompetenzen für Maschinelles Lernen investieren.

4.Neue Kompetenzen und Unternehmenskultur. CIOs müssen die zukünftigen Rollen im Unternehmen identifizieren und vorhersehen, wie sich Mitarbeiter mit Maschinen beschäftigen werden. Dabei müssen sie mit der Einstellung und Ausbildung beginnen. CIOs müssen eine Kultur aufbauen, die ein neues Arbeitsmodell sowie neue Fähigkeiten umfasst. Das beinhaltet neue Richtlinien für Führungskräfte, Ingenieure und Mitarbeiter für die künftige Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine.

5.Messen und berichten. CIOs wissen um die Vorteile vom Maschinellen Lernen, aber andere Führungskräfte und Vorstandsmitglieder im Unternehmen müssen oft erst überzeugt werden. CIOs sollten Ziele setzen, Erfolgsfaktoren noch vor der Implementierung entwickeln und ein solides Geschäftsmodell aufstellen, um die erforderliche Finanzierung überhaupt und vor allem langfristig zu erhalten. Zudem sollten sie auch in Erwägung ziehen, automatisierte Benchmarks für Kollegen in ihrer Branche und andere Unternehmen mit ähnlicher Größe zu erstellen.

Erhebungsmethodik

ServiceNow beauftragte Oxford Economics, 500 CIOs über Maschinelles Lernen und automatisierte Entscheidungsprozesse zu befragen. Die Befragten sind aus Österreich, Australien, Frankreich, Deutschland, den Niederlanden, Neuseeland, Singapur, Spanien, Schweden, Großbritannien und den USA und umfassen eine breite Palette von B2B- und B2C-Sektoren. Die Umfrage wurde über computergestützte Telefoninterviews (CATI) durchgeführt. Oxford Economics wurde 1981 als Joint Venture mit der Business School der Oxford University gegründet. Oxford Economics ist spezialisiert auf evidenzbasiertes Vordenken, Prognosen und ökonomische Wirkungsanalysen.

*Worldwide Semiannual Cognitive/Artificial Intelligence Systems Spending Guide, IDC, October 2016. http://www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=prUS41878616 Spending on artificial intelligence and machine learning is expected to grow rapidly from less than $8 billion in 2016 to $47 billion by 2020, according to IDC.

** https://www.ibm.com/analytics/us/en/technology/data-science/quant-crunch.html

Tweet: Neue #CIO-Studie: Mehr als Hype-Maschinelles Lernen bietet schnellere, präzisere Betriebsentscheidungen #servicenow
Über ServiceNow
Unternehmen müssen schneller werden, aber fehlende Prozesse und veraltete Tools halten sie auf. Jeden Tag erfolgen tausende Kundenanfragen, IT-Vorfälle und HR-Fälle über unterschiedliche Wege und wechseln hin und her zwischen Personen, Maschinen und Abteilungen. Unstrukturiert, nicht-dokumentiert und nicht-verbessert seit Jahren. Das ServiceNow® System of Action? kann diese unstrukturierten Arbeitsmuster der Vergangenheit mit intelligenten, zukunftsfähigen Workflows ersetzen. So kann jeder Mitarbeiter, Kunde und jede Maschine Anfragen über eine einzige Cloud-Plattform tätigen. Alle Abteilungen, die diese Anfragen bearbeiten, können Aufgaben zuweisen und priorisieren, untereinander zusammenarbeiten, die Hauptursachen erfahren, Einblicke in Echtzeit gewinnen und Maßnahmen durchführen. Das steigert die Mitarbeitermotivation, verbessert das Service Level und bringt entscheidende Kostenersparnisse. Arbeiten mit Lichtgeschwindigkeit (Work at Lightspeed?). Erfahren Sie mehr auf www.servicenow.de.

© 2017 ServiceNow, Inc. All rights reserved. ServiceNow, das ServiceNow Logo und andere ServiceNow Marken sind Marken und/oder eingetragene Marken von ServiceNow, Inc., in den Vereinigten Staaten und/oder anderen Ländern. Andere Unternehmens- und Produktnamen sind Marken oder eingetragene Marken ihrer jeweiligen Inhaber.
ServiceNow
Samuel Hall
Cheapside 150
EC2V 6ET London
+44 (0) 1784 222 705

http://www.servicenow.com

Pressekontakt:
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Maria Dudusova
Stefan-George-Ring 2
81929 München
maria_dudusova@hbi.de
089 / 99 38 87 38
http://www.hbi.de

(Weitere interessante News & Infos rund ums Thema Tickets / Konzertkarten / Eintrittskarten / Karten gibt es hier.)

Zitiert aus der Veröffentlichung des Autors >> PR-Gateway << auf http://www.freie-pressemitteilungen.de. Haftungsausschluss: Freie-PresseMitteilungen.de / dieses News-Portal distanzieren sich von dem Inhalt der News / Pressemitteilung und machen sich den Inhalt nicht zu eigen!


Neue Studie zeigt, dass progressive CIOs mit Maschinellem Lernen alltägliche Probleme lösen

Frankfurt am Main, 14. November 2017 - ServiceNow (NYSE:NOW) veröffentlicht eine neue Studie, bei der weltweit 500 Chief Information Officers (CIOs) befragt wurden. Die Umfrage ergab, dass Maschinelles Lernen (ML) in Unternehmen angekommen ist und alltägliche Arbeitsabläufe unterstützt. Um den vollen Wert auszuschöpfen, müssen Führungskräfte geeignetes Fachpersonal finden, das im Einklang mit Maschinen arbeiten kann, und zusätzlich die Unternehmensstrukturen und -prozesse neugestaltet.

Für The Global CIO Point of View befragte ServiceNow CIOs aus 11 Ländern und 25 Branchen, inklusive 90 CIOs aus Deutschland und Österreich, um Wettbewerbsvorteile von Maschinellem Lernen offenzulegen und zu erfahren, wie Führungskräfte mittels ML ihre Ziele erreichen können. IDC schätzt, dass sich bis 2020* Investitionen in ML fast verdoppeln werden. Neueste Analysen zeigen zudem, dass "Experte für Maschinelles Lernen" eine der am schnellsten wachsenden Positionen innerhalb der IT ist**.

Menschen arbeiten Seite an Seite mit intelligenten Maschinen für ein genaueres, schnelleres und wachsendes Geschäft

Die Studie bestätigt eine wachsende Zuversicht bei Führungskräften in Deutschland und Österreich, dass ML schnellere und präzisere Entscheidungsprozesse liefern wird. Software für Maschinelles Lernen ist nämlich in der Lage, ihre eigene Leistung zu analysieren und anhand der Ergebnisse zu verbessern, und das ohne menschliches Eingreifen. So können Menschen komplexere Entscheidungen treffen. Angaben der CIOs aus Deutschland und Österreich:

-51% Prozent der Befragten sagen, dass sie weit über die Automatisierung von Routineaufgaben, wie Sicherheitswarnungen, hinaus sind. Komplexe Entscheidungen, wie zum Beispiel Reaktionen auf Sicherheitswarnungen, erfolgen schon automatisiert.

-83,5% der CIOs glauben, Entscheidungen wesentlich präziser treffen zu können. 69% Prozent sagen, dass Entscheidungen von Maschinen präziser sein werden als von Menschen.

-64% der CIOs bestätigen, dass routinemäßige Entscheidungsprozesse einen bedeutenden Teil der Arbeitszeit von Mitarbeitern und Führungskräften in Anspruch nehmen. Das steigert den potentiellen Wert von Automatisierung. Laut 65% der CIOs werden automatisierte Entscheidungsprozesse zum Unternehmenswachstum beitragen.

"Wir sehen drei Entscheidungsvarianten, die automatisiert werden können - Weiterleitungen, Klassifizierungen oder Vorhersagen", kommentiert Georg Goller, Area Vice President Deutschland, ServiceNow. "Alltägliche Aufgaben, wie das Beantragen von IT -Tickets oder das Weiterleiten der Vertriebsleads, liefern bereits heute Ergebnisse. Das Maschinelle Lernen ist vom Hype zur Realität geworden."

Experten für Maschinelles Lernen können Digitale Transformation nicht alleine umsetzen

CIOs in Deutschland und Österreich sind dem Markt für Maschinelles Lernen voraus, 94% von ihnen nutzen bereits die Technologie oder planen, diese einzusetzen, global sind es 89%.

66% der CIOs aus Deutschland und Österreich sagen, dass sie Digitalisierung in ihrem Unternehmen leiten und 55,5% glauben, dass ML eine bedeutende Rolle dabei spielt. 55% der befragten CIOs aus Deutschland und Österreich sagen, dass sie im Unternehmen ML bereits nutzen. 39% gaben an, die Technologie in Zukunft einzusetzen.

Um die Vorteile der Technologie optimal zu nutzen, legen Unternehmen Fokus auf die Bereiche Personal, Organisation und Prozesse. Angaben der CIOs aus Deutschland und Österreich:

-Nur 30% der CIOs beschäftigen Mitarbeiter mit Fähigkeiten, die für Maschinelles Lernen nötig sind.

-48% der Befragten passten die Stellenbeschreibung in Bezug auf ML an. 35,5% bestätigen einen Mangel an nötigen Fähigkeiten, um intelligente Maschinen zu verwalten. 54,5% geben an, nicht das erforderliche Budget zu haben, Mitarbeiter entsprechend zu schulen.

-49% der CIOs sagen, dass Datenqualität ein wesentliches Hindernis bei der Umstellung ist. 54,5% nennen veraltete Prozesse als entscheidenden Grund.

-Global entwickelten 52,5% Methoden zur Überwachung von Maschinenfehlern.

"Ohne Maschinelles Lernen könnten Unternehmen Digitale Transformation nicht so effektiv umsetzen wie jetzt", sagt Georg Goller. "Um das volle Potenzial der Maschinellen Lerntechnologie zu nutzen, müssen CIOs ihre Rolle als Transformationsleiter ausbauen. Das hat einen entscheidenden Einfluss darauf, wie Organisationen Geschäftsprozesse gestalten, Daten organisieren sowie Fachkräfte einstellen und ausbilden."

ML-Pioniere profitieren bereits - Ergebnisse schon heute liefern

Eine ausgewählte Gruppe der befragten CIOs (weniger als 10%) sind ihren Kollegen in Sachen Maschinelles Lernen voraus. Diese Erst-Nutzer liefern ein Modell, das CIOs hilft, die Technologie optimal einzusetzen:

-Nahezu 90% der Erst-Nutzer glauben, dass automatisierte Entscheidungsprozesse zum Unternehmenswachstum beitragen. Im Vergleich, nennen 67% aller Studienteilnehmer andere Faktoren.

-Rund 80% dieser Studienteilnehmer entwickelten Monitoring-Methoden für Maschinenfehler, bei den anderen Teilnehmern waren es 41%.

-Mehr als Dreiviertel dieser CIOs veränderten Stellenprofile mit Fokus auf Maschinelles Lernen, bei den anderen waren es 35%.

-Über 70% erarbeiteten einen Plan für Transformation von Unternehmensprozessen, im Vergleich zu den anderen Teilnehmern, von denen nur 33% solche Pläne entwickelten.

"Die ersten CIOs, die ML einsetzten, kombinierten Maschinelles Lernen mit Unternehmensprozessen und entsprechenden Kompetenzen, um das Umsatzwachstum stärker voranzutreiben", sagt Georg Goller. "Sie berichten über bessere Ergebnisse mit grundlegenden Technologien und können sich so auf Innovationen konzentrieren, wie z. B. die Automatisierung komplexer Entscheidungsprozesse, die sich unmittelbar auf die Ergebnisse auswirken."

Fünf Schritte für optimale Nutzung von Maschinellem Lernen

ServiceNow zeigt CIOs, wie sie Digitale Transformation mit Maschinellem Lernen schaffen können:

1.Grundlage schaffen und Datenqualität steigern. Eines der Haupthindernisse für die Umsetzung von ML ist die Datenqualität. Wenn Maschinen auf Grundlage von schlechten Daten Entscheidungen treffen, liefern sie wertlose Ergebnisse und erhöhen zudem das Risiko. CIOs müssen daher Technologien nutzen, die Datenerhebung und -übertragung ins Maschinelle Lernen vereinfachen.

2.Nach dem Realisationswert priorisieren. Bei der Planung sollte der Fokus auf Diensten liegen, die am häufigsten im Einsatz sind. Die Automatisierung dieser Dienste wird die größten Geschäftsvorteile generieren. Daher ist es wichtig, Dienste mit unstrukturierten Arbeitsabläufen zu wählen, die von Automatisierung profitieren würden. Anstatt die bestehenden Services und Prozesse in ein neues Modell zu verlagern, sollten diese im Rahmen der Transformation neu orchestriert werden.

3.Außergewöhnliches Kundenerlebnis. Der Hauptvorteil einer schnelleren und genaueren Entscheidung liegt in herausragender internen und externen Kundenerfahrung. Um optimale Kundenerfahrung liefern zu können, müssen Unternehmen in Kompetenzen für Maschinelles Lernen investieren.

4.Neue Kompetenzen und Unternehmenskultur. CIOs müssen die zukünftigen Rollen im Unternehmen identifizieren und vorhersehen, wie sich Mitarbeiter mit Maschinen beschäftigen werden. Dabei müssen sie mit der Einstellung und Ausbildung beginnen. CIOs müssen eine Kultur aufbauen, die ein neues Arbeitsmodell sowie neue Fähigkeiten umfasst. Das beinhaltet neue Richtlinien für Führungskräfte, Ingenieure und Mitarbeiter für die künftige Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine.

5.Messen und berichten. CIOs wissen um die Vorteile vom Maschinellen Lernen, aber andere Führungskräfte und Vorstandsmitglieder im Unternehmen müssen oft erst überzeugt werden. CIOs sollten Ziele setzen, Erfolgsfaktoren noch vor der Implementierung entwickeln und ein solides Geschäftsmodell aufstellen, um die erforderliche Finanzierung überhaupt und vor allem langfristig zu erhalten. Zudem sollten sie auch in Erwägung ziehen, automatisierte Benchmarks für Kollegen in ihrer Branche und andere Unternehmen mit ähnlicher Größe zu erstellen.

Erhebungsmethodik

ServiceNow beauftragte Oxford Economics, 500 CIOs über Maschinelles Lernen und automatisierte Entscheidungsprozesse zu befragen. Die Befragten sind aus Österreich, Australien, Frankreich, Deutschland, den Niederlanden, Neuseeland, Singapur, Spanien, Schweden, Großbritannien und den USA und umfassen eine breite Palette von B2B- und B2C-Sektoren. Die Umfrage wurde über computergestützte Telefoninterviews (CATI) durchgeführt. Oxford Economics wurde 1981 als Joint Venture mit der Business School der Oxford University gegründet. Oxford Economics ist spezialisiert auf evidenzbasiertes Vordenken, Prognosen und ökonomische Wirkungsanalysen.

*Worldwide Semiannual Cognitive/Artificial Intelligence Systems Spending Guide, IDC, October 2016. http://www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=prUS41878616 Spending on artificial intelligence and machine learning is expected to grow rapidly from less than $8 billion in 2016 to $47 billion by 2020, according to IDC.

** https://www.ibm.com/analytics/us/en/technology/data-science/quant-crunch.html

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 Kein Kindergeld bei einem Freiwilligendienst zwischen Bachelor- und Masterstudium (PR-Gateway, 27.03.2024)


Essen - "Der Bundesfinanzhof hat mit Urteil vom 25.1.2024* entschieden, dass eine aus mehreren Ausbildungsabschnitten bestehende einheitliche Erstausbildung, z. B. ein Bachelor- und Masterstudium im gleichen Fach, nur dann vorliegt, wenn die einzelnen Ausbildungsabschnitte in einem engen sachlichen und zeitlichen Zusammenhang stehen", erläutert Steuerberater Roland Franz, Geschäftsführender Gesellschafter der Steuerberatungskanzlei
 
Sparda-Bank Nürnberg ist Testsieger: Die günstigsten Baukredite gibt es bei der Genossenschaftsbank (PR-Gateway, 21.03.2024)


Der Traum vom Eigenheim hängt oftmals an den finanziellen Mitteln. Ein günstiger Immobilienkredit kann daher einen entscheidenden Unterschied machen. Stiftung Warentest hat Baukredite von 81 Kreditinstituten auf Herz und Nieren getestet. Die Sparda-Bank Nürnberg schneidet dabei sehr gut ab und landet bei den regionalen Anbietern auf dem Siegertreppchen.



Nürnberg - Immobilienkäufer sind am besten bei der Sparda-Bank Nürnberg eG aufgehoben. Das bestätigt eine Studie ...

 Eternity Inc: Finanzsicherheit durch Wissen (PR-Gateway, 18.03.2024)


In der sich rasch verändernden finanziellen Landschaft von heute stellt die Bedrohung durch Finanzbetrug, besonders für Menschen im Ruhestand oder die, die sich in ihren späten Berufsjahren befinden, ein zunehmendes Risiko dar. Eternity Inc hebt sich hervor, nicht nur als eine Quelle der Bildung, sondern auch als eine Gemeinschaft, die Unterstützung bietet. Sie zielt darauf ab, die finanzielle Sicherheit und Bildung ihrer Mitglieder zu stärken. Dieser Beitrag erkundet wirksame Strate ...

 Vermietung an Angehörige: Das ist zu beachten (PR-Gateway, 12.03.2024)


Der Nachwuchs findet am Studienort keine Wohnung zur Miete? Klasse, wenn die Eltern das nötige Kleingeld haben, um dort Wohneigentum zu erwerben. Aber anstatt dem Kind das Appartement kostenlos zu überlassen, könnten die Eltern eine Miete verlangen, um ganz legal Steuern zu sparen. Ein typisches Beispiel, bei dem es sich um Vermietung an Angehörige handelt. Nur eine zu günstige Miete oder falsche Vertragsgestaltung kann den Steuervorteil zunichtemachen. Tobias Gerauer, Vorstand der L ...

 Citadines bleibt beste Serviced-Apartment-Marke in Europa (PR-Gateway, 12.03.2024)
Seit acht Jahren unangefochtener Sieger der World Travel Awards Europe

Zum achten Mal in Folge heißt Europas beste Serviced-Apartment-Marke Citadines Apart"hotels. The Ascott Limited (Ascott) setzte sich gegen alle Mitbewerber durch und konnte die Jury der World Travel Awards auch im Jahr 2024 überzeugen.



Der begehrte Titel als Europas bestes Serviced-Apartment-Haus, "Europe"s Leading Serviced Apartments 2024", ging erneut an das La Clef Champs-elysees Paris, ebenf ...

 Bio-Dämmstoffe: Ceresana gibt für den europäischen Markt einen optimistischen Ausblick (Ceresana, 07.12.2023)
Korkschrot, Matten aus Hanf, Vliese aus Schafwolle oder auch Einblasflocken aus Zellulose: Bio-Dämmstoffe machen Mineralwolle und Kunststoffschaum zunehmend Konkurrenz. Ceresana analysiert bereits seit 10 Jahren die Märkte für Dämm-Materialien, die in der Bauindustrie für Wärmedämmung gebraucht werden. Jetzt veröffentlicht das Marktforschungsinstitut erstmals eine Studie speziell zum europäischen Markt für Dämmstoffe aus erneuerbaren Rohstoffen. Der neue Marktreport erwartet, dass der Umsatz die ...

 Europa sanieren: Ceresana-Studie zum europäischen Markt für Fenster und Türen (Ceresana, 01.12.2023)
Der Baubranche macht das Ende des billigen Geldes zu schaffen: Bauvorhaben werden verzögert, Projektentwickler geben auf. Besonders der Neubau von Wohnungen bricht ein. Es gibt aber auch gegenläufige Trends: Die neuste, bereits fünfte Ausgabe des Ceresana-Reports zum europäischen Markt für Fenster und Türen zeigt, dass steigende Energiepreise zwar Baumaterialien verteuern, andererseits aber den Wunsch nach besserer Isolierung wachsen lassen. In verschiedenen Ländern halten sich auch Gewerbebau u ...

 Alle Angaben auf einen Blick: neue Ceresana-Studie zum europäischen Markt für Etiketten (Ceresana, 29.08.2023)
Sind Mini-Shampooflaschen oder Aufkleber auf Bananen überflüssig? Die EU-Kommission will mit einer neuen Verordnung „unnötige Verpackungen“ verbieten. Das würde auch Hersteller von Etiketten treffen. Dagegen lassen andere EU-Vorschriften gerade die Nachfrage nach Etiketten wachsen, zum Beispiel weil auf Lebensmitteln der Nährwert, auf Elektrogeräten der Energieverbrauch oder auf Chemikalien die Gefährlichkeit ausgewiesen werden muss. Ceresana hat in 21 europäischen Ländern den Markt für Label um ...

 Memantin für gesunde Menschen: kann das Alzheimer-Medikament als Neuro-Enhancer verwendet werden? (herrmannanke, 05.07.2023)
Das Medikament Memantin wird in der Regel zur Behandlung der Krankheitssymptome bei Menschen mit fortgeschrittener Demenz eingesetzt. Dadurch können sie typische Alltagsaktivitäten länger ohne Hilfe bewältigen und in relativer Unabhängigkeit und Würde leben. Das Medikament soll aber auch bei jüngeren, gesunden Menschen die Hirnaktivität verbessern. Dafür gibt es keine Beweise, und kein Arzt würde einem jungen Erwachsenen dafür ein Rezept ausstellen. Trotzdem (oder gerade deshalb) gibt es viele I ...

 Anspruchsvolle Baustelle: Ceresana-Report zum europäischen Markt für Kunststoffrohre (Ceresana, 06.02.2023)
Profitieren von Klimawandel und Energiekrise? Den Herstellern von Rohren fehlt es jedenfalls nicht an Aufgaben: Ob Städte ihre Infrastruktur auf häufigeren Starkregen vorbereiten, neue Windparks oder Wärmepumpen angeschlossen, Netze für Fernwärme und Fernkälte errichtet werden - viele aktuelle Bauvorhaben erfordern das Verlegen oder Ausbauen von Rohrleitungen. Ceresana hat bereits zum sechsten Mal speziell den europäischen Markt für Kunststoffrohre untersucht: Das Nachfragevolumen erreicht pro ...

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