ODBIERZ TWÓJ BONUS :: »

Zarządzanie przedsiębiorstwem w czasach nowej rzeczywistości gospodarczej Iwetta Budzik-Nowodzińska, Paweł Nowodziński

Autorzy:
Iwetta Budzik-Nowodzińska, Paweł Nowodziński
Ocena:
Bądź pierwszym, który oceni tę książkę
Stron:
185
Dostępny format:
     PDF
Czytaj fragment

Ebook 11,61 zł najniższa cena z 30 dni

18,33 zł (-31%)
12,60 zł

Dodaj do koszyka lub Kup na prezent Kup 1-kliknięciem

11,61 zł najniższa cena z 30 dni

Poleć tę książkę znajomemu Poleć tę książkę znajomemu!!

Przenieś na półkę

Do przechowalni

Prezent last minute w ebookpoint.pl

Problematyka zarządzania przedsiębiorstwami w powiązaniu z kontekstem otoczenia zewnętrznego pozostaje w centrum zainteresowań zarówno teoretyków koncepcji zarządzania, jak i praktyki gospodarczej. We współczesnych organizacjach zarzadzanie stało się złożonym obszarem wiedzy i umiejętności, wspartym nowoczesnymi metodami zarządzania z wykorzystaniem technologii i innowacyjności. Zarządzający stają przed nowymi wyzwaniami, jak dobrze wykorzystać współczesne technologie i metody zarządzania w celu budowania trwałej przewagi konkurencyjnej. Czy jednak wobec pojawiających się w otoczeniu anomalii, o skali których cały glob przekonał się w ostatnich miesiącach, jest możliwe planowanie takich działań? Po pierwszym szoku spowodowanym pojawieniem się COVID-19 zarządzający muszą skoncentrować się na krótko- i średnioterminowych implikacjach, przygotowując strategiczną odpowiedź na wciąż zmieniające się środowisko funkcjonowania. Autorzy poszczególnych rozdziałów starają się właśnie odpowiedzieć, jak przygotować organizację i w jaki sposób zarządzać w nowej rzeczywistości
gospodarczej. Poruszone kwestie zarówno teoretyczne, jak i praktyczne stanowią odniesienie do zmian zachodzących w otoczeniu przedsiębiorstw.

W książce omówiono:

  • rolę, jaką kapitał stały odgrywa w podmiocie gospodarczym, stanowiąc źródło długofalowego finansowania jego aktywów;
  • badania nad pozyskiwaniem wiedzy z mediów społecznościowych;
  • dostosowanie się przedsiębiorstw rodzinnych do zasad panujących na rynku w odniesieniu do sprzedaży swoich produktów w kontekście poważnych ograniczeń związanych z rozprzestrzenianiem się pandemii COVID-19;
  • istotne czynniki, które mogą wpływać na relacje pomiędzy członkami zespołów pracowniczych złożonych z ludzi i inteligentnych maszyn – HRI (Human Robot Interaction);
  • dylematy właścicieli gospodarstw agroturystycznych dotyczących sposobów i technik zarządzania nimi w okresie pandemii COVID-19 i w trakcie umownie przyjętego okresu postpandemicznego;
  • wpływ internetowego kanału dystrybucji na funkcjonowanie firmy rodzinnej;
  • oczekiwania współczesnego klienta odnośnie do procesu sprzedaży samochodów oraz możliwości przeniesienia go do Internetu;
  • analizę systemu zabezpieczeń technicznych umożliwiających wzrost  poziomu bezpieczeństwa informacji w jednostce  organizacyjnej;
  • zmiany w zachowaniach e-konsumentów wynikające z wprowadzenia rozporządzenia o ochronie danych osobowych (RODO);
  • modelowanie systemów logistycznych w warunkach ryzyka i niepewności;
  • sposoby podejmowania decyzji przez inwestorów kapitałowych o zainwestowaniu w innowacyjne przedsięwzięcia;
  • możliwości wykorzystania narzędzi informatycznych wspierających wykrywanie podatności korupcyjnych jednostki;
  • problematykę efektywnej inwestycji na rynku nieruchomości;
  • problematykę controllingu działań przedsiębiorstw w obszarze odnawialnych źródeł energii (OZE).

Wybrane bestsellery

Politechnika Częstochowska - inne książki

Zamknij

Przenieś na półkę
Dodano produkt na półkę
Usunięto produkt z półki
Przeniesiono produkt do archiwum
Przeniesiono produkt do biblioteki

Zamknij

Wybierz metodę płatności

Ebook
12,60 zł
Dodaj do koszyka
Sposób płatności
Zabrania się wykorzystania treści strony do celów eksploracji tekstu i danych (TDM), w tym eksploracji w celu szkolenia technologii AI i innych systemów uczenia maszynowego. It is forbidden to use the content of the site for text and data mining (TDM), including mining for training AI technologies and other machine learning systems.