Masterstudiengang Business Intelligence & Analytics

Big Data Management

Inhalte der Lehrveranstaltung sind:

• Hadoop Distributed File System (HDFS)
• MapReduce
• NoSQL-Datenbanken
• Big Data Analytics
• Organistorische Herausforderungen in Big-Data-Projekten

Data Mining

Inhalte der Lehrveranstaltung sind:

• Grundlagen zu Data Mining
• Clusterverfahren
• Entscheidungsbaumverfahren
• Künstliche Neuronale Netze
• Assoziazionsanalyse
• Regressionsanalyse

Fallstudie

Im Rahmen der Masterfallstudie BIA steht das selbständige Erarbeiten einer Lösung für eine Problemstellung aus dem Bereich Business Intelligence im Vordergrund. Anhand einer konkreten Aufgabenstellung, basierend auf dem fiktiven Unternehmen TOPBIKE, erarbeiten die Studierenden auf Basis der SAP HANA-Plattform eine geeignete Lösung.

Die Arbeit findet in Gruppen von ca. vier bis fünf Studierenden statt und deckt den kompletten Entwicklungszyklus einer Business-Intelligence-Lösung, von der Analyse der Datenquellen über die Erstellung von ETL-Prozessen bis hin zur Entwicklung von Reporting-Lösungen, ab.

Projekt

Projektarbeiten behandeln praktische Themenstellungen im Business-Intelligence-Kontext und werden im Rahmen von Forschungsprojekten oder in Kooperation mit Unternehmen durchgeführt.

Masterarbeit

Die Masterarbeit ist der krönende Abschluss des Studiums und soll nachweisen, dass der Student in der Lage ist, ein fachspezifisches bzw. fachübergreifendes Problem aus dem Bereich der Wirtschaftsinformatik selbstständig mit wissenschaftlichen Methoden und innerhalb einer vorgegebenen Frist zu bearbeiten.

Das Thema kann von den Lehrstühlen Wirtschaftsinformatik I und II gestellt (aktuelle Themen finden Sie auf den Lehrstuhlwebseiten), es können aber auch eigene Vorschläge eingereicht werden.

Angewandte Statistik (SPSS)

Komponenten und Architekturen von analytischen Informationssystemen

Inhalte der Lehrveranstaltung sind:

• Anwendungssysteme zur Unterstützung von Managementaufgaben
• Klassische Ausprägungen der Management Support Systeme
• Business Intelligence
• Datenbereitstellung: Data Warehousing
• Datenanalyse: On-Line Analytical Processing und Data Mining
• Präsentation und Datenzugriff: Reporting und Portale
• Analyseorientierte Anwendungssysteme mit speziellem betriebswirtschaftlichen Schwerpunkt
• Gestaltung und Betrieb von BI-Lösungen
• Aktuelle Tendenzen bei Business Intelligence-Systemen

Wirtschaftsinformatik-Seminar

Im Rahmen einer Seminararbeit mit anschließendem Referat sollen aktuelle Forschungsthemen recherchiert und das Beherrschen wissenschaftlicher Arbeitsweisen demonstriert und ausgebaut werden. Thema und Inhalte der Hausarbeit und des Referats sowie einführende Literaturhinweise werden von den Dozenten zu Beginn der Bearbeitungszeit mit dem Studierenden besprochen.

Cloud- und Web-Anwendungen

Inhalte der Lehrveranstaltung sind:

• Kenntnisse über grundlegende Frage- und Problemstellungen im Bereich moderner Softwarelösungen, Verteilter Software, Web-Anwendungen und Cloud Computing
• Vertiefte Kenntnis von Ansätzen, Methoden, Modellen, Prinzipien und Werkzeugen im Bereich Web Engineering und Cloud Computing
• Fähigkeit zu Entwurf, Realisierung und Betrieb anspruchsvoller verteilter Anwendungen
• Verständnis für und Kenntnis über unterschiedliche Anwendungs-Architekturen für flexible und elastische Softwarelösungen
• Vorgehensmodelle, Ansätze, Modelle, Technologien, Prinzipien und Werkzeuge für Web Anwendungen und Cloud Computing

Prozesscontrolling

Inhalte der Lehrveranstaltung sind:

• Prozessmanagement (historische Entwicklung, Konzepte, Maßnahmen, Instrumente)
• Prozesscontrolling (Einführung in das Controlling, Konzeptionen des Prozesscontrolling)
• Strategisches Prozesscontrolling/-management (Einführung und Ansätze)
• Instrumente des Prozesscontrolling/-management (Prozesskostenrechnung, Kennzahlensysteme, Benchmarking, Budgetierung, Prozessgestaltung…)

Database Marketing

Im Rahmen von Database Marketing werden, nach einer Einführung zur Thematik, zunächst Grundlagen zur Informationsstrukturierung, konzeptionellen Datenmodellierung und Datenbanksystemen sowie zum Entwicklungsprozess von Datenbanken vermittelt. Anschließend folgen Anwendungen im Bereich des Database Marketing.

Datenmanagement

Die Studierenden sollen bestehende Datenbanken für unterschiedliche Einsatzbedingungen administrieren können. Dazu gehören Kompetenzen im Transaktionsmanagement und Scheduling sowie Sperrmechanismen und Rechtemanagement. Den Studierenden wird im Rahmen der Vorlesung eine theoretische Einführung in den Aufbau und die Nutzung von Datenbanksystemen gegeben. Die erarbeiteten Grundlagen werden im Rahmen der Übung anhand eines Datenbanksystems umgesetzt.

Cloud- und Web-Anwendungen

Nach dem Besuch der Vorlesung sind die Grundzüge einiger wichtiger Weiterentwicklungen im Bereich Datenbanken bekannt. Einblicke und Zusammenhänge aktueller Entwicklungen im Bereich Web und Datenbanken werden mit dem Ziel gegeben, aktuelle und sich weiterentwickelnde Technologien verstehen, bewerten und einordnen zu können.

Quantitative Methoden des Operations Management

E-Business

Inhalte der Veranstaltung:

• Einführung und Grundlagen
• Digitale Geschäftsmodelle
• Grundlagen der Informationstechnologie für das E-Business
• E-Marketplace
• E-Shops
• E-Procurement
• E-Marketing
• E-Community / Social Network Analytics

Decision Support Systems

Die englischsprachige Vorlesung gibt einen umfassenden Überblick über die Entscheidungsunterstützung aus theoretischer und praktischer Sicht. Die praktische Sicht wird dabei am Beispiel der Energiewirtschaft verdeutlicht. Die Einordnung der unterschiedlichen und gemäß Unbundling geschaffenen Bereiche sowie dadurch bedingten heterogenen Entscheidungssituationen führt zu einer Vielzahl von Konzepten und Algorithmen im Kontext der Entscheidungsunterstützung. Grundlegende Zusammenhänge und auch unbundlingkonforme Architekturen sowie Werkzeuge werden für einen umfassenden Einblick leistungsstarke Entscheidungsunterstützung detailliert. Durch den Besuch der Vorlesung sollen die Studierenden die systemtheoretischen Zusammenhänge der Entscheidungsunterstützung nachvollziehen, um so ein Mapping zwischen realen Entscheidungssituationen und entsprechenden unterstützenden Werkzeugen (Methoden und Modellen) durchführen zu können.

Entwurf verteilter Systeme

Inhalte der Lehrveranstaltung sind:

• Web Engineering
• Vorgehensmodelle zur Realisierung verteilter Lösungen
• Anforderungsanalyse und -management
• Planung hinsichtlich Content, Benutzerschnittstellen und Anwendungslogik
• Ansätze zur Anwendungslogik
• Content-Aspekte
• Benutzerschnittstellen-Aspekte
• Aspekte der Anwendungslogik
• Test und Deployment
• Promotion, Maintenance und Evolution

Supply Chain Management

Strategic IT-Management

Inhalte der Veranstaltung:

• IT-Strategie, Business- & IT-Alignment
• IT-Governance
• Prozessorientiertes IT-Management
• Qualitätsmanagement
• Reifegradmodelle
• IT-Risikomanagement

Künstliche Intelligenz

Sicherheit verteilter Software

Inhalte der Lehrveranstaltung sind:

• Einführung in Identität, Gefahren, Risiken, Heilung und Sicherheit
• Einführung in Methoden und Ansätze der Kryptographie
• Identity & Access Management
• Ansätze, Dienste und Werkzeuge zur Rechnernetz-Sicherheit
• Anwendungsorientierte Sicherheit
• Management und Sicherheitsaspekte von drahtlosen lokalen Netzen
• Föderation von Benutzerrechten
• Maßnahmen zur systematischen Planung, Ausführung und Überwachung der Sicherheit
• Trends, z.B. Selbstmanagement, Selbstheilung

Produktionsmanagement II

Systeme des Kundenbeziehungsmanagement

Es werden spezifische Problemstellungen und Lösungsansätze im IT-gestützten Kundenbeziehungsmanagement vermittelt. Die behandelten Fragen beziehen sich auf wichtige Aspekte der Gestaltung von IT-Lösungen zur Unterstützung der zentralen Prozesse im Kundenbeziehungsmanagement. Ein Schwerpunkt dieser Veranstaltung ist die Einführung und Diskussion von technologischen Unterstützungswerkzeugen.

Ziele der Veranstaltung:

• Verständnis der Unterstützungspotenziale für das Kundenbeziehungsmanagement durch IT-Systeme und Lösungen
• Kenntnisse im Hinblick auf die Anwendung des Kundenbeziehungsmanagements in der betrieblichen Praxis
• Fertigkeiten bezüglich der Technologie-Nutzung

Software Service Engineering

Inhalte der Lehrveranstaltung sind:

• XML-basierte Web Services
• REST architecture style
• SOA-Komponenten
• Prinzipien und Muster (wie Business Prozess Choreography, Enterprise Service Bus)
• Herausforderungen für Software-Dienstleistungen im Business-Umfeld
• Lebenszyklusmodellierung

Marktforschung

• Typische Forschungsansätze der Marktforschung
• Entwicklung von Messinstrumenten
• Formen der Datenerhebung
• Stichprobenziehung
• Datenauswertung als Phase des Marktforschungsprozesses
• Ergebniskommunikation

Mathematische Grundlagen von Big Data

Das Besondere an Big Data ist, dass die zu bearbeitenden Datenmengen zu groß, zu komplex, zu schnelllebig oder zu schwach strukturiert sind, um sie mit manuellen und herkömmlichen Methoden der Datenverarbeitung auszuwerten. In dieser Veranstaltung werden grundlegende mathematische Modelle im Bereich Big Data Analytics dargestellt sowie ein anwendungsorientierter Bezug zu relevanten wirtschaftswissenschaftlichen Fragestellungen hergestellt. Es werden mathematische Hilfsmittel aus der Angewandten Mathematik (insbesondere Numerische Lineare Algebra, Statistik, Optimierung, Graphentheorie) erläutert und auf aktuelle Probleme der Datenanalyse im ökonomischen Kontext angewandt.

Medienretrieval

Im Rahmen der Lehrveranstaltung werden zentrale Aspekte des Information retrieval mit Multimedialen Daten besprochen.

B2B-Marketing

In vielen Branchen (z.B. Konsumgüterbranche, Handel, verarbeitendes Gewerbe) findet ein wesentlicher Teil der Transaktionen zwischen Unternehmen und organisationalen Kunden (wiederum Unternehmen bzw. öffentliche Institutionen) statt. Dabei gibt es im Rahmen der Marktbearbeitung häufig unterschiedliche Besonderheiten zu beachten. Die Veranstaltung verdeutlicht diese Besonderheiten des Business-to-Business Marketing und thematisiert anschaulich die theoretischen und praktischen Aspekte.

Wirtschaftsinformatik-Praktikum III

Statistik mit R

Wirtschaftsinformatik-Praktikum III

Statistik mit R