Wirtschaftsinformatik
Übersicht
Die Forschungsaktivitäten der Fachgruppe „Wirtschaftsinformatik“ basieren auf den umfangreichen Beratungserfahrungen ihrer Mitglieder (Prof. Hohmann, Prof. Kammer, Prof. Ritz, Prof. Siepermann und Prof. Wagenknecht) in verschiedenen Branchen und sind ausgerichtet auf Geschäftsprozessmanagement, (Cloud-)Prozessautomatisierung, IT-Management, ERP-Auswahl- und Einführungsprojekte, ERP-Optimierung und Softwareentwicklung, wobei ein Fokus auf kommerziellen Standardsoftware-Systemen liegt. Neben Entwicklungen im SAP-Umfeld (SAP S/4HANA, SAP BW/4HANA, ABAP) werden u.a. auch Konzeption, Entwurf und Realisierung von Cloud-ERP-Lösungen mit CRM, WaWi und FiBu für KMU umgesetzt (z.B. Entwicklungsprojekt mit der weclapp SE).
Ein weiterer Forschungsschwerpunkt der Fachgruppe liegt im Bereich analytischer Informationssysteme und deren Beitrag zur risikoorientierten Entscheidungsunterstützung im Rahmen der digitalen Transformation hin zu datengetriebenen Unternehmen. Insbesondere durch Data Mining und effiziente Algorithmen sowie Anwendungen der künstlichen Intelligenz zur Prognose und Entscheidungsunterstützung.
Besonderen Wert legen dabei die Mitglieder der Fachgruppe auf die digitale Lehre. Ein Forschungsgebiet stellt daher die Konzeption und Entwicklung intelligenter Tutorensysteme unter Einsatz von KI dar. Verschiedene E-Learning-Systeme werden aktuell in Forschungsprojekten entwickelt bzw. befinden sich bereits an der THM im aktiven Lehreinsatz
Prof. Dr. Harald Ritz
Werdegang
- Studium (Dipl.-Wirtsch.-Inform.) und Promotion (Dr. rer. pol.) an der Technischen Universität Darmstadt (ehem. TH Darmstadt)
- SAP SI AG, Dresden, Geschäftsstelle Alsbach-Hähnlein: Beratung Higher Education and Research / Public Sector
- Professor für ABWL, insbesondere Wirtschaftsinformatik und Quantitative Methoden an der Hochschule Heilbronn, Campus Künzelsau
- seit 2003 Professor für Praktische Informatik, insbesondere Wirtschaftsinformatik an der THM im Fachbereich MNI, Campus Gießen
Schwerpunkte
- Kommerzielle Standardsoftware, insbesondere analytische Informationssysteme zur datengetriebenen Unternehmenssteuerung (Business Intelligence, Data Warehousing, Data Mining, Big Data, Machine Learning / KI, Data Science) im SAP-Umfeld
- Betriebliches IT-Management als Grundlage der digitalen Transformation
- Requirements Engineering, Softwarequalität
- IT-Systeme im Hochschulbereich
Projekte
Die primären Forschungsaktivitäten finden im Bereich der digitalen Transformation hin zu datengetriebenen Unternehmen statt. Es wird erforscht wie der Wertschöfpungsprozess "Data to Decison" innerhalb der folgenden vier Phasen effektiv und effizient ausgestaltet werden kann: "Framing" (Business Case definieren; Überführen der betriebswirtschaftlichen in eine analytische Problemstellung), "Allocation" (welche Ressourcen, also Daten, IT und Personal, sind zur Lösung notwendig?; insbes. Datenidentifikation, -vorbereitung und -bereitstellung; wie sollte eine analytische Datenarchitektur aussehen: Data Warehouse; Data Lake; Data Mesh usw.?), "Analytics" (mit welchen Algorithmen können die Probleme gelöst werden; Data Mining, Predictive Analytics, Machine Learning usw.) und "Preparation" (wie müssen die Ergebnisse der Algorithmen interpretiert und visualisiert werden, damit Führungskräfte zu adäquaten Entscheidungen kommen?; Visualisierungsstandard bei Reports und Dashboards).
Beispielhaft eine Auswahl aktueller Fragestellungen aus dem Kontext digitale Transformation hin zu datengetriebenen Unternehmen, mit denen sich Studierende im Rahmen von internen und externen Abschlussarbeiten befassten:
Tansel, D.; Ritz, H.: Metadatenmanagement bei Data-Lake-Realisierungsansätzen, in: Anwendungen und Konzepte in der Wirtschaftsinformatik (AKWI), ISSN: 2296-4592, Nr. 12 (2020), S.97.
Bolat, A.; Ritz, H.; Steffen, M.: Transformation von SAP GUI zu SAP Fiori im Einkaufsumfeld - Konzeption, Entwicklung und Bewertung einer SAP Fiori-Applikation am Beispiel der Erfassung von Bestellanforderungen, in: Anwendungen und Konzepte in der Wirtschaftsinformatik (AKWI), ISSN: 2296-4592, Nr. 13 (2021), S.105.
Lang, N.; Ritz, H.; Kammer, Fr.: Visualisierung von analytischen Business-Intelligence-Ergebnissen mit SAP-Software auf verschiedenen Endgeräten, in: Anwendungen und Konzepte in der Wirtschaftsinformatik (AKWI), ISSN: 2296-4592, Nr. 13 (2021), S.108.
Dörr, A.; Ritz, H.; Ried, M.: Entwicklung eines Kriterienkatalogs zur Gegenüberstellung von Business-Intelligence-Lösungen in der Cloud am Beispiel von Snowflake und der SAP Data Warehouse Cloud, in: Anwendungen und Konzepte in der Wirtschaftsinformatik (AKWI), ISSN: 2296-4592, Nr. 14 (2021), S.83.
Ginovker, A.; Ritz, H.; Fakesch, R.: Konzeption und Implementierung eines flexiblen Lagerdashboards für SAP EWM mit Microsoft Power BI, in: Anwendungen und Konzepte in der Wirtschaftsinformatik (AKWI), ISSN: 2296-4592, Nr. 15 (2022), S.72-73.
Schneider, V.; Ritz, H.; Becker, S.: Automatisierung des Aufbaus flexibler Infrastrukturen analytischer Systeme in Cloud-Umgebungen, in: Anwendungen und Konzepte in der Wirtschaftsinformatik (AKWI), ISSN: 2296-4592, Nr. 15 (2022), S.79-80.
Ullrich, K.; Ritz, H.; Arendt, A.: Performance-Nutzen-Analyse: Automatisierung eines Data Warehouse, in: Anwendungen und Konzepte in der Wirtschaftsinformatik (AKWI), ISSN: 2296-4592, Nr. 14 (2021), S.85.
Hua, Th.-A.; Ritz, H.; Myza, W.: Vergleichende Bewertung von Data-Warehouse-Landschaften in der Cloud am Beispiel von Microsoft Azure Synapse Analytics und Snowflake, in: Anwendungen und Konzepte in der Wirtschaftsinformatik (AKWI), ISSN: 2296-4592, Nr. 15 (2022), S.76-77.
Hausner, L.; Ritz, H.; Sawusch, M.: Implementierung eines Visualisierungskonzepts für die grafische Darstellung von Daten und Informationen innerhalb des Controllings, in: Anwendungen und Konzepte in der Wirtschaftsinformatik (AKWI), ISSN: 2296-4592, Nr. 15 (2022), S.74-75.
Weitere Forschungsprojekte befassen sich mit (Stand: WS 22/23):
- Konzeption und Implementierung eines KI-basierten FAQ-Chatbots zur studentischen Beratung bei Prüfungsangelegenheiten für die Studiengänge B.Sc. und M.Sc. Wirtschaftsinformatik. Dieser befindet sich aktuell in der Testphase: Chatbot "Winfy".
- Entwicklung eines "Feedback-Systems", das SAP BW4/HANA-Übungs- und Fallstudienaufgaben aus der Veranstaltung "Data Warehousing/Business Intelligence" automatisch bewertet und vorliegende Fehler mit Lösungshinweisen den Studierenden aufzeigt (zusammen mit Prof. Dr. Kammer)
Zusätzliche Themenbereiche, aus denen sich Arbeiten für Bachelor- und Masterstudierende sowie Master-Entwicklungsprojekte individuell konzipieren lassen, finden Sie laufend aktualisiert auf meiner THM-Homepage unter "Lehre".
Prof. Dr. Frank Kammer
Schwerpunkte
Data Mining und effiziente Algorithmen
Künstliche Intelligenz (insb. im Bereich Digital Learning)
Business Intelligence
Automatisierte Erstellung von Videos
IT-Security
Projekte
Feedbacksystem: https://github.com/thm-mni-ii/feedbacksystem
Platzeff. Algorithmen: https://github.com/thm-mni-ii/sea
Biebertal TV: https://biebertal.mach-mit.tv/
Homepage
Profilseite
Prof. Dr. Berrin Özergin
Werdegang
- Studium der Betriebswirtschaftslehre mit den Schwerpunkten Marketing und Kommunikation, Johannes Gutenberg-Universität Mainz
- Promotion im Strategischen Marketing: „Services Ingredient Branding: Eine experimentelle Untersuchung der Effekte der Markierung von investiven Dienstleistungskomponenten“ (summa cum laude)
- 2004 -2018 Praxistätigkeit im Marketing (Marketingleitung, Brand Management, Marketingstrategie-Beratung) und in der Marktforschung
Forschungsinteressen
- mediengetriebene Transformation des Marketing
- Marketing Intelligence, im Besonderen Social Media Intelligence
Themenfelder für Abschlussarbeiten
- Social Media Marketing
- Voice Marketing
- Data Driven Marketing
- Digitale Markenführung, Markenführung in Social Media, Voice Branding
- Customer Experience, Branded Customer Experience
- Social Media Intelligence
Prof. Dr. habil. Markus Siepermann
Werdegang
Ausbildung
- Studium der Informatik mit Nebenfach BWL, TU Dortmund
- Promotion in Wirtschaftsinformatik, TU Dortmund
- Habilitation in Betriebswirtschaft, TU Dortmund
Beruflicher Werdegang
- Professor für Wirtschaftsinformatik an der THM
- Vertretungsprofessur für Wirtschaftsinformatik, HFH Hamburger Fernhochschule
- Akademischer (Ober-)Rat und Oberassistent, Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik, TU Dortmund
- Wissenschaftlicher Mitarbeiter, Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik, TU Dortmund
- Mitbegründer der Wawerko GmbH
- Ruf auf eine Professur für Data Management, ESDES School of Business and Management, Université Catholique de Lyon, abgelehnt
Schwerpunkte
Anwendungen der künstlichen Intelligenz zur Prognose und Entscheidungsunterstützung
- Digitale Transformation – Ausgestaltung und Auswirkungen neuer Technologien auf die verschiedenen Stakeholder
- E-Learning – Konzeption und Entwicklung Intelligenter Tutorensysteme
- Risikoinformationssysteme und Risikoorientierte Entscheidungsunterstützung
- Neue Medien – Analyse, betriebswirtschaftlicher Einsatz und gesellschaftliche Auswirkungen
Projekte / Abschlussarbeiten
Im Sinne der Wirtschaftsinformatik als Schnittstellendisziplin zwischen der Informatik und der Betriebswirtschaft umfasst das Themenspektrum für Abschlussarbeiten sowohl BWL-Themen wie auch anwendungsorientierte Informatik-Themen. Dabei kann es einerseits um die Konzeption, die Entwicklung, den Einsatz oder die Analyse von Informationssystemen jeglicher Art, von E-Learning-Systemen oder Anwendungssoftware gehen. Andererseits können auch die Auswirkungen des technologischen Wandels auf die Gesellschaft und die Veränderung des Nutzungsverhaltens im Zusammenhang mit diesem Wandel untersucht werden, z.B. bzgl. neuer Techniken, sozialer Medien.
Gerne können auch Themen aus der Unternehmenspraxis betreut werden. Diese können sich neben den bereits genannten Themenbereichen auch mit eher betriebswirtschaftlichen Fragestellungen befassen wie z.B. Optimierung, Geschäftsprozessmanagement, Risikomanagement, Einführung von Informationssystemen.
Methodisch kann ein breites Spektrum angewandt werden, wie z.B. formale mathematische Modelle, Simulationen, KI-Methoden (Genetische Algorithmen, Evolutionsstrategien, Neuronale Netze etc.), empirische Studien (Interviews, Umfragen, Experimente), Literaturstudien etc.
Laufend/startend/geplant
- Easy Tutor - KI-gestütztes intelligentes Tutorensystem zur einfachen Erstellung und automatischen Korrektur komplexer E-Learning-Aufgaben
- FinArch – Developing SMEs As Digital Finance Architectures: Promoting Digital Transformation Using Gamification
Abgeschlossen
- CityLab Südwestfalen
- Zukunftslabor Einzelhandel Südwestfalen 2020
Prof. Dr. Armin Wagenknecht
Werdegang
seit 2014 – Professor für Wirtschaftsinformatik, THM
2011 – 2014 IT-Projektleiter, DB Netz AG
Verantwortlich für die Steuerung eines IT-Großprojekts
mit > 30 Mio. EUR Budget
Service-orientierte Systemarchitektur
2010 – 2011 Requirements Engineer, DB Netz AG
2005 – 2010 Wissenschaftlicher Mitarbeiter, TU Darmstadt
Promotion mit Auszeichnung im Prozessmanagement
Schwerpunkte
E-Learning – Entwicklung von E-Learning-Konzepten und -Anwendungen im Bereich Projektma-nagement (mobile Serious-Game App iKanban) und Prozessautomatisierung mit BPM-Systemen
Geschäftsprozessautomatisierung – Anwendungsorientierte Flexibilisierung der Prozessautomatisierung mit BPM-Systemen
Projekte
Easy Tutor - KI-gestütztes intelligentes Tutorensystem zur einfachen Erstellung und automatischen Korrektur komplexer E-Learning-Aufgaben (Easy Tutor)
