• Prof. Dr.-Ing. Sven Keller

• Alisa Lorenz

Grundkenntnisse zu Datenbanken und integrierten Informationssysteme

Konzeption und Nutzung von IT-Systemen zur datenbasierenden Unterstützung von Managemententscheidungen

- Definition und Einordnung der Thematik
- Anwendungs- und Einsatzgebiete von BI
- Architekturen von BI-Systemen
- Basistechnologien zur Realisierung von BI-Systemen
- Phasen zur Datenaufbereitung in BI-Systemen
- Informationsnutzung / Reporting / Dashboards
- Data Analytics Reifegrade und deren Konsequenzen für Big Data und KI-basierende Geschäftsmodelle
- Aktuelle Entwicklungen

• 6 CrP
• Arbeitsaufwand 180 Std.
• Präsenzzeit 60 Std.
• Selbststudium 120 Std.

• 4 SWS

• Seminar

• Digital Business (M.Sc. 2020) - 1. Semester

Nein

Bonuspunkte werden gemäß § 9 (4) der Allgemeinen Bestimmungen vergeben. Art und Weise der Zusatzleistungen wird den Studierenden zu Veranstaltungsbeginn rechtzeitig und in geeigneter Art und Weise mitgeteilt.

Bestehen der Prüfungsleistung(en)

• Chamoni, Gluchowski: Analytische Informationssysteme – Business Intelligence - Technologien und -Anwendungen. 5. Auflage. Springer Gabler Verlag. Berlin 2016
• Hahne: Modellierung von Business-Intelligence-Systemen; dpunkt.verlag 2014
• Shermann: Business Intelligence Guidebook: From Data Integration to Analytics; Morgan Kaufmann (Verlag);
• Lang (Hrsg.), Bensberg, Buchkremer et al.: Business Intelligence erfolgreich umsetzen: Von der Technologie zum Geschäftserfolg; Symposium Publishing, 2016
• Joachim Dorschel (Hrsg.): Praxishandbuch Big Data; Springer Gabler 2015
• Steven Finlay: Artificial Intelligence and Machine Learning for Business: A No-Nonsense Guide to Data Driven Technologies; Relativistic 2017