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1202 Business Intelligence

Modulverantwortliche
  • Prof. Dr.-Ing. Sven Keller
Lehrende
  • Prof. Dr.-Ing. Sven Keller
Notwendige Voraussetzungen zur Teilnahme

-

Empfohlene Voraussetzungen zur Teilnahme

Grundkenntnisse zu Datenbanken und integrierten Informationssystemen

Kurzbeschreibung

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

Inhalte
  • Definition und Einordnung der Thematik
  • Architekturen von BI-Systemen
  • Basistechnologien zur Realisierung von BI-Systemen
  • Phasen zur Datenaufbereitung in BI-Systemen
  • Anwendung durch Informationsnutzung / Reporting / Dashboards
  • Erweiterte Anwendungsmöglichkeiten auf Basis von Big Data
  • vorlesungsbegleitende Bearbeitung einer praxisnahen Fallstudie
Fachkompetenzen
Die Studierenden können die Bedeutung von Business Intelligence für die datenbasierte Unterstützung von Managemententscheidungen verstehen und die Bedeutung des Fachgebiets für datengetriebene Geschäftsmodelle erklären.
Sie kennen Konzepte sowie Komponenten von BI – Architekturen und verstehen deren Zusammenwirken so dass sie diese bzgl. Eignung konkreter Einsatzgebiete bewerten können. Sie sind in der Lage Chancen, Risiken und Grenzen von Entwicklungen im BI-Umfeld zu beurteilen. Außerdem können Sie das Potenzial von Big Data-Technologien und künstlicher Intelligenz für moderne Anwendungen zur Entscheidungsunterstützung abschätzen.
Methodenkompetenzen (fachlich & überfachlich)
Die Studierenden können BI- Projekte konstruktiv mitgestalten und planungsunterstützend mitwirken. Sie können mit technischen Spezialisten aus den Bereichen von Datenbank- und Data Warehouse -Entwicklung bzw. - Administration fachlich und formal korrekt und zielgerichtet kommunizieren. Sie kennen die Bedeutung einer validen Datenbasis und kennen die notwendigen Schritte, um diesbezüglich ein hohes Qualitätsniveau sicherzustellen.
Sie können sich aktiv in die Konzeption projektbezogener Lösungen einbringen. Außerdem können Sie einschlägige und zeitgemäße Technologien bezüglich ihrer Einsatzmöglichkeiten und –grenzen einschätzen und exemplarisch zum Aufbau und zur Nutzung von BI-Lösungen praktisch anwenden.
Sozialkompetenzen
Die Studierenden sind in der Lage, in einem interdisziplinären Team mit Spezialisten aus technischen und betriebswirtschaftlichen Bereichen (Informatik, Data Science, Geschäftsführung, Controlling, Marketing, etc.) Knowhow zu vermitteln und lösungsorientiert zusammenzuarbeiten.
Selbstkompetenzen
Die Studierenden können sich in diesem interdisziplinären Fachgebiet fortlaufend selbst weiterbilden. Sie verstehen entsprechende Technologien und Methoden, auf deren Basis sie sich aktuelle und vertiefende Entwicklungen eigenständig aneignen können.
ECTS-Leistungspunkte (CrP)
  • 6 CrP
  • Arbeitsaufwand 180 Std.
  • Präsenzzeit 60 Std.
  • Selbststudium 120 Std.
Lehr- und Lernformen
  • 4 SWS
  • Seminarunterricht für theoretische Grundlagen; (Labor-) Praktikum für Anwendungsteil
Studiensemester
  • Unternehmenssteuerung (M.Sc. 2022) - 1. Semester
Dauer
1 Semester
Häufigkeit des Angebots
Nur im Sommersemester
Unterrichtssprache
Deutsch
Prüfungsvorleistungen

-

Bonuspunkte

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.

Prüfungsleistungen

Klausur (90 Minuten) mit theoretischem und praktischem Teil;
der praktische Teil wird mit einer aktuellen Version der im Praxis- bzw. Laborteil verwendeten BI-Plattform durchgeführt

Benotung
Die Bewertung des Moduls erfolgt gemäß §§ 9, ggf. 12 (Teilleistungen), ggf. 18 (Arbeiten, Kolloquien) der Allgemeinen Bestimmungen (Teil I der Prüfungsordnung).
Verwendbarkeit
Gemäß § 5 der Allgemeinen Bestimmungen (Teil I der Prüfungsordnung) Verwendbarkeit in allen Masterstudiengänge der THM möglich.
Literatur, Medien
  • Baars, Kemper: Business Intelligence - Grundlagen und praktische Anwendungen: Ansätze der IT-basierten Entscheidungsunterstützung. 4. Auflage. Springer Vieweg 2021
  • Chamoni, Gluchowski: Analytische Informationssysteme – Business Intelligence-Technologien und -Anwendungen. 5. Auflage. Springer Gabler Verlag. Berlin 2016
  • M. Seiter: Business Analytics: Wie Sie Daten für die Steuerung von Unternehmen nutzen. 2. Auflagen. Vahlen Verlag 2019.
  • F. Weber: Künstliche Intelligenz für Business Analytics: Algorithmen, Plattformen und Anwendungsszenarien. Springer Vieweg 2020
  • B. Powell: Mastering Microsoft Power BI: Expert techniques for effective data analytics and business intelligence. Packt Publishing 2018.

Rechtliche Hinweise