II2019 Business Analytics

Modulverantwortliche
  • Prof. Dr. Christian Überall
Lehrende
  • Prof. Dr. Christian Überall
Notwendige Voraussetzungen zur Teilnahme

Keine

Kurzbeschreibung

In der Veranstaltung lernen die Studierenden den Business Analytics Prozess kennen und wie dieser genutzt wird, um betriebswirtschaftliche Problemstellungen zu lösen.

Inhalte
  • Einführung und Grundbegriffe von Business Analytics
  • Bedeutung von Business Analytics
  • Business Intelligence vs. Business Analytics
  • Teilprozesse von Business Analytics – Von der Problemstellung bis zur Lösung
Qualifikations- und Lernziele

Fachkompetenzen

Die Studierenden

  • sind dazu in der Lage, die Bedeutung und die Wichtigkeit von Business Analytics einzuschätzen.
  • können den Unterschied zwischen einer betriebswirtschaftlichen Problemstellung und einem Analytics Problem darlegen.
  • können die benötigten Ressourcen für den Business Analytics Prozess herleiten.
  • sind dazu in der Lage einen geeigneten Algorithmus für die Analyse auszuwählen.

Methodenkompetenzen (fachlich & überfachlich)

  • Sie können die Begriffe „Big Data” und „Small Data” erklären und können mit Hilfe dieser Daten betriebswirtschaftliche Problemstellungen lösen.

Sozialkompetenzen

  • Sie können die Ergebnisse den verschiedenen Interessengruppen (vom Maschinenführer bis zum Geschäftsführer) anwendergerecht aufbereiten.

Selbstkompetenzen

  • Sie sind dazu in der Lage, eigenständig den Business Analytics Prozess anzuwenden.
ECTS-Leistungspunkte (CrP)
  • 6 CrP
  • Arbeitsaufwand 180 Std.
  • Präsenzzeit 60 Std.
  • Selbststudium 120 Std.
Lehr- und Lernformen
  • 4 SWS
  • Seminar 4 SWS
Studiensemester
  • Informatik (B.Sc. 2010)
  • Ingenieur-Informatik (B.Sc. 2010)
  • Social Media Systems (B.Sc. 2016)
Dauer
1 Semester
Häufigkeit des Angebots
Einmal im Jahr
Unterrichtssprache
Deutsch
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

Prüfungsvorleistung: Regelmäßige Teilnahme (mindestens 80% der Zeit)

Prüfungsleistung: Präsentation oder Projekt (Art des Leistungsnachweises wird den Studierenden rechtzeitig und in geeigneter Weise bekannt gegeben.)

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 Bachelorstudiengänge der THM möglich.
Literatur, Medien
  • Seiter, M.: Business Analytics. Wie Sie Daten für die Steuerung von Unternehmen nutzen. Vahlen.
  • Albright, S. C.; Winston, W. L.: Business Analytics. Data Analytics & Decision Making. Cengage Learning.

Rechtliche Hinweise