W.WIINM32.11 (Datawarehousing) W.WIMAT03.13 (Statistik)

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1 Modulbeschrieb Business Intelligence and Analytics Seite 1/5 Modulcode Leitidee Art der Ausbildung Studiengang Modultyp W.WIINM42.13 Information ist eine derart wichtige Komponente bei der Entscheidungsfindung, dass deren Beschaffung und Verwaltung von vielen bereits als ausreichendes Ziel betrachtet wurde. Mit der exponentiell zunehmenden Informationsflut ist es jedoch klar geworden, dass Informationen alleine nicht mehr ausreichen, dass der Besitz all dieser Information nicht automatisch zu besseren Entscheidungen führt. Um operative und strategische Entscheide fundiert fällen zu können, sind die richtigen Informationen zwar eine Voraussetzung, die korrekte und zeitgerechte Analyse und Interpretation jedoch ebenso wichtig. Hauptziel von Business Intelligence ist es, Wissensarbeitern zu ermöglichen, effektive und zeitgerechte Entscheide zu treffen. Dazu werden unterschiedlichste Methoden, Prozesse und Technologien für das Sammeln, Auswerten, Analysieren und Präsentieren von Daten zur Verfügung gestellt. Business Intelligence setzt ein Verständnis von allen wichtigen Faktoren, die die Geschäftstätigkeit betreffen, wie Kunden, Konkurrenten, Geschäftspartner, Umwelt und operative Abläufe voraus. Nur so sind "optimale" Entscheide möglich. Ziel dieses Moduls ist es, Methoden, Prozesse und Technologien für die effektive Entscheidungsunterstützung zu vermitteln. Dazu wird der gesamte Lebenszyklus von Informationen, von der Erhebung über die Verarbeitung, Analyse und Interpretation bis hin zur Verteilung und Präsentation behandelt, wobei auf die quantitative Analyse ein besonderes Gewicht gelegt wird. Damit soll den Studierenden das Wissen und die Kompetenz vermittelt werden, fach- und zeitgerecht die Ressource Information in der heutigen Geschäfts- und Informationslandschaft richtig einzusetzen. Wirtschaftsinformatik Bachelor C (Kernmodul) Modulniveau Dotation Modulkurse Eingangskompetenzen Anschlussmodule Bemerkungen Aufbau (intermediate) 6 1. Business Intelligence und entscheidungsunterstützende Systeme 2. Mathematische Modelle der Entscheidungsunterstützung 3. Anwendungen der Business Intelligence W.WIINM22.09 (Datenmanagement) W.WIINM32.11 (Datawarehousing) W.WIMAT03.13 (Statistik)

2 Seite 2/5 Kurs 1: Business Intelligence und entscheidungsunterstützende Systeme kennen den Nutzen von Business Intelligence für die Entscheidungsfindung; wissen, wie Informationsbedürfnisse einer Unternehmung bestimmt werden und sind in der Lage, diese zu validieren; kennen den organisatorischen und technischen Aufbau einer BI-Infrastruktur; sind in der Lage, Prozesse der BI-Wissensgewinnung zu entwerfen und zu gestalten. kennen Grundlagen der Business Intelligence; kennen Prozesse der Business Intelligence. kennen die wichtigsten Methoden der Business Intelligence. kennen Techniken, wie Informationen benutzergerecht gestaltet werden. wissen, dass fundierte Entscheide von den adäquaten Informationen abhängen. sind in der Lage, Informationsbedürfnisse zu bestimmen und entsprechende Prozesse für die Gewinnung der Information zu implementieren. verwenden die geeigneten Mittel der Business Intelligence, um adäquate Entscheidungshilfen zu erarbeiten. können gewonnene Erkenntnisse geeignet vermitteln. sind sich bewusst, welchen Einfluss unkorrekte oder unzureichende Informationen auf die Entscheidungsfindung haben können. Herkunft und Treiber von Business Intelligence Informationsbedürfnisse und deren Indikatoren Der Prozess Gewinnung und Gestaltung von Entscheidungshilfen Charakteristik von Business Intelligence Architektur einer Business Intelligence Infrastruktur Competitive Intelligence Business Intelligence Competence Center und deren Implementierung und Inhalte

3 Seite 3/5 Total Aufwand Anteil 30.6% 30.6% 38.9% 100% Schriftliche Prüfung Kurs 2: Mathematische Modelle der Entscheidungsunterstützung kennen die Bedeutung mathematischer Modelle in der Business Intelligence; kennen unterschiedliche mathematische Analysemethoden und deren Anwendungsgebiete; können die Methoden für korrekte BI-Analysen anwenden. kennen wichtige mathematische Methoden für die Auswertung von Daten. wissen, welche Informationen für eine Entscheidungsfindung benötigt werden. kennen Techniken, wie Informationen benutzergerecht gestaltet werden. wissen über Möglichkeiten und Risiken von mathematischen Verfahren in der realen Wirtschaft. sind in der Lage, Informationsbedürfnisse zu bestimmen und entsprechende Prozesse für die Gewinnung der Information zu implementieren. verwenden die geeigneten Mittel der Business Intelligence, um adäquate Entscheidungshilfen zu erarbeiten. können gewonnene Erkenntnisse geeignet vermitteln. setzen korrekte Verfahren eigenverantwortlich ein. Mathematische Modelle der Entscheidungsunterstützung Exploration von Daten

4 Seite 4/5 Konfidenzintervalle Hypothesentests Techniken des Data Mining wie beispielsweise Assoziationsanalyse Zeitreihenanalyse und Forecasting und Inhalte Vorlesung, praktische Übungen Übungen Total Aufwand Anteil 27.5% 7.5% 65.0% 100% schriftliche Prüfung und praktische Arbeit Kurs 3: Anwendungen der Business Intelligence kennen die wichtigsten Anwendungsgebiete der BI; wissen um die Bedeutung der BI bei der Kundengewinnung und -bindung; wissen, wie Supply Chaines mittels BI-Verfahren optimiert werden können; kennen die Möglichkeiten des Prozesscontrolling mit BI-Unterstützung. kennen typische Anwendungsgebiete der Business Intelligence. wissen, welche Problemstellungen und Lösungsmethoden in den typischen Anwendungsgebieten verwendet werden. können gängige Verfahren in den behandelten Gebieten einsetzen. sind in der Lage, die behandelten Methoden adäquat einzusetzen.

5 Seite 5/5 verstehen die Hürde von Ergebnissen der BI und der Kommunikation der Erkenntnisse im Alltag. sehen, wie die Verfahren in den behandelten Gebieten auf weitere Bereiche übertragen werden können. sind in der Lage, die gewonnen Erkenntnisse kompetent zu kommunizieren. machen Vorschläge für den Einsatz von BI-Techniken in angrenzenden Anwendungsbereichen. Market Intelligence: Anwendungen der Business Intelligence im Marketing Logistic Intelligence: Anwendungen der Business Intelligence in der Logistik Process Intelligence: Anwendungen der Business Intelligence im Prozessmanagement und Inhalte Inputreferate Seminararbeiten Total Aufwand Anteil 16.7% 50.0% 33.3% 100% Referate der Studierenden