FND-58


FND-58

Business Intelligence

Semester

Siehe Studienverlaufsplan

Art des Moduls

Pflicht

Modulverantwortung

Prof. Dr. Axel Lamprecht

Modulsprache

Deutsch / Englisch

Veranstaltungsturnus

Mind. 1 x jährlich

Dauer der Veranstaltung

1 Semester

Arbeitsaufwand

300 Std.

Präsenz: 40 Std. | Selbststudium: 100 Std. | Transfer: 160 Std.

ECTS-Punkte

10 CP

Prüfungsleistung

Klausur (60 min.) / Transferarbeit (6-8 Seiten) / Case

Lehr- und Lernmethoden

Seminar (Präsenzlehre), ergänzend Selbststudium und Transfer, ggf. E-Learning, Pre- und Post-Reading.

Modulinhalte

  • Big-Data als Basis von BI

  • Künstliche Intelligenz als Basis von BI

  • Methoden und Technologie der KI

  • Data Science und Data Mining

  • Best Practices

  • Fallbeispiele

Teilnahmevoraussetzungen

Vorkenntnisse der Mathematik, Datenbanksysteme und Grundlagen der Programmierung sind Voraussetzung.

Qualifikationsziele

Wissensverbreiterung

  • Kenntnisse über die wissenschaftlichen Grundlagen im Bereich BI

Wissensvertiefung

  • Fähigkeit der Auseinandersetzung mit den wichtigsten Theorien, Prinzipien und Methoden im Bereich BI

  • Fähigkeit, der erweiterten Wissensvertiefung im Bereich BI

  • Kenntnisse über aktuelle Entwicklungen und Wissensstände im Bereich BI und Data Science.

Wissensverständnis

  • Fähigkeit, BI – Tools zu nutzen.

  • Problemstellungen aus dem Bereich Bi mit systematischen Methoden umsetzen.

  • Die Bedeutung der Datenqualität als Basis für BI erkennen

Verwendbarkeit des Moduls für andere Module und Studiengänge

Verwendbar im Bachelorstudiengang Wirtschaftsinformatik

Empfohlene Literatur

Zum Selbststudium empfiehlt sich den Studierenden folgende Literatur:

  • Ertel, W. (2016): Grundkurs Künstliche Intelligenz: Eine praxisorientierte Einführung

  • Gentsch, P. (2017): Künstliche Intelligenz für Sales, Marketing und Service: Mit AI und Bots zu einem Algorithmic Business – Konzepte, Technologien und Best Practices

  • Kemper, H. & Baars, H. (2021): Business Intelligence & Analytics – Grundlagen und praktische Anwendungen: Ansätze der IT-basierten Entscheidungsunterstützung

  • Seufert, A. & Lehmann P. (2017): Symposium Business Intelligence / Tagungsband: 12. Symposium Business Intelligence: Status Quo - Chancen und Herausforderungen (Symposium Business Intelligence / Tagungsbänden)

  • Talkner, H. (2019): Business Intelligence mit Power BI: Der Einstieg in die Self Service BI Welt - Schritt für Schritt

Weitere Informationen

Keine