Business Intelligence

Präsenzstudium: ca. 42 Std., Eigenstudium: ca. 108 Std.

Grundlagen der Informatik und Mathematik etwa aus den Modulen Wirtschaftsinformatik und Statistik & Operations Research des Grundstudiums.

Fortgeschrittene Kenntnisse der Informatik/Wirtschaftsinformatik etwa aus den Modulen Datenbanksysteme, Datenmanagement und Informationssysteme des Hauptstudiums.

Wirtschaftswissenschaften etwa aus dem Modul Betriebswirtschaft des Grundstudiums.

Lernziele: Ziel des Moduls ist die Vermittlung von Kenntnissen zu den Themengebieten Data-Warehouse-Systeme und Business Intelligence, sowie die Vertiefung von Kenntnissen in der Disziplin Datenbanksysteme. Weiterhin soll das wissenschaftliche Arbeiten und technische Schreiben gefördert werden.

FACH- UND METHODENKOMPETENZEN: Die Studierenden sind durch die tiefergehenden Kenntnisse in den Bereichen Data-Warehouse-Architekturen, Konzepte des Data Warehousing, Werkzeuge und Methoden der Webanalyse und Business Intelligence, befähigt zur eigenständigen Erarbeitung von komplexen und praxisorientierten Sachverhalten.

ÜBERFACHLICHE KOMPETENZ: Die Studierenden arbeiten in Projekten und erarbeiten sich in Teilgebieten vorgegebene Themenbereiche selbstständig.

Beispielthemen sind die Untersuchung von bestehenden und neuen Ansätzen und Methoden im Bereich Data-Warehouse-Systeme und Data Warehousing, die Untersuchung von innovativen Web-Tracking-Techniken, die Evaluation von Werkzeugen für das Web-Tracking und Business Intelligence, die Analyse und Optimierung von Kennzahlen für das Web Controlling, sowie die Bearbeitung von praxisbezogenen BI-Fallstudien.

Veranstaltungsspezifische Website, Tafel und Folien (Powerpoint,) allgemeine Informationen (Hinweise im WWW), Bücher, Zeitschriftenartikel und Tagungsbände, Software

1. Bauer, Andreas; Günzel, Holger: Data Warehouse Systeme: Architektur, Entwicklung, Anwendung,4. überarbeitete und erweiterte Auflage, dpunkt Verlag, 2013
2. Haller Heiko: Google Analytics und Co: Methoden der Webanalyse professionell anwenden, Addison-Wesley Verlag, 2010
3. Inmon, William: DW 2.0: The Architecture for the Next Generation of Data Warehousing, Elsevier Science Verlag, 2008
4. Kaushik, Avinash: Web Analytics 2.0: The Art of Online Accountability and Science of Customer Centricity, John Wiley & Sons Verlag, 2009
5. Kimball, Ralph: The Data Warehouse ETL Toolkit: Practical Techniques for Extracting, Cleaning, Conforming, and Delivering Data, John Wiley & Sons, 2004
6. Möller, Udo: Die Kunst des Webtrackings, O'Reilly Verlag, 2008
7. Simon, Alan: Data Warehousing and Business Intelligence for ECommerce, Morgan Kaufmann Verlag, 2001