Digital Enterprise

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

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

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

Wirtschaftswissenschaften etwa aus dem Modul Betriebswirtschaft des Grundstudiums

LERNZIELE

Die Studierenden sollen einen tieferen Einblick in die Themengebieten „Digitale Unternehmen" „Informationsmanagement“ sowie „Mobile Enterprise Computing“ erhalten

FACH- & METHODENKOMPETENZ

1. Die Studierenden erwerben einen Überblick sowie tiefergehende Kenntnisse in aktuellen Themen und Trends aus dem Bereich der Wirtschaftsinformatik, insbesondere in der Informationsverarbeitung
2. Die Studierenden erlernen, praxisorientierte Problemstellungen im Team zu bearbeiten und zu lösen.

ÜBERFACHLICHE KOMPETENZ

1. Die Studierenden können sich eigenständig in komplexe und praxisorientierte Sachverhalte einarbeiten
2. Die Studierenden erlernen das wissenschaftliche Arbeiten, technische Schreiben und das freie Vortragen.

Aus einer Reihe von vorausgewählten anwendungsorientierten Teilgebieten werden Themen einzeln oder im Team bearbeitet. Beispielthemen dazu sind:

1. Grundlagen des modernen Informationsmanagements sowie der digitalen Transformation von Unternehmen
2. Aktuelle Trends und Herausforderungen (Ubiquitous Computing, Informationssicherheit und Datenschutz, Consumerization)
3. Mobile Computing (Technologien, Architekturen, Konzepte)
4. Moderne IT-Architekturen und Methoden (Microservices, User Centered Design, DevOps, Continuous Integration)
5. Aktuelle Technologien und Konzepte (Industrie 4.0, Internet of Things, API Economy, Blockchain, Künstliche Intelligenz)
6. Anwendungsbeispiele aus der Praxis
7. Wirtschaftliche und soziale Aspekte der Digitalisierung

1. Vorstellung der Themen und Diskussion mit Tafel und Folien
2. Individuelles Coaching während der Erstellung der Arbeiten
3. Multimediale Präsentation der Ergebnisse

1. Krcmar, Helmut: Informationsmanagement; Springer Verlag; 6. Auflage; 2015
2. Eckert, Claudia, IT-Sicherheit: Konzepte - Verfahren – Protokolle; De Gruyter - Oldenburg Verlag; 9. Auflage; 2014D
3. Schneier, Bruce: Cryptography Engineering; John Wiley & Sons; 2010
4. Suthaharan, Shan: Machine Learning Models and Algorithms for Big Data Classification; Springer Verlag 2016
5. Doerrfeld, Bill; Wood, Chris; Art, Anthony; Sandroval, Kristopher; Lauret, Arnaud: The API Economy – Disruption and the Business of API; Nordic API; 2016
6. Individuelle Literaturauswahl je nach Thema aus Büchern, Zeitschriftenartikeln und Tagungsbänden
7. ACM Digital Library: http://www.acm.org/