Data Analytics

Wirtschafts- und Sozialwissenschaften

Version 11.0 vom 08.02.2019

22M0997

Data Analytics

Wirtschaftsinformatik (Master) (M.Sc.)

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Methoden und Technologien der Datenpräsentation und Datenzusammenfassung, die das operative Entscheiden einer Organisation unterstützen: Business Intelligence auf Basis strukturierter Daten.

Techniken und Technologien der Datenvisualisierung und -präsentation (Berichte/Reporting/Dashboards)

Deskriptive Statistik: Argumentieren mit Diagrammen und Zusammenfassungen

Explorative Statistik: geschäftsrelevante Vermutungen aus strukturierten Daten gewinnen Quantifizierung von Unsicherheit

Argumentieren mit Wahrscheinlichkeiten

Argumentieren mit Wahrscheinlichkeiten und Zeitbezug

Wissensverbreiterung
Studierende, die dieses Modul erfolgreich studiert haben, kennen Techniken der Datenpräsentation und -visualisierung und deren Anwendungsgebiete. Sie sind in der Lage, praxisorientierte Beispiele zu erstellen, auf Basis der Ergebnisse zu argumentieren und Geschäftsentscheidungen vorzubereiten und zu begleiten.
Wissensvertiefung
Die Studierenden verfügen zusätzlich über umfangreiches Spezialwissen über praxisnahe Methoden der deskriptiven und explorativen Statistik sowie der Wahrscheinlichkeitsrechnung. Techniken zur Darstellung von Zuverlässigkeit/Unsicherheit/Risiko in Reports und Visualisierungen sind den Studierenden bekannt. Mit Hilfe dieser Techniken können deskriptive Ergebnisse von den Studierenden kritisch reflektiert werden.
Können - instrumentale Kompetenz
Die Studierenden sind geübt im Umgang mit ausgewählten Techniken und Methoden aus dem Bereich Business Intelligence und können deren Einsetzbarkeit und Praxisrelevanz situations- und domänenbezogen einschätzen.
Können - kommunikative Kompetenz
Die Studierenden setzen bei der Aufbereitung und Zusammenfassung strukturierter Daten verschiedene mündliche und schriftliche Kommunikationsformen sowohl in bekannten als auch unbekannten Zusammenhängen effektiv ein. Sie sind in der Lage, sachbezogen, anwender- und entscheiderfreundlich zu kommunizieren.
Können - systemische Kompetenz
Die Studierenden sind in der Lage, ihre im Modul erworbenen Kenntnisse als Teil komplexer IT-Projekte und permanenter Reportingstrukturen einzusetzen und deren Anwendung mit bereits erworbenen Kompetenzen aus dem Bereich des technischen Datenzugriffs zu kombinieren. Sie sind außerdem dazu in der Lage, das Design neuer entscheidungsunterstützender Strukturen gemeinsam mit Anwendern zu konzipieren.

In seminaristischen Vorlesungen werden die theoretischen Grundlagen vermittelt und in zunehmend komplexeren Übungen anhand von Fallbeispielen eingeübt. Zur Vertiefung ausgewählter Aspekte kommt Blended Learning zum Einsatz.

DatenbankenStatistik

Faatz, Andreas

• Faatz, Andreas
• Bensberg, Frank
• Markovic-Bredthauer, Danijela
• Tapken, Heiko

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Grossmann, Wilfried und Stefanie Rinderle-Ma. Fundamentals of business intelligence. Springer, 2015.

Tufte, Edward R. Beautiful evidence. Vol. 1. Cheshire, CT: Graphics Press, 2006.

Steland, Ansgar. "Deskriptive und explorative Statistik." Basiswissen Statistik: Kompaktkurs für Anwender aus Wirtschaft, Informatik und Technik (2007): 1-67.

• Klausur 2-stündig
• Hausarbeit
• Portfolio Prüfung

Die Portfolio Prüfung umfasst insgesamt 100 Punkte. Sie setzt sich zusammen aus einem Referat (50 Punkte) und einer K1 (50 Punkte).

1 Semester

Nur Sommersemester

Deutsch