Business Intelligence
Fakultät für Informatik und Mathematik ©
Name Business Intelligence
Verantwortlich Prof. Dr. Peter Mandl
SWS 4
ECTS 5
Sprache(n) Deutsch
Lehrform SU mit Übung
Angebot nach Ankündigung
Aufwand

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

Voraussetzungen

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.

Ziele

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.

Kompetenzen: 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.

Inhalt

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.

Medien und Methoden

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

Literatur
  • Bauer, Andreas; Günzel, Holger: Data Warehouse Systeme: Architektur, Entwicklung, Anwendung,4. überarbeitete und erweiterte Auflage, dpunkt Verlag, 2013
  • Haller Heiko: Google Analytics und Co: Methoden der Webanalyse professionell anwenden, Addison-Wesley Verlag, 2010
  • Inmon, William: DW 2.0: The Architecture for the Next Generation of Data Warehousing, Elsevier Science Verlag, 2008
  • Kaushik, Avinash: Web Analytics 2.0: The Art of Online Accountability and Science of Customer Centricity, John Wiley & Sons Verlag, 2009
  • Kimball, Ralph: The Data Warehouse ETL Toolkit: Practical Techniques for Extracting, Cleaning, Conforming, and Delivering Data, John Wiley & Sons, 2004
  • Möller, Udo: Die Kunst des Webtrackings, O'Reilly Verlag, 2008
  • Simon, Alan: Data Warehousing and Business Intelligence for ECommerce,
  • Morgan Kaufmann Verlag, 2001
Zuordnungen Curricula
SPO Fachgruppe Code ab Semester Prüfungsleistungen
IB Version 2010 FWP IF-WI-B-31-34-14 4 benotete Studienarbeit (40%)
benotetes Kolloquium (60%)