Business Intelligence & Analytics (E)

Master

Die Absolventin, der Absolvent / die Studierenden: Datawarehousing: * kennt Bedeutung von Datenbanken und Datamining im Bereich Business Intelligence (BI) * Kennt Anwendungen von Business Intelligence * Kann Anforderungen für BI erheben * Kann Geschäftsanforderungen in Datenmodelle überführen * Kennt Arten von Daten und Datenschnittstellen * Kann Daten in unterschiedliche Formate konvertieren * Kennt den OLAP Prozess Datamining / Data Science: * Kennt Techniken des Datamining * Kann Ergebnisse des Datamining darstellen * kann einfache Mining Regeln anwenden * kennt BI - Funktionalitäten von ERP Systemen * Kennt Hersteller von BI Lösungen Process Mining: * Kennt Ziele des Process Mining * Kennt Voraussetzungen für Process Mining * Kennt Unterschiede zwischen Data / Process Mining * Kennt Herausforderungen bei der Implementierung * Kennt Hersteller von Process Mining Software

keine Angabe

* Konzepte von BI * Anwendung von BI im Kontext von ERP * Methoden von Data / Process Mining * Software zur Unterstützung von Data / Process Mining

Runkler Th.; Information Mining; vieweg; 2000 Langit L.; Smart Business Intelligence Solutions with Microsoft SQL Server; Microsoft Press; 2008 Petersohn H.; Data Mining; Oldenbourg; 2005 Provost F., Fawcett T.; Data Science for Business; O’Reilly; 2013 Milton M.; Head First Data Analysis; O’Reilly; 2009 van der Aalst W. M.P.; Process Mining – Data Science in Action; Heidelberg; 2016;. 2nd edition

Klausur

Englisch

6

15

4.0

Vortrag, Einzelarbeit mit Software, Gruppenarbeit, Präsentation und Diskussion von Aufgaben

3

Dr. Arnim Franzmann

2

DAT.2

Integrierte Lehrveranstaltung

Pflichtfach

nicht zutreffend