ERP-Systeme & Geschäftsprozessmanagement BB
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Datawarehousing & Business Intelligence (E, T)

Niveau der Lehrveranstaltung/des Moduls laut Lehrplan

Master

Lernergebnisse der Lehrveranstaltung/des Moduls

Kennt Einsatzbereiche und Nutzungspotentiale von Datamining
Kennt Technologien und Verfahren von Datamining
Kann Reporting Anforderungen aus Business aufnehmen (Lastenheft)
Kann Datamining Methoden auf Problemstellungen anwenden
kann die Ergebnisse aus Datamining darstellen
Kennt BI – Funktionalitäten von ERP - Systemen
Kennt Formen und Vorgangsweise der Datenmigration
Kennt Methoden der Datenkonvertierung

Voraussetzungen laut Lehrplan

keine Angabe

Lehrinhalte

Konzept des Data-Warehouse und Teilaspekte wie OLAP sowie
Methoden und Techniken des Data-Minings.
Techniken und aktuelle Werkzeuge aus dem Bereich Data Warehousing
& Data Mining. Fallstudien oder Projekte aus dem
Themengebiet mit konkreter praktischer Anwendung.

empfohlene Fachliteratur

Bauer, Andreas; Günzel, Holger: Data Warehouse Systeme: Architektur, Entwicklung, Anwendung.- Heidelberg: dpunkt.verlag, 2008
Date, Chris J.; Darwen, Hugh: SQL - Der Standard.- Addison-Wesley, 1998
Runkler T: Data Mining: Methoden und Algorithmen intelligenter Datenanalyse (Computational Intelligence) , Vieweg+Teubner Verlag, 2009
Ramiz, Elmasri; Shamkant, B. Navathe: Grundlagen von Datenbanksystemen.- Pearson, 2002

Bewertungsmethoden und -kriterien

Übungen, Präsentation

Unterrichtssprache

Englisch

Anzahl der zugewiesenen ECTS-Credits

5

geplante Lehr- und Lernmethoden

keine Angabe

Semester/Trimester, in dem die Lehrveranstaltung/das Modul angeboten wird

3

Name des/der Vortragenden

Dr. Franzmann Arnim

Studienjahr

2.Studienjahr

empfohlene optionale Programmeinheiten

keine Angabe

Kennzahl der Lehrveranstaltungen/des Moduls

V.DAT.4

Art der Lehrveranstaltung/des Moduls

Pflichtfach (Übung, Konstruktionsübung)

Art der Lehrveranstaltung

Präsenzveranstaltung

Praktikum/Praktika

nicht zutreffend