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Datenanalytik & Business Modelling

Niveau der Lehrveranstaltung/des Moduls laut Lehrplan

2.Semester Master: 1 Studienzyklus

Lernergebnisse der Lehrveranstaltung/des Moduls

Die Studierenden
• verstehen das Potenzial, aber auch die Herausforderungen von Big Data für das Business Modelling.
• können ausgewählte statistische und quantitative Methoden für Business Modelling anwenden.
• können Ergebnisse aus der Datananalytik interpretieren und für das Business Modelling nutzen.
• können ein Business Analytics Reporting aufbauen.

Voraussetzungen laut Lehrplan

2. Semester: Keine Angaben

Lehrinhalte

Grundlagen:
• 4 Entwicklungsstufen des Business Analytics (Descriptive Analytics, Diagnostic Analytics, Predictive Analytics, Prescriptive Analytics)
• Veränderung von Steuerungsprozessen (reaktiv-analytisch vs. proaktiv-prognostizierend; agil, real-time und basierend auf Datenanalyse; faktenbasiert, differenziert und schnell; unternehmens- und wertschöpfungsübergreifend)
• Veränderte Rahmenbedingungen des Business Modelling (hoch ausgebildete Spezialisten; Veränderung von Rollen, Organisationen und Profilen; Informationsprozesse und Qualität von Entscheidungen; Nutzung von internen und externen Daten; konsistente Steuerung)

Analysemethoden:
• Strukturprüfende Analysemethoden (Regressionsanalyse [lineare, nicht-lineare, logistische, exponentielle etc.], Zeitreihenanalyse, Varianz-/Kovarianzanalyse, Diskriminanzanalyse, Kontingenzanalyse, Strukturgleichungsanalyse, Conjoint-Analysen)
• Strukturentdeckende Analysemethoden (Faktorenanalyse, Clusteranalyse, Neuronale Netze, Multidimensionale Skalierung, Korrespondenzanalyse, Data Envelopment Analysis)

Business Analytics Prozess:
• Problemidentifikation (Erkennen des Handlungsbedarfs, Abgrenzung von Fragestellungen, Formulierung von Aufgabenstellungen)
• Exploration (Data Acquisition, Data Mining)
• Optimierung (Bestimmung von Umsetzungshürden und Kosten, Planung und Budgetierung, Entwicklung Optimierungskonzept)
• Monitoring (Überwachung der Wirksamkeit, Aufbau eines Monitoringsystems, Definition von Key Performance Indikatoren)

empfohlene Fachliteratur

Becker, W., Ulrich, P. & Botzkowski, T. (2016) Data Analytics im Mittelstand, Wiesbaden.
Dorschel, J., Hrsg. (2015) Praxishandbuch Big Data: Wirtschaft - Recht - Technik, Wiesbaden.
Knauer, D. (2015) Act Big - Neue Ansätze für das Informationsmanagement: Informationsstrategie im Zeitalter von Big Data und digitaler Transformation, Wiesbaden.
Jahn, M. (2017) Industrie 4.0 konkret: Ein Wegweiser in die Praxis, Wiesbaden.

Bewertungsmethoden und -kriterien

• Modulklausur (Datenanalytik & Business Modelling, Risikomanagement & Monitoring, Prognosemethoden & Szenariotechniken, Mergers & Acquisitions)

Unterrichtssprache

Deutsch

Anzahl der zugewiesenen ECTS-Credits

2.5

eLearning Anteil in Prozent

0

Semesterwochenstunden (SWS)

2

geplante Lehr- und Lernmethoden

• Die Lehrveranstaltung, die mehrheitlich dialogorientiert durchgeführt wird, besteht in der Regel aus dem Dreiklang praktische Relevanz, akademische Strukturierung sowie dem selbständigen Erarbeiten von integrativen Fallstudien aus der unmittelbaren Berufs- und Beratungspraxis.

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

2

Kennzahl der Lehrveranstaltungen/des Moduls

3

Art der Lehrveranstaltung/des Moduls

Integrierte Lehrveranstaltung

Art der Lehrveranstaltung

Pflichtfach

Kontaktpersonen

Situm Mario
Prof. (FH) DDr. Mario Situm, MBA
Studiengangsleiter
+43 5372 71819 147
Mario.Situmfh-kufstein.ac.at
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Wir helfen gerne weiter.
+43 5372 71819 500
bewerbungfh-kufstein.ac.at
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