Bei Business Intelligence geht es um die Generierung von Informationen auf Basis von Betriebsdaten. Sie dient dazu, zielorientierte Managementpraktiken sowie die Optimierung relevanter Geschäftsaktivitäten zu ermöglichen.

Dieser Kurs stellt Techniken, Methoden und Modelle für die Datenbereitstellung und die Erzeugung, Analyse und Verbreitung von Informationen vor und diskutiert sie.

1. Motivation und Einführung
   1. Motivation und historische Entwicklung des Feldes
   2. Business Intelligence als Framework
2. Datenbereitstellung
   1. Operative und dispositive Systeme
   2. Das Data-Warehouse-Konzept
   3. Architekturvarianten
3. Data Warehouse
   1. Der ETL-Prozess
   2. DWH- und Data-Mart-Konzepte
   3. ODS und Metadaten
4. Modellierung multidimensionaler Datenräume
   1. Datenmodellierung
   2. OLAP-Würfel
   3. Physikalische Speicherkonzepte
   4. Sternenschema und Schneeflockenschema
   5. Historisierung
5. Analytische Systeme
   1. Freiform-Datenanalyse und OLAP
   2. Berichtssysteme
   3. Modellbasierte Analysesysteme
   4. Konzeptorientierte Systeme
6. Verteilung und Zugriff
   1. Informationsverteilung
   2. Informationszugang
7. Aktuelle und zukünftige Anwendungsfelder von Business Intelligence
   1. Mobile Business Intelligence
   2. Predictive and Prescriptive Analytics
   3. Künstliche Intelligenz
   4. Agile Business Intelligence

In diesem Kurs vermitteln die Studenten Kenntnisse über Business Intelligence Ansätze und Methoden bei der Implementierung eines praxisnahen Business Analytical Use Case.

Um dieses Ziel zu erreichen, müssen die Studenten die jeweilige Aufgabe genau betrachten und einen geeigneten Ansatz finden, indem sie verschiedene Lösungsstrategien und ihre Bestandteile analysieren, bewerten und vergleichen. Die gefundene Lösung muss dann umgesetzt werden, um zu einem laufenden Geschäftsanalysesystem zu kommen.

• Dieser zweite Kurs in der Fachrichtung Business Analyst zielt auf die praktische Umsetzung eines Business Intelligence Projekts ab. Die Studierenden können aus einer Liste von Projektthemen auswählen oder eigene Ideen einbringen.

Der Schwerpunkt dieses ersten Kurses im Wahlmodul Datentechnik liegt darin, den Studierenden wichtige Prinzipien, Konzepte, Methoden und Ansätze in diesem Fachgebiet näher zu bringen.

Um dieses Ziel zu erreichen, geht der Kurs von einer Darstellung der grundlegenden Prinzipien des Daten-Engineerings zu einer gründlichen Behandlung der Kernklassen der Datenverarbeitung über. Moderne Architekturparadigmen wie Microservices werden erläutert und wichtige Faktoren der Datenverwaltung und des Datenschutzes angesprochen. Aspekte des Cloud Computing werden durch einen Überblick über die gängigsten Angebote auf dem Markt vorgestellt. Schließlich wird eine hochmoderne agile Perspektive auf den Betrieb von Datenpipelines durch eine Darstellung des aufkommenden Begriffs DataOps gegeben.

1. Grundlagen der Datensysteme
   1. Reliability (Systemzuverlässigkeit)
   2. Scalability (Skalierbarkeit)
   3. Maintainability (Instandhaltbarkeit)
2. Skalierbare Datenverarbeitung
   1. Batch-Prozessierung
   2. Stream-Prozessierungssysteme
3. Microservices
   1. Einführung in Monolithische Architekturen
   2. Einführung in Microservices
   3. Implementierung von Microservices
4. Governance und Sicherheit
   1. Datenschutz
   2. Systemsicherheit
   3. Data Governance
5. Verbreitete Cloud-Plattformen und -Dienste
   1. Amazon Web Services (AWS)
   2. Google-Cloud-Plattform (GCP)
   3. Microsoft Azure
6. DataOps
   1. Grundlegende Prinzipien
   2. Containerisierung
   3. Aufbau von Daten- und ML-Pipelines

Fast jedes Unternehmen setzt betriebliche Anwendungssysteme ein, um Unternehmensprozesse operativ durchzuführen oder zu unterstützen. Zudem werden viele Managemententscheidungen auf Basis von Daten getroffen, die durch betriebliche Anwendungssysteme bereitgestellt und ausgewertet werden. Dieser Kurs stellt zunächst dar, welche Kategorien betrieblicher Anwendungssysteme es gibt und in welchen Unternehmensbereichen diese eingesetzt werden. Anschließend werden typische Aufgaben und Funktionen von Systemen für das Business Process Management, das Workflow Management und das Dokumenten Management beschrieben. Außerdem werden gezielt Aufgaben, Funktionen sowie Beispielszenarien für Systeme zum Enterprise Resource Planning, Supply Chain Management und zum Customer Relationship Management dargestellt. Zuletzt werden analytische Inforationssysteme und deren Anwendungen als Managementinformationssysteme beschrieben.

1. Kategorien betrieblicher Anwendungssysteme
   1. Begriffe, Ziele und Abgrenzung betrieblicher Anwendungssysteme
   2. Horizontale und vertikale Integration
   3. Beispielszenario für den Einsatz betrieblicher Anwendungssysteme
2. Systeme zur Abwicklung von Geschäftsprozessen
   1. Business Process Management Systeme
   2. Workflow Management Systeme
   3. Dokumenten Management Systeme
3. Enterprise Resource Planning
   1. Motivation und Ziele von Systemen zum Enterprise Resource Planning
   2. Planung und Steuerung operativer Ressourcen
   3. Planung und Steuerung strategischer Ressourcen
4. Supply Chain Management
   1. Motivation und Ziele von Systemen zum Supply Chain Management
   2. Allgemeine Prinzipien und Herausforderungen im SCM
   3. Funktionen von SCM-Systemen
   4. Beispielszenario für den Einsatz von SCM-Systemen
5. Customer Relationship Management
   1. Motivation und Ziele von Systemen zum CRM
   2. Allgemeine Aufgaben von CRM
   3. Beispielszenario für den Einsatz von CRM-Systemen
6. Managementinformationssysteme
   1. Analytische Inforationssysteme und deren Anwendungen
   2. Informationsstruktur aus Managementsicht
   3. Beispielszenario für den Einsatz von Managementinformations-Systemen