In diesem Kurs lernen die Studierenden Hintergründe, Begriffe, Methoden und Instrumente des Anforderungsmanagements kennen. Dabei wird überwiegend die Managementebene betrachtet, d. h. die Aspekte vertieft, die gezielt für die Gestaltung des Managements von Anforderungen im Kontext Unternehmens-IT besonders relevant sind. Darüber hinaus werden typische Risiken und Herausforderungen aufgezeigt und diskutiert, die im Bereich Anforderungsmanagement verortet werden können.

1. Grundlagen Anforderungsmanagement
   1. Begriff: Anforderung und Anforderungsmanagement
   2. Typische Prozesse, Aktivitäten und Rollen
   3. Beziehungen zu anderen konstruktiven und verwaltenden IT-Aktivitäten
2. Dimensionen von Anforderungen
   1. Überblick und Zusammenhang
   2. Anforderungen im Kontext Softwareentwicklung
   3. Anforderungen im Kontext Transition
   4. Anforderungen im Kontext Betrieb
3. Dokumentationsformen von Anforderungen
   1. Texte und Tabellen
   2. Modelle und Diagramme
   3. Dokumentenstrukturen
4. Verwaltung von Anforderungen
   1. Lebenszyklus
   2. Attribute von Anforderungen
   3. Verfolgbarkeit und Versionierung
5. Anforderungsmanagement nach ITIL
   1. Grundbegriffe und die Service-Wertschöpfungskette
   2. ITIL-Management-Praktiken und ihr Bezug zum Anforderungsmanagement
   3. Rollen und Verantwortlichkeiten
6. Herausforderungen und Risiken in der Praxis
   1. Unpräzise und ungenaue Beschreibungen
   2. Kontinuierliche Änderungen von Anforderungen
   3. Organisation industrieller Softwareprozesse

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

Unter Anwendung und Vertiefung der im Kurs „Business Intelligence (I)“ vermittelten Inhalte erstellen die Studierenden in diesem Kurs selbstständig eine Seminararbeit.

Dementsprechend werden die Studierenden mit der Methodik der Erarbeitung einer Seminararbeit vertraut gemacht. Dabei wird auf die Bereiche Recherche, Methodik und Analyse im Besonderen eingegangen. Die Studierenden wählen in Abstimmung mit dem Seminarleiter ein konkretes Thema aus dem bereitgestellten Themenkatalog aus und bearbeiten es in Form einer 7–10-seitigen Seminararbeit (unter Beachtung der Vorgaben im Leitfaden für Seminararbeiten).

Hierbei sollen die Studierenden auch mit dem Thema Literaturrecherche vertraut gemacht werden. Zwischenschritte in der Entwicklung der Seminararbeit werden online oder in den Tutorien diskutiert. Bei diesen Diskussionen sollte auf die Logik der Methodik und auf die Analyse besonders eingegangen werden.

• In diesem Kurs wird ein ausgewähltes Themengebiet aus dem Bereich Business Intelligence. Ein aktueller und in der Online-Plattform des Moduls bereitgestellter Themenkatalog bietet die inhaltliche Basis und kann vom Seminarleiter ergänzt bzw. aktualisiert werden.

Der Einsatz digitaler Information in Unternehmen steht in engem Zusammenhang mit dem Wissen der Mitarbeiter. Dieser Kurs vermittelt Studierenden die Kenntnisse, Informationsbedürfnisse im Unternehmen zu lokalisieren, Transferkanäle zu identifizieren und daraus sowohl Erkenntnisse für die zu nutzende Informationstechnologie als auch für die Erhaltung und Anwendung von Wissen im Unternehmen zu gewinnen.

Hierbei wird der Zusammenhang zwischen der strategischen Nutzung der Informationstechnologie und deren Auswirkungen auf konkrete Arbeitsplatzbedingungen herausgearbeitet. Nach einer Übersicht gängiger Verfahren des Datenmanagements werden Fallbeispiele der Informationsgewinnung erläutert und geeignete Softwarelösungen betrachtet. Darauf aufbauend werden Systeme und Methoden vorgestellt, mit denen Wissen der Mitarbeiter erfasst und gespeichert werden kann, um als Grundlage für die Entscheidungsunterstützung zu dienen. Die hierzu notwendige Betrachtung der psychosozialen Aspekte der Wissensverteilung bilden den Abschluss der Veranstaltung.

1. Einführung
   1. Abgrenzung des Fachgebiets
   2. Daten, Metadaten, Information, Wissen
2. Strategisches Informationsmanagement
   1. Identifizieren von Informationsflüssen
   2. Auswahl von Informationsmanagement-Systemen
   3. Voraussetzungen der Implementierung
3. Informationsmanagement am Arbeitsplatz
   1. Die Veränderung bestehender Arbeitsabläufe durch die IT
   2. Akzeptanz und arbeitsgerechte Nutzung von IT-Systemen
   3. E-Mail-Systeme und deren Alternativen
4. Datenmanagement-Szenarien
   1. Dokumentenmanagement
   2. Verwaltung und Buchhaltung
   3. Materialwirtschaft
   4. Auftragsbearbeitung
   5. Lieferketten
5. Informationsmanagement-Szenarien
   1. Planung
   2. Steuerung
   3. Beziehungspflege
   4. Informationsverteilung (Content-Management)
   5. Organisation
   6. Kooperation & Kommunikation
   7. Entscheidungsunterstützung
6. Wissensbasierte Systeme
   1. Wissensrepräsentation in Software (Ontologien)
   2. Fallbasiertes Speichern von Wissen
   3. Regelbasiertes Speichern von Wissen
   4. Inferenzmaschinen
   5. Systeme zur Unterstützung von Experten
7. Wissensmanagement
   1. Psychologische Aspekte der Wissensverteilung
   2. Wille und Fähigkeit zur Wissensverteilung
   3. Wissen und Lernen