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Kurshandbuch
UPS-PPDPBIUBD
Business Intelligence und Big Data
Inhaltsverzeichnis
  1. Business Intelligence
  2. Datenmodellierung und Datenbanksysteme
  3. Advanced Data Analysis
  4. Business Intelligence und Datenvisualisierung
  5. Big-Data-Technologien
  6. Projekt: Konzeption, Entwicklung und Implementation einer Business Intelligence Strategie
Fakten zur Weiterbildung

Weiterbildung: Einzelmodullehrgang aus B.Sc. Business Intelligence (Quellstudiengang: 1152923)

Kursart: Online-Vorlesung

Dauer: Vollzeit: 6 Monate / Teilzeit: 12 Monate

Wir bieten digitale Kursunterlagen an, um Ressourcen zu schonen und unseren Beitrag zum Umweltschutz zu leisten.

Niveau: Die Weiterbildung ist auf dem inhaltlichen Niveau eines Bachelor Studiengangs.
Eine Weiterbildung auf Bachelor-Niveau vermittelt grundlegende Kenntnisse und Fähigkeiten in einem bestimmten Fachbereich.

Praxis-Austausch: Wöchentlich diskutieren Praxisexpert:innen mit Teilnehmenden aus verschiedenen Weiterbildungen aktuelle Fragestellungen, Tools und praktische Fallbeispiele in 90-minütigen Online-Veranstaltungen.

Kurs: IWBI01
Business Intelligence
Fakten zum Modul

Modul: Business Intelligence (DLBDBBI)

Niveau: Bachelor

Unterrichtssprache: Deutsch

Credits: 5 ECTS-Punkte
Äquivalent bei Anrechnung an der IU Internationale Hochschule.
Modulprüfung:
  • Examen, 90 Minuten
Kurse im Modul:
  • IWBI01 (Business Intelligence )
Kursbeschreibung

Business Intelligence (BI) dient der Gewinnung von Informationen aus Unternehmensdaten, die sowohl für eine gezielte Unternehmenssteuerung als auch für die Optimierung von…

Business Intelligence (BI) dient der Gewinnung von Informationen aus Unternehmensdaten, die sowohl für eine gezielte Unternehmenssteuerung als auch für die Optimierung von Geschäftsaktivitäten relevant sind.

Im Rahmen dieses Kurses werden Techniken, Vorgehensweisen und Modelle zur Datenbereitstellung, Informationsgenerierung und -analyse sowie der Verteilung der gewonnenen Informationen vorgestellt und diskutiert.

Sie werden danach in der Lage sein, die verschiedenen Themengebiete des Data Warehousing zu erläutern und Methoden bzw. Techniken für konkrete Anforderungen selbstständig auszuwählen.

Kursinhalte
  1. Motivation und Begriffsbildung
    1. Motivation und historische Entwicklung
    2. BI als Rahmenwerk
  2. Datenbereitstellung
    1. Operative und dispositive Systeme
    2. Das Data-Warehouse-Konzept
    3. Architekturvarianten
  3. Data Warehouse
    1. ETL-Prozess
    2. DWH und Data Mart
    3. ODS und Metadaten
  4. Modellierung multidimensionaler Datenräume
    1. Datenmodellierung
    2. OLAP-Würfel
    3. Physische Speicherung
    4. Star- und Snowflake-Schema
    5. Historisierung
  5. Analysesysteme
    1. Freie Datenrecherche und OLAP
    2. Berichtssysteme
    3. Modellgestützte Analysesysteme
    4. Konzeptorientierte Systeme
  6. Distribution und Zugriff
    1. Informationsdistribution
    2. Informationszugriff

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Kurs: IDBS01
Datenmodellierung und Datenbanksysteme
Fakten zum Modul

Modul: Datenmodellierung und Datenbanksysteme (IDBS)

Niveau: Bachelor

Unterrichtssprache: Deutsch

Credits: 5 ECTS-Punkte
Äquivalent bei Anrechnung an der IU Internationale Hochschule.
Modulprüfung:
  • Klausur, 90 Minuten
Kurse im Modul:
  • IDBS01 (Datenmodellierung und Datenbanksysteme)
Kursbeschreibung

Gespeicherte Daten bilden die Grundlage von vielen Wertschöpfungsketten einer Informations- und Wissensgesellschaft. Daher bildet die methodische Strukturierung von Datenschemas…

Gespeicherte Daten bilden die Grundlage von vielen Wertschöpfungsketten einer Informations- und Wissensgesellschaft. Daher bildet die methodische Strukturierung von Datenschemas als „Formgeber“ gespeicherter Daten eine wichtige Grundlage, um gespeicherte Informationen so abzulegen, dass ein einfaches Wiederfinden und Bearbeiten möglich ist. Neben dem strukturierten Speichern von Daten muss auch ein strukturierter Zugriff auf große Datenmengen möglich sein.

In diesem Kurs wird vermittelt, wie Daten in relationalen Datenmodellen gespeichert werden und wie auf gespeicherte Daten mit SQL zugegriffen werden kann. Weiterhin werden neben relationalen Datenbanksystemen auch moderne DB-Systeme (NoSQL) zum Speichern und Zugreifen von Daten vorgestellt.

Kursinhalte
  1. Grundlagen relationaler Datenbanken
    1. Grundkonzepte des relationalen Datenmodells
    2. Datensätze in der Datenbank suchen und löschen
    3. SQL und Relationale Datenbanksysteme
  2. Datenbankanfragen an genau eine Tabelle
    1. Daten abfragen (SELECT)
    2. Daten mit Bedingung abfragen (WHERE)
    3. Ausgabe von Abfragen sortieren (ORDER BY)
    4. Abfragen mit Gruppenbildung (GROUP BY)
    5. Unterabfragen mit verschachtelten SELECT-Statements
  3. Konzeption und Modellierung von relationalen Datenbanken
    1. Das Entity Relationship-Modell
    2. Beziehungen und Kardinalitäten in E/R-Modellen
    3. Normalformen von Datenbanken
  4. Erstellung von relationalen Datenbanken
    1. Aktivitäten zum logischen Datenbankentwurf
    2. Abbildung vom konzeptionellen Datenmodell in das physikalische Datenmodell
    3. Erzeugen von Tabellen in SQL-Datenbanken aus E/R-Diagrammen
  5. Komplexe Datenbankabfragen auf mehreren Tabellen
    1. Verbundmengen (JOIN)
    2. Mengenoperationen
    3. Datensichten mit CREATE VIEW
  6. Manipulieren von Datensätzen in Datenbanken
    1. Neue Datensätze einfügen (INSERT)
    2. Vorhandene Datensätze ändern
    3. Transaktionen
  7. NoSQL-Datenbanksysteme
    1. Motivation und Grundidee
    2. Ausgewählte Gruppen von NoSQL-Systemen
Kurs: DLBDSEDA01_D
Advanced Data Analysis
Fakten zum Modul

Modul: Advanced Data Analysis (DLBDSEDA1_D)

Niveau: Bachelor

Credits: 5 ECTS-Punkte
Äquivalent bei Anrechnung an der IU Internationale Hochschule.
Modulprüfung:
  • Examen, 90 Minuten
Kurse im Modul:
  • DLBDSEDA01_D (Advanced Data Analysis)
Kursbeschreibung

Dieser Kurs führt in verschiedene fortgeschrittene analytische Themen von praktischer Relevanz ein. Die behandelten Themenbereiche reichen von der Messung und Analyse der…

Dieser Kurs führt in verschiedene fortgeschrittene analytische Themen von praktischer Relevanz ein. Die behandelten Themenbereiche reichen von der Messung und Analyse der Unternehmensleistung, Text Mining, Web- und Social Media-Analytik bis hin zu aktuellen Trends im experimentellen Design und Aufbau.

Entlang dieser Reise werden Themen wie die Gestaltung von Leistungskennwerten - Key Performance Indicators (KPIs), Geschäftsprozessanalyse, Worthäufigkeits- und semantische Analyse, Datenwissenschaft zu „Clickstreams“, Social Media Interaktionen und mehrarmige Banditentest Algorithmen behandelt.

Kursinhalte
  1. Analytik der Unternehmensleistung
    1. Überlegungen zum KPI-Design
    2. Gängige Leistungsindikatoren für Unternehmen
    3. Geschäftsprozessanalyse – Business process mining
  2. Text-Analyse
    1. Wort- und Dokumentfrequenz (TF-IDF)
    2. Semantische Analyse
  3. Web-Analytik
    1. Web-Metriken
    2. Clickstream-Analyse
    3. Empfehlungsdienste
  4. Social Network Mining
    1. Einführung in die Analytik der sozialen Medien
    2. "Ausbeutung" von gängigen Plattformen für soziale Medien
  5. Tests und Experimente
    1. Praktische A/B-Prüfung
    2. Multivariate Tests
    3. Tests mit mehrarmigen Banditen Algorithmen
Kurs: DLBAIBEBIDV01_D
Business Intelligence und Datenvisualisierung
Fakten zum Modul

Modul: Business Intelligence und Datenvisualisierung (DLBAIBEBIDV_D)

Niveau: Bachelor

Unterrichtssprache: Deutsch

Credits: 5 ECTS-Punkte
Äquivalent bei Anrechnung an der IU Internationale Hochschule.
Kurse im Modul:
  • DLBAIBEBIDV01_D (Business Intelligence und Datenvisualisierung)
Kursbeschreibung
Die Studierenden erforschen das weite und faszinierende Gebiet der Business Intelligence und der Datenvisualisierung, das in der sich ständig weiterentwickelnden Landschaft der…
Die Studierenden erforschen das weite und faszinierende Gebiet der Business Intelligence und der Datenvisualisierung, das in der sich ständig weiterentwickelnden Landschaft der Künstlichen Intelligenz in der Wirtschaft besondere Bedeutung hat. Sie werden in die Kernprinzipien und Anwendungen dieser leistungsfähigen Werkzeuge eingeführt und erhalten eine vergleichende Perspektive auf das Zusammenspiel von Business Intelligence und Datenvisualisierung. Die Kursarbeit umfasst das Studium und das Verständnis verschiedener Business-Intelligence-Strategien, -Werkzeuge, -Frameworks und -Techniken, ihre praktischen Anwendungen zur Erzielung datengestützter Ergebnisse und lösungsorientierte Strategien zur Abschwächung typischer geschäftlicher Herausforderungen. Der Schwerpunkt liegt auf dem Verständnis der Architektur von Data Warehouses, ETL-Prozessen (Extract, Transform, Load) und den Prinzipien der Datenmodellierung. Die Studierenden werden auch über die Überlegungen und Einschränkungen im Zusammenhang mit verschiedenen Datentypen und Visualisierungstools unterrichtet, wodurch ein umfassendes Verständnis des Fachgebiets gefördert wird.
Kursinhalte
  1. Einführung in Business Intelligence und Datenvisualisierung
    1. Das Verständnis von Business Intelligence
    2. Grundprinzipien der Datenvisualisierung
  2. Vergleichende Studie zu Business Intelligence und Datenanalyse
    1. Überblick über die Datenanalyse
    2. Gemeinsamkeiten und Unterschiede zwischen BI und DA
  3. Data-Mining-Techniken
    1. Überblick über Data-Mining-Techniken
    2. Architektur von Data-Mining-Systemen
    3. Der Data-Mining-Prozess
  4. Business-Intelligence-Tools und -Techniken
    1. Einführung in BI-Werkzeuge und -Techniken
    2. Arbeiten mit gängigen BI-Tools
    3. Architektur von Data-Warehouses und Datenmodellierung
  5. Anwendung von Business Intelligence und Datenvisualisierung bei der Lösung von Geschäftsproblemen
    1. Analysieren von Geschäftsproblemen
    2. Einsatz von Business Intelligence und Datenvisualisierung bei der analytischen Problemlösung
  6. Konzeption, Gestaltung und Evaluation von BI-Dashboards
    1. Zielgruppen und Nutzen von Dashboards
    2. Theoretische Grundlagen und Vorgehensmodelle
    3. Gestaltungsprinzipien für Dashboards
    4. Qualitätssicherung, Evaluation und Produktivgang
  7. Untersuchung der Grenzen der verschiedenen Daten- und Visualisierungswerkzeuge
    1. Verstehen verschiedener Datentypen
    2. Grenzen der Visualisierungstools
    3. Strategien für den effektiven Einsatz von Tools
  8. Anwendung und Innovation in Business Intelligence und Datenvisualisierung
    1. Anwendungen in der realen Welt
    2. Innovative Ansätze in Business Intelligence und Datenvisualisierung
    3. Zukünftige Perspektiven
Kurs: DLBDSBDT01_D
Big-Data-Technologien
Fakten zum Modul

Modul: Big-Data-Technologien (DLBDSBDT_D)

Niveau: Bachelor

Unterrichtssprache: Deutsch

Credits: 5 ECTS-Punkte
Äquivalent bei Anrechnung an der IU Internationale Hochschule.
Modulprüfung:
  • Klausur, 90 Minuten
Kurse im Modul:
  • DLBDSBDT01_D (Big-Data-Technologien)
Kursbeschreibung
Daten werden oft als das "neue Öl" betrachtet, als der Rohstoff, aus dem Mehrwerte geschaffen werden. Um die Macht der Daten nutzbar zu machen, müssen die Daten gespeichert und…
Daten werden oft als das "neue Öl" betrachtet, als der Rohstoff, aus dem Mehrwerte geschaffen werden. Um die Macht der Daten nutzbar zu machen, müssen die Daten gespeichert und auf technischer Ebene verarbeitet werden. In diesem Kurs werden die vier "Vs" von Daten sowie typische Datenquellen und -typen vorgestellt. Der Kurs behandelt die gängigsten Datenspeicherformate, die in modernen Systemen anzutreffen sind, wobei sowohl auf textbasierte als auch auf binäre Datenformate eingegangen wird. Der Umgang mit großen Datenmengen stellt erhebliche Herausforderungen an die zugrunde liegende Infrastruktur. Der Kurs behandelt die wichtigsten verteilten und Streaming-Datenverarbeitungs-Frameworks, die in führenden Anwendungen eingesetzt werden.
Kursinhalte
  1. Datentypen und Datenquellen
    1. Die 4 Vs der Daten: Volume, Velocity, Variety, Veracity
    2. Datenquellen
    3. Datentypen
  2. Gängige Datenformate
    1. Textbasierte Formate (CSV, XML, JSON)
    2. Binäre Formate (HDF5, Parquet, Arrow)
  3. NoSQL-Datenspeicher
    1. Einführung und Motivation
    2. Ansätze und technische Konzepte
  4. Verteilte Systeme
    1. Hadoop und MapReduce
    2. Hadoop-Dateisystem (HDFS)
    3. Spark
    4. Dask
  5. Streaming-Frameworks
    1. Spark Streaming
    2. Kafka
Kurs: DLBBUIPKEI01
Projekt: Konzeption, Entwicklung und Implementation einer Business Intelligence Strategie
Fakten zum Modul

Modul: Projekt: Konzeption, Entwicklung und Implementation einer Business Intelligence Strategie (DLBBUIPKEI)

Niveau: Bachelor

Unterrichtssprache: Deutsch

Credits: 5 ECTS-Punkte
Äquivalent bei Anrechnung an der IU Internationale Hochschule.
Kurse im Modul:
  • DLBBUIPKEI01 (Projekt: Konzeption, Entwicklung und Implementation einer Business Intelligence Strategie)
Kursbeschreibung
Unter Anwendung erlernter Prozessschritte der Business Intelligence erarbeiten die Studierenden in diesem Kurs selbstständig ein reales Lösungsszenario, um ihr erworbene Wissen in…
Unter Anwendung erlernter Prozessschritte der Business Intelligence erarbeiten die Studierenden in diesem Kurs selbstständig ein reales Lösungsszenario, um ihr erworbene Wissen in einem gegebenen Kontext selbst zu erproben. Zum Abschluss des Kurses können sie selbstständig auf der Grundlage konkreter Anforderungen einen Business Intelligence konzipieren und unter Einsatz realer Anwendungssysteme (Datenbank, ETL- und Reporting-Tools) in die Umsetzung bringen.
Kursinhalte
  • Der Schwerpunkt dieses Kurses liegt auf der Durchführung eines BI-Strategieprojektes. Die Studierenden überlegen und entscheiden, welche Systemkomponenten (Freeware) zur Realisierung des Zielsystems in Frage kommen. Dazu ist eine gezielte Recherche von Herstellerdokumentationen erforderlich. Im nächsten Schritt müssen die Softwarekomponenten, wie das Datenbanksystem, die ETL- und Reporting-Tools installiert und auf Funktionsfähigkeit überprüft werden. (Tipp: Die Softwarekomponenten sollten möglichst von einem Anbieter sein, damit eine möglichst gute Kompatibilität sichergestellt ist, z.B. Microsoft SQL-Server Express, die zugehörigen SQL-Server Data Tools oder Power BI Desktop). Nach erfolgreicher Installation setzen die Studierenden es praktisch um. Das konzipierte Datenmodell muss auf der Datenbank implementiert und die Beispieldaten überführt werden. Im Anschluss sollen dann durch die Erstellung von Berichten die gewünschten Informationen visualisiert werden. Dabei sollen übliche Funktionen, wie Drill-Down und Roll-Up in den Bericht integriert werden.

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