Modulhandbuch

Wirtschaftsinformatik plus (WIN-plus)

Business Intelligence

Empfohlene Vorkenntnisse

Datenbanksysteme, Projektmanagement

Lehrform Vorlesung/Labor
Lernziele / Kompetenzen

Die Studierenden sollen:

  • die Kompetenz erlangen, als Experten für das Thema Business Intelligence (BI) aufzutreten;
  • die Fähgikeit haben, aus "Rohdaten" aussagekräftigen Informationen zu generieren;
  • in der Lage sein, optimale und in einem (auch für das Management) ansprechendem Design Berichte aufzubauen;
  • Methoden zur Qualitätsanalyse kennen und Konzepte zur Qualitätsoptimierung entwickeln können;
  • komplexe Systemarchitekturen konzipieren, aufbauen und neu- bzw. weiterentwickeln können;
  • einen sicheren BI-Betrieb aufsetzen können;
  • BI-Systeme bzw. Komponenten auf dem aktuellen Markt einordnen und bewerten können;
  • in der Lage sein, BI-Projekte durchzuführen und zu steuern.



Dauer 1
SWS 4.0
Aufwand
Lehrveranstaltung 60
Selbststudium / Gruppenarbeit: 90
Workload 150
ECTS 5.0
Voraussetzungen für die Vergabe von LP

Modulprüfung für "Business Intelligence"

"Praktikum Business Intelligence" muss "m.E." attestiert sein

Modulverantwortlicher

Porf. Dr. Jan Münchenberg

Max. Teilnehmer 41
Empf. Semester 7
Haeufigkeit jedes Jahr (WS)
Verwendbarkeit

Wirtschaftsinformatik plus (Bachelor)
Wirtschaftsinformatik (Bachelor)

Veranstaltungen

Business Intelligence

Art Vorlesung
Nr. EMI613
SWS 2.0
Lerninhalt

1 Einführung und Begriffsabgrenzung
1.1 Grundlagen Business Intelligence(BI)
1.2 BI im Unternehmensumfeld
1.3 Datawarehouse-Konzept
1.4 Chancen und Risiken
2 Datenmodellierung
2.1 Einführung OLTP + OLAP
2.2 Grundlagen OLAP
- Flache Strukturen
- Sternschema
- Erweitertes Sternschema (Schneeflockenschema)
2.3 Vorgehensweise bei der Datenmodellierung
3 ETL - Transformationsprozesse
4 Unternehmensintegration
4.1 Grundlagen des Reportings
- Konzept
- Design
- Dashboards
4.2 Informationsgenerierung
4.3 Informationsverteilung
4.4 Informationszugriff
5 Entwicklung und Betrieb integrierter BI-Lösungen
5.1 Konzept integrierter BI-Ansätze
- Makro-Ebene
- Mikro-Ebene
5.2 BI-Architektur
5.3 BI-Projektmanagement
5.4 Berechtigungskonzept
5.5 Qualitätssicherung
5.6 Betrieb

Literatur

Kemper, H.-G., Baars, H., Mehanna, W., Business Intelligence - Grundlagen und praktische Anwendungen : eine Einführung in die IT-basierte Managementunterstützung, Wiesbaden, Vieweg + Teubner, 2010

Haneke, U., Open Source Business Intelligence : Möglichkeiten, Chancen und Risiken quelloffener BI-Lösungen, München, Wien, Hanser, 2010

Gansor, T.. Totok, A., Stock, S., Von der Strategie zum Business Intelligence Competency Center (BICC) : Konzeption - Betrieb - Praxis, München, Wien, Hanser, 2010

Klein, A., Gräf, J., Reporting und Business Intelligence, 2. Auflage, München, Haufe, 2014

Burmester, L., Adaptive Business-Intelligence-Systeme: Theorie, Modellierung und Implementierung, Vieweg+Teubner Verlag / Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH, 2011

Praktikum Business Intelligence

Art Labor
Nr. EMI614
SWS 2.0
Lerninhalt

Das Praktikum wird parallel zur Vorlesung durchgeführt und vertieft die dortige Theorie durch entsprechende praktische Implementierungsaufgaben. Die Studierenden sollen dabei auch lernen, zum einen eine Aufgabenstellung korrekt umzusetzen, zum anderen optimale Lösungen für einen potentiellen Endbenutzer zu entwickeln. Die Schwerpunkte sind:

1. BI-Projektmanagement
- Anforderungsanalyse
- Datenanalyse
- Konzept
3. Datenmodellierung
4. Transformationsprozesse
5. Reporting
- Standard-Reports
- Dashboards
- u.a.
6. DataMining
7. Schnittstellenimplementierung (XML, ...)
8. Datenqualitätsoptimierung

Literatur

s. Vorlesung