Modulhandbuch

Business Intelligence

Empf. Vorkenntnisse

Datenbanken, Software-Engineering

Lehrform Vorlesung/Labor
Lernziele

Die Studierenden sollen:

  • die Kompetenz erlangen, als Experten für das Thema Business Intelligence (BI) aufzutreten;
  • in der Lage sein, aus "Rohdaten" aussagekräftige 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 Semester
SWS 4.0
Aufwand
  • Lehrveranstaltung:60 h
  • Selbststudium/
    Gruppenarbeit:90 h

  • Workload:150 h
ECTS 5.0
Voraussetzungen für Vergabe von LP

Modulprüfung Klausur (K60)

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

Modulverantw.

Prof. Dr. Tobias Hagen

Empf. Semester 7
Häufigkeit jedes Jahr (WS)
Verwendbarkeit

Wirtschaftsinformatik (Bachelor)
Wirtschaftsinformatik plus (Bachelor)

Veranstaltungen Business Intelligence
Art Vorlesung
Nr. E+I613
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/Studio
Nr. E+I614
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


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