Business Intelligence I (DLMIWBI01)

Kursnummer:

DLMIWBI01

Kursname:

Business Intelligence I

Gesamtstunden:

150 h

ECTS Punkte:

5 ECTS

Kurstyp: Wahlpflicht

Kursangebot : WS, SS

Course Duration : Minimaldauer 1 Semester

Zugangsvoraussetzungen:

Siehe Modulbeschreibung

Kurskoordinator(en) / Dozenten / Lektoren:

Siehe aktuelle Liste der Tutoren im Learning Management System

Bezüge zu anderen Modulen:

Siehe Modulbeschreibung

Beschreibung des Kurses:

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. Als Basis dient oft die Data Warehouse-Installation des Unternehmens oder der Organisation.

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.

Kursziele:

Die Studierenden

• kennen die Motivation, Anwendungsfälle und Grundlagen für Business Intelligence.
• kennen Techniken und Methoden zur Bereitstellung und Modellierung von Daten sowie für BI relevante Arten von Daten, können diese erläutern und voneinander abgrenzen.
• können Techniken und Methoden zur Informationsgenerierung und -speicherung erläutern und auf Basis konkreter Anforderungen selbstständig geeignete Methoden auswählen.

Lehrmethoden:

Die Lehrmaterialien enthalten einen kursabhängigen Mix aus Skripten, Video-Vorlesungen, Übungen, Podcasts, (Online-)Tutorien, Fallstudien. Sie sind so strukturiert, dass Studierende sie in freier Ortswahl und zeitlich unabhängig bearbeiten können.

Inhalte des Kurses:

1 Motivation, Begriffsbildung und Grundlagen

2 Datenbereitstellung und -modellierung

2.1 Arten von Daten

2.2 Data-Warehourse-Konzept

2.3 ODS-erweiterter Data-Warehouses

2.4 Filterung, Harmonisierung, Anreicherung

2.5 Core Data Warehouse und Data Marts

2.6 Operational Data Sore, Medadaten

2.7 Modellierung multidimensionaler Datenräume

2.8 Star-Schema, Snowflake-Schema

2.9 Historisierung

3 Informationsgenerierung und -speicherung

3.1 Analysesysteme

3.2 Implementierungsstrategien für Data Warehouses

3.3 Online Analytical Processing (OLAP)

3.4 Unterstützungs- und Berichtsysteme

4 Informationsdistribution mit Content- und Wissensmanagement-Systemen

5 Informationszugriff mit Portalen

Literatur:

• Bachmann, R./Kemper, G. (2011): Raus aus der BI-Falle. Wie Business Intelligence zum Erfolg wird. 2. Auflage, mitp, Frechen. ISBN-13: 978-3826691065.
• Bauer, H./Günzel, H. (Hrsg.) (2008): Data Warehouse Systeme. Architektur, Entwicklung, Anwendung. 3. Auflage. dpunkt.verlag, Heidelberg. ISBN-13: 978-3898645409.
• Engels, C. (2008): Basiswissen Business Intelligence. W3L, Dortmund. ISBN-13: 978-3937137377.
• Kemper, H.-G./Baars, H./Mehanna, W. (2010): Business Intelligence – Grundlagen und praktische Anwendungen. Eine Einführung in die IT-basierte Managementunterstützung. 3. Auflage, Vieweg+Teubner, Wiesbaden. ISBN-13: 978-3834807199.
• Turban, E. et al. (2010): Business Intelligence. A Managerial Approach. 2. Auflage, Prentice Hall, Upper Saddle River (NJ). ISBN-13: 978-0136100669.
• Stock, S./Gansor, T./Totok, A. (2010): Von der Strategie zum Business Intelligence Competency Center (BICC). Konzeption – Betrieb – Praxis. Hanser, München. ISBN-13: 978-3446421332.

Prüfungszugangsvoraussetzung:

• Kursabhängig: Begleitende Online-Lernkontrolle (max. 15 Minuten je Lektion, bestanden / nicht bestanden)
• Kursevaluation

Prüfungsleistung:

Schriftliche Ausarbeitung: Fallstudie

Zeitaufwand Studierenden (in Std.): 150

Selbststudium (in Std.): 110
Selbstüberprüfung (in Std.): 20
Tutorien (in Std.): 20