Nach erfolgreichem Abschluss des Kurses kennen Studierende:

• Begriffe wie Business Intelligence und Performance Management
• die Bedeutung der Ressource Information für die Unternehmensteuerung
• die Bedeutung von Datenmodellen für die Datenauswertung
• den Analytics Prozess im Detail, insbesondere erwerben die Studierende Kenntnisse von ausgewählten Instrumenten im Bereich der quantitativen und KI-basierten Datenauswertung
• die Bedeutung des zielorientierten Aufbaus von Berichten.

• gezielt Informationstechnologien nutzen, um Geschäftsmodelle weiter bzw. neu zu entwickeln
• ETL Prozesse anwenden
• ein Datenmodell selbst aufbauen
• weiterführende Modelle in den Bereichen Descriptive, Diagnostic, Predictive & Prescriptive Analytics anwenden
• vollautomatisierte und zielorientierte Reports und Dashboards erstellen
• den Analytics Prozess anhand eines Use-Cases gezielt anwenden und somit entscheidungsrelevante Daten gezielt analysieren, interpretieren und visualisieren
• die Ergebnisse des Analytics Prozesses für die Weiterentwicklung von Geschäftsmodellen nützen und so konkrete Handlungsempfehlungen im Business Development Kontext abgeben

Keine

• Aufbereitete Lehrinputs zu den Themenbereichen Informationsgesellschaft, ETL Prozess, Datenmodellen sowie zu Instrumenten der quantitativen empirischen Sozialforschung
• Anwendung von Instrumenten zur betriebswirtschaftlichen Nutzung von IT-Technologien und Daten - insbesondere von Power BI und Azure in vertiefender Form
• Anwendung von Instrumenten aus den Bereichen Descriptive, Diagnostic, Predictive & Prescriptive Analytics

Hoffjan, A. & Rohe, M. (2018): Konzeptionelle Analyse von Self-Service Business Intelligence und deren Gestaltungsmöglichkeiten. In: Wiesehahn, A. & Kißler, M. (Hrsg.), Erfolgreiches Controlling. Baden-Baden: Vahlen, S. 99-112.
Laudon, K. C. & Loudon, J. P. (2021): Management Information Systems. Managing the Digital Firm, 17. Auflage, Kendallville: Pearson Higher Ed.
Nelles, S. (2022): Power BI mit Excel. Das umfassende Handbuch, 3. Auflage, Bonn: Rheinwerk Verlag.
Schels, I. (2020): Business Intelligence mit Excel. Datenanalyse und Reporting mit Power Query, Power Pivot und Power BI Desktop, 2. Auflage, München: Hanser.
Schön, D. (2022): Planung und Reporting im BI-gestützten Controlling. Grundlagen, Business Intelligence, Mobile BI und Big-Data-Analytics. 4. Auflage, Wiesbaden: Springer.
Seiter, M. (2023): Business Analytics. Wie Sie Daten für die Steuerung von Unternehmen nutzen, 3. Auflage, München: Vahlen.
Taschner, A. (2019): Management Reporting und Behavioral Accounting. Verhaltenswirkungen des Berichtswesens im Unternehmen, 3. Auflage. Wiesbaden: Springer.
Taschner, A (2019).: Management Reporting für Praktiker. Lösungsorientierte Kompaktedition. Wiesbaden: Springer.

Vortrag, Diskussion, Selbststudium und Gruppenarbeiten, Fallstudien

Integrierte Modulprüfung
Prüfungscharakter: immanent
Prüfungsform:
Schriftliche Abgaben zu definierten Aufgabenstellungen im Rahmen einer durchgängigen Fallstudie (z.B.: Konzeption eines Datenmodelles, Anwendung von Instrumenten der empirischen Sozialforschung, Präsentationen & Entscheidungsempfehlungen)