Modul Masterarbeit

Die Studierenden erweitern im Rahmen dieses Moduls die Fähigkeit, ein Thema aus der aktuellen Forschung des Business Analytics-Bereiches unter Beachtung wissenschaftlicher Kriterien selbständig zu erarbeiten und darüber hinaus eigene Lösungsansätze zu entwickeln. Über die Ergebnisse erstellt der Studierende eine wissenschaftliche Arbeit.

Regelungen zum Modul Masterarbeit enthalten die Rahmenordnung sowie die Fachspezifische Studien- und Prüfungsordnung (FSPO). Insbesondere ist der §10 der FSPO zu beachten: "Der Antrag auf Zulassung zur Masterarbeit ist spätestens sechs Monate nach Ablegung der letzten Modulprüfung zu stellen."

Leitung
Prof. Dr. Mischa Seiter, Institut für Technologie- und Prozessmanagement

Ablauf

Wenn Sie Ihre Masterarbeit anmelden, bitten wir Sie folgende Vorgehensweise zu berücksichtigen:

  1. Thema und Prüfer suchen
    Das Thema Ihrer Masterarbeit legen Sie gemeinsam mit dem Betreuer Ihrer Arbeit fest. Ihr Betreuer ist auch gleichzeitig der erste Gutachter (1. Prüfer) Ihrer Masterarbeit.

    Der 2. Prüfer ist Ihr zweiter Gutachter.

    Beide Prüfer sind grundsätzlich Hochschullehrer, habilitierte Mitglieder, akademische Mitarbeiter der jeweiligen Fakultät, denen die Prüfungsbefugnis übertragen wurde, sowie Lehrbeauftragte


  2. Antrag auf Zulassung zur Masterarbeit + Transcript of Records
    Sobald Sie Ihr Thema mit Ihrem Betreuer besprochen und festgelegt haben, füllen Sie den Antrag auf Zulassung zur Masterarbeit aus. Diesen schicken Sie von allen unterschrieben und im Original per Post an die SAPS Geschäftsstelle.

    Im Formular geben Sie auch das Startdatum Ihrer Masterarbeit an.

    Fügen Sie einen Auszug aus Ihrem "Transcript of Records" bei, damit nachvollzogen werden kann, dass Sie die für die Zulassung zur Masterarbeit notwendige Anzahl von 48 Leistungspunkten erreicht haben.


  3. Gebührenbescheid
    Sie erhalten daraufhin einen Gebührenbescheid, der sofort zu begleichen ist.

 

Sonstiges

Die inhaltliche Planung Ihrer Masterarbeit erfolgt anhand des Formblatts "Skizzierung des Arbeitsplans", welchen Sie mit dem Betreuer Ihrer Masterarbeit abstimmen.

Sollten Sie einen externen Betreuer haben, können Sie die Kontaktdaten im Antrag auf Zulassung zur Masterarbeit eintragen. Dies sollten Sie auf jeden Fall mit Ihrem universitären Betreuer besprechen.

Der externe Betreuer ist kein weiterer Gutachter. Er kann aber eine Empfehlung aussprechen.

 

Abgabe

Die Abgabe hat im Studiensekretariat der Universität Ulm zu erfolgen:

Studiensekretariat
Universität Ulm
89069 Ulm
Telefon: +49 (0)731/50-24444
Telefax: +49 (0)731/50-22058
E-Mail: studiensekretariat(at)uni-ulm.de
Ansprechpartner und Öffnungszeiten

Hausanschrift:
Universität Ulm
Studiensekretariat
Albert-Einstein-Allee 11
89081 Ulm

Bitte beachten Sie bei persönlicher Abgabe die Öffnungszeiten!

Es müssen zwei gedruckte Masterarbeiten sowie zusätzlich zu den gebundenen Exemplaren ein elektronisches Exemplar im PDF-Format abgegeben werden.
Dies ist nur per E-Mail möglich.
Zieladresse studiensekretariat(at)uni-ulm.de


Inhalte des Moduls

Die angebotenen Themen entstammen dem Fachgebiet der Business Analytics, gegebenenfalls in Verbindung mit angrenzenden Disziplinen. Sie sind üblicherweise den jeweiligen Forschungsgebieten der Dozenten zuzuordnen. Jeder Studierende erhält ein individuelles Thema.

Voraussetzungen

Zur Masterarbeit kann nur zugelassen werden, wer mindestens 48 Leistungspunkte erbracht hat oder wessen Antrag auf Zulassung zur Masterarbeit nach Einzelfallprüfung durch den Fachprüfungsausschuss genehmigt wurde.
Die Zeit von der Themenstellung bis zur Abgabe der Masterarbeit beträgt zwölf Monate in Teilzeit oder sechs Monate in Vollzeit. Der Fachprüfungsausschuss kann auf begründeten Antrag die Bearbeitungszeit um höchstens drei Monate verlängern. Der Antrag bedarf der Zustimmung des Betreuers der Arbeit.

Leistungsnachweise

Schriftliche Ausarbeitung der Masterarbeit und Abschlussvortrag.

Standards und Vorlagen

Auf den Webseiten des Instituts für Technologie- und Prozessmanagement finden Sie eine Sammlung an Vorlagen und Hinweisen für die Erstellung von wissenschaftlichen Arbeiten:

Vorlagen für Wissenschaftliche Arbeiten

Der Umfang (Seitenzahl) der Arbeiten kann sich, abhängig vom jeweiligen Thema, stark unterscheiden. Bitte treffen Sie dazu eine Absprache mit Ihrem Betreuer.

Themenvorschläge

Risiken und Verbesserungsmöglichkeiten hinsichtlich der Datenqualität in Unternehmen

 

Skizze des Inhalts:

Mit der fortschreitenden Digitalisierung fallen in Unternehmen mehr und mehr Daten an, die auch betrieblich genutzt werden können. Allerdings unterscheiden sich die Daten sowohl in ihrer Art, als auch in ihrer Qualität. Innerhalb der Abschlussarbeit soll zunächst die Bedeutung der Datenqualität für Unternehmen erläutert werden. Anhand eines Literaturreviews sollen mögliche Folgen einer zu geringen Datenqualität herausgearbeitet werden. Aufbauend auf aktuellen Forschungsergebnissen soll ein Vergleich verschiedener Messgrößen zur Verbesserung der Datenqualität durchgeführt werden.


Literaturhinweis:

Hazen; Boone; Ezell und Jones-Farmer L. (2014): Data Quality for Data Science, Predictive Analytics, and Big Data in Supply Chain Management: An Introduction to the Problem and Suggestions for Research and Applications. In: International Journal of Production Economics, Vol. 154, S. 72-80.

Klier; Heinrich (2016): Datenqualität als Erfolgsfaktor im Business Analytics, In: Controlling, 28 (8/9), S. 488-494.

Seiter (2017): Business Analytics: Effektive Nutzung fortschrittlicher Algorithmen in der Unternehmenssteuerung. München: Vahlen.

Kontakt:

Prof. Dr. Mischa Seiter


Umgang mit Missing Values in Theorie und unternehmerischer Praxis

 

Skizze des Inhalts:

Bei der Erhebung und Verarbeitung von Daten können fehlende Werte in der Datenmatrix, sogenannte Missing Values, vorliegen. Zu Beginn der Arbeit ist die Problemstellung der Missing Values, sowohl aus theoretisches als auch aus praktischer Sicht zu erarbeiten. Im Anschluss sollen Methoden zur Lösung des Problems der Missing Values aufgezeigt werden und verglichen werden. Hierbei ist insbesondere auf die jeweiligen Vor- und Nachteile sowie die Anwendbarkeit in der Praxis einzugehen.


Literaturhinweis:

Acock A. (2005): Working with Missing Values. In: Journal of Marriage and Family, Vol. 67, S. 1012-1028.

Seiter (2017): Business Analytics: Effektive Nutzung fortschrittlicher Algorithmen in der Unternehmenssteuerung. München: Vahlen.

Kontakt:

Prof. Dr. Mischa Seiter


Visualisierung als Möglichkeit der Darstellung von Daten

 

Skizze des Inhalts:

Die Visualisierung von Evidenzen bestimmt wesentlich deren Anwendung. Innerhalb der Arbeit sollen zunächst verschiedene Visualisierungsformen herausgearbeitet werden. Im Anschluss sollen mögliche Verzerrungen diskutiert werden, die aufgrund der Wahl unterschiedlicher Visualisierungsformen auftreten können. Dabei soll ein besonderer Fokus auf den Einsatz von Farben gelegt werden sowie deren Implikationen für die Praxis aufgezeigt werden.


Literaturhinweis:

Seiter (2017): Business Analytics: Effektive Nutzung fortschrittlicher Algorithmen in der Unternehmenssteuerung. München: Vahlen.

Stone M. (2006): Choosing Colors for Data Visualization. In: Business Intelligence Network.

Kontakt:

Prof. Dr. Mischa Seiter


Kognitiven Verzerrung und deren Auswirkungen auf das Management von Unternehmen

 

Skizze des Inhalts:

Innerhalb des Business Analytics Prozesses von der Datenaufbereitung, der Analyse bis hin zur Präparation kann es zur Verzerrungen und fehlerhaften Wahrnehmungen des Managers kommen. Innerhalb der Arbeit sollen zunächst die Grundlagen kognitiver Verzerrungen erarbeitet werden. Im Anschluss sollen mögliche kognitive Verzerrungen innerhalb des Business Analytics Prozesses identifiziert werden. Daran anknüpfend sollen Möglichkeiten zur Lösung dieser Verzerrungen diskutiert werden und Handlungsempfehlungen für Manager abgeleitet werden.


Literaturhinweis:

Barnes (1984): Cognitive Biases and their Impact on Strategic Planning, In: Strategic Management Journal, Vol. 5, S. 129-137.

Seiter (2017): Business Analytics: Effektive Nutzung fortschrittlicher Algorithmen in der Unternehmenssteuerung. München: Vahlen.

Kontakt:

Prof. Dr. Mischa Seiter


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