Digital Business & Analytics
Überblick und Lernziele
Die Emergenz von digitalen Technologien stellt Unternehmen vor die große Herausforderung ihre Geschäftstätigkeit digital zu transformieren um konkurrenzfähig zu bleiben. Dies kann durch den zunehmenden Einsatz digitaler Technologien in bestehenden Geschäftsmodellen erfolgen (Digitale Evolution) oder durch die Entwicklung neuer Geschäftsmodelle basierend auf neuen digitalen Technologien (Digitale Revolution). Beide Dimensionen der digitalen Transformation erfordern ein klares Verständnis und eine strukturierte Herangehensweise, um emergente digitale Technologien zu identifizieren, verfügbare Daten zielgerichtet zu analysieren (Business Analytics), Prozesse zu optimieren und Geschäftsmodelle zu gestalten.
Im Modul „Digital Business & Analytics“ werden wichtige Grundlagen des Technologie-, Daten- und Prozessmanagements sowie der Geschäftsmodellentwicklung vermittelt. Da durch die zunehmende Datenverfügbarkeit die Relevanz fortschrittlicher Analytics-Methoden zunimmt, liegt ein besonderer Fokus der Veranstaltung auf der Einführung und praktischen Anwendung relevanter Konzepte und Methoden aus dem Bereich Business-Analytics und deren Rolle und Integration im Rahmen der digitalen Transformation von Unternehmen.
Dozierende
Inhaltliche Informationen
Studierende, die dieses Modul erfolgreich absolviert haben, kennen die wesentlichen theoretischen Grundlagen und Methoden des Digital Business und Business Analytics. Darüber hinaus sind Sie in der Lage praktische Problemstellungen mit Hilfe der vermittelten Lehrinhalte erfolgreich zu bewältigen (Lehrinhalte werden anhand realer Use Cases im Rahmen der Übungen und einer Projektarbeit angewendet), die Ergebnisse zu interpretieren und Handlungsempfehlungen abzuleiten.
In diesem Modul werden folgende fachliche Inhalte vermittelt:
- Grundlagen des Digital Business
- Technologiemanagement
- Datenmanagement
- Business Analytics und Python
- Prozessmanagement und -simulation
- Geschäftsmodellentwicklung
- Digitale Evolution
- Digitale Revolution
- Hoffmeister, C. (2017). Digital Business Modelling: Digitale Geschäftsmodelle entwicklen und strategisch verankern. (2) Carl Hanser Verlag, S. 371.
- Osterwalder, A (2011). Business Model Generation: Ein Handbuch für Visionäre, Spielveränderer und Herausforderer. Campus Verlag, S. 285.
- Rogers, D. L. (2016). The digital transformation playbook: Rethink your business for the digital age. Columbia University Press.
- Krcmar, H. (2005). Informationsmanagement. Springer
- Laudon, K.C.; Laudon, J.P. (2017). Management Information Systems – Managing the Digital Firm. Pearson HigherEducation.
- Seiter, M. (2017). Business Analytics. Vahlen
- Evans, J.R. (2016). Business Analytics – Methods, Models, and Decisions. Pearson.
Organisatorische Informationen
Nächster Veranstaltungsbeginn: WiSe 23/24
Ort: N24-226 (Mittwoch & Donnerstag)
Termine:
- Mittwochs, 12 bis 14 Uhr
- Donnerstags, 10 bis 12 Uhr
- Ersttermin: 19.10.2023
ECTS: 6
Vorlesung (2 SWS) mit Übung (2 SWS)
Die Vergabe der Leistungspunkte erfolgt aufgrund des Bestehens der schriftlichen Modulprüfung und der erfolgreichen Durchführung eines Gruppenprojekts im Bereich Business Analytics. Die Modulnote ergibt sich aus der schriftlichen Modulprüfung (80%) sowie dem durchzuführenden Projekt (20%). Das Projekt wird hierbei anhand einer Abschlusspräsentation bewertet. Der Gesamtaufwand des Moduls ist nicht größer als der Aufwand vergleichbarer Module ohne Projektarbeit. Die Anmeldung zur Modulprüfung setzt keinen Leistungsnachweis voraus.
Schwerpunktfächer: Business Analytics, Technologie- und Prozessmanagement, Wahlpflicht BWL
Studiengänge: B.Sc. Wirtschaftswissenschaften, B.Sc. Wirtschaftsmathematik, B.Sc. Wirtschaftschemie, B.Sc. Wirtschaftsphysik und Studiengänge mit Nebenfach Wirtschaftswissenschaften