Heutzutage stehen Unternehmen – bspw. über soziale Medien und das Internet (z.B. Online Social Networks, Wikis, Bewertungs- und Rezensions-Communities, Diskussionsforen), aber auch in traditionellen Datenbanken (z.B. Data Warehouse, Kundendatenbanken, Sensorendaten) – sehr umfangreiche und immer weiter wachsende Datenmengen zur Verfügung. Die zielgerichtete und fundierte Analyse dieser Daten ermöglicht Erkenntnisgewinne sowie eine verbesserte Entscheidungsunterstützung und birgt großes Potenzial in den unterschiedlichsten Anwendungsbereichen (z.B. Innovationsmanagement, Produktentwicklung, Marketing, Customer Relationship Management, internes Wissensmanagement). So können beispielsweise Kunden anhand ihrer persönlichen Attribute segmentiert und gezielt mit Produktangeboten kontaktiert werden. Daneben ermöglichen Text Analytics-Methoden die Analyse unstrukturierter Daten wie zum Beispiel Kundenrezensionen oder Facebook-Posts. Dies erlaubt es aus einer Datenmenge auf die Meinungen von Kunden zu Produkten und Dienstleistungen zu schließen.

Im Modul „Data Analytics – Methoden und Fallstudien“ werden hierzu die Grundlagen zentraler Data Analytics-Methoden behandelt und deren Anwendung anhand von Praxisbeispielen verdeutlicht.

Studierende, die dieses Modul erfolgreich absolviert haben, kennen wesentliche Grundlagen und Methoden zu Data Analytics und können diese anwenden. Darüber hinaus sind Sie in der Lage, praktische Problemstellungen mit Hilfe der vermittelten Lehrinhalte und Methoden erfolgreich zu bewältigen (in Vorlesung und Übung werden reale Use Cases vermittelt), die Ergebnisse zu interpretieren und Handlungsempfehlungen abzuleiten.