Data Science Hochschulzertifikat

Business Intelligence & Warehouses

Programm
Data Science

Abschluss
Einzelzertifikat

Modulnummer
10400

Themenbereich
Business Information, Grundlagenstudium

Leistungpunkte
5

Sprache
deutsch/englisch

Dozent
Prof. Dr. German Nemirovski, Prof. Dr. Bernd Stauß

Gebühren
1005 €

Dauer
6 Wochen

Präsenzveranstaltungen
Albstadt (ggf. Online)

Onlineanteil
85%-100%

Modulbeginn

1. Termin: 20.12.2021 - 30.01.2022
2. Termin: 19.12.2022 - 29.01.2023

Modulinhalte

Die Menge an intern und extern verfügbaren Daten und Informationen, die in einem Unternehmen und dessen Umfeld (beispielsweise durch relevante Märkte, Konkurrenten oder adressierte Zielgruppen und deren Verhalten) anfallen, steigt durch neue Möglichkeiten der Datengewinnung rapide und in einem enormen Ausmaß an. Ein systematisches Sammeln, Analysieren und Auswerten dieser Daten kann ungeahnte Möglichkeiten der Entscheidungsunterstützung bieten, stellt allerdings auch besondere Herausforderungen an heutige Unternehmen. Mithilfe von Business-Intelligence-Methoden lassen sich diese (bisher meist ungenutzten) Potentiale für Unternehmen, aber auch deren jeweilige Segmente, erschließen, womit eventuell unerkannte Chancen und Risiken identifiziert und zuverlässiger analysiert werden können. Hierzu werden die (meist historisch bedingt) heterogen strukturierten Datenbestände aus unterschiedlichsten Quellen und verschiedensten Formaten analysiert und in einen konsistenten analyse- und reportinggerechten Datenbestand (Data-Warehouse) überführt.

Primärziel dieses Moduls ist es, Ihnen die theoretischen Grundlagen von Business-Intelligence (BI) und Data-Warehouses (auch als Business-Warehouses bezeichnet) umfassend zu vermitteln, womit Sie Kenntnisse über wesentliche BI-Methoden, -Technologien und -Tools erlangen sollen. Hierunter fallen, neben der Begriffsabgrenzung und -einordnung, auch eine entsprechende BI-Architektur, das Data-Preprocessing, die Modellierung mehrdimensionaler Datenschemata sowie das Reporting.

Die Inhalte dieses Moduls umfassen im Einzelnen unter anderem:

  • Abgrenzung dispositive vs. operative Datenbestände (OLTP / OLAP)
  • Data Warehouse Architekturen
  • ETL-Prozesse (Datenqualität, Datenbereinigung, Transformation, etc. Logische und semantische Datenmodelle für Data Warehouses (Star-/Snowflake-Schema,...)
  • Implementierung von Data Warehouses (MOLAP, ROLAP,...)
  • spezielle Aspekte im Zusammenhang mit Data Warehouses (slowly changing dimensions,…)
  • Date Warehouse Projekte (agiles Vorgehen)
  • Aufbau eines Data Warehousing Prozesses mittels SAP BW on HANA
  • Visualisierung von Kennzahlen
  • Konzeption und Aufbau von Dashoards
  • Visual Analytics (Reduktion von Darstellungsdimensionen, Visualisierung von Objekten auf Grundlage von Unähnlichkeitsmaßen…)

Sofern möglich, sollen einzelne Fallbeispiele aus der Unternehmenspraxis zu Illustrationszwecken herangezogen und in den Übungen aufgegriffen werden.

Nach der erfolgreichen Absolvierung dieses Moduls sind Sie in der Lage, BI und weitere Begrifflichkeiten entsprechender Teilgebiete zu deuten, zu interpretieren und entsprechend einzuordnen. Überdies werden Ihnen unterschiedliche Methoden und Verfahren der einzelnen Teilgebiete der BI vermittelt, welche Sie qualifiziert beurteilen und im Kontext praktischer Anwendungs- bzw. Problemfälle mithilfe geeigneter Techniken auswählen und anwenden können.

Lernergebnisse, Kompetenzen

Wissen

Die Studierenden kennen den elementaren Aufbau von Data Warehouse Systemen und sind mit den zentralen Konzepten der Informationsvisualisierung vertraut.

Fertigkeiten

Die Studierenden sind in der Lage, die Konzepte des Data Warehousing in realen Anwendungsszenarien konzeptionell und operativ umzusetzen. Sie können Kennzahlen mittels geeigneter Methoden visualisieren.

Sozialkompetenz

Die Studierenden erarbeiten gemeinsam Lösungsansätze zu vorgegebenen Fragestellungen.

Selbstständigkeit

Konzeption und Aufbau von Szenarien zur Erfassung, Aufbereitung und Analyse von Kennzahlen wird in Bezug auf die jeweiligen Anforderungen kritisch diskutiert.

Teilnahmevoraussetzung

Keine.

Prüfungsform

Klausur (60 Minuten) + Projektarbeit

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Hinweis: Die Teilnehmerzahl ist im Interesse der Teilnehmer begrenzt, so dass wir eine frühzeitige, verbindliche Anmeldung empfehlen.

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