Data Science Hochschulzertifikat

Business Process & Big Data Use Cases

Programm
Data Science

Abschluss
Einzelzertifikat

Modulnummer
30400

Themenbereich
Business Information, Vertiefungsstudium

Leistungpunkte
5

Sprache
deutsch/englisch

Dozent
Prof. Dr. Stefan Ruf

Gebühren
1005 €

Dauer
6 Wochen

Präsenzveranstaltungen
Albstadt (ggf. Online)

Onlineanteil
85%-100%

Modulbeginn

1. Termin: 17.10.2022 - 27.11.2022
2. Termin: 16.10.2023 - 26.11.2023

Modulinhalte

Das Modul Business Process & Big Data Use Cases ist in zwei Studienbriefe aufgeteilt, die mit Kontrollfragen und Übungen zur Lernkontrolle aufbereitet wurden. Neben diesen Studienbriefen arbeiten Sie mit Use Cases, um Theorieinhalte praktisch anzuwenden.

Der erste Teil des Moduls (Studienbrief 1) behandelt den Anwendungsbezug von Big-Data-Analytics in der betrieblichen Praxis. Das Modul vermittelt aus betriebswirtschaftlicher Perspektive, wie in Unternehmen aus Daten Produkte entstehen. Sie erhalten einen Überblick zu datengetriebenen Geschäftsmodellen und können Big Data Use Cases nach Geschäftsmodelltypen klassifizieren. Sie erlernen, welche Wertbeiträge Big-Data-Initiativen im Unternehmen leisten und welche Metriken zur Bestimmung von Wertbeitragspotenzialen geeignet sind. Schließlich erlangen Sie Kenntnisse darüber, wie Sie in Ihrer Rolle als Data Scientist einen Business-Nutzen Ihrer Analysen für die Entscheiderebene in Ihrer Organisation nachweisen und nützliche Fragestellungen zu geschäftsrelevanten Potenzialen formulieren.

Im zweiten Teil des Moduls (Studienbrief 2) erfahren Sie, wie Big-Data-Projekte aufgesetzt werden und welche Projektmanagementmethoden und Vorgehensmodelle in der betrieblichen Praxis hierbei geeignet sind. Sie lernen, wie Big-Data-Projekte gemanagt werden und wie eine passende Big-Data-Organisation etabliert und auf der Grundlage verschiedener Reifegraddimensionen weiterentwickelt werden kann.

Konkrete Inhalte dieses Moduls sind dabei unter anderem:

  • Geschäftsmodelle in der Datenwirtschaft
  • Kategorisierung und Vorstellung von praxisrelevanten Use cases
  • Vorgehensmodelle für BDA-Projekte
  • Management von BDA-Projekten
  • Return on Investment von BDA-Projekten
  • Referenzarchitekturen für BDA-Systeme
  • Rollen und Ressourcen in BDA-Projekten
  • Aspekte der Data Governance und Data Compliance

Lernergebnisse, Kompetenzen

Wissen

In diesem Modul lernen die Studierenden den Anwendungsbezug von Big Data Analytics in der unternehmerischen Praxis. Das Modul wie Unternehmen mit Big Data Lösungen messbare Beiträge für die Wertschöpfung leisten. Hierzu lernen die Studierenden, wie Big Data Analytics Projekte gemanagt werden, welche Wertschöpfungs- und Businessmodelle in der Datenwirtschaft möglich sind und wie Big Data Technologien für smarte und zukunftsorientierte Geschäftsprozesse im Unternehmen genutzt werden können.

Fertigkeiten

Die Studierenden können relevante und für Unternehmen wichtige betriebswirtschaftliche und technologische Anwendungsfälle der Big Data zu identifizieren, abzugrenzen und beschreiben Die Studierenden können die Anwendungsfälle in konkrete Projektstrukturen überführen und sind in der Lage, die erforderlichen Ressourcen hierfür zu identifizieren und zu evaluieren. Die Studierenden sind in der Lage, den kaufmännischen, prozessualen oder technologischen Wertbeitrag der Big Data Projekte zu evaluieren und zu dokumentieren.

Sozialkompetenz

Die Studierenden erlenen in Kleinteams praxisorientierte Aufgabenstellungen zu bearbeiten, zu präsentieren und zu verteidigen.

Selbstständigkeit

Die Studierenden erarbeiten sich den Inhalt selbständig anhand von Studienbriefen.

Teilnahmevoraussetzung

Keine.

Prüfungsform

Klausur (60 Minuten) + Projektarbeit

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