Information & Market Engineering - Prof. Dr. Christof Weinhardt

Business Data Strategy

Bemerkungen

Dank neuer Methoden zur Erhebung und Nutzung diverser Arten von Daten und dank der Einsicht wirtschaftlicher Entscheidungsträger, dass gesellschaftliche Datennutzung suboptimal verläuft, ist das Bedürfnis umfassender Datennutzungsstrategien größer denn je. Fortschritte im Bereich Cybersecurity und Informationsaustausch, sowie die Nutzung unverarbeiteter Daten zur Entscheidungsfindung multiplizieren die Komplexität integrierter Prozesse, Dateneigentums und Datenaustauschs. Der Datenlebenszyklus spannt sich dabei über Infrastruktur, Design, Entwicklung, Integration und Implementierung von Informationsstützenden IT-Systemen. Die Vorlesung zieht daher auf die Lehre von Dynamiken, Abhängigkeiten und Möglichkeiten zum Management ebendieser im Unternehmenskontext ab. Gegeben der zunehmenden Menge und Diversität an Daten, werden darüber hinaus Werkzeuge zur Transformation und strukturierten Aufbereitung solcher Datenströme vermittelt. Aktuelle Softwarelösungen und Programmiersprachen stellen hierfür Rahmenwerke die zur konzeptionellen Systemmodellierung, zur strukturierten Datenaufbereitung und auch zur automatisierten Berichterstattung mittels HTML-Berichten und Web-Applikationen eingesetzt werden können.

VortragsspracheEnglisch
Literaturhinweise
  • Fleckenstein & Fellows (2017) – Modern Data Strategy
  • Leimeister (2015) – Einführung in die Wirtschaftsinformatik
  • Urbach & Ahlemann (2016) – IT-Management im Zeitalter der Digitalisierung
  • DAMA International (2009) – The DAMA Guide to the Data Management Body of Knowledge (DAMA-DMBOK)
Ziel
  • Treiber und Dynamiken der Digitalisierung
  • Identifikation strategische Potentiale intensivierter Datennutzung in Unternehmensbereichen und -netzwerken
  • Anforderungen des organisatorischen Datenmanagements
  • Kennzahlen und Monitoring
  • Softwarebasierte Modellierung und Verarbeitung von Datenströmen, sowie automatisierte Berichterstattung