| Titel der Lehrveranstaltung / des Moduls | Business Intelligence und Data Analytics |
| Kennzahl der Lehrveranstaltung / des Moduls | 024827043201 |
| Unterrichtssprache | Deutsch |
| Art der Lehrveranstaltung (Pflichtfach, Wahlfach) | Pflichtfach |
| Semester in dem die Lehrveranstaltung angeboten wird | Sommersemester 2026 |
| Semesterwochenstunden | 2 |
| Studienjahr | 2026 |
| Niveau der Lehrveranstaltung / des Moduls laut Lehrplan | 1. Zyklus (Bachelor) |
| Anzahl der zugewiesenen ECTS-Credits | 3 |
| Name des/der Vortragenden | Gunther ROTHFUSS
Heidi WEBER |
| Voraussetzungen und Begleitbedingungen |
Information Management 1 |
| Lehrinhalte |
- Daten, Datenmodelle und digitale Unternehmenssteuerung.
- Daten, persistente Datenhaltung und Datenflüssen in Informationssystemen, insb. in ERP-, PPS- und CRM-Systemen.
- Datenhaltungssysteme in komponentisierter Software mit Schichtenarchitektur.
- Aufgaben des Datenmanagements
- Datenbankarchitekturen und deren Funktionsprinzipien, insb. die relationale und das objektrelationale Paradigma
- Entity-Relationship-Modellierung
- Normalisierung / Qualitativ hochwertige Modellierung
- Datenbeschreibungsssprachen
- Methoden für den Datenaustausch
- Grundlagen des Information Retrieval
- Grundlagen der BIA (Business Intelligence and Analytics).
- Praxis der Datenanalytik auf Grundlage einer Low Code-Plattform wie z.B. Microsoft Power BI.
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| Lernergebnisse |
Die Studierenden
- verstehen die Relevanz von Datenmodellen für die digitale Unternehmenssteuerung.
- verstehen die Wichtigkeit von Daten, persistenter Datenhaltung und Datenflüssen in Informationssystemen, insb. in ERP-, PPS- und CRM-Systemen.
- verstehen den Einsatz von Datenhaltungssystemen in komponentisierter Software mit Schichtenarchitektur.
- kennen die Aufgaben des Datenmanagements sowie verschiedene Datenbankarchitekturen und können deren Funktionsprinzipien skizzieren.
- kennen die Vor- und Nachteile von Entity-Relationship-Modellen (ER-Modellen) und von relationalen Datenmodellen. Sie kennen die verschiedenen Sprachelemente und können die Modelle interpretieren.
- können für einfache Praxisaufgaben ein korrespondierendes ER-Modell erstellen und das angefertigte Modell in ein relationales Datenmodell überführen.
- verstehen den Zweck der Normalisierung sowie die grundsätzliche Vorgehensweise und können ein einfaches Datenmodell bis zur 3. Normalisierungsstufe normalisieren.
- kennen Zweck und grundsätzlichen Aufbau von Datenbeschreibungs- und -austauschformaten sowie deren Einsatzbereiche.
- kennen die Grundlagen des Information Retrieval.
- kennen die Grundlagen der BIA (Business Intelligence and Analytics).
- können einfache datenanalytische Aufgaben mit Hilfe einer Low Code-Plattform wie z.B. Microsoft Power BI lösen.
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| Geplante Lernaktivitäten und Lehrmethoden |
- Vorlesungen mit Diskussion und Lehrgesprächen
- Seminare und praktische Übungen mit konkreten Softwareprodukten
- Selbststudium / eigenverantwortliche Übungen
- Eigenständiges kleines BIA-Projekt auf Grundlage einer Low Code-Plattform
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| Prüfungsmethode und Beurteilungskriterien |
75% Projektarbeit in Kleingruppen
25% Schriftliche Prüfung (digital)
Für eine positive Gesamtnote müssen insgesamt über alle Prüfungsteile mindestens 50% der Punkte erzielt werden. |
| Kommentar |
Keine |
| Empfohlene Fachliteratur und andere Lernressourcen |
- Weber, Peter u.a. (2022): Basiswissen Wirtschaftsinformatik. Wiesbaden: Springer Fachmedien.
- Gadatsch, Andreas (2027): Datenmodellierung für Einsteiger. Wiesbaden: Springer Fachmedien.
- Krcmar, Helmut (2015): Informationsmanagement. 6. Auflage. Berlin; Heidelberg: Springer Gabler.
- Kofler, Michael (2022): Datenbanksysteme – Das umfassende Lehrbuch für Ausbildung, Beruf und Studium. Bonn: Rheinwerk Verlag.
Weitere Fachliteratur wird in der Lehrveranstaltung bekannt gegeben. |
| Art der Vermittlung |
Präsenzveranstaltung mit Anwesenheitspflicht
Vertiefende Vorlesungsinhalte sowie Softwareübungen überwiegend asynchron
Softwaregestütztes Projekt mit Selbstlernanteil (Anteil am Gesamtaufwand der Studierenden mindestens 50 Prozent) |