Angewandte Informatik
MASCM-140
P420-0333, P420-0334
scm2
4
VU
6
1
ja
Deutsch
Klausur und Projektarbeit (90 Minuten / Gewichtung 1:1 / Wiederholung semesterweise)
MASCM-140
Supply Chain Management
1
Pflichtfach
Die Präsenzzeit dieses Moduls umfasst bei 15 Semesterwochen 60 Veranstaltungsstunden (= 45 Zeitstunden). Der Gesamtumfang des Moduls beträgt bei 6 Creditpoints 180 Stunden (30 Stunden/ECTS Punkt). Daher stehen für die Vor- und Nachbereitung der Veranstaltung zusammen mit der Prüfungsvorbereitung 135 Stunden zur Verfügung.
s. Zulassungsvoraussetzungen (mindestens 10 Creditpoints aus dem Bereich Informations- und Datenverarbeitung)
MASCM-210
Supply Chain Planning
MASCM-230
Studienprojekt
MASCM-310
Master-Abschlussarbeit
Prof. Dr. Stefan Selle
sse
Prof. Dr. Christian Liebig
cli
Prof. Dr. Stefan Selle
sse
Dozierende des Studiengangs
all
Nico Krivograd, M.Sc.
nkv
Die Studierenden sollen durch die erfolgreiche Beendigung dieses Moduls in der Lage sein,
- Grundlegende Begriffe und Techniken der Informatik zu kennen,
- Zusammenhänge des Knowledge Management und Busineness Intelligence darzustellen,
- Methoden des Data Mining zu begreifen und anzuwenden,
- in selbstorganisierten Teams zu arbeiten,
- Arbeitsergebnisse zu verdichten und zu präsentieren,
- Projektergebnisse zu kritisieren.
[1] Grundlagen
- Informatik und Algorithmen
- Einführung in die Programmierung
- Tabellenkalkulation und Datenbanken
- Knowledge Management (KM)
[2] Business Intelligence (BI)
- Managementinformationssysteme und Reporting
- Datenmodellierung: Data Warehouse, Star-Schema, Snowflake-Schema
- Datenbereitstellung: Extract Transform Load(ETL)-Prozess
- Datenanalyse: Online Analytical Processing (OLAP)
[3] Data Mining (DM)
- Data Mining Prozesse
- ABC-Analyse, Scoring-Verfahren
- Clusteranalyse, Assoziationsanalyse, Entscheidungsbaum
Vorlesung mit integrierten praktischen Übungen am PC mit Hilfe von MS Excel, Visual Basic for Applications (VBA), SAP BI 7 und Knime. Projektstudium in selbstorganisierten Teams.
[1] Grundlagen
- Kilian, D., Krismer, R., Loreck, S., Sagmeister, A.: Wissensmanagement – Werkzeuge für Praktiker. 3. Auflage,
Linde Verlag, Wien, 2007.
- Probst, G., Raub, S., Romhardt, K.: Wissen managen. Wie Unternehmen ihre wertvollste Ressource optimal nutzen.
7 Auflage, Gabler Verlag, Wiesbaden, 2012.
[2] Business Intelligence
- Chamoni, P., Gluchowski, P.: Analytische Informationssysteme, 3. Auflage, Springer Verlag, Berlin, 2006.
- Marx Gómez, J. M., Rautenstrauch, C., Cissek, P.: Einführung in Business Intelligence mit SAP NetWeaver 7.0,
Springer Verlag, Berlin, 2009.
- Müller, R., Lenz, H.-J.: Business Intelligence, Springer Vieweg Verlag, Berlin, 2013.
- Schmidt-Volkmar, P.: Betriebswirtschaftliche Analyse auf operationalen Daten, Gabler Verlag, Wiesbaden, 2008.
[3] Data Mining
- Kießwetter, M., Vahlkamp, D.: Data Mining in SAP NetWeaver BI, Galileo Press, Bonn, 2007.
- Runkler, T.A.: Data Mining, Vieweg+Teubner Verlag, Wiesbaden, 2010.
- Witten, I.H., Frank, E., Hall, M.A.: Data Mining, 3. Auflage, Morgan Kaufmann, Burlington, 2011.
Thu Mar 28 21:07:47 CET 2024, CKEY=saia, BKEY=scm2, CID=[?], LANGUAGE=de, DATE=28.03.2024