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Business Intelligence I (DLMIWBI01)

Kursnummer:

DLMIWBI01

Kursname:

Business Intelligence I

Gesamtstunden:

150 h

ECTS Punkte:

5 ECTS

Kurstyp: Wahlpflicht

Kursangebot: WS, SS

Course Duration: Minimaldauer 1 Semester

Zugangsvoraussetzungen:

Siehe Modulbeschreibung

Kurskoordinator(en) / Dozenten / Lektoren:

Siehe aktuelle Liste der Tutoren im Learning Management System

Bezüge zu anderen Modulen:

Siehe Modulbeschreibung

Beschreibung des Kurses:

Business Intelligence (BI) dient der Gewinnung von Informationen aus Unternehmensdaten, die sowohl für eine gezielte Unternehmenssteuerung als auch für die Optimierung von Geschäftsaktivitäten relevant sind. Als Basis dient oft die Data Warehouse-Installation des Unternehmens oder der Organisation.

Im Rahmen dieses Kurses werden Techniken, Vorgehensweisen und Modelle zur Datenbereitstellung, Informationsgenerierung und -Analyse sowie der Verteilung der gewonnenen Informationen vorgestellt und diskutiert.

 

Kursziele:

Nach erfolgreichem Abschluss des Kurses

  • kennen die Studierenden die Motivation, Anwendungsfälle und Grundlagen für Business Intelligence.
  • kennen die Studierenden Techniken und Methoden zur Bereitstellung und Modellierung von Daten sowie für BI relevante Arten von Daten, können diese erläutern und voneinander abgrenzen.
  • können die Studierenden Techniken und Methoden zur Informationsgenerierung und -speicherung erläutern und auf Basis konkreter Anforderungen selbstständig geeignete Methoden auswählen.

Lehrmethoden:

Die Lehrmaterialien enthalten Skripte, Video-Vorlesungen, Übungen, Podcasts, (Online-) Tutorien und Fallstudien. Sie sind so strukturiert, dass Studierende sie in freier Ortswahl und zeitlich unabhängig bearbeiten können.

Inhalte des Kurses:

1. Motivation und Begriffsbildung

1.1 Motivation und historische Entwicklung

1.2 BI als Rahmenwerk

2. Datenbereitstellung

2.1 Operative und dispositive Systeme

2.2 Das Data Warehouse-Konzept

2.3 Architekturvarianten

3. Data Warehouse

3.1 ETL-Prozess

3.2 DWH und Data Mart

3.3 ODS und Metadaten

4. Modellierung multidimensionaler Datenräume

4.1 Datenmodellierung

4.2 OLAP-Würfel

4.3 Physische Speicherung

4.4 Star- und Snowflake-Schema

4.5 Historisierung

5. Analysesysteme

5.1 Freie Datenrecherche und OLAP

5.2 Berichtssysteme

5.3 Modellgestützte Analysesysteme

5.4 Konzeptorientierte Systeme

6. Distribution und Zugriff

6.1 Informationsdistribution

6.2 Informationszugriff

Literatur:

• Bachmann, R./Kemper, G. (2011): Raus aus der BI-Falle. Wie Business Intelligence zum Erfolg wird. 2. Auflage, mitp, Frechen. ISBN-13: 978-3826691065.
• Bauer, H./Günzel, H. (Hrsg.) (2008): Data Warehouse Systeme. Architektur, Entwicklung, Anwendung. 3. Auflage. dpunkt.verlag, Heidelberg. ISBN-13: 978-3898645409.
• Engels, C. (2008): Basiswissen Business Intelligence. W3L, Dortmund. ISBN-13: 978-3937137377.
• Kemper, H.-G./Baars, H./Mehanna, W. (2010): Business Intelligence – Grundlagen und praktische Anwendungen. Eine Einführung in die IT-basierte Managementunterstützung. 3. Auflage, Vieweg+Teubner, Wiesbaden. ISBN-13: 978-3834807199.
• Turban, E. et al. (2010): Business Intelligence. A Managerial Approach. 2. Auflage, Prentice Hall, Upper Saddle River (NJ). ISBN-13: 978-0136100669.
• Stock, S./Gansor, T./Totok, A. (2010): Von der Strategie zum Business Intelligence Competency Center (BICC). Konzeption – Betrieb – Praxis. Hanser, München. ISBN-13: 978-3446421332.

Prüfungszugangsvoraussetzung:

• Kursabhängig: Begleitende Online-Lernkontrolle (max. 15 Minuten je Lektion, bestanden / nicht bestanden)
• Kursevaluation

Prüfungsleistung:

Schriftliche Ausarbeitung: Fallstudie

Zeitaufwand Studierenden (in Std.): 150

Selbststudium (in Std.): 110
Selbstüberprüfung (in Std.): 20
Tutorien (in Std.): 20