Business Intelligence and Decision Support Systems

VeranstaltungsartVorlesung mit Übung
SemesterWiSe 2017/18
Credits6


Termine
Donnerstag, 12:15-13:45, wöch.: 19.10.2017 bis 01.02.2018
Raum: MZG/Blauer - WiSoRZ MZG 5.111
fällt aus am: 30.11.2017
Donnerstag, 12:15-13:45, wöch.: 19.10.2017 bis 01.02.2018
Raum: MZG/Blauer - WiSoRZ MZG 5.111
fällt aus am: 04.01.2018
Donnerstag, 12:15-13:45, wöch.: 19.10.2017 bis 01.02.2018
Raum: MZG/Blauer - WiSoRZ MZG 5.111
fällt aus am: 16.11.2017
Donnerstag, 12:15-13:45, wöch.: 19.10.2017 bis 01.02.2018
Raum: MZG/Blauer - WiSoRZ MZG 5.111
fällt aus am: 02.11.2017
Donnerstag, 12:15-13:45, wöch.: 19.10.2017 bis 01.02.2018
Raum: MZG/Blauer - WiSoRZ MZG 5.111
fällt aus am: 09.11.2017
Donnerstag, 12:15-13:45, wöch.: 19.10.2017 bis 01.02.2018
Raum: MZG/Blauer - WiSoRZ MZG 5.111
fällt aus am: 19.10.2017
Donnerstag, 12:15-13:45, wöch.: 19.10.2017 bis 01.02.2018
Raum: MZG/Blauer - WiSoRZ MZG 5.111
fällt aus am: 26.10.2017
Donnerstag, 12:15-13:45, wöch.: 19.10.2017 bis 01.02.2018
Raum: MZG/Blauer - WiSoRZ MZG 5.111
fällt aus am: 23.11.2017
Donnerstag, 12:15-13:45, wöch.: 19.10.2017 bis 01.02.2018
Raum: MZG/Blauer - WiSoRZ MZG 5.111
fällt aus am: 28.12.2017
Donnerstag, 12:15-13:45, wöch.: 19.10.2017 bis 01.02.2018
Raum: ZHG - ZHG002
fällt aus am: 25.01.2018
Donnerstag, 12:15-13:45, wöch.: 19.10.2017 bis 01.02.2018
Raum: ZHG - ZHG002
fällt aus am: 16.11.2017
Donnerstag, 12:15-13:45, wöch.: 19.10.2017 bis 01.02.2018
Raum: ZHG - ZHG002
fällt aus am: 04.01.2018
Donnerstag, 12:15-13:45, wöch.: 19.10.2017 bis 01.02.2018
Raum: ZHG - ZHG002
fällt aus am: 28.12.2017
Donnerstag, 12:15-13:45, wöch.: 19.10.2017 bis 01.02.2018
Raum: ZHG - ZHG002
fällt aus am: 21.12.2017
Donnerstag, 12:15-13:45, wöch.: 19.10.2017 bis 01.02.2018
Raum: ZHG - ZHG002
fällt aus am: 14.12.2017
Donnerstag, 12:15-13:45, wöch.: 19.10.2017 bis 01.02.2018
Raum: ZHG - ZHG002
fällt aus am: 07.12.2017
Donnerstag, 12:15-13:45, wöch.: 19.10.2017 bis 01.02.2018
Raum: ZHG - ZHG002
fällt aus am: 30.11.2017
Donnerstag, 12:15-13:45, wöch.: 19.10.2017 bis 01.02.2018
Raum: ZHG - ZHG002
fällt aus am: 19.10.2017
Donnerstag, 12:15-13:45, wöch.: 19.10.2017 bis 01.02.2018
Raum: ZHG - ZHG002
fällt aus am: 11.01.2018
Donnerstag, 12:15-13:45, wöch.: 19.10.2017 bis 01.02.2018
Raum: ZHG - ZHG002
fällt aus am: 02.11.2017
Donnerstag, 12:15-13:45, wöch.: 19.10.2017 bis 01.02.2018
Raum: ZHG - ZHG002
fällt aus am: 18.01.2018
Mittwoch, 18:15-19:45, wöch.: 18.10.2017 bis 31.01.2018
Raum: ZHG - ZHG002


Prüfungstermine
Mittwoch, 18:15-19:45, Klausur: 21.02.2018
Raum: ZHG - ZHG008


Modulverantwortliche
Muntermann, Jan, Prof. Dr.
Palmer, Matthias, M.Sc.
Röder, Jan, M.Sc.


Learning outcome / core skills:

After a successful completion of the course, students are able to:

  • Understand the basic principles of business intelligence (BI) and decision support systems (DSS).
  • Know and apply a skillset suited for addressing unstructured decision situations that require advanced data processing and analysis.
  • Understand and apply data and text mining methods to analyze both structured and unstructured data.
  • Understand and evaluate methods and tools required in modern performance management.

 

Course:

1. Business Intelligence and Decision Support Systems (lecture)

Contents:

  1. Conceptual, methodological and technical foundations of Business Intelligence and Decision Support Systems
    • Types of decision and control
    • Phases of the decision-making process
    • Business-related decision support
  2. System components needed for the collection, analysis and visualization of structured, semi-structured and unstructured data
    • DSS architecture and components
    • BI Framework, architecture and components
  3. Data mining for Business Intelligence
    • The process of knowledge discovery
    • Supervised vs. unsupervised learning
    • Data and text mining for classification, association and clustering
  4. Web and text mining for Business Intelligence
    • Web and text mining
    • Sentiment analysis and opinion mining
  5. Business reporting, performance management and visualization
    • Business reporting and performance management
    • Data visualization and dashboards

 2. Business Intelligence and Decision Support Systems (tutorial)

Contents:

  • Case studies that provide insights into the context of managerial decision-making as well as illustrate the major benefits and challenges of IT-based decision support
  • Tutorial sessions in which students deepen and broaden their theoretical and methodological knowledge from the lectures.
  • Computer tutorial sessions with RapidMiner and Tableau in which students will apply their knowledge.

Leistungsnachweis

Examination: Written examination (90 minutes)

 

Examination requirements:

  • Demonstrate profound knowledge of the theoretical and methodological foundations of business intelligence and decision support systems.
  • Document an understanding of the concepts behind managerial decision-making and Simon"s phases of the decision-making process.
  • Demonstrate an understanding of relevant system components, methods and approaches providing managerial decision support.
  • Show a profound understanding of methods and techniques to efficiently complete data mining projects.