Angesichts zunehmender Digitalisierung in den Prozessen von Unternehmen zeigt sich, dass die Anforderungen an die Informationsverarbeitung steigen und der Umgang mit den Daten eine unverzichtbare Kernkompetenz für zukünftige Absolvent:innen ist. Der Kompetenzerwerb aus dem Bereich Business Intelligence (BI) und Data Analytics ist somit entscheidend, da der Bedarf an analytischen Fähigkeiten zunimmt und mittlerweile elementarer Bestandteil der Entscheidungsfindung in der täglichen Arbeit von Unternehmen ist.

Dazu vermittelt die Vertiefungsrichtung Kenntnisse in:

• Modellierung und Anwendung von Business Intelligence – in den Dimensionen Datenbeschaffung, Datenhaltung und Datenanalyse
• Tiefgreifendes Verständnis der Business Intelligence- und Data Analytics-Ansätze
• Wissen in den Anwendungsfeldern von Business Intelligence sowie Data Analytics
• Vorgehensweisen sowie typische Business Intelligence- und Data Analytics-Werkzeuge und -methoden

Die Modellierung und Anwendung von Business Intelligence bei der Datenbeschaffung, Datenhaltung und Datenanalyse ist ein wesentlicher Bestandteil dieser Vertiefungsrichtung. Es ist wichtig, dass Sie nicht nur die verschiedenen Werkzeuge und Techniken von Business Intelligence kennen, sondern auch in der Lage sind, sie effektiv einzusetzen und anzupassen, um komplexe Datenanalysen mit Hilfe von Business Intelligence durchzuführen. Darüber hinaus sollten Sie sich mit den verschiedenen Herausforderungen auseinandersetzen, die bei der Arbeit mit großen Datenmengen und heterogenen Datenquellen auftreten.

Studierenden dieser Vertiefungsrichtung werden u.a. folgende Kenntnisse vermittelt:

• Kenntnisse über Methoden und Ansätze in Forschung und Praxis im Einsatzfeld BI und Data Analytics
• Kenntnisse über Methoden zur Modellierung auf semantischer, logischer und physischer Ebene eines Data Warehouses
• Kenntnisse über Visualisierungsmöglichkeiten, Aufbereitung von Kennzahlen und Konzeptionierung von Kennzahlensystemen für die Entscheidungsunterstützung
• Kenntnisse über Gestaltung datengetriebener und BI-unterstützter Prozesse

Studierende dieser Vertiefungsrichtung erwerben u.a. folgende Fertigkeiten:

• Umgang mit Methoden und Werkzeugen zu Business Intelligence z.B. SAP HANA, BI und Data Analytics Open Source Lösungen mit einem Fokus auf Big Data und Data Analytics
• Methoden aus dem Bereich Data Mining bzw. Modellierung von Datenmodellen für die Einsatz in BI und Data Analytics z.B. Data Warehouse, ETL/ELT, CRISP-DM

Nach Abschluss dieser Vertiefungsrichtung verfügen die Studierenden u.a. über folgende Kompetenzen:

• Verständnis der Ansätze und Einsatzfelder von Business Intelligence und Data Analytics
• Fähigkeit zur Anwendung von erprobten Methoden und Werkzeugen zur Datenmodellierung und Informationsaufbereitung mit dem Ziel der geeigneten Darstellung für die Entscheidungsunterstützung

Die Vertiefungsrichtung adressiert

• Studierende, die Analysesysteme zur Entscheidungsunterstützung und datengetriebene Projekte und Prozesse beherrschen wollen sowie
• Studierende, die Hintergründe und Methoden der Entscheidungsunterstützung erlernen möchten.

Absolvent:innen der Vertiefungsrichtung Business Intelligence und Data Analytics zeichnen sind durch den Erwerb eines umfassenden Wissens, sowohl auf technischer als auch auf fachlicher Ebene im Feld der Entscheidungsunterstützung sowie Data Analytics, aus. Somit sind sie gleichermaßen für anspruchsvolle Tätigkeiten und Leitungsfunktionen in der universitären und industriellen Forschung sowie auf verschiedenen Unternehmensebenen qualifiziert.

Studierende der Vertiefungsrichtung müssen Mastermodule im Umfang von 30 KP aus dem Vertiefungsbereich belegen. Hierbei sind folgende Module verpflichtend:

• inf604 Business Intelligence I
• inf607 Business Intelligence II
• inf541 Data Challenge

Zusätzlich sollten zwei Modulen aus folgender (nicht abschließender) Liste ausgewählt werden, wobei ein Wahlmodul entweder aus einem Modul mit 6 KP oder als Äquivalent aus zwei Seminaren mit jeweils 3 KP besteht:

• inf008 Informationssysteme II
• inf109 Informationssysteme III
• inf535 Computational Intelligence I
• inf536 Computational Intelligence II
• inf537 Intelligent Systems
• inf1212 Designing Explainable Artificial Intelligence
• inf5402 Vertrauenswürdiges Maschinelles Lernen
• inf5408 Angewandtes Deep Learning in PyTorch

Weiterhin sollen die Projektgruppe und die Masterabschlussarbeit mit Bezug zur Vertiefungsrichtung gewählt werden.