"Design Thinking" is an innovation philosophy that has its roots at Stanford University. It is a human-centered approach to innovation which focuses on feasibility, viability, and  - even more importantly - on the desirability of new products and services. Large corporations (General Electric, Deutsche Bank, Procter & Gamble, SAP) increasingly adopt this way of innovation to ensure that customers and users really need the newly developed product and services. The course teaches this innovation philosophy, various methods, and tools that have been developed globally by different companies and organizations. The primary objective of this course is to understand the value of the Design Thinking methodology and to raise awareness by applying a few of its tools in an interactive format. The lecture will show students how to empathize with humans, how to identify their needs, and how to provide them with innovative solutions. Basic knowledge about success factors in the adoption and implementation of Design Thinking will be gained through case discussions.      

Daten sind das neue Öl! Daten sind eine neue Asset-Klasse! Solche und ähnliche Aussagen sind heute allgegenwärtig und sollen das grosse wirtschaftliche Potenzial von Data Science und künstlicher Intelligenz veranschaulichen. "Smarte" Produkte und Dienstleistungen sind bereits heute allgegenwärtig und werden in Zukunft eine immer grössere Rolle in unserem Privat- und Arbeitsleben spielen. So galten beispielsweise selbstfahrende Autos vor 10 Jahren noch als technische Utopie; heute wartet man auf die flächendeckende Markteinführung. Übergeordnetes Ziel des Kurses ist es, Studierende in die Lage zu versetzen, mittels Big Data, Data Science, Machine Learning & Co betriebswirtschaftliche Probleme lösen zu können. Dafür verfolgt der Kurs ein Fallstudien-orientiertes Kursdesign. In jeder Fallstudie wird auf Basis einer konkreten betriebswirtschaftlichen Problemstellung eine prototypische Anwendung entwickelt, um z.B. die finanzielle Performance, operative Effizienz oder die Effektivität von betriebswirtschaftlichen Massnahmen zu verbessern. Im Rahmen der Fallstudien werden eine Vielzahl von unterschiedlichen Algorithmen und Analyse-Ansätzen besprochen und eingeübt. Die Fallstudien stammen dabei in der Regel aus dem Kontext von führenden Internet- und Technologie-Unternehmen, wie z.B. Facebook, Linkedin, Netflix, Orange oder Zalando. Diese Fallbeispiele umfassen dabei u.a. die Vorhersage von Weinqualität, Vorhersage von zukünftigen Kundenverhalten, das Erstellen von Kaufempfehlungen oder die automatisierte Identifikation von Fake News. Studierende lernen dabei den Umgang mit grossen unstrukturierten Datenmengen.

Bedeutung des «Projektauftrags» zu Projektbeginn Klarheit der Vorstellung vom Endergebnis im Projektverlauf Budgetierung des Projekts Rollen im Projekt (agil oder klassisch) Erhebung und Analyse von Anforderungen, Anforderungfluss in klassischen oder agilen Organisationen Umgang mit Anforderungsänderungen im Projektverlauf Art und Ort der Zusammenarbeit des Projektteams Projekt-Controlling (Scope, Budget, Termin) Umgang mit Risiken im Projekt Sequenz Entwicklung - Test - Inbetriebnahme des Ergebnisses Einplanung von personellen, finanziellen und zeitlichen Reserven «Controlling» des Nutzens, den man sich vom Ergebnis verspricht Stellung der Auftraggeberin und des Steuerungsausschusses bzw. von PM, ggf, BO in agilen Organisationen  

Was macht Google, Facebook & Co so erfolgreich? Sie verstehen es, Lücken in der Leistungserbringung existierender Geschäftsmodelle zu identifizieren und sie durch neue digitale Innovationen zu schliessen. In diesem Kontext spielen Service Innovation und Design eine immer grössere Rolle, da durch die fortschreitende Digitalisierung Kunden oft nicht allein ein Produkt, sondern auch die damit verbundenen ‑ zunehmend auch auf Daten basierenden ‑ Services erwerben. Die Verlagerung des Angebotsportfolios hin zu einer Kombination aus Produkten und Services, die sogenannte «Servitization», bietet Unternehmen die Möglichkeit neue Märkte und Kundengruppen zu erschliessen, den Kunden näher an sich zu binden und sich durch individuelle Angebote von der Konkurrenz abzuheben. In dieser Veranstaltung werden wir unter anderem den Stand der Forschung hinsichtlich der digitalen Transformation hin zu mehr Services kennenlernen, uns mit verschiedenen Herangehensweisen für die Entwicklung und das Management von digitalen Services vertraut machen sowie anhand von Beispielen aus der Praxis die erfolgreiche Einführung von IT‑basierten Serviceinnovationen untersuchen. Zusätzlich werden wir in Kooperation mit namhaften Praxispartnern in Teams einen digitalen Service entwickeln und designen.

Grundlagen der Gestaltung (Analyse und Modellierung) Gestaltung von Unternehmens- / Geschäftsstrategien Gestaltung von Digitalisierungsstrategien Gestaltung von IT-Strategien Gestaltung der digitalen Transformation Gestaltung von Programmen und Projekten für die Digitale Transformation Gestaltung von Ablauf- und Aufbauorganisationen Gestaltung von Informationssystemen

Die für Business Innovation relevanten Forschungsparadigmen, -methoden und -techniken werden vorgestellt und diskutiert. Der angestrebte Lernerfolg dient primär als Vorbereitung auf die Masterarbeit im Masterstudium Business Innovation. Entsprechend der Vielfalt der Forschungsansätze in Business Innovation werden nicht nur alle grundlegenden Ansätze abgedeckt (erklärungsorientiert quantitativ und qualitativ; gestaltungsorientiert), sondern es wird auch darauf eingegangen, unter welchen Bedingungen und wie unterschiedliche Ansätze kombiniert werden. 

Every minute of a day, more than 2.5 million messages are posted on Facebook, 4.5 million search queries are made on Google and more than 185 million emails are sent. The increasing digitization allows us to create, aggregate, and analyze large amounts of data that can be systematically integrated into a wide range of organizational value creation processes. Against this backdrop, business analytics allows for the systematic leveraging this data in order to make better, faster, and potentially automated decisions and to develop data-driven innovations. The overall goal of the course is to improve the data literacy of students in order to help them excel in a data-driven world. The course will familiarize students with the basics of business analytics, data science and applied machine learning to enable them to apply these approaches to business-related problems. The course introduces the main concepts and technologies and introduces selected analysis methods and tools in detail. These will be applied by students to real world case studies of leading online companies, such as Facebook, Linkedin, Netflix, Orange, Zalando or AirBnb. Among others, these case studies include the prediction of product demand and future customer behavior, the creation of recommendations, or the automated identification of fake news. For reaching this value proposition, the course is based on three central pillars: Introduction to central concepts and methods from the fields of business analytics, data science, and applied machine learning Solving real-world business problems with real-world data sets Implementation of prototypical solutions using Python or other related tools.

What is the success formula of companies such as Facebook, Google, Amazon, Uber and others? These companies, which are amongst the biggest and most valuable corporations worldwide, have an extremely customer-centric focus and are able to offer highly desirable products and services. Thus, they are able to effectively create whole new markets. Although leaders like Steve Jobs and Mark Zuckerberg are visionaries, the success of such firms is not solely based on the genius of their leaders. In fact, these companies understand how to translate approaches from their start-up phase into their regular operations. Doing so, these companies are able to respond quickly and flexibly to a fast-changing, technology-driven world to their advantage. These "digital innovators" understand how to identify gaps in the value creation process of existing business models and complement it with their digital service offerings. This way of thinking is not only a concern for pure internet players. Banks are challenged by fintech companies such as N26, traditional car manufactures such as BMW or Audi are facing new market entrants such as Tesla or are challenged by new mobility concepts such as Lyft or Uber. These companies have to adapt their value proposition and operations and transform it into digital business to secure their market position and generate future revenue. Thereby, companies increasingly use entrepreneurial approaches and methods that allow them to execute innovation projects in small, effective teams with a fast pace. This so-called "internal venturing" allows companies to generate and test new ideas and innovations without being limited to hierarchical and bureaucratic restrictions of a large corporation. In order to follow this approach, employees who understand and are able to apply agile innovation approaches of successful start-ups are much needed - the "intrapreneur" becomes a popular and demanded skills profile. Hence, the goal of this course is to teach and convey the competencies to develop digital business models. Within this course, the students work on real-life cases from well-known companies by applying the St.Gallen Digital Business Innovation Approach and develop customer-centric solutions. During the process, students will apply different scientific methods, thus, deepening and applying their knowledge from other courses. In addition, participants will gain deeper knowledge about the development of digital services, business models, and transformation approaches. Cases are solved in teams of four to five students each with the support of company ambassadors and method coaches.

Die Veranstaltung behandelt Grundlagen des Managements von Daten sowie deren Verarbeitung, Interpretation und Aufbereitung. Die Veranstaltung beginnt mit einer Übersicht über die Bedeutung und Relevanz von Daten im Unternehmen. Dabei wir die Entwicklung von kleinen Datenmengen sowie des Einsatzes von Big Data besprochen. Die Handhabung von strukturierten und kleinen Datenmengen umfasst den Einsatz von Datenbanken und der Anwendung von SQL. Die Handhabung von großen Datenmengen (auch bekannt als Big Data) erfordert wiederum den Einsatz von anderen Methodiken. Hier werden die Grundlagen des maschinellen Lernens vertieft. Ein Schwerpunkt liegt dabei auf verschiedenen Methoden des maschinellen Lernens (u.a. neuronale Netze etc.). Schlussendlich wird die Anwendung von R vertieft und es werden Ausblicke in die Darstellung, Interpretation und Visualisierung von Daten gegeben.

Our modern world is witnessing a growth of data in a variety of forms ‑ structured, semi‑structured, and unstructured ‑ including e.g., web documents, blogs, social networks, digital libraries or medical records. Much of this data contains valuable information for businesses, such as emerging opinions in social networks, search trends from search engines, or consumer purchase behavior. Consequently, companies more and more use analytics techniques to draw value from a variety of diverse data sources.   This course will introduce you to the basics of ʺtext analyticsʺ. We focus on the business value of text analytics solutions. You will learn about specific use cases across different industries that rely on innovative technical concepts and tools - especially when text data comes into play: Business and stock market news, customer reports, corporate websites, patents, analyst reports, social media, fraud detection, or documents of a political nature. Companies and especially start‑ups use this data to optimize processes or offer completely new services. As an outlook, further analytical techniques such as voice and image recognition will be introduced in this course.

AI, machine learning, deep learning, and natural language processing - these terms are everywhere. You might know or not know what they mean, but you most probably know that you should not ignore them. AI is real, and it is revolutionary. It is already disrupting many industries and yet we have only scratched the surface. AI entails a whole stack of new technologies upon which new services can be built. While most firms will not innovate in the hardware or algorithm space, it is a top priority to identify and realize AI use cases that fit into an organization and customer base. The course "Design Thinking for AI" is designed to tackle business and societal issues associated with AI by following a human-centered approach. "Design Thinking for AI" combines human-centered methodology and state of the art technology to create relevant and innovative solutions. "Design Thinking" is an innovation philosophy that has its roots at Stanford University. It is a human-centered approach to innovation which focuses on feasibility, viability, and - even more importantly - on the desirability of new products and services. Large corporations (e.g., General Electric, Deutsche Bank, Procter & Gamble, SAP) increasingly adopt this way of innovation to ensure that customers and users really need the newly developed product and services. The course teaches this innovation philosophy, various methods, and tools that have been developed globally by different companies and organizations. As a student of our action-based course you work in a team and start your project by understanding human needs to define the right AI innovations in a creative manner. Design Thinking methods will help you to develop tangible, tested prototypes, and hundreds of creative ideas. The primary objective of this course is to understand the value of the Design Thinking methodology and connect it to the development of emerging technologies such as AI. The lecture will show students how to empathize with humans, how to identify their needs, and how to provide them with innovative solutions.

Der Kurs soll Sie in die Lage versetzen (was in der Gruppenarbeit geübt wird), das Gelernte auf die folgenden Aufgaben / Situationen anwenden zu können: Aus einer Idee, einer Absicht, einer Notwendigkeit aus dem Geschäft klare Anforderung werden lassen. Eine gemeinsame Auffassung zur Lösung schaffen. Den Typ des Vorhabens und die Konsequenzen daraus für das Management der Veränderung verstehen. Die benachbarten Vorhaben kennen und einbeziehen. Die Analyse als Prozess verstehen und gestalten. Ein Team bilden. In und zwischen Team zusammenarbeiten. Dokumentation und Berichtswesen festlegen. Die Projekt- / Produktorganisation gestalten. Die Projekt- / Produktmethode wählen / adaptieren / gestalten. Den Überblick über Projekte und Produkte im Unternehmen schaffen. Anforderungen und ihre Veränderung laufend erkennen, analysieren, priorisieren und umsetzen. Den Umfang der Anforderungen im Griff behalten (aka Scope Change Management). Die Stakeholder effektiv und "artgerecht" behandeln. Das Geschäft (Business Owner und Product Manager von Produkten bzw. Auftraggeberin und die Mitglieder des Steuerungsausschusses in Programmen / Projekten) verstehen und als Projektleiter/in oder Product Owner stufengerecht agieren. Zwischen Geschäft und IT effektiv zusammenarbeiten. Die Risiken von Produkten oder Projekten verstehen und behandeln. Das Organisational Change Management frühzeitig angehen. Das Projekt führen bzw. Produkte koordinieren. Mit Dienstleistern und Lieferanten zusammenarbeiten. Die Qualität des Projekts bzw. Produkts sichern. Von der Entwicklung in den Betrieb und die kontinuierliche Weiterentwicklung gelangen. Aus Projekten / Produkten lernen.

Was macht Google, Facebook und Co. so erfolgreich? Diese Firmen, die mittlerweile zu den grössten der Welt gehören, schaffen es durch ihre extreme Kundenorientierung und dem Angebot hochindividualisierter Lösungen Kunden zu bedienen bzw. völlig neue Märkte zu kreieren. Dieser Erfolg ist keineswegs nur den Geistesblitzen einiger weniger Visionäre zu verdanken. Vielmehr verstehen es die genannten Unternehmen Ansätze aus ihrer erfolgreichen Startup Phase mit in den regulären Geschäftsbetrieb zu übernehmen. Auf diese Weise gelingt es ihnen auf Veränderungen, die durch eine mit digitalen Technologien durchdrungene Welt entstehen, schnell und flexibel zu reagieren und für sich nutzbar zu machen. Diese digitalen Innovatoren verstehen es, Lücken in der Leistungserbringung existierender Geschäftsmodelle zu identifizieren und sie durch ein eigenes digitales Leistungsangebot zu vervollständigen. Dabei bedienen sich die Firmen in zunehmendem Masse unternehmerischen Methoden, die es ihnen ermöglichen Innovationsprojekte in kleinen, schlagkräftigen Teams schnell und leichtgewichtig zu testen. Unter dem Stichwort ʺInternal Venturingʺ werden Innovationsideen generiert, getestet, angepasst und umgesetzt ohne dabei unflexiblen, hierarchischen Strukturen folgen zu müssen. Um diesem Ansatz folgen zu können bedarf es jedoch auch Mitarbeiter, die die Arbeitsweisen erfolgreicher Startups verstehen und einsetzen können ‑ der ʺInterne Entrepreneurʺ wird zum nachgefragten Kompetenzprofil. Ziel dieser Veranstaltung ist es daher, genau solche Kompetenzprofile zu vermitteln. Im Rahmen der Veranstaltung werden reale Problemstellungen namhafter Praxispartner im Rahmen eines ʺForschungs‑ und Praxis‑Venturesʺ ausgearbeitet. Die Studierenden folgen dabei dem St. Gallen Lean Startup Prozess und entwickeln hochgradig kundenzentrierte Lösungen für ein vorgegebenes Problem. In den einzelnen Prozessschritten nutzen die Studierenden unterschiedliche wissenschaftliche Methoden und vertiefen dabei ihr Wissen über die konkrete Anwendung theoretischer und praktischer Methoden, die sie bereits aus anderen Lehrveranstaltungen kennengelernt haben. Darüber hinaus vermitteln die Projekte Vertiefungswissen zur Entwicklung digitaler Geschäftslösungen. Die Ausarbeitung der Lösung erfolgt unter Begleitung eines persönlichen Coaches in Gruppen von 4‑5 Studierenden. Ziel ist es dabei eigenständig digitale Geschäftslösungen aus den Bereichen Crowdfunding, Crowdsourcing, FinTech, Open Innovation, Service Innovation und Service Engineering zu entwickeln. Die Themen haben engen Bezug zu aktuellen Forschungs‑ und Praxisprojekten des Instituts für Wirtschaftsinformatik. Bisherige Themen waren z.B.: Entwicklung einer Handelsplattform für virtuelle Güter in der Gaming‑Industrie; Einsatz von Crowdfunding im B2B‑Geschäft einer Bank; Entwicklung von location‑based Push Services für den B2B und B2C Bereich; Entwicklung einer Crowdtesting‑Dienstleistung; Entwicklung einer web‑basierten Lösung zur Vermittlung von Freiwilligenarbeit; Entwicklung einer Gesundheitsplattform für Krankenversicherer; Massnahmen zur Community‑Building einer Crowdsourcing Plattform.

Die Transformation vom "traditionellen" IT-Management hin zu einem "modernen" IT-Management im Rahmen eines integrierten Betriebsmodell-Managements vollzieht sich in einem spezifischen Kontext. Deshalb ist es grundlegend wichtig, diesen Kontext zu verstehen. Damit wird die Veranstaltung entsprechend starten und sich den Fragen widmen, welche Herausforderungen aus dem Kontext entstehen und was ein integriertes Betriebsmodell eigentlich ist. Im weiteren Verlauf werden die Elemente eines eher traditionell ausgerichteten IT-Management aufgezeigt und die Transformation zu einem modernen IT-Management mit Blick auf die Elemente des integrierten Betriebsmodells entwickelt. Dabei wird es sowohl um die Entwicklung von Business/IT-Strategien und deren Umsetzungsplanung gehen als auch die Führung von Teams in diesem Kontext. Zwei Gastvorträge werden den Transfer in die Praxis vorbereiten, und eine Fallstudie wird diesen Transfer für die Studierenden im Rahmen der Prüfungsleistung unterstützen.   

Ziel der Veranstaltung ist es, den Studierenden einen aussagekräftigen und detaillierten Einblick in die Anforderungen zu geben, die durch die Digitalisierung in Unternehmen entstehen. Eine der Anforderungen ist es z.B., dass die Fachbereiche und die Informatik viel vernetzter zusammenarbeiten müssen, als das heute bisher oft der Fall ist. Anhand einer konkreten Fragestellung sollen verschiedene Methoden der Wirtschaftsinformatik angewandt und vertieft werden. Die Kontakte, die am Institut für Wirtschaftsinformatik (IWI) im Rahmen von Industriekooperationen zu z.B. Schweizer mittelständischen und Grossunternehmen aufgebaut wurden, werden gezielt in der Veranstaltung genutzt, um im jeweiligen Partnerunternehmen an der Schnittstelle zwischen IT und Fachbereichen oder innerhalb der IT in laufenden Projekten mitzuwirken oder eine eigene abgeschlossene Themenstellung zu bearbeiten. Geplant ist eine temporäre Einbeziehung der Studierenden beim Unternehmen vor Ort (beispielsweise in Workshops oder bei der Durchführung von Interviews). Thematisch werden die Praxisprojekte im Bereich der Geschäftsmodellinnovation, dem strategischen Business/IT-Management und der Umsetzung von Digitalisierungsstrategien angesiedelt sein. Die Partnerunternehmen verfügen über einen grossen Erfahrungshorizont in der Entwicklung von IT-Lösungen und dem Prozess der Business/IT-Integration. Die konkreten Fragestellungen werden in enger Abstimmung mit dem jeweiligen Partnerunternehmen festgelegt. Bei der Durchführung der Veranstaltung wird auf Erfahrungen aus anderen FPVs zurückgegriffen, so dass die Konzeption und Struktur bereits erfolgreich getestet sind, die Inhalte neue Fragestellungen aufgreifen können. Begleitendes Ziel der Veranstaltung ist es, die in den übrigen Lehrveranstaltungen vermittelten theoretischen und praktischen Methodenkenntnisse in einer realistischen Projektsituation anzuwenden und damit den Transfer des Wissens zu erleichtern. Weiterhin werden die Erkenntnisse aus der Aufgabenstellung und dem Lösungsvorschlag reflektiert und diskutiert. Die Veranstaltung dient zudem als Orientierungshilfe für den späteren Berufseinstieg durch Knüpfen entsprechender Kontakte und durch das Kennenlernen der unterschiedlichen Organisationseinheiten und deren Aufgaben bei dem Partnerunternehmen.

Ziel der Veranstaltung ist es, den Studierenden einen aussagekräftigen und detaillierten Einblick in die Projektpraxis von Unternehmen für die Planung und Konzeption von modernen IT-Lösungen zu geben. Im Kontext der Behandlung einer konkreten Fragestellung sollen die Methoden des Projekt-, aber auch des Change Managements angewandt und vertieft werden. Die Kontakte, die am Institut für Wirtschaftsinformatik (IWI) im Rahmen von Industriekooperationen zu z.B. Schweizer mittelständischen und Grossunternehmen aufgebaut wurden, werden gezielt in der Veranstaltung genutzt, um im jeweiligen Partnerunternehmen an der Schnittstelle zwischen IT und Fachbereichen oder innerhalb der IT in laufenden Projekten mitzuwirken oder eine eigene abgeschlossene Themenstellung zu bearbeiten. Geplant ist eine temporäre Einbeziehung der Studierenden beim Unternehmen vor Ort (beispielsweise in Workshops oder bei der Durchführung von Interviews). Thematisch werden die Praxisprojekte im Bereich der IT-gestützten Wertschöpfung, häufig im Rahmen der digitalen Transformation, angesiedelt sein. Die Partnerunternehmen verfügen über einen grossen Erfahrungshorizont bei der Planung und Konzeption von IT-Lösungen, und es wird eine fachliche Betreuung zur Verfügung gestellt. Die konkreten Fragestellungen werden in enger Abstimmung mit dem jeweiligen Partnerunternehmen festgelegt. Beispielhafte Aufgaben in früheren vergleichbaren Veranstaltungen spiegelten typische Projektaktivitäten wider, wie etwa eine Anforderungsanalyse, eine Softwareauswahl anhand zu definierender Kriterien, die Konzeption der Einführung oder der Aufbau eines Kennzahlensystems zur Steuerung des veränderten Wertschöpfungsprozesses. Begleitendes Ziel der Veranstaltung ist es, die in den übrigen Lehrveranstaltungen vermittelten theoretischen und praktischen Methodenkenntnisse in einer realistischen Projektsituation anzuwenden und damit den Transfer des Wissens zu erleichtern. Weiterhin werden die persönlichen Projektmanagement-Erfahrungen reflektiert und diskutiert. Die Veranstaltung dient zudem als Orientierungshilfe für den späteren Berufseinstieg durch Knüpfen entsprechender Kontakte und durch das Kennenlernen der unterschiedlichen Organisationseinheiten und deren Aufgaben bei dem Partnerunternehmen.

The digitization of services, customer- and supplier interactions as well as business processes leads to disruptive changes and affects competition in many industries. As a direct consequence of digitization, the volume and variety of data is increasing strongly. The systematic integration and analysis of "big data" based on state of the art technologies to handle "big data" bears high potential to effectively support management decisions and design novel data-driven products. In this context, data science skills, which cover data storage, data cleansing and data analytics, become ever more important. The job profile of data scientists, is sometimes referred to as "the sexiest job of the 21st century". In this course an introductory overview of a key technology for "big data", the Hadoop ecosystem, is provided. Students will learn how to manipulate and analyze big data with the database query language SQL. All methods and technologies are presented in the context of a concrete and applied use case: the analysis of facebook data. Students, in the course of this FPV, conduct their own facebook mining projects and individually write a written project report (10 pages maximum). This FPV addresses students with an interest in data analysis and big data technologies.

We come into contact with chatbots everywhere these days, we hear them in the news, they are used to address users on social media or serve us as digital assistants, for example on e-commerce platforms. As a result, companies hope to leverage a new channel that is available to customers 24/7 without waiting. This will ease customers' pain in the sense that they no longer have to wait hours in a phone queue to reach a customer service agent, for example. At the same time, chatbots allow companies to use technology such as AI to reduce costs and increase scale. However, implementing chatbots is not straight forward, and hidden pitfalls are often overlooked. Therefore, this course will equip students with the tools to design and implement their own first chatbot by following the SPADE process for human-centered design invented at our institute. At each step of the SPADE process, students will learn a variety of scientific methods, such as how to conduct effective user testing. Overall, in this ʺResearch and Practice Ventureʺ, we will address real-world problems from known industry partners in the DACH region. The prototype will be developed under the guidance of a personal coach in groups of 3-4 students. The goal is to independently develop a chatbot using low-code platforms. Since we build on the latest developments in this area, students with no prior experience as well as students with experience in programming (e.g. Python) can participate in this course.

Eigenständige Durchführung eines Beratungs‑ oder Forschungsprojekts in Gruppen von 2‑5 Studierenden. Die Problemstellungen dieser Praxisprojekte stammen in der Regel von Partnerunternehmen als Auftraggeber. Die Projekte werden in Zusammenarbeit und persönlicher Interaktion mit diesen durchgeführt. Diese Auflistung von in den letzten Semestern bearbeiteten Themen gibt einen guten Eindruck zur Art dieser Projekte: https://iwi.unisg.ch/fpv-projekte-archiv/  Es handelt sich um jeweils aktuelle und praxisrelevante Fragestellungen im Zusammenhang mit digitalen Technologien und Digitalisierungsvorhaben in Unternehmen bzw. Organisationen im Allgemeinen. Die Themen haben Bezug zu den Arbeitsgebieten des Lehrstuhls Prof. Dr. A. Back in Forschung und Lehre. Dazu zählen Agile Innovation Management; Digital Strategy & Transformation; Smart IoT & Mobile Business; New Work & Learning oder auch Sports Digitalization. Eine Übersicht, sowie Studien zu den Arbeitsgebieten des Lehrstuhls finden Sie unter folgendem Link: https://iwi.unisg.ch/lehrstuhl-back-arbeitsgebiete/#header Das didaktische Konzept und Ziele des Kurses sind, die in den bisherigen Lehrveranstaltungen vermittelten oder in der Fachliteratur recherchierten theoretischen und praktischen Methoden‑ und Fachkenntnisse in einer realistischen Projektsituation anzuwenden. Begleitet wird das Projekt von unserem bewährten Coachingprozess inkl. einer physischen Box für Methodik und Managementkonzepte (der sogenannten St.Galler Praxisprojektbox). Anhand dieser Hands‑on‑ Erfahrungen im Kontext eines realen Problems in der Praxis und durch das mehrstufige Feedback im Coaching‑ und Co‑Creation‑ Prozess werden sich die persönlichen Kompetenzen in professionellem Projektmanagement weiterentwickeln. Darüber hinaus sind die Themen so gelagert, dass die Studierenden Vertiefungswissen zu einem aktuellen Fachthema erwerben. Die (max. 4) beteiligten Unternehmen und Problemstellungen sind auf https://iwi.unisg.ch/fpv-projekte-archiv/ mit dem aktuellen Zusagestatus aufgelistet und werden laufend aktualisiert.

Es wird empfohlen, Business Innovation I und II im ersten Herbstsemester des Master in Business Innovation zu belegen. In der ersten Semesterhälfte im Kurs Business Innovation I (Prof. Dr. Oliver Gassmann) erlernen die Studierenden anhand realer Herausforderungen, wie ein neues Geschäftsmodell entwickelt wird. Im Zentrum steht die Beantwortung der vier Eckpunkte eines Geschäftsmodells: Wer ist der Kunde? Was ist das Nutzenversprechen? Wie wird dieses umgesetzt? Wie wird Wert erzeugt? In der zweiten Semesterhälfte im Kurs Business Innovation II (Prof. Dr. Jan Marco Leimeister) erlangen die Studierenden Handlungskompetenzen zur Gestaltung und digitalen Transformation von Unternehmen und Geschäftsmodellen in einer digitale Zukunft. Grundlage hierfür ist das St.Galler House of Digital Business. Die Digitalisierung der Gesellschaft verändert die Art und Weise, wie wir konsumieren, arbeiten, leben und miteinander kommunizieren. Durch die Digitalisierung entsteht eine neue Gründerzeit, welche den digitalen Nutzer und seine veränderten Bedürfnisse in den Mittelpunkt stellt und neue Märkte entstehen lässt. Dadurch ergibt sich eine Vielzahl an Möglichkeiten für Start-ups und neue Unternehmen. Auch zwingt die Digitalisierung etablierte Unternehmen, sich den verändernden Bedürfnissen der digitalen Gesellschaft anzupassen. Die Transformation von der Informationsgesellschaft in die digitale Gesellschaft stellt eine der wesentlichen Herausforderungen für Unternehmen dar - bestehende Geschäftsmodelle werden zum Teil unwirksam, Wertschöpfungsketten verändern sich zu Netzwerken und Systemen, es entstehen hohe Kosten für das Management der Digitalisierung und neue Organisationsformen und Aufgabenprofile entstehen. Ausgehend von der Orientierung am digitalen Nutzer und seinen Bedürfnissen müssen organisatorische Strategien, Prozesse und Systeme sowie Führungsaufgaben, Produkte und Dienstleistungen so gestaltet werden, dass sie diese Bedürfnisse bestmöglich erfüllen. Business Engineering hat als ganzheitliche, methoden- und modellbasierte Konstruktionslehre zum Ziel, innovative Geschäftslösungen zu entwickeln und Unternehmen bei der digitalen Transformation zu unterstützen. Ziel der Veranstaltung "Unternehmen gestalten und digital transformieren" ist es daher, Handlungskompetenzen zur Gestaltung und digitalen Transformation von Unternehmen zu erlangen, welche die Digitalisierung von Wirtschaft und Gesellschaft aktiv berücksichtigen.

Passend für und die Lernziele unterstützend wurden und werden die Veranstaltungsinhalte dieser Grundlagenveranstaltung ausgewählt. Sie entstanden erstens aus dem MBI-Reformprozess aller Lehrenden in den Jahren 2015 bis 2018, zweitens aus studentischen Forschungs- und Konzeptprojekten, drittens aus studentischem Feedback der letzten Jahre, viertens aus systematischer Auswertung bestehender Theorien und Literatur mit Blick auf die Bildungsziele sowie fünftens aus laufender Diskussionen innerhalb des Masters und der HSG sowie ausserhalb in internationalen Wissenschafts- und Innovationspraxiskontexten. Die Auswahl der Inhalte erfolgt vor dem Hintergrund der grossen Entwicklungslinien, wie z.B. der Globalisierung (bzw. Deglobalisierung) und der Digitalisierung, die zu tiefgreifenden Veränderungen in Wirtschaft (und auch der Gesellschaft) führen. Sie erfordern reflektierte und kompetente Intra- und Entrepreneure. Indem der MBI-Studiengang die traditionellen Stärken der HSG einer ganzheitlichen betriebswirtschaftlichen Sicht mit (neuen) Technologien verbindet, will er entsprechend technologie- und gestaltungsinteressierte Studierende ausbilden. Dazu bietet der MBI eine Vielfalt an Kursen an, um sich die dafür notwendigen methodischen, betriebswirtschaftlichen, gestalterischen, technologischen und sozialen Kompetenzen aneignen zu können. Für ein erfolgreiches Nutzen des Programms sind jedoch gewisse Grundkompetenzen unabdingbar, die in der Veranstaltung reaktiviert bzw. ergänzt oder erworben werden.  Die Wahl der zu lehrenden Inhalte in diesem Jahr basiert u.a. auf den identifizierten Kompetenzlücken der Studierenden während der letzten Jahre. Erfahrungen zeigen, dass die Grundlagen im Bereich der Digitalisierung nicht ausreichend fundiert sind, um die Studierenden insbesondere für technologisch basierte Veränderungen und Innovationen auszubilden. Der besondere Fokus dieser Veranstaltung liegt somit auf der Schaffung von Grundlagen im Bereich Informationstechnologien und  Digitalisierung. Dazu zählt auch eine Einführung in die Welt der Programmierung und das Erlernen einer ausgewählten Programmiersprache, in diesem Falle der objekt-orientierten Programmiersprache Java.  Die Grundlagen der Managementlehre werden basierend auf den online zur Verfügung stehenden Unterlagen grundsätzlich relevanter Texte in den Veranstaltungen diskutiert und zusätzlich dem Selbststudium bzw. der Arbeitsteilung innerhalb von Gruppen überlassen. Da die obengenannten Veränderungen oft sehr komplex sind, bedarf es strukturierter, evidenz‐basierter Problemlösungskompetenzen und ‐methoden und einfacher Methoden für das Herangehen an komplexe Aufgabenstellungen. Diese Grundlagen werden mit dem Themenbereich Business Innovation als Problemlösungsprozess  adressiert. Mit Hinblick auf die übergreifenden Selbstkompetenzen werden ausgewählte Grundlagen zu Motivationskonzepten, Selbstwahrnehmung, Teambuilding und Umgang mit Unsicherheiten beleuchtet. Um diese anwenden zu lernen, bezieht sich die Selbstreflexion explizit auf den MBI als Ganzen im Sinne eines eigenen Studienplans, der Entwicklung der Leadershipkompetenzen für Innovationsprozesse und möglicher Berufstätigkeitsziele. Diese Fragen werden entsprechend in Veranstaltungen und Coaching thematisiert. 

The digitalization of society is changing the way we consume, work, live, and communicate with each other. Digitization is generating a new start-up era, which focuses on digital users and their changing needs, which opens up access to whole new markets. Digitization is also forcing established companies to build a digital core and therefore adapt to the changing needs of the digital society. The transformation from the information society to the digital society represents one of the key challenges for companies. This leads to that existing business models are becoming partially ineffective, value chains are changing to networks and systems, high costs are being incurred for the management of digitization, and new organizational forms and task profiles are emerging. Based on the orientation to digital users and their needs, organizational strategies, processes, and systems as well as management tasks, products and services must be designed accordingly to build the digital core. Using model-based design theory, helps to develop innovative business solutions, to support companies in their digital transformation. Therefore, the aim of the course "Engineering the Companies Digital Core" is to enable students to acquire skills to design the companies' digital core and help them in this transformation process, by actively take into account the digitalization of the economy and society.

Die Durchdringung sämtlicher Branchen und Industrien durch das Internet nimmt permanent zu. Unter dem Schlagwort der ʺDigitalisierungʺ werden zunehmend Maschinen mit Sensorik und Aktuatorik ausgestattet und mit dem Internet verbunden. Daraus ergibt sich heutzutage ein Spannungsfeld zwischen im Markt etablierten Unternehmen und High‑Tech‑Startups.  Aufbauend auf der immer stärkeren Digitalisierung von Fahrzeugen und Fahrzeug-Infrastrukturen entstehen neue Möglichkeiten der Gestaltung von Mobilität. Vor diesem Hintergrund werden in der  Vorlesung Themenstellungen rund um "faire Mobilität" bearbeitet, welche wir als "sichere" und "nachhaltige" Mobilität verstehen.  Im Zentrum dieses Spannungsfeldes steht die Fragestellung, ob neue Märkte durch etablierte Produkte und Dienstleistungen oder vielmehr durch neue Software‑basierte Geschäftsmodelle erschlossen werden. Insbesondere die Software‑basierten Geschäftsmodelle bedingen jedoch eine neue Herangehensweise zur Lösung von Problemen, um die Geschäftsmodelle einerseits agil und zügig zu entwickeln, andererseits um diese auf die Anforderungen von Nutzern und Kunden auszurichten. Dies wirft die Frage auf, wie neue Mobilitätsangebote im Zeitalter der Digitalisierung entstehen. Dementsprechend beschäftigt sich die Veranstaltung mit dem Aspekt der Digitalisierung aus zwei Blickwinkeln: 1) Digitale Geschäftsmodelle: Entlang bekannter Rahmenwerke zur Strukturierung von Geschäftsmodellen werden reale Geschäftsmodelle analysiert und weiter entwickelt. Dabei wird besonders auf die Effekte der Digitalisierung eingegangen. Dieser Vorlesungsteil ist eine Mischung von theoretischen Lehreinheiten sowie Fallstudien und partizipativen Arbeitsgruppen. 2) Design Thinking: Kundenorientierung und Agilität werden zunehmend zu erfolgskritischen Faktoren bei der Markterschliessung. Design Thinking ist hierfür das notwendige Werkzeug. Im Rahmen der Vorlesung wird Design Thinking in einem zweitägigen Bootcamp durchlaufen, welches die wesentlichen Schritte beinhaltet und diese greifbar macht. Lernziele des Kurses: Verstehen und Einordnen der Methode ʺDesign Thinkingʺ Verstehen von digitalen Geschäftsmodellen in traditionellen Industrien und der Internetwirtschaft Grundlagen zur strukturierten Analyse und selbstständigen Weiterentwicklung von digitalen Geschäftsmodellen

In this course, students will be introduced to the fundamental principles of digital value creation and will learn how these principles can be translated into digital products and services. Following an action learning approach, the students will apply a user-centered innovation approach (i.e. "St. Gallen Digital Business Innovation Approach)" as well as different scientific methods, in order to come up with new digital solutions.  Within the course, the students will work on real‑life company cases. The cases are solved in teams of five students each with the support of company ambassadors and method coaches.

 Die Beschaffung und die Verarbeitung von Daten aus dem Internet gehört zu einer Schlüsselkompetenz. Sei es für die eigene Masterarbeit, bei der Bewertung einer Start‑up‑ Idee oder für die Unterstützung von Entscheidungsfindungsprozessen im Unternehmen. Während etablierte Suchmaschinen wie Google oder wissenschaftliche Datenbanken (z.B. ScienceDirect oder EbscoHost) bereits zum Standardrepertoire vieler Studierender gehören, wird der gekonnte Umgang mit digitalen Tools, offenen Schnittstellen & Bibliotheken und anderen (Open Source) Anwendungen zur Daten‑ und Informationsgewinnung immer gefragter. Dieser Kurs kann als Einsteigerkurs verstanden werden, der den gesamten Prozess von der Datenbeschaffung bis zur Präsentation abbildet. Dabei werden Sie auf die typischen Probleme bei der Beschaffung und Verarbeitung von Daten stossen. Im Vordergrund des Kurses steht der «Hands‑on» ‑Gedanke. In diesem Kurs lernen Sie anhand von konkreten Praxisproblemen (sog. Use Cases) ein systematisches Handwerk kennen, das es Ihnen erlaubt, zukünftig eigenständig Daten zu sammeln, zu verarbeiten und zu analysieren. Ziel ist es, für eine gegebene praxisnahe Problemstellung einen Datensatz zu erstellen, der im Anschluss analysiert und mittels Storytelling präsentiert wird. Der Aufbau des Kurses gliedert sich dabei in drei Phasen: (1) Datenbeschaffung, (2) Datenverarbeitung und Analyse und (3) Datenaufbereitung und Präsentation. Jeder Block wird jeweils kurz mit einem Theorieteil eingeleitet. Im Anschluss werden unterschiedliche Hilfsmittel zur Unterstützung der jeweiligen Phase vorgesellt. Zusätzlich gibt es zwei optionale Coaching Sessions, die einführend für alle Studierenden Rückfragen und Probleme klären sollen.

For the operations of IT applications and infrastructure, which is responsible for a large part of a company's IT costs, most companies use 'good practice' IT service management (ITSM) frameworks that define the required processes, functions and roles. ITSM is defined by Conger et al. (2008) as focusing on "defining, managing, and delivering IT services to support business goals and customer needs, usually in IT Operations" (p. 1). ITSM has become increasingly important as information systems play an essential role in public and private sector organizations (Marrone, & Kolbe, 2011). With the increased emphasis on IT governance, organisations need to ensure that they have effective processes and skilled staff in place to manage their significant investment in IT infrastructure. The IT Infrastructure Library (ITIL®) is recognized as such a good practice framework for ITSM and is globally adopted in public and private sector organizations. In this course, students will get to know the operational processes, functions and roles that are commonly applied for ITSM. In particular, the course will cover the individual building blocks of the IT Infrastructure Library, including Service Strategy, Service Design, Service Transition, Service Operation, and Continual Service Improvement. Apart from presenting theoretical concepts, this course includes a one-day simulation game, in the course of which students will experience the presented practices and roles "in action". Further, invited practitioners will share first-hand insides into ITIL implementation projects. This course addresses students that consider jobs that relate to the management of IT infrastructure and applications, for example in company's IT departments and startups, or to the management of IT outsourcing arrangements.

Die Fähigkeit zur Entwicklung von digitalen Geschäfts-Lösungen ist ein Erfolgsfaktor geworden. Der Zweck dieser Veranstaltung ist es, den Teilnehmenden die <> der Verfahren zu vermitteln, um Ideen und Anforderungen von bspw. Produktmanagern, Kunden oder Benutzern zu verstehen (bzw. mitzugestalten), Ideen und Anforderungen in Modelle zu übersetzen, diese Modelle durch fachliche und technische Experten (bspw. Business Engineers, Process Engineers, Requirements Engineers, Software Engineers) weiter spezifizieren zu lassen, die Modelle der Experten durch die Auftraggeber bzw. zukünftigen Kunden oder Benutzer prüfen zu lassen und diese dabei zu unterstützen, eine Lösungsarchitektur zu entwerfen und diese mit der IT- und der Unternehmensarchitektur abzustimmen, die Methode für die Realisierung festzulegen, die wesentlichen Aktivitäten und Rollen sowie deren Zusammenspiel für agile oder sequentielle Verfahren festzulegen, die Realisierung und Integration der Lösung in Etappen zu beauftragen,  den Test der Lösung(setappen) zu planen und zu überwachen, für die Übergabe der Lösung an Kunden und an den Betrieb zu sorgen (auch inkrementell bzw. kontinuierlich), die Weiterentwicklung der Lösung zu planen. Nach Absolvierung der Veranstaltung kennen die Teilnehmenden auch die Konzepte agiler Verfahren (bspw. Crystal, Kanban, Scrum), die Voraussetzungen und Rahmenbedingungen für deren Anwendung (bspw. Organisationsformen, agile Kultur im Business, DevOps in der IT) sowie die Kriterien für deren Einsatz (im Vergleich zu klassischen "Wasserfall-"Verfahren und in hierarchisch aufgestellten Organisationen.

Erfolgreiche Unternehmen verstehen es, kundenorientiert immer wieder komplett neue Dienstleistungen und Geschäftsmodelle zu gestalten. Dabei entwickeln sie häufig digitale Service‑Innovationen. In diesem Kontext spielen die systematische Gestaltung und das Management von Dienstleistungen und Dienstleistungssystemen eine zentrale Rolle. In dieser Veranstaltung behandeln wir die Grundlagen zu Dienstleistungen sowie deren systematische Gestaltung und Management. Darüber hinaus widmen wir uns den Inhalten und Perspektiven, die Ihre bisherigen Kompetenzen im Sinne soziotechnischer Systemgestaltung optimal komplementieren. Gleichzeitig erweitern Sie Ihre Sprech‑ und Handlungsfähigkeit bzgl. der systematischen Gestaltung von innovativen Dienstleistungen. Eine Vielzahl aktueller und innovativer Beispiele aus dem Bereich der IT‑ bzw. datenbasierten Serviceinnovation unterstützen Sie in diesem Prozess. Zusätzlich werden wir Sie in Teams und in Kooperation mit Praxispartnern einen digitalen Service entwickeln und designen, um die kennengelernt Theorien, Werkzeuge und Ansätze direkt in die Praxis zu überführen. Dabei werden wir mit agilen Elementen von Scrum arbeiten, um flexibel auf die Kundenbedürfnisse einzugehen und den Prototypen leichtgewichtig und zielgerichtet umzusetzen. Die Veranstaltung baut dabei inhaltlich auf die Pflichtveranstaltung «7,002: Business Innovation II: Unternehmen gestalten und digital transformieren» auf.

Every day, we make a large number of decisions online. Often, we find it difficult to include all available information and, as a result, decision quality decreases. The systematic design of UIs in the digital sphere can help overcome the shortcomings of human information processing capacities to guide decision-making and behavior.  In this course, we address how UIs can be designed based on insights from behavioral economics to influence user behavior in a predictable way (keyword: nudges). Marginal elements of UIs can act as powerful tools for influencing behavior: On the one hand, they can help users make better decisions; on the other hand, they offer potential for improving user journeys and even reducing costs in organizational contexts.  In small groups, you will create and test concrete measures in UI design through online experiments. In this seminar, you will acquire the methodological skills needed, for example, for an empirical master's thesis or when evaluating UI measures in your professional life. Specifically, you will learn to independently plan, conduct, and evaluate experiments and to present the results in the form of a scientific paper. 

Projekt‑ und Change‑Management sind wichtige Aufgaben in der Unternehmensführung. Durch sie werden die Umsetzung der Unternehmensstrategie und eine Anpassung der Prozesse, Informations‑ und Kommunikationstechnologie sowie auch der Unternehmenskultur und Steuerungssysteme an veränderte Umfeldbedingungen erst möglich. Versagen Projekt‑ und/oder Change‑Management, ist eine erfolgreiche Umsetzung der Strategie nahezu unmöglich. Gleichzeitig ist ein systematisches Projekt‑ und Change‑Management eine grundlegende Voraussetzung für eine effektive und effiziente Implementierung der Veränderung auf allen Ebenen des Unternehmens. Deshalb haben beide Aufgaben im Rahmen des Business Engineering eine erfolgskritische Rolle.   Während sich das Projekt‑Management in den letzten Jahren mit verschiedenen Methoden in den Unternehmen etabliert hat, ist das Change Management heute zwar ein systematischer Bestandteil der Unternehmensführung, bringt aber häufig noch nicht den gewünschten Erfolg.   Ein wichtiger Faktor in den vielfältigen Bemühungen, ein effektives und effizientes Projekt‑ und Change‑Management umzusetzen, wird dabei oftmals mit nur geringer Priorität behandelt: der Mensch. Seine Bedeutung für den Erfolg der Veränderung ist zwar bekannt, aber als so genannter ʺweicherʺ und damit nur schwierig zu greifender Einflussfaktor, wird er gerne ʺausgeblendetʺ.   Die Zielsetzung der Veranstaltung ist es, diese so genannten harten und weichen Faktoren des Projekt‑ und Change‑ Managements mit einander in Verbindung zu bringen. Die gelernten Inhalte werden anhand von Fallstudien verankert. 

Daten sind das neue Öl! Künstliche Intelligenz ist der Produktionsfaktor der Zukunft! Diese und ähnliche Aussagen sind heute allgegenwärtig und sollen das grosse wirtschaftliche Potenzial von Big Data, Business Analytics, Data Science und künstlicher Intelligenz veranschaulichen. Als Konsequenz investieren mehr und mehr Unternehmen in die systematische Entwicklung von Datenprodukten - Lösungen und Tools, die es Unternehmen erlauben, ihre Geschäftsprozesse zu automatisieren, ihre Entscheidungen zu verbessern oder neue Geschäftsmodelle zu entwickeln. Für viele Unternehmen ist es jedoch eine grosse Herausforderung, tragfähige Datenprodukte zu entwickeln und zu validieren. Gleichzeitig werden Fachkräfte gesucht, die hierfür die notwendigen Kompetenzen mitbringen. In dem Forschungs‑Praxis‑Venture sollen Studierende in Zusammenarbeit mit Praxispartnern auf Basis einer realen Problemstellung einen Use Case für ein Datenprodukt entwickeln sowie diesen prototypisch umsetzen und validieren. Dabei erlernen Sie einen systematischen Ansatz, der Verfahren aus dem Technologie‑ und Innovationsmanagement (z.B. aus Lead User‑Forschung), aus der Geschäftsmodell‑Entwicklung (z.B. Lean Start‑Up‑Ansatz) sowie aus dem User‑Centered‑Design (z.B. Entwicklung von Use Cases und Personas) kombiniert. Der Schwerpunk der im FS 2022 zu bearbeitenden Themen wird sich voraussichtlich um Voice- and Chatbots drehen.

Im Zeitalter schnelldrehender Technologiezyklen und kontinuierlich steigender Markttransparenz kommt der Nutzerzentrierung bei der Gestaltung neuer digitaler Produkte eine zentrale Rolle zu. Der Kurs soll den Studierenden helfen solche nutzerzentrierte Gestaltungs‑Skills zu entwickeln, damit sie Technologien gestalten können, die dem User Freude anstatt Frustration bringen. Studierende werden dabei selbst ein HCI‑Projekt durchführen.   Der Kurs ist wie folgt aufgebaut:   Einführung: Dieser Teil gibt einen Überblick über die verschiedenen Kursbestandteile, in welchem die Studierenden auch erstmals ihre Projekte kennenlernen werden.   Visuelle und informative Gestaltungsprinizipien: In diesem Teil werden wir uns konkrete Fragen der Interaktionsgestaltung ansehen, um den Studierenden zu helfen, interaktive Prototypen zu konkretisieren. Dieser Teil präsentiert Theorien und Prinzipien für eine gute Interaktionsgestaltung. Ausserdem konzentriert er sich auf die einzelnen Bestandteile von Benutzeroberflächen: Maßstab, Kontrast, Muster, Form, Farbe, Typografie und Layout. Dies soll den Studierenden neue Erkenntnisse bringen wie subtile Veränderungen in diesen visuellen Variablen die Erfahrung der Menschen stark beeinflussen können.   Needfinding: Dieser Teil deckt ein wirklich wichtiges Thema ab: Woher bekommt man gute Gestaltungsideen? Ideen, die helfen, aussagekräftige Designs zu erstellen, die einen echten Einfluss auf das Leben echter Menschen haben. Natürlich kommen gute Ideen von vielen Orten. Es gibt ein paar Strategien, welche in diesem Teil behandelt werden. Angesichts des Fokus auf «reale» Menschen konzentrieren wir uns darauf, mit diesen Menschen zu sprechen und sie zu beobachten. Die Kombination von Beobachtung und Befragung bietet eine leistungsstarke Grundlage für die Bedarfsfindung und das Brainstorming ‑ was also passiert, nachdem Sie viele Dinge beobachtet haben ‑ wie verbinden Sie die hohen Anforderungen mit konkreten Gestaltungsideen? Das und vieles mehr wird in diesem Teil behandelt.   Rapid Prototyping: Dieser Teil behandelt das Storyboarding und verschiedene Strategien und Medien für Rapid Prototyping, darunter Papier und Wizard‑of‑Oz Prototyping. Ein wichtiger Teil der Kreativität eines Designers ist es, darüber nachzudenken, wie man schnell einen Prototyp erstellen und Feedback zu den Ideen erhalten kann. Denn es ist fast nie der Fall, dass die erste Idee, die man hat, die beste sein wird. Als Gestalter kann man am meisten lernen, wenn man mehrere Prototypen erstellt und daraus lernt.  Prototyping ist auch ein guter Weg, um eine gemeinsame Basis zwischen dem Designteam und anderen Beteiligten zu schaffen. Wir schauen uns Storyboards, Paper Prototyping und Mockups an. Die Studenten fragen oft nach dem Zusammenhang zwischen Bedarfsermittlung und Prototyping: Wie eng fließt das eine in das andere? Letztendlich ist die Qualität des endgültigen Designs das eigentliche Maß und es gibt viele Möglichkeiten, dorthin zu gelangen.   Evaluation: Nachdem die Studierenden ihren eigenen Prototypen erstellt haben, müssen sie natürlich herausfinden, ob es qualitativ gut ist. Die beste Art der Evaluation ist den Prototypen vor echten Nutzern zu präsentieren, um zu sehen, wie gut es tatsächlich funktioniert. Damit man das tun kann, geht es im letzten Teil um die Gestaltung, Durchführung und Analyse von Evaluationen. Die Ideen mit Menschen zu testen und dann zu verbessern macht oft den Unterschied zwischen einem Flop und einem Hit. Durch wiederholte Iterationen und Tests erhalten Sie ein wunderbar ausgefeiltes Interaktionsdesign. 

In jeder Minute eines Tages werden im Internet mehr als 400'000 Stunden Netflix-Content gestreamt, 4,5 Millionen Suchanfragen bei Google gestellt und mehr als 200 Millionen Emails versendet. Parallel erlauben die zunehmende Digitalisierung und die damit einhergehende Verbreitung von immer kostengünstigeren Sensoren und immer leistungsfähigerer Hardware, das Entstehen von neuen Datenquellen, die systematisch in unterschiedlichste, betriebliche Wertschöpfungsprozesse eingebunden werden können. Vor diesem Hintergrund erlauben Big Data und Data Science die systematische Nutzung dieser Daten, um bessere Entscheidungen zu treffen und "smarte" Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln. Diese sind bereits heute allgegenwertig und werden in Zukunft eine immer grössere Rolle in unseren Privat- und Arbeitsleben spielen. So galten beispielsweise selbstfahrende Autos vor 10 Jahren noch als technische Utopie; heute wartet man auf die flächendeckende Markteinführung. Big Data, Data Science und künstliche Intelligenz gelten als Produktionsfaktor der Zukunft, während es gleichzeitig an Fachleuten fehlt, die Unternehmen helfen können diese Potenziale nutzbar zu machen. Übergeordnetes Ziel des Kurses ist es, Studierende mit den Grundlagen von Big Data und Data Science vertraut zu machen und Sie in die Lage zu versetzen, diese Ansätze auf betriebswirtschaftliche Probleme anzuwenden. Studierende verstehen die Potenziale und Herausforderungen von Big Data und Data Science und angrenzenden Feldern wie Machine Learning und künstlicher Intelligenz. Im Kurs wird ein Überblick über die wesentlichen Konzepte, Technologien und Werkzeuge vermittelt und ausgewählte Analyseverfahren und ‑werkzeuge im Detail vorgestellt. Diese werden von Studierenden auf reale Fallbeispiele von führenden Online‑Unternehmen, wie z.B. Facebook, Linkedin, Netflix, Orange, Zalando oder AirBnb angewendet, so dass diese im Anschluss selbstständig eingesetzt werden können. Diese Fallbeispiele umfassen dabei u.a. die Vorhersage von Weinqualität, die Vorhersage von zukünftigen Kundenverhalten, das Erstellen von Kaufempfehlungen oder die automatisierte Identifikation von Fake News. Im Rahmen des Kurses werden die technischen Grundlagen vermittelt sowie der Umgang mit zentralen "Analytics‑Tools" eingeübt (z.B. R bzw. Python und Tableau). Studierende lernen dabei den Umgang mit grossen unstrukturierten Datenmengen. Wertversprechen des Kurses Nach Besuch des Kurses sind Studierende in der Lage betriebswirtschaftliche Problemstellungen mittels datenanalytischen Methoden und Prinzipien zu lösen. Dafür fusst der Kurs auf drei zentralen Säulen: Einführung in zentrale Konzepte und Methoden aus den Feldern Big Data, Data Science, Machine Learning und Künstliche Intelligenz; Das Lösen echter betriebswirtschaftlicher Probleme mit realen Datensätzen; Implementierung lauffähiger Prototypen mittels State‑of‑the‑Art‑Tools.

Generally, IT‑supported business solutions are developed according to the specific requirements of an organization's units  and thereby focus, for example, on specific function(s), product group(s), market(s), or geography/ies. Following the latter approach for a long period of time results in significant redundancies and / or inconsistencies, which in turn endanger the efficiency of the business processes and their underlying IT applications as well as their flexibility in dealing with ever-changing environmental conditions. In addressing this challenge, several approaches are brought to the fore such as IT architecture that only considers the IT components, business architecture that only concerns the business components, or data architecture that only interest in the data aspect. To account for a multi-aspect and comprehensive perspective, Enterprise Architecture Management (EAM) has been established as a management subdiscipline that covers the entirety of an organization's IT‑supported business solutions (from all units of an organization) over their entire life cycle. EAM aims to systematically control the complexity of the whole system (i.e., the entirety of an organization's IT‑supported business solutions), to eliminate inconsistencies among the system's individual constituents and to leverage synergies among them. In addition, EAM puts business innovation initiatives into a holistic perspective and integrates them appropriately into the system as a whole. In particular, for large‑scale innovation or transformation initiatives such as Digital Transformation, EAM is of utmost importance to ensure that digital transformation activities are systematically executed, dependencies are considered and ʺthe whole is more than the sum of its partsʺ. The course is closely informed by recent research discourses as well as by current case examples from practice. In particular, the course will cover the following topics: EAM basic concepts and necessity EAM benefits and use Architecture complexity, transparency and simplification EAM processes, principles, planning and control EAM implementation: architecture models and meta models EAM's tools for architecture modeling and analysis EAM evolution: EAM maturity, current EAM developments in research and practice

Im B2C‑Bereich gilt für neu zu entwickelnde Applikationen schon seit längerem "Mobile First". Das setzt sich auch in anderen betrieblichen Einsatzfeldern wie B2B- und B2E-Anwendungen durch. Mobile Solutions werden zunehmend zu Smart IoT (Internet of Things) Solutions erweitert. IoT-Applikationen gibt es aber auch als eigenständige Anwendungsklasse. Vernetzte Dinge sind z.B. Intelligente Vending Machines, Smart‑Home‑Komponenten, Wearables u.v.a.m. In den Use Cases, die wir im Kurs behandeln, decken wir eine grosse Breite dieser Anwendungsfelder ab. Neben eigenen Materialien verwenden wir ausgewählte Contents aus Online-Kursen. Zum einen aus verschiedenen openSAP Kursen, wie dem zu "IoT for the Intelligent Enterprise". Zum anderen aus dem MIT edEx Kurs "Entrepreneurship 103: Show me the Money".  Ziel und Gegenstand des Kurses  Die Studierenden werden befähigt, eine Mobile oder IoT Solution als digitalen Prototyp zu entwickeln und diese Lösung hinsichtlich der Business-Perspektive zu gestalten. Dazu setzen sie sowohl Design‑Thinking‑Konzepte und -Tools ein (z.B. User Experience Journey, Wireframes, SAP Build) als auch solche zum Business Thinking (z.B. Business-Value-Komponenten, Pricing Frameworks, Lifetime Value of a Customer). Jedes Team widmet sich einer Lösung. Wir geben Themenbereiche für die Solutions zur Auswahl vor. Das können Smart Factory, Smart Sports, Smart Farming, Smart City, Smart Construction, Smart Buildings etc. sein. Bevorzugt bieten wir Themenbereiche an, zu denen wir Ansprechpartner oder Gastreferenten aus der Unternehmenspraxis gewinnen können, die Einblick in aktuelle Projekte, Methoden und herausfordernde Problemstellungen geben.  Die Kursinhalte sind aus der Veranstaltungs-Struktur zu erkennen. An wen richtet sich der Kurs? Das vermittelte Wissen ist für verschiedene Berufsprofile von Bedeutung. Insbesondere für Business Developer bzw. zukünftige Berater und Projektmanager im IT‑Bereich, aber auch für Start‑up‑Entrepreneure.

Big Data, d.h. die Generierung und betriebswirtschaftliche Verwertung von hohen Datenvolumen und heterogenen Daten in hoher Geschwindigkeit, führt in Unternehmen verschiedenster Branchen zu tiefgreifenden Veränderungen durch datengetriebene Entscheidungsfindung. So werden zum Beispiel in der Maschinenindustrie basierend auf Nutzungs- und Sensordaten neuartige Dienstleistungen im Bereich der prädiktiven Wartung konzipiert. Im E-Commerce wird das Einkaufsverhalten in Echtzeit ausgewertet, um massgeschneiderte und individualisierte Angebote zu erstellen. Im Bankensektor werden Transaktionsdaten in Echtzeit ausgewertet, um Betrugsfälle zu identifizieren. Big Data verlangt auf Mitarbeiterebene neuartige Fähigkeiten in der Datenaufbereitung und -verarbeitung, die häufig unter dem Schlagwort Data Science zusammengefasst werden. Im Rahmen dieser Lehrveranstaltung soll eine Kerntechnologie im Bereich Big Data, sogenannte NOSQL Datenbanken, genauer vorgestellt werden. In einem Anwendungsprojekt mit Daten zum Social Media Marketing von Unternehmen auf Youtube sollen dann eigene Anwendungskenntnisse erlangt werden. Gearbeitet wird mit der dokumentorientierten Datenbank MongoDB. Im Rahmen dieses FPV werden die Studierenden eine schriftliche Projektarbeit (max. 10 Seiten) anfertigen. Hierbei sollen für gegebene Daten zu einem selbstgewählten Unternehmen eigene, geschäftsrelevante Fragestellungen entwickelt und anhand des in der Veranstaltung vermittelten analytischen Instrumentariums in eigenen kleinen Projekten bearbeitet werden. Dieses FPV richtet sich an Studierende die Interesse an datengetriebenen Entscheidungsprozessen, Analytik und Programmierung haben. Vorkenntnisse im Bereich der Programmierung sind hilfreich, können sich aber auch begleitend zur Lehrveranstaltung in Eigeninitiative angeeignet werden.

Das Thema Künstliche Intelligenz (KI) stösst seit einigen Jahren auf rasant wachsendes Interesse seitens der Unternehmen. Durch Verfahren der KI lassen sich Entscheidungen unterstützen, die vorher ausschliesslich von Menschen getroffen wurden. In einigen Fällen lassen sich dadurch objektivere bzw. genauere Entscheidungen treffen. Durch statistische Verfahren im Allgemeinen lassen sich ebenfalls Visualisierungen erstellen und Kennwerte berechnen, die indirekt die menschlichen Entscheidungen unterstützen. Genauere und fundiertere Entscheidungen in Unternehmen liefern in vielen Fällen einen direkten Mehrwert für das Unternehmen, da Kosten gesenkt oder Umsätze gesteigert werden können.

Diese Veranstaltung ist ein Kolloquium im Rahmen des Doktoranden-Subprogramms "Business Innovation". Im Mittelpunkt stehen die Dissertationsprojekte der Teilnehmenden. In der Veranstaltung erhalten die Teilnehmenden Coaching und Feedback (durch Dozierende wie auch durch andere Teilnehmende) zu einem Dissertationspaper ihrer Wahl (bei kumulativer Dissertation) bzw. zu einem Teilaspekt der Dissertation ihrer Wahl (bei monographischer Dissertation).

Der Doktorandenkurs vertieft ausgewählte, aktuelle Schwerpunkte der Wirtschaftsinformatik-Forschung bzw. des eigenen Dissertationsvorhabens. Ziel der Veranstaltung ist es, dass die Doktorierenden ein Dokument erarbeiten und diskutieren, welches direkten Bezug zur Dissertation hat und dem Lebenszyklus ihres Doktorats entspricht. Eine entsprechende Übersicht über zu wählende Formate gibt es in einem Kick-off-Termin (siehe Veranstaltungs-Zusatzinformationen). Eine Einteilung in die einzelnen Formate erfolgt im Anschluss. 

Der Doktorandenkurs vertieft ausgewählte, aktuelle Schwerpunkte der Wirtschaftsinformatik-Forschung bzw. des eigenen Dissertationsvorhabens. Ziel der Veranstaltung ist es, dass die Doktorierenden ein Dokument erarbeiten und diskutieren, welches direkten Bezug zur Dissertation hat und dem Lebenszyklus ihres Doktorats entspricht. Eine entsprechende Übersicht über zu wählende Formate gibt es in einem Kick-off-Termin (siehe Veranstaltungs-Zusatzinformationen). Eine Einteilung in die einzelnen Formate erfolgt im Anschluss. 

This course introduces the methodology of Design Science Research on Ph.D. level. It is designed for Doctoral Students in Business Innovation. While design science research (DSR) is widely applied in information systems (IS) research and a large amount of DSR methodology has been developed in the IS field, the paradigm as such is applied also in other Business Innovation disciplines - implicitly or explicitly. Enabled by independent literature studies and supported by lecturer input and feedback, students will prepare, present and discuss a (group) design research project of their own choice. The project should be chosen in the context of the dissertation projects of the participating students. Thereby, attending this course should provide direct benefits for dissertation projects. Lecturers encourage students to develop their literature studies and design project group projects into publications and/or prototypes. A number of design projects from past courses has directly led to peer-reviewed publications and prototype presentations. 

The seminar brings together participants (and Co-Teachers) from the University of St. Gallen, the Eötvös-Lorand University (ETLE) of Budapest, the SDA Bocconi Milano, and depending on Covid-travel and -capacity restrictions also from City University Hong Kong and the University of Neuchatel at an external location in Varenna (Italy) (** Note the Disclamer in section Additional Information/Zusatzinformationen). Thus, it will be a truly international and interdisciplinary setting. The format is a so-called "research salon", which is inspired by the literary "salons" that originated in Italy in the 16th century and that fostered open dialogue and discussion between intellectuals in the absence of social hierarchy. The seminar discusses diverse research strategies and especially reflects differences between the Business and Technical Universities' approaches to IS-Research. It is based upon an innovative framework for classifying research designs and for developing new research designs based on given templates. Participants, in group-workshops with peer-coaching, co-create a set of  new research proposals in their respective fields.