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.

In the Business-to-Consumer (B2C) sector, ʺMobile Firstʺ has long been the rule for new applications to be developed. This is also gaining ground in Business-to-Business- (B2B) and Business-to-Employee- (B2E) applications. Also, mobile solutions are increasingly adopting features of Smart IoT  (Internet of Things) Solutions. IoT applications also exist as a standalone application class. Connected things are, for example, intelligent vending and shop floor machines, smart home components, and wearables. In the use cases covered in this course you gain insights into diverse application areas. Aim and subject of the course Students will be able to develop a mobile or IoT solution as a digital prototype and to take the business perspective into account. They will use concepts and tools of Design thinking (e.g.: User Experience Journey and wireframes) as well as such for Business Thinking (e.g.: business value components, Pricing Frameworks, Lifetime Value of a Customer). Each team is dedicated to one solution. We provide topic areas to choose from e.g.: Smart Factory, Smart Sports, Smart Farming, Smart City, Smart Construction, Smart Buildings, etc. Persons from your or the chair's network, as well as our guest speakers, may be contacted to provide additional insight into current projects, methods and challenging problems. Target audience of the course The knowledge imparted is relevant for various professional profiles. Especially for business developers or future consultants and project managers in the IT sector, but also for start-up entrepreneurs. 

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.

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.