Das Hauptziel unserer Lehrveranstaltungen ist es, die Datenkompetenz der Studierenden zu erhöhen. Wir verfolgen einen problem-orientierten Fallstudienansatz, der es Studierenden ermöglicht, herausfordernde betriebswirtschaftliche Probleme in datenbezogene Fragestellungen zu übersetzen und diese mit Ansätzen aus den Bereichen Business Analytics, Data Science und Machine Learning zu lösen sowie die erzielten Ergebnisse kritisch zu hinterfragen.
Kurse FS23 & HS22
Bachelor
Master
PhD
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Business Analytics und Data Science Applications
Ivo Blohm
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.
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FPV: Big Data und Data Science - Intelligente Datenprodukte entwickeln
Ivo Blohm
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 2023 zu
bearbeitenden Themen wird sich voraussichtlich um Voice- and
Chatbots drehen.
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Methoden: Big Data und Data Science
Ivo Blohm
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.
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Introduction to Business Analytics and Data Science
Ivo Blohm
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.
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Doktorandenworkshop zu IT, Service, Innovation und Collaboration I
Ivo Blohm, Jan Marco Leimeister, Walter Brenner
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.
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Doktorandenworkshop zu IT, Service, Innovation und Collaboration II
Ivo Blohm, Jan Marco Leimeister, Walter Brenner
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.
Abschlussarbeiten
Sind Sie am Ende Ihres Bachelor- oder Masterstudiums? Im Rahmen unserer Forschungsschwerpunkte suchen wir fortlaufend Studierende, die bei uns eine Abschlussarbeit schreiben wollen.
The Situation:
Are you interested in exploring the different types of biases that exist in AI systems and their impact on society? Do you want to learn how to mitigate these biases and contribute to the creation of better AI systems? If so, then this thesis on bias in AI is for you!
Objective of the Thesis:
The thesis could cover topics such as the definition of AI bias, types of AI bias, examples of AI bias, and debiasing strategies. Research fields could include analyzing datasets for bias, developing algorithms that are less prone to bias, exploring the role of bias in AI models such as ChatGPT, or investigate the role of bias in algorithms for the grant selection of scholarships. You’ll have the opportunity to work with experienced researchers in the field of AI and machine learning, and to contribute to cutting-edge research on this important topic. The thesis could focus on either technical bias or societal bias.
Your thesis could either entail qualitative (expert interviews, case studies, …), quantitative (Survey, Field-Experiment, …), literature-based research(systematic literature research), or the development of an application / PoC (model development, Python, R, …).
About You:
You should
– have a strong interest in AI and machine learning, and a desire to contribute to cutting-edge research in this field.
– are a self-starter who can work independently
– be a communicative and open person
– work in an accurate way
– have scientific writing skills in English
Experience with programming languages such as Python, R, or Java could be advantageous depending on the field of research and/or research method.
About Me:
I will offer you
– a close supervision, with regular review meetings, feedback discussions, etc.
– to start immediately, but the thesis should be completed within +- 6 months
– the possibility of publishing your thesis (e.g., European Conference on Information Systems) as long as the results are worth publishing
Application:
If you are interested in this opportunity, please apply with the following documents:
– CV
– Transcript of records
– An estimated timeline for the thesis
– Max. 150 word motivation
Contact: Alexander Meier ()
If you want to learn more about bias in AI:
https://www.mckinsey.com/featured-insights/artificial-intelligence/tackling-bias-in-artificial-intelligence-and-in-humans
https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/SpecialPublications/NIST.SP.1270.pdf
The Situation:
The field of biometrics has gained considerable attention in recent years due to its potential to provide secure and accurate means of identifying and authentifying individuals based on their physical and behavioral characteristics. Biometric technology offers unique advantages over traditional security methods, such as passwords or PINs, which are prone to hacking and theft. Biometric technology is increasingly being adopted in various domains, including border control, banking, healthcare, and law enforcement, to provide a more secure and reliable means of verifying identity.
Objective of the Thesis:
The main objective of this thesis is to build a taxonomy for the micro-level analysis of Biometric service offerings and to calculate clusters for the macro-level analysis. Furthermore, the results should be validated using quantitative (i.e., Fleiss` Kappa) and qualitative (i.e., semi-structured interviews) methods.
This thesis should provide valuable insights into the structure and dynamics of the Biometric industry and their service offerings and will contribute to the advancement of our understanding of this complex and rapidly evolving field. In addition, the study’s results will be of interest to researchers, practitioners, and stakeholders in the field of Biometrics.
We are looking for a highly motivated and qualified individual with a strong interest in Business Innovation or a related field of study. A successful candidate will be expected to demonstrate a solid ability to conduct independent research and communicate their work’s results effectively, both verbally and in writing.
About You:
You should
– be interested in Biometrics
– have a good understanding of statistics
– have a basic understanding of qualitative research methods (i.e., semi-structured interviews)
– be a communicative and open person
– work in an independent and accurate way
– have scientific writing skills in English
About Me:
I will offer you
– a close supervision, with regular review meetings, feedback discussions, etc.
– to start immediately, but the thesis should be completed within the next 9 months
– the possibility of publishing your thesis (e.g., European Conference on Information Systems) as long as the results are worth publishing
Application:
If you are interested in this opportunity, please apply with the following documents:
– CV
– Transcript of records
– An estimated timeline for the thesis
– Max. 150 word motivation
Contact: Kevin Schmitt ()
If you want to learn more about Biometrics:
– https://frontex.europa.eu/assets/Images_News/2021/Tech_Foresight_on_Biometrics_Taxonomy.pdf
Literature:
These related Papers will give you a good understanding of what is expected from you
– https://ieeexplore.ieee.org/document/8598491
– https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-66218-9_24
I recommend either Nickerson et al. (2013) or Kundisch et al. (2022) for the taxonomy development process.
– https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1057/ejis.2012.26?cookieSet=1
– https://link.springer.com/article/10.1007/s12599-021-00723-x
For the calculation of the clusters, I recommend Ward (1963) (Ward’s Hierarchical Agglomerative Algorithm). With SPSS, you can comfortably utilize Ward’s Hierarchical Agglomerative Algorithm to calculate clusters. Other algorithms might also be suitable depending on the research questions.
– https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/01621459.1963.10500845
The Situation:
While the circle of the ever falling and rising Bitcoin and NFT-Art prices dictate the news headlines when it comes to blockchain related topics, the emergence of blockchain applications in other domains is still a niche. At IWI we are researching how blockchain based systems could influence learning and education. Possible fields for deploying NFTs could be micro-credentials. Micro-credentials are a form of certification. The biggest challenge for universities and employers has always been verification. NFTs could depict a tamper proof way of documenting academic or applied skill records. Hence using the decentralized nature of a blockchain could tackle multiple trust, transparency, and incentivization related challenges in education for numerous stakeholders.
Objective of the Thesis:
Your thesis should entail a systematic literature review on applications of Blockchains in the field of education using the methodology of Webster and Watson (2002) and Vom Brocke et al. (2009; 2015)
About You:
You should
– be interested in NfTs/Blockchain
– have a basic understanding of qualitative research methods (i.e., semi-structured interviews)
– be a communicative and open person
– work in an independent and accurate way
– have scientific writing skills in English
About Me:
I will offer you
– a close supervision, with regular review meetings, feedback discussions, etc.
– to start immediately, but the thesis should be completed within +- 6 months
– the possibility of publishing your thesis (e.g., European Conference on Information Systems) as long as the results are worth publishing
Application:
If you are interested in this opportunity, please apply with the following documents:
– CV
– Transcript of records
– An estimated timeline for the thesis
– Max. 150 word motivation
Contact: Alexander Meier ()
If you want to learn more about NFTs in education:
https://medium.com/the-future-of-learning-and-education/nfts-in-education-957ce434047c
Literature:
– Webster, Jane, and Richard T. Watson. “Analyzing the Past to Prepare for the Future: Writing a Literature Review.” MIS Quarterly, vol. 26, no. 2, 2002, pp. xiii–xxiii. JSTOR, http://www.jstor.org/stable/4132319
– vom Brocke, J.; Simons, A.; Niehaves, B.; Riemer, K.; Plattfaut, R.; Cleven, A. (2009): Reconstructing the Giant: On the Importance of Rigour in Documenting the Literature Search Process. In: Proceedings of the 17th European Conference on Information Systems. Eds. 2009, pp. 2206–2217.
Why:
AI text generation tools such as ChatGPT are emerging with strong capabilities of solving various tasks. We want to use them to generate feedback on innovation ideas allowing users and companies faster innovation, higher quality ideas, and lower costs. Nevertheless, there is currently still a need for improvement. We need to understand how we can collaborate with such AIs and profit from their feedback on our ideas. As innovation is a challenging creativity process, we aim to support humans in a hybrid approach. Your task is to investigate how tools like ChatGPT or other AI tools can provide feedback, what concept of feedbacks exist in the literature, and develop your own categorization of tomorrow’s AI feedback on our work.
How?
• Thesis that conducts a systematic literature review on the conceptualization of AI feedback using the methodology of Webster and Watson (2002) and Vom Brocke et al. (2009; 2015)
Key-Facts:
• Close supervision, with regular review meetings, feedback discussions, etc.
• Thesis can start immediately but should be completed within the next ±6 months
• If the work is worth publishing, you will be listed as an author
If you are interested, send your CV, transcript of records, and a brief description of your motivation to Philipp Gordetzki (). Looking forward to hearing from you! 🙂
Haben Sie einen eigenen Themenvorschlag?
Haben Sie ein eigenes Thema, das für uns interessant sein könnte? Wir freuen uns über Ihren Themenvorschlag!
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