Dr. Konstantin Hopf

Raum: WE5/02.062

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Email: konstantin.hopf(at)uni-bamberg.de

Sprechstunde: nach Vereinbarung

Akademischer Werdegang

  • 2019 - heute: Wissenschaftlicher Assistent am Lehrstuhl Wirtschaftsinformatik, insb. Energieeffiziente Systeme an der Universität Bamberg
  • April 2019: Abschluss der Promotion zum Dr. rer. pol. (Note: summa cum laude), Thema der Dissertation: "Predictive Analytics for Energy Efficiency and Energy Retailing"
  • 2018 (Feb - Apr): Lehr- und Forschungsaufenthalt an der Copenhagen Business School, Department of Digitalization
  • 2015 - 2019: Doktorand am Lehrstuhl Wirtschaftsinformatik, insb. Energieeffiziente Systeme an der Universität Bamberg und Senior analyst im Bits-to-Energy Lab, einer Forschungskooperation der ETH Zurich, der Otto-Friedrich Universität Bamberg und der Universität St. Gallen (www.bits-to-energy.ch)
  • 2014 - 2015: Masterstudium der Wirtschaftsinformatik an der Otto-Friedrich-Universität Bamberg
  • 2012 - 2013: Auslandssemester an der University of Skövde, Schweden
  • 2010 - 2014: Bachelorstudium der Wirtschaftsinformatik an der Otto-Friedrich-Universität Bamberg
    (Auszeichnung der Bachelorarbeit mit dem ersten Platz im IT Cluster Oberfranken Absolventenpreis 2015)

Ausgewählte universitäre Aktivitäten

  • Entwicklung und Verantwortung der Master-Lehrveranstaltungen "Business Intelligence & Analytics" (EESYS-BIA-M, V/Ü, 6 ECTS, Wintersemester) und "Data-driven Decision Support" (EESYS-DDS-M, V/Ü, 6 ECTS, Sommersemester)
  • Betreuung von Bachelor-, Master- und Projektarbeiten in Studiengängen der Wirtschaftsinformatik
  • Vertreter der wissenschaftlichen Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter der Fakultät WIAI im Fakultätsrat und dem Mittelbau-Konvent (2017-2019 und 2019-2021)

Forschungsschwerpunkte

  • Einbettung von Data Science, insbesondere Verfahren des maschinellen Lernens, in betriebliche Entscheidungsprozesse
  • Evaluation von Vorhersagemodellen auf Basis von Unternehmens- und Verhaltensdaten im Rahmen von Feldstudien
  • Entwicklung neuer Verfahren zur Nutzung zeitlich-räumlicher Datenquellen in maschinellen Lernverfahren (z.B. Energiedaten, Sensordaten des Nutzerverhaltens, Open Data, geographische Informationen, Daten aus sozialen Medien)

Ausgewählte Forschungsprojekte

Veröffentlichungen

Monographien

Hopf, K. (2019). Predictive Analytics for Energy Efficiency and Energy Retailing. Dissertation, Schriften aus der Fakultät Wirtschaftsinformatik und Angewandte Informatik der Otto-Friedrich-Universität Bamberg Band (36), University of Bamberg Press, Bamberg, DOI: 10.20378/irbo-54833

Zeitschriftenbeiträge (peer-reviewed)

Hopf, K., Sodenkamp, M., Staake, T. (2018). Smart Meter Data Analytics for Enhanced Energy Efficiency in the Residential Sector. Electronic Markets, 28(4) DOI: 10.1007/s12525-018-0290-9

Hopf, K. (2018). Mining Volunteered Geographic Information for Predictive Energy Data Analytics. Energy Informatics, 1:4, DOI: 10.1186/s42162-018-0009-3

Beiträge in Konferenzbänden (peer-reviewed)

Weigert, A., Hopf, K., Weinig, N., Staake, T. (2020) Detection of heat pumps from smart meter and open data, 9. DACH+ Conference on Energy Informatics, Sierre, Schweiz,  29. – 30. Oktober, In: Energy Informatics, 3(Suppl 1):21, DOI: 10.1186/s42162-020-00124-6

Stingl, C., Hopf, K., Staake, T. (2018). Explaining and predicting annual electricity demand of enterprises – A case study from Switzerland, 7. DACH+ Conference on Energy Informatics, Oldenburg,  11. – 12. Oktober, In: Energy Informatics, 1:50, DOI: 10.1186/s42162-018-0028-0

Hopf, K., Riechel, S., Sodenkamp, M., Staake, T. (2017). Predictive Customer Data Analytics – The Value of Public Statistical Data and the Geographic Model Transferability.38. International Conference on Information Systems (ICIS), Seoul: Südkorea, 10. – 13. Dezember

Hopf, K., Kormann, M., Sodenkamp, M., Staake, T. (2017). A Decision Support System for Photovoltaic Potential EstimationACM International Conference on Internet of Things and Machine Learning 2017, Liverpool: UK, 17. - 18. Oktober, DOI: 10.1145/3109761.3109764

Sodenkamp, M., Kozlovskiy, I., Hopf, K., Staake, T. (2017). Smart Meter Data Analytics for Enhanced Energy Efficiency in the Residential Sector. 13. Internationale Konferenz Wirtschaftsinformatik 2017, St. Gallen, 12. - 15. Februar

Hopf, K., Sodenkamp, M., Kozlovskiy, I. (2016). Energy Data Analytics for Improved Residential Service Quality and Energy Efficiency. 24. European Conference on Information Systems (ECIS), Istanbul: Türkei, 12. - 15. Juni

Kozlovskiy, I., Sodenkamp, M., Hopf, K., Staake, T. (2016). Energy Informatics for Environmental, Economic and Societal Sustainability: A Case of the Large-Scale Detection of Households with Old Heating Systems. 24. European Conference on Information Systems (ECIS), Istanbul: Türkei, 12. - 15. Juni

Hopf, K., Sodenkamp, M., Kozlovskiy, I., Staake, T. (2015) Household Classification Using Annual Electricity Consumption Data, presented as poster at 4. D-A-CH+ Energieinformatik Konferenz, Karlsruhe, 12. – 13. November

Hopf, K., Dageförde, F., Wolter, D. (2015). Identifying the Geographical Scope of Prohibition Signs, 12. International Conference on Spatial Information Theory (COSIT) , 2015 Santa Fe: NM, USA, 12. – 16. Oktober. Proceedings in Lecture Notes in Computer Science, DOI: 10.1007/978-3-319-23374-1_12

Hopf, K., Sodenkamp, M., Kozlovskiy, I., Staake, T. (2014). Feature extraction and filtering for household classification based on smart electricity meter data, 3. D-A-CH+ Energieinformatik Konferenz 2014, 13. -14. November. In: Computer Science - Research and Development 31 (3), pp. 141-148, DOI: 10.1007/s00450-014-0294-4

Konferenzvorträge

Weigert, A., Hopf, K. (2020). Design of cognitive computing systems to support the sales process for durable goods on the example of renewable energy systems, ECIS Workshop on Energy Informatics, Online, 15.06.2020

Hopf, K., Fteimi, N., Staake, T., Lehner, F. (2019). The Role of Human Cognition and Mental Capabilities in Setting Up Artificial Intelligence, Pre-ICIS Workshop zum JAIS-MISQE Special Issue on Artificial Intelligence in Organizations, München, 14.12.2019

Müller, O., Shollo, A., Hopf, K., Thiess, T. (2019). The Pursuit of Data Driven Value Creation in Organizations: A Typology of Data Science Projects and Facilitators in the Value Creation Process, Pre-ICIS Workshop zum JAIS-MISQE Special Issue on Artificial Intelligence in Organizations, München, 14.12.2019

Weigert, A., Hopf, K., Staake, T. (2019). A Cognitive Computing Solution to Foster Retailing of Renewable Energy Systems, SIGGreen Pre-ICIS Workshop, München, 15.12.2019

Buchkapitel und Projektberichte

Weigert, A., Hopf, K., Staake, T., Rast, A., Marckhoff, J. (2020). SmartLoad – Smart Meter Data Analytics for Enhanced Energy Efficiency in the Residential Sector, Schlussbericht. Bundesamt für Energie, Schweiz (Online)

Hopf, K., Staake, T. (2019). Methoden der Energiedatenanalyse, Schlussbericht zum Eurostars Projekt „Energy Data Analytics: Steigerung der Servicequalität und der Energieeffizienz im Privatkundenbereich“, DOI: 10.2314/KXP:1687331642

Sodenkamp, M., Hopf, K., Kozlovskiy, I., Staake, T. (2016). Smart-Meter-Datenanalyse für automatisierte Energieberatungen ("Smart Grid Data Analytics"), Schlussbericht. Bundesamt für Energie, Schweiz (Online)

Sodenkamp, M., Hopf, K., Staake, T. (2015). Using supervised machine learning to explore energy consumption data in private sector housing. In: Tavana, M. & Puranam, K. (Hg.): Handbook of Research on Organizational Transformations through Big Data Analytics. Hershey, USA: IGI Global, DOI: 10.4018/978-1-4666-7272-7.ch019

Preise und Auszeichnungen

  • 10/2020: Best Paper Nominee Award (9th DACH+ Energy Informatics 2020)
  • 12/2019: AIS 2018 SIGGREEN Best Journal Paper on Green IS für Beitrag "Enhancing Energy Efficiency in the Residential Sector with Smart Meter Data Analytics" in Electronic Markets 28(4)
  • 11/2015: Absolventenpreis des IT Clusters Oberfranken (1. Platz) für Bachelorarbeit "Entwicklung und Evaluation von Merkmalen zur Haushaltsklassifikation aus Daten intelligenter Stromzähler"
  • 03/2010: Deutscher Klimapreis der Allianz Umweltstiftung 2010 für das initiierte Projekt "H.o.f.E.r – Schüler für den Klimaschutz"
  • 07/2008: Sonderpreis in der Kategorie "Umwelt und Leben" im Schülerwettbewerb "Schule macht Zukunft" des Magazin FOCUS und der Deutschen Bundesstiftung Umwelt für das initiierte Projekt "H.o.f.E.r – Schüler für den Klimaschutz"

Vorträge und Workshops

  • Predictive Analytics for Energy Efficiency and Energy Retailing, Brown-Bag Seminar der Wirtschaftsinformatik-Fachgruppe, Universität Passau, 18.06.2019
  • Datenanalyse mit R, Führungskräfte-Workshop für ein Energieversorgungsunternehmen, Universität Bamberg, April 2018
  • Mining Volunteered Geographic Information for Predictive Energy Data Analytics, PhD Workshop 'Energy Informatics' im Rahmen der 6. D-A-CH+ Energieinformatik Konferenz in Lugano, Schweiz am 04.10.2017
  • Predictive Analytics in Energy Retail, Doctoral Consortium während der 25. European Conference on Information Systems (ECIS) in Guimarães, Portugal am 05.06.2017
  • Lifting the value of customer data for marketing – Predictive analytics in energy retail, 9. BarCamp Nürnberg am 13.05.2017
  • Das Internet der Dinge – Experimente mit intelligenten Stromzählern, Workshop beim Mädchen und Technik Tag der Universität Bamberg am 28.10.2014
  • Heimat ohne fossile Energieträger realisieren (H.o.f.E.r.) - Raus aus dem Energiestrudel, Neumarkter Nachhaltigkeitskonferenz 2010 am 25.06.2010
  • Raus aus dem Energiestrudel, 17. Symposium der Deutschen Bundesstiftung Umwelt (DBU) und der Freunde und Förderer des Zentrums für Umwelt und Kultur Benediktbeuern am 29.09.2009