Seminare „Industrielle Informationssysteme“ im Wintersemester 2023/2024
Bachelor-Seminar: Von Data Engineering bis Data Science – Aufbau, Management und Betrieb von Big Data Analytics in Organisationen
Master-Seminar: Datengetriebene Transformationsprozesse – Voraussetzungen, Erfolgsfaktoren und Mehrwerte von datengetriebenen Transformationen in Organisationen
Im Wintersemester 2023/24 bietet der Lehrstuhl IIS jeweils ein Bachelorseminar und ein Masterseminar an. Eine verbindliche Anmeldung zu den beiden Seminaren ist vom 28.09.2023 (10 Uhr) bis 12.10.2023 (10 Uhr) über FlexNow möglich. Die Teilnehmeranzahl für das Seminar ist beschränkt. Bei Überbelegung erfolgt eine Zuteilung durch den Lehrstuhl. Sie erhalten bis Freitag, den 13.10.2023 (18 Uhr) eine Rückmeldung, ob Sie einen Seminarplatz erhalten haben.
Termine und Ablauf der Seminare:
- Einführungsveranstaltung (Bachelor und Master): 19.10.2023, 14-16 Uhr (c.t.), WE5/05.005
- Einführung in das wissenschaftliche Arbeiten (Bachelor und Master): 26.10.2023, 14-16 Uhr (c.t.), WE5/05.005
- Methoden-Workshop „Abstract und Forschungsfrage(n) formulieren“
- Bachelor: Montag, 06.11.2023, 14-18 Uhr (c.t.), LU19/00.09
- Master: Montag, 13.11.2023, 14-18 Uhr (c.t.), LU19/00.09
- Zwischenpräsentationen
- Bachelor: Donnerstag, 30.11.2023, 14-16 Uhr (c.t.), WE5/05.005
- Master: Donnerstag, 07.12.2023, 14-16 Uhr (c.t.), WE5/05.005
- Abschlusspräsentationen
- Bachelor: Montag, 29.01.2024, 14-18 Uhr (c.t.), LU19/00.09
- Master: Montag, 05.02.2024, 14-18 Uhr (c.t.), LU19/00.09
- Abgabe der finalen schriftlichen Seminararbeiten: Freitag, 09.02.2024 (23:59 Uhr) per VC
Grundlagenliteratur Bachelor-Seminar:
- Watson H (2014) Tutorial: Big data analytics: Concepts, technologies, and applications. Communications of the Association for Information Systems 34:1247-1268. https://doi.org/10.17705/1CAIS.03462.
- Abraham R, Schneider J, vom Brocke J (2019) Data governance: A conceptual framework, structured review, and research agenda. International Journal of Information Management 49:424-438. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2019.07.008.
- Klee S, Janson A, Leimeister J (2021) How Data Analytics Competencies Can Forster Business Value – A Systematic Review and Way Forward. Information Systems Management 38(3):200-217. https://doi.org/10.1080/10580530.2021.1894515.
- Hu H, Wen Y, Chua T, Li X (2014) Toward Scalable Systems for Big Data Analytics: A Technology Tutorial. iEEE Access 2:652-687. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2014.2332453.
Grundlagenliteratur Master-Seminar:
- Dremel C, Wulf J, Herterich M, Waizmann J, Brenner W (2017) How Audi AG Established Big Data Analytics in Its Digital Transformation. MIS Quarterly Executive 16(2):81-100. https://aisel.aisnet.org/misqe/vol16/iss2/3/.
- Elgendy N, Elragal A, Paivarinta T (2022) DECAS: A modern data-driven decision theory for big data and analytics. Journal of Decision Systems 31(4):337-373. https://doi.org/10.1080/12460125.2021.1894674.
- Mikalef P, Pappas I, Krogstie J, Giannakos M (2018) Big data analytics capabilities: A systematic literature review and research agenda. Information Systems and e-Business Management 16:547-578. https://doi.org/10.1007/s10257-017-0362-y.
- Anton E, Oesterreich T, Aptyka M, Teuteberg F (2023) Beyond Digital and Information Technology: Conceptualizing Data-driven Culture. Pacific Asia Journal of the Association for Information Systems. https://aisel.aisnet.org/pajais_preprints/4/.
- Berndtsson M, Forsberg D, Stein D, Svahn T (2018) Becoming a data-driven organization. Proceedings of the 26th European Conference on Information Systems. https://aisel.aisnet.org/ecis2018_rip/43/.