Repetitorium zum Staatsexamen für Lehramtsstudenten. Informationswirtschaft & Planung und Entscheidung NB-201. Sommersemester 2014

Größe: px
Ab Seite anzeigen:

Download "Repetitorium zum Staatsexamen für Lehramtsstudenten. Informationswirtschaft & Planung und Entscheidung 30.05.2014 NB-201. Sommersemester 2014"

Transkript

1 Sommersemester 2014 Repetitorium zum Staatsexamen für Lehramtsstudenten Informationswirtschaft & Planung und Entscheidung NB-201 Lehrstuhl für ABWL und Wirtschaftsinformatik Prof. Dr. Alexandros Nanopoulos Juniorprofessur für Wirtschaftsinformatik Katholische Universität Eichstätt- Ingolstadt

2 Literatur 2 Wöhe, G.; Döring, U. (2013): Einführung in die Allgemeine Betriebswirtschaftslehre, 25. Aufl., München. Wöhe, G.; Kaiser, H.; Döring, U. (2013): Übungsbuch zur Allgemeinen Betriebswirtschaftslehre, 14. Aufl., München.

3 1 Übersicht zu bisherigen Examensaufgaben 2 Beispielaufgaben Übersicht 2.1 Examensaufgabe Frühjahr Weitere Beispielaufgaben 3 Fragen

4 Übersicht zu bisherigen Examensaufgaben Thematische Verteilung 4 Im Mittelpunkt standen bisher Investition & Finanzierung, Strategisches Management & Unternehmensführung und Personal & Organisation. Kenntnisse aus den Bereichen der Planung & Entscheidung und der Informationswirtschaft werden statistisch gesehen selten geprüft Examensaufgaben Examensaufgaben

5 1 Übersicht zu bisherigen Examensaufgaben 2 Beispielaufgaben Übersicht 2.1 Examensaufgabe Frühjahr Weitere Beispielaufgaben 3 Fragen

6 Examensaufgabe Frühjahr 2010 Aufgabenstellung zur Entscheidungstheorie 6 Hauptzweck der Betriebswirtschaftslehre ist die praktisch-normative Entscheidungsunterstützung. Das Fundament hierfür bildet die Entscheidungstheorie. Erläutern Sie die wichtigsten Bausteine und Methoden der Entscheidungstheorie, indem Sie insbesondere auf das Grundmodell der Entscheidungstheorie, Entscheidungen bei Unsicherheit im engeren Sinne, Entscheidungen bei Risiko und die Unterscheidung zwischen deskriptiver und präskriptiver Entscheidungstheorie eingehen!

7 Examensaufgabe Frühjahr 2010 Lösung zur Aufgabenstellung 7 Das Grundmodell der Entscheidungstheorie: Darstellbar über die Ergebnismatrix Die Ergebnismatrix umfasst alle für eine Entscheidung relevanten Tatbestände. Dazu gehören die Handlungsalternativen A 1, A 2, A 3 im Aktionsraum, die Umweltzustände U 1, U 2, U 3 im Zustandsraum und die von beiden abhängigen Ergebnisbeiträge e im Ergebnisraum (Ergebnismatrix). U 1 (w 1 ) Zustandsraum U 2 (w 2 ) U 3 (w 3 ) Aktionsraum A 1 A 2 A 3 Allgemein gilt: e e e e e e e e e Die Möglichkeiten eines rational handelnden Entscheidungsträgers hängen von seiner Informationsgrundlage ab. Verschiedene Informationsgrade über künftige Umweltzustände erfordern unterschiedliche Methoden der Entscheidungsfindung. Entscheidungsregeln geben dem Entscheidungsträger Handlungsanweisungen, die seiner individuellen Risikoneigung angepasst sind.

8 Examensaufgabe Frühjahr 2010 Lösung zur Aufgabenstellung 8 Entscheidungen bei Unsicherheit im engeren Sinne: Entscheidungen bei Unsicherheit i. e. S. bedeutet, dass der Entscheider für die verschiedenen Zustände die Wahrscheinlichkeiten nicht spezifizieren kann. Wenn Eintrittswahrscheinlichkeiten unbekannt sind, sind alle denkbaren Umweltzustände in gleichem Maße wahrscheinlich. Einsatz verschiedener Entscheidungsregeln denkbar Laplace-Regel: Empfehlung der Alternative mit dem höchsten Erwartungswert µ Minimax-Regel: Empfehlung der Alternative, deren schlechtester Ergebniswert im Vergleich zu denen der anderen Alternativen am höchsten ist. Hurwicz-Regel: Berücksichtigung subjektiver Risikoeinstellung über Risikoparameter λ Etc.

9 Examensaufgabe Frühjahr 2010 Lösung zur Aufgabenstellung 9 Beispiel: Laplace-Regel (Regel des unzureichenden Grundes) Wenn Eintrittswahrscheinlichkeiten unbekannt sind, sind alle denkbaren Umweltzustände in gleichem Maße wahrscheinlich. Empfehlung der Alternative mit dem höchsten Erwartungswert µ Gegeben sei folgende Gewinn- und Verlustgrößen enthaltende Entscheidungsmatrix: Zustandsraum Wahrscheinlichkeit Aktionsraum U1 U2 U3 U4 µ 0,25 0,25 0,25 0,25 A ,00 A ,00 A ,00 A ,25 A ,00 Nach der Laplace-Regel ist A4 auszuwählen.

10 Examensaufgabe Frühjahr 2010 Lösung zur Aufgabenstellung 10 Beispiel: Minimax-Regel (Wald-Regel) Empfehlung der Alternative, deren schlechtester Ergebniswert im Vergleich zu denen der anderen Alternativen am höchsten ist. Extreme Risikoaversion, da nur schlechtestes Ereignis betrachtet wird. Gegeben sei folgende Gewinn- und Verlustgrößen enthaltende Entscheidungsmatrix: Zustandsraum U1 U2 U3 U4 Minimum Aktionsraum A ,00 A ,00 A ,00 A ,00 A ,00 Nach der Minimax-Regel ist A1 auszuwählen.

11 Examensaufgabe Frühjahr 2010 Lösung zur Aufgabenstellung 11 Beispiel: Hurwicz-Regel (Pessimismus-Optimismus-Regel) Berücksichtigung subjektiver Risikoeinstellung über Risikoparameter λ [0;1], wobei 0 für extrem risikoscheu und 1 für extrem risikofreudig verwendet wird Gewichtung der Zeilenmaxima bzw. Zeilenminima mit λ bzw. (1-λ) Hu i = min (1-λ) + max λ Gegeben sei folgende Gewinn- und Verlustgrößen enthaltende Entscheidungsmatrix: Zustandsraum Aktionsraum U1 U2 U3 U4 Minimum Maximum Hu i bei λ=0 Hu i bei λ=0,5 Hu i bei λ=1 A ,00 6,00 4,00 5,00 6,00 A ,00 10,00-20,00-5,00 10,00 A ,00 40,00-2,00 19,00 40,00 A ,00 60,00 0,00 30,00 60,00 A ,00 40,00-100,00-30,00 40,00 Nach der Hurwicz-Regel ist je nach Risikoparameter A1 oder A4 auszuwählen.

12 Examensaufgabe Frühjahr 2010 Lösung zur Aufgabenstellung 12 Entscheidungen bei Risiko: Entscheidungen bei Risiko bedeutet, dass der Entscheider für die verschiedenen Zustände die Wahrscheinlichkeiten genau spezifizieren kann. Entscheidungen bei Unsicherheit werden oft zu Entscheidungen bei Risiko überführt, indem Eintrittswahrscheinlichkeiten subjektiv geschätzt werden. Einsatz verschiedener Entscheidungsregeln denkbar Bayes Regel: Alternative mit dem höchsten Erwartungswert µ wird gewählt (µ, σ)-regel: Alternative mit dem höchsten Präferenzwert wird gewählt Etc.

13 Examensaufgabe Frühjahr 2010 Lösung zur Aufgabenstellung 13 Beispiel: Bayes Regel (µ-regel) Alternative mit dem höchsten Erwartungswert µ wird gewählt Annahme eines risikoneutralen Entscheidungsträgers Geeignet für sich häufig wiederholende Entscheidungen ohne ruinöse Risiken Gegeben sei folgende Gewinn- und Verlustgrößen enthaltende Entscheidungsmatrix: Zustandsraum U1 U2 U3 U4 µ Wahrscheinlichkeit 0,4 0,3 0,2 0,1 Aktionsraum A A A A ,5 A Nach dem Erwartungswertprinzip ist A4 auszuwählen.

14 Examensaufgabe Frühjahr 2010 Lösung zur Aufgabenstellung 14 Beispiel: (µ, σ)-regel Individuelle Risikoneigung des Entscheidungsträgers wird durch Einbezug von σ (Standardabweichung) berücksichtigt σ wird über den Risikopräferenzfaktor des Entscheidungsträgers berücksichtigt (risikoavers: q<0, risikofreudig q>0, risikoneutral q=0) Präferenzwert P(Ai) = µ(ai) + qσ(ai) Gegeben sei folgende Gewinn- und Verlustgrößen enthaltende Entscheidungsmatrix: Zustandsraum Wahrscheinlichkeit Aktionsraum U1 U2 U3 U4 µ σ P(A i ) 0,4 0,3 0,2 0,1 bei q=0 Nach der (µ, σ)-regel ist je nach Risikopräferenz A1, A3 oder A4 auszuwählen. Problem: Chancen und Risiken tragen gleichermaßen zur Standardabweichung bei! P(A i ) bei q=-1 P(A i ) bei q=-5 A ,00 1,00 5,00 4,00 0,00 A ,00 12,85-5,00-17,85-69,23 A ,00 16,02 22,00 5,98-58,12 A ,50 27,59 27,50-0,09-110,45 A ,00 60,79-28,00-88,79-331,97

15 Examensaufgabe Frühjahr 2010 Lösung zur Aufgabenstellung 15 Die Unterscheidung zwischen deskriptiver und präskriptiver Entscheidungstheorie: Deskriptive Entscheidungstheorie: Untersucht das Zustandekommen von Entscheidungen unter verhaltenswissenschaftlichen Aspekten Geht von eingeschränkter Rationalität aus Empirische Vorgehensweise Welche Entscheidungen werden real getroffen? Normative Entscheidungstheorie: Geht von einem rein rational handelnden Entscheidungsträger aus (Homo oeconomicus) Wie soll entschieden werden, um ein Ziel zu erreichen? Präskriptive Entscheidungstheorie: Grundlage ist die normative Entscheidungstheorie. Der Entscheidungsträger wird als restriktiver Faktor verstanden und ebenfalls untersucht.

16 1 Übersicht zu bisherigen Examensaufgaben 2 Beispielaufgaben Übersicht 2.1 Examensaufgabe Frühjahr Weitere Beispielaufgaben 3 Fragen

17 Weitere Beispielaufgaben Planung & Entscheidung 17 Wie lauten die wesentlichen Charakteristika strategischer, taktischer und operativer Planung? Wie überwindet das Gegenstromverfahren die Kluft zwischen retrograder und progressiver Planung? Wie ist das Marktwachstums-/Marktanteils-Portfolio konzipiert? Etc. Wöhe et al. (2013): Übungsbuch zur Allgemeinen Betriebswirtschaftslehre, S. 24; Wöhe/Döring (2013): Einführung in die Allgemeine Betriebswirtschaftslehre, S. 73 ff.

18 Weitere Beispielaufgaben Informationswirtschaft 18 Welcher Zusammenhang besteht zwischen analytischen und operativen Informationssystemen? Was versteht man unter Enterprise Ressource Planning (ERP)? Wie lässt sich die Struktur eines Data-Warehouse abbilden? Was versteht man unter Online Analytical Processing (OLAP)? Wie lassen sich die Arbeitsgebiete des Electronic Commerce systematisieren? Was versteht man unter Data Mining? Etc. Wöhe et al. (2013): Übungsbuch zur Allgemeinen Betriebswirtschaftslehre, S. 51; Wöhe/Döring (2013): Einführung in die Allgemeine Betriebswirtschaftslehre, S. 160 ff.

19 1 Übersicht zu bisherigen Examensaufgaben 2 Beispielaufgaben Übersicht 2.1 Examensaufgabe Frühjahr Weitere Beispielaufgaben 3 Fragen

20 Viel Erfolg beim Staatsexamen! Lehrstuhl für ABWL und Wirtschaftsinformatik Prof. Dr. Alexandros Nanopoulos Juniorprofessur für Wirtschaftsinformatik Katholische Universität Eichstätt- Ingolstadt

Risiko und Versicherung - Übung

Risiko und Versicherung - Übung Sommer 2009 Risiko und Versicherung - Übung Entscheidungstheoretische Grundlagen Renate Bodenstaff Vera Brinkmann r.bodenstaff@uni-hohenheim.de vera.brinkmann@uni-hohenheim.de https://insurance.uni-hohenheim.de

Mehr

Grundlagen der Betriebswirtschaftslehre II. Planung und Entscheidung. Sommersemester 2014. Armin Felbermayr

Grundlagen der Betriebswirtschaftslehre II. Planung und Entscheidung. Sommersemester 2014. Armin Felbermayr Sommersemester 2014 Grundlagen der Betriebswirtschaftslehre II Planung und Entscheidung Armin Felbermayr Lehrstuhl für ABWL und Wirtschaftsinformatik Katholische Universität Eichstätt-Ingolstadt Literatur

Mehr

Inhaltsverzeichnis. Erster Teil: Konzeption quantitativer Planung. Vorwort Danksagungen Abbildungsverzeichnis Tabellenverzeichnis

Inhaltsverzeichnis. Erster Teil: Konzeption quantitativer Planung. Vorwort Danksagungen Abbildungsverzeichnis Tabellenverzeichnis Wolf gang Berens / Werner Delfmann Walter Schmitting Quantitative Planung Grundlagen, Fallstudien, Lösungen 4., überarbeitete und erweiterte Auflage ^2004 Schäffer-Poeschel Verlag Stuttgart XI Vorwort

Mehr

Grundlagen der BWL für Ingenieure I WS 2013/14. JProf. Dr. Katrin Haußmann, StB Fachgebiet für Allgemeine Betriebswirtschaftslehre

Grundlagen der BWL für Ingenieure I WS 2013/14. JProf. Dr. Katrin Haußmann, StB Fachgebiet für Allgemeine Betriebswirtschaftslehre Grundlagen der BWL für Ingenieure I WS 2013/14 JProf. Dr. Katrin Haußmann, StB Fachgebiet für Allgemeine Betriebswirtschaftslehre Grundlagen der BWL I Gliederung Einleitung I. Unternehmen und Unternehmertum

Mehr

Data Mining (ehem. Entscheidungsunterstützungssysteme)

Data Mining (ehem. Entscheidungsunterstützungssysteme) Data Mining (ehem. Entscheidungsunterstützungssysteme) Melanie Pfoh Anja Tetzner Christian Schieder Übung WS 2014/15 AGENDA TEIL 1 Aufgabe 1 (Wiederholung OPAL / Vorlesungsinhalte) ENTSCHEIDUNG UND ENTSCHEIDUNGSTHEORIE

Mehr

Finanzierung und Investition

Finanzierung und Investition Kruschwitz/Husmann (2012) Finanzierung und Investition 1/40 Finanzierung und Investition Kruschwitz/Husmann (2012) Oldenbourg Verlag München 7. Auflage, Kapitel 2 Kruschwitz/Husmann (2012) Finanzierung

Mehr

Spezialisierung Business Intelligence

Spezialisierung Business Intelligence Spezialisierung Business Intelligence Peter Becker Fachbereich Informatik Hochschule Bonn-Rhein-Sieg peter.becker@h-brs.de 10. Juni 2015 Was ist Business Intelligence? Allgemein umfasst der Begriff Business

Mehr

Entscheidungsanalyse unter Unsicherheit Entscheidungskriterien in ökonomischen Netzen

Entscheidungsanalyse unter Unsicherheit Entscheidungskriterien in ökonomischen Netzen Entscheidungsanalyse unter Unsicherheit Entscheidungskriterien in ökonomischen Netzen Referat von Guido RECKE Institut für Agrarökonomie der Georg-August-Universität Göttingen Platz der Göttinger Sieben

Mehr

Betriebswirtschaft 1. 1. Entscheidungstheorie

Betriebswirtschaft 1. 1. Entscheidungstheorie Betriebswirtschaft 1 Betriebswirtschaft 1 1. Entscheidungstheorie Lars Schmidt-Thieme Wirtschaftsinformatik und Maschinelles Lernen (ISMLL) Institut für Betriebswirtschaft und Wirtschaftsinformatik & Institut

Mehr

Kapitalmarktlinie. von Kirstin Muldhoff

Kapitalmarktlinie. von Kirstin Muldhoff Capital Asset Pricing Model Kapitalmarktlinie von Kirstin Muldhoff Gliederung 1. Wiederholung Portfoliotheorie 2. Capital Asset Pricing Model (CAPM) (Kapitalmarktmodell) 2.1 Voraussetzungen des CAPM 2.2

Mehr

2.3 Ableitung optimaler Portfolien unter simultaner Berücksichtigung aller Szenarien

2.3 Ableitung optimaler Portfolien unter simultaner Berücksichtigung aller Szenarien Agenda 1. Traditionelle Asset Allocation nach Markowitz 2. Szenario-basierte Asset Allocation 2.1 Definition zukünftiger Entwicklungsszenarien 2.2 Ableitung optimaler Portfolien für einzelne Szenarien

Mehr

Entscheidungsunterstützungssysteme

Entscheidungsunterstützungssysteme Vorlesung WS 2013/2014 Christian Schieder Professur Wirtschaftsinformatik II cschie@tu-chemnitz.eu Literatur zur Vorlesung Gluchowski, P.; Gabriel, R.; Dittmar, C.: Management Support Systeme und Business

Mehr

Technische Führung. Bachelor. mer. meiner Note zusammen ... Diplom. gründlich. Sie lesbar! 5. 6. 7. Wenn Sie. Viel Erfolg! max. Punktzahl.

Technische Führung. Bachelor. mer. meiner Note zusammen ... Diplom. gründlich. Sie lesbar! 5. 6. 7. Wenn Sie. Viel Erfolg! max. Punktzahl. Technische Universität Braunschweig Institut für Organisation und Führung Bachelorprüfung/Diplomvorprüfung Einführung in die Unternehmensführung (BWL 1) Wintersemester 2009/2010, 11. Februar 2010 Name,

Mehr

8.1 Einleitung... 2. 8.2 Bewertung und Auswahl von Marketing-strategien als Entscheidungsproblem... 3

8.1 Einleitung... 2. 8.2 Bewertung und Auswahl von Marketing-strategien als Entscheidungsproblem... 3 Einführung in das Marketing Management Lernheft 8 Bewertung und Auswahl von Marketingstrategien Inhaltsverzeichnis: 8.1 Einleitung... 2 8.2 Bewertung und Auswahl von Marketing-strategien als Entscheidungsproblem...

Mehr

Management Support Systeme

Management Support Systeme Folie 1 Management Support Systeme Literatur zur Vorlesung MSS Gluchowski, Peter; Gabriel, Roland; Chamoni, Peter (1997): Management Support Systeme. Computergestützte Informationssysteme für Führungskräfte

Mehr

Einführung 1. Kapitel I Grundlagen der Versicherungswirtschaftslehre 9

Einführung 1. Kapitel I Grundlagen der Versicherungswirtschaftslehre 9 Inhaltsverzeichnis Vorwort Abbildungsverzeichnis Abkürzungsverzeichnis V XV XXI Einführung 1 Kapitel I Grundlagen der Versicherungswirtschaftslehre 9 1 Versicherungsökonomik als Teil der Wirtschaftswissenschaften

Mehr

Aktuelle Trends im CRM

Aktuelle Trends im CRM . CRM-Symposium.. Aktuelle Trends im CRM Prof. Dr. Klaus D. Wilde Lehrstuhl für ABWL und Wirtschaftsinformatik Katholische Universität Eichstätt-Ingolstadt. &. Generation KM ext Best X Aktionsorientiertes

Mehr

Business Performance Management Next Generation Business Intelligence?

Business Performance Management Next Generation Business Intelligence? Business Performance Management Next Generation Business Intelligence? München, 23. Juni 2004 Jörg Narr Business Application Research Center Untersuchung von Business-Intelligence-Software am Lehrstuhl

Mehr

1 Einleitung. Betriebswirtschaftlich administrative Systeme

1 Einleitung. Betriebswirtschaftlich administrative Systeme 1 1 Einleitung Data Warehousing hat sich in den letzten Jahren zu einem der zentralen Themen der Informationstechnologie entwickelt. Es wird als strategisches Werkzeug zur Bereitstellung von Informationen

Mehr

Customer Relationship Management CRM

Customer Relationship Management CRM Customer Relationship Management CRM 1.1 Zielsetzung von CRM...2 1.2 Komponenten einer CRM-Lösung...4 1.2.1 Aufgabenbereiche eines CRM-Systems...4 1.2.2 Analytisches CRM...7 1.2.3 Operatives CRM...7 1.2.4

Mehr

Orientierungsveranstaltung für Studierende der Bachelorstudiengänge. Schwerpunkt Wirtschaftsinformatik. Prof. Stefan Lessmann

Orientierungsveranstaltung für Studierende der Bachelorstudiengänge. Schwerpunkt Wirtschaftsinformatik. Prof. Stefan Lessmann Orientierungsveranstaltung für Studierende der Bachelorstudiengänge BWL und VWL Schwerpunkt Wirtschaftsinformatik Prof. Stefan Lessmann Agenda Schwerpunkt Wirtschaftsinformatik Gegenstand der Wirtschaftsinformatik

Mehr

Prüfungsklausur Kreditwirtschaft

Prüfungsklausur Kreditwirtschaft Seite 1 von 7 Name: Matrikelnummer: Prüfungsklausur Kreditwirtschaft Hinweise: o Bitte schreiben Sie Ihren Namen und Ihre Matrikelnummer auf die Klausur und auf jeden Bogen. o Legen Sie die Klausur sowie

Mehr

5.Unsicherheit. 5.1WahrscheinlichkeitundRisiko

5.Unsicherheit. 5.1WahrscheinlichkeitundRisiko 1 5.Unsicherheit Bisher sind wir von vollständiger Planungssicherheit seitens der Entscheidungsträger ausgegangen. Dies trifft in vielen Fällen natürlich nicht den Kern eines Entscheidungsproblems.Wennz.B.eineEntscheidungfürdenKaufvonAktiengetroffen

Mehr

Informationsveranstaltung 2013 Master(M.Sc M.Sc.).)-Studiengang Betriebswirtschaftslehre an der Universität des Saarlandes Universität des Saarlandes Lehrstuhl für Management -Informationssysteme Univ.-Prof.

Mehr

DISKUSSIONSBEITRÄGE DER FAKULTÄT FÜR BETRIEBSWIRTSCHAFTSLEHRE MERCATOR SCHOOL OF MANAGEMENT UNIVERSITÄT DUISBURG-ESSEN. Nr. 374

DISKUSSIONSBEITRÄGE DER FAKULTÄT FÜR BETRIEBSWIRTSCHAFTSLEHRE MERCATOR SCHOOL OF MANAGEMENT UNIVERSITÄT DUISBURG-ESSEN. Nr. 374 DISKUSSIONSBEITRÄGE DER FAKULTÄT FÜR BETRIEBSWIRTSCHAFTSLEHRE MERCATOR SCHOOL OF MANAGEMENT UNIVERSITÄT DUISBURG-ESSEN Nr. 374 Eignung von Verfahren der Mustererkennung im Process Mining Sabrina Kohne

Mehr

Abschlussklausur der Vorlesung Bank I, II:

Abschlussklausur der Vorlesung Bank I, II: Seite 1 von 23 Name: Matrikelnummer: Abschlussklausur der Vorlesung Bank I, II: Bankmanagement und Theory of Banking Hinweise: o Bitte schreiben Sie Ihren Namen und Ihre Matrikelnummer auf die Klausur

Mehr

Konzeption eines maschinenorientierten Data- Warehouses zur Unterstützung von Managementenscheidungen

Konzeption eines maschinenorientierten Data- Warehouses zur Unterstützung von Managementenscheidungen Konzeption eines maschinenorientierten Data- Warehouses zur Unterstützung von Managementenscheidungen Philip Hollstein Lehrstuhl für ABWL und Wirtschaftsinformatik Universität Stuttgart Abstract In der

Mehr

Wirtschaft, Recht und Management

Wirtschaft, Recht und Management Studiengang: Schwerpunkt: Modul: Modus: Anzahl der LP: Workload: Turnus: Veranstaltung I: Umwelttechnik und Ressourcenmanagement Nachhaltige Prozess- und Umwelttechnik Wirtschaft, Recht und Management

Mehr

Einführungsveranstaltung: Data Warehouse

Einführungsveranstaltung: Data Warehouse Einführungsveranstaltung: 1 Anwendungsbeispiele Berichtswesen Analyse Planung Forecasting/Prognose Darstellung/Analyse von Zeitreihen Performancevergleiche (z.b. zwischen Organisationseinheiten) Monitoring

Mehr

16 Risiko und Versicherungsmärkte

16 Risiko und Versicherungsmärkte 16 Risiko und Versicherungsmärkte Entscheidungen bei Unsicherheit sind Entscheidungen, die mehrere mögliche Auswirkungen haben. Kauf eines Lotterieloses Kauf einer Aktie Mitnahme eines Regenschirms Abschluss

Mehr

Principles in Human Resource Management HS 2014

Principles in Human Resource Management HS 2014 Institut für Betriebswirtschaftslehre / Lehrstuhl Human Resource Management Principles in Human Resource Management HS 2014 Prof. Dr. Bruno Staffelbach Andreas Schmid, MA UZH Susanne Mehr, BA UZH Gastreferentinnen

Mehr

Master-Thesis (m/w) für unseren Standort Stuttgart

Master-Thesis (m/w) für unseren Standort Stuttgart Master-Thesis (m/w) für unseren Standort Abschlussarbeit im Bereich Business Process Management (BPM) Effizienzsteigerung von Enterprise Architecture Management durch Einsatz von Kennzahlen Braincourt

Mehr

Was ist Analyse? Hannover, CeBIT 2014 Patrick Keller

Was ist Analyse? Hannover, CeBIT 2014 Patrick Keller Was ist? Hannover, CeBIT 2014 Patrick Keller Business Application Research Center Historie 1994: Beginn der Untersuchung von Business-Intelligence-Software am Lehrstuhl Wirtschaftsinformatik der Universität

Mehr

Sonstiges Wahlfach Wirtschaftsinformatik

Sonstiges Wahlfach Wirtschaftsinformatik Sonstiges Wahlfach Wirtschaftsinformatik Anhang Nr. 48: Wirtschaftsinformatik Das Fach ist bestanden, wenn 24 Leistungspunkte erworben wurden. Veranstaltungsform SWS Turnus Leistungspunkte Prüfungsform

Mehr

Einführung in die Betriebswirtschaftslehre

Einführung in die Betriebswirtschaftslehre Vorlesung Einführung in die Betriebswirtschaftslehre für Bachelor-Studierende mit ökonomischem Wahlprofil Wintersemester 2010/2011 1 Mitarbeiter des Lehrstuhls Lehrstuhl für Unternehmensführung Lehrstuhlinhaberin

Mehr

Modulname: Grundzüge der Betriebswirtschaftslehre I: Führungsprozesse und Externes Rechnungswesen

Modulname: Grundzüge der Betriebswirtschaftslehre I: Führungsprozesse und Externes Rechnungswesen Modulname: Grundzüge der Betriebswirtschaftslehre I: Führungsprozesse und Externes Rechnungswesen Kennnummer Workload 150 h Credits 5 Studiensemester 1. Sem. Häufigkeit des Angebots jedes Wintersemester

Mehr

Institut für Wirtschaftswissenschaftliche Forschung und Weiterbildung GmbH Institut an der FernUniversität in Hagen MUSTERLÖSUNG

Institut für Wirtschaftswissenschaftliche Forschung und Weiterbildung GmbH Institut an der FernUniversität in Hagen MUSTERLÖSUNG Institut für Wirtschaftswissenschaftliche Forschung und Weiterbildung GmbH Institut an der FernUniversität in Hagen Name Straße PLZ, Ort IWW Studienprogramm Aufbaustudium 3. Musterklausur IT-gestützte

Mehr

Logistik bzw. Operations Management im Unternehmen

Logistik bzw. Operations Management im Unternehmen Logistik bzw. Operations Management im Unternehmen PRESIDENT & CEO Thomas Enders CHIEF OPERATING OFFICER (COO) Fabrice Brégier COO - Customers John Leahy CHIEF FINANCIAL OFFICER (CFO) Harald Wilhelm HEAD

Mehr

2. Gesundheitsfinanzierung

2. Gesundheitsfinanzierung 2. Gesundheitsfinanzierung Inhalte dieses Abschnitts 2.1 Grundmodell der Versicherung Versicherungsmotiv Optimale Versicherungsnachfrage Aktuarisch faire und unfaire Prämien 145 2.1 Grundmodell der Versicherung

Mehr

Wirtschaftsinformatik 1

Wirtschaftsinformatik 1 Wirtschaftsinformatik 1 Grundlagen und Anwendungen Hans Robert Hansen und Gustaf Neumann 520 Abbildungen 10., völlig neu bearbeitete und erweiterte Auflage Lucius & Lucius Stuttgart Cebrauchsanleitung

Mehr

Sozialverträglichkeit und ihre Kosten

Sozialverträglichkeit und ihre Kosten Sozialverträglichkeit und ihre Kosten Vortrag auf dem Workshop Studiengebühren der Hochschul-Informations-System GmbH am 3. Juli 2006 in Hannover Dr. Thorsten Lang 1 Inhalt Soziale Absicherung von Studiengebühren

Mehr

Verkündungsblatt der FACHHOCHSCHULE BRAUNSCHWEIG/WOLFENBÜTTEL 7. Jahrgang Wolfenbüttel, den 17.09.2004 Nummer 17

Verkündungsblatt der FACHHOCHSCHULE BRAUNSCHWEIG/WOLFENBÜTTEL 7. Jahrgang Wolfenbüttel, den 17.09.2004 Nummer 17 Verkündungsblatt der FACHHOCHSCHULE BRAUNSCHWEIG/WOLFENBÜTTEL 7. Jahrgang Wolfenbüttel, den 17.09.2004 Nummer 17 Inhalt: Änderung der Diplomprüfungsordnung für den Studiengang S. 2 Wirtschaftsinformatik

Mehr

Grundlagen der Volkswirtschaftslehre Übungsblatt 11

Grundlagen der Volkswirtschaftslehre Übungsblatt 11 Grundlagen der Volkswirtschaftslehre Übungsblatt 11 Robert Poppe robert.poppe@uni-mannheim.de Universität Mannheim 25. November 2010 Überblick 1 Produktion und Wachstum 2 Kreditmarkt 3 Risikoeinstellung

Mehr

Bei Fragen zum Anwendungsfach haben Sie seitens des Fachbereichs Informatik folgende Kontaktmöglichkeiten:

Bei Fragen zum Anwendungsfach haben Sie seitens des Fachbereichs Informatik folgende Kontaktmöglichkeiten: Studienberatung Bei Fragen zum Anwendungsfach haben Sie seitens des Fachbereichs Informatik folgende Kontaktmöglichkeiten: Das Beratungssystem des Studiendekanats unter https://www.fsb.informatik.tu-darmstadt.de/

Mehr

Vorlesung Portfoliomanagement

Vorlesung Portfoliomanagement Vorlesung Portfoliomanagement Priv.-Doz. Dr. Dr. Aurelio J. F. Vincenti Vertretungsprofessur BWL, Unternehmensfinanzierung Fachbereich Wirtschaftswissenschaften Universität Kassel Wintersemester 2012/13

Mehr

Cluster Operations & Information Management (O&IM) (Studiencluster Logistics & Information)

Cluster Operations & Information Management (O&IM) (Studiencluster Logistics & Information) Cluster Operations & Information (O&IM) (Studiencluster Logistics & Information) Operations & Information (O&IM) Operations Gestaltung und von Produktionsund Dienstleistungsprozessen sowie systemen Anforderungen

Mehr

Abschlussklausur am 12. Juli 2004

Abschlussklausur am 12. Juli 2004 Institut für Geld- und Kapitalverkehr Vorlesung Nr. 03.511 der Universität Hamburg Grundkonzeptionen der Finanzierungstheorie (ABWL / Finanzierung) Dr. Stefan Prigge Sommersemester 2004 Abschlussklausur

Mehr

3. Integrationsdimensionen, u. a. Integrationsrichtungen (vgl. 1 und 2) 4. Vertikale und horizontale Integrationsrichtung (vgl.

3. Integrationsdimensionen, u. a. Integrationsrichtungen (vgl. 1 und 2) 4. Vertikale und horizontale Integrationsrichtung (vgl. Anwendungssysteme 1. Vertikal: unterstützte organisationale Ebene Informationsdichtegrad 2. Horizontal: unterstützter Funktionsbereich betriebliche Grundfunktion 3. Integrationsdimensionen, u. a. Integrationsrichtungen

Mehr

Agenda. Hype oder Mehrwert. Herausforderungen. Methoden Werkzeuge. Kosten Nutzen. Definition Ziele

Agenda. Hype oder Mehrwert. Herausforderungen. Methoden Werkzeuge. Kosten Nutzen. Definition Ziele Agenda Definition Ziele Methoden Werkzeuge Herausforderungen Kosten Nutzen Hype oder Mehrwert Definition / Ziele Google Suche: define:business Intelligence Mit Business Intelligence können alle informationstechnischen

Mehr

W.WIINM32.11 (Datawarehousing) W.WIMAT03.13 (Statistik)

W.WIINM32.11 (Datawarehousing) W.WIMAT03.13 (Statistik) Modulbeschrieb Business Intelligence and Analytics 16.10.2013 Seite 1/5 Modulcode Leitidee Art der Ausbildung Studiengang Modultyp W.WIINM42.13 Information ist eine derart wichtige Komponente bei der Entscheidungsfindung,

Mehr

Data Warehouse Definition (1) http://de.wikipedia.org/wiki/data-warehouse

Data Warehouse Definition (1) http://de.wikipedia.org/wiki/data-warehouse Data Warehouse Definition (1) http://de.wikipedia.org/wiki/data-warehouse Ein Data-Warehouse bzw. Datenlager ist eine zentrale Datensammlung (meist eine Datenbank), deren Inhalt sich aus Daten unterschiedlicher

Mehr

Betriebswirtschaftslehre als Nebenfach im Magisterstudium

Betriebswirtschaftslehre als Nebenfach im Magisterstudium Betriebswirtschaftslehre als Nebenfach im Magisterstudium Allgemeine Vorbemerkungen Die Lehrveranstaltungen für Betriebswirtschaftslehre (BWL) als Nebenfach im Magisterstudiengang setzen sich aus Lehrveranstaltungen

Mehr

DIPLOM. Abschlussklausur der Vorlesung Bank I, II:

DIPLOM. Abschlussklausur der Vorlesung Bank I, II: Seite 1 von 9 Name: Matrikelnummer: DIPLOM Abschlussklausur der Vorlesung Bank I, II: Bankmanagement und Theory of Banking Seite 2 von 9 DIPLOM Abschlussklausur der Vorlesung Bank I, II: Bankmanagement

Mehr

Fakultät für Wirtschaftswissenschaften Einführungsveranstaltung für Studienanfänger 8. Oktober 2015. Masterstudiengang Value Chain Management

Fakultät für Wirtschaftswissenschaften Einführungsveranstaltung für Studienanfänger 8. Oktober 2015. Masterstudiengang Value Chain Management 8. Oktober 2015 Masterstudiengang Value Chain Management Value Chain Management Management betrieblicher Wertschöpfungsketten Der Weg eines Produktes vom Lieferanten über den Hersteller hin zum Endkunden

Mehr

The integration of business intelligence and knowledge management

The integration of business intelligence and knowledge management The integration of business intelligence and knowledge management Seminar: Business Intelligence Ketevan Karbelashvili Master IE, 3. Semester Universität Konstanz Inhalt Knowledge Management Business intelligence

Mehr

Einfache Statistiken in Excel

Einfache Statistiken in Excel Einfache Statistiken in Excel Dipl.-Volkswirtin Anna Miller Bergische Universität Wuppertal Schumpeter School of Business and Economics Lehrstuhl für Internationale Wirtschaft und Regionalökonomik Raum

Mehr

Grundlagen der Inferenzstatistik: Was Ihnen nicht erspart bleibt!

Grundlagen der Inferenzstatistik: Was Ihnen nicht erspart bleibt! Grundlagen der Inferenzstatistik: Was Ihnen nicht erspart bleibt! 1 Einführung 2 Wahrscheinlichkeiten kurz gefasst 3 Zufallsvariablen und Verteilungen 4 Theoretische Verteilungen (Wahrscheinlichkeitsfunktion)

Mehr

Portfoliotheorie. Von Meihua Peng

Portfoliotheorie. Von Meihua Peng Portfoliotheorie Von Meihua Peng Inhalt Allgemeines Annahmen Rendite, Volatilität Diversifikation Kovarianz Minimum-Varianz-Modell Kritisch Würdigung der Portfoliotheorie Literatur Finanzwirtscaft Ⅵ. Portfoliotheorie

Mehr

Komponenten und Architekturen von Analytischen Informationssystemen

Komponenten und Architekturen von Analytischen Informationssystemen Komponenten und Architekturen von Analytischen Informationssystemen Sommersemester 2013 Prof Dr. Peter Gluchowski Literatur zur Vorlesung AIS/BIS Gluchowski, Peter; Gabriel, Roland; Dittmar, Carsten: Management

Mehr

Nearshoring im Mittelstand: Kooperationsprojekte p von Praxis und Forschung als Adaptionshilfe

Nearshoring im Mittelstand: Kooperationsprojekte p von Praxis und Forschung als Adaptionshilfe Lehrstuhl für ABWL und Wirtschaftsinformatik Fakultät für Betriebswirtschaftslehre Nearshoring im Mittelstand: Kooperationsprojekte p von Praxis und Forschung als Adaptionshilfe Prof. Dr. Armin Heinzl

Mehr

Fallstudien und Musterlösungen

Fallstudien und Musterlösungen Fallstudien und Musterlösungen Fallstudie II: Udo Unschlüssig und der Autokauf 1 Fallstudie II Udo Unschlüssig besitzt einen Kleinwagen der Marke Shin-Fui, mit dem er sehr zufrieden ist. Der Wagen ist

Mehr

Anwendung der Predictive Analytics

Anwendung der Predictive Analytics TDWI Konferenz mit BARC@TDWI Track 2014 München, 23. 25. Juni 2014 Anwendung der Predictive Analytics Prof. Dr. Carsten Felden Dipl. Wirt. Inf. Claudia Koschtial Technische Universität Bergakademie Freiberg

Mehr

Multiperspektivisches Management

Multiperspektivisches Management Multiperspektivisches Management Sommersemester 2014 Multiperspektivisches Management 1 Bezugsrahmen Uhrwerke Regelkreise MECHANISCHE PERSPEKTIVE Multiperspektivisches Management 2 mechanische Bezugsrahmen:

Mehr

Übungsbuch zur Einführung in die Allgemeine Betriebswirtschaftslehre

Übungsbuch zur Einführung in die Allgemeine Betriebswirtschaftslehre Übungsbuch zur Einführung in die Allgemeine Betriebswirtschaftslehre von Dr. Dr. h.c.mult. Günter Wöhef ehemals o. Professor der Betriebswirtschaftslehre an der Universität des Saarlandes Dr. Hans Kaiser

Mehr

CRM Architektur. New Economy CRM Architektur Page 1

CRM Architektur. New Economy CRM Architektur Page 1 CRM Architektur Titel des Lernmoduls: CRM Architektur Themengebiet: New Economy Gliederungspunkt im Curriculum: 4.2.4.2 Zum Inhalt: Dieses Modul beschreibt mögliche Architekturen von CRM-Systemen. Insbesondere

Mehr

Business Intelligence : Lösungen im Überblick

Business Intelligence : Lösungen im Überblick Universität Potsdam Sandy Eggert, Juliane Meier Business Intelligence : Lösungen im Überblick first published in: ERP-Management 6 (2010), 2, S. 52-55 Postprint published at the Institutional Repository

Mehr

Inhalt. Einführung in die Betriebswirtschaftslehre. 1 Grundlagen und Rahmenbedingungen der Betriebswirtschaftslehre

Inhalt. Einführung in die Betriebswirtschaftslehre. 1 Grundlagen und Rahmenbedingungen der Betriebswirtschaftslehre Inhalt Einführung in die Betriebswirtschaftslehre 1 Grundlagen und Rahmenbedingungen der Betriebswirtschaftslehre (BWL) 7 1.1 Entwicklung und Gegenstand der BWL.. 7 1.2 Betriebe und betriebliche Produktionsfaktoren..

Mehr

Informationsmanagement Übungsstunde 4

Informationsmanagement Übungsstunde 4 Informationsmanagement Übungsstunde 4 Univ-Prof Dr-Ing Wolfgang Maass Lehrstuhl für Betriebswirtschaftslehre, insb Wirtschaftsinformatik im Dienstleistungsbereich (Information and Service Systems ISS)

Mehr

Business Intelligenceein Überblick

Business Intelligenceein Überblick Exkurs Business Intelligenceein Überblick Folie 1 Januar 06 Literatur Kemper, Hans-Georg; Mehanna, Walid; Unger, Carsten (2004): Business Intelligence: Grundlagen und praktische Anwendungen Eine Einführung

Mehr

Forschen und Wissen - Wirtschaftswissenschaften. Thilo Edinger. Cafeteria-Systeme

Forschen und Wissen - Wirtschaftswissenschaften. Thilo Edinger. Cafeteria-Systeme Forschen und Wissen - Wirtschaftswissenschaften Thilo Edinger Cafeteria-Systeme Ein EDY-gestützter Ansatz zur Gestaltung der Arbeitnehmer-Entlohnung D 29 (Diss. Universität Erlangen-Nürnberg) GCA-Verlag

Mehr

Gesamtliste der Prüfungsanmeldungen Nachtermin im SS 2012

Gesamtliste der Prüfungsanmeldungen Nachtermin im SS 2012 Gesamtliste der Prüfungsanmeldungen achtermin im SS 2012 Hauptstudium Mat r. Prüfung 1150823 Unternehmensmodellierung II: Theoretische Grundlagen Wirtschaftsinformatik und Unternehmensmodellieru 1150823

Mehr

1. Einführung und Grundbegriffe

1. Einführung und Grundbegriffe 1. Einführung und Grundbegriffe Business Intelligence 1. Einführung und Grundbegriffe Lernziele: Wichtige Grundbegriffe verstehen, einordnen und erläutern können; Grundlegende Merkmale von Decision Support

Mehr

1. Einführung und Grundbegriffe. Business Intelligence. Definitionsvielfalt

1. Einführung und Grundbegriffe. Business Intelligence. Definitionsvielfalt 1. Einführung und Grundbegriffe Lernziele: Wichtige Grundbegriffe verstehen, einordnen und erläutern können; Grundlegende Merkmale von Decision Support Systemen kennen; Arten von Wissen kennen und gegeneinander

Mehr

Profil der Wirtschaftsinformatik

Profil der Wirtschaftsinformatik Profil der Wirtschaftsinformatik WKWI und GI FB WI * Die folgenden Ausführungen formulieren das Profil der Wirtschaftsinformatik im deutschsprachigen Raum, wie es von der wissenschaftlichen Gemeinschaft,

Mehr

Wintersemester 2013-2014. Systementwicklung: Grundlagen. Lösungen zu den Übungsaufgaben. Stand: 03.12.2013

Wintersemester 2013-2014. Systementwicklung: Grundlagen. Lösungen zu den Übungsaufgaben. Stand: 03.12.2013 Wintersemester 2013-2014 Systementwicklung: Grundlagen Lösungen zu den Übungsaufgaben Stand: 03.12.2013, M. Sc. (benedikt.schumm@thi.de) Lehrstuhl für ABWL und Wirtschaftsinformatik Prof. Dr. Klaus D.

Mehr

Portfoliotheorie. Von Sebastian Harder

Portfoliotheorie. Von Sebastian Harder Portfoliotheorie Von Sebastian Harder Inhalt - Begriffserläuterung - Allgemeines zur Portfoliotheorie - Volatilität - Diversifikation - Kovarianz - Betafaktor - Korrelationskoeffizient - Betafaktor und

Mehr

Vorläufiger Prüfungsplan für das Wintersemester 2015/2016

Vorläufiger Prüfungsplan für das Wintersemester 2015/2016 Allgemeiner Hinweis: Dieser Plan ist vorläufig, unverbindlich und betrifft nur die schriftlichen Prüfungen. Den verbindlichen Prüfungsplan inkl. mündlicher Prüfungen mit Prüfungsdatum, -zeit und -ort finden

Mehr

Vergleich von Open-Source und kommerziellen Programmen zur Durchführung eines ETL-Prozesses

Vergleich von Open-Source und kommerziellen Programmen zur Durchführung eines ETL-Prozesses Vergleich von Open-Source und kommerziellen Programmen zur Durchführung eines ETL-Prozesses Exposé zur Diplomarbeit Humboldt-Universität zu Berlin Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät II Institut

Mehr

Commercial Banking Übung 1 Kreditscoring

Commercial Banking Übung 1 Kreditscoring Commercial Banking Übung Kreditscoring Dr. Peter Raupach raupach@wiwi.uni-frankfurt.de Sprechzeit Dienstag 6-7:00 Uhr Raum 603 B Kreditscoring Gliederung Grundanliegen Das Sample Modellspezifikation Diskriminanzanalyse

Mehr

Business Intelligence. Data Warehouse / Analyse Sven Elvers 2005-07-06

Business Intelligence. Data Warehouse / Analyse Sven Elvers 2005-07-06 Business Intelligence Data Warehouse / Analyse Sven Elvers 2005-07-06 Einleitung Dieses Dokument beschreibt einen für das Verständnis relevanten Teil der Präsentation. Business Intelligence Motivation

Mehr

Master Dienstleistungsmanagement

Master Dienstleistungsmanagement Master Dienstleistungsmanagement Prof. Dr. Susanne Homölle Lehrstuhl für ABWL: Bank- und Finanzwirtschaft Prof. Dr. Susanne Homölle Master Dienstleistungsmanagement 1 Aufbau des Studiums Master-Arbeit

Mehr

Data Mining und Knowledge Discovery in Databases

Data Mining und Knowledge Discovery in Databases Data Mining und Knowledge Discovery in Databases Begriffsabgrenzungen... Phasen der KDD...3 3 Datenvorverarbeitung...4 3. Datenproblematik...4 3. Möglichkeiten der Datenvorverarbeitung...4 4 Data Mining

Mehr

Worum geht es beim CRM? Geben Sie den Inhalt des nachstehenden Textes mit eigenen Worten wieder.

Worum geht es beim CRM? Geben Sie den Inhalt des nachstehenden Textes mit eigenen Worten wieder. Präsenzübung Service 2.1. CRM Customer-Relationship Management a) Anliegen des CRM Worum geht es beim CRM? Geben Sie den Inhalt des nachstehenden Textes mit eigenen Worten wieder. CRM, auch Beziehungsmanagement

Mehr

Informationen zur Seminaranmeldung im Bachelor BWL und WiPäd I/II für das SoSe 2015

Informationen zur Seminaranmeldung im Bachelor BWL und WiPäd I/II für das SoSe 2015 Informationen zur Seminaranmeldung im Bachelor BWL und WiPäd I/II für das SoSe 2015 Die Anmeldung zu Seminaren, die zur Übernahme einer Bachelorarbeit berechtigen, erfolgt zukünftig über das LSF-Portal.

Mehr

Vorstellung des Clusters Strategy & Information Wir machen Unternehmen nachhaltig erfolgreich!

Vorstellung des Clusters Strategy & Information Wir machen Unternehmen nachhaltig erfolgreich! Master-Orientierungsphase Vorstellung des Clusters Strategy & Information Wir machen Unternehmen nachhaltig erfolgreich! Ansprechpartner für Fragen rund um das Studium im Major/Minor Strategy & Information:

Mehr

Servicemanagement. Prof. Dr. Karsten Hadwich. Sommersemester 2010

Servicemanagement. Prof. Dr. Karsten Hadwich. Sommersemester 2010 Prof. Dr. Karsten Hadwich Servicemanagement Sommersemester 2010 Prof. Dr. Karsten Hadwich Lehrstuhl für Dienstleistungsmanagement Institut für Betriebswirtschaftslehre Universität Hohenheim Wollgrasweg

Mehr

Simulationsbasiertes Finanzcontrolling für Investitionsentscheidungen unter Unsicherheit

Simulationsbasiertes Finanzcontrolling für Investitionsentscheidungen unter Unsicherheit Simulationsbasiertes Finanzcontrolling für Investitionsentscheidungen unter Unsicherheit 1. Klagenfurter KMU Tagung Alexander Brauneis Alexandra Rausch Institut für Finanzmanagement Institut für Unternehmensführung

Mehr

Computational Finance

Computational Finance Computational Finance : Simulationsbasierte Optionsbewertung Prof. Dr. Thorsten Poddig Lehrstuhl für Allgemeine Betriebswirtschaftslehre, insbes. Finanzwirtschaft Universität Bremen Hochschulring 4 / WiWi-Gebäude

Mehr

Bachelor of Arts Betriebswirtschaft (B.A.-BW)

Bachelor of Arts Betriebswirtschaft (B.A.-BW) Fachbereich Wirtschaft Bachelor of Arts Betriebswirtschaft (B.A.-BW) Abschlussarbeit Individuelle Vertiefung Praxisprojekt 6 Wahlpflichtfächer: Generalistisch oder schwerpunktorientiert 3 Seminare Integration/

Mehr

WAHLPFLICHTBEREICH WIRTSCHAFTSINFORMATIK 'DATA WAREHOUSE'

WAHLPFLICHTBEREICH WIRTSCHAFTSINFORMATIK 'DATA WAREHOUSE' Take control of your decision support WAHLPFLICHTBEREICH WIRTSCHAFTSINFORMATIK 'DATA WAREHOUSE' Sommersemester 2008 Gliederung Business Intelligence und Data Warehousing On-Line Analytical Processing Ziel

Mehr

Riskikomanagement. No risk, no fun? No risk, no project! PROJEKTMANAGEMENT I - 18. Risikomanagement

Riskikomanagement. No risk, no fun? No risk, no project! PROJEKTMANAGEMENT I - 18. Risikomanagement Riskikomanagement No risk, no fun? No risk, no project! Risikomanagement 1 Ein paar Fragen zum Start Was sind Risiken? Wie gehen Sie mit Risiken um? Welche Bedeutung hat das Risiko in einem Projekt? Risikomanagement

Mehr

Business Intelligence

Business Intelligence Business Intelligence Anwendungssysteme (BIAS) Lösung Aufgabe 1 Übung WS 2012/13 Business Intelligence Erläutern Sie den Begriff Business Intelligence. Gehen Sie bei der Definition von Business Intelligence

Mehr

Nebenfächer im Studiengang Informatik. an der Fakultät für Wirtschaftswissenschaften und Medien

Nebenfächer im Studiengang Informatik. an der Fakultät für Wirtschaftswissenschaften und Medien Nebenfächer im Studiengang Informatik an der Fakultät für Wirtschaftswissenschaften und Medien 16.02.2015 Seite 1 www.tu-ilmenau.de/ww Lehrveranstaltung SWS LP Verantwortlicher Grundlagen der BWL 1 (Pflichtfach)

Mehr

Bachelor/Master-Thesis (für den Standort Stuttgart) Treiberbasierte Planung

Bachelor/Master-Thesis (für den Standort Stuttgart) Treiberbasierte Planung Bachelor/Master-Thesis (für den Standort Stuttgart) Treiberbasierte Planung Hochschulstudium (Wirtschaftsinformatik oder ein vergleichbarer Studiengang) Fachliche und technische Kenntnisse im Bereich Business

Mehr

Profilgruppe. Supply Chain Management

Profilgruppe. Supply Chain Management Profilgruppe Supply Chain Management Stand: Juni 2015 Inhaltliche Darstellung: Seminar für Allgemeine Betriebswirtschaftslehre, Supply Chain Management und Management Science Seminar für Allgemeine Betriebswirtschaftslehre,

Mehr

Planung und Messung der Datenqualität in Data-Warehouse-Systemen

Planung und Messung der Datenqualität in Data-Warehouse-Systemen Planung und Messung der Datenqualität in Data-Warehouse-Systemen DISSERTATION der Universität St. Gallen, Hochschule für Wirtschafts-, Rechts- und Sozialwissenschaften (HSG) zur Erlangung der Würde eines

Mehr

Ringvorlesung Forschungsschwerpunkte

Ringvorlesung Forschungsschwerpunkte Ringvorlesung Forschungsschwerpunkte Prof. Dr. Thorsten Poddig Universität Bremen Agenda Vorstellung des Lehrstuhls für Finanzwirtschaft Eigene Forschungsfelder Industrieprojekte Veröffentlichungen Entscheidungstheorie

Mehr

Kurz-CV. Akademischer Rat / Oberrat am. Lehrstuhl für ABWL und Wirtschaftsinformatik I

Kurz-CV. Akademischer Rat / Oberrat am. Lehrstuhl für ABWL und Wirtschaftsinformatik I Baars, Henning Dr. Lehrstuhl für ABWL und Wirtschaftsinformatik I Keplerstr. 17 70174 Stuttgart 10.1991 04.1997 Studium des Fachs Wirtschaftsinformatik an der Universität zu Köln 04.1997 Diplom im Fach

Mehr

Lehrstuhl für Betriebswirtschaftslehre mit Schwerpunkt Finanzierung. Klausur "Finanzmanagement" 14. März 2002

Lehrstuhl für Betriebswirtschaftslehre mit Schwerpunkt Finanzierung. Klausur Finanzmanagement 14. März 2002 1 Lehrstuhl für Betriebswirtschaftslehre mit Schwerpunkt Finanzierung Klausur "Finanzmanagement" 14. März 2002 Bearbeitungshinweise: - Die Gesamtbearbeitungsdauer beträgt 60 Minuten. - Schildern Sie ihren

Mehr

2.8. Business Intelligence

2.8. Business Intelligence 2.8. Zulieferer BeschaffungProduktion Kunde E-Procurement Customer Relationship (CRM) Supply Chain (SCM) Enterprise Resource Planning (ERP) Executive Information (EIS) Executive Support (ESS) Chef-Informations-

Mehr