Data Science

WSBI 2016: Workshop Business Intelligence & Analytics am KIT

  • Venue:

    Karlsruhe

  • Date:

    7. Oktober 2016

  • Speaker:

    Prof. Mädche

  • Business Intelligence und Analytics (BIA) entwickeln sich zunehmend hin zu einem aktiven Baustein des Wandels von Unternehmen, Branchen und Gesellschaften. Im Zuge der Digitalisierung hat BIA die Grenzen einer einzelbetrieblichen und managementunterstützenden Rolle verlassen, ist flächendeckend in alle primären und sekundären Geschäftsprozesse der Unternehmen diffundiert, wurde in einigen Fällen selbst zum Teil der primären Wertschöpfung ("BIA als Produkt") und steht vor dem Sprung in unternehmens- und branchenübergreifende Kontexte ("BIA-Ökosysteme"). Zunehmend kommen so auch Endkunden/Bürger in unmittelbaren Kontakt mit BIA-Services, etwa wenn diese als integrale Komponente von Wearables, personal Devices, Health-Care-Systemen oder Smart-Home- Lösungen fungieren. In diesem Zuge erlangt BIA auch einen neuen Stellenwert im Kontext der Öffentlichen Verwaltung ("Smart Cities"), im Gesundheitswesen oder in der Agrarwirtschaft.

    Hiermit verbunden ist auf der Lösungsseite ein merklich gestiegener Stellenwert anspruchsvollerer modellgestützter Systeme (Advanced and Predictive Analytics), föderierter Architekturen für die Datenhaltung, Lösungen für den Umgang mit großen Volumina an polystrukturierten Daten sowie mit Daten-Streaming ("Big Data") und Cloud-basierter BIA. Bei allem Enthusiasmus sind jedoch die Lehren aus der "klassischen" BI nicht zu vergessen - es bedarf weiterhin eines integrierten und koordinierten Gesamtansatzes mit einer austarierten BIA-Governance sowie Datenqualitäts-, Metadaten- und Administrations-Konzepten. Angesichts der Vielzahl neuer Komponenten und Datenquellen, dem Bedarf, diese agil hinzuzufügen und zu modifizieren, ergeben sich Herausforderungen einer ganz neuen Qualität.

    Ziel des Workshops ist es hierbei, innovative Forschungsansätze und Forschungsergebnisse aus dem Bereich Business Intelligence und Analytics (BIA) zu präsentieren, zu diskutieren und in Bezug zu setzen. Vorgestellt werden sollen neben originären Forschungsergebnissen bewusst auch Zwischenergebnisse aus Forschungsprojekten (Research in Progress), konkrete Forschungsideen sowie neue methodische Herangehensweisen.