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Business Intelligence System

Business Intelligence System
type: Vorlesung (V)
semester: WS 17/18
time: 2017-10-16
11:30 - 13:00 wöchentlich
10.11 Sitzungssaal Hauptgebäude (R223) 10.11 Verwaltungsgebäude, Hauptbau


2017-10-23
11:30 - 13:00 wöchentlich
10.11 Sitzungssaal Hauptgebäude (R223) 10.11 Verwaltungsgebäude, Hauptbau

2017-10-30
11:30 - 13:00 wöchentlich
10.11 Sitzungssaal Hauptgebäude (R223) 10.11 Verwaltungsgebäude, Hauptbau

2017-11-06
11:30 - 13:00 wöchentlich
10.11 Sitzungssaal Hauptgebäude (R223) 10.11 Verwaltungsgebäude, Hauptbau

2017-11-13
11:30 - 13:00 täglich
10.91 Maschinenbau, Mittlerer Hörsaal 10.91 Maschinenbau, Altes Maschinenbaugebäude

2017-11-20
11:30 - 13:00 wöchentlich
10.11 Sitzungssaal Hauptgebäude (R223) 10.11 Verwaltungsgebäude, Hauptbau

2017-11-27
11:30 - 13:00 wöchentlich
10.11 Sitzungssaal Hauptgebäude (R223) 10.11 Verwaltungsgebäude, Hauptbau

2017-12-04
11:30 - 13:00 wöchentlich
10.11 Sitzungssaal Hauptgebäude (R223) 10.11 Verwaltungsgebäude, Hauptbau

2017-12-11
11:30 - 13:00 wöchentlich
10.11 Sitzungssaal Hauptgebäude (R223) 10.11 Verwaltungsgebäude, Hauptbau

2017-12-18
11:30 - 13:00 wöchentlich
10.11 Sitzungssaal Hauptgebäude (R223) 10.11 Verwaltungsgebäude, Hauptbau

2018-01-08
11:30 - 13:00 wöchentlich
10.11 Sitzungssaal Hauptgebäude (R223) 10.11 Verwaltungsgebäude, Hauptbau

2018-01-15
11:30 - 13:00 wöchentlich
10.11 Sitzungssaal Hauptgebäude (R223) 10.11 Verwaltungsgebäude, Hauptbau

2018-01-22
11:30 - 13:00 wöchentlich
10.11 Sitzungssaal Hauptgebäude (R223) 10.11 Verwaltungsgebäude, Hauptbau

2018-01-29
11:30 - 13:00 wöchentlich
10.11 Sitzungssaal Hauptgebäude (R223) 10.11 Verwaltungsgebäude, Hauptbau

2018-02-05
11:30 - 13:00 wöchentlich
10.11 Sitzungssaal Hauptgebäude (R223) 10.11 Verwaltungsgebäude, Hauptbau


lecturer: Prof. Dr. Alexander Mädche
sws: 2 + 1
lv-no.: <a target="lvn" href="https://campus.studium.kit.edu/events/VlYh1A2EQlqOvkpeDk4vdA">2540422</a>
Description

In most modern enterprises, Business Intelligence Systems represent a core enabler of managerial decision making in that they are supplying up-to-date and accurate information about all relevant aspects of a company’s planning and operations: from stock levels to sales volumes, from process cycle times to key indicators of corporate performance.

The aim of this course is to introduce theoretical foundations, concepts, tools, and current practice of Business Intelligence Systems from a managerial and technical perspective. The lecture is complemented with a Business Intelligence System challenge, where students work with real-world data and enable system-based decision making using commercial Business Intelligence software packages.

Bibliography

Turban, E., Aronson, J., Liang T.-P., Sharda, R. 2008. “Decision Support and Business Intelligence Systems”. Pearson.

Watson, H. J. 2014. “Tutorial: Big Data Analytics: Concepts, Technologies, and Applications,” Communications of the Association for Information Systems (34), p. 24.

Arnott, D., and Pervan, G. 2014. “A critical analysis of decision support systems research revisited: The rise of design science,” Journal of Information Technology (29:4), Nature Publishing Group, pp. 269–293 (doi: 10.1057/jit.2014.16).

Carlo, V. (2009). “Business intelligence: data mining and optimization for decision making”. Editorial John Wiley and Sons, 308-317.

Chen, H., Chiang, R. H. L, and Storey, V. C. 2012. „Business Intelligence and Analytics: From Big Data to Big Impact,“ MIS Quarterly (36:4), pp. 1165-1188.

Davenport, T. 2014. Big Data @ Work, Boston, MA: Harvard Business Review.

Economist Intelligence Unit. 2015 “Big data evolution: Forging new corporate capabilities for the long term”

Power, D. J. 2008. “Decision Support Systems: A Historical Overview,” Handbook on Decision Support Systems, pp. 121–140 (doi: 10.1007/978-3-540-48713-5_7).

Sharma, R., Mithras, S., and Kankanhalli, A. 2014. „Transforming decision-making processes: a research agenda for understanding the impact of business analytics on organisations,“ European Journal of Information Systems (23:4), pp. 433-441.

Silver, M. S. 1991. “Decisional Guidance for Computer-Based Decision Support,” MIS Quarterly (15:1), pp. 105-122.

Content of teaching

· Conceptual Foundations

· Provisioning: ETL Process, Metadata, Data Warehouse & Data Marts and Big Data Technologies

· Consumption: Reporting, Dashboards and its relation to (Big Data) Analytics

· BI Strategy & Governance

· BI Implementation & Post-Implementation Management

· Business Intelligence System Challenge (in cooperation with industry partner)

Aim

The students

•       understand the theoretical foundations of key Business Intelligence concepts supporting decision making

•       explore key capabilities of state-of-the-art Business Intelligence systems

•       learn how to successfully implement and run Business Intelligence systems from multiple perspectives, e.g. architecture, governance, implementation projects, post-implementation management

•       get hands-on experience by working with commercial Business Intelligence systems (SAP HANA and reporting clients) with real-world data