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München, 15.04.2024 Lesezeit: 2 Minuten

Daten-Analyse: Master-Arbeiten unterstützen – von den Ergebnissen profitieren

Wann haben mittelständische Unternehmen schon mal die Gelegenheit, ihre Datenschätze von angehenden Profis kostenlos auswerten zu lassen?

Autor: Wolfgang Thanner

Unser Mitgliedsunternehmer Prof. Dr. Alexander Lutz (Die NEOs) ist Professor für Big Data Analytics an der FOM (FOM Hochschule für Oekonomie & Management). Erst kürzlich wurde er als einer von 450 hauptberuflichen Professoren mit dem Preis für exzellente Lehre ausgezeichnet.

Für das Sommersemester 2024 vergibt er im Rahmen der Master-Vorlesung "Data Science & Security Analytics“ an rund 50 Studierende bundesweit die Vorgaben für ihre Seminar-Arbeiten. Hier werden vorrangig Data Science Aufgaben gestellt.

Und hier kommen Sie ins Spiel:

Sie haben umfangreiche Datensätze aber keine Ressourcen und Expertise für eine Auswertung?

Beispiele:

  • Sensordaten könnten genutzt werden, um Auffälligkeiten im Betrieb einer Maschine zu finden. Als Ergebnis könnten optimierte Wartungstermine bzw. „predictive maintenance“ Maßnahmen darauf basieren.
  • Kalenderdaten im Vertrieb könnten von Angebot bis Beauftragung ausgewertet werden, um saisonale Schwankungen und einen Forecast zu machen. Erkenntnisse daraus könnten optimierte Planungen sein wie etwa „wann müssen wir den Vertrieb intensivieren, damit wir aufgrund der Entscheidungslaufzeiten die Phasen von niedrigerem Umsatz im Jahr auffüllen können?“.

Es gäbe sehr viele andere denkbare Anwendungsfälle.

Es gibt zwei Ansätze, Ihre Datensätze zu analysieren:

  • Explorativ (Beispiel: offene Fragestellung "untersucht mal, findet Auffälligkeiten") oder
  • Dediziert (Beispiel: mit klarer Fragestellung "wir wissen, es gibt folgende Ereignisse. Findet Zusammenhänge, welche diese ggfs. vorhersagen können und leitet bestenfalls ein Modell zur Vorhersage daraus ab")

Lassen Sie Ihre Phantasie spielen oder sprechen Sie über die Möglichkeiten mit Prof. Dr. Lutz.

Selbstverständlich wird sichergestellt, dass Ihre Daten vertraulich und Datenschutz-konform behandelt werden und Ihre Sperrvermerke eingehalten werden.

Bei Interesse wenden Sie sich bitte direkt an

Hochschulbereich IT-Management | Institut ifid | Hochschulzentrum München | Fachbereich Big Data & Künstliche Intelligenz, sowie Marketing

Prof. Dr. rer. nat. Alexander Lutz

- Hochschullehrer für Wirtschaftsinformatik, insb. Big Data und Künstliche Intelligenz -

Hochschulstudienzentrum München

Neue Hopfenpost, Arnulfstr. 30 | 80335 München

Fon: +49 89 21 53 88 941, E-Mail: Alexander_Maximilian.Lutz@fom.de | www.fom.de

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