Universität Wien FIND

Bedingt durch die COVID-19-Pandemie können kurzfristige Änderungen bei Lehrveranstaltungen und Prüfungen (z.B. Absage von Vor-Ort-Lehre und Umstellung auf Online-Prüfungen) erforderlich sein. Melden Sie sich für Lehrveranstaltungen/Prüfungen über u:space an, informieren Sie sich über den aktuellen Stand auf u:find und auf der Lernplattform moodle. ACHTUNG: Lehrveranstaltungen, bei denen zumindest eine Einheit vor Ort stattfindet, werden in u:find momentan mit "vor Ort" gekennzeichnet.

Regelungen zum Lehrbetrieb vor Ort inkl. Eintrittstests finden Sie unter https://studieren.univie.ac.at/info.

040055 KU Data Science als Strategischer Erfolgsfaktor (MA) (2020S)

4.00 ECTS (2.00 SWS), SPL 4 - Wirtschaftswissenschaften
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung

An/Abmeldung

Details

max. 50 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

Der Kurs findet via E-Learning statt!

Kontakt Administration: marion.faltinger@univie.ac.at
Kontakt Lehre: csikora@kpmg.at, atomek@kpmg.at

UPDATE :: Als Ersatz für die Präsenz der ersten drei Veranstaltungen bis einschließlich 25.5. wird Literatur sowie Fragen zur Erarbeitung dieses Prüfungsstoffs auf moodle zur Verfügung gestellt. Wir bitten sie, diese entsprechend auszuarbeiten. Die Ausarbeitungen ersetzen die Mitarbeit in den ersten drei Veranstaltungen. Weitere Details zu den Ausarbeitungen folgen per Email.

Für die 4. Einheit am 15.6. wird eine Online Data Science Aufgabe in der Woche davor über Moodle zur Verfügung gestellt. Diese ist als interaktives Unternehmensplanspiel konzipiert und muss vor dieser Einheit durchgespielt werden. Die Ergebnisse werden in der Einheit vom 15.6. besprochen. Diese Einheit wird als Big Blue Button Veranstaltung via Moodle abgehalten. In dieser Einheit wird außerdem der Stoff der ersten zwei Einheiten wiederholt.

Die Einheit vom 23.6. findet ebenfalls als BigBlueButton Lerneinheit statt. Die Themen werden in der Woche davor zur selbstständigen Erarbeitung zur Verfügung gestellt und in der ersten Hälfte der Einheit durchbesprochen. Der Rest der Einheit dient der Wiederholung des bisher erlernten und der Durchsprache von offenen Fragen.

Am 24.6. findet die Klausur als Multiple Choice Online Klausur statt.

Montag 23.03. 09:45 - 11:15 Seminarraum 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
Montag 23.03. 11:30 - 13:00 Hörsaal 17 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Montag 23.03. 13:15 - 14:45 Seminarraum 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
Montag 27.04. 09:45 - 14:45 Seminarraum 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
Montag 25.05. 09:45 - 14:45 Seminarraum 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
Montag 15.06. 09:45 - 14:45 Hörsaal 15 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Dienstag 23.06. 09:45 - 11:15 Hörsaal 15 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Mittwoch 24.06. 09:45 - 11:15 Hörsaal 16 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock

Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

Die zunehmende Digitalisierung unserer Gesellschaft generiert eine Datenflut, die Unternehmen in allen Branchen vor große Herausforderungen stellt. Zum einen eröffnen die gesammelten Informationen die Möglichkeit, Einsichten über Kunden, Nutzerverhalten uvm. zu generieren und diese Einsichten zu verwenden, um strategische Wettbewerbsvorteile zu erlangen. Das reicht von der Individualiserung von Leistungen bis hin zur Schaffung und Vermarktung vollkommen neuer datenbasierter Dienstleistungen. Zum anderen erfordert es von Unternehmen allerdings auch den Aufbau von Kompetenzen, Daten sauber zu halten, zu analysieren, zu interpretieren und die Erkenntnisse ökonomisch zu verwerten. Unternehmen, die diese Kompetenzen nicht erwerben, werden ins Hintertreffen geraten.
Der Kurs zielt darauf ab, sowohl strategische als auch operative Fragestellungen zu klären, die sich aus der Gewinnung und Verarbeitung von Daten für Unternehmen ergeben. Zuerst erfolgt eine Einführung in die theoretischen Konzepte von "Business Analytics". Statistische Grundkenntnisse werden vorausgesetzt. Dabei wird vor allem darauf eingegangen, welche Defizite es derzeit bei der Überleitung von Erkenntnissen aus statistischen Analysen von Unternehmensdaten in den praktischen Einsatz gibt. Der zweite Teil fokussiert auf die theoretischen Grundlagen, wie analytische Verfahren dabei helfen können, unternehmerische Entscheidungen zu verbessern. Der dritte Teil bringt internationale Fallbeispiele, wie der Aufbau von Data Science-Kompetenz zu strategischen Wettbewerbsvorteilen führen kann. Dabei wird auch herausgearbeitet, welche Unterschiede zwischen Amerika, Europa und Asien in der Umsetzung von solchen Strategien gibt.

Die Lehrveranstaltung ist Case-basiert. Unternehmen aus unterschiedlichen Branchen und in unterschiedlichen Ausgangssituationen werden zur praktischen Illustration der vorgestellten Konzepte herangezogen.

Ein Hinweis der Studienprogrammleitung:
Diese Lehrveranstaltung wird für keinen Kurs im Minor B.2.7.b. Strategic Management I - Variante Prof. Reitzig anerkannt. Er qualifiziert auch nicht für eine Masterarbeit im Fachbereich Prof. Reitzig.

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

Der Leistungsnachweis kann über folgende Teilleistungen erbracht werden:
1.) Schriftliche Ausarbeitung von Einzelfragen 20 %
2.) Abschlussarbeit 30 %
3.) Prüfung am Semesterende 50 %
Es besteht Anwesenheitspflicht. Bis zu 2 Einheiten können versäumt werden.
Möglichkeiten zur Wiederholung versäumter oder mangelhaft absolvierter Teilleistungen werden nicht angeboten. Da nicht alle Inhalte im Rahmen des Vortrags abgedeckt werden können, ist das begleitende Studium der Literatur unumgänglich. Eine "online"-Anmeldung ist unbedingt erforderlich; Abmeldungen von der Lehrveranstaltung sind bis zum 15.04.2020 möglich.
Auf die korrekte Vorgangsweise beim wissenschaftlichen Arbeiten bzw. Zitieren wird besonders hingewiesen; vergleiche beispielsweise:
http://marketing.univie.ac.at/studierende/verhaltenskodex/
https://wirtschaftswissenschaften.univie.ac.at/service/studienservicecenter/schriftliche-arbeiten/master-magisterarbeit/

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

Positiv ab 50%
4: 50-62%
3: 63-75%
2: 76-87%
1: 88-100%

Prüfungsstoff

Vortragsunterlagen, Case-Unterlagen, Literatur

Literatur

Es werden Papers im Rahmen des Kurses zur Verfügung gestellt.
Weiterführende Literatur:
Murugan Anandarajan (Hrsg.); Aligning Business Strategies and Analytics: Bridging Between Theory and Practice (Advances in Analytics and Data Science, Band 1), Harvard Business Press, 2014
Ergänzend: Bart Baesens; Driving Digital: Analytics in a Big Data World: The Essential Guide to Data Science and its Applications, Wiley, 2017

Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

Letzte Änderung: Mo 07.09.2020 15:19