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Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften

Nicht angemeldet (Samstag, 23. November 2024 14:05:41)  

t.BA.DS.DPS-EN.20HS (Data Products and Services) 
Modul: Data Products and Services
Diese Information wurde generiert am: 23.11.2024
Nr.
t.BA.DS.DPS-EN.20HS
Bezeichnung
Data Products and Services
Veranstalter
T IDP
Credits
4

Beschreibung

Version: 5.0 gültig ab 01.08.2023
 

Kurzbeschrieb

 Im Modul DPS werden analytische Grundlagen für das Management von Datenprodukten und Dienstleistungen behandelt. Es werden Methoden für das Management des Dienstleistungspotenzials (z.B. Implementierung einer Preisdifferenzierung, Warteschlangenmanagement), der Service-Prozesse (z.B. Geschäftsprozessmodellierung, Ableitung von Geschäftsprozessmodellen aus Daten) und der Service Performance (z.B. Modellierung des Customer Lifetime Value, Durchführung A/B Testing) diskutiert. Zudem werden die Studierenden dazu befähigt, die vorgestellten Methoden und Algorithmen anhand konkreter Anwendungsszenarien und Beispieldaten in Python zu implementieren.

Modulverantwortung

 Wulf, Jochen (wulj)

Lernziele (Kompetenzen)
Ziel Kompetenzen Taxonomiestufen
Sie verstehen die verschiedenen Herausforderungen beim Management von Datenprodukten und Dienstleistungen. F K2
Sie können analytische Methoden für das Management des Dienstleistungspotenzials konzipieren und implementieren. F K3
Sie können analytische Methoden des Prozess-Managements konzipieren und implementieren. F K3
Sie können analytische Methoden für das Management der Service Performance konzipieren und implementieren. F K3

Modulinhalte
Grundlagen von Datenprodukten und Dienstleistungen
•    Definition und Typologie von Datenprodukten
•    Definition von Dienstleistungen
•    Data Mining Zyklus
 
Datengetriebenes Management des Dienstleistungspotenzials
•    Warteschlangenmodelle, Einfluss von Prozessvariabilität
•    Revenue Management durch Preisdifferenzierung
•    Buchungssteuerung
 
Datengetriebenes Management von Service-Prozessen 
•    Einführung in das Process Mining
•    Geschäftsprozessmodellierung mit Petrinetzen
•    Process Discovery Ansätze
•    Verfahren zur Messung der Prozesskonformität
•    Organizational Mining

Datengetriebenes Management der Service Performance 
•    Ansätze zur Modellierung des Customer Lifetime Value (CLV)
•    Data Envelopment Analysis (DEA)
•    Kontrollierte Experimente (A/B Testing)
 

Lehrmittel/Materialien

 Unterrichts-Folien

Ergänzende Literatur

 ​
  • Thonemann, Ulrich. Operations management: konzepte, methoden und anwendungen. Pearson Deutschland GmbH, 2010.
  • Van Der Aalst, Wil. Process mining: discovery, conformance and enhancement of business processes. Vol. 2. Heidelberg: Springer, 2011.

Zulassungs-voraussetzungen 
  • Grundkenntnisse in Python
  • Grundkenntnisse in Wahrscheinlichkeitsrechnen
  • Grundkenntnisse in Lineare Algebra
  • Grundkenntnisse in Analysis

Unterrichtssprache

 ( ) Deutsch (X) Englisch

Teil des Internationalen Profils

 (X) Ja () Nein

Modulausprägung

 Typ 2a
  Details siehe unter: T_RL_Richtlinie_Modulauspraegungen_Stundengutschriften

Leistungsnachweise
Bezeichnung Art Form Umfang Bewertung Gewichtung
Leistungsnachweise während Studiensemester Übungen schriftlich 2 Wochenlektionen Punktesammlung 20%
Semesterendprüfung Klausur schriftlich 90 Min. Benotung 80%

Bemerkungen

  

Rechtsgrundlage

 Die Modulbeschreibung ist neben Rahmenprüfungsordnung und Studienordnung Teil der Rechtsgrundlage. Sie ist verbindlich. Eine in der ersten Unterrichtswoche des Semesters schriftlich festgehaltene und kommunizierte Modulvereinbarung kann die Modulbeschreibung präzisieren. Die Modulvereinbarung ersetzt nicht die Modulbeschreibung.

Hinweis

  • Weitere verfügbare Versionen: 1.0 gültig ab 01.02.2021, 3.0 gültig ab 01.08.2021, 6.0 gültig ab 01.02.2024
Kurs: Data Products and Services - Vorlesung
Nr.
t.BA.DS.DPS-EN.20HS.V
Bezeichnung
Data Products and Services - Vorlesung

Hinweis

  • Für das Stichdatum 01.08.2023 ist kein Modulbeschreibungstext im System verfügbar.