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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.