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Business Intelligence & Analytics

CAS

Hochschule Luzern HSLU > Departement Informatik

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Kategorien
Ausbildungsort

Rotkreuz (ZG)

Unterrichtssprache

Deutsch

Ausbildungstyp

Fachhochschulen FH - Weiterbildung: Lehrgänge

Zeitliche Beanspruchung

Teilzeit

Ausbildungsthemen

Informatik-Studien und Lehrgänge

Studiengebiete

Wirtschaftsinformatik

Swissdoc

7.561.14.0

Aktualisiert 30.11.2016

Beschreibung

Beschreibung des Angebots

Certificate of Advanced Studies (CAS) ist eine Nachdiplomausbildung der Hochschulen und entspricht mindestens 10 ECTS.

Im CAS Business Intelligence & Analytics lernen Studierende, wie sie kompetent und systematisch mit geschäftsrelevanten Informationen umgehen.

Die Datenmenge, die Unternehmen zur Verfügung steht, wird immer grösser. Diese soll in kürzester Zeit zu geschäftsrelevanten Informationen umgewandelt werden können. Das erfordern die heutigen wirtschaftlichen Bedingungen. Das Ziel ist, einen Informationsvorsprung und dadurch einen Wettbewerbsvorteil zu erzielen. Das CAS Business Intelligence & Analytics vermittelt alle wichtigen Methoden und Werkzeuge im Bereich Business Intelligence.

Die folgenden Module sind Teil des CAS Business Intelligence & Analytics:
 - Grundlagen
 - Data Warehousing
 - Business Intelligence
 - Unstrukturierte Daten
 - Informationskompetenz
 - Abschluss

Lernziele

  • Modul 1: Grundlagen:

Dieses Modul nimmt die Daten als Ausgangspunkt, um viele Prinzipien der Informatik zu betrachten: Wie werden Daten gewonnen und abstrahiert? Wie werden sie strukturiert, gespeichert und angefragt? Mit der Definition geeigneter Strukturen können Daten möglichst fehlerfrei übertragen und gespeichert werden. Das Modul stellt zahllose Bezüge zur Theorie und Praxis der Datenbanksysteme her.

  • Modul 2: Data Warehousing: 

Die Werkzeuge von Business Intelligence und Analytics basieren meist auf Data Warehouses, weil diese grossen Datenmengen aufbereiten und speichern. Das Modul umfasst die theoretischen und technischen Grundlagen von Data Warehouse-Systemen. Bestandteile sind auch das Würfelparadigma, die multidimensionale Datenmodellierung und OLAP sowie die Historisierung in «slowly changing dimensions». Die besondere Bedeutung der Metadaten, die High Performance-Datenverarbeitung und die Datenqualität werden ebenfalls beleuchtet.

  • Modul 3: Business Intelligence:

In diesem Modul wird die Information als strategische Ressource und Wertbeitrag für Unternehmen betrachtet. Die Architekturen und Funktionen von Business Intelligence-Landschaften sowie deren Zusammenhänge werden aufgezeigt. Data Mining und Knowledge Discovery zeigen auf, wie aus einem Datenberg das Wertvolle extrahiert werden kann. Reports und  Dashboards verdichten und visualisieren die Daten. Spezifische Fragestellungen und Herausforderungen, Nutzung, Chancen und Risiken von Big Data und Business Intelligence Analytics sind ebenfalls fester Bestandteil dieses Moduls.

  • Modul 4: Unstrukturierte Daten:

Unstrukturierte und semistrukturierte Daten stellen besondere Aufgaben dar. Sie auszuwerten ist komplexer, als stark strukturierte Daten zu verarbeiten. Die Studierenden lernen gängige Methoden, Hilfsmittel und Software kennen, um die benötigten geschäftsrelevanten Informationen zu generieren. Wann diese eingesetzt werden dürfen, wird kritisch hinterfragt. Im Modul werden wichtige Teile des Web 2.0 (soziales Web) und des Web 3.0 (semantisches Web) behandelt. So wird den Studierenden den Umgang mit unstrukturierten Daten im Web ermöglicht.

  • Modul 5: Informationskompetenz:

Beim Umgang mit Daten und Informationen dürfen rechtliche Aspekte nicht vernachlässigt werden. Die Studierenden lernen, was sie beim Umgang mit Daten aus rechtlicher Sicht beachten müssen. Beispiele und Übungen zeigen auf, welche Voraussetzungen erfüllt sein müssen, damit die visuelle Kommunikation von Daten, Informationen und Zusammenhängen gelingt. Welche Probleme dabei auftreten und wie Manipulationsversuche erkannt werden können, ist ebenfalls Teil des Programms. Die Studierenden lernen, wie Unternehmen mit der Ressource Wissen möglichst effektiv umgehen können.

  • Modul 6: Abschluss:

Eine Projektarbeit bildet den Abschluss des CAS Business Intelligence & Analytics. Die Studierenden wählen das Thema der Projektarbeit aus ihrem realen Geschäftsumfeld.

Voraussetzungen

Zulassung

Ein Abschluss auf Tertiärstufe (ETH/Universität, Fachhochschule, Höhere Fachschule und andere) und mindestens zwei Jahre Berufserfahrung nach Abschluss. Personen mit einer gleichwertigen Qualifikation und mehrjähriger Berufserfahrung können in beschränkter Anzahl über ein standardisiertes Zulassungsverfahren («sur dossier») aufgenommen werden.

Zielpublikum

  • Führungs- und Fachkräfte aus Fach- und IT-Abteilungen, Projektleiter/innen und
  • Berater/innen, die gefordert sind, Daten intensiver auszuwerten, Informationen effizienter zu erzeugen und dieses Wissen anschliessend zielgerichtet anzuwenden.
  • Das CAS richtet sich auch an Experten aus Fach- und IT-Abteilungen, die bestrebt sind,
  • eine effiziente Informationsinfrastruktur aufzubauen, weiterzuentwickeln, zu kontrollieren und zu nutzen.

Kosten

CHF 7'900.-

Abschluss

  • Certificate of Advanced Studies CAS

Certificate of Advanced Studies Hochschule Luzern/FHZ in Business Intelligence & Analytics

Praktische Hinweise

Ort / Adresse

  • Rotkreuz (ZG)

Zeitlicher Ablauf

Beginn

April

Dauer

6 Monate;
Freitag, Samstag

Zeitliche Beanspruchung

  • Teilzeit

Unterrichtssprache

  • Deutsch

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