Business Analytics

Wür­de ich noch ein­mal stu­die­ren, wä­re es ein Stu­dium der Bu­si­ness Ana­ly­tics. Da­ten ana­ly­sie­ren, le­sen und ver­ste­hen zu kön­nen ist in Zei­ten der Di­gi­ta­li­sie­rung die wich­tig­ste Kom­pe­tenz! Zu jun­gen Frau­en kann ich des­halb nur sa­gen: Greift zu und stu­diert et­was, was ab­so­lu­te Zu­kunft hat!

Ti­jen Ona­ran (Grün­de­rin Glo­bal Di­gi­tal Wo­men GmbH und Ko­lum­nistin für das Han­dels­blatt) [Fo­to: Ur­ban Zin­tel]

Da­ten sind das neue Öl: Un­ter­neh­men er­zeu­gen im Ge­schäfts­be­trieb gro­ße Da­ten­men­gen, die mit Hil­fe künst­li­cher In­tel­li­genz wer­tschöp­fend ge­nutzt wer­den kön­nen. Bu­si­ness-Ana­ly­tics-Spe­zia­listIn­nen sind da­her hoch ge­fragt und ar­bei­ten in ei­nem span­nen­den Um­feld!

Hei­ke Nie­de­rau-Buck (Chief In­for­ma­tion Of­fi­cer, Group Di­vi­sion Di­gi­tal Ven­tu­res, J.M. Voith SE & Co. KG)

Da­ten­ge­trie­be­ne Ent­schei­dun­gen sind nicht mehr nur et­was für Google und Ama­zon, son­dern für prak­tisch al­le Un­ter­neh­men. Bu­si­ness-Ana­ly­tics-Skills schaf­fen da­her viel­fäl­ti­ge, hoch­at­trak­ti­ve Kar­rie­re­chan­cen.

Vic­to­ria Oster­loh, M. Sc. (Da­ta Scien­tist, tä­tig für ei­ne gro­ße On­li­ne-Fa­shion-Platt­form) [Fo­to: Man­dy Rot­ter]

Bu­si­ness Ana­ly­tics ist ein span­nen­des Feld, in dem ich meine In­te­res­sen für Wirt­schaft, Tech­no­lo­gie und qua­nti­ta­ti­ve Ana­ly­sen ver­ei­nen kann. In mei­nem Be­rufs­all­tag kom­me ich täg­lich mit be­triebs­wirt­schaft­li­chen Fra­ge­stel­lun­gen in Be­rüh­rung und kann die­se mit­hil­fe neues­ter Tech­no­lo­gien und KI-Me­tho­den lö­sungs­orien­tiert un­ter­su­chen.

So­phie Lang, Da­ta Scien­tist und Se­nior Con­sul­tant, Glo­bal Bu­si­ness Ser­vi­ces, IBM Ser­vi­ces

Am Bu­si­ness-Ana­ly­tics-Ba­che­lor der Hoch­schu­le Aa­len ge­fällt mir be­son­ders, dass hier quan­ti­ta­ti­ve Me­tho­den, Da­ten­ana­ly­se­skills und be­triebs­wirt­schaft­li­ches Know-How zu­sam­men ver­mit­telt wer­den.

Dipl.-Ing. Hei­ke Eb­ser (mit­tel­stän­di­sche Un­ter­neh­me­rin) [Fo­to: Vis­com]

Die Di­gi­ta­li­sie­rung treibt Op­ti­mierun­gen von Pro­zes­sen und neue Ge­schäfts­mo­del­le vo­ran – da­her wer­den die Ana­ly­se und Nut­zung er­zeug­ter und ge­sam­mel­ter Da­ten für Un­ter­neh­men im­mer wich­ti­ger. Bu­si­ness-Ana­ly­tics-Ab­sol­vent­In­nen neh­men hier­bei ei­ne Schlüs­sel­rol­le ein und sind da­her hoch ge­fragt.

Ju­lia Hein­del, M. A. (Head of Glo­bal Cut, Edge and Fit Ope­ra­tions Sup­port, Carl Zeiss Vi­sion In­ter­na­tio­nal GmbH)

To­day, no­thing is mo­re im­por­tant to a bu­si­ness' suc­cess than un­der­stan­ding who their cus­to­mers are and what they want. Bu­si­ness Ana­ly­tics is the key to pro­vi­ding tho­se in­sights and le­ve­ra­ging that in­for­ma­tion to dri­ve bu­si­ness for­ward. To young wo­men who want to ha­ve an im­pact in sha­ping com­pa­nies' fu­tu­re stra­te­gies, this field is for you.

(Kendyl Faaß, Projektmanagerin, Online Business Solutions, Carl Zeiss Vision Internet GmbH)

Mit Bu­si­ness Ana­ly­tics kann ich ei­ge­ne Ana­ly­se­ideen im Un­ter­neh­men ver­wirk­li­chen und wer­de durch die Prä­sen­ta­tion der Er­geb­nis­se sicht­bar, so dass ich be­ruf­lich voll durch­star­ten kann.

Kü­bra Ya­man­soy, B. Sc. (Master­stu­die­ren­de)

Bei Bu­si­ness Ana­ly­tics dreht sich al­les um Da­ten­ana­ly­se in Un­ter­neh­men (Da­ta Scien­ce mit be­triebs­wirt­schaft­li­chem Do­mä­nen­be­zug). Da der Trend zur Di­gi­ta­li­sie­rung in prak­tisch al­len Un­ter­neh­men zu stark wach­sen­den Men­gen in­ter­ner wie ex­ter­ner Da­ten führt und da­zu die tech­ni­sche Ent­wick­lung im­mer wei­ter­ge­hen­de Aus­wer­tun­gen er­leich­tert bzw. über­haupt erst er­mög­licht, er­gibt sich ein un­ge­mein viel­fäl­ti­ges Auf­ga­ben­ge­biet. Ei­ne schö­ne Be­schrei­bung ei­nes bei­spiel­haf­ten Bu­si­ness-Ana­ly­tics-Jobs fin­den Sie hier:

Was ge­nau macht man als Da­ta Scien­tist? (bento.de, ex­ter­ner Link)

Bu­si­ness Ana­ly­tics (BAN) ver­ei­nigt As­pek­te der Be­triebs­wirt­schafts­leh­re, der Quan­ti­ta­ti­ven Me­tho­den (Sta­tis­tik, Ope­ra­tions Re­search, Künst­li­che In­tel­li­genz) und den zu­ge­hö­ri­gen Da­ten­ana­ly­se­tools (R, Py­thon und die zu­ge­hö­ri­gen Werk­zeu­ge und Pa­ke­te).

Be­triebs­wirt­schafts­leh­re: Sie er­hal­ten im Ba­che­lor Bu­si­ness Ana­ly­tics ei­ne um­fas­sen­de be­triebs­wirt­schaft­li­che Grund­la­gen­aus­bil­dung. Hier­zu zäh­len In­hal­te aus Mar­ke­ting, Fi­nanz­buch­hal­tung, Kos­ten- und Leis­tungs­rech­nung, Fi­nan­zie­rung und In­ves­ti­tion so­wie Un­ter­neh­mens­füh­rung und En­tre­pre­neur­ship. Die­se stel­len für die be­ruf­li­che Pra­xis ei­ne we­sent­li­che Grund­la­ge für Er­werb und Sys­tema­ti­sie­rung von Bran­chen-Know-How dar.

Quan­ti­ta­ti­ve Me­tho­den: Hier er­ler­nen Sie die Grundlagen der be­nö­tig­ten Da­ten­ana­ly­se­ver­fah­ren, wie z. B. De­skrip­ti­ve und In­duk­ti­ve Sta­tis­tik, Ope­ra­tions Re­search (Ent­schei­dungs­leh­re) sowie Künst­li­che In­tel­li­genz (Ma­chi­ne Lear­ning / Deep Lear­ning). Dies pas­siert je­weils am kon­kre­ten An­wen­dungs­be­zug zu den Bu­si­ness Ana­ly­tics mit ent­spre­chen­den Da­ten­sät­zen und Fall­stu­dien.

Da­ten­ana­ly­se­tools: Eng mit der Ver­mitt­lung der Quan­ti­ta­ti­ven Me­thoden ist das Er­ler­nen der be­nö­tig­ten Da­ten­ana­ly­se­tools ver­knüpft. Hier­zu zäh­len die Spra­chen R und Py­thon so­wie die hier­mit ver­bun­den Pa­ke­te (bspw. Desc­Tools, num­py, sci­py, pan­das, Ten­sor­Flow, Ke­ras), Ent­wick­lungs­um­ge­bun­gen (bspw. RStu­dio, Ju­py­ter No­te­book) und Da­ten­hal­tungs­sys­te­me (z. B. Re­la­tio­na­le Da­ten­ban­ken).

In den Bu­si­ness Ana­ly­tics wer­den nach der Ziel­stel­lung der Da­ten­ana­ly­se De­skrip­ti­ve, Prä­skrip­ti­ve und Prä­dik­ti­ve Ana­ly­sen un­ter­schie­den. Da­bei gibt es nicht un­be­dingt ei­ne fes­te Zu­ord­nung zwi­schen Ana­ly­se­klas­sen und Ver­fah­ren der Da­ten­ana­ly­se.

Das gilt ins­be­son­de­re für die Ver­fah­ren der Künst­li­chen In­tel­li­genz (bspw. Ver­fahren des Ma­chi­ne Lear­ning), wel­che in den letz­ten Jah­ren in al­len drei Ana­ly­se­klas­sen stark an Be­deu­tung ge­wonnen ha­ben und ent­spre­chend im Ba­che­lor Bu­si­ness Ana­ly­tics be­son­ders be­rück­sich­tigt wer­den (sie­he da­zu "Busi­ness Ana­ly­tics: Tools für die Da­ten­ana­ly­se" wei­ter un­ten).

De­skrip­ti­ve Ana­ly­sen: Hier geht es um die Dar­stel­lung der Struk­tu­ren in den Da­ten. Ty­pisch für De­skriptive Ana­ly­sen ist die An­wen­dung von Ver­fah­ren der De­skrip­ti­ven Sta­tis­tik. Es gibt ei­ne gro­ße Über­de­ckung mit dem Be­griff Bu­si­ness In­tel­li­gen­ce. In der Ab­bil­dung ge­zeigt wird die Lo­renz­kur­ve als gra­phi­sche Ver­an­schau­li­chung der Un­gleich­ver­tei­lung von Da­ten und da­von ab­ge­lei­tet der Gi­ni-Koef­fi­zient (un­nor­miert) als Ver­dich­tung zu ei­ner ein­zel­nen Kenn­zahl.

Prä­skrip­ti­ve Ana­ly­sen: Hier­bei geht es da­rum, auf Ba­sis der Da­ten ei­ne op­ti­ma­le Ent­schei­dung zu tref­fen. Ty­pi­sche Ver­fah­ren sind die Li­nea­re Op­ti­mie­rung (LP), Nicht­li­nea­re Op­ti­mie­rung (NLP) und Ver­fah­ren der Ent­schei­dungs­ana­ly­se (auch un­ter Ein­bezug von Ri­si­ko und Un­sicher­heit). Die Ab­bil­dung zeigt die op­ti­ma­le Lö­sung ei­nes Blen­ding Pro­blem aus zwei Kom­po­nen­ten mit Hil­fe der Li­nea­ren Op­ti­mie­rung (die­ser ein­fa­che Spe­zial­fall ist gra­phisch lös­bar).

Prä­dik­ti­ve Analysen: Hier geht es um die Vor­her­sa­ge zu­künf­ti­ger Ent­wick­lun­gen aus ver­gan­gen­heits­be­zo­ge­nen Daten. Da­zu kön­nen viel­fäl­ti­ge Ver­fah­ren zum Ein­satz kom­men (die oft auch ih­ren ori­gi­nä­ren An­wen­dungs­be­reich auch in den an­de­ren Ana­ly­se­klas­sen ha­ben). Die Ab­bil­dung zeigt die Glät­tung von Da­ten durch ein glei­ten­des Mit­tel ge­ra­der Ord­nung. Die­se ist eine we­sent­li­che Grund­lage von Ver­fah­ren der Zeit­rei­hen­ana­ly­se, mit de­ren Hilfe Ent­wick­lun­gen in die Zu­kunft ex­tra­po­liert wer­den kön­nen.

Mo­der­ne Tools für die Da­ten­ana­ly­se grup­pie­ren sich in­zwi­schen weit über­wie­gend um die bei­den po­pu­lä­ren Spra­chen R und Py­thon [Quel­len­nach­weis Ab­bil­dung] (die­se wer­den in den Mo­du­len Sprach­kon­zep­te für Bu­si­ness Ana­ly­tics 1 und 2 be­han­delt). Da­zu tritt der kom­pe­ten­te Um­gang mit Da­ten­quel­len. Aus die­sem Grund er­ler­nen Sie im Mo­dul Da­ten­ban­ken den Um­gang mit Re­la­tio­na­len Da­ten­ban­ken am Bei­spiel von Post­greSQL. In den Vor­le­sun­gen, Übun­gen und La­bo­ren des Ba­che­lor Bu­si­ness Ana­ly­tics wer­den be­wusst Tools mit be­son­ders ho­her Pra­xis­re­le­vanz ein­ge­setzt. Den­noch liegt der Schwer­punkt der Aus­bil­dung auf der Ver­mitt­lung ei­nes werk­zeug­un­ab­hän­gi­gen Ver­ständ­nis­ses der Ver­fah­ren. Da­durch wer­den Sie in die La­ge ver­setzt, spä­ter im Be­rufs­le­ben neue Tech­no­lo­gien und Ver­fahren ei­gen­stän­dig er­schlie­ßen zu kön­nen.

Seit ei­ni­gen Jah­ren nimmt die Be­deu­tung von Ver­fah­ren der Künst­li­chen In­tel­li­genz für die Bu­si­ness Ana­ly­tics stark zu. Aus die­sem Grund er­ler­nen Sie in den Mo­du­len Da­ta Ana­ly­tics, Ma­chi­ne Lear­ning / Deep Lear­ning so­wie Tech­no­lo­gien / Tools für Da­ta Scien­ce die Ver­fah­ren der Künst­li­chen In­tel­li­genz im An­wen­dungs­be­zug. Die Ab­bil­dung zeigt ei­nen trai­nier­ten Ent­schei­dungs­baum als Klas­si­fi­ka­tions­ver­fah­ren und ei­ne Vi­sua­li­sie­rung der Trai­nings­da­ten auf Ba­sis von sci­kit-learn als Bei­spiel für ei­ne Ma­chine-Lear­ning-An­wen­dung.

Mit dem Ba­che­lor of Scien­ce Bu­si­ness Ana­ly­tics ste­hen Ih­nen he­raus­ra­gen­de be­ruf­li­che Per­spek­ti­ven of­fen.

Al­ter­na­tiv ist auch die Auf­nah­me ei­nes kon­se­ku­ti­ven Mas­ter­stu­diums an der Hoch­schu­le Aa­len oder an­de­ren­orts mög­lich.

Zu­dem bie­tet die Hoch­schu­le Aa­len auch die Mög­lich­keit, fach­lich pas­sen­de be­rufs­be­glei­ten­de Mas­ter­stu­dien­gän­ge zu ab­sol­vie­ren.

Nach­fol­gend fin­den Sie ei­ne Lis­te der Mas­ter­stu­dien­gän­ge an der Hoch­schu­le Aa­len, für die Ab­sol­ven­tInnen des Ba­che­lor Bu­si­ness Ana­ly­tics grund­sätz­lich zu­las­sungs­fä­hig sind.

Konsekutive Masterstudiengänge:

Master of Science Wirtschaftsinformatik

Master of Arts International Marketing and Sales

Master of Arts Financial Management

Master of Arts Gesundheitsmanagement

Master of Arts Mittelstandsmanagement

Master of Engineering Industrial Management

Master of Science Machine Learning und Data Analytics

Berufsbegleitende Masterstudiengänge:

Master of Science Data Science und Business Analytics (berufsbegleitend)

Master of Science Wirtschaftsinformatik (berufsbegleitend)

Master of Science IT-Sicherheitsmanagement (berufsbegleitend)