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An der Speerspitze der Digitalisierung: 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)
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)
Online-Shops finden individuell passende Produktempfehlungen und messen die Effekte der laufenden Suchmaschinenwerbung. Soziale Medien spülen Relevantes und Interessantes in Ihre Timeline. Call-Center planen den Personalbedarf automatisch und beziehen dabei externe Größen wie laufende Preisaktionen ihrer Auftraggeber oder das Wetter ein. Industrieunternehmen erkennen den richtigen Zeitpunkt, um eine Maschine zu warten (und damit einen ansonsten drohenden Produktionsausfall zu verhindern).
Auf den ersten Blick scheint das alles nur wenig miteinander zu tun zu haben, doch der Schein trügt. Business Analytics sind die Grundlage, dass Unternehmen Nutzen aus der Digitalisierung ziehen: Der Online-Shop erzielt höhere Umsätze pro Kunde aus passenden Produktempfehlungen und verbessert die Performance der Werbeinvestitionen. Die Social-Media-Plattform steigert Verweildauer der Nutzer und kann dadurch mehr Werbeerlöse generieren. Das Call-Center erbringt die Leistung für seine Auftraggeber effizienter und steigert damit seine Wettbewerbsfähigkeit. Industrieunternehmen profitieren schließlich gleichermaßen durch geringere Wartungs- und Ausfallkosten.
ExpertInnen für Business Analytics sind bei Unternehmen heiß begehrt, erzielen hervorragende Einstiegsgehälter und können sich ihren Arbeitgeber aussuchen. Dennoch sind Bachelorstudiengänge bundesweit derzeit nur vereinzelt nachweisbar. Zum Programmstart im Wintersemester 2020/21 hat der Bachelor Business Analytics der Hochschule Aalen voraussichtlich eine Alleinstellung in Baden-Württemberg und Bayern. Auch deswegen werden Business-Analytics-AbsolventInnen noch auf längere Sicht sehr knapp und bei den Arbeitgebern sehr begehrt bleiben.
Die Ausbildung im Bachelor Business Analytics erfolgt in enger Vernetzung der Themenbereiche und mit intensiver Unterstützung durch die Lehrenden. Übungen und Labore ergänzen die im seminaristischen Stil gehaltenen Vorlesungen. Der Praxisbezug wird von durchgängig außerhalb des Hochschulbereichs berufserfahrene ProfessorInnen sowie durch in der Unternehmenspraxis ausgewiesene Lehrbeauftragte gewährleistet. Der Wahlpflichtbereich im sechsten Semester ermöglicht es uns darüber hinaus, aktuelle Entwicklungen der Business Analytics aus der Unternehmenspraxis aufzugreifen und fortlaufend in die Ausbildung zu integrieren. Zudem wird die individuelle Schwerpunktsetzung für Studierende ermöglicht und die Integration eines Auslandssemesters sehr erleichtert.
Die Hochschule Aalen bietet exzellente Studienbedingungen. Dies wird uns von unabhängiger Seite regelmäßig bestätigt. So wurde die Hochschule Aalen als Top-Hochschule im aktuellen Hochschulranking 2020 von studycheck.de ausgezeichnet. Besonders bemerkenswert ist beim Studycheck-Ranking zudem die Platzierung als beste staatliche Hochschule bundesweit. Dazu kommen die herausragenden Platzierungen der Studiengänge der Fakultät Wirtschaftswissenschaften (welche auch den neuen Bachelor of Science Business Analytics trägt) beim aktuellen CHE-Ranking: In ihren Bewertungen hoben die befragten Studierenden (neben der sehr guten allgemeinen Studiensituation) vor allem das ausgezeichnete Lehrangebot, die hervorragende Betreuung durch die Lehrenden sowie die umfassende Unterstützung während des Studiums und bei Auslandsaufenthalten hervor.
Nicht zuletzt ist die Hochschule Aalen ein exzellenter Ort für junge Frauen, um eine akademische Ausbildung zu absolvieren und den Grundstein für die Karriere zu legen. So bieten wir mit KarMen ein spezielles Karriere-Mentoring für Studentinnen. Hier erfahren Sie mehr.
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)