Data Science. Michael Zimmer
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Prof. Dr. Uwe Haneke ist seit 2003 Professor für Betriebswirtschaftslehre und betriebliche Informationssysteme an der Hochschule Karlsruhe – Technik und Wirtschaft. Dort vertritt er u. a. die Bereiche Business Intelligence und Geschäftsprozessmanagement im Fachgebiet Informatik. Seine Publikationen beschäftigen sich mit den Themen Open Source Business Intelligence, Self-Service-BI und Analytics.
Prof. Dr. Stephan Trahasch ist Professor für betriebliche Kommunikationssysteme und IT-Sicherheit an der Hochschule Offenburg. Seine Forschungsschwerpunkte liegen in den Bereichen Data Mining, Big Data und Agile Business Intelligence. In Forschungsprojekten beschäftigt er sich mit der praktischen Anwendung von Data Mining und Big-Data-Technologien und deren Herausforderungen in Unternehmen. Er ist Leiter des Institute for Machine Learning and Analytics und Mitglied der Forschungsgruppe Analytics und Data Science an der Hochschule Offenburg.
Dr. Michael Zimmer verantwortet bei der Zurich Gruppe Deutschland das Thema künstliche Intelligenz. Hierbei beschäftigt er sich sparten- und ressortübergreifend mit der Identifikation, Entwicklung, Produktivsetzung und Industrialisierung von KI-Anwendungsfällen. Er hat über Data & Analytics Governance promoviert, ist Autor und Herausgeber diverser Publikationen und TDWI Fellow. Vor seiner Zeit bei der Zurich Deutschland war er fast 14 Jahre in der Beratung tätig und beschäftigte sich mit dem Aufbau komplexer Data-, Analytics- und KI-Architekturen sowie der Einführung und Konzeption zugehöriger Governance-Strukturen.
Prof. Dr. Carsten Felden ist Direktor des Instituts für Wirtschaftsinformatik an der TU Bergakademie Freiberg (Sachsen). Er hat dort die Professur für ABWL, insbes. Informationswirtschaft/Wirtschaftsinformatik inne und vertritt in der Lehre die Themen der Wirtschaftsinformatik mit dem Fokus auf Business Analytics (BA). Zentrale Forschungsthemen sind neben Business Analytics Data Warehousing, eXtensible Business Reporting Language (XBRL) und IT-Reifegradmodelle sowie Digitalisierung im Kontext der Business Intelligence. Er ist Vorstandsvorsitzender des TDWI e.V. und war Vorstandsmitglied des XBRL Deutschland e.V. Er veröffentlichte zahlreiche Artikel sowohl auf internationalen Konferenzen als auch in wissenschaftlichen und praxisorientierten Zeitschriften. Im Weiteren ist er häufig Program Chair bei internationalen Konferenzen wie WI, ECIS oder AMCIS. In Kooperation mit anderen Autoren verfasst er regelmäßig Bücher zu Themen der analytischen Ansätze im betrieblichen Umfeld.
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Uwe Haneke · Stephan Trahasch · Michael Zimmer · Carsten Felden (Hrsg.)
Data Science
Grundlagen, Architekturen und Anwendungen
2., überarbeitete und erweiterte Auflage
Edition TDWI
Uwe Haneke
Stephan Trahasch
Michael Zimmer
Carsten Felden
Lektorat: Christa Preisendanz
Copy-Editing: Ursula Zimpfer, Herrenberg
Satz: Birgit Bäuerlein, Frank Heidt
Herstellung: Stefanie Weidner
Umschlaggestaltung: Helmut Kraus, www.exclam.de
Fachliche Beratung und Herausgabe von dpunkt.büchern in der Edition TDWI: Prof. Dr. Peter Gluchowski · [email protected]
Bibliografische Information der Deutschen Nationalbibliothek
Die Deutsche Nationalbibliothek verzeichnet diese Publikation in der Deutschen Nationalbibliografie; detaillierte bibliografische Daten sind im Internet über http://dnb.d-nb.de abrufbar.
ISBN:
Print 978-3-86490-822-4
PDF 978-3-96910-152-0
ePub 978-3-96910-153-7
mobi 978-3-96910-154-4
2. Auflage 2021
Copyright © 2021 dpunkt.verlag GmbH
Wieblinger Weg 17
69123 Heidelberg
Hinweis:
Dieses Buch wurde auf PEFC-zertifiziertem Papier aus nachhaltiger Waldwirtschaft gedruckt. Der Umwelt zuliebe verzichten wir zusätzlich auf die Einschweißfolie.
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Vorwort zur 2. Auflage
Data Science findet in den unterschiedlichsten Wirtschaftsbereichen eine immer weitere Verbreitung. Verstärkt setzen Unternehmen heute auf die Nutzung von Data Science, um ihre Wettbewerbsfähigkeit zu verbessern. Neue Werkzeuge erlauben es auch Anwendern aus Fachabteilungen, die keine Data-Science-Experten sind, erste datengetriebene Analysen durchzuführen