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Auflistung nach Autor:in "Hilbert, Andreas"

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  • Zeitschriftenartikel
    Das aufstrebende Berufsbild des Data Scientist
    (HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik: Vol. 53, No. 4, 2016) Schumann, Conny; Zschech, Patrick; Hilbert, Andreas
    Um die Vielzahl an heterogenen Datenströmen im Zeitalter von Big Data in für Unternehmen entscheidungsrelevante Informationen zu transformieren, wurden in den letzten Jahren nicht nur Business-Analytics-Ansätze entwickelt. Auch ein neues Berufsbild wurde Mittelpunkt zahlreicher Diskussionen: der Data Scientist. Die Vielzahl an Kompetenzen, die diese neue Berufsgruppe mit sich bringen sollte, wurde in verschiedenen Fachbeiträgen beschrieben und wird in diesem Artikel durch ein systematisches Literature Review zusammengefasst. Dabei werden die einzelnen, durch die Inhaltsanalyse ermittelten Kompetenzen nicht nur aufgezählt, sondern erstmalig in ein Kompetenzmodell eingeordnet. Der Data Scientist sollte zahlreiche Fachkompetenzen, wie Kenntnisse in Statistik oder den KDD-Prozess betreffende Kompetenzen zur Datenselektion-, -aufbereitung, -analyse und Interpretation, aber auch Sozialkompetenzen, wie Team- und Kommunikationsfähigkeit, sowie Selbstkompetenzen, wie Neugier oder Kreativität, mit sich bringen. Hierbei wird ersichtlich, dass ein Data Scientist allein nicht alle Kompetenzen erfüllen kann. Es bedarf vielmehr an die Aufgaben und Rollen im Unternehmen angepasste Typen von Data Scientists mit unterschiedlichen Kompetenzschwerpunkten. Folglich werden ausgehend von den Erkenntnissen der Literatur- und Inhaltsanalyse Handlungsempfehlungen zur Entwicklung von spezifischeren Anforderungsprofilen ausgesprochen.AbstractTo transform the variety of heterogeneous data streams into enterprise decision-relevant information, not just modern business analytics approaches have been developed in recent years. In addition, a new job profile called for attention within the rising era of Big Data: the Data Scientist. The variety of skills that come along with this new profession has been described in various technical papers and is now summarized in this article through a systematic literature review. For this purpose, the identified competences are not only enumerated, but also classified within a competency model using a content analysis. The result of this examination is that according to the literature a Data Scientist should provide an extensive skill set – including professional skills such as statistics or KDD-relevant skills for the selection, preprocessing, analysis and interpretation of data, but also social skills such as teamwork and communication, as well as personal skills such as curiosity or creativity. Here it becomes evident that a Data Scientist alone cannot meet all these competencies. Rather, it requires individual types of Data Scientists with different major focus depending on the roles and duties within the enterprise. For this purpose the article provides recommendations for the development of specific Data Scientist profiles based on the results of the literature and content analysis.
  • Zeitschriftenartikel
    Gestaltung der nächsten Inkarnation von Business Intelligence
    (Wirtschaftsinformatik: Vol. 56, No. 1, 2014) Baars, Henning; Felden, Carsten; Gluchowski, Peter; Hilbert, Andreas; Kemper, Hans-Georg; Olbrich, Sebastian
    Der Wissensfundus der Business-Intelligence-(BI)-Forschung wird durch einen Strom heterogener technologischer und organisatorischer Innovationen kontinuierlich erweitert. Der vorliegende Beitrag zeigt auf, wie sich diese zu einem Leitbild bündeln lassen. Dieses ist für eine Reaktion auf wesentliche sozio-technische Makro-Trends ausgelegt. Die Komponenten des Leitbildes bilden fünf Forschungsstränge, die aus einer umfangreichen Literaturrecherche extrahiert wurden: BI im Geschäftsprozessmanagement, BI über Unternehmensgrenzen hinweg, neue Ansätze im Umgang mit unstrukturierten Daten, agile und benutzergetriebene BI sowie neue Konzepte für eine BI Governance. Das Beispiel des Makrotrends der Verbreitung cyber-physikalischer Systeme illustriert die Argumentation.Bei der Verfolgung der aufgezeigten Vision ergeben sich diverse offene Forschungsfragen, die eine Koordinierung zahlreicher Forschungsinitiativen aus unterschiedlichen Disziplinen erfordern. Durch die Einbettung der diskutierten Problemstellungen in übergreifende Forschungsthemen sowie über das zugrunde liegende Dynamic-Capabilities-Konzept liefert der Ansatz einen Forschungsbeitrag zur Wirtschaftsinformatik.AbstractThe body of knowledge generated by Business Intelligence (BI) research is constantly extended by a stream of heterogeneous technological and organizational innovations. This paper shows how these can be bundled to a new vision for BI that is aligned with new requirements coming from socio-technical macro trends. The building blocks of the vision come from five research strings that have been extracted from an extensive literature review: BI and Business Process Management, BI across enterprise borders, new approaches of dealing with unstructured data, agile and user-driven BI, and new concepts for BI governance. The macro trend of the diffusion of cyber-physical systems is used to illustrate the argumentation.The realization of this vision comes with an array of open research questions and requires the coordination of research initiatives from a variety of disciplines. Due to the embedded nature of the addressed topics within general research areas of the Information Systems (IS) discipline and the linking pins that come with the underlying Dynamic Capabilities Approach such research provides a contribution to IS.
  • Zeitschriftenartikel
    Menschliches Expertenwissen und Prozessdaten im Verbund
    (HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik: Vol. 50, No. 6, 2013) Wieland, Uwe; Fischer, Marco; Hilbert, Andreas
    Erklärungsmodelle dienen der Abbildung existierender Systeme, um Wissen über ein System zu erhalten. Six Sigma und Data Mining sind jeweils etablierte Ansätze zur Identifikation von Erklärungsmodellen in Form von Ursache-WirkungsBeziehungen. Während sich Six Sigma bei der Analyse auf menschliches Erfahrungswissen stützt, bieten Verfahren des Data Mining die Möglichkeit, nicht triviale Zusammenhänge zwischen Einfluss- und Prozessergebnisgrößen aus maschinengenerierten Prozessdaten zu ermitteln. Eine Integration beider Ansätze besitzt das Potenzial, Erklärungsmodelle zur Beherrschung und Verbesserung komplexer Prozesse in soziotechnischen Systemen zu schaffen.
  • Zeitschriftenartikel
    Moderne Entscheidungsunterstützung im Krankenhaus – Business Intelligence meets Healthcare
    (HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik: Vol. 53, No. 3, 2016) Schumann, Conny; Schieber, Andreas; Hilbert, Andreas
    Die Anwendung von Business Intelligence in der unternehmerischen Praxis ist vielseitig und erstreckt sich von der Unterstützung des Top-Managements bei der Unternehmenssteuerung hin zu branchenspezifischen Lösungen wie der Risikoanalyse durch analytische Verfahren bei Banken und Versicherungen.Auch im Gesundheitswesen, speziell in Krankenhäusern, ist die Nutzung von Business-Intelligence-Lösungen zur Entscheidungsunterstützung inzwischen ein Thema. Dass hierbei nicht nur wirtschaftliche, sondern auch und vor allem medizinische Entscheidungen unterstützt werden können, zeigt dieser Beitrag. Dabei wird mit Hilfe einer Literaturrecherche untersucht, welche Anwendungsfälle von Business Intelligence im Krankenhaus existieren. Neben dem Status quo, an welcher Stelle der Wertschöpfungskette eines Krankenhauses welche Business-Intelligence-Technologien eingesetzt werden können, geht der Artikel vor allem auf einzelne Anwendungsbeispiele sowohl im medizinischen als auch im wirtschaftlichen Bereich ein.AbstractThe applications of business intelligence are multifaceted and include very broad topics like the support of top managers in overall management process as well as specific solutions, such as risk analysis in the banking and insurance sector.The application of Business Intelligence as a collection of methods for decision support also gains increasing importance within the health sector, especially in hospitals. The article provides an insight into possible ways of decision support within a hospital using Business Intelligence methods. Following a systematic literature review, it is shown that Business Intelligence can support parts of the business as well as the medical processes alongside a hospital’s value chain. In addition to the status quo, several case studies are examined concerning the application of Business Intelligence technology in hospitals.
  • Zeitschriftenartikel
    Prozessverbesserung im Kontext von Industrie 4.0 — ein Geschäftsmodellansatz für IT-Unternehmen
    (HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik: Vol. 50, No. 4, 2013) Wieland, Uwe; Fischer, Marco; Hilbert, Andreas
    Im industriellen Umfeld macht das komplexe Zusammenspiel von Mensch-Maschine und Maschine-Maschine Prozessbeherrschung und Prozessverbesserung zu einer Herausforderung. Umfangreiche Prozessdatenbestände bergen das Potenzial, menschliches Erfahrungswissen um nicht triviale Zusammenhänge zwischen Einfluss- und Prozessergebnisgrößen zu erweitern. Neue Wertschöpfungsarchitekturen ermöglichen es, sowohl den Menschen als auch die historisierte Prozessdatenbasis einzubeziehen, um validierte Wirkungsbeziehungen für eine proaktive Prozesssteuerung und -überwachung zu erhalten.
  • Konferenzbeitrag
    Tweecruiting – Twitter als modernes Recruitinginstrument
    (Workshop Gemeinschaften in Neuen Medien (GeNeMe) 2010, 2010) Hilbert, Andreas; Müller, Alexander E.
  • Konferenzbeitrag
    Worüber reden die Kunden? – Ein modelbasierter Ansatz für die Analyse von Kundenmeinungen in Microblogs
    (Workshop Gemeinschaften in Neuen Medien 2011, 2011) Schieber, Andreas; Sommer, Stefan; Heinrich, Kai; Hilbert, Andreas
    Im Social Commerce entwickeln sich die Kunden zu einer bedeutenden Informationsquelle für Unternehmen. Die Kunden nutzen die Kommunikationsplattformen des Web 2.0 (z.B. Twitter), um ihre Meinungen und Erfahrungen über Produkte zu äußern. Diese Diskussionen können sehr wichtig für die Entwicklung von Produkten eines Unternehmens sein. Ein modellbasierter Ansatz soll es einem Unternehmen ermöglichen, die Meinungen zu seinen Produkten in Microblogs zu betrachten. Der erste Schritt dafür ist die Erkennung von Themen in einem spezifischen Kontext. In einem weiteren Schritt müssen die zu den Themen korrespondierenden Einträge bezüglich der geäußerten Meinungen analysiert werden. Für die Erkennung der Themen kommt ein Verfahren zum Einsatz, das auf der Latent Dirichlet Allocation basiert. Das Verfahren identifizierte eventbasierte Themen im Zusammenhang mit den 3D-TV-Anlagen von Sony.