Auflistung nach Autor:in "Schumann, Conny"
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- ZeitschriftenartikelDas aufstrebende Berufsbild des Data Scientist(HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik: Vol. 53, No. 4, 2016) Schumann, Conny; Zschech, Patrick; Hilbert, AndreasUm 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.
- ZeitschriftenartikelModerne Entscheidungsunterstützung im Krankenhaus – Business Intelligence meets Healthcare(HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik: Vol. 53, No. 3, 2016) Schumann, Conny; Schieber, Andreas; Hilbert, AndreasDie 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.