Data & Information Management

Studiengang
  • Masterstudiengang Management, Communication & IT
Kennzahl der Lehrveranstaltung
  • MCI-M-1-DIM-DIM-ILV
Niveau der Lehrveranstaltung laut Lehrplan
  • Master
Semester in dem die Lehrveranstaltung angeboten wird
  • 1
Anzahl der zugewiesenen ECTS-Credits
  • 5.0
Name des/der Vortragenden
  • FH-Prof. Dr. Schöttle Pascal
  • FH-Prof. Dr. Bernsteiner Reinhard
  • Endres Julian, BSc MA
Lernergebnisse der Lehrveranstaltung
  • Die Studierenden kennen die Definitionen von zentralen Begriffen und Konzepten aus dem Bereich Data- und Informationsmanagement. Sie können Datenarten unterscheiden und deren Bedeutung erklären. Sie haben einen Überblick über die typischen Datenmodelle und können entsprechende Datenbanksysteme identifizieren. Sie können die dafür typischen Prozesse und Frameworks anwenden. Sie kennen die wichtigsten Technologien und können ihre Einsatzgebiete beschreiben.
Art der Veranstaltung
  • face-to-face
Voraussetzungen laut Lehrplan
  • keine
Lehrinhalte
  • - Definitionen von zentralen Begriffen und Konzepten (beispielsweise Big Data, Small Data,…)
    - Open Data
    - Unterschiedliche Datenarten und ihre Verwendung
    - Typische Datenstrukturen und entsprechende Datenbanksysteme (relational bzw. nicht-relational)
    - Typische Prozesse im Daten- und Informationsmanagement und Frameworks
    - Daten- und Informationssicherheit
    - Zentrale Normen und Regelungen im Bereich des Information Security Managements
    - Neue Entwicklungen und Einflüsse auf das Daten- und Informationsmanagement
    - Zentrale Technologien auf Anwendungsebene (beispielsweise Cloud Computing, Data Fabric/Factory, Visualisierung, Ontologien)
empfohlene Fachliteratur
  • - Marr, B. (2017). Data strategy: How to profit from a world of big data, analytics and the internet of things. London, New York: Kogan Page: Kogan Page.
    - Henderson, D., & Earley, S. (Eds.) (2017). Dama-DMBOK: Data management body of knowledge (Second edition). Basking Ridge, New Jersey: Technics Publications: Technics Publications.
    - Schwirn, M. (2021). Small data, big disruptions: How to spot signals of change and manage uncertainty. Newburyport MA: Career Press: Career Press.
    - Jackson, P., & Carruthers, C. (2019). Data-driven business transformation: How businesses can disrupt, innovate, and stay ahead of the competition. Chichester West Sussex United Kingdom: John Wiley & Sons: John Wiley & Sons.
    - Strengholt, P. (2020). Data management at scale: Best practices for enterprise architecture (First edition). Sebastopol CA: O'Reilly Media: O'Reilly Media.
Lehr- und Lernformen
  • In der Lehrveranstaltung werden verschiedenste Lehr- und Lernformen (Vortrag, Einzel- und Gruppenarbeit, Diskussion, etc.) auf interaktive Art und Weise verknüpft.
Prüfungsmethode
  • To monitor the students’ learning this course will provide ongoing assignments as a basis for feedback and grading (formative assessment) and/or will evaluate the students learning at the end of the course or an instructional unit via exams, final project reports, essays or seminar papers (summative assessment).
Unterrichtssprache
  • English
    • AACSB/FIBAA