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Kommentiertes Vorlesungsverzeichnis

Information Systems & Service Design [2540557]

Typ
Seminar (S)
Semester
WS 17/18
SWS
3
Termine
0 Termine
Links
-

Dozenten

Prof. Dr. Alexander Mädche, Celina Friemel


Veranstalter

KIT-Fakultät für Wirtschaftswissenschaften
Institut für Informationswirtschaft und Marketing


Beschreibung

Moderne Dienstleistungssysteme sind gekennzeichnet durch einen hohen Interaktionsgrad von Mensch und Technologie im gemeinsamen Wertschöpfungsprozess. Intelligente Dienstleistungssysteme bieten aus technologischer Sicht weiterführende Fähigkeiten, u.a. können sie die Umgebung erfassen („sense“), die gesammelten Daten auswerten und Entscheidungen unterstützen („respond“) sowie sukzessive lernen und sich der Umgebung anpassen („learning“). Es gibt heute bereits eine Vielzahl unterschiedlicher intelligenter Dienstleistungssysteme. Im Rahmen des Seminars wird konkret auf zwei spezifische Themenbereiche fokussiert:

1. „Nutzerassistenzsysteme“: Assistenzsysteme sind heute ein integraler Bestandteil von Fahrzeugen und zielen auf die positive Ausgestaltung der Nutzer-System-Kooperation ab. In Analogie hierzu können Nutzerassistenzsysteme im Kontext von Dienstleistungssystemen unterschiedlichste Ausprägungen haben, sie umfassen u.a. situationsbezogene Erklärungen und Feedback aufbauend auf existierenden Arbeiten im Bereich der Entscheidungsunterstützungssysteme (u.a. Explanations, Decisional Guidance) aber auch persuasive Gestaltungselemente zur Verhaltensänderung von Nutzer (u.a. Gamification). Die Gestaltung von Nutzerassistenzsysteme im Kontext intelligenter Dienstleistungssysteme ist ein wichtiger und sehr aktueller Forschungsbereich.

2. „Business Intelligence & Analytics Systeme“: Der Bereich des Business Intelligence & Analytics (BI&A) befasst sich mit Techniken, Technologien, Systemen, Praktiken, Methoden und Anwendungen mit dem Ziel kritische Geschäftsdaten auszuwerten und auf dieser Basis bessere Entscheidungen zu treffen. Während Techniken (insb. Algorithmen) und Technologien (u.a. Big Data Plattformen) heute schon weit entwickelt sind, stellt die kontextabhängige Interaktion zwischen BI&A Systemen und dessen Nutzern eine praktische und wissenschaftliche Herausforderung dar.