Workshop Business Intelligence (WSBI 19)

Workshop der GI e.V. Fachgruppe Business Intelligence & Analytics im Rahmen der Konferenz Lernen.Wissen.Daten.Analysen. LWDA 2019 am 30. September – 02. Oktober 2019 in Berlin zum Thema Business Intelligence und Analytics als Bausteine einer faktenbasierten Unternehmenssteuerung.

Schedule

Monday

Joint Session

16:00 - 17:00, Salzufer 6

Poster Session

17:00 - 19:00, Salzufer 6

Tuesday

Parallel Session 1

10:45 - 12:15, Dorotheenstraße 26, room 120

• Henning Baars: Begrüßung & Eröffnungsvortrag: Zur Umbenennung der Fachgruppe - Wieso Analytics und Business Intelligence zusammengehören (30 minutes)
• Jens Albrecht, Andreas Belger, Ralph Blum and Roland Zimmermann: Business Analytics on Knowledge Graphs for Market Trend Analysis (30 minutes)
• Christoph Kollwitz: Entwicklung einer Typologisierung der Rollen von Big Data Analytics in Innovationsprozessen (30 minutes)

Parallel Session 2

13:15 - 14:45, Dorotheenstraße 26, room 120

• Stefan Bregenzer: Is the V-Model XT ready for IT-projects applying CRISP-DM? (30 minutes)
• Sebastian Trinks: Edge Computing im Spannungsfeld der Smart Factory – Ein Status Quo (30 minutes)
• Kathrin Pfähler: IT-basierte Entscheidungsunterstützung für die Ersatzteilversorgung mit Additive Manufacturing (30 minutes)

Parallel Session 3

15:15 - 16:45, Dorotheenstraße 26, room 120

Diskussion & Fachgruppenthemen

Call for Papers

Beschreibung der Inhalte

Immer mehr Unternehmen haben den zielgerichteten Einsatz von Daten als eine wesentliche Säule für einen nachhaltigen Erfolg im Wettbewerb identifiziert. Dies zeigt sich nicht zuletzt in neuen Rollen wie dem „Chief Data Officer“. Zusätzlich befeuert durch den Big-Data- und Analytics-Boom der letzten Jahre wurden in diesem Zuge viele spannende Initiativen aufgesetzt, in denen innovative Analytics-Lösungen entstanden sind. Das Potential ist dabei noch lange nicht ausgeschöpft; Unternehmen experimentieren u. a. zunehmend mit Natural Language Processing, Process Mining und Social Network Analysis, neuen Ansätzen des Ensemble Learning sowie dem kontinuierlich wachsenden Bereich des Deep Learning. Neue Werkzeugumgebungen und unterstützende Funktionalitäten versprechen die Öffnung anspruchsvoller Analysetechnologien für breite Benutzergruppen (Self-Service-AI, Automated Feature Engineering, Automated Data Preparation and Model Selection, Cognitive Computing). Dies wird unterfüttert durch eine verbesserte Zugänglichkeit von Datenhaltungs- und Analyseinfrastrukturen. Ausgereifte Cloud-Analytics-Plattformen, containerisierte Infrastrukturbereitstellung, Serverless Computing, Data Science Notebooks sowie die Verbreitung von analyseorientierten Programmiersprachen wie Python, R oder Julia senken die Hürden einer Einbettung von Analytics in die Unternehmens-IT. Mit der Reife der Lösungen wächst jedoch auch die Erkenntnis, dass der Big-Data- und Analytics-Bereich ebenfalls einer Governance bedarf und in eine übergreifende BIA-Governance eingebettet sein sollte. Dies betrifft die Daten selbst, die eingesetzten Werkzeuge und die entwickelten Modelle. Zunehmend wird deutlich, dass die in langen Jahren gewachsene Wissensbasis im Umfeld der Business Intelligence auch für den Analytics- und Big-Data-Kontext Relevanz besitzt. Grundsätzlich erscheint eine zielgerichtete Auslotung des Zusammenspiels von Business Intelligence und Analytics sowie der Konzeption übergreifender Organisations-, System- und Datenhaltungskonzepte angebracht. Der Workshop akzentuiert diese Aspekte.

Ziel des Workshops und Einreichungsformate

Ziel des Workshops ist es innovative Forschungsansätze und Forschungsergebnisse aus dem Bereich Business Intelligence und Analytics (BIA) zu präsentieren, zu diskutieren und in Bezug zu setzen (Full Paper). Vorgestellt werden sollen neben originären Forschungsergebnissen bewusst auch Zwischenergebnisse aus Forschungsprojekten, konkrete Forschungsideen sowie neue methodische Herangehensweisen (Research in Progress). Ebenfalls eingereicht werden können bereits veröffentlichte Beiträge und Zwischenergebnisse (Re-Submissions), die zur Fortentwicklung und zum Finden von Partnern für Anschlussarbeiten vorgestellt werden. Unabhängig davon sind Poster-Einreichungen zu Prototypen, Design-Artefakte und Praxisbeiträgen willkommen.

Ausrichtung und Zielgruppe

Auch in diesem Jahr ist der Workshop auf die Unterstützung bei der Initiierung neuer Forschungsvorhaben, die aktive Vorbereitung hochwertiger Publikationen, sowie Initiierung möglicher Kooperationen ausgerichtet. Zielgruppe sind insbesondere auch Doktoranden. Ein Austausch mit den parallel stattfindenden Veranstaltungen wird explizit gewünscht und gefördert.

Beispiele für Themenfelder, zu denen eingereicht werden kann:

• Datengetriebene Systeme: BIA als Grundlage digitaler Geschäftsmodelle / BIA in der digitalen Transformation / BIA im Innovationsprozess
• Innovative BIA-Anwendungsdomänen (z.B. BIA in der Logistik, BIA und Smart Farming, BIA im Energiesektor / im Internet der Energie, BIA und Health Care, BIA in der Öffentlichen Verwaltung)
• BIA im Kontext der Themen „Internet der Dinge“ und „Industrie 4.0“
• Integration und Auswertung von Kundendaten (bspw. aus Mobile BIA und Wearable BIA, BIA und Augmented /Virtual Reality) zu Customer Journeys
• Advanced, Predictive und Visual Analytics
• Einsätze von Natural Language Processing/Text Mining, Process Mining, Social Network Analysis & Co.
• Betriebswirtschaftliche Anwendungsfelder von Künstlicher Intelligenz und Deep Learning: Convolutional Neural Networks, Deep Recurrent Neural Networks, Deep Reinforcement Learning, Deep Autoencoder, Generative Adversial Networks & Co.
• BIA und Big-Data / NoSQL / In-Memory-BIA, Analytische Datenbanken
• Agile BIA, Self-Service-BIA und Sourcing-Konzepte (BIA aaS)
• BIA-Governance, Entwicklungs- und Betriebskonzepte sowie deren Werkzeugunterstützung
• Data-Science-Plattformen
• Metadatenmanagement, Datenqualitäts- und Stammdatenmanagement im BIA-Umfeld
• Data Science Plattformen, Modelldistribution und -operationalisierung, Modellmanagement
• BIA über Unternehmensgrenzen
• Prozessorientierte BI, Operational BI, Processcentric BIA, Business Process Intelligence etc.
• Cloud-basierte BIA: BIA mit Microservices, Containern, Function as a Service / Serverless Computing Weitere Ergänzungen sind willkommen.

Zeitplan

• Einreichungen bis: 08.07.2019
• Benachrichtigung über Annahme / Gutachten: 19.07.201´9
• Workshop und Präsentation auf der LWDA-Konferenz: 30.09.-02.10.2019

Einreichungen

• Sämtliche Einreichungen sind in der Springer LNCS Vorlage zu erstellen: http://www.springer.com/computer/lncs?SGWID=0-164-6-793341-0.
• Sowohl deutschsprachige als auch englischsprachige Beiträge sind willkommen.
• Full Paper umfassen 10-12 Seiten (ohne Literaturverzeichnis) und beinhalten in sich (großteils) abgeschlossene Forschungsaktivitäten. Bei Design-Papern und Prototypen sollte der Erstellungsprozess abgeschlossen sein und die Annahmen transparent dargelegt werden.
• Research in Progress Paper umfassen 4-5 Seiten (ohne Literaturverzeichnis), in denen Forschungsideen und neue Design-Projekte vorgestellt werden. Dargelegt werden sollten dabei Vorgehen, Methode und Datengrundlage. Erste Ergebnisse sollten erkennbar sein.
• Re-Submissions werden auf insgesamt 1-2 Seiten zusammengefasst, in denen auf die existierende(n) Publikation(en) verwiesen wird.
• Jede akzeptierte Einreichung wird doppelt begutachtet.
• Die Einreichung erfolgt via EasyChair
• Wird ein Beitrag zur Präsentation und Veröffentlichung (optional) angenommen, muss sich mindestens ein Autor zur Konferenz LDWA 2019 anmelden und die Arbeit persönlich vorstellen.

Veröffentlichung

Full- und Short-Paper mit einer Länge von mindestens 5 Seiten können im Tagungsband der LWDA publiziert werden (ausgenommen Re-Submissions): CEUR-Workshop-Proceedings: http://ceur-ws.org

Programmkomitee

• Dr. Henning Baars, Universität Stuttgart
• Prof. Dr. Carsten Felden, TU Bergakademie Freiberg
• Dr. Ralf Finger, Information Works
• PD Dr. Sebastian Olbrich, EBS Universität
• Prof. Dr. Steffen Stock, Europäische Fachhochschule Rhein

Track Chair

• Dr. Henning Baars Lehrstuhl für ABWL und Wirtschaftsinformatik I – Universität Stuttgart Keplerstr. 17 – 70174 Stuttgart , Tel.: 0711 – 685 83037 E-Mail: henning.baars@bwi.uni-stuttgart.de