Organisationsprofil

Am Institut für Wirtschaftsinformatik (IIS) der Leuphana Universität Lüneburg arbeiten wir an innovativen Themen in der Wirtschaftsinformatik und im Data Science. Inhaltliche Schwerpunkte sind die digitale Transformation, E-Health, E-Commerce, Business Analytics, Sport und E-Learning. Methodisch konzentrieren wir uns auf die Entwicklung und Nutzung von Verfahren des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz für die Modellierung und Lösung von datengetriebenen Entscheidungsproblemen. Weitere quantitative (z.B. Graphen, Optimierung) und qualitative (z.B. Interviews, Referenzmodellierung) Methoden ergänzen das Methodenspektrum. Die Kooperation mit anderen Universitäten, Unternehmen und Institutionen der Zivilgesellschaft spielen eine wichtige Rolle in der Arbeit unseres Instituts.

Forschungsschwerpunkte

Am Institut für Wirtschaftsinformatik sind derzeit 6 Professoren sowie zahlreiche wissenschaftliche Mitarbeiter*innen und eine Stipendiatin aktiv. Zu den inhaltlichen Schwerpunkten zählen digitale Transformation, E-Health, E-Commerce, Business Analytics, Sport und E-Learning. Details finden Sie auf den Webseiten der Arbeitsbereiche und in der zentralen Forschungsdatenbank der Leuphana. Das Institut für Wirtschaftsinformatik war für die Ausrichtung einer Reihe von Veranstaltungen und Konferenzen an der Leuphana verantwortlich (z.B. ITEE 2013, Endrunde Bundeswettbewerb Informatik 2014, MKWI2018 ).

  1. 2017
  2. Erschienen

    Increasing the Agility of IT Delivery: Five Types of Bimodal IT Organization

    Horlach, B., Drews, P., Schirmer, I. & Böhmann, T., 2017, Proceedings of the 50th Annual Hawaii International Conference on System Sciences, HICSS 2017. Bui, T. X. & Sprague, R. (Hrsg.). University of Hawaiʻi at Mānoa, S. 5420-5429 10 S. (Proceedings of the Annual Hawaii International Conference on System Sciences; Band 2017-January).

    Publikation: Beiträge in SammelwerkenAufsätze in KonferenzbändenForschungbegutachtet

  3. Erschienen

    Internet of Things-Specific Challenges for Enterprise Architectures: A Cross-Case Comparison of Explorative Projects from the smartPORT Initiative

    Drews, P., Schirmer, I., Tesse, J., Saxe, S. & Baldauf, U., 2017, AMCIS 2017 - America's Conference on Information Systems: A Tradition of Innovation. Texas: AIS eLibrary, 10 S. (Proceedings of the Americas Conference on Information Systems (AMCIS); Band 2017).

    Publikation: Beiträge in SammelwerkenAufsätze in KonferenzbändenForschungbegutachtet

  4. Erschienen

    LivingCare - An autonomously learning, human centered home automation system: Collection and preliminary analysis of a large dataset of real living situations

    Eckert, R., Müller, S., Glende, S., Gerka, A., Hein, A. & Welge, R., 2017, Ambient Assisted Living: 9. AAL-Kongress, Frankfurt/M, Germany, April 20 - 21, 2016. Wichert, R. & Mand, B. (Hrsg.). Cham: Springer International Publishing AG, S. 55-72 18 S. (Advanced Technologies and Societal Change).

    Publikation: Beiträge in SammelwerkenAufsätze in SammelwerkenForschungbegutachtet

  5. Erschienen

    Propagating Maximum Capacities for Recommendation

    Boubekki, A., Brefeld, U., Lucchesi, C. L. & Stille, W., 2017, KI 2017: Advances in Artificial Intelligence: 40th Annual German Conference on AI, Dortmund, Germany, September 25-29, 2017 : proceedings. Cham, Schweiz: Springer, S. 72-84 13 S. (Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics); Band 10505 LNAI).

    Publikation: Beiträge in SammelwerkenAufsätze in KonferenzbändenForschungbegutachtet

  6. Erschienen

    Analysing clickstream data: Do paid and organic search affect each other?

    Bremer, V. & Funk, B., 04.04.2017, in: International Journal of Electronic Business. 13, 2/3, S. 205-215 11 S., 5.

    Publikation: Beiträge in ZeitschriftenZeitschriftenaufsätzeForschungbegutachtet

  7. Erschienen

    Predicting the Individual Mood Level based on Diary Data

    Bremer, V., Becker, D., Funk, B. & Lehr, D., 06.2017, Proceedings of the 25th European Conference on Information Systems, ECIS 2017. AIS eLibrary, S. 1161-1177 17 S. (Proceedings of the 25th European Conference on Information Systems, ECIS 2017).

    Publikation: Beiträge in SammelwerkenAufsätze in KonferenzbändenForschungbegutachtet

  8. Erschienen

    Frame-based Data Factorizations

    Mair, S., Boubekki, A. & Brefeld, U., 25.07.2017, 34th International Conference on Machine Learning, ICML 2017. Precup, D. & Teh, Y. W. (Hrsg.). Red Hook: Curran Associates, S. 2305-2313 9 S. (Proceedings of Machine Learning Research; Band 70).

    Publikation: Beiträge in SammelwerkenAufsätze in KonferenzbändenForschungbegutachtet

  9. Erschienen

    Digitalization: Opportunity and Challenge for the Business and Information Systems Engineering Community

    Legner, C., Eymann, T., Hess, T., Matt, C., Böhmann, T., Drews, P., Mädche, A., Urbach, N. & Ahlemann, F., 01.08.2017, in: Business and Information Systems Engineering. 59, 4, S. 301-308 8 S.

    Publikation: Beiträge in ZeitschriftenZeitschriftenaufsätzeForschungbegutachtet

  10. Erschienen

    What’s Hot: Machine Learning for the Quantified Self: On the Art of Learning from Sensory Data

    Hoogendoorn, M. & Funk, B., 28.09.2017

    Publikation: Andere wissenschaftliche BeiträgeBeiträge in wissenschaftlichen Foren oder WeblogsForschungbegutachtet

  11. Erschienen

    Deep Learning auf sequenziellen Daten als Grundlage unternehmerischer Entscheidungen: Schwerpunkt Analyse sequenzieller Daten

    Funk, B., Dr. Rettenmeier, M. & Lang, T., 10.2017, in: Wirtschaftsinformatik & Management. 9, 5, S. 16-25 10 S.

    Publikation: Beiträge in ZeitschriftenZeitschriftenaufsätzeForschungbegutachtet