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. Erschienen

    Entwicklerbuch SAP exchange infrastructure

    Nicolescu, V., Funk, B., Heiler, M., Niemeyer, P., Wittges, H., Morandell, T., Visintin, F. & Kleine Stegemann, B., 07.2006, 1. Aufl. Bonn: Galileo Press. 367 S.

    Publikation: Bücher und AnthologienMonografienTransfer

  2. Erschienen

    Entwicklung einer Fallstudie für die Lehre im IT-gestützten Personalmanagement

    Funk, B., Lehmann, M. & Niemeyer, P., 2010, Stimulating Computing: Praxisnahe Wirtschaftsinformatik in Lehre und Forschung; FestschriftfürProf.Dr.rer.publ.,Dipl.-Ing.,Dipl.-Wirtsch.-Ing.HinrichE.G.Bonin. Meyer-Wachsmuth, H. (Hrsg.). Lüneburg: Universität Lüneburg, S. 11-23 13 S. (FInAL; Band 20, Nr. 2).

    Publikation: Beiträge in SammelwerkenAufsätze in SammelwerkenForschung

  3. Erschienen

    Entwicklung und Evaluation eines Metamodells zur Verbesserung der unternehmensweiten Entscheidungsorientierung mithilfe der Unternehmensarchitektur

    Schmidt, J. & Drews, P., 2015, Smart Enterprise Engineering: 12. Internationale Tagung Wirtschaftsinformatik (WI 2015), Tagungsband. Thomas, O. & Teuteberg, F. (Hrsg.). Osnabrück: Universität Osnabrück, S. 1814-1828 15 S.

    Publikation: Beiträge in SammelwerkenAufsätze in KonferenzbändenForschungbegutachtet

  4. Erschienen

    Entwicklung und Qualitätssicherung von Anwendungssoftware: Konzepte, Meßverfahren, Standards

    Knöll, H.-D., Slotos, T. & Suk, W., 1996, Heidelberg: Spektrum Akademischer Verlag. 474 S.

    Publikation: Bücher und AnthologienMonografienForschung

  5. Erschienen

    Environmental scorecard: ein Konzept zur Unterstützung der Implementierung und Aufrechterhaltung von Umweltmanagementsystemen

    Sturm, N., 2003, in: Controlling. 15, 11, S. 597-605 9 S.

    Publikation: Beiträge in ZeitschriftenZeitschriftenaufsätzeForschung

  6. Erschienen

    Erfolgreiche Business Intelligence-Projekte

    Piechota, S., 2004, in: Controlling & Finance. 2, S. 3 1 S.

    Publikation: Beiträge in ZeitschriftenZeitschriftenaufsätzeForschung

  7. Erschienen

    Erfolgsbesteuerung und Risikobereitschaft bei unternehmerischen Langfristentscheidungen

    Sturm, N., 09.1986, in: Zeitschrift für Betriebswirtschaft. 56, 9, S. 805-826 22 S.

    Publikation: Beiträge in ZeitschriftenZeitschriftenaufsätzeForschung

  8. Erschienen

    Erfolgsstrategien zur Gestaltung von Innovationsprozessen: eine empirische Analyse mittelständischer Innovationssysteme

    Seeger, B., 01.07.2014, Wiesbaden: Springer Gabler. 253 S. (Beiträge zur Produktionswirtschaft)

    Publikation: Bücher und AnthologienBuch

  9. Erschienen

    Estimation of minimal data sets sizes for machine learning predictions in digital mental health interventions

    Zantvoort, K., Nacke, B., Görlich, D., Hornstein, S., Jacobi, C. & Funk, B., 12.2024, in: npj Digital Medicine. 7, 1, 10 S., 361.

    Publikation: Beiträge in ZeitschriftenZeitschriftenaufsätzeForschungbegutachtet

  10. Erschienen

    European COMPARative Effectiveness research on blended Depression treatment versus treatment-as-usual (E-COMPARED): Study protocol for a randomized controlled, non-inferiority trial in eight European countries

    Kleiboer, A., Smit, J., Bosmans, J., Ruwaard, J., Andersson, G., Topooco, N., Berger, T., Krieger, T., Botella, C. M., Banos Rivera, R. M., Chevreul, K., Araya, R., Cerga-Pashoja, A., Cieslak, R., Rogala, A., Vis, C., Draisma, S., van Schaik, D. J., Kemmeren, L., Ebert, D. D., Berking, M., Funk, B., Cuijpers, P. & Riper, H., 03.08.2016, in: Trials. 17, 1, 10 S., 387.

    Publikation: Beiträge in ZeitschriftenZeitschriftenaufsätzeForschungbegutachtet

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