Institut für Wirtschaftsinformatik
Organisation: Institut
- Juniorprofessur für Wirtschaftsinformatik, insbesondere Data Analytics
- Professur für Technische Informatik
- Professur für Wirtschaftsinformatik, insbesondere Data Science
- Professur für Wirtschaftsinformatik, insbesondere Digitale Transformation und Informationsmanagement
- Professur für Wirtschaftsinformatik, insbesondere E-Business und Wissensmanagement
- Professur für Wirtschaftsinformatik, insbesondere Künstliche Intelligenz und Erklärbarkeit
- Professur für Wirtschaftsinformatik, insbesondere Machine Learning
- Professur für Wirtschaftsinformatik, insbesondere Network Science
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 ).
- Erschienen
Heuristic approximation and computational algorithms for closed networks: A case study in open-pit mining
Daduna, H., Krenzler, R., Ritter, R. & Stoyan, D., 03.2018, in: Performance Evaluation. 119, S. 5-26 22 S.Publikation: Beiträge in Zeitschriften › Zeitschriftenaufsätze › Forschung › begutachtet
- Erschienen
Charting the Emerging Financial Services Ecosystem of Fintechs and Banks: Six Types of Data-Driven Business Models in the Fintech Sector
Schmidt, J., Drews, P. & Schirmer, I., 01.01.2018, Proceedings of the 51st Annual Hawaii International Conference on System Sciences, HICSS 2018. Bui, T. X. (Hrsg.). University of Hawaiʻi at Mānoa, S. 5004-5013 10 S. (Proceedings of the Annual Hawaii International Conference on System Sciences; Band 2018-January).Publikation: Beiträge in Sammelwerken › Aufsätze in Konferenzbänden › Forschung › begutachtet
- Erschienen
Lost-customers approximation of semi-open queueing networks with backordering: An application to minimise the number of robots in robotic mobile fulfilment systems
Otten, S., Krenzler, R., Xie, L., Daduna, H. & Kruse, K., 03.12.2019, New York, 44 S. (arXiv.org).Publikation: Arbeits- oder Diskussionspapiere und Berichte › Arbeits- oder Diskussionspapiere
- Erschienen
Coresets for Archetypal Analysis
Mair, S. & Brefeld, U., 2020, 32rd Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2019): Vancouver, Canada, 8-14 December 2019. Wallach, H. & Larochelle, H. (Hrsg.). Red Hook: Curran Associates, Band 10. S. 7215-7223 9 S. (Advances in neural information processing systems; Band 32).Publikation: Beiträge in Sammelwerken › Aufsätze in Konferenzbänden › Forschung › begutachtet
- Erschienen
Separable models for interconnected production-inventory systems
Otten, S., Krenzler, R. & Daduna, H., 02.01.2020, in: Stochastic Models. 36, 1, S. 48-93 46 S.Publikation: Beiträge in Zeitschriften › Zeitschriftenaufsätze › Forschung › begutachtet
- Erschienen
Innovationen in der Wissensvermittlung
Groß, M., 2019, in: HR Performance. 6, S. 12-15 4 S.Publikation: Beiträge in Zeitschriften › Zeitschriftenaufsätze › Transfer
- Erschienen
A mobile application for panic disorder and agoraphobia: Insights from a multi-methods feasibility study
Ebenfeld, L., Kleine Stegemann, S., Lehr, D., Ebert, D. D., Funk, B., Riper, H. & Berking, M., 01.03.2020, in: Internet Interventions. 19, 10 S., 100296 .Publikation: Beiträge in Zeitschriften › Zeitschriftenaufsätze › Forschung › begutachtet
- Erschienen
Zur empirischen Beforschung des mBooks Belgien: Die Chancen eines Methodenmix
Schreiber, W., Wagner, W., Trautwein, U. & Brefeld, U., 10.2019, Das Geschichtsschulbuch: Lehren – Lernen – Forschen . Kühberger, C., Bernhard, R. & Bramann, C. (Hrsg.). Münster: Waxmann Verlag, S. 57-80 24 S. (Salzburger Beiträge zur Lehrer/innen/bildung; Band 6).Publikation: Beiträge in Sammelwerken › Aufsätze in Sammelwerken › Forschung › begutachtet
- Erschienen
Personalized Transaction Kernels for Recommendation Using MCTS
Tavakol, M., Joppen, T., Brefeld, U. & Fürnkranz, J., 01.09.2019, KI 2019: Advances in Artificial Intelligence - 42nd German Conference on AI, Proceedings. Benzmüller, C. & Stuckenschmidt, H. (Hrsg.). Wiesbaden: Springer, S. 338-352 15 S. (Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics); Band 11793 LNAI).Publikation: Beiträge in Sammelwerken › Aufsätze in Konferenzbänden › Forschung › begutachtet
- Erschienen
From simulation to real-world robotic mobile fulfillment systems
Xie, L., Thieme, N. & Li, H., 12.2019, in: Logistics Research. 12, 1, 13 S., 9.Publikation: Beiträge in Zeitschriften › Zeitschriftenaufsätze › Forschung › begutachtet