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

    How to Predict Mood? Delving into Features of Smartphone-Based Data

    Becker, D., Bremer, V., Funk, B., Asselbergs, J., Riper, H. & Ruwaard, J., 08.2016, Proceedings of the AMCIS 2016. AIS eLibrary, 10 S. (Proceedings of the Americas Conference on Information Systems (AMCIS); Band 2016).

    Publikation: Beiträge in SammelwerkenAufsätze in KonferenzbändenForschungbegutachtet

  2. Erschienen

    How to Measure the Speed of Enterprise IT? An Enterprise Architecture-based Case Study in a Very Large Enterprise

    Kanin, O. & Drews, P., 2025, Enterprise Design, Operations, and Computing : 28th International Conference, EDOC 2024, Vienna, Austria, September 10–13, 2024, Revised Selected Papers. Borbinha, J., Sales, T. P., Da Silva, M. M., Proper, H. A. & Schnellmann, M. (Hrsg.). Cham: Springer Schweiz, S. 101-118 18 S. (Lecture Notes in Computer Science (LNCS); Band 15409).

    Publikation: Beiträge in SammelwerkenAufsätze in KonferenzbändenForschungbegutachtet

  3. Erschienen

    How Much Tracking Is Necessary? - The Learning Curve in Bayesian User Journey Analysis

    Stange, M. & Funk, B., 29.05.2015, Proceedings of the Twenty-Third European Conference on Information Systems. AIS eLibrary, 13 S.

    Publikation: Beiträge in SammelwerkenAufsätze in KonferenzbändenForschungbegutachtet

  4. Erschienen

    How Much Home Office is Ideal? A Multi-Perspective Algorithm

    Colley, M., Jansen, P., Matthiesen, J., Hoberg, H., Reger, C. & Thiermann, I., 20.09.2023, Proceedings of the 2nd Annual Meeting of the Symposium on Human-Computer Interaction for Work, CHIWORK 2023. Boll, S., Cox, A., Ludwig, T. & Cecchinato, M. E. (Hrsg.). New York: Association for Computing Machinery, Inc, 12 S. 8. (ACM International Conference Proceeding Series).

    Publikation: Beiträge in SammelwerkenAufsätze in KonferenzbändenForschungbegutachtet

  5. Erschienen

    How does Enterprise Architecture support the Design and Realization of Data-Driven Business Models? An Empirical Study

    Rashed, F. & Drews, P., 01.01.2021, Innovation Through Information Systems - Volume III: A Collection of Latest Research on Management Issues. Ahlemann, F., Schütte, R. & Stieglitz, S. (Hrsg.). Cham: Springer Nature Switzerland AG, S. 662-677 16 S. (Lecture Notes in Information Systems and Organisation; Band 48 LNISO).

    Publikation: Beiträge in SammelwerkenAufsätze in KonferenzbändenForschungbegutachtet

  6. Erschienen

    How Big Does Big Data Need to Be?

    Stange, M. & Funk, B., 06.2016, Enterprise Big Data Engineering, Analytics, and Management. Atzmueller, M., Oussena, S. & Roth-Berghofer, T. (Hrsg.). Hershey: Business Science Reference, S. 1-12 12 S.

    Publikation: Beiträge in SammelwerkenAufsätze in SammelwerkenForschungbegutachtet

  7. 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 ZeitschriftenZeitschriftenaufsätzeForschungbegutachtet

  8. Erschienen

    Heterogeneity Matters: Predicting Self-Esteem in Online Interventions Based on Ecological Momentary Assessment Data

    Bremer, V., Funk, B. & Riper, H., 13.01.2019, in: Depression Research and Treatment. 2019, 9 S., 3481624.

    Publikation: Beiträge in ZeitschriftenZeitschriftenaufsätzeForschungbegutachtet

  9. Erschienen

    Herausforderungen in der Wirtschaftsprüfung durch den Einsatz von Big Data-Technologien: Welche Impulse muss die Prüfungsforschung geben?

    Velte, P. & Drews, P., 26.10.2018, in: Der Betrieb. 71, 43, S. 2581-2585 5 S.

    Publikation: Beiträge in ZeitschriftenZeitschriftenaufsätzeTransfer

  10. Erschienen

    Hands in Focus: Sign Language Recognition Via Top-Down Attention

    Sarhan, N., Wilms, C., Closius, V., Brefeld, U. & Frintrop, S., 08.10.2023, 2023 IEEE International Conference on Image Processing, ICIP 2023 - Proceedings: Proceedings. Piscataway: IEEE Electromagnetic Compatibility Society, S. 2555-2559 5 S. (Proceedings - International Conference on Image Processing, ICIP).

    Publikation: Beiträge in SammelwerkenAufsätze in KonferenzbändenForschungbegutachtet

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