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
Daten- und Informationsqualität
Funk, B., 2010, in: WI.ONLINE. 1.2010, S. 34Publikation: Beiträge in Zeitschriften › Rezensionen › Forschung
- Erschienen
Datenstrukturen und Algorithmen: Grundlagen, Basisalgorithmen und Lösungsstrategien für sequentielle und parallele Algorithmen
Hoffmann, U., 2013, Lüneburg: Universität Lüneburg, 403 S. (FINAL; Band 23, Nr. 3).Publikation: Arbeits- oder Diskussionspapiere und Berichte › Arbeits- oder Diskussionspapiere
- Erschienen
Datenstrukturen & Algorithmen
Hoffmann, U., 2005, Lüneburg: Universität Lüneburg, 361 S. (Final - Forum Informatics at Lüneburg; Band 15, Nr. 2).Publikation: Arbeits- oder Diskussionspapiere und Berichte › Arbeits- oder Diskussionspapiere
- Erschienen
Datenschutzbedenken in Sozialen Netzen -: ein Strukturgleichungsmodell
Kuckertz, M. & Funk, B., 2015, Smart Enterprise Engineering: 12. Internationale Tagung Wirtschaftsinformatik (WI 2015), Tagungsband. Thomas., O. & Teuteberg, F. (Hrsg.). Osnabrück: Universität Osnabrück, S. 1771-1785 15 S.Publikation: Beiträge in Sammelwerken › Aufsätze in Konferenzbänden › Forschung › begutachtet
- Erschienen
Datenmodellierung mit dem Entity-Relationship-Ansatz
Jacobs, J., 05.1996, Lüneburg: Universität Lüneburg, 49 S. (Final; Band 6, Nr. 3).Publikation: Arbeits- oder Diskussionspapiere und Berichte › Arbeits- oder Diskussionspapiere
- Erschienen
Datenkompetenzen in Kooperationen fördern
Funk, B. & Wuppermann, M., 01.2019, in: DUZ Wissenschaft & Management. 2, 1, S. 26-29 4 S.Publikation: Beiträge in Zeitschriften › Zeitschriftenaufsätze › Transfer › begutachtet
- Erschienen
Datengetriebene Agilität: Auf der Erfolgsspur zur Digitalen Exzellenz
Böhmann, T., Drews, P. & Zolnowski, A., 2016, Hamburg: Sopra Steria Consulting, 40 S.Publikation: Arbeits- oder Diskussionspapiere und Berichte › Projektberichte › Transfer
- Elektronische Veröffentlichung vor Drucklegung
Dataset size versus homogeneity: A machine learning study on pooling intervention data in e-mental health dropout predictions
Zantvoort, K., Hentati Isacsson, N., Funk, B. & Kaldo, V., 15.05.2024, (Elektronische Veröffentlichung vor Drucklegung) in: Digital Health. 10, 10 S.Publikation: Beiträge in Zeitschriften › Zeitschriftenaufsätze › Forschung › begutachtet
- Erschienen
Data practices in apps from Brazil: What do privacy policies inform us about?
Quadros dos Reis, V., Rabello, M. E. R., Lima, A. C., Jardim, G. P. S., Fernandes, E. R. & Brefeld, U., 10.02.2023, in: Journal on Interactive Systems. 14, 1, S. 1-8 8 S.Publikation: Beiträge in Zeitschriften › Zeitschriftenaufsätze › Forschung › begutachtet
- Erschienen
Data-driven analyses of electronic text books
Boubekki, A., Kröhne, U., Goldhammer, F., Schreiber, W. & Brefeld, U., 2016, Solving large scale learning tasks: Challenges and algorithms : essays dedicated to Katharina Morik on the occasion of her 60th birthday. Michaelis, S., Piatkowski, N. & Stolpe, M. (Hrsg.). Cham: Springer International Publishing AG, S. 362-376 15 S. (Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics); Band 9580).Publikation: Beiträge in Sammelwerken › Aufsätze in Sammelwerken › Forschung