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
Towards an Extended Enterprise Architecture Meta-Model for Big Data: A Literature-based Approach
Burmeister, F., Drews, P. & Schirmer, I., 08.2018, Americas Conference on Information Systems 2018: Digital Disruption, AMCIS 2018. Association for Information Systems, 10 S. (Proceedings of the Americas Conference on Information Systems (AMCIS); Band 2018).Publikation: Beiträge in Sammelwerken › Aufsätze in Konferenzbänden › Forschung › begutachtet
- Erschienen
Charting the Emerging Business Ecosystem of Fintechs and Banks: Seven Types of Collaborative Business Models
Schmidt, J., Drews, P. & Schirmer, I., 2018, Twenty-Sixth European Conference on Information Systems (ECIS2018), Portsmouth,UK, 2018. Portsmouth: University of Portsmouth, 15 S. 1592. (Research Papers; Band 104).Publikation: Beiträge in Sammelwerken › Aufsätze in Konferenzbänden › Forschung › begutachtet
- Erschienen
Web-based intervention for depressive symptoms in adults with types 1 and 2 diabetes mellitus: a health economic evaluation
Nobis, S., Ebert, D. D., Lehr, D., Smit, F., Buntrock, C., Berking, M., Baumeister, H., Snoek, F., Funk, B. & Riper, H., 04.2018, in: The British Journal of Psychiatry. 212, 4, S. 199-206 8 S.Publikation: Beiträge in Zeitschriften › Zeitschriftenaufsätze › Forschung › begutachtet
- Erschienen
Probabilistic movement models and zones of control
Brefeld, U., Lasek, J. & Mair, S., 15.01.2019, in: Machine Learning. 108, 1, S. 127-147 21 S.Publikation: Beiträge in Zeitschriften › Zeitschriftenaufsätze › Forschung › begutachtet
- Erschienen
Multikonferenz Wirtschaftsinformatik 2018: Data driven X — Turning Data into Value
Drews, P. (Herausgeber*in), Funk, B. (Herausgeber*in), Niemeyer, P. (Herausgeber*in) & Xie, L. (Herausgeber*in), 14.03.2018, Lüneburg: Institut für Wirtschaftsinformatik. 2094 S.Publikation: Bücher und Anthologien › Konferenzbände und -dokumentationen › Forschung
- Erschienen
Predictive modeling in e-mental health: A common language framework
Becker, D., van Breda, W., Funk, B., Hoogendoorn, M., Ruwaard, J. & Riper, H., 01.06.2018, in: Internet Interventions. 12, Juni 2018, S. 57-67 11 S.Publikation: Beiträge in Zeitschriften › Übersichtsarbeiten › Forschung
- Erschienen
The impact of partially missing communities on the reliability of centrality measures
Martin, C., 2018, Complex Networks & Their Applications VI: Proceedings of Complex Networks 2017 (The 6th International Conference on Complex Networks and Their Applications). Springer, Band 1. S. 41-52 12 S. (Studies in Computational Intelligence; Band 689).Publikation: Beiträge in Sammelwerken › Aufsätze in Konferenzbänden › Forschung › begutachtet
- 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
What’s Hot: Machine Learning for the Quantified Self: On the Art of Learning from Sensory Data
Hoogendoorn, M. & Funk, B., 28.09.2017Publikation: Andere wissenschaftliche Beiträge › Beiträge in wissenschaftlichen Foren oder Weblogs › Forschung › begutachtet