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
IT Governance in Scaling Agile Frameworks
Horlach, B., Böhmann, T., Schirmer, I. & Drews, P., 2018, Tagungsband Multikonferenz Wirtschaftsinformatik 2018: Data driven X - Turning Data into Value. Drews, P., Funk, B., Niemeyer, P. & Xie, L. (Hrsg.). Leuphana Universität Lüneburg, Band 5. S. 1789-1800 12 S. (MKWI 2018 - Multikonferenz Wirtschaftsinformatik; Band 2018-March).Publikation: Beiträge in Sammelwerken › Aufsätze in Konferenzbänden › Forschung › begutachtet
- Erschienen
A health economic outcome evaluation of an internet-based mobile-supported stress management intervention for employees
Ebert, D. D., Kählke, F., Buntrock, C., Berking, M., Smit, F., Heber, E., Baumeister, H., Funk, B., Riper, H. & Lehr, D., 02.2018, in: Scandinavian Journal of Work, Environment and Health. 44, 2, S. 171-182 12 S.Publikation: Beiträge in Zeitschriften › Zeitschriftenaufsätze › Forschung › begutachtet
- Erschienen
Propagating Maximum Capacities for Recommendation
Boubekki, A., Brefeld, U., Lucchesi, C. L. & Stille, W., 2017, KI 2017: Advances in Artificial Intelligence: 40th Annual German Conference on AI, Dortmund, Germany, September 25-29, 2017 : proceedings. Cham, Schweiz: Springer, S. 72-84 13 S. (Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics); Band 10505 LNAI).Publikation: Beiträge in Sammelwerken › Aufsätze in Konferenzbänden › Forschung › begutachtet
- Erschienen
Deep Learning auf sequenziellen Daten als Grundlage unternehmerischer Entscheidungen: Schwerpunkt Analyse sequenzieller Daten
Funk, B., Dr. Rettenmeier, M. & Lang, T., 10.2017, in: Wirtschaftsinformatik & Management. 9, 5, S. 16-25 10 S.Publikation: Beiträge in Zeitschriften › Zeitschriftenaufsätze › Forschung › begutachtet
- Erschienen
Machine Learning for the Quantified Self: On the Art of Learning from Sensory Data
Hoogendoorn, M. & Funk, B., 2018, 1 Aufl. Cham: Springer International Publishing AG. 231 S. (Cognitive Systems Monograph; Band 35)Publikation: Bücher und Anthologien › Monografien › Forschung › begutachtet
- Erschienen
Predicting Therapy Success For Treatment as Usual and Blended Treatment in the Domain of Depression
van Breda, W. R. J., Bremer, V., Becker, D., Funk, B., Ruwaard, J. & Riper, H., 01.06.2018, in: Internet Interventions. 12, S. 100-104 5 S.Publikation: Beiträge in Zeitschriften › Zeitschriftenaufsätze › Forschung › begutachtet
- Erschienen
Bimodal Enterprise Architecture Management: The emergence of a new EAM function for a BizDevOps-based fast IT
Drews, P., Schirmer, I., Horlach, B. & Tekaat, C., 02.11.2017, Proceedings - 2017 IEEE 21st International Enterprise Distributed Object Computing Conference Workshops, EDOCW 2017: 10–13 October 2017 Quebec City, Quebec, Canada, Proceedings. Lapalme, J., Halle, S. & Dijkman, R. (Hrsg.). IEEE - Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., S. 57-64 8 S. (Proceedings - IEEE International Enterprise Distributed Object Computing Workshop, EDOCW; Band 2017-October).Publikation: Beiträge in Sammelwerken › Aufsätze in Konferenzbänden › Forschung › begutachtet
- Erschienen
Guest editorial: Special issue on sports analytics
Brefeld, U. & Zimmermann, A., 01.11.2017, in: Data Mining and Knowledge Discovery. 31, 6, S. 1577-1579 3 S.Publikation: Beiträge in Zeitschriften › Andere (Vorworte. Editoral u.ä.) › Forschung
- Erschienen
Frame-based Data Factorizations
Mair, S., Boubekki, A. & Brefeld, U., 25.07.2017, 34th International Conference on Machine Learning, ICML 2017. Precup, D. & Teh, Y. W. (Hrsg.). Red Hook: Curran Associates, S. 2305-2313 9 S. (Proceedings of Machine Learning Research; Band 70).Publikation: Beiträge in Sammelwerken › Aufsätze in Konferenzbänden › Forschung › begutachtet
- Erschienen
Distributed robust Gaussian Process regression
Mair, S. & Brefeld, U., 01.05.2018, in: Knowledge and Information Systems. 55, 2, S. 415-435 21 S.Publikation: Beiträge in Zeitschriften › Zeitschriftenaufsätze › Forschung › begutachtet