htw saar Piktogramm
Zurück zur Hauptseite

Version des Moduls auswählen:
XML-Code

flag

Marktanalyse (Strategic Analytics + Big Data Analysis)

Modulbezeichnung: Marktanalyse (Strategic Analytics + Big Data Analysis)
Modulbezeichnung (engl.): Market Analysis (Strategic Analytics + Big Data Analysis)
Studiengang: Marketing Science, Master, ASPO 01.04.2016
Code: MAMS-120
SWS/Lehrform: 4VU (4 Semesterwochenstunden)
ECTS-Punkte: 6
Studiensemester: 1
Pflichtfach: ja
Arbeitssprache:
Deutsch
Prüfungsart:
Klausur (120 Minuten / Wiederholung semesterweise)

[letzte Änderung 06.01.2016]
Zuordnung zum Curriculum:
MAMS-120 Marketing Science, Master, ASPO 01.04.2016, 1. Semester, Pflichtfach
Arbeitsaufwand:
Die Präsenzzeit dieses Moduls umfasst bei 15 Semesterwochen 60 Veranstaltungsstunden (= 45 Zeitstunden). Der Gesamtumfang des Moduls beträgt bei 6 Creditpoints 180 Stunden (30 Std/ECTS). Daher stehen für die Vor- und Nachbereitung der Veranstaltung zusammen mit der Prüfungsvorbereitung 135 Stunden zur Verfügung.
Empfohlene Voraussetzungen (Module):
Keine.
Als Vorkenntnis empfohlen für Module:
Modulverantwortung:
Prof. Dr. Otmar Adam
Dozent:
Prof. Dr. Otmar Adam
Prof. Dr. Christian Liebig
Prof. Dr. Stefan Selle
Dozenten des Studiengangs
Nico Krivograd, M.Sc.


[letzte Änderung 06.04.2017]
Lernziele:
  Die Studierenden sollen durch die erfolgreiche Beendigung dieses Moduls in der Lage sein,
- den aktuelle Stand in Wissenschaft und Praxis der strategischen Marktanalyse als Schnittstelle zwischen
  den Disziplinen des Marketings und des strategischen Managements auf internationaler Ebene zu kennen,
  Strömungen aufzuzeigen und neue Ansätze fortzuschreiben
- Einen Werkzeugkasten zur qualitativen und quantitativen Analyse von Daten über Marktteilnehmer
  (inbes. Zielgruppen, Kunden, Wettbewerber) aus primären und sekundären Quellen auf konkrete Fallbeispiele
  im Kontext des strategischen Managements von Unternehmen mit internationaler Reichweite anwenden können
- in Kleingruppenarbeit Fragestellungen der strategischen Marktanalyse zu strukturieren, Daten zu analysieren,
  und daraus abgeleitete Empfehlungen zu argumentieren
- Prinzipien, Konzepte und Anwendungen zum Thema Big Data zu kennen,
- Methoden des Data Mining zu verstehen und anzuwenden,
- Zusammenhänge zu Themen wie bspw. Cloud Computing, Enterprise 2.0, Analytisches CRM usw. darzustellen,


[letzte Änderung 25.01.2016]
Inhalt:
[1] Strategische Marktanalyse
- Identifikation und Wirkgefüge der Schnittstelle zwischen strategischem Management und Marketing
- Status Quo und Herausforderungen des marktorientierten, strategischen Managements entlang dessen Prozessmodells
  und Common Practice der Strategieberatung im Kontext neuer Geschäftsmodelle
- Branchenübergreifende und –spezifische Methoden zur datengetriebenen Steuerung von Unternehmen
  (Konzepte und Fallstudien)
- Vertiefung aktueller Themen der marktorientierte Unternehmensführung bspw. aus den Bereichen:
  Internationale Markteintrittsstrategie, Konfiguration und Koordination der Marktbearbeitungsaktivitäten,
  Ansätze und Methodik der internationalen Marktsegmentierung
 
[2] Big Data
- Datenmanagement, Datenschutz und Datensicherheit
- Business Intelligence (BI), Data Warehouse, Online Analytical Processing (OLAP)
- Data Mining (DM): Prozesse und spezielle Verfahren (z.B. Clusteranalyse, Assoziationsanalyse, Entscheidungsbaum usw.)
- Big Data Architekturen und Anwendungen (z.B. Hadoop, MapReduce, NoSQL usw.)
- Cloud Computing, Soziale Netzwerke, Enterprise 2.0, Analytisches Customer Relationship Management (CRM)


[letzte Änderung 06.01.2016]
Lehrmethoden/Medien:
Vorlesung mit integrierten praktischen Übungen und Fallstudien u.a. am PC mit Hilfe von Werkzeugen wie MS Excel, SAP BI 7 und Knime.

[letzte Änderung 06.01.2016]
Literatur:
[1] Strategische Marktanalyse
-        Evans, J.R.: Business Analytics, Global Edition. 2nd edition. Pearson, 2016.
-        Sharda, R., Delen, D., Turban, E.: Business Intelligence and Analytics. Pearson, 2014.
-        Sharda, R., Delen, D., Turban, E.: Business Intelligence : A Managerial Perspective on Analytics. Pearson, 2014.
-        Maisel, L., Cokins, G.: Predictive Business Analytics: Forward Looking Capabilities to
        Improve Business Performance. Wiley, 2014.
-        Siegel, E.: Predictive Analytics: The Power to Predict Who Will Click, Buy, Lie, or Die.
        John Wiley & Sons, Hoboken, 2013.
-        Hauser, W.J.: Marketing analytics: the evolution of marketing research in the twenty‐first century.
        In: Direct Marketing: An International Journal, Vol. 1 Iss: 1, pp.38 – 54, 2007.
        http://dx.doi.org/10.1108/17505930710734125
-        Sorger, S.: Marketing Analytics: Strategic Models and Metrics.                    
        CreateSpace Independent Publishing Platform, 2013.
-        Stähle, W., Conrad, P., Sydow, J.: Management: Eine verhaltenswissenschaftliche Perspektive, 9. Auflage, 2016.
-        Venkatesan, R; Farris, P.; Wilcox, R. T.: Cutting Edge Marketing Analytics: Real World Cases and Data
        Sets for Hands On Learning. Pearson FT Press, Upper Saddle River, 2014.
 
 
[2] Big Data
-        Bachmann, R., Kemper, G., Gerzer, T.: Big Data – Fluch oder Segen?, mitp Verlag, Wachtendonk, 2014.
-        Freiknecht, J.: Big Data in der Praxis, Carl Hanser Verlag, München, 2014.
-        Kießwetter, M., Vahlkamp, D.: Data Mining in SAP NetWeaver BI, Galileo Press, Bonn, 2007.
-        King, S.: Big Data - Potential und Barrieren der Nutzung im Unternehmenskontext,
        Springer Fachmedien, Wiesbaden, 2014.
-        Marx Gómez, J. M., Rautenstrauch, C., Cissek, P.:
        Einführung in Business Intelligence mit SAP NetWeaver 7.0,   Springer Verlag, Berlin, 2009.
-        Müller, R., Lenz, H.-J.: Business Intelligence, Springer Vieweg Verlag, Berlin, 2013.
-        Schmidt-Volkmar, P.: Betriebswirtschaftliche Analyse auf operationalen Daten, Gabler Verlag, Wiesbaden, 2008.
-        Runkler, T.A.: Data Mining, Vieweg+Teubner Verlag, Wiesbaden, 2010.
-        Witten, I.H., Frank, E., Hall, M.A.: Data Mining, 3. Auflage, Morgan Kaufmann, Burlington, 2011.


[letzte Änderung 06.01.2016]
[Sat Jul 24 13:45:12 CEST 2021, CKEY=mmxaxbd, BKEY=msm2, CID=MAMS-120, LANGUAGE=de, DATE=24.07.2021]