Data Warehousing und Business Intelligence

22M1142

Master

Deutsch

5.0

nur Sommersemester

1 Semester

Das Modul „Business Intelligence und Data Warehousing“ befasst sich mit der datengetriebenen Steuerung von Organisationen und Prozessen im Gesundheitswesen. Durch die zunehmende Digitalisierung auch im Gesundheitswesen stehen immer mehr Daten und Informationen aus den Leistungsprozessen elektronisch zur Verfügung und stehen damit für die Analyse und zur Steuerung von klinischen, administrativen und finanziellen Abläufen bereit. Diese Analysen ermöglichen, Entscheidungen im Versorgungsprozess selbst und auf der Ebene der Unternehmenssteuerung besser vorzubereiten (Data-driven & Learning Organisations). Damit diese Analysen möglich werden, müssen die Daten und Informationen aus den Quellsystemen extrahiert, transformiert und in Datenbankstrukturen bzw. in ein Data Warehouse geladen werden. Ferner müssen sie der Analyse und Visualisierungssoftware je nach Fragestellung zugeführt werden. Mit geeigneten Data Warehouses ist es möglich, modernes Controlling und Governance durchzuführen.

1) Einführung in Business Intelligence 

1.1) Ziele 

1.2) Statistische Verfahren und Visualisierung 

1.3) Anwendungsbeispiele 

2) Data Warehouse 

2.1) Technische Grundlagen 

2.2) Extraction, Transformation, Loading Prozess 

2.3) Datenschemata, insbsondere Entity-Relationship-Modelle

2.4) Auswertungen über Datamarts, Einführung ins Data Mining

2.5) Analyse- und Visualisierungssoftware 

3) Praktische Anwendungen und Übungen

Der Arbeitsaufwand für das Modul umfasst insgesamt 150 Stunden (siehe auch "ECTS-Leistungspunkte und Benotung").

• Präsentation oder
• Referat (mit schriftlicher Ausarbeitung)

Präsentation: ca 20-40 Minuten

Referat: ca. 20-40 Minuten; dazugehörige Ausarbeitung: ca. 5-10 Seiten

Die Anforderungen werden in der jeweiligen Veranstaltung konkretisiert.

Deskriptive Statistik

Die Studierenden verfügen über Wissen, was ein Data Warehouse technisch ist, was man unter einem ETL Prozess versteht und wie entsprechende Daten technisch und methodisch aufbereitet, analysiert und visualisiert werden können. Die Studierenden können ihr erlerntes Einsteiger-Wissen für den Aufbau und die praktische Nutzung eines Data Warehouses wiedergeben.

Die Studierenden verstehen die Bedeutung von Business Intelligence und Analytics sowie von Data Warehouses für modernes Controlling und Governance einer Gesundheitseinrichtung. Sie sind in der Lage, eigenständig neue Use Cases für BI-Lösungen zu identifizieren, können entsprechende Anforderungen formulieren und Daten aufbereiten.

Die Studierenden können die Möglichkeiten und Grenzen von BI-Lösungen realistisch einschätzen und die erworbenen Kenntnisse mit dem bereits zuvor erlernten Wissen über Controllingansätze kontextualisieren. Sie sind sich der Steuerungswirksamkeit von gut spezifizierten BI-Lösungen bewusst.

Die Studierenden können das erlernte Wissen eigenständig Nutzen, um Effizienz- und Qualitätspotentiale in klinischen und betrieblichen Prozessen zu erschließen bzw. bei der Implementierung und Nutzung von BI-Lösungen fachlich zu beraten. Sie können Probleme der Entscheidungsfindung mit Hilfe von Data Warehouse Technologien und Business Analytics / Business Intelligence Werkzeugen lösen.

Die Studierenden werden dazu befähigt, unter Einsatz und Nutzung von BI-Methoden, lokal relevante Erkenntnisse im Sinne von Entscheidungshilfen zu generieren und Gesundheitsorganisationen damit stärker in Richtung lernender Organisationen zu entwickeln. Darüber hinaus sind sie sich der Forschungsbefähigung durch gute Datenhaltung von insbesondere klinischen Daten bewusst.

Die Studierenden wissen BI-Lösungen als Kommunikationsmittel insbesondere im Austausch mit Vorgesetzen und Klinikern zu ihrem Vorteil bzw. im Sinne ihrer jeweiligen Verantwortungsbereiche einzusetzen. Sie können komplexe Anwendungen von Data Warehouses im Gesundheitswesen vermitteln und an Beispielen den Nutzen aufzeigen. Sie erarbeiten entsprechende Lösungsansätze im Rahmen von Übungen in Kleingruppen.

Die Studierenden wissen die Grenzen und Möglichkeiten von BI-Lösungen und Data Warehouses sowie ihre Kenntnis über einschlägige Lösungen realistisch einzuschätzen und entsprechend zu handeln. Sie entwickeln ein Selbstverständnis, dass die Priorisierung der Entwicklung von lernenden Ogrnaisationen als strategsiche Handlungsmaxime verinnerlicht.

Das Modul ist der Teil Vertiefung Management & Controlling. Es greift damit insbesondere die Prämissen der entscheidungsorientierten Unernehmenssteuerung aus dem vorherigen Modul auf und schließt an den entsprechenden Inhalten über die Grundlagen des Controllings an. Weiterhin greift das Modul Inhalte aus der Veranstaltung „Methoden der Datanalysen“ mit Blick auf den Umgang und die Analyse von quantitativen Daten auf. 

• Management im Gesundheitswesen, M.A. (01.09.2024)

• Hübner, Ursula Hertha

• Hübner, Ursula Hertha
• Person unbekannt