Innovative Lehrprojekte im Porträt: Big-Data-Analysen für Forschung und Lehre zur Verfügung stellen  

14.11.2016 – Welche Möglichkeiten bietet Text Mining für die Identifikation von Produktverbesserungen oder die Analyse von Kundenbindung? Was für Themen sind auf Crowdfunding-Plattformen gefragt? Und wie effektiv sind die Tracking-Methoden des Affiliate-Marketings? Mit diesen und anderen Fragen haben sich Studierende der FOM in ihren Projekt- und Abschlussarbeiten befasst. Bei der Suche nach Antworten kamen Big-Data- und Data-Science-Analysen zum Einsatz. Die Ergebnisse sowohl den Lehrenden als auch den Forschenden der Hochschule zur Verfügung zu stellen, ist Zielsetzung eines Innovativen Lehrprojekts von Prof. Dr. Rüdiger Buchkremer.

„Bereits jetzt liegen mir über 100 Arbeiten vor, in deren Rahmen Big-Data-Analysen zu ganz unterschiedlichen Fachbereichen und Fragestellungen durchgeführt wurden“, erklärt der Experte des ifes Institut für Empirie & Statistik. „Dieses Know-how sollte die Hochschule auf jeden Fall nutzen. Sei es, dass die Arbeiten in Form von Case Studies in Vorlesungen einfließen oder forschende Kolleginnen und Kollegen die Daten für ihre Projekte nutzen.“ Um das zu gewährleisten, baut Prof. Dr. Buchkremer gemeinsam mit dem Prorektorat Lehre eine Datenbank auf. Sie soll den einfachen Zugang zu den Arbeiten gewährleisten und zunächst im internen Wiki-Bereich der FOM getestet werden. Anschließend ist eine Verknüpfung mit dem Online-Campus geplant. „Der konkrete Zeitplan ist noch nicht ganz festgezurrt, aber ich gehe davon aus, dass wir die Testversion im Winter 2016 freischalten.“

Stefanie Bergel, Referentin Forschungskommunikation