Im Kern nutzt Strategic Business Analytics quantitative, datengetriebene Modelle und Anwendungen zur Generierung neuer Erkenntnisse, die zur Verbesserung von Geschäftsprozessen und Entscheidungen verwendet werden können. Durch SBA können signifikante Beziehungen zwischen Objekten identifiziert, bestehende Geschäftsprozesse optimiert oder neue Prozesse entwickelt und die Entscheidungsfindung durch genauere Vorhersagen verbessert werden. 

Das Methodenspektrum umfasst sowohl diagnostische als auch vorhersagende (prädiktive/präskriptive) Analytik. Erstere wendet beschreibende und diagnostische Modelle an, um ein besseres Verständnis von Kunden, Produkten oder organisatorischen Prozessen zu erlangen. Letztere nutzt diese Erkenntnisse, um Vorhersagen und Empfehlungen für zukünftige Maßnahmen zu generieren, die die Kosten minimieren, den Umsatz maximieren oder allgemein ein oder mehrere Ziele optimieren. 

Unsere Forschungs-Expertise umfasst das gesamte Spektrum an Strategic Business Analytics. Wir wenden in unseren Forschungsprojekten eine Vielzahl von Methoden an, von Regressionsmodellen, um den Einfluss von Attributen auf eine interessierende Zielvariable zu identifizieren, bis hin zu fortgeschrittenen Machine Learning- und Big Data Analytics-Modellen, um Informationen aus strukturierten, semi-strukturierten und unstrukturierten Daten vollständig zu nutzen (z.B. Textdaten, Bilddaten).  

Unsere Experten/Researchers:

Christian

Forschungsgebiete: Business Analytics, Fairness/bias/explainability/accountability in data-driven/algorithmic decision making, Big Data analytics, Two-sided Matching, Strategic manipulation in decision scenarios  

Methoden: Predictive/Prescriptive Analytics, Machine Learning, Exploratory Data Analysis, (Heuristic) Optimization, Simulation, Agent-based Modeling, Game Theory 

Margeret

Forschungsgebiete: Internet Research, Social Media, Online Communities, User Behaviour, Participation, Vulnerability, Dark Side of the Internet, Maladaptive Behaviour, Digital Divide, People Analytics, Computational Social Science, Social Computing, HCI

Methoden: Text analysis, sentiment analysis, Computer Vision, data mining, applied AI, applied ML, network analysis, surveys, mixed-methods

Stefan

Forschungsgebiete: AI initiatives in Accounting, Finance Transformation, Predictive Financial Forecasting Systems, Information Overload and Deceptive Disclosure, Accountability and Transparency for Managerial Decision-making 
 
Methoden: Quantitative Methods, Field Study Research