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The following topics are offered as master thesis:

Building a Data Warehouse in a Small Business with SAS

A training and development platform has to be created for a partner of one of the leading Analytics software manufacturers. Requirements must be collected and evaluated. The implementation requires the design of a data warehouse architecture, selecting products, installing and configuring.

Bewertung von Digital Media Analytics Werkzeugen

Es sollen neue Technologien zur Beobachtung eines Presseumfelds bewertet werden. Das Ergebnis wird soll in einer Firma als Grundlage genutzt werden, um die bisher eingesetzten Werkzeuge zu stärken oder sich neu aufzustellen.

Return on Investment für Digital Media Analytics

Möglichkeiten für den Einsatz von Digital Media Analytics gibt es viele. Entscheidend für die meisten Organisationen ist jedoch, inwieweit sich entsprechende Investitionskonten rechnen können. Daher sollen für verschiedene Anwendungsfälle qualifizierende und/oder quantifizierende Mehrwerte für den Einsatz von Digital Media Analytics identifiziert und beschrieben werden. Ziel des Projektes ist es den Vertrieb des Bereichs „Digital Media“ zu unterstützen und mit neuen Argumentationen auszustatten.

Forecasting für GKV-Abrechnungsdaten

Kosten sind (im Gegensatz zu den meisten Wirtschaftsunternehmen) treibender Steuerungsfaktor im Umfeld gesetzlicher Krankenversicherungen. Diese entstehen durch diverse gesundheitliche Themen wie häusliche Krankenpflege, Arztbesuche, Rehabilitationsleistungen, Krankenhausbesuche etc. Die Zeitspanne zwischen der eigentlichen Leistungserbringung bzw. derer Genehmigung und den Auswertungen zu tatsächlichen Zahlungen beträgt teilweise mehrere Monate. Für eine vernünftige Ausgabenplanung ist die Prognose von tatsächlichen Zahlungen zum Zeitpunkt der Leistungserbringung bzw. Genehmigung obligatorisch. Ziel dieser Arbeit ist es, ein Forecasting-Modell für den Bereich häusliche Krankenpflege zu entwickeln und somit den Berichts- und Planungsprozess zu unterstützen.

l-diversity im Umfeld v. Gesundheitsdaten

Gesundheitsdaten unterliegen als Sozialdaten neben dem Bundesdatenschutzgesetz (BDSG) auch dem Sozialgesetzbuch X. Sie müssen demnach einen besonderen Schutz genießen. Dies widerspricht häufig dem Ansatz von Business Analytics Ansätzen von Datenexploration und –auswertung. Das BDSG, als auch die in 2018 in Kraft tretende EU-Datenschutzgrundverordnung (EU-DSGVO) sieht in diesem Umfeld die Möglichkeit vor, personenbezogene Daten „anonym“ zu speichern. Dazu existieren diverse Anonymisierungsverfahren wie k-Anonymity oder l-diversity. Aufgabe des Projekts ist es, mittels l-diversity eine Methode in ein Data Warehouse zu integrieren, so dass Auswertungsbestände mit personenbezogenen Daten stets als „anonym“ bezeichnet werden können.

 

Entwicklung eines Frameworks zur Anbindung von Social Media Analytics an ein Data Warehouse

Social Media Analytics Plattformen wie „ubermetrics Delta“ bieten zu einem grafischen Interface meist auch eine Schnittstelle an, mit Hilfe derer Daten aus der Plattform in andere Anwendungen integriert werden können. Dazu muss ein auf SAS basiertes Framework entwickelt werden, das die wesentlichen Daten automatisiert aus dem externen System (über eine REST-API) abzieht und in eine interne Datenbank ablegt. Das Framework soll dabei so ausgestattet sein, das es auch als Produkt bei Kunden eingesetzt werden kann, die „ubermetrics Delta“ an ihre SAS-Umgebung anbinden möchten.

 

A Data Vault or EDW Framework in SAS

A data warehouse historizes data from different systems. Data Vault and Enterprise Data Warehouse (EDW) are core data warehouses‘ data modeling approaches that are designed to avoid costly in-house development to implement the basic requirements. What is needed are frameworks that can be used by customers flexibly. For this purpose, a concept has to be developed with the help of which a corresponding framework (Data Vault or EDW) can be implemented in SAS. A prototype should serve as proof-of-concept.

Prozessanalyse im BI-Umfeld einer gesetzlichen Krankenversicherung

Im Rahmen des Migrationsprojektes einer großen gesetzlichen Krankenversicherung entstehen neben einer neuen Infrastruktur auch neue BI-Prozesse. Darüber hinaus bleiben während der Migration die alten Prozesse noch bestehen. Die Führung des Business Intelligence Competence Center möchte Infrastruktur und Prozesse an einer neuen Strategie ausrichten und im Rahmen eines Projektes prüfen, inwieweit die aktuellen und im Migrationsprojekt eingesetzten  Prozesse die Strategie unterstützen und/oder noch justiert werden müssen. Die Abschlussarbeit kann dabei einen oder mehrere konkrete Prozesse betrachten.

Aufbau eines dynamischen Data Marts für Forschungsstudien

Krankenversicherungen werden häufig aufgefordert, externen Instituten Gesundheitsdaten für Forschungszwecke zur Verfügung zu stellen. Dies geschieht meist zu einem speziellen Zweck, z. B. um Zusammenhänge zwischen Krankheiten und unabhängig davon verschriebenen Medikamenten zu untersuchen. Lieferungen erfolgen üblicherweise in einem ähnlichen Format und unterscheiden sich
hauptsächlich von den zu liefernden Diagnosen/Verordnungen und oder teilnehmenden Leistungserbringern.

Im Zuge eines Migrationsprojektes in einer großen gesetzlichen Krankenversicherung soll ein Data Mart konzipiert und ggf. entwickelt werden, der o. g. Studien mit möglichst wenig Zusatzaufwand beliefern kann. Die zu Grunde liegenden Gesundheitsdaten befinden sich bereits zentral und aufbereitet im  Data Warehouse.