Folgende Themen f\u00fcr Bachelor- oder Masterarbeiten stehen zur Verf\u00fcgung:<\/p>\n
– Aufbau eines Data Warehouses in einem Kleinunternehmen mit SAS
\n– Bewertung von Digital Media Analytics Werkzeugen
\n– Return on Investment f\u00fcr Digital Media Analytics
\n– Forecasting f\u00fcr GKV-Abrechnungsdaten
\n– l-diversity im Umfeld v. Gesundheitsdaten
\n– Entwicklung eines Frameworks zur Anbindung von Social Media Analytics an ein Data Warehouse
\n– Ein Data Vault bzw. EDW Framework in SAS
\n– Prozessanalyse im BI-Umfeld einer gesetzlichen Krankenversicherung
\n– Aufbau eines dynamischen Data Marts f\u00fcr Forschungsstudien<\/p>\n
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F\u00fcr einen Partner eines der f\u00fchrenden Analytics Softwareherstellers soll eine Ausbildungs- und Entwicklungsplattform erstellt werden. Dazu muss eine Data Warehouse Architektur erstellt, die n\u00f6tige Software ausgew\u00e4hlt, installiert und konfiguriert werden. Im ersten Schritt m\u00fcssen interne Anforderungen gesammelt und bewertet werden, um anschlie\u00dfend Software- und Hardwarekomponenten auf Basis einer Architektur auszuw\u00e4hlen. Die Installation und Konfiguration kann anschlie\u00dfend (je nach Wunsch) begleitet\u00a0 werden, findet jedoch prim\u00e4r durch den Softwarelieferanten statt.<\/p>\n
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 st\u00e4rken oder sich neu aufzustellen.<\/p>\n
M\u00f6glichkeiten f\u00fcr den Einsatz von Digital Media Analytics gibt es viele. Entscheidend f\u00fcr die meisten Organisationen ist jedoch, inwieweit sich entsprechende Investitionskonten rechnen k\u00f6nnen. Daher sollen f\u00fcr verschiedene Anwendungsf\u00e4lle qualifizierende und\/oder quantifizierende Mehrwerte f\u00fcr den Einsatz von Digital Media Analytics identifiziert und beschrieben werden. Ziel des Projektes ist es den Vertrieb des Bereichs \u201eDigital Media\u201c zu unterst\u00fctzen und mit neuen Argumentationen auszustatten.<\/p>\n
Kosten sind (im Gegensatz zu den meisten Wirtschaftsunternehmen) treibender Steuerungsfaktor im Umfeld gesetzlicher Krankenversicherungen. Diese entstehen durch diverse gesundheitliche Themen wie h\u00e4usliche Krankenpflege, Arztbesuche, Rehabilitationsleistungen, Krankenhausbesuche etc. Die Zeitspanne zwischen der eigentlichen Leistungserbringung bzw. derer Genehmigung und den Auswertungen zu tats\u00e4chlichen Zahlungen betr\u00e4gt teilweise mehrere Monate. F\u00fcr eine vern\u00fcnftige Ausgabenplanung ist die Prognose von tats\u00e4chlichen Zahlungen zum Zeitpunkt der Leistungserbringung bzw. Genehmigung obligatorisch. Ziel dieser Arbeit ist es, ein Forecasting-Modell f\u00fcr den Bereich h\u00e4usliche Krankenpflege zu entwickeln und somit den Berichts- und Planungsprozess zu unterst\u00fctzen.<\/p>\n
Gesundheitsdaten unterliegen als Sozialdaten neben dem Bundesdatenschutzgesetz (BDSG) auch dem Sozialgesetzbuch X. Sie m\u00fcssen demnach einen besonderen Schutz genie\u00dfen. Dies widerspricht h\u00e4ufig dem Ansatz von Business Analytics Ans\u00e4tzen von Datenexploration und \u2013auswertung. Das BDSG, als auch die in 2018 in Kraft tretende EU-Datenschutzgrundverordnung (EU-DSGVO) sieht in diesem Umfeld die M\u00f6glichkeit vor, personenbezogene Daten \u201eanonym\u201c 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 Auswertungsbest\u00e4nde mit personenbezogenen Daten stets als \u201eanonym\u201c bezeichnet werden k\u00f6nnen.<\/p>\n
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Social Media Analytics Plattformen wie \u201eubermetrics Delta\u201c bieten zu einem grafischen Interface meist auch eine Schnittstelle an, mit Hilfe derer Daten aus der Plattform in andere Anwendungen integriert werden k\u00f6nnen. Dazu muss ein auf SAS basiertes Framework entwickelt werden, das die wesentlichen Daten automatisiert aus dem externen System (\u00fcber 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 \u201eubermetrics Delta\u201c an ihre SAS-Umgebung anbinden m\u00f6chten.<\/p>\n
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Ein Data Warehouse speichert dauerhaft Daten aus verschiedenen Systemen. Data Vault bzw. Enterprise Data Warehouse (EDW) sind Ans\u00e4tze f\u00fcr Datenarchitekturen in Core-Data Warehouses, die aufw\u00e4ndige\u00a0 Eigenentwicklung zur Umsetzung der Basisanforderungen vermeiden sollen. Ben\u00f6tigt werdenFrameworks, die entsprechend flexibel bei Kunden eingesetzt werden k\u00f6nnen. Dazu ist ein Konzept zu entwickeln, mit Hilfe dessen ein entsprechende Framework (Data Vault oder EDW) in SAS umgesetzt werden kann. Im Best Case kann bereits ein erster Prototyp f\u00fcr ein! Element stattfinden.<\/p>\n
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Im Rahmen des Migrationsprojektes einer gro\u00dfen gesetzlichen Krankenversicherung entstehen neben einer neuen Infrastruktur auch neue BI-Prozesse. Dar\u00fcber hinaus bleiben w\u00e4hrend der Migration die alten Prozesse noch bestehen. Die F\u00fchrung des Business Intelligence Competence Center m\u00f6chte Infrastruktur und Prozesse an einer neuen Strategie ausrichten und im Rahmen eines Projektes pr\u00fcfen, inwieweit die aktuellen und im Migrationsprojekt eingesetzten\u00a0 Prozesse die Strategie unterst\u00fctzen und\/oder noch justiert werden m\u00fcssen. Die Abschlussarbeit kann dabei einen oder mehrere konkrete Prozesse betrachten.<\/p>\n
Krankenversicherungen werden h\u00e4ufig aufgefordert, externen Instituten Gesundheitsdaten f\u00fcr Forschungszwecke zur Verf\u00fcgung zu stellen. Dies geschieht meist zu einem speziellen Zweck, z. B. um Zusammenh\u00e4nge zwischen Krankheiten und unabh\u00e4ngig davon verschriebenen Medikamenten zu untersuchen. Lieferungen erfolgen \u00fcblicherweise in einem \u00e4hnlichen Format und unterscheiden sich
\nhaupts\u00e4chlich von den zu liefernden Diagnosen\/Verordnungen und oder teilnehmenden Leistungserbringern.<\/p>\n
Im Zuge eines Migrationsprojektes in einer gro\u00dfen gesetzlichen Krankenversicherung soll ein Data Mart konzipiert und ggf. entwickelt werden, der o. g. Studien mit m\u00f6glichst wenig Zusatzaufwand beliefern kann. Die zu Grunde liegenden Gesundheitsdaten befinden sich bereits zentral und aufbereitet im\u00a0 Data Warehouse.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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