Trier Center of Excellence for Business Analytics

Vorstellung

Das TRIBA verfolgt die Zielsetzung, den Einsatz von quantitativen Methoden in betriebswirtschaftlichen Fragestellungen zu forcieren. Dabei liegt der Schwerpunkt der Arbeit auf den drei Bereichen Datenanalyse, Modellierung und Optimierung sowie der Umsetzung dieser Bereiche in geeigneter Software.

Vor dem Hintergrund der Digitalisierung und deren Auswirkung auf die betriebliche Wertschöpfungskette gewinnt der Begriff Big Data zunehmend an Bedeutung. Das Data Mining kennzeichnet dabei die systematische Anwendung statistischer Methoden auf diese großen Datenbestände. Dabei sollen Strukturen in Form von z.B. Zusammenhänge, Querverbindungen und Trends aufgedeckt werden, die für die Wertschöpfungskette von Belang sind. Die Datenbestände und Strukturen bilden dann die Basis für die Modellierung sowie darauf aufbauend die Optimierung der betrieblichen Prozesse. Hier kommen die Methoden des Operations Research zum Einsatz.

Data Mining und Operations Research bedingen zwingend den Einsatz geeigneter Software Tools. Diese stammen aus dem Bereich des Scientific Programming. Das TRIBA setzt dabei auf High-Level-Programmiersprachen (R, Julia, Python (Numba, SciPy), Stan), die z.B. auch im Rahmen von NumFOCUS Bedeutung erlang haben und zukünftig noch deutlich mehr gewinnen werden. Diese Lösungen sind durch die Begriffe Open Source und Open Code gekennzeichnet; sie sind sowohl für die Umsetzung bei Industrieprojekten als auch in der Lehre prädestiniert.

Arbeitsbereiche

  • Big Data
  • Business Intelligence
  • Data Mining
  • Data Science
  • Management Science
  • Operations Research
  • Quantitative Analysen
  • Quantitative Methoden
  • Scientific Programming

Veranstaltungen

Ethik und Künstliche Intelligenz

Wie kann es sein, dass Frauen oder Farbige algorithmisch klar diskriminiert werden? Auf welchen (impliziten!) Prämissen fußen moderne digitale Technologien? Kann ein Algorithmus Verantwortung tragen – oder Roboter wie „Sophia“?

Auf Einladung des Trier Center of Excellence for Business Analytics gab Michael Feiten den Studierenden der Lehrveranstaltung Data Science von Prof. Martin Vogt Einsichten in ethische Fragen und normative Herausforderungen rund um das Thema Künstliche Intelligenz und Machine Learning.

Durch seine fundierten theoretischen und praktischen Kenntnisse konnte Michael Feiten den Studierenden zum einen die theoretischen Grundlagen der Ethik und zum anderen die praktischen Anwendungen eindrücklich näher bringen. Besonders spannend waren die zahlreichen markanten Praxisbeispiele aus Unternehmen, die -ohne es zu wollen- zum Teil erheblich unethische Algorithmen und maschinelles Lernen verwendeten.

Prof. Dr. Jörg Gutsche
Prof. Dr. Jörg Gutsche
Professor FB Wirtschaft

Standort

Schneidershof | Gebäude K | Raum 105
Prof. Dr. Dominik Kramer
Prof. Dr. Dominik Kramer
Professor FB Wirtschaft

Kontakt

+49 651 8103-588

Standort

Schneidershof | Gebäude K | Raum 106

Sprechzeiten

Mittwoch, 13:00 Uhr -14:00 Uhr und nach Vereinbarung
Prof. Dr. Martin Vogt
Prof. Dr. Martin Vogt
Professor FB Wirtschaft

Kontakt

+49 651 8103-259

Standort

Schneidershof | Gebäude K | Raum 209
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