Data Analytics & Foresight

Nicht nur in der Industrie, sondern auch im Dienstleistungssektor und im Handel sind Daten das Gold des 21. Jahrhunderts. Die Fähigkeit, aus Daten Informationen und in weiterer Folge Handlungs- und Entscheidungswissen zu generieren und systematisch in Unternehmensprozesse zu integrieren, wird zur Schlüsselkompetenz in immer komplexeren und volatilerer Wertschöpfungsnetzwerken. Dieser planvolle Umgang mit Daten und ihr bewusster Einsatz im jeweiligen Kontext wird unter dem Begriff „Data Literacy“ zusammengefasst. Data Literacy subsumiert hierbei sowohl die Identifikation und Aufbereitung der im jeweiligen Bereich relevanten Daten, die Sammlung und Aggregation richtiger Informationen, die (Weiter-) Entwicklung und Anwendung entsprechender Analyseverfahren als auch das entscheidungsunterstützende Kontextualisieren, Aufbereiten und Kommunizieren sprich Einsetzen von Analyseergebnissen.

Im Kompetenzfeld „Data Analytics und Foresight“ werden jene Methoden und Ansätze auf anwendungsorientierter Ebene beforscht, die zur Erlangung von Data Literacy im Handel der Zukunft angewandt werden können. Im Rahmen der Forschungsprojekte wird hier zum einen auf operativer und taktischer Ebene mittels Methoden des Supervised Learnings (e.g. Support Vector Machines) und Unsupersvised Learnings (e.g. Neural Networks) beforscht, welche Muster sich in Daten komplexer Wertschöpfungsnetzwerke erkennen lassen und wie diese als Basis prädiktiver Aussagen und Handlungsempfehlung aufbereitet und implementiert werden können. Zum anderen wird durch Anwendung von Corporate Foresight Methoden (Trend Monitoring, Weak Signal Analysis, Bibliometrics) auf strategischer Ebene beforscht, in welcher Form Signale aus welchen relevanten (neuen) Inputquellen (qualitativ, quantitativ) zur Reduktion von Unsicherheiten gesammelt, analysiert, aufbereitet und im Rahmen der langfristigen Netzwerkplanung eingesetzt werden können.