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Praxisseminar

Modulverantwortliche/ Lehrbeauftragte: Prof. Dr. Nicole Koschate-Fischer /
Andreas Onnen, Leiter „Analytics & Insights“ Procter & Gamble D/AT/CH
Roland Toth, Business Analyst Procter & Gamble D/AT/CH
Veranstaltungstitel:
Praxisseminar: „Big Data“ – wie aus einem Schlagwort Geschäftsideen werden
Modul:
Praxisseminar
Inhalt: Diese Wahlveranstaltung im Master behandelt die Veränderungen und neuen Möglichkeiten, die sich durch die zunehmende Digitalisierung, ständig wachsende Datenmengen und Analysekapazitäten für die Marktforschung ergeben.

Im Rahmen der Veranstaltung wird über die Herausforderungen von „Big Data“ gesprochen und – mit Hilfe der P&G Experten – verstanden, wie „Big Data“ bei P&G verwendet wird.

Im Praxisteil und der Seminar-Aufgabe werden die Studierenden die Gelegenheit haben, analytische Fähigkeiten zu entwickeln/erweitern und diese anhand von realen Businessfragen und Datensätzen anzuwenden. Neben der Analyse stehen die konkreten Empfehlungen für das P&G Geschäft im Fokus: Die Studierenden werden die komplette Analyse-Kette – von den Daten bis zur Handlungsempfehlung – kennenlernen und zur Anwendung bringen.

Procter & Gamble ist ein weltweit führender Konsumgüter-Hersteller. P&G vertreibt 65 bekannte Marken, darunter Pampers, Ariel, Oral B, Gillette, Braun, Always und Head&Shoulders. P&G Produkte werden in 180 Ländern weltweit verkauft und von über 5 Milliarden Konsumenten jedes Jahr genutzt.

Zwei Aufgabenstellungen stehen für die Analyse zur Auswahl

„Wie können wir historische Daten und Algorithmen nutzen, um zukünftige Produktnachfrage besser vorherzusagen?“ Anhand eines historischen Datensatzes sollen die Studierenden Nachfrage-Treiber verstehen und ein Modell entwickeln, mit dem sich Produkt- und Lieferkapazitäten besser vorhersagen lassen.

„Welche Folgerungen können wir aus detaillierten demographischen Daten und Daten zur Handelsstruktur in Bayern ziehen? Wie können wir Einkaufsbedürfnisse in Bayern mit P&G Produkten besser abdecken?“ Als Basis erhalten die Studierenden einen Datensatz mit einer Handelsstruktur (Geschäftsstandorte und Geschäftsarten) und demographischen Daten aus verschiedenen Nachbarschaften.

Termine und Gliederung: 1. Termin: Kick-Off Veranstaltung (Freitag, 24.04.2020, 09:30 – 18:00 Uhr, online Format)
  • Einführung in die Thematik
  • Bildung der Teams für die Gruppenarbeit
  • Einführung in den Datensatz

2. Termin: Vorstellung von Rechercheergebnissen und Lösungsskizzen (Freitag, 29.05.2020, 09:45 – 16:30 Uhr, online Format)

3. Termin: Offene Fragen und Rücksprache (Freitag, 19.06.2020, 09:45 – 16:30 Uhr, online Format)

4. Termin: Abschlusspräsentationen (Freitag, 17.07.2020, 08:00 – 14:45 Uhr, online Format)

Teilnahmevoraussetzung:
Die Studierenden sollten ein Interesse an Big Data Analyse und ein Grundverständnis über Datenanalyse mit Hilfe von Analyse-Systemen mitbringen. Gute Englischkenntnisse sind wünschenswert, da ein Teil der Veranstaltung in Englisch stattfinden wird.
Anmeldung: Die Teilnehmerzahl ist begrenzt. Bitte melden Sie sich verbindlich über das Formular (Link siehe unten) im Zeitraum vom 03.02.2020 bis zum 28.02.2020 an. Folgende Dokumente müssen Sie bei der Onlineanmeldung im PDF-Format anfügen:
  • Kurzlebenslauf
  • Aktuelle Notenübersicht
Art der Veranstaltung: Praxisseminar / Interdisziplinäres Seminar
SWS: 2
ECTS: 5
Leistungsnachweis: Abschlusspräsentation (ca. 20 Minuten pro Team)
Prüfungsnummer: 60801 (Praxisseminar) / 41201 (Interdisziplinäres Seminar)
Ansprechpartner: Franziska Hoffmann, M.Sc.
Link zum Online-Anmeldeformular: Dieser Link ist vom 03.02.2020 bis zum 28.02.2020 verfügbar.