In der Übersicht
Daten werden heutzutage in sehr grossen Mengen produziert und haben in Daten-Ökosystemen eine neue bedeutende Rolle eingenommen. Dabei sind diese Ökosysteme mehr als informationstechnologische Umgebungen. Sie sind selbstwachsend und keine statischen und zentralisierten IT-System wie noch vor wenigen Jahren. Diese Veränderung benötigt aktuelles technologisches Wissen. Das Internet, smarte Lösungen und Plattformen fordern neues konzeptionelles Verständnis von Technologie. Nutzer nehmen heute direkten Einfluss auf ihre Daten und setzen Grenzen. Es entstehen digitalen Ökosysteme deren Bedeutung hinsichtlich Datenschutzes und Datensicherheit wechselnden Anforderungen unterliegen.
Nicht nur bei Business Intelligence und Data Analytics steht die Verlässlichkeit der Information im Vordergrund. Erkenntnisgewinnung mit Multi-Dimensionalität. Datenspuren erfassen und analysieren, um sie zielorientiert nutzen zu können. Es werden Entscheidungslagen verankert, die Verhalten zielgerichteter ökonomisieren lassen. Heutiges Data Management verlangt neue fachliche Kompetenzen die in diesem MAS vermittelt werden. Das Verständnis über Technologie und deren Einsatz. Die Veränderung von Routinen durch künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen Bedarf konzeptionelles und strategisches Wissen für den Aufbau innovativer Daten-Ökosysteme. Das Internet der Dinge erhöht zusammen mit der wachsenden Anzahl Cloud Plattformen nicht nur das Volumen der Daten und ihrer Struktur. Die Komplexität fordert hohes Integrationswissen und wird zum Wettbewerbsvorteil in immer mehr Branchen.
Eine Spezialisierung in der MAS-Thesis ist in der Vielfalt von Themenfeldern möglich. Data-Affinität, Interesse an Daten-Analyse und Manipulation sind dabei nur eine Perspektive. Digital Kompetenz, Geschäftsmodelle oder Künstliche Intelligenz inspirieren Software oder Data Ingenieure ebenso wie Analysten, Controller oder Fachverantwortliche.
