Forschungsschwerpunkte

  • Prognose der Zeitpunkte bzw. Zeiträume in denen relevante Ereignisse eintreten.
  • Modellierung seltener Ereignisse.
  • Predictive Modeling unter Berücksichtigung und Integration von betriebswirtschaftlichen Kostenfunktionen.
  • Prescriptive Modeling durch die Zusammenführung von Data Strategy, Geschäftsmodellentwicklung und Predictive Analytics.
  • Algorithmen die selbstlernend Expertenwissen in Datenwissen integrieren.
  • Weiterentwicklung und Verfeinerung von selbstlernenden Algorithmen und Verfahren der Künstlichen Intelligenz.
  • Mehrdimensionale Kundenwert- und Marktsegmentierung.
  • Customer Equity und Prozess Management.
  • Integration von Competetive Intelligence in Business Intelligence.
  • Komplexitätsreduktion und Data Strategy in multivariaten Datenstrukturen: Big Data vs. Relevante Businessdaten - welche Daten sind für das Business heute und zukünftig relevant.
  • Datenqualität, und Datenlogistik.