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Sektionen

Digitalisierung

Das Institut für Wirtschaftsinformatik der Universität Liechtenstein bietet zu dem Schwerpunktthema Digitalisierung eine Vielzahl von 1.5 tägigen Workshops in den Feldern Innovation, Daten, Technologien, Sicherheit und Prozesse an.

Auf Anfrage können die Workshops auch von Unternehmen gebucht werden. 


Für Informationen und Anfragen wenden Sie sich bitte an

Dr. Thomas Grisold (thomas.grisold@uni.li)


Innovationen

Einführung in Digitale Innovationen

Kurzbeschreibung:
Der Workshop Digital Innovation bietet die Möglichkeit, die gegenwärtige und zukünftige Rolle digitaler Technologien besser zu verstehen sowie neue Ideen zu entwickeln. Unter anderem werden die folgenden Fragen erörtert: Was ist digitale Innovation? Welches sind die Kernthemen und Entwicklungen in Bezug auf digitale Innovation? Welche Rolle spielen digitale Innovationen für Produkte und Prozesse? Benötigt mein Unternehmen eine „digitale Strategie“?

Lerninhalte:
- Digitale Innovationen und deren Bedeutung für Produkte und Prozesse
- Kernthemen und neuste Entwicklungen im Bereich digitale Innovation

Lernziele:
- Beschreiben von digitalen Innovationen
- Verstehen der Kernkonzepte von digitalen Innovationen

Zielgruppe:
- Entscheidungsträger, Entscheidungsträgerinnen und Fachleute aus den Bereichen Dienstleistung, Industrie, Verwaltung und Forschung

Hauptdozierender:
Prof. Dr. Stefan Seidel (https://www.uni.li/stefan.seidel

Termin
07.02.2019 von 13-17:00
08.02.2019 von 9-17:30

Teilnehmeranzahl:
Die Mindestteilnehmerzahl liegt bei 7 Teilnehmern.

Teilnahmegebühr
CHF 1'250

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Design Thinking Workshop

Innovation ist Handwerk - Design Thinking als Methode zur Innovationsgenerierung

Kurzbeschreibung:
Zahlreiche Unternehmen stehen heute vor der Herausforderung, ihre Prozesse und Produkte zu überarbeiten und den Kundennutzen noch weiter zu erhöhen. Innovation fällt im Unternehmensalltag jedoch häufig schwer, erfordert sie doch umfangreiche Analysen und „out-of-the-box-thinking“, das sich stark vom Tagesgeschäft unterscheidet.
Die Design Thinking Methode, entwickelt an der Stanford School of Engineering in den USA, leitet in einem schrittweisen Prozess von der Analyse des Problembereichs hin zur Erschaffung zahlreicher Innovationsmöglichkeiten. Gleichzeitig wird in dieser Methode darauf geachtet, dass konkrete und greifbare Innovationen geschaffen werden, die einen hohen Kundennutzen bringen.

Lerninhalte:
- Einführung Design Thinking Methodologie 
- Hands-On-Workshop Design Thinking
- Fallstudie und Feldforschung

Lernziele:
- Überblick und erste Erfahrung mit Design Thinking
- Befähigung zur Anwendung der Design Thinking Grundsätze im Unternehmen

Zielgruppe:
- Mitarbeitende aus Vertrieb, Produktentwicklung, Kundenservice, IT-Abteilung
- Ferner alle Kadermitarbeitende mit Interesse an Innovation

Hauptdozierender:
Dr. Bernd Schenk (https://www.uni.li/bernd.schenk)

Agenda:
1. Tag: Einführung Design Thinking Methodologie 
2. Tag: Hands-On-Workshop Design Thinking (1 Tag) inkl. Fallstudie und Feldforschung

Termin:
14.3. von 14-19:00
15.3. von 12-19:30

Teilnehmeranzahl:
Die Mindestteilnehmerzahl liegt bei 7 Teilnehmern.

Teilnahmegebühr
CHF 1'250

Anmeldung

Daten

Big Data Processing

Scale up your computations to scale up your insights

Kurzbeschreibung:
Das Handhaben von Big Data benötigt einerseits analytische Fähigkeiten, etwa aus dem Bereich des Maschinellen Lernens, andererseits benötigt der Umgang mit grossen Datenmengen spezielle Tools sowie konzeptionelles Verständnis aus dem Bereich des parallelen und verteilten Rechnens. Dieser Workshp beschäftigt sich mit dem Umgang von grossen Datenmengen von der Akquierung etwa aus einer Datenbank, dateibasieten Quellen (JSON, XML etc.) bis zur Auswertung der Daten. Der Fokus ist die Toolchain als auch das konzeptionelle Verständnis dieser, wie etwa des Apache Hadoop Ecosystems mit darauf aufbauenden Tools wie Hive und Spark. Themen wie Streaming und Echtzeitanalyze von grossen Datenmengen werden ebenfalls behandelt.

Lerninhalte:
Es werden die Grundlagen zur Verarbeitung grosser Datenmengen mittels parallelem und verteilten Rechnens auf Clustern (Computernetzwerken) vermittelt. Dies erlaubt die nachfolgende Behandlung des Apache Hadoop Ecosystems wie Hadoop MapReduce, YARN, HDFS und Tools wie Spark, Cassndra, HBASE, Mahout und Spark. Anwendungsbeispiele fokussieren jedoch auf die Datenverarbeitung mittels Spark als auch Hive.

Lernziele:
Nach Abschluss dieser Kurses können Teilnehmende grosse Datenmengen mittels Tools wie Spark, Hive und Mahout analysieren. Sie verstehen auch fundamentale Limitationen, zB. im Bereich Performance, Zuverlässigkeit als auch Möglichkeiten zum parallelen Verarbeiten von grossen Datenmengen auf Clustern.

Zielgruppe:
Der Kurs richtet sich an Personen, welche im Bereich Dataanalyse tätig sind. Die Teilnehmer sollten:
- Grundlagen der Datenanalyse beherrschen
- Programmiergrundlagen beherrschen (idealerweise Python)

Hauptdozierender:
Dr. Johannes Schneider (https://www.uni.li/johannes.schneider)

Agenda:
Es besteht die Möglichkeit, dass Themen auf Wunsch angepasst werden.

1. Tag, 13:00 Uhr - 17:00 Uhr:
Grundlagen der verteilten Datenanalyse, des Streamprocessings und der funktionalen Programmierung
Aufbau des Hadoop Ecosystems (HDFS, Yarn und MapReduce)
Grundlagen Spark

2. Tag, 09:00 Uhr - 17:30 Uhr:
Überblick über Technologien zum Speichern und Analyse von Daten, insbesondere Streams, Deep Learning via Tensorflow (and Spark) on Clusters
Architekturübersicht:
- Spark auf Hadoop, Kubernetes oder Standalone
Data Management auf Big Data Plattformen:
- Persistenzformate (Parquet, ORC, Hive, HBase, etc.)
- ETL/Data Preparation with SparkSQL
Predictive Analytics:
- Spark MLlib
- SparkR, PySpark, Arrow
Streaming Analytics:
- Spark Streaming vs Spark Structured Streaming
- Integration mit SparkR und PySpark

Termin:
14.3.2019 von 13-17:00
15.3.2019 von 9-17:30

Teilnehmeranzahl:
Die Mindestteilnehmerzahl liegt bei 7 Teilnehmern.

Teilnahmegebühr
CHF 1'250

Anmeldung

Deep Learning

Getting ready to automate human tasks with little effort

Kurzbeschreibung:
Künstliche neuronale Netze (Deep Learning) haben die Grenzen von Big Data Analytics und Künstlicher Intelligenz stark erweitert, wie beispielsweise im Bereich der Bilderkennung, automatischer Übersetzung und Erkennung von Sprache. Allgemeiner gesprochen stellt Deep Learning den State-of-the-Art in vielen Bereich des Machine Learnings dar. Es ermöglicht häufig mit geringerem Aufwand als konventionelle Methoden basierend auf Featuereengineering bessere Ergebnisse zu erzielen. In den letzten Jahren ist die Anwendung dieser Verfahren dank zahlreicher Opensource Initiativen (Tensorflow von Google oder Pytorch von Facebook) auch für kleine und grosse Unternehmen ausserhalb der IT Branche möglich geworden.

Lerninhalte:
- Grundlagen von neuronalen Netzen
- Einführung in convolutional und recurrent neural networks
- Data Preprocessing and Augmentation
- Tools für Deep Learning mit Fokus auf Tensorflow und Python
- Effizientes Trainieren mittels geeigneter Hardware als auch geeigneten Algorithmen
- Beispielanwendungen im Bereich der Bild- und Textverarbeitung und ev. Zeitreihenanalyse

Lernziele:
- Erkennen und Bewerten von möglichen Anwendungsszenarien von Deeep Learning im Unternehmen
- Wesentliche Elemente existierender Netzwerkarchitekturen verstehen und auf ähnliche Probleme anwenden

Zielgruppe:
Der Kurs richtet sich an Personen, welche im Bereich des Maschinellen Lernens oder Datenanalyse tätig sind. Die Teilnehmenden sollten:
- Erfahrung mit Datenanalyse haben
- Programmiergrundlagen beherrschen (idealerweise Python)
- Mathematische Grundlagen auf Matura-/Abiturniveau im Bereich der linearen Algebra und Analysis (Matrixprodukte, Ableitungen) für ein besseres Verständnis mitbringen

Hauptdozierender:
Dr. Johannes Schneider (https://www.uni.li/johannes.schneider)

Agenda:
1. Tag, 13:00 - 17:00 Uhr:
- Grundlagen von neuronalen Netzen – Teil 1
- Einführung in convolutional neural networks
- Kurze Beispielanwendung im Bereich Bilderkennung

2. Tag, 09:00 - 17:30 Uhr:
- Grundlagen von neuronalen Netzen – Teil 2
- Einführung in recurrent neural networks
- Data Preprocessing and Augmentation
- Tools für Deep Learning mit Fokus auf Tensorflow und Python
- Effizientes Trainieren mittels geeigneter Hardware als auch Algorithmus
- Beispielanwendungen im Bereich der Bild- und Textverarbeitung und ev. Zeitreihenanalyse
- Selbstständiges Entwickeln und Trainieren eines kleinen Netzwerks zur Erkennung von Ziffern

Termin: 
28.3. von 13-17:00
29.3. von 9-17:30

Teilnehmeranzahl:
Die Mindestteilnehmerzahl liegt bei 7 Teilnehmern.

Teilnahmegebühr
CHF 1'250

Anmeldung

Angewandte Datenanalyse mit dem Statistikpaket R

Kurzbeschreibung:
Viele Unternehmen sitzen auf einem Datenschatz, den es sich zu heben lohnt. Hierfür eignet sich R, eine Software, die als eine der meistverwendeten statistischen Programmiersprachen für Datenanalysen gilt. Die Eintrittsbarrieren zu R werden jedoch häufig als hoch empfunden. Um mit R große Datenmengen zu analysieren, wird Markus Weinmann in diesem praktischen Workshop nicht nur einen pragmatischen Ansatz zur Datenanalyse verfolgen, sondern auch Best Practices zur Überwindung der Eintrittsbarrieren präsentieren.

Lerninhalte:
- Datenaufbereitung mit R
- Datenvisualisierung mit R
- Datenauswertung mit R

Lernziele:

- Selbstständiges analysieren von Daten

Zielgruppe:

- Für alle, die an praktische Datenanalyse interessiert sind

Hauptdozierender:
Dr. Markus Weinmann (www.uni.li/markus.weinmann)

Agenda:

1. Tag: 13:00 – 17:00 Uhr: Datenaufbereitung
2. Tag: 9:00 – 17:30 Uhr: Datenvisualisierung und Datenauswertung

Termin
04.04.2019 von 13-17:00
05.04.2019 von 9-17:30

Teilnehmeranzahl:
Die Mindestteilnehmerzahl liegt bei 7 Teilnehmern.

Teilnahmegebühr
CHF 1'250

Anmeldung

 

Technologien

Web Application Development

Kurzbeschreibung:
Im Workshop “Web Application Development” wird der Frage nachgegangen,  wie dynamische Webapplikationen entwickelt werden können, die gut aussehen und einfach zu pflegen sind? Diese und andere Fragen werden in diesem 1,5 tägigen Workshop erläutert. Insbesondere wird eine Einführung in die dynamische Web-Entwicklung mit Hilfe des Web-Framework Django gegeben.

Lernziele
- Einführung in Web Application Development
- Erlernen des Web Framework Django 
- Erstellen einer eigenen Website

Zielgruppe
- Developer, Webdesigner, Online Marketing Experten

Hauptdozierender:
Dr. Markus Weinmann (www.uni.li/markus.weinmann)

Agenda:
• Web Applications – Basics
• Web Applications – Technologies
• Web Applications – Introduction to Django
• Web Applications – Tutorial

Termin:
21.03.2019 von 13-17:00
22.03.2019 von 9-17:30

Teilnehmeranzahl:
Die Mindestteilnehmerzahl liegt bei 7 Teilnehmern.

Teilnahmegebühr
CHF 1'250

Anmeldung

Gaming in Business

Spielend lernen mit Gamification, Serious Games und Virtual Reality

Kurzbeschreibung:
Während Videospiele aus unserem Alltag nicht mehr wegzudenken sind, bieten sie zunehmend auch vielversprechende betriebswirtschaftliche Einsatzmöglichkeiten. Zahlreiche Unternehmen nutzen bereits seit Jahrzehnten klassische Planspiele zu Trainings- und Schulungszwecken – gerade die Digitalisierung hat in den vergangenen Jahren jedoch eine Reihe neuartiger Ansätze ermöglicht. Insbesondere Konzepte wie „Gamification“, d.h. die Integration von Spielelementen in klassische Anwendungssysteme, und „Serious Games“, d.h. digitale Spiele, die nicht etwa für Unterhaltungs-, sondern für Trainings- und Schulungszwecke entwickelt wurden, erfreuen sich zunehmender Beliebtheit. Vor diesem Hintergrund befasst sich der Workshop mit dem Einsatz von digitalen Spielen und Spielelementen im Personalmanagement. Der Workshop behandelt grundlegende Methoden und Anwendungsbeispiele aus den Bereichen Gamification und Serious Games. TeilnehmerInnen lernen ausgewählte Planspiele spielerisch kennen und werden umfassend unterrichtet, wie sie diese Planspiele auch im eigenen Unternehmen erfolgreich einsetzen können. Das hierzu erforderliche Material wird ihnen im Workshop zur Verfügung gestellt. Der Workshop schliesst mit einem Ausblick auf die digitale Zukunft des Personalmanagements. Hierbei erleben die TeilnehmerInnen auch die praktischen Einsatzmöglichkeiten von Virtual-Reality-Simulationen im Personalmanagement.

Lerninhalte:
- Grundlagen
- Anwendungsbeispiele
- Klassische Planspiele
- Computerbasierte Planspiele
- Simulationen in Virtual Reality

Lernziele:
- Kenntnis der grundlegenden Begriffe, Konzepte und Methoden aus den Bereichen Gamification und Serious Games
- Verständnis aktueller Forschungsergebnisse und Best Practices zum Einsatz von Videospielen und Virtual-Reality-Simulationen im Personalmanagement
- Befähigung zum Einsatz ausgewählter (klassischer und computerbasierter) Unternehmensplanspiele zur Personalschulung

Zielgruppe:
- Mittleres Management; Bereiche: Personal und IT

Hauptdozierende:
Dr. Bernd Schenk (www.uni.li/bernd.schenk)
Dr. Alexander Simons (www.uni.li/alexander.simons)

Termine:
21.3. von 12-19:00
22.3. von  10-15:30

Teilnehmeranzahl:
Die Mindestteilnehmerzahl liegt bei 7 Teilnehmern.

Teilnahmegebühr
CHF 1'250

Anmeldung

Digital Connectivity / IoT

Kurzbeschreibung:
Die digitale Vernetzung von physikalischen Objekten jeglicher Art zu einem umfassenden interaktiven Informationssystem - dem Internet of Things (IoT) - ist wesentlicher Bestandteil des digitalen Wandels. Neue IoT Technologien und insbesondere intelligente, digital vernetzte Systeme eröffnen Unternehmen aller Branchen neue Chancen, bringen aber auch Herausforderungen mit sich. Der Workshop beschäftigt sich damit, welche Potenziale IoT Technologien für die Neu- und Weiterentwicklung von Geschäftsprozessen bieten, wie neue IoT-basierte Prozesse implementiert werden und wie die damit verbundene Transformation aktiv gestaltet werden kann. Dazu werden verschiedene kabellose Datentransfertechnologien evaluiert, demonstriert und den Kursteilnehmern und Kursteilnehmerinnen die Möglichkeit gegeben, selbst mit solchen Technologien zu experimentieren.

Lerninhalte:
- Potentiale von IoT Technologien für Geschäftsprozessweiterentwicklungen
- Exemplarische Implementation von IoT-basierten Prozessen
- Demonstration und Evaluation kabelloser Datentransfertechnologien

Lernziele:
- Erkennen der Unterschiede verschiedener IoT Technologien und selbstständiges programmieren/nachstellen in einfachen Szenarien
- Befähigung zum Datentransfert belibiger Sensorendaten über kabellose Technologien in eine übergeordnete IoT Cloud
- Visuelle Darstellung der Sensorendaten

Zielgruppe:
- Alle Interessierten im Bereich der Digitalen Vernetzung
- Management mit Tätigkeiten im Bereich der Digitalisierung
- Beginnende und Fortgeschrittene im Bereich Programmierung -IoT -Produktionsmanagement -Sensornetzwerke

Hauptdozierender:
Prof. Dr. Stefan Seidel (https://www.uni.li/stefan.seidel

Termin:
21.3. von 13-17:00
22.3. von 9-17:30

Teilnehmeranzahl:
Die Mindestteilnehmerzahl liegt bei 7 Teilnehmern.

Teilnahmegebühr
CHF 1'250

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Sicherheit

Cybersecurity: Theoretische und Praktische Grundlagen

Sicherheit braucht keine technischen Wunder sondern ein System

Kurzbeschreibung:
Je mehr wir kritische Aufgaben unseres Lebens auf Computergeräte „auslagern“, desto reizvoller ist es für Kriminelle, diese zu hacken. Wer Lösegeld zahlt, um einen verschlüsselten Laptop oder ein Handy zu retten, wird dies sicherlich auch tun, um die “kaputten” Autobremsen zu “reparieren”, den Zutritt zu seinem Haus zu erlangen oder den Herzschrittmacher wieder einzuschalten. Daher müssen entsprechend Gegenmassnahmen ständig verbessert werden, um die sich stetig ändernden „Angriffstechnologien“ in Schach zu halten.
Dieser Workshop befasst sich aus verschiedenen Blickwinkeln mit der komplexen Aufgabe, Cyberattacken zu verhindern. Als Ausgangspunkt werden die Ursachen für die Angriffe auf IT-Systeme betrachtet sowie die wirtschaftliche Motivation von Cyberkriminellen. Die Relevanz von Cybersicherheit für Liechtenstein kann kaum überschätzt werden - insbesondere die steigende Bedeutung von Digitalisierung für liechtensteinische Kerngeschäfte erfordert ein klares Verständnis der damit verbundenen Sicherheitsrisiken sowie der Möglichkeiten, diese zu entschärfen.

Lerninhalte:
- Wirtschaftliche Aspekte von Sicherheit und Cybercriminalität
- Aktuelle Sicherheitsbedrohungen
- Grundlagen von Sicherheitsmechanismen und präventive Sicherheitsinstrumente
- Reaktive Sicherheitsinstrumente: Werkzeuge für Erkennung und Abwehr von Angriffen
- Sicherheitsstandards und Compliance
- Sicherheitsmanagement, Risikoschätzung und Best-Practices.

Lernziele:
- Erkennen der grössten Sicherheitsbedrohungen
-Verständnis von wirtschaftlichen Aspekten der Cyberkriminalität
- Verstehen von Grundprinzipien für den Entwurf von Sicherheitsmechanismen
- Verstehen von präventiven und reaktiven Sicherheitsmechanismen
- Erlernen von Sicherheitsstandards und Best-Practice im Sicherheitsmanagement

Zielgruppe
- Technisches Personal und mittleres Management mit Verantwortung für IT-Design und -Administration

Hauptdozierender:
Prof. Pavel Laskov (www.uni.li/pavel.laskov)

Termin
21.3.2019 von 13-17:00
22.3.2019. von 9-17:30

Teilnehmeranzahl:
Die Mindestteilnehmerzahl liegt bei 7 Teilnehmern.

Teilnahmegebühr
CHF 1'250

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Prozesse

Digitale Transformation und Business Process Management

Kurzbeschreibung:
Die Digitalisierung bringt es mit sich, dass sich Unternehmen – und ganze Branchen - permanent verändern. Die Veränderungsfähigkeit ist zu einer der wichtigsten Kernkompetenzen geworden, die über Erfolg und Misserfolg von Unternehmen entscheiden. Dabei geht es nicht nur um Technologie. Moderne Informations- und Kommunikationstechnik treibt zwar die Entwicklung voran, erfolgreich sind aber nur die Unternehmen, die im Stande sind, neue Technologien auch effektiv und effizient in ihrer Geschäftstätigkeit einzusetzen und dies kontinuierlich zu hinterfragen und neu zu definieren. Um die digitale Transformation zu meistern braucht es daher Kompetenzen in der Analyse, Gestaltung und im Management von Prozessen.

Business Process Management ist ein ganzheitlicher Management-Ansatz für die Analyse, Gestaltung und das Management von Prozessen in Organisationen. Während frühere Arbeiten zum Prozessmanagement vornehmlich die Modellierung von Prozessen zum Gegenstand hatten, rückt ein modernes Prozessmanagement die Entwicklung organisationaler Fähigkeiten in den Mittelpunkt. Ein ganzheitliches Prozessmanagement versetzt Unternehmen in die Lage, Prozesse kontinuierlich zu analysieren, zu verbessern und neu zu erfinden.

Gearbeitet wird mit einem Prozessmanagement-Modell, das aus sechs Elementen besteht: Strategic Alignment, Governance, Methods, IT, People und Culture. Das Modell ist wissenschaftlich fundiert und strukturiert ein Standardwerk zum Prozessmanagement – das International Handbook on Business Process Management (www.bpm-handbook.com) – das der Hauptdozent mit Beiträgen führender Persönlichkeiten im Prozessmanagement herausgibt. Der Kurs legt einen Schwerpunkt auf die Herausforderungen bei der Umsetzung von Transformation und liefert prozessorientierte Lösungsansätze.

Zum Beispiel wird gezeigt, wie neue Technologien hinsichtlich ihres wirtschaftlichen Potenzials für die Prozessgestaltung zu bewerten sind oder auch wie eine Organisationskultur geschaffen werden kann, die digitale Transformation systematisch unterstützt. Auch die Nutzungsmöglichkeit innovativer Technologien, wie Big Data Analytics und Social Media werden thematisiert. Vermittelt werden konkrete Methoden, die im Berufsalltag direkt nutzbar sind. Sämtlich Inhalte werden anhand von Tools und konkreten Beispielen aus der Praxis veranschaulicht.

Lerninhalte:
- Digitale Transformation verstehen und umsetzen
- Transformation durch Prozessmanagement gestalten
- Ganzheitlichkeit von Prozessmanagement verstehen
- Prozessgestaltung in den Dimensionen Methoden, Technologien, Governance, Strategic Alignement, Personal und Kultur
- Entwicklung einer Prozessmanagement-Strategie
- Management eines Projektportfolios für digitale Transformation

Lernziele:
Die Teilnehmenden sind in der Lage
- Prozessmanagement als Konzeption für die Umsetzung von Transformation zu nutzen,
- massgeschneiderte Prozessmanagement-Konzeptionen für Unternehmen zu entwickeln und Prozessmanagement-Projekte zu koordinieren,
- Prozesse systemisch zu entwerfen, die sowohl bestehende als auch neu definierte Geschäftstätigkeiten effizient realisieren und
- organisatorische Rahmenbedingungen zu schaffen, die gewährleisten, dass Prozesse (und Prozessmanagement) auch gelebt werden.

Zielgruppe:
- Verantwortiche für Digitale Transformationen

Hauptdozierender:
Prof. Dr. Jan vom Brocke (www.uni.li/jan.vom.brocke)

Termine:
28.3.2019 von 13-17:00
29.3. von 9-17:30

Teilnehmeranzahl:
Die Mindestteilnehmerzahl liegt bei 7 Teilnehmern.

Teilnahmegebühr
CHF 1'250

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