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Prof. Dr.

Michael Schulz

Stelle(n)

  • Fachbereichssprecher Informatik
  • Professur für Wirtschaftsinformatik
  • Studiengangsleiter Master Applied Data Science

Kurzprofil

Herr Prof. Dr. Schulz hat seit April 2017 eine Professur für Wirtschaftsinformatik an der NORDAKADEMIE inne. Seine Forschungsschwerpunkte liegen u.a. im Bereich Business Analytics, Data-Mining und Self-Service Business Intelligence.

Kontakt

michael.schulz@nordakademie.de B110 Hamburg

Forschungsschwerpunkte

  • Business Analytics
  • Data Mining
  • Datenmodellierung
  • Datenvisualisierung
  • Self-Service Business Intelligence
Vorlesungen:
  • analytische Informationssysteme
  • Datenbanksysteme
  • Business Intelligence & Data Science
Gutachtertätigkeiten:
  • analytische Informationssysteme, Datenbanksysteme
More Data Analysis with Citizen Data Scientists? Abstract öffnen
2022
P Alpar& M Schulz
In Information Systems and Technologies; A Rocha, H Adeli, G Dzemyda, F Moreira(Ed): Springer International Publishing, Cham; 122- 130
A Manifesto for Applied Data Science - Reasoning from a Business Perspective Abstract öffnen
2022
B Christiansen& U Neuhaus& M Schulz& Hargreaves& A.& Di Marco& A.& Proietti& G.& Rossi& F.& Stilo& G.& Haney& M. H.& Duncan& A.& Tessera& D.& Todt& T.& Brandenberg& A.& Feubli& P.
In Proceedings of the 1st Italian Conference on Big Data and Data Science; CINI Big Data National Laboratory(Ed), Milan; accepted for publication
Monitoring machine learning models: A categorization of challenges and methods Abstract öffnen
2022
T Schröder& M Schulz
Data Science and Management
DASC-PM v1.1 – Ein Vorgehensmodell für Data-Science-Projekte Abstract öffnen
2022
M Schulz& U Neuhaus& J Kaufmann& E Alekozai& H Rohde& S Hoseini& R Theuerkauf& D Badura& U Kerzel& C Lanquillon& S Daurer& M Günther& L Huber& L Thiée& P zur Heiden& J Passlick& J Dieckmann& F Schwade& T Seyffarth& W Badewitz& R Rissler& S Sackmann& P Gölzer& F Welter& J Röth& J Seidelmann& U Haneke
DASC-PM v1.1– A Process Model for Data Science Projects Abstract öffnen
2022
M Schulz& U Neuhaus& J Kaufmann& S Kühnel& E Alekozai& H Rohde& S Hoseini& R Theuerkauf
Der Artificial Intelligence Act – eine Praxisanalyse am Beispiel von Gesichtserkennungssoftware Abstract öffnen
2022
A Wudel& M Schulz
HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik, 59(2); 588- 604
Data-Science-Projekte mit dem Vorgehensmodell „DASC-PM“ durchführen: Kompetenzen, Rollen und Abläufe Abstract öffnen
2021
E Alekozai& J Kaufmann& S Kühnel& U Neuhaus& M Schulz
In Data Science anwenden; T Barton, C Müller(Ed): Springer Fachmedien Wiesbaden, Wiesbaden; 127- 144
Keine Angst vor Fehlschlägen – Erkenntnisse aus einer Umfrage zum Scheitern von Data-Science-Projekten Abstract öffnen
2021
J Aßmann& J Sauer& M Schulz
In Data Science anwenden - Einführung, Anwendungen und Projekte; Barton, Thomas, Müller, Christian(Ed): Springer Vieweg, Wiesbaden; 69- 81
Self-Service Data Science – Vergleich von Plattformen zum Aufbau von Entscheidungsbäumen Abstract öffnen
2021
D Badura& Ossa& Alexander& M Schulz
In Big Data Analytics: Grundlagen, Fallbeispiele und Nutzungspotenziale; D'Onofrio, Sara, Meier, Andreas(Ed): Springer, Wiesbaden; 215- 237
Where is the Science in Data Science Projects?– Online-Workshop über die Wissenschaftlichkeit von Vorgehensmodellen für Data-Science-Projekte (WISDAP) Abstract öffnen
2021
M Schulz& Kaufmann& Jens& Kühnel& Stephan& Theuerkauf& René& Alekosai& Emal M.& Hoseini& Sayed& Neuhaus& Uwe
In INFORMATIK 2021, Lecture Notes in Informatics (LNI), Gesellschaft für Informatik; Gesellschaft für Informatik e.V.(Ed); 1729- 1741
Ein agiles Vorgehensmodell zur Einführung von Predictive Analytics in Unternehmen Abstract öffnen
2020
J Aßmann& J Sauer& M Schulz
In Proceedings of the LWDA 2020 Workshops: KDML, FGWM, FGWI-BIA, and FGDB; D Trabold, P Welke, N Piatkowski(Ed); 203- 217
Data-Science-Projekte und ihre Besonderheiten Abstract öffnen
2020
M Schulz
Wirtschaftsinformatik & Management, 12(4); Springer Gabler; 1- 6
Should Data Structures Look Flat for End Users? Abstract öffnen
2020
M Schulz& P Alpar& P Winter
Information Systems Management, 37(2); 150- 169
DASC-PM v1.0– Ein Vorgehensmodell für Data-Science-Projekte Abstract öffnen
2020
M Schulz& U Neuhaus& J Kaufmann& D Badura& U Kerzel& F Welter& M Prothmann& S Kühnel& J Passlick& R Rissler& W Badewitz& D Dann& A Gröschel& S Kloker& E Alekozai& M Felderer& C Lanquillon& D Brauner& P Gölzer& H Binder& H Rohde& N Gehrke
NORDAKADEMIE gAG Hochschule der Wirtschaft / valantic Business Analytics GmbH, Elmshorn / Hamburg
Introducing DASC-PM: A Data Science Process Model Abstract öffnen
2020
M Schulz& U Neuhaus& J Kaufmann& D Badura& S Kühnel& W Badewitz& D Dann& S Kloker& E Alekozai& C Lanquillon
In Proceedings 2020; Australasian Conference on Information Systems(Ed); 1- 12
Das Data-Science-Vorgehensmodell DASC-PM Abstract öffnen
2020
M Schulz& U Neuhaus& S Kühnel
WISU, Das Wirtschaftsstudium, 49(4); 387- 389
Kleine Barrieren für große Analysen – Eine Untersuchung der Eignung aktueller Plattformen für Self-Service Data Mining Abstract öffnen
2019
D Badura& M Schulz
HMD (HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik)
Die Mitarbeiter von morgen– Ergebnisse eines Workshops zu den Kompetenzen künftiger Mitarbeiter im Bereich Business Analytics Abstract öffnen
2019
Bär& J.& Badura& D.& A Bockshecker& L Hauer& M Karalash& S Nehls& U Neuhaus& H Schröder& M Schulz& V Sharma& F Welter
Die Mitarbeiter von morgen - Kompetenzen künftiger Mitarbeiter im Bereich Business Analytics Abstract öffnen
2019
U Neuhaus& H Schröder& M Schulz
In Human Practice. Digital Ecologies. Our Future.; T Ludwig, V Pipek(Ed); 2020- 2031
Datenkompetenzen für die Massen - Muss Self-Service Data Mining scheitern? Abstract öffnen
2018
D Badura& M Schulz
In Proceedings of the Conference "Lernen, Wissen, Daten, Analysen"
Wie nennt Ihr, was Ihr da tut? Der Begriff "Analytics" in der betrieblichen Praxis Abstract öffnen
2018
U Neuhaus& M Schulz
Aktueller Stand der Nutzung von Cloud-BI und Analytics Abstract öffnen
2018
M Schulz& P Schwieren
In BI & Analytics in der Cloud; Finger, Ralf(Ed): dpunkt.verlag; 201- 218
Finding Information Faster by Tracing My Colleagues' Trails Abstract öffnen
2017
P Winter& M Schulz& T Engler
In Analyzing the strategic role of social networking in firm growth and productivity; V Benson, R Tuninga, G Saridakis(Ed): IGI Global, Hershey, PA; 406- 426
Self-Service Business Intelligence Abstract öffnen
2016
P Alpar& M Schulz
Business & Information Systems Engineering, 58(2); 151- 155
Self-Service Business Intelligence (SSBI) : Categorizing into Dimensions of Interest in Scholarly Literature Abstract öffnen
2016
Y Ogushi& M Schulz
新潟大学経済論集, (100); 新潟大学経済学会; 97- 115
Influence of social software features on the reuse of Business Intelligence reports Abstract öffnen
2015
P Alpar& T Engler& M Schulz
Information Processing & Management, 51(3); 235- 251
Understanding online product ratings: A customer satisfaction model Abstract öffnen
2015
T Engler& P Winter& M Schulz
Journal of Retailing and Consumer Services, 27; 113- 120
セ フサービ ビ ネ インテ ェン SSBI 文献の テータ についての検討 Abstract öffnen
2015
Y Ogushi& M Schulz
On the relevance of reports—Integrating an automated archiving component into a business intelligence system Abstract öffnen
2015
M Schulz& P Winter& S Choi
International Journal of Information Management, 35(6); 662- 671
Data Mining Abstract öffnen
2014
P Alpar& M Schulz
In Handbuch der Unternehmensberatung – Organisationen führen und entwickeln; C Niedereichholz, J Niedereichholz, J Staude(Ed), Berlin
Towards a social data enriched algorithm for business intelligence portals Abstract öffnen
2014
T Engler& M Schulz& P Winter
In ECSM – European Conference on Social Media; A Rospigliosi, S Greener(Ed): Academic Conferences & Pu, Brighton; 740- 743
Is There Still a Need for Multidimensional Data Models? Abstract öffnen
2014
T Hänel& M Schulz
In ECIS – European Conference on Information Systems
Big Data, Little Information – Extending the Data Warehouse for Social Media Analysis Abstract öffnen
2014
M Schulz
In ECSM - European Conference on Social Media
On the Impact of Data Modeling on Representational Information Quality Abstract öffnen
2014
M Schulz& T Hänel
In MKWI 2014 - Multikonferenz Wirtschaftsinformatik : 26.-28. Februar 2014 in Paderborn : Tagungsband: Universität Paderborn, Paderborn
Studierende unterhalten sich über Technik

Das gesamte Team der NORDAKADEMIE

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