Roland Zimmermann

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Roland Zimmermann

Prof. Dr.

Ämter, Funktionen

Prodekan der Fakultät Betriebswirtschaft

Beruflicher Werdegang

Prof. Dr. Roland Zimmermann ist seit 2017 an der Technischen Hochschule Nürnberg in der Fakultät Betriebswirtschaft tätig und vertritt dort die Themen Wirtschaftsinformatik und Statistik, die er unter dem Stichwort "Datenkompetenz" (engl. Data Literacy) bündelt.

Das Lehrgebiet von Prof. Zimmermann umfasst Methoden, mit denen IT-Systeme zur datengetriebenen Unternehmensführung gestaltet werden. Datenkompetenz als Basis für das Verständnis datenanalytischer Prozesse fokussiert im Kern Aufgaben der Datensammlung und -aufbereitung, der quantitativen Analyse und Planung sowie Fragen der Datenvisualisierung und Gestaltung von Kennzahlensystemen, aber auch der Sicherheit und Privatheit von Daten.

Vor seiner Berufung an die TH Nürnberg war Prof. Zimmermann als Führungskraft für einen spezialisierten deutschen Business-Intelligence-Softwarehersteller über zehn Jahre für Business Development und Partnermanagement verantwortlich. In dieser Position betreute er mit seinem Team ausgewählte Kunden national und international, insbesondere aus der Automobilbranche. Mit Partnerfirmen, zu denen internationale Technologieanbieter wie Microsoft, Oracle und IBM aber auch mittelständischen Beratungshäuser sowie IT-Branchenspezialisten gehören, entwickelte er erfolgreich neue Geschäftsmodelle auf Basis analytischer Lösungsansätze.

Mitgliedschaften

TDWI - The Data Warehouse Institute, Vorsitzender des Roundtable Nürnberg

Lehrgebiete

Wirtschaftsinformatik und Statistik

insbesondere: Datenkompetenz und Information Design im Bereich Business Intelligence & Big Data, sowie Anwendungen Künstlicher Intelligenz in der Wirtschaft

Forschungsgebiete

Der Schwerpunkt der Forschung liegt auf der Gestaltung von analytischen IT-Systemen. Datenkompetenz, Information Design, Konzeption integrierter Analytiklösungen und Maschinelles Lernen in zahlreichen Anwendungsfeldern stehen dabei im Fokus. Der aktuelle Forschungsschwerpunkt liegt im Bereich Wissensgraphen und Natural-Language-Processing für das Technologie- und Innovationsmanagement sowie im Bereich des Synthetic Reasoning in BI-Anwendungen.

Lehrveranstaltungen

Bachelor:

Master:

  • Künstliche Intelligenz in der Wirtschaft (BW-Master)
  • Business Intelligence (BW-Master)
  • Data Analytics mit R (BW-Master) (aktuell von C. Koch gelesen)

 

Abschlussarbeiten

Abschlussarbeiten können u.a. in den unten genannten Themengebieten geschrieben werden, Beispiele abgeschlossener Arbeiten finden Sie ebenfalls auf dieser Seite.

Kommen Sie mit Ihren Ideen für Abschlussarbeiten bitte frühzeitig per E-Mail auf mich zu, da die Betreuungskapazitäten begrenzt sind.

Themengebiete (u.a.):

  • Business Intelligence
  • Big Data und Analytics
  • Textanalytics, Natural Language Processing und Knowledge Graphs
  • Künstliche Intelligenz, insbesondere Anwendungen Neuronaler Netze

Beispiele für abgeschlossene Arbeiten:

  • Entwicklung eines Business-Intelligence-Prozesses zur Absatzsteigerung von technischen Prüfleistungen am Beispiel von Krankenhäusern
  • Möglichkeiten eines BI-Tools zur Automatisierung der Kennzahlenerstellung in den Bereichen Fertigung und Produktion am Beispiel der Aufzugswerke Schmitt + Sohn GmbH & Co. KG.
  • Einsatzmöglichkeiten von Smart Contracts im Supply Chain Management und deren Auswirkungen auf die Spitzenkennzahl Return on Capital Employed im Controlling
  • Technischer und wirtschaftlicher Vergleich gängiger Kryptowährungen
  • Evaluation of economic benefits inside adidas Group in Western Europe through more accurate demand planning forecast construction
  • Konzipierung eines serviceorientierten Geschäftsmodells anhand einer Automatisierungslösung im Rahmen von Industrie 4.0
  • Konzeption eines digitalisierten Prozessmodells am Praxisbeispiel des SF6-Gas-Handlings der Siemens AG - berücksichtigend der Perspektive der Circular Economy
  • Entscheidungsunterstützung für datengetriebenes Marketing mithilfe automatisierten Reporting am Beispiel von der Lidl Digital International GmbH & Co. KG
  • Process Mining am Beispiel des IT Service Managements der DATAGROUP SE
  • Entwicklung eines prototypischen Empfehlungssystems unter Einbeziehung von Machine Learning - Fallstudie in Kooperation mit der GABO mbH & Co. KG und der CHOICE GmbH zur Steuerung der Kunden im Bereich der Autovermietung
Veröffentlichungen

2020:

2019:

Übersicht relevanter Veröffentlichungen vor 2019: dblp Computer Science Bibliography

Prof. Zimmermann hat sein Studium der Betriebswirtschaftslehre an der Friedrich-Alexander-Universität (FAU) Erlangen-Nürnberg mit den Schwerpunkten Logistik, Controlling und Wirtschaftsinformatik absolviert. Im Rahmen eines Forschungsprogrammes der DFG hat er zu "Agent-based Supply Network Event Management" (Datenanalysen in überbetrieblichen Wertschöpfungsnetzwerken mithilfe von Softwareagenten) im Bereich Wirtschaftsinformatik der FAU Erlangen-Nürnberg promoviert. Für diese Arbeit erhielt er 2006 von der Staedtler-Stiftung den Promotionspreis. Die weiterhin hohe Aktualität des Themas wird heute von den Stichworten Internet-of-Things (IoT) und Industrie 4.0 begleitet.

Im Rahmen seiner Forschung publizierte Prof. Zimmermann zahlreiche internationale Veröffentlichungen, in den vergangenen Jahren u.a. zu Themen wie Logistik- und IT-Controlling, Data-Mining-Anwendungen und Business Intelligence als Service-Angebot. Als Trainer hat er Lösungen für das Berichtsdesign und die Nutzung von Business-Intelligence-Anwendungen internationalen Kunden vermittelt.

Projekte

Analytischer Architekt in der Forschungsgruppe Future Engineering des Fraunhofer SCS

Studie zur "Veränderung von M&A durch Digitalisierung (2019)" für den Bundesverband Mergers & Acquisitions e.V. (BM&A)