LWDA 2021 - Call for Papers - FGBIA
Lernen. Wissen. Daten. Analysen. - Learning. Knowledge. Data. Analytics.
LWDA 2021 hosted by the Munich Center for Machine Learning (MCML), Munich, 01.09–03.09.2021.
Fachgruppe Business Intelligence & Analytics
(SIG Business Intelligence & Analytics)
Call for Papers für den Workshop Business Intelligence & Analytics (WSBIA 2021) der GI e.V. Fachgruppe Business Intelligence & Analytics im Rahmen der Konferenz Lernen.Wissen.Daten.Analysen. LWDA 2021 am 01. September – 03. September 2021 (online) gehostet vom Munich Center for Machine Learning (MCML) zum Thema Business Intelligence und Analytics in Zeiten der Krise und des Umbruchs.
Schedule
Donnerstag, 2.9.:
-
13:30-13:40 Uhr:
Henning Baars: Begrüßung -
13:40-14:10 Uhr:
12 – Malte Constantinescu, Michael Schulz and Kerstin Schneider: Konzeption einer Anwendung zur Ad-hoc-Sternschema-Generierung -
14:10:-14:40 Uhr:
36 – Thomas Rupek: Establishing Governance Structures for Analytics-Driven Interorganizational Data Sharing Networks – Designing a Framework Based on a Qualitative Study -
15:00-15:30 Uhr:
48 – Maximilian Werling: Gestaltung eines methodischen Vorgehens bei der Auswahl eines konzeptionellen Ansatzes zur Befähigung kooperativer Wertschöpfung -
15:30-16:00 Uhr:
23 – Sebastian Trinks: Real Time Quality Assurance and Defect Detection in Industry 4.0
Beschreibung der Inhalte
Die Umbrüche der letzten Jahre haben die Bedeutung einer hochwertigen IT-basierten Entscheidungsunterstützung offengelegt. Nur mit einer umfangreichen und qualitativ hochwertigen Datenbasis, agil an neue Informationsbedarfe anpassbare Analysen sowie professionalisierten Daten- und Modell-Pipelines können Unternehmen sicher durch unberechenbare Zeiten und volatile Marktumfelder navigiert werden. Dem kommt der massive Digitalisierungsschub der letzten Jahre entgegen – in dessen Zuge nicht nur umfangreiche Datenbestände und personelle wie infrastrukturelle Ressourcen für die Datenerfassung und Datenanalyse aufgebaut wurden, sondern bereits an vielen Stellen innovative Konzepte pilotiert wurden. Die verschiedenen Innovationsstränge zusammenzubringen und inhaltlich, organisatorisch und technisch zu beherrschen, stellt Unternehmen jedoch vor vielschichtige Herausforderungen. Der Workshop widmet sich diesen Themenkomplexen.
Ziel des Workshops und Einreichungsformate
Ziel des Workshops ist es, innovative Forschungsansätze und Forschungsergebnisse aus dem Bereich Business Intelligence und Analytics (BIA) zu präsentieren, zu diskutieren und in Bezug zu setzen (Full Paper). Vorgestellt werden sollen neben originären Forschungsergebnissen bewusst auch Zwischenergebnisse aus Forschungsprojekten, konkrete Forschungsideen sowie neue methodische Herangehensweisen (Research in Progress). Ebenfalls eingereicht werden können bereits veröffentlichte Beiträge und Zwischenergebnisse (Re-Submissions), die zur Fortentwicklung und zum Finden von Partnern für Anschlussarbeiten vorgestellt werden. Unabhängig davon sind Poster-Einreichungen zu Prototypen, Design-Artefakte und Praxisbeiträgen willkommen.
Ausrichtung und Zielgruppe
Auch in diesem Jahr ist der Workshop auf die Unterstützung bei der Initiierung neuer Forschungsvorhaben, die aktive Vorbereitung hochwertiger Publikationen, sowie Initiierung möglicher Kooperationen ausgerichtet. Zielgruppe sind insbesondere auch Doktoranden. Ein Austausch mit den parallel stattfindenden Veranstaltungen wird explizit gewünscht und gefördert.
Beispiele für Themenfelder, zu denen eingereicht werden kann:
- BIA als Grundlage digitaler Geschäftsmodelle / BIA in der digitalen Transformation / BIA im Innovationsprozess
- Prozessorientierte BI, Operational BI, Process-centric BIA, Business Process Intelligence etc.
- Innovative BIA-Anwendungsdomänen (z.B. BIA in der Logistik, BIA und Smart Farming, BIA im Energiesektor / im Internet der Energie, BIA und Health Care, BIA in der Öffentlichen Verwaltung)
- BIA im Kontext der Themen „Internet der Dinge“ und „Industrie 4.0“
- Integration und Auswertung von Kundendaten; DSGVO-konforme BIA, Konzepte für Anonymisierung und Pseudonomisierung im BIA- & KI-Kontext
- Organisation von BIA und KI, Data-Science-Teams, BIA & AI Competence Center
- Agilität für BIA und Agilität durch BIA
- BIA-Governance, Entwicklungs- und Betriebskonzepte sowie deren Werkzeugunterstützung
- Self-Service-BIA und Sourcing-Konzepte (BIA aaS)
- Cloud-basierte BIA: BIA mit Microservices, Containern, Function as a Service / Serverless Computing
- Data Science Plattformen, Modelldistribution und -operationalisierung, Modellmanagement
- DataOps und AIOps
- Anwendungen von Natural Language Processing/Text Mining, Process Mining, Social Network Analysis & Co.
- Betriebswirtschaftliche Anwendungsfelder von Künstlicher Intelligenz und Deep Learning: Convolutional Neural Networks, Deep Recurrent Neural Networks, Deep Reinforcement Learning, Deep Autoencoder, Generative Adversial Networks, Capsule Networks, Transformer Networks & Co.
- AutoML und Augmented Analytics
- Explainable AI
- BIA und Big-Data / NoSQL
- Metadatenmanagement, Datenqualitäts- und Stammdatenmanagement im BIA-Umfeld
- BIA über Unternehmensgrenzen, Data Sharing & Data Broker, Datengenossenschaften
Weitere Ergänzungen sind willkommen.
Zeitplan
Alle Fristen sind AoE (Anywhere on Earth).
- Einreichungen bis:
10.06.2021–>30.06.2021–> 18.07.2021 - Benachrichtigung über Annahme / Gutachten:
22.07.2021–>06.08.2021–> 12.08.2021 - Camera-Ready-Versionen der angenommenen Paper:
05.08.2021–> 22.08.2021 - Workshop und Präsentation auf der LWDA-Konferenz: 01.09.-03.09.2021
Einreichungen
- Sämtliche Einreichungen sind in der CEUR Vorlage zu erstellen: https://www.overleaf.com/read/sxqkrwncfrhg.
- Sowohl deutschsprachige als auch englischsprachige Beiträge sind willkommen.
- Full Paper umfassen 10-12 Seiten (ohne Literaturverzeichnis) und beinhalten in sich (großteils) abgeschlossene Forschungsaktivitäten.
- Research in Progress Paper (Short Paper) umfassen als 4-9 Seiten (ohne Literaturverzeichnis), in denen Forschungsideen und neue Design-Projekte vorgestellt werden. Dargelegt werden sollten dabei Vorgehen, Methode und Datengrundlage. Erste Ergebnisse sollten erkennbar sein.
- Bei Poster Papern zu Prototypen und Design-Artefakten und für Praxisbeiträgen sollte der Erstellungsprozess abgeschlossen sein und die Annahmen transparent dargelegt werden.
- Re-Submissions werden auf insgesamt 1-2 Seiten zusammengefasst, in denen auf die existierende(n) Publikation(en) verwiesen wird.
- Jede Einreichung wird doppelt begutachtet.
- Die Einreichung erfolgt via EasyChair https://easychair.org/conferences/?conf=lwda2021.
- Wird ein Beitrag zur Präsentation und Veröffentlichung (optional) angenommen, muss sich mindestens ein Autor zur Konferenz LDWA 2019 anmelden und die Arbeit persönlich vorstellen.
Veröffentlichung
Full- und Short-Paper mit einer Länge von mindestens 5 Seiten können im Tagungsband der LWDA publiziert werden (ausgenommen Re-Submissions): CEUR-Workshop-Proceedings: http://ceur-ws.org
Programmkomitee
- Dr. Henning Baars, Universität Stuttgart
- Prof. Dr. Carsten Felden, TU Bergakademie Freiberg
- Dr. Ralf Finger, Information Works
- PD Dr. Sebastian Olbrich, EBS Universität
Track Chair
Dr. Henning Baars
Lehrstuhl für ABWL und Wirtschaftsinformatik I
Universität Stuttgart Keplerstr. 17
70174 Stuttgart ,
Tel.: 0711 – 685 83037
E-Mail: henning.baars@bwi.uni-stuttgart.de