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Das Lehrmodul „Datenrepräsentation“ wird im 3 Semester in den Studiengängen der Informatik an der Hochschule Mittweida durchgeführt. In den Vorlesungen werden dabei verschiedene Datenrepräsentationstechnologien vorgestellt. Zur praktischen Umsetzung dieser Technologien finden außerdem eine Reihe von Praktikumsveranstaltungen statt. Diese Arbeit behandelt die Verbesserung und Erweiterung ausgewählter Praktikumsinhalte des Lehrmoduls Datenrepräsentation. Bestehende Praktikumseinheiten werden zunächst hinsichtlich der Struktur analysiert. Danach werden Verbesserungsmöglichkeiten erläutert und schließlich realisiert. Im Rahmen dieser Arbeit werden außerdem neue Praktikumseinheiten konzipiert, welche unter anderem die Technologien JSON und RESTful Webservices behandeln. Es werden neue Praktikumsanleitungen erstellt sowie Beispielprogramme implementiert, welche in den Praktikumsveranstaltungen des Lehrmoduls eingesetzt werden können.
Ziel der Diplomarbeit ist es, eine Möglichkeit zum Datenaustausch zwischen der Webanwendung Jobmixer.com und dem ERP-System OpenERP zu entwerfen und zu implementieren. Dabei wird auf vorhandene Komponenten der beiden Systeme zurückgegriffen. Die Synchronisation wird in Form eines symfony-Plugins zur Verfügung gestellt, welches direkt mit Jobmixer.com verbunden ist. Der Zugriff auf die Daten von OpenERP geschieht ¨uber dessen XML-RPC-Schnittstelle. Zum Speichern und Auslesen der Daten des Plugins und von Jobmixer.com wird Doctrine verwendet. Desweiteren wird auf die Unterschiede in der Datenstruktur von Jobmixer.com und OpenERP und deren Ausgleich eingegangen. Zu diesem Zweck wird eine Struktur zum Mapping der Daten entwickelt und außerdem aufgezeigt, wie die Synchronisation konfiguriert und durchgeführt wird.
In der vorliegenden Bachelorarbeit werden die Chancen und Risiken des Data Driven Marketings (DDM) untersucht. Die zugrunde liegende Forschungsfrage lautet " Inwiefern beeinflusst datengetriebenes Marketing die Geschäftsentwicklung von Unternehmen und welche spezifischen Chancen und Risiken ergeben sich aus dessen Einsatz?"
Die zunehmende Implementierung von Marketing-Analytik und Digitalisierung prägt das aufstrebende Feld des Data Driven Marketing. Unternehmen setzen verstärkt auf Kunden- und Marketingdaten, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Ziel der vorliegenden Arbeit ist es, die Chancen und Herausforderungen für Unternehmen darzustellen und zu analysieren. Durch eine Literaturanalyse wurden zehn Chancen und Herausforderungen herausgearbeitet. Die Ergebnisse zeigen, dass die größten Chancen des DDM im direkten Umgang mit Endverbrauchern liegen, wobei sieben der zehn identifizierten Chancen diesen Bereich betreffen. Die verbesserte Konsumentenbeziehung stellt dabei eine bedeutende Chance dar, Unternehmen bei der Implementierung des DDM zu unterstützen. Die Herausforderungen konzentrieren sich ebenfalls auf den Konsumenten, insbesondere auf den Umgang mit privaten Daten im DDM. Weitere Herausforderungen beziehen sich auf die Messbarkeit von DDM-Maßnahmen, sowie den technologischen Wandel. Es wurde aber auch festgestellt, dass die Kombination von Herausforderungen Unternehmen die Möglichkeit bietet, Risiken zu minimieren und den Einsatz von DDM effektiv zu gestalten. Die Erkenntnisse tragen dazu bei, das Verständnis für die Chancen und Herausforderungen des DDM zu vertiefen und bieten Handlungsempfehlungen für Unternehmen, um diese erfolgreich zu bewältigen.