LERNBLOCK 1: Klassifikation von Web-Applikationen
Statische und dynamische Webseiten
Webservices

LERNBLOCK 2: Grundlagen
Hypertext Markup Language (HTML5)
Cascading Stylesheets (CSS3)
Javascript (JS)

LERNBLOCK 3: XML und JSON
Einsatzgebiete und Anwendungsszenarien (u.a. A2B, B2B und B2C) 
XML und JSON Dokumente

LERNBLOCK 4: Service-orientierte Architekturen und Open Data
Definition und Einsatzszenarien
Realisierung eines Prototypen mit z.B. PHP

LERNBLOCK 5: Mobile Web-Applikationen
Einführung in JS-Frameworks wie z.B. jQuery und jQuery Mobile
Anbindung an Datenbanken mit z.B. AJAX-Requests zur Erzeugung dynamischer Seiten
Geolokation-API, Persistenz, Einsatz von Karten z.B. Google Maps/Apple MapKit

Projekt: 
Analyse, Design und Realisierung einer anspruchsvollen Web-Applikation mit den erlernten Technologien

Lernziele / Kompetenzen: Die Studierenden

• kennen die Einsatzgebiete und Vorteile von Web-Technologien im Bereich der Unternehmenskommunikation 
• können Web-Technologien im Hinblick auf Vor- und Nachteile, Einsatzgebiete, Entwicklungs- und Betriebskosten bewerten
• lernen die Vorgehensweise bei der Realisierung von Service orientierten Architekturen
• können eigene Webservices entwickeln und programmieren
• kennen die Grundfunktionen von XML/JSON Werkzeugen
• können den Aufwand und die Kosten der verschiedenen Web-Technologien in konkreten Situationen bewerten
• kennen die Grundbegriffe, Komponenten und Anwendungsfelder von Web-Applikationen
• können anspruchsvolle Web-Applikationen erstellen (nach dem Ansatz mobile first)

Vorlesungsskript, Übungen und Animationen sind geordnet nach Lernblöcken im E-Learning System der Hochschule verfügba.
Meinel, C./ Sack, H. (2011): Web-Technologien: Grundlagen, Web-Programmierung, Suchmaschinen, Semantic Web, Springer.
Melzer, I. (2010): Service-orientierte Architekturen mit Web Services: Konzepte - Standards - Praxis, Spektrum Akademischer Verlag
Butz, A./ Hussmann, H./ Malaka R. (2009): Medieninformatik: Eine Einführung, Pearson Studium.

Inhalte

• Grundlagen und Begriffsbildung; BI Referenzarchitektur
• Multidimensionale Analyse mit OLAP
• Data Warehouse Architekturen (Hub-and-Spoke, unabhängige Data Marts, Virtual DWH)
• Multidimensionale Datenmodellierung
• ETL: Laden von Daten aus heterogenen Quellsystemen; Datenaufbereitung, -bereinigung und -integration
• Funktionen sowie Methoden zur Erstellung von Reports und Visualisierungen;
• Begleitende integrierte Fallstudie

Lernziele/Kompetenzen

Die Studierenden

• sind kompetente Experten für dieses Thema und können Nutzen und Grenzen von BI/DWH für das Unternehmen beurteilen
• können strukturiert die Anforderungen des Kunden im BI-Umfeld aufnehmen
• kennen in der Praxis relevante BI-Produkte (SAP, Microsoft, …) 
• kennen BI-Architekturen und verschiedene Datenmodelle (flache Tabelle, Sternschema, Schneeflockenschema, …)
• kennen neuere technologische Entwicklungen (In-memory Datenbanken)
• können selbständig BI-Produkte konfigurieren, Daten modellieren und ETL-Prozesse einrichten
• lernen die Vorgehensweise bei der Realisierung von Data Warehouses in einem konkreten Projekt kennen 
• kennen die Problematiken der Denormalisierung und der Datenqualität bei heterogener Datenherkunft

Vorlesungsskript und Übungen sind im E-Learning System der Hochschule verfügbar 
Kemper H, Baars H, Mehanna W (2010) Business Intelligence – Grundlagen und praktische Anwendungen. Eine Einführung in die IT-basierte Managementunterstützung. Vieweg+Teubner, Wiesbaden.
Müller R, Lenz H-J (2013) Business Intelligence, Springer Vieweg, Berlin Heidelberg 
Hagen T, Freyburger K (2016) SAP BW on HANA  Step-by-step, Amazon Kindle Edition