WSBIA 2022 (cancelled)

Call for Papers für den

Workshop Business Intelligence & Analytics (WSBIA 2022)

der GI e.V. Fachgruppe Business Intelligence & Analytics

Im Rahmen der Konferenz Lernen.Wissen.Daten.Analysen. LWDA 2022

am 05. Oktober – 07. Oktober 2022 an der Universität Hildesheim

zum Thema

Künstliche Intelligenz für die Business Intelligence und
Business Intelligenz für die Künstliche Intelligenz

Beschreibung der Inhalte

Mit den beindruckenden Fortschritten aus dem Umfeld des Machine (ML) und des Deep Learning hat der alte Dachbegriff der „Künstlichen Intelligenz“ (KI) eine Renaissance erlebt – und damit auch das Interesse für anspruchsvolle, datenintensive Lösungen etwa für die Bereichen der Sprach- und Textverarbeitung, der Analyse und Generierung von Bildern, Videos, Geo- und/oder 3D-Daten der Vorhersage komplexer betrieblicher Entwicklungen. Mit dem wachsenden Reifegrad der entsprechenden Systeme realisieren Unternehmen allerdings auch, dass diese nicht ohne eine ausgearbeitete Datenstrategie, ein solides Datenfundament, durchdachte Organisationsstrukturen, eine ausgearbeitete Governance sowie hochwertige Visualisierungen auskommen. Tatsächlich wird hierbei oftmals auch der Stellenwert explorativ-deskriptiver Analysen (wieder-)erkannt, deren Anwendungsbereich bei Weitem nicht auf das etablierte betriebliche Berichtswesen beschränkt sind. Eine funktionierende Business Intelligence (BI) ist somit grundlegend für eine effektive Künstliche Intelligenz.

Parallel wird der BI- und Analytics-Bereich selbst stärker durch KI erschlossen. Neben einer Unterstützung durch Self-Service ML-Lösungen für die benutzergetriebene Analyse existierender BI-Datenbestände (insbes. mit Lösungen für AutoML und Augmented Analytics), wird KI auch zunehmend in der Datentransformation und Datenqualitätssicherung eingesetzt sowie zur stärkeren Automatisierung des Data Warehouse-Betriebs und der Berichtserstellung (Data Warehouse Automation).

All dies erfolgt vor dem Hintergrund einer durch die digitale Transformation immer stärker in die Fläche getriebenen Datenlandschaft, in der laufend neue Datenquellen entstehen und/oder erschlossen werden und in der das Verständnis und die Bewertung des Nutzens der Bereiche BI und Analytics/KI immer tiefer durchdrungen werden.

Der Workshop widmet sich diesen sowie benachbarten Themenkomplexen.

Ziel des Workshops und Einreichungsformate

Ziel des Workshops ist es, innovative Forschungsansätze und Forschungsergebnisse aus dem Bereich Business Intelligence und Analytics/KI (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:

  • KI im Kontext der BIA – inhaltlich, technisch und organisatorisch
  • KI-gestützte BIA – neue Ansäte für Datenhaltung und Datenanalyse
  • BIA und KI als Grundlage digitaler Geschäftsmodelle / BIA in der digitalen Transformation / BIA im Innovationsprozess
  • 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, (mono- und multimodale) Transformer Networks etc.
  • Anwendungen von Natural Language Processing/Text Mining, Process Mining, Social Network Analysis, Geo-Analyse & Co.
  • Integration und Auswertung von Kundendaten; DSGVO-konforme BIA, Konzepte für Anonymisierung und Pseudonomisierung im BIA- & KI-Kontext
  • Prozessorientierte BIA, Operational BIA, 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“
  • Organisation von BIA und KI, Data-Science-Teams, BIA & AI Competence Center
  • Agilität für BIA und KI und Agilität durch BIA und KI
  • BIA- und KI-Governance, Entwicklungs- und Betriebskonzepte sowie deren Werkzeugunterstützung
  • Self-Service-BIA/Self-Service ML und Sourcing-Konzepte
  • Data Science-Plattformen
  • Operationalisierung und Betrieb von ML-Modellen; Modelllebenszyklus-Management
  • Cloud-basierte BIA: BIA mit Microservices, Containern, Function as a Service / Serverless Computing, Model-asaS
  • DataOps, MLOps und AIOps
  • AutoML und Augmented Analytics
  • Explainable AI
  • Ethical AI und Compliance-konforme KI
  • 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

  • Einreichungen bis: 10.06.2021 05.08.2022
  • Benachrichtigung über Annahme / Gutachten: 30.06.2022 26.08.2022
  • Camera-Ready-Versionen der angenommenen Paper: 08.08.2022 22.09.2022
  • Workshop und Präsentation auf der LWDA-Konferenz: vom 5. bis 7. Oktober 2022

Einreichungen

  • Sämtliche Einreichungen sind in der folgenden Vorlage zu erstellen: https://www.overleaf.com/latex/templates/lwda-2022-template/qknyqqjdzrzt
  • 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/conference_info.cgi?a=26352975
  • Wird ein Beitrag zur Präsentation und Veröffentlichung (optional) angenommen, muss sich mindestens ein Autor zur Konferenz LDWA 2022 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