Université Catholique de Lille · M2 International Management · 2026–2027
Data Analytics for Business
Jeder Unternehmensbereich, den eine internationale Führungskraft leiten wird, stützt sich heute auf Daten. Dieser Kurs macht aus den Studierenden keine Data Scientists: Er bereitet sie darauf vor, Analysearbeit in Auftrag zu geben, sie kritisch zu hinterfragen und danach zu handeln.
- 3 ECTS
- 6 Sitzungen, Dezember 2026 bis Januar 2027
- Unterricht auf Englisch
- Campus Vauban, Lille, und eine Sitzung online
Die Sitzungen
Sitzung 1: Von Daten zu Entscheidungen
Mittwoch, 9. Dezember 2026 · 13:00–17:00 Uhr · auf dem Campus
Sitzung 2: Datenvisualisierung und Storytelling
Donnerstag, 17. Dezember 2026 · 13:00–16:00 Uhr · online
Sitzung 3: SQL-Grundlagen für Führungskräfte
Donnerstag, 7. Januar 2027 · 10:00–12:00 Uhr · auf dem Campus
Sitzung 4: Prädiktive Analytik für Entscheidungsträger
Donnerstag, 7. Januar 2027 · 13:00–16:00 Uhr · auf dem Campus
Sitzung 5: Generative KI, Governance und die KI-Verordnung der EU (AI Act)
Freitag, 8. Januar 2027 · 09:00–12:00 Uhr · auf dem Campus
Sitzung 6: Abschlussprojekt: Präsentieren Sie Ihre Erkenntnisse
Freitag, 8. Januar 2027 · 13:00–16:00 Uhr · auf dem Campus · Schriftliche Prüfung und Pitches der Gruppen
Für eingeschriebene Studierende: Die Folien jeder Sitzung öffnen sich mit dem im Kurs mitgeteilten Passwort. Fragen: sitraka.forler@lacatholille.fr.
Die Kursnotizen, für alle zugänglich
Die Folien sind für die Studierenden verschlüsselt. Zu jedem Foliensatz gibt es außerdem eine öffentliche Zusammenfassung: die Kernideen, die Formeln und ein durchgerechnetes Beispiel, auf Deutsch, Englisch und Französisch.
Alle 6 Notizen
Sitzung 1
Von Daten zu Entscheidungen: die Analytik-Leiter, KPI-Bäume und ehrliche DatenbereinigungEine Geschäftsfrage präzise stellen, ein Ziel in einen KPI-Baum zerlegen und echte E-Commerce-Daten bereinigen, bevor man zählt: eine Methode für Manager.
Sitzung 2
Datenvisualisierung und Storytelling: das Diagramm wählen, irreführende korrigieren, die Erkenntnis formulierenWie das Auge ein Diagramm liest, wie man das passende wählt, vier Arten der Irreführung und wie aus einem Dashboard eine umsetzbare Erkenntnis wird.
Sitzung 3
SQL-Grundlagen für Führungskräfte: Abfragen lesen, Joins prüfen und von KI geschriebenes SQL kontrollierenSQL als Führungskraft lesen und prüfen: Schlüssel, Granularität, SELECT, WHERE, GROUP BY, Joins, die Zeilen verdoppeln oder verlieren, KI-generiertes SQL.
Sitzung 4
Prädiktive Analytik für Entscheidungsträger: was Modelle lernen, vier Fallen und der Preis jedes FehlersWas ein Modell lernt, vier Fallen (Überanpassung, Data Leakage, verzerrte Stichprobe, Scheinkausalität) und Fehlerkosten als Maßstab für die Modellwahl.
Sitzung 5
Generative KI, DSGVO und EU AI Act 2026: was Analysten und Führungskräfte wissen müssenEinen KI-Assistenten im Datenprojekt nutzen und seine Ergebnisse prüfen, dann die DSGVO-Fragen sowie Risikostufen und Fristen des 2026 geänderten AI Act.
Sitzung 6
Datenerkenntnisse vor Entscheidungsträgern präsentieren: zuerst die Empfehlung, drei Belege, ehrliche AntwortenEine Zehn-Minuten-Struktur für eine datengestützte Empfehlung: was eine Geschäftsleitung überzeugt, wie man Fragen beantwortet, welche Fehler typisch sind.
Was die Studierenden lernen
LO1
Fragestellung definieren
Ein betriebswirtschaftliches Problem in eine präzise Analysefrage übersetzen, samt den Kennzahlen, die den Fortschritt zeigen.
LO2
Aufbereiten und abfragen
Reale Tabellendaten in einer Tabellenkalkulation bereinigen und einen Datensatz aus mehreren Tabellen mit grundlegendem SQL abfragen.
LO3
Gestalten und kommunizieren
Ehrliche, entscheidungsorientierte Diagramme und Dashboards erstellen und ein Ergebnis in eine kurze Erzählung übersetzen.
LO4
Modelle interpretieren
Die Ausgabe gängiger Prognoseverfahren lesen, sie anhand der betriebswirtschaftlichen Kosten beurteilen und Überanpassung (Overfitting), Datenlecks (Leakage) und verzerrte Stichproben erkennen.
LO5
KI verantwortungsvoll nutzen
Einen universellen KI-Assistenten einsetzen, um die Analyse zu beschleunigen, seine Ergebnisse prüfen und dokumentieren, wie er genutzt wurde.
LO6
Governance beurteilen
Die Fragen zur DSGVO und zur KI-Verordnung (EU AI Act) erkennen, die ein Projekt aufwirft, und wofür eine Führungskraft verantwortlich bleibt.
Ein realer Fall, von der ersten bis zur letzten Stunde
Der Kurs stützt sich auf die als offene Daten veröffentlichte Bestellhistorie von Olist, einem brasilianischen E-Commerce-Marktplatz: rund 100.000 Bestellungen aus den Jahren 2016 bis 2018, verteilt auf neun verknüpfte Tabellen. Jede Gruppe erhält in der ersten Sitzung ein Management-Briefing und verteidigt ihre Empfehlung am Ende in einem Pitch.
Bewertung
- 30 %GruppenprojektDashboard und ein Briefing von höchstens vier Seiten
- 20 %GruppenpitchZehn Minuten, dann vier Minuten Fragen
- 20 %Meilensteine und MitarbeitDrei Meilensteine; zur Mitarbeit zählt das Quiz am Ende jeder Sitzung
- 30 %Schriftliche PrüfungEinzeln, 30 Minuten, ohne Unterlagen
Das Quiz am Ende jeder Sitzung
Nach den Sitzungen 1 bis 5 prüft jeweils ein Quiz mit 10 Fragen in 10 Minuten die Kernideen; ab Sitzung 2 tauchen zwei Fragen aus früheren Sitzungen wieder auf. Die Studierenden melden sich mit einem Google-Konto an (oder bearbeiten dasselbe Quiz auf Papier); Notizen sind erlaubt, und jedes Quiz lässt sich nur einmal bearbeiten. Für die Mitarbeit zählt, dass das Quiz innerhalb seines Zeitfensters bearbeitet wird, nicht das Ergebnis; die besten vier von fünf werden gewertet. Die vollständigen Lösungen werden freigeschaltet, sobald das Quiz schließt.
Dozent
Sitraka Forler, Systemarchitekt und Data Scientist in der Wirtschaft. Der Kurs ist so aufgebaut, dass jedes Werkzeug kostenlos im Webbrowser läuft.