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Piller, Gunther, Prof. Dr.

Gunther Piller ist Professor für Wirtschaftsinformatik an der Hochschule Mainz. In aktuellen Forschungsprojekten befasst er sich mit der Anwendung neuer Technologien und Methoden im Bereich Business Analytics. Auch Fragestellungen im Bereich Enterprise Architecture Management und Service Oriented Architecture gehören zu den von ihm bearbeiteten Themenfeldern. Vor seinem Eintritt in die Hochschule hatte Gunther Piller verschiedene Managementpositionen in der Softwarebranche inne. Dort war er unter anderem für das Produktmanagement neuer Technologien und Anwendungen verantwortlich.

Lehre

  • Betriebliche Anwendungssysteme
  • Business Intelligence
  • Geschäftsprozessmanagement
  • Rechnernetze und Architekturen
  • Enterprise Architecture Management
  • IT Produktmanagement
  • Wirtschaftswissenschaftliche Forschungsmethodik

Team

Leitung und Mitarbeiter

Leitung:

Prof. Dr. Gunther Piller - Inhaber der Professur

Doktoranden:

Patrizia Orth, M. Sc.

Matthias Brunnbauer, M. Sc.

Thomas Müller, M. Sc.

(im Bild v. l. n. r.)

Forschung & Projekte

Forschungsthemen und Forschungscluster

Forschungsthemen:

  • Big Data Analytics
  • Data Mining und Machine Learning
  • Adoption neuer IT-Technologien

Forschungscluster Digital Innovation:

Gemeinsam den digitalen Wandel gestalten - dies ist das Kernanliegen des Forschungsclusters Digital Innovation der Hochschule Mainz.

In Kooperationsprojekten mit Unternehmen aus verschiedenen Branchen und unterschiedlicher Größe arbeiten Prof. Dr. Gunther Piller und Kolleginnen und Kollegen an wichtigen Bereichen der Digitalisierung.

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Projekte

BAM: Big-Data-Analytics in Environmental and Structural Monitoring.

Entwicklung von Data-Mining- und Machine-Learning-Anwendungen für Fragestellungen aus dem Bereich Smart-City
Das Projekt wird durch die Carl-Zeiss-Stiftung gefördert.
Laufzeit: April 2019 – März 2022

saML4KMU

ZIM-Kooperationsprojekt, gefördert durch das BMWi
Laufzeit: Juli 2017 – März 2019

Thema: Semi-autonomes maschinelles Lernen für kleine und mittlere Unternehmen, sowie dessen konkrete Implementierung für den Anwendungsfall „vorausschauende Wartung“

Projektziel: Kleinere Unternehmen erstmalig in die Lage versetzen, innovative Methoden aus dem Bereich Data Mining und Machine Learning für betrieblich wichtige Fragestellungen einzusetzen

Projektorganisation:
Hochschule Mainz: Matthias Scholz B. Sc., Prof. Dr. Gunther Piller
Industriepartner: CubeServ GmbH

Gefördert durch das Bundesministerium für Wirtschaft und Energie

Big Data Potentiale Identifizieren und Bewerten

Forschungsprojekt
Laufzeit: Dezember 2015-Dezember 2018

Thema: Methoden zur Identifikation und Bewertung von Big Data-Potentialen

Projektziel: Identifikation strategischer Vorgehensweisen von Unternehmen vielversprechende Anwendungspotentiale von Big Data-Technologien zu identifizieren und zu evaluieren. Konstruktion zielführender Methoden für unterschiedliche Rahmenbedingungen und Zielsetzungen.

Projektorganisation:
Hochschule Mainz: Christian Bremser M. Sc., Univ-Prof. Dr. Franz Rothlauf (Universität Mainz), Prof. Dr. Gunther Piller

Ausgewählte Publikationen:

Bremser C., Piller G., Rothlauf F.: How to Start with Big Data - a Multiple Case Study. Research paper submitted to the Journal of Information & Management, October 2017

Bremser C., Piller G., Pourzolfaghar Z., Helfert M.: A Comparison of Smart City Development and Big Data Adoption Approaches. Research paper submitted to the 7th International Conference on Smart Cities and Green ICT Systems, Funchal, Portugal, October 2017

Bremser C., Piller G., Rothlauf F.: Vorgehensweisen zur Einführung von Big Data in Unternehmen. Akzeptierter Forschungsartikel für die Multikonferenz Wirtschaftsinformatik (MKWI) 2018, Chemnitz

Bremser C., Piller G., Rothlauf F.: Strategies and Influencing Factors for Big Data Exploration. In: Proceedings AMCIS 2017, August 2017, Boston, USA

Mit Data Mining Kundenmehrwert erhöhen

Auftragsforschung für ein Beratungsunternehmen
Laufzeit: April 2017-Juni 2017

Thema: Entwicklung von Data Mining- und Prognoseanwendungen zur Optimierung von Marketingaktivitäten und Serviceangeboten

Ergebnisse: Verfahren für Kaufprognosen, optimierte Kundensegmente, Verhaltensmuster von Kunden, Sentiment-Analysen, Anwendung zur Kundenwertermittlung

Projektorganisation:
Matthias Scholz B.Sc., Prof. Dr. Gunther Piller

ActOnAir

ZIM-Kooperationsprojekt, gefördert durch das BMWi
Laufzeit: März 2015 – Februar 2017

Thema: Erfassung, Kombination und Analyse persönlicher Belastungsinformationen und feinmaschiger Umweltdaten für Asthmatiker

Ergebnisse: Plattform zur Integration von Sensordaten, Data Mining-Algorithmen und Prognoseverfahren für belastete Personen, medizinische Modelle und iPhone-Anwendung für Asthmatiker

Projektorganisation:
Hochschule Mainz: Nikolai Bock Dipl.-Ing. (FH), Matthias Scholz B. Sc., Prof. Dr. Hartmut Müller, Prof. Dr. Gunther Piller

Industriepartner: health&media GmbH, Bluestone Technology GmbH

Gefördert durch das Bundesministerium für Wirtschaft und Energie, unterstützt durch das HPI Future SOC Lab

Ausgewählte Veröffentlichungen:
Bock N., Scholz M., Piller G., Müller H., Böhm K.: Advanced Spatio-temporal Data Processing and Mining for Healthcare Recommendations. In: gis.Science 03/2017

Scholz M., Bock N., Piller G., Böhm K.: Capture and Analysis of Sensor Data for Asthma Patients. In: Proceedings 24th European Conference on Information Systems (ECIS) 2016, Istanbul, Turkey

Bock N.,  Scholz M., Piller G., Böhm K., Müller H., Fenchel D., Sehlinger T., van Wickeren M., Wiegers W.: Systemarchitektur eines mobilen Empfehlungssystems mit Echtzeitanalysen von Sensordaten für Asthmatiker, Research-in-Progress. In: Proceedings Multikonferenz Wirtschaftsinformatik (MKWI) 2016, Ilmenau, Germany

Scholz M., Piller G.: ActOnAir: Data Mining of Environmental Data and Bio-signals.  In: Proceedings Future SOC Lab Day Spring 2016. HPI Future SOC Lab, April 2016, Potsdam, Germany

Smartphone Apps für Flüchtlinge

Studierendenprojekt mit der AWO Freiwilligen-Agentur Frankfurt
April 2016 – Juni 2016

Thema: Entwicklung von Prototypen für Smartphone-Anwendungen, um Flüchtlingen, die in Frankfurt ankommen, den Alltag zu erleichtern

Ergebnisse: Artefakte der Methode Design Thinking, Anwendungsszenarien und User Interfaces für Smartphone-Applikationen

Projektorganisation
Studierende der Studiengänge awis und mmi, Vorlesung IT-Produktmanagement
AWO Freiwilligen-Agentur Frankfurt

Ausgewählte Projekte vor 2015

Einsatzpotentiale für In-Memory Datenmanagement; in Zusammenarbeit mit der SAP AG

Leitfaden für Services & Cloud Computing , SOA und Standard Software – eine Evaluation von Softwareplattformen; in Zusammenarbeit mit dem SOA Innovation Lab

Fallbeispiel Enterprise Architecture Management mit  iteraplan; in Zusammenarbeit mit der iteratec GmbH