Personen­verzeichnis

Prof. Dr. Gunther Piller

Prof. Dr. Gunther Piller

Fachbereich Wirtschaft | Professuren
Professor für Wirtschaftsinformatik


Hochschule Mainz
Gunther Piller
Raum M3.11
Lucy-Hillebrand-Straße 2
55128 Mainz

+49 6131 628-93244

Prüfungsausschuss Fachbereich Wirtschaft

Nach Vereinbarung

Vita

seit 2008:
Professor für Wirtschaftsinformatik an der Hochschule Mainz

2000 – 2008: Mitarbeiter der SAP SE, u.a. als Solution Management Director SAP Business ByDesign, Solution Management Director eSOA Delivery,
Head of Product Management Composite Application Framework

1995 – 2000: Wissenschaftlicher Assistent an der Technischen Universität München; Gastwissenschaftler u.a. Stanford University, University of Washington, USA; Tel Aviv University, Israel; Landau Institut Moskau, Russland

1999: Habilitation im Fachgebiet Theoretische Physik an der Technischen Universität München

1993 – 1995: Research Associate, University of Adelaide, Australien

1989-1992: Dissertation an der Universität Regensburg im Bereich Theoretische Physik

1983-1989: Studium der Physik, Universität Regensburg und University of Colorado, Boulder, USA

Forschung & Projekte

Big Data Analytics

Identifikation strategischer Vorgehensweisen von Unternehmen vielversprechende Anwendungspotentiale von Big Data-Technologien zu identifizieren und zu evaluieren. Konstruktion zielführender Methoden für unterschiedliche Rahmenbedingungen und Zielsetzungen
Forschungsprojekt
Laufzeit: Dezember 2015-Dezember 2018

Data Mining und Machine Learning

saML4KMU: Semi-autonomes maschinelles Lernen für kleine und mittlere Unternehmen, sowie dessen konkrete Implementierung für den Anwendungsfall „vorausschauende Wartung“
ZIM-Kooperationsprojekt, gefördert durch das BMWi
Laufzeit: Juli 2017 – März 2019

ActOnAir: Plattform zur Integration von Sensordaten, Data Mining-Algorithmen und Prognoseverfahren für belastete Personen, medizinische Modelle und iPhone-Anwendung für Asthmatiker
ZIM-Kooperationsprojekt, gefördert durch das BMWi
Laufzeit: März 2015 – Februar 2017

Mit Data Mining Kundenmehrwert erhöhen: Verfahren für Kaufprognosen, optimierte Kundensegmente, Verhaltensmuster von Kunden, Sentiment-Analysen, Anwendung zur Kundenwertermittlung
Auftragsforschung für ein Beratungsunternehmen
Laufzeit: April 2017-Juni 2017

Weitere Details und Projekte

Link:
https://www.hs-mainz.de/index.php?id=1409

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