Per­so­nen­ver­zeich­nis

Prof. Dr. Gunther Piller

Prof. Dr. Gunther Piller

Fachbereich Wirtschaft | Professuren
Professor für Wirtschaftsinformatik

Hochschule Mainz
Gunther Piller
Raum M2.06
Lucy-Hillebrand-Straße 2
55128 Mainz

+49 6131 628-93244 | +49 6131 628-93011

Wirtschaftsinformatik

Prodekan Fachbereich Wirtschaft,
Prüfungsausschuss Fachbereich Wirtschaft

Nach Vereinbarung

Vita

seit 2008

Professor für Wirtschaftsinformatik an der Hochschule Mainz  

Professor für Wirtschaftsinformatik an der Hochschule Mainz

2000 - 2008

Tätigkeit in der freien Wirtschaft  

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

1993 - 2000

Postdoc und Habilitation  

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

1983 - 1992

Studium und Promotion  

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

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