Business Intelligence (M.Sc.)
Prüfung zum Master of Science im Studiengang Business Intelligence (in englischer Sprache)
- Abschluss
- Master of Science (M.Sc.)
- Art
- Hochschul-Master
- Studienform
- Fernstudium
- Credit-Points
- 120 ECTS
- Sprache
- Englisch
- Studiendauer
- Vollzeit 24 · Teilzeit I 36 · Teilzeit II 48 Monate
- Studienablauf
- flexibel – kein fester Semestertakt
- Lernaufwand/Woche
- ca. 28 Std.
- Selbstlernen gesamt
- 4334 Std.
Kosten & Gebühren
- Gesamtkosten
- 14.724 €
- Ratenzahlung
- 36 × 409 €
- davon Prüfungsgebühr
- 799 €
- Ratenzahlung über 24 Monate (Vollzeit)
- 13.176 € (24 × 549 €)
- Ratenzahlung über 48 Monate (Teilzeit II)
- 15.792 € (48 × 329 €)
Die einmalige Graduierungsgebühr ist im Gesamtpreis enthalten und fällt am Studienende an.
Angaben ohne Gewähr. Preise und Konditionen können sich ändern – bitte prüfe die aktuellen Studiengebühren auf der Kursseite des Anbieters.
Überblick
Daten haben viele Unternehmen – aber nur wenige machen daraus konsequent Entscheidungen. Der englischsprachige Master Business Intelligence der IU macht dich zur Architekt:in dahinter: Concepts in Data Management, relationale und NoSQL-Datenbanken, Data-Warehouse-Architekturen, ETL-Prozesse und Data Modeling and Reporting – eingebettet in IT-Governance und strategisches Management. Zwei Electives geben die Spezialisierung vor; den Abschluss macht eine forschungsorientierte Master-Thesis.
Inhalte
- Business Intelligence
- Concepts in Data Management
- Corporate Governance of IT, Compliance, and Law
- Relational and NoSQL Databases
- Data Query Languages
- Project: Business Intelligence
- Seminar: Ethic & Societal Considerations in Data Management
- Strategic Management
- Data Warehousing Architecture Types
- Extract, Transform and Load Technologies
- Advanced Research Methods
- Seminar: Data Warehouse Approaches and Methodologies
- Data Modeling and Reporting
- Project: Data Modeling and Reporting
- Electives A und B (je 10 ECTS, z. B. Data Engineer, Big Data Engineering, Data Miner, Technical Project Lead, Digital Business and Entrepreneurship)
- Master Thesis und Thesis Defense (Kolloquium)
Karriere
BI-Architektur und Data Warehousing
Data Warehousing Architecture Types, Data Modeling and Reporting sowie ETL-Technologien bereiten auf den Entwurf und Betrieb von Data-Warehouse- und BI-Systemen vor – als BI-Architekt:in oder Data-Warehouse-Engineer.
Data Engineering
Concepts in Data Management, relationale und NoSQL-Datenbanken sowie die Electives Data Engineer und Big Data Engineering qualifizieren für das Data Engineering – dort, wo Datenplattformen konzipiert, aufgebaut und betrieben werden.
Datenstrategie, IT-Governance und Projektleitung
Strategic Management, Corporate Governance of IT sowie das Elective Technical Project Lead verbinden Technik mit Steuerung – in Rollen an der Schnittstelle von Datenstrategie, Governance und der Leitung technischer Projekte.
Zugangsvoraussetzungen
Ein abgeschlossenes erstes Hochschulstudium (in der Regel Bachelor) in Informatik, Wirtschaftsinformatik, einem wirtschaftswissenschaftlichen oder einem anderen quantitativ ausgerichteten Fach. Da das Studium vollständig auf Englisch stattfindet, ist zusätzlich ein Nachweis von Englischkenntnissen auf mindestens B2-Niveau erforderlich. Die genauen Zugangs- und Anrechnungsregelungen enthält die Zulassungs- und Einschreibungsordnung der Hochschule.
Architektur statt Grundlagen – der aufbauende BI-Master
Dieser Master setzt kein Bachelor-Wissen von Null voraus, sondern baut darauf auf: Statt Programmier- und BWL-Grundlagen stehen Datenarchitektur, Data-Warehouse-Methodik, ETL und fortgeschrittene Datenmodellierung im Zentrum. Er richtet sich an Absolvent:innen aus IT, Wirtschaftsinformatik oder quantitativen Fächern, die BI-Systeme nicht nur nutzen, sondern entwerfen und verantworten wollen – vollständig auf Englisch.
Zwei Electives zur Vertiefung
Data Engineer, Big Data Engineering, Data Miner, Digital Business and Entrepreneurship oder Technical Project Lead: Aus diesen fünf Wahlbereichen belegst du zwei – und bestimmst so, ob dein Abschluss eher technisch-ingenieurhaft, analytisch oder führungs- und projektorientiert ausfällt.
Verwandte Studiengänge
Häufige Fragen
- Welches Erststudium brauche ich?
- Vorausgesetzt wird ein erster Hochschulabschluss in Informatik, Wirtschaftsinformatik, einem wirtschaftswissenschaftlichen oder einem anderen quantitativ geprägten Fach. Ein solides Datenverständnis solltest du mitbringen; die BI-spezifischen Architektur- und Warehouse-Themen baut der Master darauf auf.
- Worin unterscheidet sich der Master von einem Data-Science-Master?
- Business Intelligence stellt die Daten-Infrastruktur und Entscheidungsunterstützung in den Mittelpunkt – Data Warehousing, ETL, Modellierung und Reporting, damit Unternehmen verlässlich steuern können. Ein Data-Science-Master rückt dagegen statistische Modellierung, Machine Learning und Prognosen ins Zentrum. Wer Daten-Architekturen bauen und Reporting verantworten will, ist bei Business Intelligence richtig.
- Wie technisch ist der Master – muss ich programmieren können?
- Er ist deutlich technisch geprägt: Datenbanken (relational und NoSQL), Abfragesprachen, ETL und Data Warehousing gehören zum Kern. Reine Softwareentwicklung von Grund auf steht aber nicht im Vordergrund – du arbeitest vor allem mit Datenbank- und BI-Technologien, für die ein datennahes Vorstudium die beste Grundlage ist.