Team

Felix Weber

Wissenschaftlicher Mitarbeiter

Felix Weber, M. Sc.

Raum:
R09 R03 H24
Telefon:
+49 201 18-34197
E-Mail:
Sprechstunde:
nach Absprache

Zur Person:

Felix Weber ist Doktorand am Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik und integrierte Informationssysteme mit den Forschungsschwerpunkten Digitalisierung, Künstliche Intelligenz, Preis-, Promotion- und Sortiments-Management sowie Transformationsmanagement. An der Universität Duisburg-Essen ist er Leiter des SAP University Innovation Labs und gleichzeitig Berater für SAP Systeme im (Einzel-)Handel bei der Consenso Consulting GmbH und verbindet somit die aktuelle Praxis mit der wissenschaftlichen Forschung in diesen Teilbereichen.

Weitere Profile:

Lebenslauf:

Seit Februar 2017: Wissenschaftlicher Mitarbeiter/Doktorand am Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik und integrierte Informationssysteme der Universität Duisburg-Essen von Prof. Dr. Reinhard Schütte

Seit Februar 2016:  Senior Consultant SAP bei Consenso Management & IT Consulting in Bielefeld

Dezember 2015 - Januar 2017: Wissenschaftliche Hilfskraft am Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik und integrierte Informationssysteme der Universität Duisburg-Essen von Prof. Dr. Reinhard Schütte

Januar 2015 - Januar 2017: Studium der Wirtschaftsinformatik (M. Sc.) an der Universität Duisburg-Essen

  • Thema der Abschlussarbeit: Preismanagement im Lebensmitteleinzelhandel-Evaluation alternativer Methoden und deren softwaretechnische Umsetzung

April 2014 - Dezember 2015: Werkstudent im Bereich Mobile Solution Management bei SHS VIVEON AG in Düsseldorf

Oktober 2011 - Januar 2015: Studium der Wirtschaftsinformatik (B. Sc.) an der Universität Duisburg-Essen

  • Thema der Abschlussarbeit: Prototypische Implementierung eines „Indoor-Navigationssystems“ auf Basis des Bluetooth Low Energy Standards 

Publikationen:

Filter:
  • Weber, F.: Digital Technologies in Wholesaling and Retailing. In: Khosrow-Pour, M. (Hrsg.): Encyclopedia of Organizational Knowledge, Administration, and Technology. IGI Global, Pennsylvania, USA 2020, S. 90. doi:10.4018/978-1-7998-3473-1 Volltext BIB Download Details

    The ever increasing intra- and inter-competition, increased costs and a lower differentiation margin have led to intense competitive pressures within the domains of wholesaling and retailing. At the same time the increasing digitization due to technological innovation will radical change the economical and procedural fundamentals. In addition, from an entrepreneurial point of view, it must also be considered that the complexity of decision-relevant framework conditions has increased. Digitalisation is therefore to be seen as an essential driver for optimising business processes and as the basis for a new understanding of products and services. However, it cannot be considered independently of other social trends. The chapter will elaborate the underlying drivers and technological trends empowering the transformation processes within the domain of wholesaling and reailing. Starting from these major drivers we will scrutinize the impact of technological advancements and the opportunities, risks and constraints which are connected with it.

  • Schütte, R.; Weber, F.: Big-Data und Echtzeitverarbeitung in Handelsunternehmen – Betriebswirtschaftliche Einsatzfelder zur Optimierung von Aufgaben und Entscheidungen. In: Steven, M.; Klünder, T. (Hrsg.): Big Data Anwendung und Nutzungspotenziale in der Produktion. Kohlhammer, Stuttgart 2020. Volltext BIB Download Details
  • Weber, F.: RPA in der IT-Abteilung - Automatisierung entlastet die IT. In: CIO (2019). Volltext BIB Download Details
  • Weber, F.: Using Growing Neural Gas Networks for Clustering of Web Data as a Foundation for Marketing Automation in Brick-and-Mortar Retailing. In: Silhavy, R.; Silhavy, P.; Prokopova, Z. (Hrsg.): Intelligent Systems Applications in Software Engineering. CoMeSySo 2019 2019. Advances in Intelligent Systems and Computing. Springer, Cham 2019, S. 13-27. doi:10.1007/978-3-030-30329-7_2 Volltext BIB Download Details
  • Weber, F.; Schütte, R.: Markdown Optimization—A Taxonomy and Realization of the Economic Decision Problem. In: Silhavy, R.; Silhavy, P.; Prokopova, Z. (Hrsg.): Intelligent Systems Applications in Software Engineering. CoMeSySo 2019 2019. Advances in Intelligent Systems and Computing. Springer, Cham, Berlin 2019, S. 449-460. doi:10.1007/978-3-030-30329-7_40 Volltext BIB Download Details
  • Weber, F.: SAP Data Warehouse Cloud - Data Warehouse als Hybrid-Cloud-Service. In: Computerwoche (2019). Volltext BIB Download Details
  • Weber, F.; Schütte, R.: State-of-the-art and adoption of artificial intelligence in retailing. In: Digital Policy, Regulation and Governance, Jg. 21 (2019) Nr. 3, S. 264-279. doi:10.1108/DPRG-09-2018-0050 Volltext BIB Download Details
  • Weber, F.: Streaming Analytics—Real-Time Customer Satisfaction in Brick-and-Mortar Retailing. In: Silhavy, R. (Hrsg.): Cybernetics and Automation Control Theory Methods in Intelligent Algorithms. CSOC 2019. Advances in Intelligent Systems and Computing,. Springer, Berlin 2019. doi:https://doi.org/10.1007/978-3-030-19813-8_6 Volltext BIB Download Details
  • Kari, M.; Weber, F.; Schütte, R.: Datengetriebene Entscheidungsfindung aus strategischer und operativer Perspektive im Handel. In: HMD, Jg. 56 (2019) Nr. 5, S. 914-931. doi:10.1365/s40702-019-00530-9 Volltext BIB Download Details

    Mit der digitalisierungsbedingten Zunahme kontinuierlich erfasster Massendaten aus unterschiedlichsten Quellen entsteht die Hoffnung, einen besseren Zugang als je zuvor zur Realität zu erhalten. Angesichts des Big-Data-Phänomens stellt sich dabei für Handelsunternehmen die Frage, welche unternehmensweite Datenstrategie es zu verfolgen gilt. Dazu liefert der folgende Beitrag anhand eines Frameworks eine sachlogische Struktur für eine unternehmensweite Datenstrategie. Für jedes aufgezeigte Strategiefeld dieses Frameworks sind dabei Basisentscheidungen zu treffen, die die nötigen Voraussetzungen zur Nutzung von Daten für erfolgreiche Einzelprojekte als auch die erfolgreiche Eingliederung datengetriebener Aktivitäten in Standardprozesse schaffen. Neben der Datenstrategie wird auch der realisierbare betriebswirtschaftliche Beitrag für Einzelhändler anhand einer Fallstudie entfaltet. Dazu wird auf das Handelsmarketing und den Marketing-Mix als zentrales Konzept, und seit jeher eines der wichtigsten Tätigkeitsfelder im Einzelhandel, zur Aufstellung einer datengetriebenen Entscheidungsphänomenologie zurückgegriffen. Als Antwort auf die Frage, welche Datenstrategie angesichts von Big Data von einem Einzelhändler zu verfolgen ist, wurden verschiedene Teilbereiche identifiziert und Maßnahmen innerhalb dieser ausgearbeitet. Es wurde gezeigt, dass integrierte und kohärente Maßnahmen auf organisationaler und technologischer Ebene für die Sammlung, Speicherung, Verarbeitung, Verwendung, Steuerung und Transformation von Big Data im Unternehmen nötig sind. Mit Erfüllung der notwendigen Vorrausetzungen für Big Data im Rahmen der Datenstrategie ist es dabei möglich nicht nur die hier aufgezeigte Absatzseite der Unternehmung zu optimieren, sondern auch die tiefgreifende Integration der verschiedenen Prozessbereiche im Handelsunternehmen abzubilden.

  • Weber, F.; Schütte, R.: Digital Technologies for Pricing Problems - A case study on increasing the level of digitization at a leading German retail company. In: Iiis (Hrsg.): Proceedings of The 10th International Multi-Conference on Complexity, Informatics and Cybernetics 2019 - Volume 2. Orlando, Florida, USA 2019, S. 189-196. doi:10.13140/RG.2.2.18730.47042 BIB Download Details
  • Weber, F.; Schütte, R.: A Domain-Oriented Analysis of the Impact of Machine Learning—The Case of Retailing. In: Big Data Cognitive Computing, Jg. 2019 (2019) Nr. 3. doi:10.3390/bdcc3010011 Volltext BIB Download Details

    Information technologies in general and artifical intelligence (AI) in particular try to shift operational task away from a human actor. Machine learning (ML) is a discipline within AI that deals with learning improvement based on data. Subsequently, retailing and wholesaling, which are known for their high proportion of human work and at the same time low profit margins, can be regarded as a natural fit for the application of AI and ML tools. This article examines the current prevalence of the use of machine learning in the industry. The paper uses two disparate approaches to identify the scientific and practical state-of-the-art within the domain: a literature review on the major scientific databases and an empirical study of the 10 largest international retail companies and their adoption of ML technologies in the domain are combined with each other. This text does not present a prototype using machine learning techniques. Instead of a consideration and comparison of the particular algorythms and approaches, the underling problems and operational tasks that are elementary for the specific domain are identified. Based on a comprehensive literature review the main problem types that ML can serve, and the associated ML techniques, are evaluated. An empirical study of the 10 largest retail companies and their ML adoption shows that the practical market adoption is highly variable. The pioneers have extensively integrated applications into everyday business, while others only show a small set of early prototypes. However, some others show neither active use nor efforts to apply such a technology. Following this, a structured approach is taken to analyze the value-adding core processes of retail companies. The current scientific and practical application scenarios and possibilities are illustrated in detail. In summary, there are numerous possible applications in all areas. In particular, in areas where future forecasts and predictions are needed (like marketing or replenishment), the use of ML today is both scientifically and practically highly developed.

  • Schütte, R.; Weber, F. (Hrsg.): Special Issue "Artificial Intelligence in Customer-Facing Industries" - A special issue of AI, MDPI, (ISSN: 2673-2688). BIB Download Details

Herausgeberschaften:

Special Issue "Artificial Intelligence in Customer-Facing Industries" in "AI" - https://www.mdpi.com/journal/ai/special_issues/AIICFI 

Vorträge:

Filter:
  • Weber, F.; Schütte, R.: Digital Technologies for Pricing Problems - A case study on increasing the level of digitization at a leading German retail company, The 10th International Multi-Conference on Complexity, Informatics and Cybernetics, 15.03.2019, Orlando, Florida, USA. Details
  • Weber, F.: Streaming Analytics for Real-Time Customer Sentiment Determination and Reporting for Brick-and-Mortar Retailers, 2018 CMU Conference on Digital Marketing and Machine Learning, 09.12.2018, Carnegie-Mellon University, Pittsburgh, Pennsylvania, USA. Details
  • Weber, F.: Einsatz von Big-Data-Technologie zur Optimierung des Preismanagements im Einzelhandel, TDWI Konferenz, 26.06.2018, München. Details

Betreute Abschlussarbeiten:

  • Chancen und Risiken des Mobile Payment für den stationären Einzelhandel in Deutschland (Bachelorarbeit Wirtschaftsinformatik, in Bearbeitung)
  • Einsatz von Big-Data-Technologien im Preismanagement - diskutiert am Beispiel der standortspezifischen Preisdifferenzierung (Masterarbeit Wirtschaftsinformatik, in Bearbeitung)
  • Digitalisierung des Testmanagements in der Automobilindustrie - Evaluation alternativer Technologien und deren prototypische Umsetzung (Bachelorarbeit Wirtschaftsinformatik, in Bearbeitung)
  • Profilbildung von Kunden des Lebensmittelhandels - basierend auf Daten unterschiedlicher Interaktionskanäle der Unternehmen und ihrer Kunden (Masterarbeit Wirtschaftsinformatik, in Bearbeitung)
  • Einsatzszenarien von Augmented Reality im stationären Einzelhandel - Prototypische Umsetzung einer App-basierten Anwendung (Bachelorarbeit Wirtschaftsinformatik, in Bearbeitung)
  • Einsatzszenarien von Bilderkennung im stationären Einzelhandel - Diskutiert und prototypisch angewendet basierend auf Methoden des Maschinellen Lernens (Bachelorarbeit Wirtschaftsinformatik, in Bearbeitung)
  • Einfluss der Unternehmenskultur auf Unternehmenstransformationen - diskutiert am Beispiel der digitalen Transformation (Bachelorarbeit Wirtschaftsinformatik)
  • Transformation der Musikindustrie - Untersuchung des disruptiven Charakters von Blockchain (Bachelorarbeit Wirtschaftsinformatik)
  • Nutzenpotenziale von Big Data Analysen innerhalb der Pharmaindustrie (Bachelorarbeit 0)
  • Auswirkungen der Digitalisierung auf bestehende Wertschöpfungsketten in der Automobilindustrie (Bachelorarbeit Wirtschaftsinformatik)
  • Promotion Management im Lebensmitteleinzelhandel - Kennzahlen und Messung der Promotuioneffizienz (Bachelorarbeit Wirtschaftsinformatik)
  • Auswirkungen verschiedener Architekturen auf die Prozessqualität von Omni-Channel Prozessen im Einzelhandel (Bachelorarbeit Wirtschaftsinformatik)
  • Einfluss der Digitalisierung auf den Vertrieb - Dargestellt an den einzelnen Phasen des Vertriebsprozesse in der Konsumgüterindustrie (Bachelorarbeit Wirtschaftsinformatik)
  • Infrastructure-as-a-Service - Herausforderungen an die Organisation des IT-Managements (Bachelorarbeit Wirtschaftsinformatik)
  • Nutzenpotenziale von Big Data Analysen innerhalb der Luftfahrtindustrie (Bachelorarbeit Wirtschaftsinformatik)
  • Entwicklung eines Referenzmodells für eine durch die Digitalisierung initiierte Unternehmenstransformation (Bachelorarbeit Wirtschaftsinformatik)
  • Potenziale und Herausforderungen von Big-Data-Analysen – skizziert am Beispiel der Bondatenanalyse (Bachelorarbeit Wirtschaftsinformatik)
  • Herausforderung der Einführung von Omni-Channel-Prozessen an bestehenden Systemarchitekturen (Bachelorarbeit Wirtschaftsinformatik)
  • Einsatz von Big-Data-Lösungen - technologische und unternehmensbezogene Voraussetzungen (Bachelorarbeit Wirtschaftsinformatik)
  • Voraussetzung für die durch ein Unternehmenszusammenschluss initiierte Transformation aus IT-Sicht (Bachelorarbeit Wirtschaftsinformatik)
  • Nutzenpotentiale von Big Data Analysen innerhalb der Finanzindustrie (Bachelorarbeit Wirtschaftsinformatik)
  • Kritische Diskurs der Erfolgskriterien einer ERP-Systemeinführung (Bachelorarbeit Wirtschaftsinformatik)
  • Digitalisierung in der Automobilindustrie – Einfluss auf bestehende Geschäftsmodelle (Bachelorarbeit Wirtschaftsinformatik)
  • Chancen und Herausforderungen der Digitalisierung im Churn Managment – Betrachtung von Big Data und dem Internet of Things (Bachelorarbeit Wirtschaftsinformatik)
  • Digitalisierung in der Energiewirtschaft - Einfluss auf bestehende Geschäftsmodelle (Bachelorarbeit Wirtschaftsinformatik)
  • Chancen und Herausforderungen der Digitalisierung des Marketings - Beispielhaft diskutiert für den Textileinzelhandel (Bachelorarbeit Wirtschaftsinformatik)
  • Einsatz von Prognosemethoden im Sales Forecasting von Pharmaunternehmen (Bachelorarbeit Wirtschaftsinformatik)
  • Auswirkungen der Digitalisierung auf mechatronische Produkte - Betrachtung des Produktentwicklungsprozesses (Masterarbeit Wirtschaftsinformatik)
  • Chancen und Herausforderungen der Nutzung eines IT Service Kataloges - Betrachtung mit Fokus auf Abbildung in einer Softwareanwendung (Bachelorarbeit Wirtschaftsinformatik)
  • Preisdifferenzierung im Lebensmitteleinzelhandel - Untersuchung der Ausprägungen und deren informationstechnische Umsetzung (Bachelorarbeit Wirtschaftsinformatik)
  • Herausforderungen an das IT-Providermanagements bei der Nutzung von Cloud-Services (Bachelorarbeit Wirtschaftsinformatik)
  • Chancen und Herausforderungen durch den Einsatz von Chatbots (Bachelorarbeit Wirtschaftsinformatik)
  • Auswirkungen der Digitalisierung auf das Handelsmarketing - Betrachtung von Big-Data-Analysen im Rahmen des Marketing-Mix (Masterarbeit Wirtschaftsinformatik)
  • Einsatz von Big-Data-Technologien im Preismanagement - diskutiert am Beispiel der standortspezifischen Preisdifferenzierung (Masterarbeit Wirtschaftsinformatik)
  • Digitalisierung des Testmanagements in der Automobilindustrie - Evaluation alternativer Technologien und deren prototypische Umsetzung (Bachelorarbeit Wirtschaftsinformatik)
  • Eine literaturbasierte Analyse zur Wirkung und Nutzen von IT-Systemen im Preismanagement (Bachelorarbeit Wirtschaftsinformatik)
  • Dynamisches Preismanagement im Einzelhandel - Evaluation von theoretischen Lösungsansätzen und deren prototypische Umsetzung (Masterarbeit Wirtschaftsinformatik)
  • Preisdifferenzierung im Handel - Evaluation von praktischen und theoretischen Lösungsansätzen (Masterarbeit Betriebswirtschaftslehre)
  • Potentiale und Herausforderungen von Marketing Automation – eine domänenorientierte Analyse für Handelsunternehmen (Bachelorarbeit Wirtschaftsinformatik)
  • Einsatz von Mobile Learning in der universitären Weiterbildung - Prototypische Umsetzung (Masterarbeit Wirtschaftsinformatik)
  • State-of-the-Art-Analyse der Chancen und Herausforderungen von cloud-basierten Omnichannel-Systemen (Bachelorarbeit Wirtschaftsinformatik)
  • Leistungsfähigkeit moderner IT-Architekturen bei der Bondatenanalyse (Bachelorarbeit Wirtschaftsinformatik)

Mitgliedschaften:

  •  Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
  •  IEEE Young Professionals