Institut für Wirtschaftsinformatik - Data & Knowledge Engineering

Willkommen am Institut für Wirtschaftsinformatik - Data & Knowledge Engineering

Das Institut für Wirtschaftsinformatik – Data & Knowledge Engineering ist eines von vier Instituten für Wirtschaftsinformatik an der Johannes Kepler Universität Linz (JKU) und wird von o. Univ.-Prof. DI Dr. Michael Schrefl geleitet.

Lehre

Unser Lehrangebot vermittelt in Sozial- und Wirtschaftswissenschaftlichen Studien relevante Kompetenzen zu Daten- und Web Modellierung, Datenbank- und Wissensbasierten Systemen, Semantic Artificial Intelligence, Data Warehousing und Data Mining. [... mehr]

Forschung

Unsere derzeitigen Forschungsaktivitäten umfassen die Bereiche Business Intelligence, Semantische Technologien und Daten- und Geschäftsprozessmodellierung. [... mehr]

Kooperation

Die enge Kooperation mit nationalen und internationalen Partnern ist integraler Bestandteil unseres Instituts. Zu unseren Projektpartnern gehören unter anderem Frequentis und University of South Australia.

Wir begrüßen innovative Vorschläge für gemeinsame Forschungsprojekte und stehen gerne mit unserer Erfahrung in der Projektabwicklung, von der Antragstellung für Forschungsförderungen bis zur Dissemination der Projektergebnisse, bereit. Um einen Eindruck unserer bisherigen Kooperationstätigkeit zu vermitteln erlauben wir uns Sie auf unsere Forschung und Projektpartner hinzuweisen.

Institut für Wirtschaftsinformatik - Data & Knowledge Engineering
Adresse
Johannes Kepler
Universität Linz
Altenberger Straße 69
A-4040 Linz
Standort
Science Park 3, 1. Stock, Sektor E
Servicezeiten Sekretariat
Mo.-Fr.: 09.00 - 11.00 Uhr
Mo.-Do.: 13.00 - 15.00 Uhr
sowie nach Vereinbarung
Telefon
+43 732 2468 4270
Neuigkeit
01.06.2023

DKE wins new EU-Horizon Europe grant: “HARMONIsed network through smart technology and Collaboration”

Researchers of the Institute of Business Informatics – Data & Knowledge Engineering participated in the kick-off meeting of project HARMONIC (“HARMON...
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Neuigkeit
26.04.2023

Best Student Paper Award bei ICNS 2023

Die Publikation von Paul Feichtenschlager, Kevin Schütz, Samuel Jaburek und Christoph Schütz mit dem Titel "Privacy-Preserving Implementation of an A...
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