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Abschlussarbeiten

Der erste Schritt zu uns

Bitte lasse uns deine Bewerbung über den Button online zukommen. Ideal ist es, mindestens zwei Monate vor Beginn des Praxissemesters an die Bewerbung zu denken – die Plätze sind begrenzt.

 

Bild kleiner Junge mit Buch

Was wir dir bieten

Folgende Benefits stehen dir als Student bei uns zur Verfügung:

  • Onboarding und Einarbeitungsprogramm gemeinsam mit allen anderen neuen Kollegen 
  • persönlicher Betreuer aus dem Fachbereich während deiner gesamten Zeit bei uns
  • Organisation und Koordination deiner Zeit bei uns mit Unterstützung von unserem Talentscout Stephan
  • Trotzdem die Möglichkeit, erfahrenen Kollegen jederzeit über die Schulter zu schauen
  •  eigener Laptop verbunden mit einem voll ausgestatteten eigenen Arbeitsplatz
  • überdurchschnittliche Bezahlung
  • Flexible Arbeitszeiten
  • kostenlose Getränke im Büro
  • Teilnahme an allen Firmenevents 

Deine Zukunftsplanung

Mit deiner Abschlussarbeit konntest du bereits erste Erfahrungen und viele Eindrücke sammeln. Nach deinem Abschluss bieten wir die Möglichkeit, direkt bei uns durchzustarten. 

Bachelorthesis-/Masterthesis- Themen

Hier findest du unsere Themenvorschläge. Nichts dabei? Natürlich sind wir auch offen für deine Vorschläge und Ideen. Bewirb dich gerne auch initiativ.

  • Autogenerated Design Konzepte (Bachelor/Masterthesis)
  • Echtzeit Marketing Automation mit SAP Hybris Commerce (Masterthesis)
  • Automatische Code-Smell-Entfernung (Bachelor/Masterthesis)
  • InnerSource: Tooling (Bachelor/Masterthesis)
  • Text Analysis & Machine Learning for Natural Language Processing (Bachelor/Masterthesis)
  • Sales Enablement & Learning Cloud Solutions (Bachelor/Masterthesis)
  • Übergreifendes Produktdaten-Management (Plattform) (Bachelor/Masterthesis)

Vergangene Abschlussarbeiten

Mit Anwendungspflicht der neuen Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) zum 25.05.2018 herrscht bei Unternehmen Verunsicherung, wie mit Kundendaten umgegangen werden soll. Ein umfassendes Wissen über Kunden ist einer der Hauptfaktoren für ein erfolgreiches E-Commerce Unternehmen, da sich das Kundenverhalten in den letzten Jahren verändert hat.

Die vorliegende Abschlussarbeit untersucht deshalb, in welchem Ausmaß Unternehmen Kundendaten aus welchen Quellen nutzen können, um DSGVO konform sinnvolle Kaufvorhersagen treffen zu können. Hierfür wird Wissen aus verschiedenen Themengebieten zusammengeführt, um Empfehlungen für Unternehmen geben zu können.

Um diese Empfehlungen herzuleiten, werden zunächst die Grundlagen in Bezug auf Kundenprofiling und Predictive Analytics gelegt. Anschließend werden im Rahmen einer PEST-Analyse relevante Einflussfaktoren für das Kundenprofiling identifiziert. Der Fokus liegt hierbei auf der Darstellung der gesetzlichen Regelungen zum Profiling. Diese werden im Rahmen eines Leitfadens dargestellt. Es folgt eine detaillierte Betrachtung zweier wichtiger Datenquellen im Kundenprofiling: Daten aus sozialen Netzwerken und dem Web Usage Mining.

Aus den Ergebnissen der PEST-Analyse und der Betrachtung der Profilingansätze werden zwei Szenarien hergeleitet, in denen Kundenprofiling mit Kaufvorhersagen möglich ist. Web Usage Daten werden in Szenario 1 dabei mit Google Analytics und BigQuery erfasst und verarbeitet. In Szenario 2 wird beispielhaft aufgezeigt, wie Kundenprofile verwaltet, mit Daten aus sozialen Netzwerken angereicht und zusammen mit Web Usage Daten im Hinblick auf Kaufvorhersagen analysiert werden können.

Diese zwei Szenarien geben eine Antwort auf die zu Beginn aufgestellte Frage. Szenario 1 zeigt, dass es durchaus möglich ist, Kaufvorhersagen zu treffen und Nutzer anzusprechen, ohne das personenbezogene Daten erhoben werden. Szenario 2 und die Orientierungshilfe zur DSGVO zeigen Möglichkeiten auf, noch bessere Kaufvorhersagen mit Web Usage Daten und demografischen Daten aus sozialen Netzwerken zu treffen und gleichzeitig die Vorschriften der DSGVO einzuhalten.

Durch die stark anwachsende Zahl internetfähiger Geräte werden insbesondere im Umfeld des Internet der Dinge (IoT) große Datenmengen erzeugt. Die Verarbeitung dieser Daten findet üblicherweise in Cloud-Plattformen statt. Diese können die wachsenden Datenmengen aufgrund limitierter Bandbreite nicht mehr in Echtzeit verarbeiten. Durch Edge Computing werden Teile der Intelligenz aus der Cloud an den Entstehungsort der Daten verlagert.

Das Ergebnis dieser Arbeit ist eine Lösung, die am Beispiel von SAP Leonardo die Übertragung von IoT-Daten in die SAP Cloud Platform durch Complex Event Processing und maschinelles Lernen optimiert. Die Basis der Lösung bietet durch die Verwendung von Open-Source Technologien ein hohes Maß an Qualität, Transparenz und Vertrauen in die Software. Dadurch beschränkt sich der Einsatz dieser Lösung nicht nur auf die Optimierung der Datenübertragung im SAP Leonardo Portfolio, sondern ermöglicht die Übertragung auf IoT-Gateways anderer Hersteller. So können kleinere Unternehmen Pilotprojekte starten, ohne vorab große Investitionen tätigen zu müssen.

Das Ziel dieser Arbeit ist es, die generelle Möglichkeit zur cloudbasierten Integration von Drittanbieter-Software in die SAP Cloud for Customer zu evaluieren und anhand eines Beispiels umzusetzen.

In diesem Kontext ergibt sich die folgende wissenschaftliche Fragestellung: Inwieweit ist die cloudbasierte Integration einer Drittanbieter-Software in SAP Cloud for Customer möglich und inwiefern können Middleware-Komponenten den Integrationsprozess vereinfachen.

Um diese Fragestellung zu beantworten, werden zunächst die Grundlagen zu cloudbasierten Systemen, zur (cloudbasierten) Integration und Middleware sowie zur Integration in SAP-Systemen vorgestellt. Darauf basierend wird eine Konzeption und Umsetzung zur cloudbasierten Integration der Drittanbieter-Software Jira durchgeführt. Dazu werden die Middleware-Komponenten SAP Cloud Platform Integration, SCP Open Connectors und SCP API Management verwendet.

Im Resultat ist die Umsetzung der Integration gelungen. Dabei sind die Potentiale und Herausforderungen zur cloudbasierten Integration deutlich geworden, dies kann in der Praxis als Abwägung vor Umsetzung einer Integration verwendet werden. Zudem sind explizite Schwachstellen und Probleme der verwendeten Anwendungen und Dienste dokumentiert worden.

Passwörter sind heutzutage unumgänglich. Wir benutzen sie überall in unserem Leben egal ob online oder offline. Sie sichern Zugänge, sensible Daten, Transaktionen und vieles mehr. Diese Passwörter in Form verschiedener Zeichenfolgen bringen jedoch Unsicherheit und einen eingeschränkten Komfort. Passwörter können vergessen, gestohlen oder geknackt werden. Diese Probleme sollen laut dem CEO von W3C Jeff Jaffe durch die neue Authentifizierungsmethode Web Authentication eliminiert werden. W3C Eine Methode, in der man sich nicht mehr verschiedene Passwörter merken muss und trotzdem sicher ist, erscheint wie eine revolutionäre Technik, die es im Vergleich zu den herkömmlichen Methoden zu untersuchen gilt.

Gerade im Bereich E-Commerce ist es wichtig seine Daten zu schützen. Erhält man hier Zugriff auf ein Konto, so lassen sich schnell Zahlungsmittel, Adressen oder andere persönliche Informationen extrahieren. Online-Shops sollten immer am Zahn der Zeit bleiben, was Schutzmechanismen angeht. WebAuthentication wird durch den Status eines neuen Standards sehr positiv in den Medien beworben und liefert Plattformen, die diese Technologie verwenden, einen besseren Ruf was die Vertrauenswürdigkeit anbelangt.

In dieser Bachelorarbeit wird behandelt wie viel Aufwand die Implementierung einer Erweiterung für die SAP Commerce Cloud mit sich zieht. Diese Erweiterung wurde prototypisch entwickelt und in ein Beispiel-WebShop integriert. Dabei stellte sich heraus, dass sich bereits nach der zweiten Integration der Arbeitsaufwand auszahlt. Außerdem wurde eine theoretische Sicherheitsanalyse dokumentiert. Diese beinhaltet mehrere Angriffsszenarien, welche Teils funktionstüchtig sind und Teils verhindert werden können.

Diese zwei Szenarien geben eine Antwort auf die zu Beginn aufgestellte Frage. Szenario 1 zeigt, dass es durchaus möglich ist, Kaufvorhersagen zu treffen und Nutzer anzusprechen, ohne das personenbezogene Daten erhoben werden. Szenario 2 und die Orientierungshilfe zur DSGVO zeigen Möglichkeiten auf, noch bessere Kaufvorhersagen mit Web Usage Daten und demografischen Daten aus sozialen Netzwerken zu treffen und gleichzeitig die Vorschriften der DSGVO einzuhalten.

Das Ziel der vorliegenden Bachelorthesis war es, einen Überblick über die auf dem Markt verfügbaren Pattern Libraries zu bieten, diese zu vergleichen und zu bestimmen, welche Pattern Library sich am besten für den Einsatz im E-Commerce-Umfeld eignet.

Hierzu wurde zunächst untersucht, welche Eigenschaften und Ziele eine Pattern Library hat, was diese von vergleichbaren Bibliotheken unterscheidet und wie die Nutzungsszenarien einer Pattern Library aussehen. Danach wurden die Anforderungen an eine Pattern Library unter anderem mit Hilfe von Experteninterviews bestimmt. Zum Schluss wurden verschiedene Pattern Libraries verglichen und drei davon anhand eines Beispiels prototypisch umgesetzt und analysiert.

Aus dieser Untersuchung ging hervor, dass die definierten Anforderungen über das ECommerce hinaus auch auf andere Aufgabenfelder zutreffen, weshalb sich die Erkenntnisse der Bachelorthesis auch auf andere Aufgabenfelder übertragen lassen. Darüber hinaus konnte sich nach der Analyse die Pattern Library Storybook, unter anderem aufgrund vieler nativ unterstützter Frameworks und der Erweiterbarkeit, positiv von den Konkurrenten abheben. Die Bachelorthesis ist für Studierende und Berufstätige in den Bereichen Informatik, Design und Management interessant, welche das Umsetzen von Softwareprojekten
effizient gestalten möchten.

Unser Talent-Scout Stephan Strittmatter und unser HR-Team stehen dir für Fragen jederzeit gerne zur Verfügung.

Hört sich das gut an? Passende Stellen findest du hier.      Stellenangebote 

Dein Ansprechpartner

Für Fragen stehe ich dir jederzeit zur Verfügung

Caroline Moßbrucker
HR Recruiting Specialist
+49 (0)7732 9508-268
Caroline Grosshardt HR Recruiting Specialist Sybit GmbH
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