Building Business Data Products is a project based course designed to provide you with a sound understanding of the constantly growing opportunities that business analytics experiences through modern approaches in data science and machine learning. In this course you will learn methods of descriptive, predictive and prescriptive analytics in order to approach critical business decisions based on data and to derive recommendations for action. Participants learn how to collect, cleanse and transform large amounts of data using various techniques. The aim is to specifically examine, visualize and model the associated data using modern machine learning methods.

During the course, the participants apply the tools they have learned to practical data science problems from various management areas, creating a comprehensive and multifaceted application portfolio that demonstrates their data analysis and modeling skills. The programming language used is R, whereby the integration of Python into the workflow is also practiced. Programming knowledge is not required, but is of course an advantage. Each session will involve a small amount of lecturing on R concepts, and a large amount of time for students to complete assigned coding and analysis problems.

Learning objectives:

After completing this module, students will be able to:

• Execute a complex data science project

• Communicate the results in an actionable form of products, dashboards and applications  with RMarkdown, Shiny, Flexdashboard

Business Data Science Basics is an introductory course designed to provide you with a sound understanding of the constantly growing opportunities that business analytics experiences through modern approaches in data science and machine learning. In this course you will learn methods of descriptive, predictive and prescriptive analytics in order to approach critical business decisions based on data and to derive recommendations for action. Participants learn how to collect, cleanse and transform large amounts of data using various techniques. The aim is to specifically examine, visualize and model the associated data using modern machine learning methods.

During the course, the participants apply the tools they have learned to practical data science problems from various management areas, creating a comprehensive and multifaceted application portfolio that demonstrates their data analysis and modeling skills. The programming language used is R, whereby the integration of Python into the workflow is also practiced. Programming knowledge is not required, but is of course an advantage. Each session will involve a small amount of lecturing on R concepts, and a large amount of time for students to complete assigned coding and analysis problems.

Learning objectives:

After completing this module, students will be able to:

• Obtain large amounts of data via APIs or web scraping from the Internet

• Clean and transform data

• Explore and visualize data in a goal-oriented way

• Model data using modern machine learning techniques

• Communicate data and results in an actionable form of products, dashboards and applications  

Preliminary Schedule:

1. Introduction to R, RStudio IDE & GitHub

2. Introduction to the tidyverse

3. Data Acquisition

4. Data Wrangling

5. Data Visualization

Wickham, H., & Grolemund, G. (2016). R for data science: import, tidy, transform, visualize, and model data. O'Reilly Media, Inc.

Business Decisions with Machine Learning is an introductory course designed to provide you with a sound understanding of the constantly growing opportunities that business analytics experiences through modern approaches in data science and machine learning. In this course you will learn methods of descriptive, predictive and prescriptive analytics in order to approach critical business decisions based on data and to derive recommendations for action. Participants learn how to collect, cleanse and transform large amounts of data using various techniques. The aim is to specifically examine, visualize and model the associated data using modern machine learning methods.

During the course, the participants apply the tools they have learned to practical data science problems from various management areas, creating a comprehensive and multifaceted application portfolio that demonstrates their data analysis and modeling skills. The programming language used is R, whereby the integration of Python into the workflow is also practiced. Programming knowledge is not required, but is of course an advantage. Each session will involve a small amount of lecturing on R concepts, and a large amount of time for students to complete assigned coding and analysis problems.

Learning objectives:

After completing this module, students will be able to:

• Obtain large amounts of data via APIs or web scraping from the Internet

• Clean and transform data

• Explore and visualize data in a goal-oriented way

• Model data using modern machine learning techniques

• Communicate data and results in an actionable form of products, dashboards and applications  

Preliminary Schedule:

1. Fundamentals of Machine Learning (ML)

2. Supervised ML: Regression (I)

3. Supervised ML: Regression (II)

4. Automated ML with H20 

5. ML Performance Measures

6. Explainable ML with LIME

7. Deep Learning

Lantz, B. (2019). Machine learning with R: expert techniques for predictive modeling. Packt publishing ltd.

Digital:
In  diesem Modul verschaffen wir Ihnen in 3 intensiven Phasen - der Konzeption, Implementierung und Etablierung von Projekten - einen praxisorientierten Überblick über digitale Tools & Methoden, neue Geschäftsmodelle & Strategien, technologische Trends sowie rechtliche Aspekte. Das Ganze wird gefestigt mit praxisnahen Übungen, so dass Sie bereits im Laufe des Seminars ein eigenes Geschäftsmodell entwickeln und am Markt mit den richtigen Techniken testen.

Human Factors:
Mit praxisnahen Übungen lernen Sie die methodische Nutzerzentrierung durch den User-Centered Design Prozess kennen und erlernen, in welchen Projektphasen, welche UCD-Methoden sinnvoll anzuwenden sind. Darüber hinaus lernen Sie das Themengebiet „Human Factors“ kennen und verstehen, warum wir auch in der Digitalisierung von soziotechnischen Systemen sprechen, warum diese einen wichtigen Erfolgsfaktor darstellen und welche Phasen zur Integration der Prinzipien in die Organisationsstruktur eines Unternehmen durchlaufen werden müssen.

New Leadership:
Im Modul New Leadership lernen Sie einen neuen Führungsansatz kennen, der Sie dabei unterstützt die Herausforderungen der Digitalisierung zu meistern. Mithilfe der agilen Methodik und interaktiven Übungen erlernen Sie, wie Sie die Prinzipien des neuen Führungsansatzes verankern sowie das Empowerment und die Selbstorganisation des Teams steigern, um den Rahmen für innovatives Arbeiten zu schaffen.

Digital:

• Eine kurze Geschichte der Menschheit, Yuval Noah Harari
• 21 Lektionen für das 21. Jahrhundert, Yuval Noah Harari
• Eine kurze Geschichte der Digitalisierung, Martin Burckhardt
• Digitale Fabrik, Uwe Bracht, Dieter Geckler und Gigrid Wenzel
• Human Computer Interaction, R. Dix, Verlag: Pearson/Prentice Hall
• The Mom Test: How to Talk to Customers & Learn if Your Business is a Good Idea When Everyone is Lying to You, Rob Fitzpatrick
• Digitalisierungsstrategie entwickeln und umsetzen: Ein Praxisratgeber zur Entwicklung und Umsetzung der Digitalisierungsstrategie für die digitale Transformation, David Theil

Human Factors:

• Ergonomie der Mensch-System-Interaktion, DIN EN ISO 9241, Deutsches Institut für Normung
• Methoden der Usability Evalution: Wissenschaftliche Grundlagen und praktische Anwendung von Florian Sarodnic , Henning Brau, Verlag: Hogrefe AG
• Introduction to Human Factors Engineering von Christopher D. Wicken, Verlag: Pearson
• Sketching User Experiences von Bill Buxton, Verlag:mitp
• Rapid Contextual Design von Karen Holtzblatt, Verlag: Elsevier Science & Technology
• Wie User Testing in der Praxis wirklich funktioniert von M. Pirker, S. Rössler, M. Placho, A. Riedmüller, Verlag: Independently published (05.06.2019)
• Wie User Experience in der Praxis wirklich funktioniert von M. Pirker, S. Rössler, M. Placho, A. Riedmüller, Verlag: Independently published (27.02.2018)
• Schreckensberger, P., Schilbach, B., & Saier, T. (2015). Design Management: Zwischen Marken- & Produktsystemen (1. Aufl; P. Schreckensberger, Hrsg.). Norderstedt: Books on Demand.
• Goodwin, K. (2009). Designing for the digital age: How to create human-centered products and services. Wiley Pub.
• Haskins, B., Stecklein, J., Dick, B., Moroney, G., Lovell, R., & Dabney, J. (2014). Error Cost Escalation Through the Project Life Cycle. INCOSE International Symposium

New Leadership

• Pink, D. H. (2011). Drive: The surprising truth about what motivates us. Penguin.
• Sinek, S. (2009). Start with why: How great leaders inspire everyone to take action. Penguin.
• Doerr, J. (2018). Measure what matters: OKRs: The simple idea that drives 10x growth. Penguin UK.
• Darrell, K. R., Sutherland, J., & Takeuchi, H. (2016). Embracing agile. Harvard Business Review, 94(5), 41-50.
• Sutherland, J. (2015). Die Scrum-Revolution: Management mit der bahnbrechenden Methode der erfolgreichsten Unternehmen. Campus Verlag.
• Schwaber, K., & Sutherland, J. (2011). The scrum guide. Scrum Alliance, 21(1).
• Beck, K., Beedle, M., Van Bennekum, A., Cockburn, A., Cunningham, W., Fowler, M., ... & Thomas, D. (2009). Agile manifesto, 2001. URL http://www. agilemanifesto. org.
• Takeuchi, H., & Nonaka, I. (1986). The new new product development game. Harvard business review, 64(1), 137-146.
• Medinilla, Á. (2012). Agile management: Leadership in an agile environment. Springer Science & Business Media.
• Edmondson, A. C. (1999). Psychological safety and learning behavior in work teams. Administrative Science Quarterly, 44(2), 350−383.
• Edmondson, A. C. (2003). Managing the risk of learning: Psychological safety in work teams. In M. West, D. Tjosvold, & K.G. Smith (Eds.), International handbook of organizational teamwork and cooperative working (pp. 255−276). John Wiley & Sons.
• Harteis, C., Bauer, J., & Gruber, H. (2008). The culture of learning from mistakes: How employees handle mistakes in everyday work. International Journal of Educational Research, 47(4), 223−231.
  

Topics:

• Green Economy
• Business models
• Business strategy
• Green Technologies
• Green Innovation
• Business planning
• Business development
• Green Entrepreneurship

Based on examples and case studies primarily in the field of Green Economy, students learn the basics of Entrepreneurship, Innovation and Technology Management and will be able to develop business models, to evaluate start‐up projects and to describe strategic innovation processes.

Präsentationsfolien, Beispiele und Fallstudien aus der Lehrveranstaltung.

Presentation slides, examples, and case studies from the lecture.

Innovationen sind die wichtigsten Quellen des Wachstums in industrialisierten Ländern. Die Frage, wie Innovationen herbeigeführt und erfolgreich gestaltet werden können, nimmt in der Betriebswirtschaftslehre einen immer größeren Raum ein. In der Lehrveranstaltung Innovationsmanagement behandelt Prof. Herstatt  ausgewählte Aspekte und Themen im Zusammenhang mit strategischen, organisatorischen und Ressourcen-bezogenen Entscheidungen.

Die Veranstaltung Innovationsmanagement findet im üblichen Vorlesungsformat statt, ergänzt durch studentische Präsentationen sowie Gruppen- und Einzelarbeiten.

Themen

• Die Rolle der Innovation
• Die Entwicklung einer Innovationsstrategie
• Ideen: Wie sich Kreativität und Wissen managen lassen
• Priorisierung: Auswahl und Management des Portfolios
• Implementierung neuer Produkte, Prozesse und Dienstleistungen
• Menschen, Organisation und Innovation
• Wie sich die Innovationsperformance steigern lässt
• Die Zukunft des Innovationsmanagements

• Goffin, K., Herstatt, C. and Mitchell, R. (2009): Innovationsmanagement: Strategie und effektive Umsetzung von Innovationsprozessen mit dem Pentathlon-Prinzip, München: Finanzbuch Verlag
  
  Weiterführende Literatur
  
• Innovationsmanagement
  Juergen Hauschildt
  
• F + E Management
  Specht, G. / Beckmann, Chr.
  
• Management der frühen Innovationsphasen
  Cornelius Herstatt, Birgit Verworn
  (im TUHH-Intranet auch als E-Book verfügbar)
• Bringing Technology and Innovation Into the Boardroom
  
• weitere Literaturempfehlungen auf Anfrage

The course aims to provide students with an understanding of key issues in the management of innovation and development of the relevant skills needed to manage innovation at both strategic and operational levels. It provides evidence of different approaches based on leading research, real world examples and experiences of firms and organizations from around the world. The management of innovation is one of the most important and challenging aspects of modern organization. Innovation is a fundamental driver of competitiveness and it plays a large part in improving quality of life. Innovation, and particularly technological innovation, is inherently difficult, uncertain and risky, and most new technologies fail to be translated into successful products and services. Given this, it is essential that students understand the strategies, tools and techniques for managing innovation, which often requires a different set of management knowledge and skills from those employed in everyday business administration. The course itself draws upon research activities of the Innovation Management Group within TUHH, the Institute for Technology and Innovation Management (TIM, W-7, www.tuhh.de/tim)

Knowledge Objectives:
1. Understand definitions and concepts of innovation,
2. Explore major models and theories of innovation,
3. Use and apply tools for innovation management.

Skill Objectives:
1. Diagnostic and analytical skills,
2. Enhance verbal skills through class and syndicate discussions,
3. Build up critical and interpretation skills,
4. Learn how to evaluate different options,
5. Formulate and develop strategy,
6. Assess and resolve managerial challenges.

Learning Outcomes
At the end of the course students will be able to demonstrate understanding, and make critical assessments of the following:
1. Assess and interpret innovation processes,
2. Develop and formulate managerial strategies to shape innovative performance,
3. Utilize tools of innovation management to map and measure innovative activities,
4. Diagnose different innovation challenges and make recommendations for resolving them.

Course Outline - Lecture Topics:
1. The Management of (Technological) Innovation,
2. Strategy and Organization for Innovation,
3. Innovation of Products, Services and Business Models,
4. Managing the Innovation Process,
5. Networks, Communities of Innovators and Lead User-Innovation,
6. Innovation in the Age of Circular Economy (C2C),
7. Market-Research for Innovation and Design-thinking,
8. Capturing value from R&D, Open Innovation and IP,
9. Creativity and mindfulness in Innovation,
10. Conclusions and Future Challenges.

Wir werden wichtige Themen auf der Grundlage wichtiger Forschungsarbeiten im Bereich des Innovationsmanagements diskutieren (wird den Studierenden über StudIP zur Verfügung gestellt). Darüber hinaus umfasst die Grundlagenliteratur die folgenden Themen:
1. Dodgson, M. Gann, D. and Salter A. The management of technological innovation: strategy and practice. Oxford University Press, 2008.
2. Tidd, J., Bessant, J. and Pavitt, K.: Managing Innovation: Integrating technological, market and organizational change. 5th ed., John Wiley and Sons, 2013.
3. Goffin, K., Mitchell, R.: Innovation Management: Effective strategy and implementation. 3rd ed., Macmillan Education, 2016.

Die universelle Herausforderung für Studenten ist es, das im Studium erlernte Wissen in einen praktischen
Kontext zu übertragen. Management ist, mehr als jedes einzelne Fach für sich, die Kunst, aus den
verschiedenen Themenfeldern eine holistische Entscheidung zu formen. Grundsätzlich ist dieses Prinzip in
jeder Art von Management unverändert, sei es in einem Start-up, in einem mittelständischen oder einem
börsennotierten Unternehmen. Dem Management liegt also die folgende Frage zu Grunde: Welche
Kombination von Handlungen führt zu einem nachhaltigen Wettbewerbsvorteil für die eigene Organisation.
Um bei der Beantwortung dieser Frage behilflich zu sein, möchte dieser Kurs Einsichten in die
zurückliegenden und künftig benötigten Veränderungen innerhalb der GEA geben. Um dies zu erreichen,
wird eine Kombination theoretischer und praktischer Elemente mit Fallstudien, einem Managementspiel und
Diskussionen angeboten. Das Ziel ist, diese Vorlesung so weit wie möglich an der Managementrealität
anzulehnen. Die Vorlesung gestaltet sich über drei Tage in täglichen Blöcken á sechs Stunden, weitere Details folgen.

Es wird kein Lehrbuch benötigt.

Fallstudien (verpflichtend)

• Notwendig, um die theoretisch erlernten und praktisch veranschaulichten Konzepte in einen Anwendungsrahmen zu bringen.
• Müssen gelesen und, wo erwähnt, zur gemeinsamen Besprechung vorbereitet werden.
• Die vorzubereitenden Fragen werden mit den Vorbereitungsmaterialien verteilt.

The course focuses on organizational design and collaboration engineering across the boundaries of the firm: How can we design/engineer an organization’s interactions across the firm boundary such that it favors innovation?

The class will cover topics such as the boundaries of the firm (transfer of knowledge across borders, absorptive capacity, boundary objects, gatekeepers), incentives for innovation (private and collective goods, private collective model of innovation, selective benefits), collaboration between companies (technology and R&D partnerships, alliances, free revealing), collaboration of firms and science (types of academic engagement, open science), collaboration between industry and users (user co-creation and user integration), collaborative communities (open source, innovation communities), crowdsourcing (wisdom of the crowds), ecosystems (complementary assets, bottlenecks, value creation, value capture), platforms, (platforms, network effects, lock-in effect, tipping, concentration, complements).

Die Veranstaltung vermittelt die Grundlagen des Projektmanagements, wie es sowohl in technischen als auch in kaufmännischen Projekten angewandt wird. Inhaltlich abgerundet wird sie durch einen Exkurs zum Prozessmanagement. Zentrale Fragestellungen sind:

- Was macht ein Projekt aus und vor welche Herausforderungen stellt es die Beteiligten?

- Welche Methoden gibt es, um diesen Herausforderungen zu begegnen?

- Wie wurden die Methoden weiterentwickelt, um immer schnelleren Innovationszyklen gerecht zu werden? Was ist heute "state of the art"?

- Was wird von den einzelnen Projektmitgliedern erwartet? 

- Was unterscheidet Projekte von Prozessen? Wie werden letztere analysiert?

Die Methoden werden in der Veranstaltung nicht nur vermittelt, sondern unmittelbar in Gruppenarbeit angewendet. Damit werden die Teilnehmer befähigt, sich konstruktiv in Projekte einzubringen und später selbst Projekte zu gestalten und zu steuern. Da in Unternehmen immer mehr projektorientiert gearbeitet wird, stellt dies eine Schlüsselqualifikation dar.

Themenschwerpunkte sind dabei:

- Das "magische Dreieck" der Projektziele

- Typische Projektphasen

- Klassische Instrumente und Methoden (Projektstrukturplan, DEMI, Gantt-Diagramm)

- Projektorganisation und -steuerung

- Kommunikation und Arbeit im Team

- Agiles Vorgehen nach Scrum

- Prozessebenen und -kaskadierung

- Grundlagen der Prozessoptimierung

Die Veranstaltung ist so aufgebaut, dass die Teilnehmer mit überschaubarem zusätzlichen Aufwand eine Basiszertifizierung für Projektmanagement bei einer entsprechenden Zertifizierungsstellen (z.B. GPM Basiszertifikat) erwerben können.

Teile der Hausarbeit sind bereits Ergebnis der Gruppenarbeit im Seminar selbst. Sie soll 5-10 Seiten umfassen sowie einen Projektstrukturplan, der z.B. in Excel ausgearbeitet werden kann. Erwünscht ist, dass die Hausarbeit in Arbeitsgruppen erstellt wird. Der erwartete Umfang steigt dann an, jedoch nicht proportional zur Zahl der Arbeitsgruppenmitglieder (bei 4 Teilnehmern z.B. 15-20 Seiten).

Hans-D. Litke, Ilonka Kunow; Projektmanagement. 3. Auflage 2015

Georg Patzak, Günter Rattay; Projektmanagement: Projekte, Projektpotfolios, Programme und projektorientierte Unternehmen. 6. Auflage 2014

GPM Deutsche Gesellschaft für Projektmanagement; Kompetenzbasiertes Projektmanagement (PM3): Handbuch für die Projektarbeit, Qualifizierung und Zertifizierung auf Basis der IPMA Competence Baseline Version 3.0. 6. Auflage, 2014

Tom DeMarco; Der Termin: Ein Roman über Projektmanagement. 2007

Jeff Sutherland, Ken Schwaber; Der Scrum Guide. Der gültige Leitfaden für Scrum: Die Spielregeln. Ständig aktualisiert, kostenloser Download auf http://www.scrumguides.org/

Jurgen Appello; Management 3.0: Leading Agile Developers, Developing Agile Leaders. 2010

Inhalte:

1. Bedeutung des externen Rechnungswesens und erster Überblick
2. Systematik und Technik der doppelten Buchführung
3. Von der Inventur zur Bilanz
4. Bilanzierungsgrundsätze und -regelungen: Allgemeine Ansatzvorschriften, Bewertungs- und Ausweisvorschriften HGB/ IFRS
5. Bilanzpolitik

Unterlagen:

Die Inhalte werden hauptsächlich über entsprechend zur Verfügung gestellte Lernvideos vermittelt.

Ergänzende Literatur:

Ausgewählte Bücher:

• Weber, J./Weißenberger, B. (2015): Einführung in das Rechnungswesen, 9. Aufl., Stuttgart
• Eilenberger, G./ Toebe, M./ Scherer, F. (2014): Betriebliches Rechnungswesen, 8. Auflage, München
• Coenenberg, A./Haller, A./Mattner, G./Schultze, W. (2009): Einführung in das Rechnungswesen, 3. Aufl., Stuttgart.
• Döring,U./Buchholz, R. (2009): Buchhaltung und Jahresabschluss, 11. Aufl., Berlin.

Das Seminar behandelt in vertiefter und komprimierter Form fünf wesentliche Schwerpunkte des Patentrechts, nämlich die Patentierungsvoraussetzungen, das Anmeldeverfahren, Fragen der Inhaberschaft unter besonderer Berücksichtigung von Arbeitnehmererfindern, den Verletzungsprozess sowie den Lizenzvertrag und die sonstige wirtschaftliche Verwertung von Patenten.

Einer vorlesungsartigen Einführung in den Themenkreis durch den Referenten folgt eine vertiefte Auseinandersetzung der Teilnehmer mit dem Stoff durch die Anwendung im Rahmen von Gruppenarbeiten, die Vorstellung der Ergebnisse und anschließende Diskussion im Kreis der Seminarteilnehmer.

• Integrating economic and social progress using value principles
• Generic social issues, value chain social impacts, social dimensions of competitive context
• Shareholder and stakeholder theory
• Stakeholder management
• Circular economy
• Real life case studies
• Evaluation: project

Donaldson, T., & Preston, L. (1995). The Stakeholder Theory Corporation: Concepts, Evidence and Implications. Academy of Management Review, 20(1):65-91. 

Freeman, R. E. (1984). Stakeholder management: A stakeholder approach. Marshfield, MA: Pitman Publishing. 

Kramer, M. R., & Porter, M. E. (2006). Strategy and society: The link between competitive advantage and corporate social responsibility. Harvard business review, 84(12), 78-92.

Lüdeke-Freund, F., Gold, S., & Bocken, N. M. (2019). A review and typology of circular economy business model patterns. Journal of Industrial Ecology, 23(1), 36-61.

Porter ME, Kramer MR (2011) Creating shared value. Harv Bus Rev 89(1/2):62-77

Die Vorlesung "Unternehmensberatung" vermittelt dem Studierenden komplementäres Wissen zum technischen und betriebswirtschaftlichen Studium. Die Studierenden lernen die Grundlagen der Beratung sowie das Zusammenwirken der Akteure (Agent-Prinzipal-Theorie) kennen und erhalten einen Überblick zum Beratungsmarkt. Darüber hinaus wird aufgezeigt, wie eine Unternehmensberatung funktioniert und welche methodischen Bausteine (Prozesse) notwendig sind, um ein Anliegen eines Klienten zu bearbeiten und einen Beratungsprozess durchzuführen. Anhand von praxisnahen Anwendungsbeispielen sollen die Studierenden einen Einblick in das breite Leistungsangebot der Managementberatung als auch der funktionalen Beratung erhalten. 

Bamberger, Ingolf (Hrsg.): Strategische Unternehmensberatung: Konzeptionen - Prozesse - Methoden, Gabler Verlag, Wiesbaden 2008

Bansbach, Schübel, Brötzel & Partner (Hrsg.): Consulting: Analyse - Konzepte - Gestaltung, Stollfuß Verlag, Bonn 2008

Fink, Dietmar (Hrsg.): Strategische Unternehmensberatung, Vahlens Handbücher, München, Verlag Vahlen, 2009

Heuermann, R./Herrmann, F.: Unternehmensberatung: Anatomie und Perspektiven einer Dienstleistungselite, Fakten und Meinungen für Kunden, Berater und Beobachter der Branche, Verlag Vahlen, München 2003

Kubr, Milan: Management consulting: A guide to the profession, 3. Auflage, Geneva, International Labour Office, 1992

Küting, Karlheinz (Hrsg.): Saarbrücker Handbuch der Betriebswirtschaftlichen Beratung; 4. Aufl., NWB Verlag, Herne 2008

Nagel, Kurt: 200 Strategien, Prinzipien und Systeme für den persönlichen und unternehmerischen Erfolg, 4. Aufl., Landsberg/Lech, mi-Verlag, 1991

Niedereichholz, Christel: Unternehmensberatung: Beratungsmarketing und Auftragsakquisition, Band 1, 2. Aufl., Oldenburg Verlag, 1996

Niedereichholz; Christel: Unternehmensberatung: Auftragsdurchführung und Qualitätssicherung, Band 2, Oldenburg Verlag, 1997

Quiring, Andreas: Rechtshandbuch für Unternehmensberater: Eine praxisorientierte Darstellung der typischen Risiken und der zweckmäßigen Strategien zum Risikomanagement mit Checklisten und Musterverträgen, Vahlen Verlag, München 2005

Schwetje, Gerald: Ihr Weg zur effizienten Unternehmensberatung: Beratungserfolg durch eine qualifizierte Beratungsmethode, NWB Verlag, Herne 2013

Schwetje, Gerald: Wer seine Nachfolge nicht regelt, vermindert seinen Unternehmenswert, in: NWB, Betriebswirtschaftliche Beratung, 03/2011 und: Sparkassen Firmenberatung aktuell, 05/2011

Schwetje, Gerald: Strategie-Assessment mit Hilfe von Arbeitshilfen der NWB-Datenbank - Pragmatischer Beratungsansatz speziell für KMU: NWB, Betriebswirtschaftliche Beratung, 10/2011

Schwetje, Gerald: Strategie-Werkzeugkasten für kleine Unternehmen, Fachbeiträge, Excel-Berechnungsprogramme, Checklisten/Muster und Mandanten-Merkblatt: NWB, Downloadprodukte, 11/2011

Schwetje, Gerald: Die Unternehmensberatung als komplementäres Leistungsangebot der Steuerberatung - Zusätzliches Honorar bei bestehenden Klienten: NWB, Betriebswirtschaftliche Beratung, 02/2012

Schwetje, Gerald: Die Mandanten-Berater-Beziehung: Erfolgsfaktor Beziehungsmanagement, in: NWB Betriebswirtschaftliche Beratung, 08/2012

Schwetje, Gerald: Die Mandanten-Berater-Beziehung: Erfolgsfaktor Vertrauen, in: NWB Betriebswirtschaftliche Beratung, 09/2012

Wohlgemuth, Andre C.: Unternehmensberatung (Management Consulting): Dokumentation zur Vorlesung „Unternehmensberatung“, vdf Hochschulverlag, Zürich 2010

- Grundzüge des Deutschen Rechtssystems

- Grundbegriffe und Systematik des Zivil-, Handels-, Gesellschafts- und Arbeitsrechts mit spezifischen Schwerpunkten z.B. Versicherungsrecht

Unterschiedliche Gewalten, Organe und Handlungsformen der Gewalten

 Grundbegriffe und Grundstrukturen der Grundrechte, grundrechtsgleiche Rechte

Grundrechtsfähigkeit, objektive Funktionen und subjektiver Gewährleistungsgehalt von Grundrechten

Die Menschenwürde als Leitprinzip der Verfassung

Das allgemeine Persönlichkeitsrecht

Die allgemeine Handlungsfreiheit 

Vorrausgesetzt:

Eigene Ausgabe des Grundgesetzes (kostenlos bei der Landeszentrale für politische Bildung erhältlich)