Diese Website gehört zu einem Hochschul-Lehrprojekt. Die dargestellte Brick-Flow AG existiert nicht.
Die Brick-Flow AG ist ein vollständig fiktives Unternehmen. Es existiert keine Brick-Flow AG als reale Gesellschaft, es gibt keine echten Produkte zu kaufen, keine echten Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter und keinen echten Online-Shop. Alle auf dieser Website dargestellten Informationen – Personen, Adressen, Telefonnummern, Finanzkennzahlen, Handelsregisternummern und Pressemitteilungen – sind erfunden und dienen ausschließlich Lehr- und Übungszwecken.
Formulare auf dieser Website (Kontaktformular, Händleranfrage etc.) sind nicht funktionsfähig und senden keine Daten ab. Eingetragene E-Mail-Adressen und Telefonnummern sind fiktiv; mögliche zufällige Übereinstimmungen mit echten Nummern oder Adressen sind nicht beabsichtigt.
Diese Website ist ein Bestandteil des Hochschulmoduls „Data Science und Business Analytics" (BWL-Studium, FH-Niveau). Sie dient als realistisches Praxis-Szenario für Lehrveranstaltungen zu Datenanalyse, Business Intelligence und digitalen Geschäftsmodellen.
Die Brick-Flow AG wurde als Fallstudie konzipiert: ein mittelständischer Hersteller von Baukasten-Paletten, der über einen eigenen Online-Shop vertreibt. Das Szenario ermöglicht realitätsnahe Übungen zu Datenauswertung, Kennzahlen und Entscheidungsunterstützung.
Alle im Hintergrund verwendeten Datensätze (Umsätze, Bestellungen, Lieferzeiten, Kundensegmente) sind synthetisch generiert. Sie basieren auf realistischen statistischen Modellen, enthalten aber keine echten Personen- oder Unternehmensdaten.
Impressum gemäß § 5 DDG – Echter Betreiber dieser Website
Inhaltlich verantwortlich gemäß § 18 Abs. 2 MStV:
Prof. Dr. Christian Bockermann
Hochschule Bochum
Am Hochschulcampus 1
44801 Bochum
Diese Website ist ein Lehrprojekt im Rahmen des Moduls „Data Science und Business Analytics" an der Hochschule Bochum. Sie enthält kein echtes Kaufangebot und erhebt keine personenbezogenen Daten. Alle synthetischen Datensätze wurden mit Python (Seed 42) generiert und enthalten keine echten Personendaten (DSGVO-konform).
Bestellwertverteilungen, Umsatzentwicklung, Mittelwert vs. Median, Korrelationen
Kundensegmentierung, Lieferzeitprognose, Retourenrisiko-Klassifikation
Datenschutz, Bias in ML-Modellen, DSGVO-konforme Analysen, Data Lineage
Weitere Informationen zum Lehrbrief „Data Science und Business Analytics" und den zugehörigen Datensätzen erhalten Sie über die Hochschul-Kursplattform oder direkt beim Dozenten.
Erkunden Sie die fiktive Brick-Flow AG – als Beispiel für eine vollständige Unternehmens-Website im Lehrkontext.
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