Persönliches Profil
Werdegang
Burkhardt Funk ist Professor für Wirtschaftsinformatik und Data Science an der Leuphana Universität Lüneburg. Seine Forschung konzentriert sich auf die Entscheidungsfindung und Entwicklung von datengetriebenen Services mit Hilfe des maschinellen Lernens insb. in den Bereichen E-Commerce und E-Health. In seiner Lehre stehen die mathematischen Grundlagen und Anwendungen des maschinellen Lernens im Vordergrund. 2015 initiierte er einen der ersten Data Science Studiengänge in Deutschland und leitet seit 2018 mit DATAx die Data Literacy Education Initiative der Leuphana. Er war Gastwissenschaftler an der Stanford University und der University of Virginia in Charlottesville.
Der Transfer wissenschaftlicher Erkenntnisse in die Praxis spielt in der Arbeit von Burkhardt Funk eine wichtige Rolle. Er war und ist an zahlreichen Unternehmensgründungen beteiligt. Dazu zählen die Unternehmen Parklane Internet, uniquedigital, HelloBetter, Deutscher Pflegering, Adference, erason, PersonalAIze und zuletzt die Smartboatia. Darüber hinaus berät er Unternehmen in den Bereichen datengetriebene Entscheidungen, Produkte und Dienste.
Forschungsgebiete
Die Forschungsschwerpunkte von Burkhardt Funk umfassen die Modellbildung zu Entscheidungsproblemen in unterschiedlichen Anwendungskontexten der Wirtschaftsinformatik und Verfahren zur Datenanalyse (insb. Bayesschen Statistik). Zu den Anwendungsfeldern zählen E-Commerce (z.B. Online Advertising) und E-Health. Er ist Autor zahlreicher Fachartikel und regelmäßig als Mitglied in Programmkomitees wissenschaftlicher Konferenzen und als Gutachter tätig. Zuletzt erschien die Monographie "Machine Learning for the Quantified Self". Er leitet derzeit das vom Stifterverband und von der Nixdorf-Stiftung geförderte Projekt DATAx.
Transfer und Dienstleistungen
Der Transfer wissenschaftlicher Erkenntnisse in die unternehmerische Praxis nimmt in der Arbeit von Burkhardt Funk einen hohen Stellenwert ein. Vor seiner Tätigkeit als Hochschullehrer arbeitete er als Berater bei McKinsey & Comp. in Hamburg. Er war und ist an verschiedenen Unternehmensgründungen im Bereich Neue Medien und Dienstleistungen beteiligt und berät Unternehmen in seinen Forschungsschwerpunkten.
Lehrgebiete
Wirtschaftsinformatik & Data Science
Schlagwörter
- Wirtschaftsinformatik
- E-Commerce
- Entscheidungsunterstützung
- Online Werbung
- E-Health
- Maschinelles Lernen
Kompetenzen im Bereich UN SDGs
2015 einigten sich UN-Mitgliedstaaten auf 17 globale Ziele für nachhaltige Entwicklung (Sustainable Development Goals, SDGs) zur Beendigung der Armut, zum Schutz des Planeten und zur Förderung des allgemeinen Wohlstands. Die Arbeit dieser Person leistet einen Beitrag zu folgendem(n) SDG(s):
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SDG 3 – Gute Gesundheit und Wohlergehen
Fingerprint
- 1 Ähnliche Profile
Forschungskooperationen der letzten fünf Jahre
Publikationen
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Efficacy of a hybrid online training for panic symptoms and agoraphobia: study protocol for a randomized controlled trial
Ebenfeld, L., Kleine Stegemann, S., Lehr, D., Ebert, D. D., Jazaieri, H., van Ballegooijen, W., Funk, B., Riper, H. & Berking, M., 04.11.2014, in: Trials. 15, 1, 10 S., 427.Publikation: Beiträge in Zeitschriften › Zeitschriftenaufsätze › Forschung › Begutachtung
Open AccessDatei19 Zitate (Scopus) -
Cross-Channel Real-Time Response Analysis
Funk, B. & Abou Nabout, N., 2016, Programmatic Advertising: The Successful Transformation to Automated, Data-Driven Marketing in Real-Time. Busch, O. (Hrsg.). Springer Verlag, S. 141-151 11 S. (Management for Professionals; Band Part F582).Publikation: Beiträge in Sammelwerken › Aufsätze in Sammelwerken › Transfer
5 Zitate (Scopus) -
How Much Tracking Is Necessary? - The Learning Curve in Bayesian User Journey Analysis
Stange, M. & Funk, B., 29.05.2015, Proceedings of the Twenty-Third European Conference on Information Systems. AIS eLibrary, 13 S.Publikation: Beiträge in Sammelwerken › Aufsätze in Konferenzbänden › Forschung › Begutachtung
Open Access8 Zitate (Scopus) -
Real-Time Advertising
Stange, M. & Funk, B., 10.2014, in: Business and Information Systems Engineering. 6, 5, S. 305-308 4 S.Publikation: Beiträge in Zeitschriften › Zeitschriftenaufsätze › Forschung › Begutachtung
6 Zitate (Scopus) -
The Economic Value of Clickstream Data From an Advertiser's Perspective
Nottorf, F. & Funk, B., 2013, ECIS 2013 Proceedings. Atlanta, GA: AIS eLibrary, 12 S.Publikation: Beiträge in Sammelwerken › Aufsätze in Konferenzbänden › Forschung › Begutachtung
Aktivitäten
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d3con 2016
Funk, B. (Sprecher*in)
15.03.2016Aktivität: Wissenschaftliche und künstlerische Veranstaltungen › Konferenzen › Forschung
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7th Scientific Meeting of the International Society for Research on Internet Interventions - ISRII 2014
Funk, B. (Organisator*in)
2014Aktivität: Wissenschaftliche und künstlerische Veranstaltungen › Konferenzen › Forschung
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Fakultät MT allgemein (Organisation)
Funk, B. (Vorsitzender)
2022 → …Aktivität: Mitgliedschaft › Akademische Selbstverwaltung Leuphana › Akademische Selbstverwaltung Leuphana
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Senat (Organisation)
Funk, B. (Mitglied)
2020 → 2022Aktivität: Mitgliedschaft › Akademische Selbstverwaltung Leuphana › Akademische Selbstverwaltung Leuphana
Presseberichte
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What’s Hot: Machine Learning for the Quantified Self: On the Art of Learning from Sensory Data
28.09.17
1 eigener Medienbeitrag
Presse/Medien: Presse / Medien
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Forschungsdatensätze
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sj-xlsx-3-dhj-10.1177_20552076241248920 - Supplemental material for Dataset size versus homogeneity: A machine learning study on pooling intervention data in e-mental health dropout predictions
Zantvoort, K. (Urheber*in), Funk, B. (Urheber*in) & Kaldo, V. (Urheber*in), SAGE Publications Inc., 2024
DOI: 10.1177/20552076241248920
Datensatz
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sj-xlsx-4-dhj-10.1177_20552076241248920 - Supplemental material for Dataset size versus homogeneity: A machine learning study on pooling intervention data in e-mental health dropout predictions
Zantvoort, K. (Urheber*in), Funk, B. (Urheber*in) & Kaldo, V. (Urheber*in), SAGE Publications Inc., 2024
DOI: 10.1177/20552076241248920
Datensatz
-
European COMPARative Effectiveness research on blended Depression treatment versus treatment-as-usual (E-COMPARED): study protocol for a randomized controlled, non-inferiority trial in eight European countries
Kleiboer, A. (Urheber*in), Smit, J. (Urheber*in), Bosmans, J. (Urheber*in), Ruwaard, J. (Urheber*in), Andersson, G. (Urheber*in), Topooco, N. (Urheber*in), Berger, T. (Urheber*in), Krieger, T. (Urheber*in), Botella, C. (Urheber*in), Baños, R. (Urheber*in), Chevreul, K. (Urheber*in), Araya, R. (Urheber*in), Cerga-Pashoja, A. (Urheber*in), Cieślak, R. (Urheber*in), Rogala, A. (Urheber*in), Vis, C. (Urheber*in), Draisma, S. (Urheber*in), Schaik, A. (Urheber*in), Kemmeren, L. (Urheber*in), Ebert, D. (Urheber*in), Berking, M. (Urheber*in), Funk, B. (Urheber*in), Cuijpers, P. (Urheber*in) & Riper, H. (Urheber*in), figshare LLP, 03.08.2016
DOI: 10.6084/m9.figshare.c.3598769, https://figshare.com/collections/European_COMPARative_Effectiveness_research_on_blended_Depression_treatment_versus_treatment-as-usual_E-COMPARED_study_protocol_for_a_randomized_controlled_non-inferiority_trial_in_eight_European_countries/3598769/1
Datensatz
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European COMPARative Effectiveness research on blended Depression treatment versus treatment-as-usual (E-COMPARED): study protocol for a randomized controlled, non-inferiority trial in eight European countries
Kleiboer, A. (Urheber*in), Smit, J. (Urheber*in), Bosmans, J. (Urheber*in), Ruwaard, J. (Urheber*in), Andersson, G. (Urheber*in), Topooco, N. (Urheber*in), Berger, T. (Urheber*in), Krieger, T. (Urheber*in), Botella, C. (Urheber*in), Baños, R. (Urheber*in), Chevreul, K. (Urheber*in), Araya, R. (Urheber*in), Cerga-Pashoja, A. (Urheber*in), Cieślak, R. (Urheber*in), Rogala, A. (Urheber*in), Vis, C. (Urheber*in), Draisma, S. (Urheber*in), Schaik, A. (Urheber*in), Kemmeren, L. (Urheber*in), Ebert, D. (Urheber*in), Berking, M. (Urheber*in), Funk, B. (Urheber*in), Cuijpers, P. (Urheber*in), Riper, H. (Urheber*in), Smit, J. (Urheber*in), Araya, R. (Urheber*in) & Ebert, D. (Urheber*in), figshare LLP, 03.08.2016
DOI: 10.6084/m9.figshare.c.3598769, https://figshare.com/collections/European_COMPARative_Effectiveness_research_on_blended_Depression_treatment_versus_treatment-as-usual_E-COMPARED_study_protocol_for_a_randomized_controlled_non-inferiority_trial_in_eight_European_countries/3598769
Datensatz
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sj-xlsx-4-dhj-10.1177_20552076241248920 - Supplemental material for Dataset size versus homogeneity: A machine learning study on pooling intervention data in e-mental health dropout predictions
Zantvoort, K. (Urheber*in), Funk, B. (Urheber*in) & Kaldo, V. (Urheber*in), SAGE Publications Inc., 2024
DOI: 10.1177/20552076241248920
Datensatz