Prof. Dr. Peter Niemeyer
Vita
Peter Niemeyer is a full professor of information systems at Leuphana University Lüneburg Germany since 2003. He serves as the vice dean of the faculty of business administration and is member of the Academic Senate.
Prof. Niemeyer received a master degree in mathematics and a Ph.D. degree from Technical University Berlin. Before joining the Leuphana University, Peter Niemeyer hold for 8 years a position as system analyst at the enterprise software company SAP, where he was involved in the development of the SAP ERP.
Futhermore he is coordnator of the master program Management & Data Science.
Teaching
Enterprise Systems
Network Analysis
Data Science
Research Interests
The research interests of Peter Niemeyer include all aspects of integrating business information systems. A special focus lies on the integration of environmental performance indicators into traditional enterprise resource planning modules. In recent years his research is increasingly based on methods from network analysis.
He is a co-founder of the institute for electronic business processes (IEG) at Leuphana University, published more than 30 scientific papers and 3 books, required project funding of more than 1 Mio. EUR. and is regularly member of the program board of several conferences.
Projects
-
Klimawandel - Lebenswandel: Mediengestützte Lernangebote zu den Themen nachhaltige Stadtentwicklung, nachhaltige Logistik und Naturschutz im Ballungsraum
Peter Niemeyer (Project manager, academic)
→Project: Transfer (R&D project)
-
Knowledge management in software companies
Burkhardt Funk (Project manager, academic) , Peter Niemeyer (Project manager, academic) , Alexander Bachmann (Project staff)
Project: Transfer (R&D project)
-
IT-Support betriebswirtschaftlicher Prozesse im Rahmen der regionalen Wirtschaftsförderung des Innovations-Inkubators
Burkhardt Funk (Project manager, academic) , Peter Niemeyer (Project manager, academic)
→Project: Other
-
Identifikation und Entwicklung von ERP-Prozessen - ERP Competence Center
Burkhardt Funk (Project manager, academic) , Peter Niemeyer (Project manager, academic) , Madlen Schmaltz (Project staff) , Mark Lehmann (Project staff) , Phillip Tiburtius (Project staff) , Florian Nottorf (Project staff)
→Project: Other
-
Lüneburg Forum for Computer Science in Schools (LÜFINS)
Peter Niemeyer (Project manager, academic)
Project: Teaching
Publications
Books and anthologies
- Multikonferenz Wirtschaftsinformatik 2018: Data driven X — Turning Data into Value
Paul Drews (Editor) , Burkhardt Funk (Editor) , Peter Niemeyer (Editor) , Lin Xie (Editor) , 2018 Lüneburg , 2094 p.Research output: Books and anthologies › Conference proceedings › Research
- Information Technology in Environmental Engineering: Selected Contributions to the Sixth International Conference on Information Technologies in Environmental Engineering (ITEE2013)
Burkhardt Funk (Editor) , Peter Niemeyer (Editor) , Jorge Marx Gómez (Editor) , 2014 Berlin/Heidelberg , 228 p.Research output: Books and anthologies › Conference proceedings › Research
- Modellierung und Implementierung von Geschäftsprozessen in verteilten Systemen: Eine Fallstudie
Daniel Papenfuß (Author) , Burkhardt Funk (Author) , Peter Niemeyer (Author) , Hans-Jürgen Scheruhn (Author) , 2010 Hamburg , 196 p.Research output: Books and anthologies › Monographs › Education
- Practical guide to SAP Netweaver PI-development
Valentin Nicolescu (Author) , Burkhardt Funk (Author) , Peter Niemeyer (Author) , Matthias Heiler (Author) , Holger Wittges (Author) , Thomas Morandell (Author) , Benedikt Kleine Stegemann (Author) , Harald Kienegger (Author) , Florian Visintin (Author) , 2010 2. ed. Bonn , 498 p.Research output: Books and anthologies › Monographs › Transfer
- Geschäftsprozessintegration mit SAP: Fallstudien zur Steuerung von Wertschöpfungsprozessen entlang der Supply Chain
Burkhardt Funk (Editor) , Jorge Marx Gómez (Editor) , Peter Niemeyer (Editor) , Frank Teuteberg (Editor) , 2010 Berlin , 270 p.Research output: Books and anthologies › Monographs › Research
Journal contributions
- On the impact of network size and average degree on the robustness of centrality measures
Peter Niemeyer (Author) , Christoph Martin (Author) , 20.10.2021 , in: Network Science, 9, S1 , p. S61-S82 , 22 p.Research output: Journal contributions › Journal articles › Research › peer-review
- Influence of measurement errors on networks: Estimating the robustness of centrality measures
Peter Niemeyer (Author) , Christoph Martin (Author) , 01.06.2019 , in: Network Science, 7, 2 , p. 180-195 , 16 p.Research output: Journal contributions › Journal articles › Research › peer-review
- Freie Pizzawahl für Informatiker und Wirtschaftsinformatiker: Didaktische Herausforderungen für Informatik und Wirtschaftsinformatik angesichts der digitalen Gesellschaft
Andreas Möller (Author) , Burkhardt Funk (Author) , Peter Niemeyer (Author) , Arno Rolf (Author) , 01.02.2013 , in: Informatik-Spektrum, 36, 1 , p. 90-98 , 9 p.Research output: Journal contributions › Journal articles › Education › peer-review
- Abbildung von Umweltwirkungen in betrieblichen Informationssystemen
Burkhardt Funk (Author) , Peter Niemeyer (Author) , 01.08.2010 , in: HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik, 47, 274 , p. 37-46 , 10 p.Research output: Journal contributions › Journal articles › Research › peer-review
- Managing Business Process in Distributed Systems: Requirements, Models, and Implementation
Evaristo Colomina (Author) , Burkhardt Funk (Author) , Peter Niemeyer (Author) , Hans-Jürgen Scheruhn (Author) , Stefan Weidner (Author) , 01.01.2010 , in: IBIMA Business Review , p. 1-9 , 9 p.Research output: Journal contributions › Journal articles › Education › peer-review
Contributions to collected editions/anthologies
- Systemic Risk in the Interbank Market: A Network Science Approach
Louis Tietz (Author) , Peter Niemeyer (Author) , 01.01.2026 , p. 156-167 , 12 p.Research output: Contributions to collected editions/anthologies › Article in conference proceedings › Research › peer-review
- The Role of Network Size for the Robustness of Centrality Measures
Peter Niemeyer (Author) , Christoph Martin (Author) , 01.01.2020 Cham , p. 40-51 , 12 p.Research output: Contributions to collected editions/anthologies › Article in conference proceedings › Research › peer-review
- Modeling the Intention to Use Carbon Footprint Apps
Burkhardt Funk (Author) , Peter Niemeyer (Author) , Arno Sagawe (Author) , 05.02.2016 , p. 139-150 , 12 p.Research output: Contributions to collected editions/anthologies › Article in conference proceedings › Research › peer-review
- Comparing the Sensitivity of Social Networks, Web Graphs, and Random Graphs with Respect to Vertex Removal
Peter Niemeyer (Author) , Christoph Martin (Author) , 05.02.2016 , p. 460-467 , 8 p.Research output: Contributions to collected editions/anthologies › Article in conference proceedings › Research › peer-review
- Carbon Footprint Apps - eine Analyse der Nutzungsintention
Burkhardt Funk (Author) , Arno Sagawe (Author) , Peter Niemeyer (Author) , 01.01.2016 , p. 901-911 , 11 p.Research output: Contributions to collected editions/anthologies › Article in conference proceedings › Research › peer-review
Courses
In der Übung entwickeln Sie anhand praktischer Aufgaben ein grundlegendes Verständnis von KI-Modellen (bspw. Klassifikation, Empfehlungssysteme oder Textgenerierung), wenden die verschiedenen Modelle an und evaluieren sie. Zusätzlich bekommen Sie eine Einführung in die Programmierung mit Python und Prompting-Strategien. Im Verlauf des Semesters entwerfen Sie in Kleingruppen ein eigenes kleines KI-gestütztes Programm. Dabei vertiefen Sie Ihr Wissen im Entwurf und in der Evaluation von KI-Systemen weiter – sowohl mit Blick auf technische als auch gesellschaftliche Implikationen. Parallel zu den Übungen stehen von Oktober bis Januar erfahrene und engagierte Tutor:innen (Teaching Assistants) zur Verfügung, um die Studierenden auf dem Campus im gesamten Lernprozess zu unterstützen.
In der Übung entwickeln Sie anhand praktischer Aufgaben ein grundlegendes Verständnis von KI-Modellen (bspw. Klassifikation, Empfehlungssysteme oder Textgenerierung), wenden die verschiedenen Modelle an und evaluieren sie. Zusätzlich bekommen Sie eine Einführung in die Programmierung mit Python und Prompting-Strategien. Im Verlauf des Semesters entwerfen Sie in Kleingruppen ein eigenes kleines KI-gestütztes Programm. Dabei vertiefen Sie Ihr Wissen im Entwurf und in der Evaluation von KI-Systemen weiter – sowohl mit Blick auf technische als auch gesellschaftliche Implikationen. Parallel zu den Übungen stehen von Oktober bis Januar erfahrene und engagierte Tutor:innen (Teaching Assistants) zur Verfügung, um die Studierenden auf dem Campus im gesamten Lernprozess zu unterstützen.
In der Übung entwickeln Sie anhand praktischer Aufgaben ein grundlegendes Verständnis von KI-Modellen (bspw. Klassifikation, Empfehlungssysteme oder Textgenerierung), wenden die verschiedenen Modelle an und evaluieren sie. Zusätzlich bekommen Sie eine Einführung in die Programmierung mit Python und Prompting-Strategien. Im Verlauf des Semesters entwerfen Sie in Kleingruppen ein eigenes kleines KI-gestütztes Programm. Dabei vertiefen Sie Ihr Wissen im Entwurf und in der Evaluation von KI-Systemen weiter – sowohl mit Blick auf technische als auch gesellschaftliche Implikationen. Parallel zu den Übungen stehen von Oktober bis Januar erfahrene und engagierte Tutor:innen (Teaching Assistants) zur Verfügung, um die Studierenden auf dem Campus im gesamten Lernprozess zu unterstützen.
Im ersten Teil der Veranstaltung werden die methodischen Grundlagen vorgestellt. Anschließend bereiten die Studierenden Diskussionen zu ausgewählten Themen aus dem Buch von Easley & Kleinberg vor.
Our colloquium features a diverse set of formats:
* Research Talks: IIS faculty and doctoral researchers present ongoing projects and recent findings, receiving constructive feedback in a collaborative environment.
* Invited Expert Lectures: Renowned national and international scholars are invited to share cutting-edge research and theoretical insights, offering new perspectives and fostering academic exchange.
* Startup & Industry Talks: Entrepreneurs and professionals from startups and established companies discuss real-world challenges and innovations at the intersection of business and technology, providing practical insights and networking opportunities.
* Interdisciplinary Dialogues: The colloquium also opens space for collaborative sessions across disciplines, reflecting the integrative and transdisciplinary mission of Leuphana University.
Open to members of the university and interested guests, the IIS Research Colloquium serves as an essential forum for inspiration, collaboration, and advancing impactful research.
In Gruppen implementieren die Studierenden eine konkrete Erweiterung eines SAP Prozesses.
- Aufgaben betrieblicher Standardsoftware
- Merkmale betrieblicher Standardsoftware
- Marktübersicht über Standard ERP-Systeme
- Individualsoftware vs. Standardsoftware
- Erweiterungskonzepte (am Beispiel SAP R/3)
- Schnittstellenkonzepte (am Beispiel SAP R/3)
- Fallstudien zu ausgewählten Prozesse (am Beispiel SAP R/3)
- Wartung von betrieblicher Standardsoftware
Fachkompetenz
- kompetente Beurteilung der Chancen und Risiken beim Einsatz von betrieblicher Standardsoftware
- Kenntnisse ausgewählter Prozesse des ERP Systems SAP R/3
Methodenkompetenz
- praktischer Umgang mit einem komplexen Softwaresystem
- Überblick über KI-Technologien und ihre Bedeutung für die Cybersicherheit
- Einführung in Schlüsselkonzepte und Terminologie
- Wiederholung von ausgewählten Methoden des maschinellen Lernens
- Untersuchung von Prinzipien der Cybersicherheit, Bedrohungen, Abwehrmaßnahmen sowie Übersicht zu neuen Bedrohungsszenarien durch den Einsatz von KI-Systemen
Robustheit, Erklärbarkeit und ethische Fragestellungen
- Diskussion ethischer Fragen und Herausforderungen beim Alignment von KI-Systemen an menschliche Ziele, Präferenzen oder ethische Grundsätze
- Ansätze zur Erklärbarkeit von KI-Systemen
- Diskussion von Problemen, wie Datenqualität, Bias, Datenschutz und deren Auswirkungen auf die Leistung und Zuverlässigkeit von KI-Systemen und Bezug zur Sicherheit von KI-Systemen
Diskussion von Schwachstellen und Angriffen im Kontext von datengetriebenen Systemen
- Untersuchung von spezifischen Schwachstellen in KI-Modellen mit Hinblick auf den Machine Learning Lifecycle (u. a. data poisoning, model stealing, adversarial attacks)
- Analyse konkreter Angriffsmethode (z. B. Fast Gradient Sign Attack)
- Diskussion von Gegenmaßnahmen
Einfluss von KI auf die Cyberbedrohungslandschaft
- Diskussion über den Einfluss von (generativer) KI auf existierende Angriffe, wie Social Engineering und Malwaregenerierung
Chancen der KI in der Cybersicherheit
- Diskussion darüber, wie KI die Cybersicherheit durch automatisierte Bedrohungserkennung, Reaktionssysteme und prädiktive Sicherheitsmaßnahmen verbessern kann