Prof. Dr. Wolfgang Ketter

Direktor

Prof. Dr. Wolfgang Ketter

Direktor

Prof. Dr. Wolfgang Ketter ist seit 2017 Professor für Information Systems for Sustainable Society an der Universität zu Köln, Direktor des Energiewirtschaftlichen Instituts (EWI) und des Kölner Instituts für Wirtschaftsinformatik. Er ist darüber hinaus als Professor an der Rotterdam School of Management an der Erasmus University in Rotterdam tätig (seit 2007). Dort gründete er auch das Erasmus Centre for Future Energy Business, welches er heute noch leitet. Zuvor wirkte er als Professor an der University of St Thomas, University of Minnesota, und University of California at Berkeley in den USA. Seine Promotion im Bereich Computer Science und Information Systems schloss Prof. Dr. Ketter im Jahr 2007 an der University of Minnesota, USA ab. Seine Forschungsschwerpunkte liegen in den Bereichen Big Data Analytics, Computer Science and Management Science, Energy Economics and Policy, Information Systems (IS), Machine Learning, und Sustainability.

Wolfgang Ketter wirkte bei zahlreichen internationalen Konferenzen als Vorsitzender oder Programmdirektor mit. Seine Forschungsergebnisse wurden in diversen viel beachteten Top-Publikationen veröffentlicht, insbesondere im Bereich der Wirtschaftsinformatik, Informatik, Künstlichen Intelligenz und Energieökonomie. Außerdem ist er als Editor für Top-Journale tätig. Wolfgang Ketter ist Mitglied im Weltwirtschaftrat (World Economic Forum) sowie Mitbegründer und Direktor von Power TAC (www.powertac.org), der größten open-source Smart Grid Plattform der Welt. Mit Hilfe dieser Plattform wird jedes Jahr eine Weltmeisterschaft im Energieeinzelhandel durchgeführt. Man kann seine Aktivitäten auf Linkedin (https://www.linkedin.com/in/ketter/) und Twitter (wolfketter) verfolgen.

Zeitschriften

Erschienen in: The Energy Journal, Vol. 42 (4), 2021.
Erschienen in: Decision Support Systems, Vol. 144, May 2021, 113514.
Erschienen in: Production and Operations Management, Vol. 29 (6), June 2020, pp. 1550-1572.
Erschienen in: ACM Transactions on Management Information Systems, Vol. 9 (3), Artikel Nr. 10.
Erschienen in: Machine Learning, Vol. 107 (6), pp. 1039-1068.