Moderne Daten- und KI-Technologien ermöglichen es, Unternehmensentscheidungen mit fundierten Analysen schneller und treffsicherer zu treffen. Prozesse werden optimiert, Kosten gesenkt und Wettbewerbsvorteile gesichert – auf Basis präziser, datengestützter Erkenntnisse.

Sie erlernen...

den Aufbau von Analytics-Lösungen mit Excel, Power BI, SQL und Co.,
den Einsatz von KI-Methoden für prädiktive Analysen und Automatisierungen,
Projektmanagement für Big-Data-Vorhaben inklusive digitaler Transformation,
Data Storytelling, Visualisierung und ethische Aspekte im KI-Umfeld.

Entwickeln Sie praxistaugliche Analytics-Strategien, um wertvolle Business-Insights zu gewinnen und Ihr Unternehmen zukunftssicher aufzustellen.

Bitte melden Sie sich frühzeitig zum Kurs an. Die Teilnehmerzahl ist begrenzt, damit Rückfragen und Diskussionen möglich sind und Themen gemeinsam erarbeitet werden können.

Gliederung und Inhalte

Modul 1: Einführung in Business Analytics und KI

Einführung in KI
Potenziale, Herausforderungen und Zukunftsvision von KI
Grundlagen und Anwendungsbereiche von Business Analytics
KI-Tool-Landschaft und Analysemethoden
Unterschiede und Grundlagen von Business Analytics, Machine Learning und Deep Learning
Prompting-Framework

Modul 2: Datenaufbereitung und Analysen mit KI

Aufbau einer KI-Strategie inkl. digitalem Reifegrad-Modell
SWOT-Analyse
Wettbewerbsanalyse
Integration und Aufbau einer Wissensdatenbank mit KI-Tools
Brainstorming Mindmap-Erstellung analytischer Business-Fragen mit KI
Datenqualität, -bereinigung und -konsolidierung
ETL- vs. ELT-Prozess
Automatisierung mithilfe von KI am Beispiel klassischer Analysen
Automatisierung
Agentenerstellung
Aufbau eines RAG-Systems
Klassische Analysen
ABC-Analyse
Sentiment-Analyse
Search Engine Optimization (SEO) Analyse
Website-Onpage-Analyse
Einsatz lokaler Sprachmodelle für eine höhere Datensicherheit bei Analysen

Modul 3: Management von Big-Data-Projekten

Customer-Journey-Map Strategie
Grundlagen des Projektmanagements für Big Data-Projekte

Modul 4: Businessanalysen und der Einsatz von KI

Einsatz von SQL und KI am Beispiel klassischer Analysen wie „Churn-Rate-Analyse“, „Retention-Rate-Analyse“ etc.
Fallbeispiele aus der Praxis
Praktische Übungen ausgewählter Analysen

Modul 5: Visualisierung und Design Thinking

Erstellung und Design von Berichten und Dashboards in Google Looker Studio
Gestaltprinzipien der visuellen Wahrnehmung
Die Rolle von Data Storytelling

Modul 6: Rechtliche und ethische Rahmenbedingungen

Umgang mit sensiblen Daten und Lösungen
Wahl und Integration von KI-Systemen
KI und Umwelt
AI Act
Datenschutz (DSGVO)
KI-Förderungen

Zielgruppe

Mitarbeiter in Unternehmen, die sich schwerpunktmäßig mit der Auswertung von Daten beschäftigen, so z. B.: Business Analyst, Product Owner, Projektmanager, Marketingmanager, Data Analyst

KI-Spezialist für Business Analytics (IHK)

Regionaler Zertifikatslehrgang der IHK Dresden