Veranstaltungsdetails

Das Ziel von Business Analytics besteht darin, datengestützte Einblicke zu gewinnen, die Unternehmen dabei unterstützen, ihre Entscheidungsfindung zu verbessern, Prozesse zu optimieren, die Effizienz zu steigern und letztendlich ihre Geschäftsziele zu erreichen. Business Analytics verwendet eine Kombination aus statistischen Analysen, Datenmanagement und vorhersagenden Modellen, um Muster und Trends in großen Datenmengen zu erkennen und daraus handlungsorientierte Erkenntnisse abzuleiten. Mit Hilfe von künstlicher Intelligenz (KI) können Analysen und Prozesse vereinfacht und teilweise automatisiert werden.

Der Kurs vermittelt Einsteigern ein fundiertes Verständnis der Kernprinzipien von Business Analytics und deren Erweiterung durch Künstliche Intelligenz (KI). Teilnehmer lernen die Vielfalt der Analyse Tools kennen und verinnerlichen die Anwendung deskriptiver und vorhersagender (prädiktiver) Analysen, sowie die Bedeutung von KI in der Entwicklung von Business Analytics und dem Machine Learning, bzw. Deep Learning. Es werden die Potenziale und Herausforderungen von KI in der Geschäftsanalyse sowie relevante KI-Technologien und deren Anwendungen praxisnah erörtert.

In Bezug auf Data Analytics und Technologien erhalten die Teilnehmer einen Überblick über gängige Analyse-Tools und -Strategien, einschließlich Excel, Power BI, BigQuery und SQL. Das Programm behandelt das Management von Big-Data-Projekten, einschließlich der digitalen Transformation und agiler Methoden.

Visualisierungstechniken, Design Thinking und Customer Centricity, sowie die Analyse von Optimierungspotenzialen durch Customer Journey Mapping, unterstreichen die Bedeutung kundenzentrierter Analysen. Abschließend werden ethische Überlegungen im Umgang mit KI und die Rolle von Data Storytelling im Business Analytics Umfeld behandelt.

Lehrgangsinhalte

Modul 1: Einführung in Business Analytics und KI

Einführung in KI
Potenziale und Herausforderungen von KI
Grundlagen und Anwendungsbereiche von Business Analytics
Tool-Landschaft und Analysemethoden

Modul 2: Daten - Verständnis und Management mit KI

Mindmap-Erstellung analytischer Business-Fragen
Integration und Nutzung von KI-Tools
Datenquellen, -typen und -integration
Datenqualität, -bereinigung und -konsolidierung

Modul 3: Management von Big Data-Projekten

Grundlagen des Projektmanagements für Big Data-Projekte
Einsatz agiler Methoden zur Umsetzung digitaler Prozesse
Strategische Methoden von Big Data Analysen (z.B. ELT/ELT-Prozess und Data Mining Process)

Modul 4: Business Analysen und der Einsatz von KI

Unterschiede und Grundlagen von Business Analytics, Machine Learning und Deep Learning
Fallbeispiele von Business Analysen aus der Praxis
Praktische Übungen ausgewählter Analysen

Modul 5: Visualisierung und Design Thinking

Erstellung und Design von Berichten und Dashboards in Power BI und Locker Studio
Die 5 Phasen des Design Thinkings
Die Rolle von Data Storytelling
Gestaltprinzipien der visuellen Wahrnehmung

Modul 6: Kundenzentrierung, Optimierungspotenziale und Datenschutz

Kundenzentrierte Analysen und Strategien des Kundenmapping
Identifizierung von Optimierungspotenzialen
Datenschutz (DSGVO)
Ethische Überlegungen und Governance-Modelle für KI
Einzelne verpasste Termine können jeweils über die Aufzeichnung nachgeholt werden.

Zielgruppe

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

KI-Spezialist/-in für Business Analytics (IHK)

Regionaler Zertifikatslehrgang der IHK Rhein-Neckar