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. Mithilfe 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 Analysetools 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 Analysetools 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.
Zielgruppe
Alle Mitarbeitenden in Unternehmen, die sich schwerpunktmäßig mit der Auswertung von Daten beschäftigen, so z.B.: Business Analyst/-innen, Product Owner/-innen, Projektmanager/-innen, Marketingmanager/-innen, Data Analyst/-innen
Inhalt
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: Businessanalysen 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
Abschluss
IHK-Zertifikat plus Open Badge
Für den Erhalt des Zertifikates müssen folgende Anforderungen erfüllt werden: Anwesenheit zu mindestens 80 % der Unterrichtszeit und Abschluss des lehrgangsinternen Tests mit der Note „ausreichend“.
Bitte beachten Sie, dass es sich bei dem Abschluss „KI-Spezialist/-in für Business Analytics“ nicht um einen Beruf nach dem Berufsbildungsgesetz handelt.
