KI mit Schwerpunkt auf gestützter Prozessmanager: Datenarchitektur & Workflow und Automatisierung
1. Einführung in Datenarchitektur und Prozessmanagement: Definition von Datenarchitektur und deren Bedeutung, Überblick über Prozessmanagement und Workflow-Automatisierung, Zusammenhang zwischen Datenarchitektur und Prozessoptimierung
2. Datenarchitektur: Grundlagen und Best Practices: Elemente einer effektiven Datenarchitektur, Modelle und Frameworks für Datenarchitekturen, Best Practices zur Implementierung von Datenarchitektur
3. Workflow-Automatisierung: Methoden und Techniken: Überblick über verschiedene Methoden der Workflow-Automatisierung, Einsatz von Automatisierungstools zur Prozessoptimierung, Best Practices zur Automatisierung von Geschäftsprozessen
4. Integration von KI in Datenarchitektur und Prozesse: Nutzung von KI zur Verbesserung von Datenarchitekturen, Integration von KI-gestützten Prozessen in bestehende Systeme, Fallstudien zur en KI-Integration
5. Fortgeschrittene Datenanalyse und -visualisierung: Techniken zur Analyse großer Datenmengen, Visualisierung von Daten zur Unterstützung von Entscheidungsprozessen, Tools und Technologien zur Datenanalyse
6. Erfolgsmessung und KPI-Implementierung: Definition relevanter KPIs für datengetriebenes Prozessmanagement, Methoden zur Erfolgsmessung und Performance-Analyse, Integration von KPIs in Geschäftsprozesse
7. Praxisprojekt: Entwicklung eines automatisierten Workflows: Entwicklung eines kompletten Workflows unter Verwendung von KI, Präsentation der Ergebnisse und Optimierungsmöglichkeiten, Feedback zur Implementierung und Verbesserung
8. Reflexion und Ausblick auf zukünftige Entwicklungen: Reflexion über die erlernten Inhalte und deren Anwendungen, Diskussion über Herausforderungen und Trends im Prozessmanagement, Zukunftsausblick auf Entwicklungen in der Datenarchitektur