Die Weiterbildung vermittelt Kenntnisse in den Bereichen Business Intelligence, Datenanalyse, Datenvisualisierung, Controlling, SQL-Datenbanken, digitale Geschäftsmodelle, Prozessmanagement und künstliche Intelligenz.
Die Teilnehmenden befassen sich mit der Aufbereitung und Auswertung von Daten, der Erstellung von Berichten und Dashboards, Grundlagen statistischer Verfahren sowie der Anwendung digitaler Werkzeuge zur Prozessanalyse und Prozessoptimierung. Weitere Inhalte sind KI-gestützte Automatisierung, digitale Transformation, Remote Work, Qualitätsmanagement und die Bewertung digitaler Projekte.
Power BI und Datenvisualisierung- Einführung in Power BI
- Verbindung und Import unterschiedlicher Datenquellen
- Datenaufbereitung mit Power Query
- Erstellung interaktiver Berichte und Dashboards
- Grundlagen von DAX-Ausdrücken
- Visualisierung von Kennzahlen und Analyseergebnissen
Statistik und Datenanalyse
- Grundlagen statistischer Methoden
- Mittelwert, Varianz und Standardabweichung
- Statistische Verteilungen
- Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung
- Interpretation statistischer Auswertungen
- Anwendung statistischer Kennzahlen in der Datenanalyse
Controlling und Finanzbuchhaltung
- Begriff und Zielsetzung des Controllings
- Aufgaben und Funktionen im Controlling
- Rollenverständnis von Controllerinnen und Controllern im Unternehmen
- Grundlagen der Kosten- und Leistungsrechnung
- Belege und Belegarten
- Aufzeichnungs- und Aufbewahrungspflichten
- Erfassung von Bestandskonten
- Buchen und Abschließen des Gewinn- und Verlustkontos
- Kontenrahmen und Kontenplan
Business-Modelle und Digitalisierung
- Grundlagen von Geschäftsmodellen
- Merkmale digitaler Geschäftsmodelle
- Ziele und Einsatzbereiche digitaler Business-Modelle
- Einführung in digitale Automatisierung
- Grundlagen künstlicher Intelligenz im Unternehmenskontext
- Anwendungsbereiche von KI in der Prozessautomatisierung
- Modellierung automatisierter Prozesse
Datenbanken und SQL
- Einführung in relationale Datenbanken
- Grundlagen der Datenbankmodellierung
- Normalisierung und Normalformen
- Datenabfragen mit SELECT
- Tabellenverknüpfungen mit JOIN
- Gruppierungen und Aggregationen mit GROUP BY
- Grundlagen von Transaktionen
- Strukturierte Auswertung von Datenbankinhalten
Remote Work und digitale Zusammenarbeit
- Einführung in Remote Work und New Work
- Digitale Werkzeuge für standortunabhängiges Arbeiten
- Kommunikations- und Collaboration-Tools
- KI-gestützte Unterstützung in der digitalen Zusammenarbeit
- Sicherheitsaspekte bei Remote Work
- Datenschutzaspekte bei digitaler Kommunikation
Data Science und Machine Learning
- Grundlagen der explorativen Datenanalyse
- Ablauf eines Data-Science-Projekts
- Datenaufbereitung für Machine-Learning-Verfahren
- Regressionsanalyse
- Klassifikationsverfahren
- Support Vector Machines
- Clustering-Algorithmen
- Bewertung und Interpretation von Modellergebnissen
Strategische KI-Implementierung
- Bedeutung künstlicher Intelligenz für Unternehmen
- Entwicklung einer KI-Strategie
- Planung und Umsetzung von KI-Projekten
- Auswahl und Bewertung von KI-Technologien
- Daten als Grundlage für KI-Anwendungen
- Einordnung organisatorischer und technischer Anforderungen
Digitale Transformation und Leadership
- Grundlagen der digitalen Transformation
- Auswirkungen softwaregestützter Geschäftsprozesse
- Erfolgsfaktoren bei der Führung digitaler Veränderungsprozesse
- Management von KI-Initiativen im Unternehmen
- Planung und Steuerung von Digitalisierungsprojekten
- Rollen und Verantwortlichkeiten in Transformationsprozessen
Blockchain und Logistik
- Grundlagen verteilter Datenstrukturen
- Einführung in Distributed-Ledger-Technologien
- Blockchain-basierte Geschäftsmodelle
- Digitalisierung in der Logistik
- Grundlagen von Logistik 4.0
- Anwendungsbeispiele digitaler Technologien in logistischen Prozessen
Prozessmanagement
- Einführung in betriebliche Prozesse
- Prozessaufnahme und Prozessanalyse
- Prozessoptimierung
- Prozessarchitektur und Prozessdesign
- Modellierung von Geschäftsprozessen
- Dokumentation und Bewertung von Prozessabläufen
Qualitätsmanagement
- Funktionen des Qualitätsmanagements
- Qualitätsmanagementsysteme
- Qualitätsplanung
- Qualitätssicherung
- Grundlagen des Total Quality Management
- Zusammenhang von Prozessqualität und Organisationsentwicklung
Prompting und KI-gestützte Arbeitsweisen
- Grundlagen wirksamer Prompts
- Strukturierung von Eingaben für KI-Systeme
- Anpassung und Optimierung von Prompts
- Kombination verschiedener Prompting-Techniken
- Zero-Shot-, One-Shot- und Few-Shot-Verfahren
- Mehrstufige Prompt-Strukturen für komplexe Aufgabenstellungen
- Einsatz von KI zur Unterstützung von Analyse-, Kommunikations- und Automatisierungsaufgaben
Bewertung digitaler Projekte
- Grundlagen der wirtschaftlichen Bewertung digitaler Vorhaben
- Analyse von Aufwand, Nutzen und Umsetzbarkeit
- Bewertung von Nutzeranforderungen
- Prototypenentwicklung zur Überprüfung digitaler Lösungen
- Auswertung von Nutzerfeedback
- Entscheidungsgrundlagen für digitale Projekte
KI-Integration in IT-Systeme
- Grundlagen der Integration von KI in bestehende IT-Landschaften
- Analyse vorhandener Datenquellen
- Identifikation von Automatisierungspotenzialen
- Bewertung technischer Schnittstellen
- Einordnung von KI-Anwendungen in betriebliche Prozesse
- Datenanalyse als Grundlage für Automatisierungslösungen
Automatisierung und KI-Tools
- Digitale Werkzeuge zur Aufgabenautomatisierung
- Einsatz von KI-Tools in Arbeitsprozessen
- Automatisierung wiederkehrender Tätigkeiten
- Unterstützung von Analyse- und Kommunikationsaufgaben durch KI
- Bewertung geeigneter Tools für unterschiedliche Einsatzbereiche
Kompetenzziel
Nach Abschluss der Weiterbildung können die Teilnehmenden Daten mit Business-Intelligence-Werkzeugen, SQL und statistischen Methoden auswerten und visualisieren. Sie können Grundlagen aus Controlling, Finanzbuchhaltung und Prozessmanagement in datenbezogene Fragestellungen einordnen. Darüber hinaus können sie digitale Geschäftsmodelle, KI-Anwendungen, Automatisierungspotenziale und Digitalisierungsprojekte fachlich bewerten und bei der Umsetzung daten- und KI-gestützter Prozesse mitwirken.