Master Data Management Weiterbildung In dieser Weiterbildung erwerben Sie umfassende Kenntnisse im Bereich des Master Data Managements (MDM) und lernen, den CRISP-Prozess effektiv anzuwenden. Sie setzen sich mit den Grundlagen des MDM auseinander und verstehen die Bedeutung konsistenter Stammdaten für unternehmensweite Prozesse. Durch die Anwendung des CRISP-Prozesses entwickeln Sie Fähigkeiten, Datenqualitätsstrategien zu implementieren und Datenmodelle zu erstellen. Sie lernen, MDM-Architekturen zu entwerfen und den CRISP-Prozess zur Optimierung von Datenintegrationsprozessen zu nutzen. Zudem werden Sie in die Lage versetzt, den CRISP-Prozess bei der Auswahl und Einführung von MDM-Softwarelösungen anzuwenden. Die methodisch-didaktische Umsetzung erfolgt durch praxisorientierte Übungen, in denen Sie den CRISP-Prozess auf reale Szenarien anwenden. Anhand von Fallstudien vertiefen Sie Ihr Verständnis für den CRISP-Prozess im Kontext des Master Data Managements. Gruppenarbeiten ermöglichen es Ihnen, den CRISP-Prozess kollaborativ zu erproben und Best Practices zu entwickeln. Nach Abschluss der Weiterbildung sind Sie in der Lage, den CRISP-Prozess gezielt im Master Data Management einzusetzen und so zur Verbesserung der Datenqualität und -konsistenz in Ihrem Unternehmen beizutragen.

Vertriebsmanagement und -strategie
  • Analyse des Vertriebsmarktes und der Zielgruppen mit Fokus auf CRISP
  • Entwicklung einer Vertriebsstrategie
  • Umsetzung der Vertriebsstrategie unter Einbezug von CRISP
  • Vertriebsprozesse und Verkaufsphasen
  • Multichannel-Vertriebsstrategien: Anwendungen aus dem CRISP-Modell
  • Vertriebsorganisation und Aufbau eines Vertriebsteams
  • Vertriebssteuerung und -controlling mit Kenntnissen im Bereich CRISP

CRM und Datenmanagement
  • Einsatz von CRM-Systemen im Vertrieb unter Berücksichtigung von CRISP
  • Datenmanagement und Kundensegmentierung
  • Kundenbindung und -loyalität im Vertrieb mit Methoden aus dem CRISP
  • Big-Data-Analyse im Vertriebscontrolling
  • Umwandeln von Daten in Assets: Strategien aus dem CRISP-Prozess
  • Die fünf Domänen der digitalen Transformation

Einkauf, Beschaffung und Digitalisierung
  • Entwicklung und Umsetzung von Einkaufsstrategien mit Bezug zu CRISP
  • Einkaufsorganisation: Abläufe und Strukturen im Einkauf
  • Risikomanagement im Einkauf unter Anwendung des CRISP-Modells
  • Digitalisierung im Einkauf: E-Procurement-Systeme und automatisierte Beschaffungsprozesse
  • Importgeschäfte: Zollrechtliche Aspekte aus Sicht von CRISP
  • Kostenoptimierung im Einkauf: Preisverhandlungen und Kostensenkungsprogramme

Qualitätsmanagement und Verhandlungsführung
  • Angebotsprüfung: Analyse und Bewertung von Angeboten mit Elementen aus CRISP
  • Lieferantenmanagement: Entwickeln und Pflegen von Lieferantenbeziehungen
  • Qualitätsmanagement im Einkauf: Sicherstellung der Produkt- und Dienstleistungsqualität mit Ansätzen aus CRISP
  • Einkaufs- und Vertragsverhandlungen: Verhandlungsführung und -techniken

Data Science und Business Model Entwicklung
  • Entwicklung von Plattformen über das Anbieten von Produkten hinaus mit Methoden aus CRISP
  • Ablauf eines Data-Science-Projekts
  • Explorative Datenanalyse unter Verwendung von CRISP
  • Casestudy: Umsatzprognose
  • Klassifikation und Support Vector Machines im Kontext von CRISP
  • Definition von Business-Modellen
  • Ziele digitaler Business-Modelle basierend auf CRISP

Wirtschaftliches Verständnis und Unternehmensführung
  • Prozess der wirtschaftlichen Bewertung mit Einblicken aus CRISP
  • Kommunikation im Einkauf: interne und externe Kommunikationsstrategien
  • Führung im Einkauf: Einkaufsleitung und Mitarbeitendenführung in Verbindung mit CRISP
  • Anwendung und Funktion in der Wirtschaft
  • Datenethik mit Blick auf CRISP
  • Dominante Designs