Inhalte
Voraussetzungen und Anforderungen für den Einsatz von Business Intelligence und Big Data im Unternehmen
- IT-Landschaft, -Architektur und -Infrastruktur.
- Organisation der Reporting-Prozesse.
- Aufbau von BI- und Big-Data-Know-how.
Gestaltungsvarianten der Datenversorgung für die Unternehmenssteuerung
- Auswahl der Datenquellen.
- Gewinnung, Aufbereitung und Zusammenführung von Rohinformationen.
- Einschätzung der Datenqualität und die Maßnahmen zur Verbesserung.
- Gestaltungsansätze für unternehmensweite Architekturen: Enterprise-Data-Warehouse- und Data-Mart-Architektur, Hybride BI- und Big-Data-Architekturen.
- Metadaten (zentrale, dezentrale und föderierte Ansätze).
- ETL/ELT-Extraktionsprozess.
- Qualitätssicherung im Aufbereitungsprozess.
- Intelligente Datenaufbereitung mittels Predictive Analytics.
Gestaltungsvarianten der Datenanalyse für die Unternehmenssteuerung
- Abbildung und Gestaltung von Steuerungsgrößen für die Unternehmensführung über geeignete KPIs.
- Dashboards, Standard-Reporting, Ad-hoc-Reporting, OLAP-Analyse.
- Visual Analytics, Explorative Datenanalyse, Algorithmische Datenanalyse.
- Trends/Entwicklungstendenzen.
Lernumgebung
In Ihrer online Lernumgebung finden Sie nach Ihrer Anmeldung nützliche Informationen, Downloads und extra Services zu dieser Qualifizierungsmaßnahme.
Ihr Nutzen
Sie erfahren anhand von vielen Fallbeispielen und Übungen,
- welche vielfältigen Möglichkeiten und Chancen die Nutzung von Predictive Analytics und Business Intelligence für Ihren Berichtsprozess und Ihre Analysen bietet,
- welche Voraussetzungen und Anforderungen dafür im Unternehmen erfüllt sein müssen,
- mit welchen Methoden und Tools Sie heterogene Daten effektiv strukturieren können,
- welche neuesten Analysewerkzeuge Sie für sich nutzen können,
- wie Sie Ihre Daten mit analytischen Verfahren analysieren und für Ihre Entscheidungen verwenden,
- wie Sie Kennzahlen und KPIs für die Unternehmensführung gestalten und abbilden und
- wie Sie mit aussagekräftigen Charts und Dashboards zu einer sinnvollen und effizienten Entscheidungsfindung der Unternehmensführung beitragen können.
Sie können optional eine E-Prüfung absolvieren und erhalten eine Teilnahmebestätigung, entsprechend dem Prüfungsergebnis.
Methoden
Praxisorientierter Vortrag, Fallbeispiele und Übungen am PC, Diskussion und optionale E-Prüfung.
Teilnehmer:innenkreis
Business Intelligence Analyst:innen, Financial Analyst:innen, Data Scientists, Fach- und Führungskräfte und Verantwortliche für das Berichtswesen im Controlling.
Optionale E-Prüfung
Sie können nach der erfolgreichen Teilnahme am Seminar eine optionale E-Prüfung ablegen, um neben Ihrer Teilnahmebestätigung ein zusätzliches Zertifikat zu erwerben. Die E-Prüfung ist eine online-basierte Prüfung an Ihrem PC und dauert 60 Minuten. Sie können die Prüfung in Ihrem vertrauten Umfeld zu einem von Ihnen gewählten Zeitpunkt absolvieren. Geprüft wird anhand Single- oder Multiple-Choice-Prüfungsfragen. Nach dem Durchlaufen der Prüfung wird Ihnen sofort im Anschluss angezeigt, ob Sie bestanden haben oder nicht. Nach erfolgreichem Bestehen der E-Prüfung erhalten Sie, entsprechend dem Prüfungsergebnis, ein Zertifikat.
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Stimmen unserer Teilnehmer:innen
"Die Aktualität hat mir besonders gut gefallen. Sehr angenehmer Referent."
Seminarbewertung zu „Digitales Reporting: Datenmanagement - Analysetechniken - Visualisierung“
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Starttermine und Details
Dienstag, 08.10.2024
09:00 Uhr - 17:00 Uhr
Mittwoch, 09.10.2024
09:00 Uhr - 17:00 Uhr
Mittwoch, 26.02.2025
09:00 Uhr - 17:00 Uhr
Donnerstag, 27.02.2025
09:00 Uhr - 17:00 Uhr
- ein gemeinsames Mittagessen pro vollem Seminartag,
- Pausenverpflegung und
- umfangreiche Arbeitsunterlagen.
Dienstag, 29.04.2025
09:00 Uhr - 17:00 Uhr
Mittwoch, 30.04.2025
09:00 Uhr - 17:00 Uhr
- ein gemeinsames Mittagessen pro vollem Seminartag,
- Pausenverpflegung und
- umfangreiche Arbeitsunterlagen.
Mittwoch, 24.09.2025
09:00 Uhr - 17:00 Uhr
Donnerstag, 25.09.2025
09:00 Uhr - 17:00 Uhr
- ein gemeinsames Mittagessen pro vollem Seminartag,
- Pausenverpflegung und
- umfangreiche Arbeitsunterlagen.