Digitales Reporting: Datenmanagement – Analysetechniken – Visualisierung

Voraussetzungen und Anforderungen für den Einsatz von KI, Business Intelligence und Big Data im Unternehmen

• IT-Landschaft, -Architektur und -Infrastruktur im Zeitalter von KI.
• Organisation und Automatisierung der Reporting-Prozesse.
• Aufbau von BI-, KI- und Big-Data-Kompetenzen.

Gestaltungsvarianten der Datenversorgung für die Unternehmenssteuerung

• Auswahl geeigneter Datenquellen und deren Integration.
• Intelligente Gewinnung, Aufbereitung und Konsolidierung von Rohinformationen.
• Qualitätssicherung und automatische Qualitätsbewertung mittels KI-Methoden.
• Moderne Architekturansätze: Enterprise-Data-Warehouse, Data Lakes, Data-Mart-Architekturen und hybride Lösungen.
• Nutzung von Metadaten mit zentralen, dezentralen und föderierten KI-Ansätzen.
• Optimierung der ETL/ELT-Prozesse durch KI-gesteuerte Automatisierung.
• Praxisübungen zur KI-unterstützten Datenbereinigung, Mustererkennung und Predictive Analytics.

Gestaltungsvarianten der KI-unterstützten Datenanalyse und -visualisierung

• Abbildung und Steuerung relevanter KPIs mithilfe intelligenter Analyseverfahren.
• KI-basierte Dashboards für dynamische und adaptive Datenvisualisierung.
• Standard-Reporting, Ad-hoc-Analysen und OLAP-Analysen mit integrierter KI.
• Visual Analytics und explorative, algorithmische Datenanalysen mit KI.
• Identifikation und Analyse von Trends und Entwicklungsmustern durch KI-Methoden.